基于SP调查的天津市居民出行行为时间价值

为揭示天津市居民出行行为时间价值的一般规律,采用SP调查中的卡片式面谈调查法,运用市场细分法确定调查规模及抽样率,采用计算包容性检查矩阵等数据处理手段,估算天津市居民出行行为时间价值。比较了出行行为时间价值与单位工作时间价值之间的关系,并分析了不同出行方式、出行目的、出行时段的时间价值,研究了出行收入与时间价值的变化规律。得出现阶段天津市居民出行行为时间价值的分布,表明大部分出行者不愿为出行支付较高费用,但随着收入增加,出行行为时间价值将会快速增长,使个体机动化出行方式的需求增大,城市出行方式结构可能出现拐点。     

基于SP调查的出行时间价值估计及出行者属性影响分析

出行时间价值是宏观交通模型的重要参数,其取值准确与否直接影响交通模型的精度。以佛山市顺德区居民出行时间价值调查为例,采用正交实验设计方法设计了SP调查。建立了基于随机效用最大化理论的多项Logit模型,计算了不同拥车和目的的出行时间价值,并用收入法对计算结果进行了校核,验证了模型计算结果的合理性。分析了出行者属性对出行时间价值的影响,得出了拥车、高收入和高学历的出行者出行时间价值更高,对出行时间更加敏感,对费用敏感度降低的结论。研究成果可为中小城市出行时间价值计算和分析提供参考,同时可为出行行为分析、预测和交通需求管理策略评估提供数据支持。     

基于居民出行时间价值的SP调查设计

不同城市和地区的居民出行时间价值研究方法各异,SP调查逐渐成为研究出行时间价值的重要手段。首先系统梳理SP调查的方法、设计、实施和特点。基于北京市第四次居民出行调查的SP分项调查,详细阐述SP调查的技术方案、实施方法、调查规模和抽样方式,重点分析SP调查方案的设计。基于均匀设计方法,采用SP调查和RP调查相结合的方案,通过确定影响因素、设定情景模式和主要参数,基于不同出行方式分别设计了SP调查表格和情景模式卡。通过对北京市SP调查相关实证分析,提出SP调查实施改进的对策建议。     

交通SP调查的均匀设计方法

介绍了交通SP（Stated Preference）调查和RP（Revealed Preference）调查的不同,并阐述了前者相对于后者的优越性。交通SP调查情境设计是实施该调查方法、建立交通模型戍败的关键环节。在分析了以往各种设计方法局限性的基础上,将均匀设计引入交通SP调查情境设计中,比较成功地解决了调查设计者与受访者之间关于调查问题数量的矛盾,改进了以往正交设计的不足,在保证数据建模精度的同时,有效地减少了调查中访问问题的数量,提高了工作效率。最后,给出了调查居民出行时间价值的应用实例。     

考虑舒适性的公交乘客出行时间价值对比

考虑公共交通乘客出行的舒适性因素,将车内拥挤程度作为衡量乘客舒适性的指标.选取上海市轨道交通乘客和常规公交乘客两个样本,通过嵌入式SP与RP相结合的调查方法,分析得出车内拥挤程度分级阈值;通过标准Logit模型,分析得出不同车内拥挤程度下乘客出行时间价值;建立车内拥挤程度与时间价值的函数关系.     

基于SP/RP调查的停车设施规划及收费政策研究

针对目前许多城市的停车乱、停车难、路边路外停车设施利用不均等问题,以独山子地区作为案例,研究合理可行的停车设施规划方案及停车政策,以调节路边路外停车比例、规范停车行为.同时,通过RP、SP调查,了解居民停车的影响因素,构建离散选择模型,并确定不同因素对停车选择的影响程度.基于分析结果,提出相应的停车规划及政策建议.     

基于SP调查的缅甸仰光市居民收入对其出行方式选择的影响研究

对于缅甸的仰光市而言,鉴于其新的快速轨道交通系统对于缓解城市现在以及将来的交通压力方面的作用,本文将依据SP调查数据对其居民出行方式选择行为进行研究.与发达国家相比,由于发展中国家诸如收入等社会经济环境因素变化相对较快,这就要求我们无论在调查方法还是模型构造上都要反映出这种交通行为决定因素的影响.因此,此次SP调查首先在设计上就反映出了将来的收入以及其他服务水平属性变化的影响;同时,也相应地进行了RP调查.接下来,要对一个RP/SP相结合的交通方式选择模型进行标定;在这个模型中,出行时间和费用的参数被分别定义为将来收入的函数.此次SP（以及RP）调查选在仰光市的一个住宅区进行,时间是2003年3月.调查结果显示,与其他交通方式相比较,被调查的人对新的快速轨道交通系统显示出了极大的偏爱.利用调查上来的数据,本文对所提出的模型结构的有效性进行了验证.另外,模型对将来的模拟分析结果显示：随着收入的增加,将来仰光市小汽车的使用将有一个很大的增加,而新的快速轨道交通系统的利用将因此减少.     

SP调查的非集计模型在水上巴士交通中的应用

非集计模型近年来在交通模型的研究领域受到较多关注.主要讨论了未建交通系统中意愿调查方法的使用,以及如何在意愿调查数据的基础上建立非集计模型并进行客流需求分析.着重对基于SP调查的非集计模型在黄浦江水上巴士交通客运交通系统中的应用进行了研究和探讨,介绍了黄浦江水上巴士交通的SP调查以及其他相关调查,建立了非集计模型用于水上巴士交通服务模式选择和需求预测,对上海市水上巴士未来客流增长空间进行了判断.指出非集计模型适用于具体的小规模的有针对性的规划设计项目,SP调查的设计以及调查数据的采集是非集计模型建立的关键,基于SP调查的非集计模型可用于未建交通系统的服务模式确定、客流需求预测等方面.     

