基于活动的出行链特征研究.docx

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基于活动的出行链特征研究

摘要：

本文在简单出行概念的基础上，探讨基于活动的出行链，通过基于工作、上学、休闲、生活四种活动的出行链，分析研究出行链的时空特征。

结合东莞市居民出行调查数据，提取四种活动的出行链数据，采用统计分析方法，研究各种出行链的时空变化规律，并探

讨了出行链与城市土地利用之间的关系，得到了围绕各种活动的交通走廊，为交通基础设施规划和交通管理措施制定提供理论依据。

关键词：

活动、出行链、居民出行调查

中图法分类号:

U491 文献标识码:

A

Thestudyforcharacteristicsoftripchainbaseonactivity

Abstract:

Inthispaper,asimpleconceptbasedonthetriptoexploretheactivity-basedtrip-chaining,basedonwork,school,leisureandmaintenanceinfourchains,analysisofthespatialandtemporalcharacteristicsoftrip-chaining.itextractsfourtypesoftrip-chaininglfromDongguanCityHouseholdTravelSurvey,theuseofstatisticalmethodstostudyvarioustransportchainchangesoftimeandspace,andtherelationshipbetweentrip-chainingandurbanlanduse.Itexplorestransportcorridorsaroundvarietyofactivities,inordertotransportinfrastructureplanningandtrafficmanagementmeasuresandprovideatheoreticalbasistodevelop.

Keywords:

Activity、Trip-chaining、householdtravelsurvey、transportcorridors

1、引言

传统的四阶段模型中，交通量的产生和吸引是基于居民出行调查数据，而对这些数据

分析是围绕简单的出行概念而进行的。

所谓出行是指居民或者车辆为了某种目的从一地向另一地的移动过程，完成一个目的就算一次出行。

传统模型不能够反应基于人的活动的出行链特征，而基于活动的出行链能够真实反应交通需求，体现了以人为本的出行特性，强调了经济、社会、土地开发、交通网络、人口分布对人的出行链的时空分布的影响。

基于活动的出行理论研究有两方面的重要因素：

其一，交通需求来源于对活动的需求，而活动是有价值的（包括物质方面及非物质方面的价值），任何一次出行都会带来成本，只有当出行所引起的活动所带来的效用大于出行成本时，这种出行才有价值，因此，人们的出行往往是与活动联系在一起的；其二，人类不可避免要面临时空约束，总是在不同的空间不同的时间完成不同的功能，在不同的空间完成不同的活动，如工作、生活、休闲等，因此，这些活动与出行紧密联系在一起。

由于交通出行与人的活动有密切关系，要掌握交通需求的内在属性，就必须掌握人的活动规律，因此，基于活动的出行链方面的研究受到许多交通学家的关注。

近十几年来，基于活动的出行链方面的研究有许多研究成果。

Bhat和Koppelman提出了基于活动的出行产生的框架；Bhat研究了工作日与非工作日出行方式的差异；Bowman和Ben-Akiva研究了基于活动的出行链离散选择模型，来预测城市客运交通需求；Ye等研究了出行方式与出行链模式之间的关系等；Golob研究了日常活动与出行链关系的仿真模型并建立了出行行为的结构方程。

本文将通过对中等规模城市（东莞市）居民出行调查真实数据进行分析，提炼出基于人的活动的出行链数据，并对其进行分析研究，探讨基于活动的出行链的时空分布规律，为交通基础设施规划建设提供参考依据。

2、基于活动的出行链概念

居民出行调查往往都是以简单的出行调查为目的，并没有反应出行链的概念，这就不

能反应以人的活动为基础的出行特性。

基于活动的出行链就是围绕人的活动的所有出行构成的一个出行链条。

基于活动的出行链可以反应各种不同特性的出行者在不同活动中交通

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出行的时空关系。

人的活动可以分为多种类型，有的活动会产生交通出行，而有些活动不会产生交通需求，我们主要研究产生交通需求的活动，产生交通需求的活动大致可以分为四类，即工作、上学、日常生活、休闲娱乐。

