组团式城市居民出行特征变化趋势分析

随着全国城市化率的不断提高,城市空间布局由单中心集聚逐渐向多中心组团式发展,从而居民出行特征也发生了相应的变化。本文通过应用纵向和横向对比研究方法来更准确把握组团城市居民出行特性的发展变化趋势。首先对国内石家庄市在2000和2007年不同时期的居民出行特征进行纵向比较分析,其次又对石家庄和广州两个组团城市居民出行特征作横向比较分析,从而看出组团式城市的居民出行特征指标随着城市规模、布局的变化而变化,并呈现出一定的规律性。相应的结论有助于城市综合交通规划的设计和研究,并且对同类城市起到借鉴意义。     

城市空间发展对居民出行特征的影响研究——以广州为例

以广州为案例,在对1984年与2005年广州市前后两次居民出行调查数据分析的基础上,分析20年来广州城市空间的拓展和优化过程中市民出行习惯特征的变化,开展了城市空间发展对居民的出行特征的影响研究,解析城市空间发展对出行率、出行方式、出行距离及出行时耗等出行特征的影响机制,对于探索交通问题产生的根源及解决途径等均具有重要参考价值.     

上海市第五次居民出行调查与交通特征研究

挖掘和分析居民出行调查的历史数据库,归纳城市交通演变的特点和规律,有利于更好地了解城市交通的发展全貌.通过对比上海市五次居民出行调查的成果,从出行强度、出行结构、出行分布等方面揭示改革开放30年来上海市居民出行特征的演变,反映出用地拓展、机动化发展给城市居民出行行为带来的变化以及对城市交通产生的影响.在相应研究分析的基...     

天津市居民出行特征分析与交通政策探讨

依据天津市居民出行调查的有关数据,通过对出行强度、出行方式、出行距离、出行成本等系列指标总结归纳出天津市城市居民出行的规律、变化特征及其原因,并与我国其他部分城市的居民出行资料进行对比分析,针对未来发展趋势对天津市城市交通发展提出相应的对策与建议。     

基于居民出行特征的城市近郊组团交通发展对策

本文通过对广州市近郊区（环城高速以外地区）十个大型居住区居民出行调查数据分析,从交通出行目的、出行强度、时间特征、空间特征及方式构成等方面总结居民出行的规律、变化特征及其原因,并与广州市2005年居民出行资料进行对比分析,提出城市近郊组团的交通发展对策,为广州中心城区未来人口疏解、近郊组团规划建设提供参考.     

汉中市居民出行特征分析及对策研究

基于陕西省汉中市2011年居民出行调查的有关数据,对汉中市居民出行特征进行系统分析,包括出行者年龄、职业、出行目的、出行方式、出行耗时、出行时间分布及出行空间分布等方面,在此基础上,结合中小城市发展特征,从加强城市对外交通、优化城市布局和土地利用、完善城市道路网络和优化城市交通出行结构等方面提出中小城市交通发展的对策,以解决中小城市交通问题,从而引导中小城市健康发展。     

中小城市居民出行特征分析及交通对策研究

居民出行调查是城市交通规划、建设和管理的基本依据。基于江苏新沂市2006年居民出行调查的有关数据,从出行强度、出行方式、出行目的及出行时间分布等方面对中小城市居民出行特征进行分析,并在此基础上,结合中小城市居民出行意愿、路网状况、未来的环境改善以及可持续发展,从优先发展公共交通、重视自行车交通以及控制摩托车发展等方面,提出中小城市交通发展的几点对策,可为中小城市交通规划、城市交通改善与管理提供思路.     

沿海发达小城镇居民出行特征分析及交通发展对策研究——以浙江省平阳县万全镇为例

根据万全镇2010年居民出行调查的相关数据,分析万全镇居民出行基本特征:出行次数、出行目的、出行方式、出行空间分布、出行时辰分布及不同出行方式的平均出行时耗。在此分析基础上,结合万全镇交通现状及总体规划,从道路设施建设、公共交通发展和交通管理等方面,提出了万全镇综合交通发展对策和保障措施。     

基于宜兴市居民出行特征的客运交通发展对策研究

居民出行调查是城市交通规划、建设和管理的基本依据．本文根据宜兴市2002年居民出行调查的有关数据,对人均出行次数、平均出行时耗、出行方式构成、出行目的和出行时间分布等进行了分析,并在此基础上,结合宜兴市交通现状及城市总体规划,从优先发展公共交通、重视自行车交通、控制摩托丰发展、加强交通管制、强化市场机制、加强企业管理和政府扶持相结合以及颁布公交行业服务标准等方面,提出了宜兴市客运交通发展的几点对策．     

宁波市居民出行特征分析及交通发展对策研究

对比分析宁波市与国内其他城市居民出行调查的有关数据,通过出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等一系列指标,总结归纳出宁波市城市居民出行的规律、变化特征及其原因。针对其出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、私人交通方式比重较高、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点．对宁波市城市交通发展提出公交优先发展、就近就业、建设快速交通系统及实施交通需求管理等建议．对于推动该市的交通发展具有积极的意义。     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

上海市第五次综合交通调查综合校核技术

居民出行调查主要依赖人工实施完成,受到各种人为因素制约,容易导致调查结果在反映真实出行特征方面存在偏差.因此,需要进一步利用和分析综合交通调查和其他相关数据进行综合校核.以上海市第五次综合交通调查为例,提出人员出行特征和车辆出行特征综合校核的技术方法.利用交通行业相关统计指标、交通大数据、其他专项调查以及交通模型对出行特征指标进行比对校核.重点阐述人员、客车、货车出行特征校核的方法及步骤.最后指出,与以往调查校核相比,本次校核大量应用信息化数据,有效地将传统调查与信息化调查成果相融合.     

