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通勤者活动—出行选择行为研究

作　者: 鲜于建川
导　师: 隽志才
学　校: 上海交通大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 通勤者活动-出行选择行为出行方式出行链时间使用模式相互作用
分类号: U491
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

交通拥堵及由此引发的社会和环境问题已成为制约城市可持续发展的瓶颈，其根本原因是交通供需不平衡。单纯通过加大投入、加快交通基础设施建设并不能从根本上解决交通供需不平衡的矛盾。因此，在适度交通建设规模下，通过诱导出行、调整交通需求时空分布的交通需求管理（TDM）策略的制定和实施为解决交通系统供需矛盾提供了新思路。出行行为分析是交通科学研究的一个前沿领域，全面、系统、深入的研究个体出行选择行为的本质是诊断城市交通问题、科学制定和实施TDM策略的关键。基于活动的分析方法寻求出行的内在原因，是最有前景的出行行为分析方法之一。出行决策机理对出行行为分析和需求预测有重要影响，这一领域的研究在一些发达国家和地区已经起步，但是由于我国在经济发展水平、城市用地结构、居民活动和出行特征、交通服务水平上的差异，所表现出来的出行决策机理和属性变量之间的相互关系也会不同，需要针对我国城市的具体情况采用适当的方法进行研究。通勤出行带来的早晚高峰时段的交通拥堵是城市交通最为突出的问题之一。根据通勤者活动-出行特征，有针对性的制定相应的TDM措施，对提高出行效率、缓解城市交通拥堵意义重大。为此，本研究以通勤者为研究对象，对在出行需求分析和TDM策略评价中有关决策机制的活动-出行属性进行分析，即：出行方式、出行链结构、时间使用模式、工作、非工作活动与出行安排，并在此基础上进一步揭示这些选择之间的相互作用规律，以期在理论上推动基于活动的出行行为研究的发展、使出行需求预测更接近出行者实际决策过程，在实践方面为有效预测TDM策略对交通和环境的影响、为制定和实施TDM策略提供科学有效的分析工具。围绕上述研究目标，论文进行了以下几方面的研究：(1)从基于活动的出行行为分析方法的数据要求出发，根据传统的基于出行的居民出行调查数据的特点，提出数据分析方法，包括数据有效性检验规则和数据整理规则，提取出行方式及换乘特征、出行时耗特征、活动时间和时长特征，将基于出行的调查数据转换为由活动、停驻和出行组成的出行链数据，建立适用于出行行为研究的基础数据库。(2)城市交通问题突出表现为早晚高峰通勤时段的交通拥堵，对通勤出行方式选择的研究是诊断城市交通问题、引导和调控通勤出行需求的重要分析依据和手段。针对已有研究的不足，探讨选择集的有效形式、模型参数的合理设定和基于预测结果的模型改进方法，将改进后的出行方式选择模型用于分析小汽车拥有水平变化所带来的通勤出行方式选择的影响，验证了新方法的有效性。(3)通勤出行链的复杂化对出行方式在服务时间、路线灵活性方面的要求削弱了公共交通的竞争力。为了更好的理解公共交通方式对通勤出行链的影响，从通勤出行方式和通勤出行链的相互关系出发，建立方式选择和出行链安排的离散选择模型，通过引入选择结果哑元变量和模型随机项间的相关关系量化分析两选择量之间的相互影响模式，利用连续和离散解释变量的边际效用分析出行者个人及家庭社会经济属性、工作活动特征、出行链复杂程度对出行方式选择的直接和间接影响，探讨研究结论对交通需求预测和管理工作的意义。(4)交通需求管理和控制与时间因素密切相关，出行者时间分配模式在一定程度上决定了日活动和出行安排，是出行行为分析的核心内容。