基于智能卡数据的早高峰地铁通勤用户出行偏好建模与实证

现有针对轨道交通早高峰通勤行为的建模研究没有考虑时变的时间效用偏好带来的影响,实证结果也主要源于陈述性偏好调查数据.本文在分析早高峰地铁通勤用户的时间使用决策行为的基础上,考虑常数-阶跃和常数-线性的出行效用偏好假设,建立了可以描述早高峰地铁通勤用户到达时刻离散选择行为的多项Logit、混合Logit和嵌套Logit模型,并利用北京地铁八通线土桥-四惠东通勤走廊的智能卡出行数据和列车时刻表数据进行了模型校验和参数估计.通过区分通勤用户在起点站选择乘坐最临近车次或者为了座位等待下一车次的两种乘车情形,模型可以解决直接使用智能卡的显示性偏好数据进行参数估计带来的自选择偏误问题,即用户偏好拥挤的时段出行.计量结果表明,相比常数-线性的出行效用偏好,常数-阶跃偏好下的模型拟合优度更高,且三种离散选择模型的估计结果基本是一致的,即晚到工作地的单位时间成本大于早到工作地的单位时间成本;当每平方米站立人数为5人时,单位时间的厢内拥挤成本约占单位时间出行成本的11%.最后,进一步讨论了用户通勤特征的异质性对出行效用偏好的影响.     

不同通勤方式下的交通污染暴露

为了研究城市不同交通方式通勤者颗粒物暴露水平、颗粒物浓度影响因素以及不同粒径粒子数量浓度分布,利用便携式Grimm11-A粉尘监测仪在2019年1月对高峰期和非高峰期4个时段的交通微环境颗粒物浓度及粒子粒径分布数据进行64次采样。结果表明,自行车通勤者PM暴露剂量最大(PM10、PM2.5和PM1.0分别为2285.6、1312.7以及1035.5 min·μg·m-3),其余依次是出租车、公交车,地铁暴露剂量最小;四种通勤方式中,PM10和PM2.5暴露浓度与空气质量监测数据之间具有强正相关性,其中,数量浓度与相对湿度的相关系数均大于0.82;粒子数浓度主要分布在0.25~0.7 μm之间 (＞99%),粒径小于2.5 μm粒子数累计贡献率达99.9%。研究结果有助于通勤者选择低暴露通勤路线。     

基于浮动单元的职住平衡尺度分析方法

以职住比作为测度指标,基于地理信息系统(GIS)软件生成的浮动单元进行空间范围-平衡度分析,进而通过累积统计指标变化曲线和数值分布的可视化,得到超大城市的就业中心、居住区和一般建设区的职住平衡空间尺度.采用上海岗位、人口、路网等基础数据,以80%、85%、95%等不同收敛值的路网距离阈值筛选结果,研究表明,就业中心的职住平衡空间尺度最大,按85%的收敛值,其浦西部分为15～25 km,浦东部分为20～28 km;就业次中心为4～10 km.其他区域的平衡尺度由就业中心决定,随着与中心的距离增大而扩大、由3 km向外扩展到8～17 km,邻近就业次中心的区域平衡尺度因叠加效应而缩小.该方法亦能用于职住空间结构和就业、居住可达性等分析,通过与岗位、居民通勤距离进行对比,有助于解释职住空间错位与长距离通勤交通现象的关联和内在原因.     

考虑居民收入差异的城市过剩通勤模型

在确定收入影响过剩通勤的基础上,提出了考虑居民收入差异的城市过剩通勤模型,并利用最优增长分布模型模拟城市劳动人口与就业岗位增长.以绵阳市为例,通过模型分析得出,在新增14%劳动力(岗位)的情况下可以达到最优职住平衡状态,并提出了未来绵阳市的各个收入阶层新增劳动人口与就业岗位的建议.     

考虑家庭出行模式的早高峰错峰调控策略研究

早高峰通勤期间,家庭出行模式选择的不确定性增加了错峰调控策略制定的难度.本文以家庭用户为研究对象,引入错峰间隔变量和拼车系数,以家庭出行成本最小化为目标,构建了家庭出行成本模型.在此基础上,基于单瓶颈网络构建了考虑家庭出行模式和错峰调控策略的双层模型.研究结果显示,当拼车系数较小时,错峰调控策略无法通过改变家庭出行方式而降低家庭出行成本,不能降低系统总费用;但当拼车系数较大时,系统总费用降低比率随拼车系数增加而提高,合理设置错峰间隔可有效改变家庭出行方式,显著降低家庭用户出行成本.最后,给出不同情景下最优错峰调控策略的阈值,并通过数值算例验证了结论的有效性,辅助早高峰交通拥挤缓解决策的制定.     

基于网络广义极值模型的居住地和通勤方式同时选择模型研究

基于随机效用最大化理论, 选取个人属性、社会经济属性、出行特性和土地利用属性因素为联合选择模型影响变量, 以居住地区位选择集合和通勤出行方式选择集合的组合作为模型的选择项, 构建居住和出行方式联合选择的网络广义极值模型, 刻画日益增长的交通拥堵情况的影响变化及其在不同的就业地模式下对居住再选址和出行方式转变的潜在影响, 从微观角度研究居住就业与城市通勤交通出行关系。利用 Biogeme 软件, 对模型参数进行估计和检验, 同时对模型进行弹性分析, 分析不同影响因素的变化引起的方式选择概率的变化。结果表明, 相比郊区的通勤者, 中心区的通勤者对出行时间的增加更为敏感, 更易于改变出行方式和居住区位, 以抵消交通拥挤引起的负效用。     

错峰出行对城市交通的影响分析

介绍了国内外错峰出行的研究与实施的基本情况，并分析了该制度对交通系统的作用机理．由于交通在时间与空间上的分布相互关联，考虑了交通产生点和吸引点在空间的分布、出行量大小和职业类别比例等影响因素，建立了居民通勤、通学出行随时间分布的模型，并根据错峰上班实施前后出行随时间分布的规律，建立了错峰上班的交通影响模型，给出了评价交通效益的参数，用于该策略的可行性研究．并实际调查不同时间段小型路网区域的流量，使用宏观交通仿真软件反推起讫点（oD）矩阵，根据文中建立的模型计算交通效益，得出相关结论．     

基于离散-连续选择模型的通勤出行时间预测

把握出行者的日时间分配是交通行为分析的重要内容之一. 本文基于离散-连续建模思想, 结合运用Ordered Probit离散选择模型和Hazard连续选择模型, 建立了由上班(上学), 下班(放学)出发时刻模型和上班(上学), 下班(放学)出行耗时模型组成的通勤时间预测模型系统, 预测了通勤者的日时间安排. 研究表明, 所建模型能够以较高的预测精度, 预测通勤者的活动-出行时间安排. 研究将为活动-出行行为的整体建模预测和分析奠定时间轴预测基础, 为城市居民的交通行为分析提供模型工具, 为制定交通管理政策, 解决城市交通拥挤问题提供决策分析依据.     

城市离心型就业模式的区位选择和通勤行为

_本文探讨单中心城市离心型就业模式的居住、工作区位和通勤模型。我们得知,同等家庭依据各自就业人员的工作区位而选择不同的居住区。这就是说,就业人员在中心商业区工作的高收益家庭也许把居住区位选择在中心商业区附近而不是在郊区。这里,收益水平和从中心商业区起的居住距离之间不存在线性关系。同时也表明,同等职工依其各自的工作区位选择