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减轻受访者负担是提高居民出行调查回应率和精准度的关键,而基于传统问卷调查的改进对此难有突破. 本文设计和实验一种耦合GPS技术和网络调查技术的居民出行调查方案,以期获得实质性改善. 方案使用GPS模块进行被动式跟踪确定出行路径,同时利用网络调查收集受访者个人/家庭信息和行程目的. 设计利用GPS对出行时空轨迹具有高精准定义的特点,降低对行程信息调查表的填写要求,并且通过互联网调查允许受访者自行选择时间填写,把对行程回忆的不良影响减到最小. 方案实验使用了华东师范大学教职工群体做驾车出行调查,并与传统问卷调查做了比较. 试验的初步结果表明,新方案能够显著提高出行数据收集的精度和效率,明显降低受访者负担和调查费用,有望发展成为下一代交通调查的主要手段.     

耦合被动式GPS与网络调查的居民出行调查

减轻受访者负担是提高居民出行调查回应率和精准度的关键,而基于传统问卷调查的改进对此难有突破. 本文设计和实验一种耦合GPS技术和网络调查技术的居民出行调查方案,以期获得实质性改善. 方案使用GPS模块进行被动式跟踪确定出行路径,同时利用网络调查收集受访者个人/家庭信息和行程目的. 设计利用GPS对出行时空轨迹具有高精准定义的特点,降低对行程信息调查表的填写要求,并且通过互联网调查允许受访者自行选择时间填写,把对行程回忆的不良影响减到最小. 方案实验使用了华东师范大学教职工群体做驾车出行调查,并与传统问卷调查做了比较. 试验的初步结果表明,新方案能够显著提高出行数据收集的精度和效率,明显降低受访者负担和调查费用,有望发展成为下一代交通调查的主要手段.     

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在分析通勤者出行时间与出行方式选择特征的基础上,建立出行时间—出行方式与出行方式—出行时间两个方向的Nested Logit模型.利用北京市第三次居民出行调查数据,借助BIOGEME软件对两个模型进行估计.首先通过包容系数对Nested Logit模型的结构关系进行辨识,结果显示,出行时间—出行方式选择模型比出行方式—出行时间选择模型合理,表明通勤者在选择出行时间后,在其约束下考虑合适的出行方式;在此基础上,对出行时间—出行方式选择模型的参数进行标定并分析标定结果,进一步揭示通勤者出行时间与出行方式的选择特征,从而为制定高峰时期相关管理政策提供理论依据.     

基于车载OBD数据的小汽车出行特征分析——以北京市为例

小汽车出行特征是城市道路网运行的重要影响因素之一。采集小汽车出行数据并深入分析其出行行为特征,是引导小汽车出行方式转变、降低机动车使用强度的重要条件,能够为交通精细化管理和政策制定提供支持。基于车载OBD可采集到的小汽车出行数据和轨迹数据,提出小汽车出行特征分析方法,得到出车率、出行次数、出行距离等量化指标,分析不同阶段、不同区域、不同政策下的出行指标变化特征。利用大数据分析方法对出行规律深层挖掘,进一步获得用户画像、路网非直线系数等交通特征。分析结果表明,车载OBD数据能够较好地反映小汽车出行行为特征,并对交通需求管理政策的实施效果做出定量评价。     

基于家庭属性差异的大学生出行方式选择行为研究

为剖析家庭属性差异对大学生出行方式选择行为的影响，基于非集计理论，构建家庭属性差异的大学生出行选择多元Logit 模型. 根据四川省2 571 份大学生出行行为调查问卷，运用SPSS 软件标定模型参数，获取影响大学生出行选择的主要家庭属性因素，并进行敏感性分析. 结果表明：家庭平均年收入、经济净流对大学生出行方式选择有显著的影响；以航空运输为参考，家庭平均年收入、经济净流对公路运输方式选择的影响大于铁路运输；“祖辈替孙辈购买机票”的折扣票务形式可提高大学生选择航空出行的概率.     

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奥运期间小汽车限行政策的实施,有效缓解了北京道路交通拥堵。本文通过措施实施前后收集的居民入户调查数据,定量分析了限行措施对居民出行特征的影响,研究发现：限行政策实施后,居民总体出行率由1.88次/日降低到1.70次/日,上下学、接送人和工作外出等出行比例明显降低;私人机动车出行强度降低0.07次/（天&;#8226;辆）,乘载率提高0.10人/车;公务车出行强度增加0.70次/（天&;#8226;辆）,乘载率提高0.32人/车;地铁、公交和小汽车出行时耗分别缩短了12 min,8 min和8 min。     

基于居民出行数据的上学接送行为建模研究

传统交通模型构建过程中,忽略了上学出行伴随的家长接送行为,可能导致需求分析结果的失真。基于居民出行调查数据,采用二项logistic回归分析方法,建立上学接送行为的概率模型。模型可以基于不同的家庭及个人属性,获得相应的上学接送概率,并定量描述各因素的作用关系,可用于对交通模型的修正及上学接送行为特征的分析。