论文建立通勤者时间分配模型，分析了通勤者在家活动、外出非工作活动和出行上的时间安排，利用模型讨论了压缩工作周和错时上下班策略的实施对通勤者活动和出行安排的影响；用持续时间模型分析通勤者日出行时间，建立出行时间投入与出行者社会经济属性、活动和出行特征之间的数量关系，通过活动与出行之间派生和竞争关系的描述部分反映了通勤者的时间分配行为。(5)受工作活动在时间和空间上的限制，通勤者的非工作活动主要安排在上下班途中。发生在通勤途中的非工作活动增加了高峰时段出行需求，将加剧交通运输的供需矛盾。论文以单个通勤者为研究对象，将非工作活动发生时段数据看作截取样本，回答了两个重要问题，即：具有什么属性的通勤者会参加非工作活动；在有非工作活动安排的通勤者中，哪些人更倾向于在上下班途中完成。模型由选择方程和结果方程组成，通过两个方程随机项之间的相关关系引入两个选择的相互关联，能有效分析样本选择对通勤者非工作活动时段选择的影响。(6)家庭成员共同分享收入、居住空间、交通工具等家庭资源，成员之间的相互关系以多种方式影响到其活动和出行选择。论文应用结构方程模型分析了活动和出行在家庭主要成员间的分配情况，讨论了存在于同一成员和不同成员各次活动和出行中的替代、补充、陪同等影响关系及其对成员个体活动-出行选择行为的影响；用离散选择模型分析了通勤者关于居住环境和位置、职业和工作地两方面选择的权衡，探讨了家庭主要成员在通勤出行长度选择之间存在的替代、互补关系。论文具有创新性的主要研究成果包括以下几个方面：(1)提出了考虑不可选择方案和不同出行者群体差异的出行方式选择分析方法，并应用于小汽车拥有水平提高后的出行方式预测中。新方法针对出行方式选择已有研究的不足，在选择集表达、模型设定、预测结果分析方面进行了改进，在提高预测精度的同时能更好的揭示方式选择行为的细节。(2)研究了通勤出行方式选择和出行链结构安排之间的相互影响机制，采用递归联立方程双变量Probit模型，较好的描述了出行方式选择和出行链结构之间的相互作用，为了解出行决策机制、准确预测出行需求提供了有力支持。模型将两个选择变量置于同一模型体系中，从Mode Chain和Chain Mode两个方向分析了出行方式选择和出行链结构之间的相互作用模式，分析表明Chain Mode影响模式在通勤者中占主导地位，出行链的安排是根本，通勤方式选择不仅与出行方式的吸引力有关，还受到通勤出行链中非工作活动安排的影响。(3)提出了通勤者出行时耗分析的持续时间模型，为出行时耗的定量研究提供了更准确有效的分析工具，对于准确把握通勤者时间分配行为有重要意义。模型用已投入出行时间下出行结束的条件概率更准确的描述了出行的动态过程，建立了出行时间随社会经济属性、活动和出行特征变化的连续分布模型，从活动和出行之间的派生和竞争关系部分的反映了通勤者时间分配行为，分析表明出行时间最小化的行为假设对大多数通勤者成立。(4)将活动参与和时间安排数据视为截取样本，构建了通勤者非工作活动参与和时间安排分析模型，有效的分析了样本选择对通勤者非工作活动时段选择的影响，更真实的反映了两种选择之间的相互影响关系，是Probit模型对截取样本分析用于活动-出行选择行为研究的重要补充。(5)从基于活动分析方法中的协作性限制出发，研究了家庭主要成员活动-出行选择之间的相互影响模式，利用结构方程和双变量有序Probit模型分析了家庭主要成员之间的相互依赖关系对活动安排和出行选择的影响。分析表明出行需要是从活动需求派生出来的，活动对出行存在着可量化的影响。对通勤者而言，占主要地位的工作活动和出行影响着其他外出活动和出行的安排；受时间和空间约束的限制，替代、补充等影响关系存在于同一成员的各次活动和出行中；由于成员对收入、居住空间、交通工具等资源的共享，类似的替代、补充、陪同关系也存在于不同成员的活动和出行中；同一成员以及不同成员的各次活动和出行之间的相互作用还受到家庭和成员社会经济属性的影响和制约。

