专题4：城市客运交通需求预测

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1、城市客运交通需求预测城市客运交通需求预测第一章第一章 城市交通规划理论与实践城市交通规划理论与实践之专题之专题4城市客运交通需求分析年份城市客运交通需求分析年份 现状：现状： 0 0 年年 近期：近期：1 - 3 1 - 3 年年 中期：中期：3 - 103 - 10年年 远期：远期：10- 2010- 20年年基年基年城市客运交通需求分析方法城市客运交通需求分析方法现状： 调查数据扩充、分析近期（1-3年）：基于现状出行分布的预测中期（3-10年）： 基于现状交通特性参数远期（10-20年） 及社会经济发展的预测 “四阶段法四阶段法”交通生成预测 各交通区发生、吸引交通需求量各交通区发生、吸

2、引交通需求量交通分布预测 交通需求量的来源及去向交通需求量的来源及去向方式划分预测 交通需求量中公交、自行车、其他车辆的比例交通需求量中公交、自行车、其他车辆的比例181801.49%21.41%18.20%45.74%总的出行总的出行方式比例方式比例27.72%27.72%41.83%41.83%6.46%6.46%19.21%19.21%4.36%4.36%典型城市典型城市不同出行距离范围的出行方式比例不同出行距离范围的出行方式比例 图 4-1-1 苏 州 市 步 行 出 行 距 离 曲 线y = 2.1872（ x+1）-2.3109R2 = 0.97240.00%20.00%40.00

3、%60.00%80.00%100.00%024681012距 离比 例图 4-2-1 苏 州 市 自 行 车 出 行 距 离 曲 线y = 0.4702x - 0.0635y = 1.8244e-0.2475xR2 = 0.97380.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%02468101214距 离比 例图4-3-1 苏州市公交车出行距离曲线y = 0.0261x - 0.0281R2 = 0.86220.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%35.00%40.00%024681012141

4、6距离比例图4-4-1 苏州市摩托车出行距离曲线y = 0.043x + 0.053R2 = 0.9586y = 0.8414e-0.1202xR2 = 0.84160.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%0246810121416距离比例图4-5-1 苏州市机动车出行距离曲线y = 0.0056x - 0.0004y = 0.0391x - 0.1453R2 = 0.9699-10.00%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%0246810121416距离比例城市居民出行方式结构预测城市居民出行方式结构预测 - 7- 7 无锡市居

5、民出行方式结构无锡市居民出行方式结构步行自行车公交车出租车摩托车单位车其它16.7%13%57.8%53%6.7%19%1.6%3%11.9%7%3.7%3%1.7%2%00.10.20.30.40.50.6步行自行车公交车出租车摩托车单位车其它现状规划n步行步行ODOD矩阵矩阵n自行车自行车ODOD矩阵矩阵n公交公交ODOD矩阵矩阵n出租车出租车ODOD矩阵矩阵n摩托摩托ODOD矩阵矩阵n其他机动车其他机动车ODOD矩阵矩阵交通分布预测完成后，应得到以下成果交通分布预测完成后，应得到以下成果交通需求量交通需求量模拟行驶路线选择模拟行驶路线选择交通网络交通网络网络交通量网络交通量交通分配预测交

6、通分配预测非平衡交通分配模型分类非平衡交通分配模型分类 工程中常采用方法工程中常采用方法交通分配完成后，应得到以下成果交通分配完成后，应得到以下成果n道路路段交通量道路路段交通量n道路交叉口交通量道路交叉口交通量n道路路段服务水平道路路段服务水平n道路交叉口服务水平道路交叉口服务水平n道路路段平均车速道路路段平均车速n道路交叉口平均延误道路交叉口平均延误内容二内容二改进的交通发生预测方法改进的交通发生预测方法传统的交通需求预测中，一般按照土地利用传统的交通需求预测中，一般按照土地利用出行生成相关因出行生成相关因素素交通需求预测的程序进行。交通需求预测的程序进行。出行生成包括出行发生和出行吸引，

7、前者以城市居民的社会经出行生成包括出行发生和出行吸引，前者以城市居民的社会经济特性为主，后者以土地使用的形态为主。济特性为主，后者以土地使用的形态为主。传统的交通需求预测，首先把出行生成量划分为发生量和吸引传统的交通需求预测，首先把出行生成量划分为发生量和吸引量，把居民的出行目的划分为上班、上学、弹性以及回程四种，量，把居民的出行目的划分为上班、上学、弹性以及回程四种，进而根据小区土地利用性质确定出影响这四种出行目的的出行进而根据小区土地利用性质确定出影响这四种出行目的的出行发生相关因素。发生相关因素。出行吸引预测方法主要两种，一是直接以用地面积等代替吸引出行吸引预测方法主要两种，一是直接以用

