城市居民出行碳排放研究进展

在应对全球气候变化和解决城市交通问题中,居民出行碳排放逐渐成为科学研究的重要课题.文章从居民出行碳排放的核算、影响因素和模拟三方面系统归纳了居民出行碳排放的研究内容及相关研究方法.可以认为:使用自下而上方法核算居民出行直接碳排放能明晰社区-家庭层级上居民出行碳排放的变化特征,由于数据获取困难,使用复杂方法核算居民出行间接碳排放的可操作性差;区域-城市环境特征和社区-家庭因素共同作用影响居民出行碳排放的变化,单方面分析居民出行碳排放的影响因素会出现研究结果的偏差,将二者结合使用复杂的数理统计方法量化各因子是揭示居民出行碳排放驱动机制的关键;基于时间地理学理论和GIS空间技术模拟居民出行时空轨迹可以较为直观地分析居民出行碳排放的时空特征,且为居民出行碳排放驱动机制分析提供支持.虽然考虑城市形态、土地利用、交通系统和居民个体行为的综合模型的时间和空间精度较低,却是未来模拟和调控居民出行碳排放的有效途径.     

基于碳排放-位置分配模型的公共中心规划支持系统设计与应用研究

设计了基于碳排放-位置分配模型的公共中心规划支持系统（CELA-PCPSS），该系统可分为支撑层、数据层、模型层、功能层和表示层．其中，基于小汽车出行碳排放的位置分配模型是模型层乃至整个CELA-PCPSS的核心．CELA-PCPSS的主要功能是基于低碳视角计算出公共中心布局选址的最优位置，定量、可视化地模拟出不同公共中心布局形式下的小汽车出行碳排放空间格局与碳排放总量．以广州市为例，将CELA-PCPSS应用于其假设的公共中心规划选址中，模拟与计算出规划1~6个公共中心的最优选址位置及其相应的小汽车出行碳排放空间格局与碳排放总量．发现新增公共中心能减少小汽车出行碳排放总量，具有边际效应．因此，需综合考虑经济社会成本和人文因素来确定规划公共中心的数量和调整其选址位置，以使社会、经济和环境效益最大化．     

突发事件下城市群内旅客城际出行方式选择行为

以城市群内旅客城际出行为研究对象，分析心理潜变量、城市群属性和突发事件等因素对城际出行方式选择行为的影响。基于京津冀旅客城市群内部城际出行问卷调查数据，构建突发事件下考虑心理潜变量的综合选择(integrated choice and latent variable,ICLV)模型进行实证分析。结果表明：考虑便捷性和乘车体验潜变量的混合选择模型对居民城际出行行为的拟合优度更高；城市群属性方面，起讫点城市类型、出行距离和起讫点间铁路车次数量对出行方式选择有显著影响；突发事件方面，雾霾天气下选择铁路出行的概率提高25.69%,雨天选择小汽车出行的概率提高31.63%,雪天选择小汽车出行的概率相对降低，发生阻断事件时选择小汽车出行的概率升高。研究结果有助于深入理解城市群内城际出行方式选择行为，为突发事件下城际出行需求的差异化出行诱导和需求管控提供科学依据。     

城市企事业人群出行链提取及出行特征分析

居民出行特征分析是研究交通需求和探寻交通拥堵症结的基础手段.为研究居民出行特征,基于企事业单位人群出行特征调研数据,改进经典DBSCAN聚类算法,识别出居民出行停留点,进而结合关联规则提取出居民出行轨迹数据;根据出行轨迹数据的时空特征,分别从时空角度和功能区划分角度,挖掘出企事业人群出行时空分布规律,以及不同功能区企事...     

基于NL模型的节假日绿色出行行为研究

针对节假日出行行为的特殊性,利用2014年北京市节假日出行行为调查数据,构建了节假日绿色出行行为Nested Logit模型。通过筛选影响节假日绿色出行行为选择的显著因素,建立了节假日绿色出行行为NL模型的层次结构,分析了模型的参数估计结果。研究结果表明,是否拥有小汽车、是否拥有自行车、居住方式、出行目的、出行距离和出行费用是影响节假日出行方式选择的主要因素,是否拥有小汽车、是否有同伴和出行目是影响节假日绿色出行选择的主要因素。     

应用居民出行状况估算北京市机动车污染排放量

通过调查获取北京市各交通方式分担率、人均出行距离等居民出行参数,并由此确定机动车总行驶里程并估算出北京市各种机动车污染物年排放总量.结果表明:公交车、私家车和出租车的满载率分别为0.44,0.25和0.375,人均出行距离分别为8.5,24.0和10.0 km/人/次.北京市机动车(轿车和公交车)尾气HC、CO、NOx污染总量达106.57万t,其中私家车占污染排放总量的85.3%,出租车占12.4%,公交车占2.3%.     

