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      基于非集計(jì)模型的公交與非機(jī)動(dòng)車通勤出行選擇研究

      2013-09-06 03:11:50宇,林麗,吳
      森林工程 2013年5期
      關(guān)鍵詞:小汽車行者公交車

      顧 宇,林 麗,吳 杰

      (南京林業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院,南京 210037)

      隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷加快,居民出行方式也逐漸向機(jī)動(dòng)化方向轉(zhuǎn)移,私人汽車大量進(jìn)入普通家庭,我國(guó)的大多數(shù)城市出現(xiàn)了不同程度的交通擁堵問題,突出表現(xiàn)在早晚高峰居民通勤時(shí)段。因此,減緩私人汽車通勤出行增長(zhǎng)速度,是緩解當(dāng)前交通擁堵的有效手段。以南京為例,在2008至2011年的通勤出行結(jié)構(gòu)見表1,非機(jī)動(dòng)車與公交通勤出行比例最大。非機(jī)動(dòng)車與公交車作為兩種重要的綠色交通方式,出行成本較低、人均占地面積少、環(huán)境污染少,在當(dāng)今節(jié)能低碳的號(hào)召下,是私家車通勤最佳的替代方式。

      表1 南京居民通勤出行方式構(gòu)成比例 %Tab.1 Commuting trip proportion of Nanjing residents %

      近年來國(guó)內(nèi)外研究大多集中在“公交優(yōu)先”條件下,分析影響小汽車與公交車的交通方式選擇因素。然而,考慮到我國(guó)自行車大國(guó)的國(guó)情,關(guān)于非機(jī)動(dòng)車與公交之間的方式選擇研究卻很少。本文以2009年南京市居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)為依據(jù),從居民個(gè)人屬性、家庭屬性、出行特性,以及出行意向等方面,分析影響非機(jī)動(dòng)車和公交車通勤選擇的因素。下面將對(duì)各影響因素進(jìn)行初步分析。

      1 非機(jī)動(dòng)車和公交車出行方式選擇初步分析

      根據(jù)南京市居民出行調(diào)查數(shù)據(jù),共獲得有效樣本890個(gè),分析影響居民選擇非機(jī)動(dòng)車和公交車的因素。調(diào)查結(jié)果顯示,選擇非機(jī)動(dòng)車出行624個(gè),占70.11%,選擇公交車出行的為266個(gè),占29.89%。下面就從個(gè)人屬性、家庭屬性、意向特性和出行特性,統(tǒng)計(jì)分析非機(jī)動(dòng)車和公交車方式選擇的各影響因素[1]。

      1.1 個(gè)人屬性對(duì)出行選擇影響分析

      被調(diào)查者中43.8%為男性,56.2%為女性,如圖1所示。從圖1中可以看出,男性選擇非機(jī)動(dòng)車出行的比例更高較女性高,而女性選擇公交出行的比例較男性高。從年齡角度,各年齡層次抽樣為19歲以下占10.47%,20~40歲占26.28%,40歲以上占62.39%。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖2所示,年齡越大越選擇公交車出行者越多。

      圖1 性別對(duì)出行方式選擇的影響Fig.1 The influence of gender on mode choice

      圖2 年齡對(duì)出行方式選擇的影響Fig.2 The influence of age on mode choice

      1.2 家庭屬性對(duì)出行選擇影響分析

      如圖3所示,反映了家庭收入對(duì)出行方式選擇的影響,收入在2~10萬元的家庭,非機(jī)動(dòng)車與公交車選擇區(qū)分不明顯。收入低于2萬元的家庭,偏向于選擇公交出行,而收入高于10萬元的家庭則更多選擇非機(jī)動(dòng)車出行。如圖4所示,當(dāng)家庭非機(jī)動(dòng)車擁有量小于等于2輛時(shí),選擇公交車出行較多,而家庭非機(jī)動(dòng)車擁有量大于2輛時(shí),選擇非機(jī)動(dòng)車出行較多。且非機(jī)動(dòng)車擁有量越多,選擇非機(jī)動(dòng)車出行越多。

      圖3 家庭收入對(duì)出行方式選擇的影響Fig.3 The influence of family income on mode choice

      圖4 非機(jī)動(dòng)車擁有量對(duì)出行方式選擇的影響Fig.4 The influence of the amount of non-motor vehicle on mode choice

      1.3 意向特性對(duì)出行選擇影響分析

      居民對(duì)私人小汽車的看法統(tǒng)計(jì)如圖5所示,反應(yīng)被調(diào)查者的主觀感受對(duì)出行方式選擇的影響??梢钥闯觯帧斑m度發(fā)展,限制使用”看法的居民選擇非機(jī)動(dòng)車出行的略多。此外,該意向特性對(duì)選擇公交或非機(jī)動(dòng)車出行的影響并不顯著。

      圖5 私人小汽車的看法對(duì)出行方式選擇的影響Fig.5 The influence of the attitude to private car on mode choice

      1.4 出行特性對(duì)出行選擇影響分析

      如圖6所示,表明出行時(shí)耗對(duì)居民出行方式的影響。當(dāng)通勤時(shí)耗在30 min以內(nèi)時(shí),大部分居民愿意選擇非機(jī)動(dòng)出行,而通勤時(shí)耗大于30 min時(shí),選擇非機(jī)動(dòng)車出行者減少。且通勤所需時(shí)耗越長(zhǎng),選擇公交車出行者越多。