8、地面积等代替吸引情况，二是首先预测各交通区的就业岗位，再以单位就业岗位情况，二是首先预测各交通区的就业岗位，再以单位就业岗位的吸引率进行吸引预测的吸引率进行吸引预测 传统交通需求预测比较注重各种出行量与其影响因素之间传统交通需求预测比较注重各种出行量与其影响因素之间的关系，其主要弊端是过程复杂。的关系，其主要弊端是过程复杂。通过土地利用得到各小区相关因素的定量指标，这就必然通过土地利用得到各小区相关因素的定量指标，这就必然要求在具体的规划项目中收集大量与其相关的数据，包括要求在具体的规划项目中收集大量与其相关的数据，包括小区人口数、劳动力资源数、学生数、就业（就学）岗位小区人口数、劳动力资源数

9、、学生数、就业（就学）岗位数等，在由各小区的土地利用量化相关因素收集过程中，数等，在由各小区的土地利用量化相关因素收集过程中，不仅由于牵涉部门众多、数据来源多样而造成相关资料数不仅由于牵涉部门众多、数据来源多样而造成相关资料数据的收集困难，而且在现阶段据的收集困难，而且在现阶段的情况下很难的情况下很难保证其精度。保证其精度。由此建立出行生成与相关因素的预测模型（回归模型），由此建立出行生成与相关因素的预测模型（回归模型），难以保证模型的准确性。难以保证模型的准确性。 城市土地利用是城市交通需求的根源 不同的土地利用布局、不同的土地利用性质和不同的土地利用布局、不同的土地利用性质和不同的土地利用

10、强度，对应着不同的交通需求。不同的土地利用强度，对应着不同的交通需求。 直接建立土地利用与交通生成的相互关系模型直接建立土地利用与交通生成的相互关系模型土地利用土地利用出行生成相关因素出行生成相关因素交通需求交通需求土地利用土地利用交通需求交通需求“三步式三步式”预测方法预测方法“两步式两步式”预测方法预测方法在大大简化交通需求预测过程的同时提高预测结果的可靠性在大大简化交通需求预测过程的同时提高预测结果的可靠性改进方法思路改进方法思路n宏观预测：确定城市日出行总量。n微观预测：根据小区的交通生成权重，将出行总量分配至各交通小区。n其核心内容从土地利用特征着手，即土地利用性质、土地利用规模和土

11、地利用强度 根据城市用地分类与规划建设城市用地分类与规划建设标准标准，城市用地分为10大类，不同性质的用地对应着不同的交通需求。 对于一个特定的交通小区而言，其内部各类用地面积的不同，也就直接决定了该交通小区的交通生成。 公共设施居住用地工业用地仓储用地对外交通市政设施道路广场绿地、水域特殊用地其它用地 在对大量城市居民出行状况进行调查后发现，城市中一般区域在对大量城市居民出行状况进行调查后发现，城市中一般区域一天中的出行发生量与出行吸引量是相等的，并且不同性质的一天中的出行发生量与出行吸引量是相等的，并且不同性质的用地出行发生、吸引量的表现形式不同。用地出行发生、吸引量的表现形式不同。 不同

12、性质用地发生、吸引量的主要表现形式不同性质用地发生、吸引量的主要表现形式居住用地居住用地公共设施用公共设施用地地工业用地工业用地仓储用地仓储用地绿地绿地出行发生出行发生量量上班、上学、弹性上班、上学、弹性出行出行弹性回程弹性回程下班回程、公务回下班回程、公务回程程下班回程、公务下班回程、公务回程回程弹性回弹性回程程出行吸引出行吸引量量下班、放学、弹性下班、放学、弹性回程回程弹性出行弹性出行上班、公务出行上班、公务出行上班、公务出行上班、公务出行弹性出弹性出行行改进的交通生成预测方法思路改进的交通生成预测方法思路 在进行交通需求预测时，以不同种类用地性质的土地在进行交通需求预测时，以不同种类用地

13、性质的土地面积为自变量，交通吸引量为因变量，以现状调查数面积为自变量，交通吸引量为因变量，以现状调查数据为基础资料，通过数理统计回归分析出各类用地的据为基础资料，通过数理统计回归分析出各类用地的交通吸引权重值，继而结合规划年的土地利用，预测交通吸引权重值，继而结合规划年的土地利用，预测规划年的小区出行吸引量，从而推算出行生成。规划年的小区出行吸引量，从而推算出行生成。 土地利用土地利用交通需求预测框图交通需求预测框图各交通区出行吸引量各交通区出行吸引量规划年交通发生总量规划年交通发生总量吸引总量吸引总量=发生总量发生总量规划土地利用规划土地利用各类用地吸引权重各类用地吸引权重未来社会经济分析未