全文目录

摘要  5-9
ABSTRACT  9-14
目录  14-18
图目录  18-19
表目录  19-21
第一章绪论  21-28
  1.1 研究背景  21-23
  1.2 研究目的和意义  23-25
  1.3 研究内容和技术路线  25-28
    1.3.1 研究内容  25-26
    1.3.2 技术路线  26-28
第二章相关文献综述  28-46
  2.1 引言  28
  2.2 基于活动的出行行为分析方法  28-36
    2.2.1 效用最大化模型  30-33
    2.2.2 计算过程模型  33-34
    2.2.3 微观仿真方法  34-36
  2.3 出行方式选择和出行链结构  36-39
    2.3.1 出行方式选择  36-37
    2.3.2 出行链结构  37-38
    2.3.3 出行方式与出行链相互影响  38-39
  2.4 时间使用模式  39-43
    2.4.1 时间分配模式  39-40
    2.4.2 活动发生时间  40-41
    2.4.3 活动持续时间  41-42
    2.4.4 活动发生与持续时间的关系  42-43
  2.5 家庭成员活动-出行选择行为的相互影响  43-45
  2.6 本章小结  45-46
第三章居民活动和出行特征分析  46-66
  3.1 引言  46
  3.2 数据处理规则  46-48
  3.3 出行者及其家庭社会经济属性分析  48-51
    3.3.1 家庭属性分析  49-50
    3.3.2 出行者属性分析  50-51
  3.4 出行时间特征分析  51-54
  3.5 出行方式特征分析  54-59
    3.5.1 不同时段出行方式特征  54-55
    3.5.2 基于家的出行方式特征  55-56
    3.5.3 通勤者和非通勤者出行方式特征比较  56-59
  3.6 出行链特征分析  59-61
    3.6.1 通勤者出行链特征  59-60
    3.6.2 非通勤者出行链特征  60-61
  3.7 活动和时间使用特征分析  61-65
    3.7.1 活动安排特征  61-62
    3.7.2 时间使用特征  62-65
  3.8 本章小结  65-66
第四章通勤者出行方式选择和出行链结构研究  66-96
  4.1 引言  66-67
  4.2 通勤者出行方式选择行为分析  67-78
    4.2.1 研究背景  67
    4.2.2 模型方法  67-70
    4.2.3 模型构造及结果分析  70-77
    4.2.4 模型应用举例  77-78
  4.3 出行方式选择与出行链结构分析  78-94
    4.3.1 研究背景  78-79
    4.3.2 建模数据分析  79-81
    4.3.3 模型方法  81-87
    4.3.4 模型构造及结果分析  87-92
    4.3.5 模型应用举例  92-94
  4.4 本章小结  94-96
第五章通勤者时间使用模式研究  96-124
  5.1 引言  96-97
  5.2 通勤者时间分配  97-105
    5.2.1 研究背景  97
    5.2.2 时间分配分析方法  97-100
    5.2.3 模型构造及结果分析  100-103
    5.2.4 通勤者时间分配与 TDM 策略分析  103-105
  5.3 通勤者日出行时间分析  105-115
    5.3.1 研究背景  105-106
    5.3.2 持续时间模型  106-109
    5.3.3 日出行时间模型构造及结果分析  109-115
  5.4 通勤者非工作活动安排  115-122
    5.4.1 研究背景  115
    5.4.2 模型方法  115-118
    5.4.3 模型构造及结果分析  118-122
  5.5 本章小结  122-124
第六章家庭成员活动-出行选择行为相互影响研究  124-148
  6.1 引言  124-125
  6.2 数据背景及分析  125-129
  6.3 结构方程模型方法  129-134
    6.3.1 模型结构  129-130
    6.3.2 模型识别  130
    6.3.3 模型参数标定  130-132
    6.3.4 模型评价指标  132-134
  6.4 成员间活动-出行选择行为相互影响分析  134-140
    6.4.1 模型设定  134-135
    6.4.2 模型结果及分析  135-140
  6.5 通勤出行长度选择行为  140-146
    6.5.1 研究背景  140-141
    6.5.2 模型方法  141-143
    6.5.3 模型构造及结果分析  143-146
  6.6 本章小结  146-148
第七章结论与展望  148-155
  7.1 研究内容  148-150
  7.2 研究结论  150-152
  7.3 主要创新点  152-153
  7.4 研究展望  153-155
参考文献  155-169
附录模型参数标定程序  169-173
致谢  173-174
攻读博士学位期间发表的学术论文  174-175
攻读博士学位期间参与的课题研究  175

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