      圖6 出行時(shí)耗對(duì)出行方式選擇的影響Fig.6 The influence of the time and cost on mode choice

      2 非集計(jì)模型研究分析

      2.1 logit模型的基本原理

      非集計(jì)模型是以個(gè)人為單位構(gòu)造選擇模型的方法。非集計(jì)模型的理論基礎(chǔ)是消費(fèi)者在選擇時(shí)追求“效用”最大化這一假說[2]。

      若令Uin為個(gè)人n選擇分肢i時(shí)的效用,An為出行者n的選擇方案集合。則該出行者n從選擇方案集合An中選擇分肢i的條件為Uin>Ujni≠j,j∈=An。

      式中:Vin為出行者n選擇第i種方式效用函數(shù)的固定項(xiàng);∈in為出行者n選擇第i種方式效用函數(shù)的隨機(jī)項(xiàng)。Vin表達(dá)式如下:

      通常假設(shè)Vin與其中包含的影響變量之間呈線性關(guān)系;K為變量的個(gè)數(shù);θk為第K分變量對(duì)應(yīng)的參數(shù);Xink為第n個(gè)出行者選擇第i種出行方式的第K個(gè)影響變量 (如通勤時(shí)耗,家庭收入等)。

      則出行者n選擇第i種出行方式的概率Pin為

      在本文中,可選出行方式為公交車和非機(jī)動(dòng)車,即i=1,2.二項(xiàng)BL模型的形式如下式[3-4]:

      2.2 BL模型的變量選擇

      按照對(duì)居民出行方式選擇有影響的變量構(gòu)成(見表2)的BL模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì),即可得到城市居民公交車與非機(jī)動(dòng)車出行方式選擇模型。

      表2 BL模型變量設(shè)置表Tab.2 Variable settings in BL model

      2.3 BL模型的參數(shù)標(biāo)定結(jié)果

      借助SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件,可以標(biāo)定出效用函數(shù)中未知參數(shù)的值,結(jié)果見表3所列。采用Wald統(tǒng)計(jì)量,解釋模型中各變量是否與選擇非機(jī)動(dòng)車的概率有顯著的線性關(guān)系。顯著水平取α=0.05,當(dāng)顯著性檢驗(yàn)值小于0.05時(shí),說明該變量的影響程度是顯著的[5]。

      2.4 模型結(jié)果分析

      從以上模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果可以看出,性別、家庭非機(jī)動(dòng)車擁有量、對(duì)私人小汽車看法、出行時(shí)耗對(duì)通勤者在非機(jī)動(dòng)車與公交車的選擇中有顯著影響。性別的影響系數(shù)為-2.005,說明女性選擇公交出行概率較男性高,且相同條件下,女性選擇公交車出行的概率是男性的7.4倍。對(duì)小汽車的看法持“適度發(fā)展,限制使用”態(tài)度的通勤者偏向于選擇非機(jī)動(dòng)車出行,且同等條件下,持“適度發(fā)展”態(tài)度的出行者選擇非機(jī)動(dòng)車出行的概率是持“嚴(yán)格控制”態(tài)度者選擇非機(jī)動(dòng)車出行的2.7倍。出行時(shí)耗的影響系數(shù)為-0.100,說明出行時(shí)耗越長(zhǎng),人們更愿意選擇適合長(zhǎng)距離通勤出行的公交,但其影響程度不大。

      表3 模型標(biāo)定結(jié)果Tab.3 Parameter estimates

      通過以上分析,可以得出公交出行向非機(jī)動(dòng)車出行轉(zhuǎn)移效用函數(shù)方程為:

      式中:X1為性別;X2為年齡;X3為家庭收入;X4為家庭非機(jī)動(dòng)車擁有量;X5、X6分別為對(duì)私人小汽車的態(tài)度,若為“嚴(yán)格控制”態(tài)度者均取0,若為“鼓勵(lì)發(fā)展”,X5取1,X6取0否則X5取0,X6取2;X7、X8分別為城市公交滿意度為“1”或“2”;X9為三年內(nèi)是否購買小汽車;X10為出行時(shí)耗。

      3 出行方式分擔(dān)預(yù)測(cè)與檢驗(yàn)

      根據(jù)建立的的公交車和非機(jī)動(dòng)車選擇模型,即可預(yù)測(cè)南京市居民公交車和非機(jī)動(dòng)車選擇情況[6-7]。本文用2011年南京市居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)該模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn),選取867個(gè)人出行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果見表4,實(shí)際選擇非機(jī)動(dòng)車出行且預(yù)測(cè)正確的樣本為595個(gè),實(shí)際選擇公交車且預(yù)測(cè)正確的為107個(gè),模型的總體預(yù)測(cè)正確率可達(dá)80.97%。說明,該模型對(duì)南京市居民選擇公交車和非機(jī)動(dòng)車的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高。

      表4 模型預(yù)測(cè)結(jié)果檢驗(yàn)Tab.4 Verification of the predicted results

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