汽油价格上调影响下出行者出行方式选择

为分析汽油价格上调对居民出行方式选择行为的影响,对城市居民出行者进行调查,获取不同情境下出行者的出行方式选择行为,将出行者划分为有车出行者和未来五年内有购车意愿的无车出行者,采用混合Logit模型构建两种群体在汽油价格上调影响下的出行方式选择模型,分析各影响因素的显著性。研究结果表明：汽油价格增长率对出行者出行方式选择存在显著性影响;对于有车出行者来说,汽油价格的上涨对高收入出行者改变小汽车出行影响较小,收入与选择小汽车出行概率呈正相关;年龄、收入、出行时间与出行距离对无车出行者未来选择小汽车出行有显著影响。研究结果可为我国汽油价格调整和城市交通需求管理策略的制定提供理论依据。     

高速公路出行距离特征分析与应用

为分析高速公路出行距离特征与快速准确地计算高速公路起讫点(origin-destination,OD)矩阵,通过统计收费数据探寻不同车型的出行距离特征,并结合收费站点区域的联系强度构建OD估算模型。根据车型分类标准对收费数据进行分车型整合处理,利用频数分析和曲线拟合建立出行特征函数,并利用空模型法模拟客车和货车距离衰减规律;根据收费站不同行车区间内出行概率与节点间的联系强度,建立基于驾驶员出行特征的OD估算模型并进行实例分析。结果显示:河北省客、货车出行距离区间分别集中在50～150 km与100～300 km;距离衰减系数分别为1.08和1.205,不同于默认值2,随距离的增加有显著的衰减趋势;客车和货车最佳拟合函数分别为对数正态分布和正态分布,OD估算结果误差小于5%。     

拥挤收费下居民出行方式选择——基于累积前景理论的分析

本文基于行为经济学中的累积前景理论,建立居民出行方式选择行为模型,探讨政府在高峰时段采用拥挤收费政策的情形下,不同收入水平出行者出行方式的选择行为,并用算例的形式分析了不同收费标准对出行方式选择的影响程度。研究结果表明:当拥挤收费至一定额度时,出行者的出行方式发生改变。对于中、低收入水平出行者,分别收费3元、2元时,小汽车出行者的出行方式发生变化;而对于高收入者,收费大于6元时才发生变化;不同收费标准对不同收入水平出行者的出行方式选择的影响程度不同。在高峰时段对居民设置恰当的拥挤收费,可改变其出行方式,减少小汽车出行,从而缓解城市交通拥挤。     

拥挤收费下居民出行方式选择———基于累积前景理论的分析

本文基于行为经济学中的累积前景理论,建立居民出行方式选择行为模型,探讨政府在高峰时段采用拥挤收费政策的情形下,不同收入水平出行者出行方式的选择行为,并用算例的形式分析了不同收费标准对出行方式选择的影响程度。研究结果表明：当拥挤收费至一定额度时,出行者的出行方式发生改变。对于中、低收入水平出行者,分别收费3元、2元时,小汽车出行者的出行方式发生变化;而对于高收入者,收费大于6元时才发生变化;不同收费标准对不同收入水平出行者的出行方式选择的影响程度不同。在高峰时段对居民设置恰当的拥挤收费,可改变其出行方式,减少小汽车出行,从而缓解城市交通拥挤。     

老年人晚间休闲活动的特征及影响因素

 针对老年人晚间休闲出行情况进行调查，结果显示老年人晚间休闲活动主要有静坐、散步、广场舞，男性老年人选择散步和静坐的略多于女性，参加广场舞的女性老年人占比高达87%；老年人晚间休闲活动出行距离整体偏短，出行距离在0.5~1.5 km区间的老年人人数最多；随年龄增长，老年人出行距离明显下降，女性下降趋势较男性更为明显；选择不同休闲活动类型的老年人出行距离有明显差异，不同活动出行距离峰值不同。通过网络调查，采集全国范围内的老年人晚间休闲活动出行特征数据，进行对比发现：老年人整体出行规律较为相似，受城市经济水平及建成程度影响，老年人晚间休闲活动出行距离峰值区间略有不同。建立Logit模型，对老年人晚间休闲活动选择的影响因素进行研究，结果表明：性别及家庭结构对老年人晚间休闲活动类型的选择具有显著的影响。     

优化人口分布以减少城市道路交通需求

应用遗传算法和GIS优化城市人口空间分布,减少小汽车交通的出行距离．研究中考虑了业务、购物／休闲和通勤交通．为了得到目标函数,建立了BL模型(business location model),用它来分析企业问的关系和企业与家庭的关系．模型把企业划分成9类,并认为小区内的企业数量和居住人口是影响小区间交通需求的主要因素．然后将小区内的人口当做外生变量,用遗传算法计算使小汽车出行的总距离最小的人口分布格局,从而得知人口集中在中央商务区(CBD)和挟乘车站的步行圈内时可以极大地减少城市道路交通需求。     

苏州市居民出行特征分析及交通发展对策研究

对比分析苏州市2000年和1996年以及苏州市与国内其他城市居民出行调查的有关数据,通过出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等一系列指标总结归纳出苏州市城市居民出租地的规律、变化特征及其原因,针对其出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、私人交通方式比重较高、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点,对苏州市城市交通发展提出公交优先发展、就近就业,建设快速交通系统及交通需求管理等建议。     

