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1、1,交通运输规划原理,第五讲 交通的发生与吸引,第1节 概述 第2节 影响出行生成的因素 第3节 生成交通量的预测 第4节 发生与吸引交通量的预测,出行生成：根据研究对象地区的特性直接求得生成交通量的过程。 出行分布：交通出行在大的区域之间的分布，具有绝对量和比例之分； 交通方式划分：按照交通方式，包括步行、自行车、汽车、公共汽车、轨道、航空、船舶等交通方式，区分交通出行量； 交通分配：将某种分布的交通方式需求量分配到某路径上的过程,交通需求预测的四阶段模型,出行生成(Trip generation)：根据研究对象地区的特性直接求得生成交通量的步骤被称为交通量的生成。生成交通量通常作为总控制量
2、，用来预测和校核各个交通小区的产生 (Trip Generation) 与吸引交通量 (Trip Attraction ) 。 出行的发生与吸引：是指研究对象区域内各交通小区的交通发生与吸引量，它们与土地利用和设施有着密切的关系。 发生与吸引交通量预测精度的高低将直接影响以后阶段乃至整个预测过程的精度，因此精确地预测出行的发生与吸引交通量，对交通规划工作是非常必要和重要的。,第一节 概述,发生与吸引交通量、生成交通量示意图,第二节 出行的影响因素,一、土地利用 交通与土地利用 (Land Use) 有着不可分割的关系 ,是影响交通产生的主要因素之一。按照我国国家标准城市用地分类与规划建设用地标
3、准规定，城市土地利用分10大类，分别为：居住用地；公共设施用地；工业用地；仓储用地；对外交通用地；道路广场用地；市政公共设施用地；绿地；特殊用地；水域及其他用地。 住宅用地是交通的主要发生源和居民出行的主要起讫点。该用地的发生与吸引交通量通常用居住面积、住户数、人口、住户平均人数等指标表示。与住宅用地相关的出行有：上班、上学、自由（购物、娱乐）、回家。,第二节 出行的影响因素,公共设施用地包括行政办公用地、商业金融业用地、文化娱乐用地、体育用地、医疗卫生用地、教育科研设计用地、文物古迹用地等。当然，也是交通的主要发生源之一。该用地的发生与吸引交通量通常用办公、营业面积、从业人口等指标表示。与公
4、共设施用地相关的出行有：上班、上学、自由（娱乐）、业务、回家。 工业用地是工作日上班交通的主要发生源。该用地的发生与吸引交通量通常用从业人口、产值等指标表示。与工业用地相关的出行有：上班、业务和回家。 仓储用地是货物的主要集散点，因此是货物交通的主要发生源。该用地发生与吸引交通量通常用仓库面积、货物吞吐量等指标表示。与仓储用地相关的出行有：上班、业务、回家。,第二节 出行的影响因素,二、家庭规模和人员的构成 家庭是构成人们出行的基础，上班、自由（走亲访友、购物等私人出行）多以家庭为出发点。 家庭规模和成员构成是影响家庭出行的主要因素。随着家庭规模的增大, 人均出行次数减少，如购物可由一人代替。
5、有老人和幼儿家庭的看病出行（自由）多，年轻夫妇的购物、娱乐（自由）和上班等出行多。,三、年龄与性别,三、年龄与性别,三、年龄与性别,四、汽车保有率,五、自由时间,六、职业与职务,第二节 出行的影响因素,七、企业规模、性质 一般来说，企业大，业务处理量大，外出率高。 八、家庭收入 家庭收入也是影响出行，尤其是自由出行的主要因素之一。高收入家庭，汽车购买率高，购物、娱乐等需求也高，平均出行次数多。 九、其他 天气、工作日、休息日和季节等的不同也影响人们的出行。,第三节 生成交通量的预测,所谓出行生成，就是从土地利用到出行这一过程中的一种过渡产物。 出行生成包括出行产生与出行吸引。由于两者的影响因素
6、不同，前者以住户的社会经济特性为主，后者以土地利用的形态为主，故有些方法需将出行产生和出行吸引分别进行预测，以求其精确，也利于下一阶段出行分布的工作。当住户的社会经济特性和土地利用形态发生改变时，也可用来预测交通需求的变化。而出行生成交通量通常作为总控制量，用来预测和校核各个交通小区的发生和吸引交通量。 生成交通量的预测方法主要有原单位法、增长率法、聚类分析法和函数法。除此之外，还有利用研究地区过去的交通量或经济指标等的趋势法和回归分析等方法。,第三节 生成交通量的预测,一、原单位法 原单位的求得原则通常有两种，一是用居住人口或就业人口每人平均的交通生成量来进行推算的个人原单位法，另一种就是以
7、不同用途的土地面积或单位办公面积平均发生的交通量来预测的面积原单位法。不同方法对应的选取的 原单位指标也不同，主要有： 根据人口属性以不同出行目的单位出行次数为原单位进行预测。 以土地利用或经济指标为基准的原单位，即以单位用地面积或单位经济指标为基准对原单位进行预测。,第三节 生成交通量的预测,原单位 法的基本特点 在居民出行预测中经常采用的是以单位出行次数作为原单位，预测未来的居民出行量的方法，所以也称为单位出行次数预测法。 单位出行次数为人均或家庭平均每天的出行次数，它由居民出行调查结果统计得出。因为人口单位出行次数比较稳定，所以人口单位出行次数预测法是进行生成交通量预测时最常用的方法之一