14、来人均出行次数未来人均出行次数现状城市土地利用和出行调查现状人均出行次数现状人均出行次数现状交通区出行吸引现状交通小区土地利用现状交通小区土地利用各交通区出行发生量各交通区出行发生量 此时，交通小区的人口不是影响出行量的主要因素，而用地是影响交通需求的主要因素。 交通区出行吸引量（人次交通区出行吸引量（人次/ /日）可采用下式计算日）可采用下式计算 GKKEKKGKKDKKSKKUKKTKKWKKMKKRKKCKKEKKGKKDKKSKKUKKTKKWKKMKKRKKCAniiEiiGiiDiiSiiUiiTiiWiiMiiRiiCiiEiiGiiDiiSiiUiiTiiWiiMiiRiiCi

15、i1式中：Aii交通小区出行吸引量（人次/日）； Kii交通小区的土地利用强度影响系数； G城市出行吸引总量（人次）； Ci、Ri、Mi、Wi、Ti、Ui、Si、Di、Gi、Ei分别为i交通小区内的公共设施、居 住、工业、仓储、对外交通、市政设施、广场停车场、特殊用地、绿地和水 域及其它用地的用地面积（m2）； KC、KR、KM、KW、KT、KU、KS、KD、KG、KE分别为公共设施、居住、工业、 仓储、对外交通、市政设施、广场停车场用地、特殊用地、绿地和水域及其 它用地对出行吸引量的权重值。权重n模型中各类用地的权模型中各类用地的权重值根据回归得到重值根据回归得到n不同城市的用地对交不同城市

16、的用地对交通吸引影响权重值相通吸引影响权重值相近近 城市用地类别城市用地类别苏州苏州无锡无锡南京南京蚌埠蚌埠江阴江阴公共设施用地公共设施用地0.460.460.450.450.430.430.460.460.420.42居住用地居住用地0.080.080.080.080.070.070.100.100.080.08工业用地工业用地0.220.220.230.230.230.230.210.210.240.24仓库用地仓库用地0.050.050.060.060.080.080.050.050.070.07对外交通用地对外交通用地0.040.040.050.050.060.060.050.050.

17、040.04市政设施用地市政设施用地0.030.030.040.040.050.050.040.040.040.04广场停车场用地广场停车场用地0.040.040.030.030.050.050.050.050.060.06绿绿 地地0.060.060.040.040.020.020.020.020.020.02特殊用地、水域特殊用地、水域及其他用地及其他用地0.020.020.020.020.010.010.020.020.030.03典型城市用地对交通吸引的影响权重典型城市用地对交通吸引的影响权重 改进方法优点改进方法优点n只需考虑土地利用情况，囊括其它所有因素n各用地性质的规模可以很精确

18、的确定（总规资料）n土地利用强度系数可根据居民出行资料综合确定内容三内容三改进的交通分布改进的交通分布方式划分组合预测方法方式划分组合预测方法n传统交通需求预测中，交通分布与方式划分预测是分别传统交通需求预测中，交通分布与方式划分预测是分别进行的，或先进行分布预测后进行方式划分预测，或先进行的，或先进行分布预测后进行方式划分预测，或先进行方式划分预测后进行分布预测，但无论采用何种次进行方式划分预测后进行分布预测，但无论采用何种次序其结果都存在不合理之处序其结果都存在不合理之处 。n居民出行心理分析表明，出行方式与出行距离之间存在居民出行心理分析表明，出行方式与出行距离之间存在着密切的联系。近距

19、离出行以步行、自行车等非机动化着密切的联系。近距离出行以步行、自行车等非机动化出行方式为主，随着出行距离的增加，机动化出行方式出行方式为主，随着出行距离的增加，机动化出行方式比例逐渐上升、非机动化出行方式比例逐渐下降。比例逐渐上升、非机动化出行方式比例逐渐下降。 出行距离对出行方式选择有重要影响出行距离对出行方式选择有重要影响 居民出行方式结构随出行距离的改变而变化，并且与城市规模、居民出行方式结构随出行距离的改变而变化，并且与城市规模、城市经济水平、城市地形等条件有关。在城市总体客运交通结城市经济水平、城市地形等条件有关。在城市总体客运交通结构已经确定的情况下，某种出行方式在不同出行距离下对

20、应的构已经确定的情况下，某种出行方式在不同出行距离下对应的出行比例可用下表中的模型计算：出行比例可用下表中的模型计算： 出行方式预 测 模 型步 行Y=b(x+1)-a a=0.0960R-0.6482B+5.1980T ，b=1.0719T+1.8335自行车Y=ax-b（x1.5km） a=0.0006R+0.2472B+1.0063T ，b=0.0552T+0.03191.5x3.5km） a=-0.0114R+0.2097B+0.7799T，b=0.9833T+1.3111公交车Y=ax+b（1x15km）a=0.0033R+0.0048G+0.0516B-0.1408T，b=0.39

