張昊
摘 要:對城市交通的出行距離分布和城市居民出行規律的研究,能夠了解城市內部因素對居民出行選擇行為的影響。對于區域城際之間的長距離對居民出行影響的研究對城市市內出行同樣具有重要的借鑒意義。在充分研究和認識人在不同的出行距離的出行方式選擇的主要因素和內涵的基礎上,本文對過往的學者在出行距離對居民出行的影響方面的研究進行綜述。
關鍵詞:居民出行;出行距離;方式選擇
中圖分類號:U491 文獻標識碼:A
0 引言
影響居民出行方式的因素有很多,其中包括了出行時間,出行費用,出行的便捷程度等。在這里通過對出行距離的研究來分析居民的出行規律以及特征,在不同距離下居民出行方式分擔率的不同,對于城市交通規劃及管理以及確定各種運輸方式的結構具有重要意義。
根據楊海霞[1]對長三角、珠三角以及京津唐區域的出行研究,確定了研究區域中短距離的閾值為200 km。當區域之間出行距離超過200 km時,將其劃分為中長距離出行。
在城市內部交通當中,周文竹,王煒[2]等人通過對城市內部出行量的分析研究,發現出行距離在3 km和7 km附近出行量會峰值,因此對城市內部出行劃分為短距離、中距離、長距離出行。
針對城市與區域之間的不同出行距離對居民出行行為的影響,國內外的研究學者已經采用了不同的方法對兩者之間的關系做出了詳細的探討。主要在以出行距離的基礎上,運用多種理論和模型,通過對多種影響因素分析,得到居民出行方式對不同交通方式的選擇。
1 城際中長距離出行對出行影響
在此方面進行研究的范雪婷[3]對旅客出游方式選擇和敏感性分析進行研究,探討影響出游方式的因素,采用廣義時間效應的 logit 模型預測各種出行方式的分擔率,最后對影響因素的出游需求作了敏感性分析;楊海霞、董志[1]等將非集計巢式logit應用于城際之間的商務出行的交通方式選擇進行建模,并分析了旅客對出行方式的選擇。分析影響商務出行方式選擇的因素,最終根據模型運算得到選擇各種出行方式的概率。盧欣[4]提出了八項影響旅客出行方式選擇的因素,結合結構模型,以計劃理論為核心,量化各項影響因素,建立了旅客中長距離出行方式選擇模型;芮海田,吳群琪[5]將旅客的個人特征與出行特征作為評價出行決策的影響指標,建立居民中長距離出行方式選擇模型,并結合彈性理論分析了各個影響因素的敏感度。姜偉,趙阿柱[6]對個人特征、出行特征與出行交通方式選擇運用多元Logit模型進行建模,再通過SPSS對模型各項參數進行標定估計,研究結果表明了個人出行特征對各種出行方式選擇的關聯程度有著不同的影響。
2 城市道路交通出行距離的研究
針對城市交通出行距離相對來說為短距離出行,而且城市居民出行方式相比較而言選擇更多,根據城市中各種場景的不同,研究內容也更為復雜多樣。
2.1 城市交通出行距離研究
2008年關文斌[7]城市交通出行距離進行了研究,通過對城市交通出行距離分布的影響因素分析,運用概率統計理論推導出行距離的概率密度函數形式,并確定計算函數參數的多元非線性回歸方程,得到車輛出行的距離公式。周文竹、王煒、郭志勇[2]于2009年在城市居民出行距離長度方面進行了分析,并研究了各級道路出行分布的規律,建立了各級道路出行距離的研究方法。王蔚、惠英[8]2015年通過對上海市各區組團在通勤交通和非通勤交通的出行距離以及出行交通結構分析。
2.2 城市短距離出行研究
張嘯[9]于2012年對城市居民短距離出行公共交通模式研究,根據非集計模型原理,建立了短距離出行效用函數,對參數進行標定,預測出公共自行車與其他方式在短距離的分擔率。常凡超[10]在對城市居民短距離出行研究中,分析了短距離出行的規律和特征,以及不同情況下短距離出行方式分擔率的變化,并利用雙層Nested Logit模型提出了將短距離出行中的小汽車出行引導到非機動化和公共交通上來。
黎明,宋國華[11]2013年利用調查問卷收集居民出行行為數據,通過對分析不同小區的短距離出行特征和同類居民的出行行為的數據后,總結出了影響各小區居民選擇小汽車駕駛短距離出行的原因,以及居民對出行的交通方式的轉換意愿。