拥挤收费下居民出行方式选择———基于累积前景理论的分析

本文基于行为经济学中的累积前景理论,建立居民出行方式选择行为模型,探讨政府在高峰时段采用拥挤收费政策的情形下,不同收入水平出行者出行方式的选择行为,并用算例的形式分析了不同收费标准对出行方式选择的影响程度。研究结果表明:当拥挤收费至一定额度时,出行者的出行方式发生改变。对于中、低收入水平出行者,分别收费3元、2元时,小汽车出行者的出行方式发生变化;而对于高收入者,收费大于6元时才发生变化;不同收费标准对不同收入水平出行者的出行方式选择的影响程度不同。在高峰时段对居民设置恰当的拥挤收费,可改变其出行方式,减少小汽车出行,从而缓解城市交通拥挤。
     

长距离干道混合车流路径分割与绿波协调同步优化

城市长距离交通干道中,小汽车和公交车的运行轨迹存在显著差异,合理的信号协调控制策略应统筹考虑两类车型的需求.针对包含大流量公交车的长距离干线绿波协调路口传统分组片面化的问题,分析了带有公交站台的长距离干道上小汽车和公交车时空轨迹特征,提出了差异化路口分组的信号协调方法.该方法将小汽车和公交车的协调路径分割点分别设置在路...     

基于非合作博弈的公交出行结构优化分析

为了在有限的公共交通资源下让出行者使用公共交通获得的出行收益最高,以公共交通出行结构作为研究对象,运用非合作博弈的方法,以出行距离为依据对出行者进行划分,对居民公共交通出行构建博弈模型寻求Nash均衡点,以预测合理的城市轨道交通、常规公交分担比例,优化公共交通出行结构。结合太原市的实际情况进行分析,研究结果表明:61.34%的中、短距离出行居民选择常规公交出行;53.18%的长距离出行居民选择常规公交出行是太原市最佳公共交通出行结构比例。所构建的模型能够结合研究区域分析常规公交和地铁的Nash均衡点,并给出合理的最优公共交通出行结构,为有关公交优化提供参考和建议。     

建成环境对居民出行碳排放的影响研究进展

建成环境对居民出行碳排放的影响密切.归纳了居民出行行为理论的发展框架及其理论基础,梳理了建成环境的测度指标及其对居民家庭车辆保有量和出行碳排放的影响关系,并总结两者影响关系的自选择效应.现有研究发现,建成环境测度指标及其对居民出行碳排放的影响结论并不统一,考虑居住自选择的影响,需要进一步丰富相关实证研究.     

多模式交通网络下的城市交通出行链行为模型

针对已有城市交通出行链行为分析模型的不足,分析了城市交通出行链的基本概念与简单出行链的可能路径,并基于起讫点限制条件与多模式交通网络下的交通距离限制条件,推导构建了基于最大熵模型的多模式交通网络下城市交通出行链行为模型,给出了参数估计与先验概率选择方法;将模型应用到成都市中心城区居民出行样本数据中,通过出行链距离、出行链中交通小区间的出行量、出行链到达小区的数量、出行链小区的到达发生量、各类出行链的出行量等5个指标对模型进行了检验.结果表明:模型值与实际值拟合度较好,说明模型是有效的,可做为全面分析城市交通出行的一个有效模型工具.     

基于车载诊断系统数据研究限行措施对小汽车出行特征的影响

本文基于海量OBD数据,通过对车辆在限行日以及非限行日的车辆出行率变化、车辆的OD点变化、车辆的出行距离变化以及车辆的出行时段分布这几个方面展开分析,以探索城市限行措施对小汽车出行行为特征的影响。分析结果表明,在限行日样本车辆的出行率不足非限行日50%,其中35%的样本车辆不在限行日出行。出行距离的平均数及中位数对比非限行日减少了40%,通过对一周出行距离的计算,在这一周内限行措施使得北京市五环内路网平均每日减少13%的普通小汽车的车辆行驶里程。限行日的短距离出行频次占比也高于非限行日(44% vs 32%)。此外,部分车辆在限行日呈现“早出晚归”的出行特征以规避限行。这一点在具有通勤特征的车辆群体中表现的尤为明显,在限行日有41%出行频次发生在非限行时段,且“晚归”的比例远高于“早出”,由此也导致限行时段结束时(20:00)出现一个明显的车辆启动的高峰。     

居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的 交叉巢式Logit模型

为刻画出行链、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取出行耗时、出行费用及个人与家庭属性等作为效用变量,以出行链选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统NL模型。利用2010年北京市居民工作出行的小样本调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变对备选方案选择概率的影响。参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL模型更优的统计学特征,并发现当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其出行链结构。直接和交叉弹性分析表明,与简单链的小汽车出行者相比,复杂链的小汽车出行者对出行时间与出行费用的敏感性较低。研究结果可以为制定和评价交通需求管理政策提供依据。