21、66T-0.0514小汽车Y=ax-b （x4km）a=-0.0024R-0.0019G+0.4264T，b=0.1163T+0.0089注：x出行距离，Y某种出行方式在这一出行距离下的出行比例、R城市半径（Km）、 G人均GDP（万元）、B障碍因素（根据现状调查确定） T某种出行方式在城市总体客运交通结构中的比例注：以上结论来自苏州、昆山、常德、濮阳等典型城市居民出行距离曲线研注：以上结论来自苏州、昆山、常德、濮阳等典型城市居民出行距离曲线研究成果，不代表所有城市。但其他城市可采用同样的分析方法，得到类似的究成果，不代表所有城市。但其他城市可采用同样的分析方法，得到类似的结论。结论。 分方式

22、OD量并入分方式OD矩阵在全方式OD分布量中计算各出行方式的分担量城市全方式OD分布矩阵读取一全方式OD分布量判断OD点间距离全方式OD分布量处理完？获得各种分方式OD矩阵是否 出行方式出行方式-出行分布组合预测流程出行分布组合预测流程u一般划分交通小区时采用按地域连续编号的方式，因此在OD矩阵中，对角线附近的数值对应着相邻小区的OD量。u步行OD矩阵中，OD量主要分布在对角线及其附近区域，表现了步行的短距离出行特性u公交车、小汽车OD矩阵中，OD量主要分布在远离对角线的区域，表现了公交、小汽车的中长距离出行特性u自行车OD矩阵中，OD量的主要分布区域介于步行与公交、小汽车之间，反映了自行车的

23、中短距离出行特性 新型城市客运交通需求预测思路新型城市客运交通需求预测思路内容四内容四“四阶段四阶段”模式的不足模式的不足n传统传统“四阶段四阶段”模式起源于西方工业化社会，受到当时的工模式起源于西方工业化社会，受到当时的工业化社会结构、人们的社会活动、出行行为和人口结构等多业化社会结构、人们的社会活动、出行行为和人口结构等多种因素影响。种因素影响。n我国在引进该方法时，对模型进行了较大的修正，但仍然没我国在引进该方法时，对模型进行了较大的修正，但仍然没有摆脱其束缚。有摆脱其束缚。n“四阶段四阶段”模式建立时的状况是社会尚未信息化，模式建立时的状况是社会尚未信息化， 而未来是信息化社会，社会的

24、高度信息化将引起而未来是信息化社会，社会的高度信息化将引起 城市居民出行行为、出行特征的根本性变化，在城市居民出行行为、出行特征的根本性变化，在 二十一世纪信息化社会条件下，这种传统的交通二十一世纪信息化社会条件下，这种传统的交通 需求预测方法暴露出了不足需求预测方法暴露出了不足 n在信息化条件下，由于人们的出行特征发生了根本性的变化，需要采用新的思想和新的方法建立新型的交通需求预测模式。n这种模式应该反映出交通需求预测理论在信息化条件下的各种特征，不仅能作为规划者完成中长期规划的工具，而且还可用来进行短期交通规划和交通控制策略分析。n基本思想是将整个城市作为一个大系统，根据大系统的各项指标预

25、测人们的活动，再根据活动来预测交通量的生成，进行动态交通分配，最后进行系统评价，在每一模块中都会直接或间接地引进信息（交通信息）的影响作用。新型交通需求预测模式新型交通需求预测模式城市系统土地利用开发范围，价格社会人口家庭工厂机动性和生活方式就业、住房活动方式、汽车保有量信息服务水平出行量生成活动计划、出行类型发生地/目的地、出行时间、出行方式、出行路径、车辆分配动态分配随时间变化的路段交通量路网服务水平评价经济、技术评价交通系统服务水平评价环境评价 新型交通需求预测模型系统框架新型交通需求预测模型系统框架新型交通需求预测方法仍处新型交通需求预测方法仍处于研究阶段，还没有形成类于研究阶段，还没有形成类似似“四阶段四阶段”方法的较为成方法的较为成熟的成果。熟的成果。将将“活动活动”作为交作为交通需求预测基本单通需求预测基本单位位 新型交通需求预测模型研究过程与关键技术 n现有模型系统的改进和出行特征研究现有模型系统的改进和出行特征研究 n城市发展、交通系统服务水平和信息水平对交通需求的宏观城市发展、交通系统服务水平和信息水平对交通需求的宏观影响研究影响研究 n新模型实际验证新模型实际验证 研究过程研究过程关键技术关键技术n“活动一出行活动一出行”的研究的研究 n模型的建立模型的建立 n数据的采集方法数据的采集方法