8、。 不同出行目的有着不同的单位出行次数。,第三节 生成交通量的预测,第三节 生成交通量的预测,对于预测生成交通量来说，怎样决定生成原单位的将来值是一个重要的课题。根据以往的研究成果，通常有以下几种做法： 直接使用现状调查中得到的原单位数据。 将现状调查得到的原单位乘以其他指标的增长率来推算，即增长率法。 最常用的也是最主要的为函数法。通常按照不同的出行目的预测不同出行目的的原单位。其中，函数的影响因素（或称自变量）多采用性别、年龄等指标。,第三节 生成交通量的预测,二、聚类分析法 聚类分析 （ Cross-Classification or Category Analysis ） 是出行生成预
9、测的另一个可选用的模型，英国人称其为类型（别）分析，美国人则称其为交叉分类方法，它突出以家庭作为基本单元，用将来的出行发生率求得将来的出行量。它与原单位法有很多相似之处，但又存在很大不同。,第三节 生成交通量的预测,二、聚类分析法 20世纪70年代后，出行生成分析产生了从应用交通分区统计资料的回归分析转移到个体（非集计）资料的聚类分析的趋势。 其基本思想是把家庭按类型分类，从而求得不同类型家庭的平均出行率。该研究认为小汽车拥有量、家庭规模和家庭收入是决定交通发生的三个主要影响因素。因此，根据这些变量把家庭横向分类，并且由家庭访问调查资料计算每一类的平均出行生成率，预测时以将来同类型家庭的预测值
10、乘以相应的出行率。,第三节 生成交通量的预测,二、聚类分析法 （ 1）聚类分析法必须服从的假定 一定时期内出行率是稳定的。 家庭规模的变化很小。 收入与车辆拥有量总是增长的。 每种类型内的家庭数量，可用相应于该家庭收入、车辆拥有量和家庭结构等资料所导出的数学分布方法来估计。,第三节 生成交通量的预测,（ 2）构造聚类分析模型的步骤 有关家庭的横向分类。例如澳大利亚规定家庭大小、家庭收入各分为 6类，家庭拥有小汽车数分为3类。 把每个家庭定位到横向类别。就是对家庭访问调查资料进行分类，把每个家庭归入其所述类别。 对其所分的每一类，计算其平均出行率。用调查的每类出行发生量除以每类的家庭总数，则可分
11、别得出每类家庭的平均出行率。 计算各分区的出行发生。把分区每一类的家庭数乘以该类的出行发生率，并将分区中所有类别的家庭总加起来，得到出行总量。,第三节 生成交通量的预测,第三节 生成交通量的预测,【例 2】 澳大利亚城市类别产生率。根据家庭规模、收入及家庭拥有小汽车数可将研究对象内的家庭分成不同的类别，下表 给出的就是根据调查得到的不同类别家庭的平均出行率。 不同类别家庭的平均出行率 已知：低收入、无小汽车、每户 3人100户；低收入、无小汽车、每户4人200户；中等收入、有1小汽车、每户4人300户； 高收入、有2小汽车、每户5人50户。 则总出行为： 1003.4+2004.9+3008.
12、3+5012.9=4455人次/日,第三节 生成交通量的预测,（ 3）聚类分析的优缺点 该方法的主要优点有： 直观、容易了解。人们容易接受出行发生与住户特性关系的观念，不像回归分析那样必须了解相关性、参数值等因素。 资料的有效利用。从现有的 OD 调查中就可获得完整的资料，即使没有，也可通过小规模调查得到。 容易检验与更新。出行发生率很容易通过小规模抽样调查与小区的特性分析而校核其正确性。 可以适用于各种研究范围。由于出行发生基于住户的特性，出行吸引基于土地利用特性。因此，其出行生成、吸引率可以用于各种范围研究，如区域规划、运输通道规划和新发展区,第三节 生成交通量的预测,（ 3）聚类分析的优
13、缺点 该方法的缺点有： 每一横向分类的小格中，住户彼此之间的差异性被忽略。 因各小格样本数的不同，得到的出行率用于预测时，会失去其一致的精确性。 同一类变量类别等级的确定是凭个人主观，失之客观。 当本方法用于预测时，每一小格规划年的资料预测将是一项繁杂工作。,第四节 发生与吸引交通量的预测,与生成交通量的预测方法相同，发生与吸引交通量的预测方法也分原单位法、增长率法、聚类分析法和函数法等。 一、 原单位法 利用原单位法预测发生与吸引交通量时， 首先需要分别计算发生原单位和吸引原单位， 然后根据发生原单位和吸引原单位与人口、面积等属性的乘积预测得到发生与吸引交通量的值 。 一般，在交通需求预测时，要求各小区的发生交通量之和与吸引交通量之和相等，并且各小区的发生交通量或吸引交通量之和均等于生成交通量。如果它们之间不满足上述关系，则可以采用总量控制法进行调整。,第四节 发生与吸引交通量的预测,谢谢各位同学！,本节课程结束,