在英國,R.L. Mackett[12]通過調查377居民后發現,在所有的短距離小汽車出行中,有大部分人們愿意選擇使用公共交通、自行車等對環境友好的出行方式出行,其中37%愿意使用公共交通工具代替小汽車出行,7%的居民愿意使用自行車代替小汽車出行。Luis Antonio[13]分析了歐洲幾個國家的城市居民年齡、家庭結構、出行次數、總出行時間等因素對居民短距離小汽車出行的影響。
3 總結
綜合國內外專家學者對出行距離對居民出行的影響的研究,大體分為兩大部分,一是針對區域城際之間的中長距離運輸,旅客出行方式的選擇;二是針對城市交通距離對城市居民出行的影響。
國內專家學者對于城際之間的長距離出行的研究集中在分析影響出行的因素以及乘客的出行特征運用非集計Logit模型,分析各影響因素對乘客出行的影響程度及對各種交通方式選擇的概率。
對于城市交通出行距離的研究較為多樣,在此將其細分為兩類:第一部分專門對城市交通出行距離進行數學建模分析,來探索出行距離與居民出行之間的規律。第二部分國內外專家學者針對城市短距離出行,通過建模以及SP調查等方式,聚焦在探討將短距離小汽車出行引導至非機動化出行方式以及公共交通等其他出行方式上來,以解決城市內部各種交通問題。
4 現狀研究不足
對于城際之間的長距離交通現在的研究方法主要集中在通過建立模型來分析各出行影響因素對出行方式選擇的影響,其中包括比如出行方式的準時性、票價,性別、年齡等能具體量化的顯變量和心理因素等難以量化的潛變量,再運用Logit模型對各種出行方式的分擔率進行了預測,以后的研究可以從多角度、跨學科的視角來看待交通問題、分析討論區域之間長距離交通對人們出行的影響。
對于短距離出行行為的研究,主要通過SP意向調查來分析居民出行方式轉換的意愿,從個人的出行特征、個人特征和家庭特征方面等因素來進行建模,主要集中在解決如何減小居民駕駛出行的分擔率,從而將出行引導至選擇公共交通出行上來。主要集中在對人的主觀意愿分析,極少考慮交通環境、道路等客觀因素。
參考文獻:
[1]楊海霞,董治,吳兵,等.區域中短距離商務出行公共交通方式選擇研究[J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版),2013,37(03):525-528+532.
[2]周文竹,王煒,郭志勇.基于各等級道路的交通方式出行距離分布研究[J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版),2009,33(05):976-979.
[3]范雪婷.中長途旅客出行方式選擇和敏感度分析[D].華南理工大學,2012.
[4]盧欣.基于計劃行為學的旅客中長距離出行方式選擇行為研究[D].西南交通大學,2014.
[5]芮海田,吳群琪.高鐵運輸與民航運輸選擇下的中長距離出行決策行為[J].中國公路學報,2016,29(03):134-141.
[6]姜偉,趙阿柱,羅以丹,等.居民長距離交通出行方式選擇行為研究[J].交通科技與經濟,2016,18(04):12-16.
[7]關文斌.城市道路交通出行距離研究[J].黑龍江交通科技,2008(09):38-39.
[8]王蔚,惠英.出行距離與特大城市外圍大型社區居民出行——以上海市為例[J].綜合運輸,2015,37(08):80-88.
[9]張嘯.城市居民短距離出行公共交通模式研究[D].長安大學,2012.
[10]常凡超.城市居民短距離出行行為研究[D].北京交通大學,2007.
[11]黎明,宋國華,程穎,等.城市過量短距離小汽車出行研究[J].北京交通大學學報,2014,38(03):15-21.
[12]Mackett R L.Why do people use their cars or short trips[J].Transportation,2003,30:329-349.
[13]LuisAntonio.Short distance passenger mobility in Europe[J].Transport Statistics in focus,2005(05):1-7.