停车费率对客运枢纽停车行为的影响研究——以苏州市汽车南站为例

基于对苏州市汽车南站的停车行为调查,分析停车收费、停车后的步行距离、停车场使用的方便程度以及停车目的等对停车行为的影响,确定停车者停车的效用函数,建立分析停车者停车行为的多项Logit模型,并验证模型的可行性。     

Estimation of Travel Time Values for Urban Public Transport Passengers Based on SP Survey

Quantitative study on the travel costs of urban transit passengers has great significance for scientifically evaluating social benefits of public transportation system. Analysis of travel time values is one of the most important parts of traveler's travel cost estimation. According to the stated preference (SP) survey data for Beijing residents, factors that influence public transport values of travel time are analyzed and a Logit-based model is used. An improved SP survey based model is proposed, in which traveler's income is introduced as a variable. The parameters estimating the travel time values under the trip purposes of work/business and leisure are calibrated. Then the values of travel time under different conditions in Beijing are obtained (i.e. different trip purposes and with/without transferring). The results indicate that the travel time values for work are generally higher than those for leisure. The waiting time values are higher than transferring time values and in-vehicle time values under any circumstances, and the waiting time values are higher with transferring than those without transferring.     

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城市公共交通乘客出行成本的量化研究,对于科学合理地评价公共交通系统的社会效益意义重大,而出行时间价值是进行乘客出行成本估计的一个重要环节. 本文以北京市市区居民SP调查数据为依托,通过分析公共交通出行时间价值的影响因素,选取Logit模型为基础模型,引入“出行者收入”作为模型新增变量,并针对工作商务、社会娱乐两种出行目的在不同换乘情况下出行时间价值模型进行参数标定,建立了基于SP调查数据的改进型时间价值求解模型,并计算得到北京市公共交通出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的换乘时间价值、候车时间价值以及运行时间价值. 研究发现,工作商务出行目的出行时间价值普遍高于社会娱乐的出行时间价值,出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的候车时间价值,大于换乘时间价值以及运行时间价值,并且有换乘情况下的候车时间价值大于无换乘情况下的候车时间价值.     

基于手机话单数据的通勤出行特征分析 ——以深圳市为例

通过手机话单数据提取用户的出行特征具有可行性.然而,手机话单数据的稀疏性对提取居民出行时间特征造成困难.通过对深圳市手机话单数据的挖掘分析识别居民职住地,得到居民特征通勤序列,进而基于早、晚不同情况对居民通勤特征进行描述和分析.对比分析显示,通过手机话单数据得到的居民通勤距离和时间特征与居民出行调查结果较为一致,说明该方法可用以描述居民通勤特征.研究表明,深圳市居民通勤开始时间受通勤距离影响不大,大于10 km的中长距离通勤出行对应的平均通勤时间维持在一个比较稳定的值(45~50 min).     

基于交通流-HBEFA因子的典型路段排放特性研究 ——以深圳市为例

为了探究不同车辆排放对道路空气污染的贡献,以深圳市为例,基于道路运输排放因子手册(Handbook on Emission Factors for Road Transport,HBEFA)求取深圳本地化排放因子,结合深圳市典型道路实测交通流数据,计算该路段每小时CO,NOx平均排放因子和排放强度,以及不同车型机动车对...     

打车软件对出租汽车运营的影响——以深圳市为例

为验证"互联网+出租汽车"模式的有效性和网约车时代出租汽车运营规制的重要性,定量研究基于移动互联网技术的打车软件对出租汽车运营的影响。以深圳市为研究区域,选取打车软件广泛使用前后两个节点日的出租汽车GPS数据,对比两日出租汽车微观运营指标。各指标分析结果表明,打车软件改善了低人口密度和偏远地区的打车难状况,减少了出租汽车的无效运营,并且总体提升了驾驶员的接单效率。因此,鼓励出租汽车行业和互联网融合发展是科学合理的。同时,采用适当的策略规范网约车时代出租汽车的经营服务行为,减少打车软件的负面效应,是促进出租汽车行业健康发展的必要途径。     

城市土地利用特征对居民出行方式的影响——以深圳市为例

为缓解日益严重的城市交通问题、优化居民出行方式,有必要研究城市土地利用与交通系统的协调问题.以深圳市为例,应用多元Logit模型(MNL模型),纳入城市土地利用变量与出行者的家庭、社会、经济等变量,分析其对居民工作与非工作出行方式的影响.研究结果表明,出行起点的城市区位是影响居民出行方式的重要因素之一.相对于组团中心和...     

基于聚类分析的公交线路资源配置时段划分方法——以烟台市为例

为节约公交运营成本、提升其服务质量和效率,需合理配置公交线路资源.鉴于此,基于烟台市公交刷卡数据和移动支付数据,通过数据匹配、合并及扩样等方法进行数据处理,获取完整的公交线路客流信息,分析一天内及周内各天公交客运量的变化特征.在此基础上,以半小时线路客运量为基础,基于有序聚类法进行公交线路资源配置时段划分,并提出对应时段的公交运营调度方法;最后利用贝塔系数法确定配置时段最优分段数.研究发现,烟台市工作日、周末和节假日常规公交线路资源配置可分别划分为5个、4个和3个时间段,聚类结果F检验显著性水平大于0.05且满足客流变化特征,说明有序聚类法能对公交线路资源配置时段进行有效划分.