（1）工作活动

人的这部分活动主要指工作及与工作相关的商务活动，人们的工作活动主要是为了获取收入，围绕工作的活动是人们获取收入来支撑其它活动的重要保障。

围绕工作的活动所产生的出行是交通需求的主要部分。

（2）上学活动

学生上学是出行活动的一种，围绕上学活动的出行相对较简单，一般情况下就是去上学——学校——回家。

（3）日常生活活动

日常生活活动是人们为了满足个人或者家庭的生活需要而进行的商品或者服务采购和消费的活动。

这部分活动主要是支撑人们的基本生理需要。

（4）娱乐休闲活动

娱乐休闲活动主要是人们为了满足文化和心理需要而进行的一系列活动，如探亲、访友、旅游、娱乐等。

这部分活动是人的更高层次的需求。

出行链行为大体可分为两类：

一类是基于出行闭回合概念的出行链，此类出行链是由起点和终点在同一处的一系列出行构成的，如：

家——中途活动——工作——中途活动—

—回家；工作地点——活动——工作地点；另一类是基于停靠点概念的出行链，此类出行链起到终点不一定是同一处，如：

家——中途活动——工作；工作地点——中途活动——家。

出行闭回合的出行链比基于停靠点的出行链更复杂，对它的研究也更有意义，对此类出行链的研究有利于了解出行链中不同出行之间的内在关系，并能够掌握出行链上停靠点的空间分布，可以研究人们在一天中会产生多少次出行链，并掌握这些出行链的时间和空间分布特征。

本文主要研究基于出行闭回合概念的出行链特征。

出行链至少包含两次（或者两次以上）的出行。

为了研究简单出行与出行链的区别，下面给出简单出行与本文研究的基于活动的出行链的定义。

简单出行的定义：

是指居民为了某种目的从一地向另一地的移动过程（距离大于300

米），完成一个目的就算一次出行。

基于上述四种活动的出行链定义：

根据出行链的概念，可以按照出行链中不同的出行目的及出行链中简单出行次数分为

各种类型。

本文将基于活动的出行链按照以下方式来定义。

（1）基于工作出行链：

分为三种形式：

（a）hwh：

家——工作——家；

（b）hwhwh：

家——工作——家——工作——家（中午有回家出行）；

（c）hwh+：

不包括上述两种形式的其它基于工作的出行链，如：

家——中间点——工作——家，家——工作——中间子出行链——家等。

（2）基于上学出行链：

分为三种形式：

（d）hsh：

家——上学——家；

（e）hshsh：

家——上学——家——上学——家（中午有回家出行）；

（f）hsh+：

基于上学出行链的其它形式。

（3）基于生活出行链：

分为两种形式：

（g）hlh：

家——生活（购物）——家；

（h）hlh+：

其它基于生活的出行链

（4）基于娱乐出行链：

分为两种形式：

（i）hmh：

家——娱乐——家；

（i）hmh+：

其它基于娱乐的出行链

本文将按照四大类活动，十种出行链来研究出行链的时空特征。

3、基于活动的出行链数据分析及时空描述

本部分将通过了解收集广东省东莞市综合交通规划居民出行调查数据，提取出行链特征并对其进行时空特性方面的研究。

3.1调查方法及总体概况

东莞市于2008年10月27日至11月7日为期三周，针对东莞市区（东城、南城、

莞城、万江、高埗、石碣四区二镇）范围内常住、外来暂住人口（包括出租屋），年龄在6周岁以上居民进行出行调查，总有效样本6800份，被调查人数20000人左右。

有有效出行行为的14000人左右，总有效出行次数40000人次左右。

本次出行调查采用的是传统的简单出行概念，通过对这些数据处理分析，引入基于活动的出行链理念。

这里采用的是基于工作、上学、休闲、生活四种活动的出行链，将各种简单出行归纳为基于四种活动的出行链。

再在四种活动的基础上分为10种类型的出行链。

3.2各种出行链总体描述

传统出行概念反映的是人的简单出行，基于活动的出行链反映了人的活动、出行目的、

出行计划之间的关系。

基于活动的出行链分析使我们更加准确把握交通需求特征。

东莞市出行链总体描述如表1，图1—2所示。

由表1及数据处理结果得到，总有效出行次数为40191次，出行链次数为14289次，总有有效出行人数为14000人，因此得到，有出行行为的人均出行次数为：

2.87次/人，人均出行链次数：

1.02次/人，一次出行链包含的平均出行次数：

2.81次出行/出行链。

说明东莞市人均出行链约为1次，1次出行链说明居民基本是基于一种活动的出行链，由于1

次出行链平均包含2.81次出行，说明居民出行大部分是为一种目的的去（程）回（程）出

行，也会有部分是两次以上的出行。

由表1可知去（程）回（程）出行链

（hwh、hsh、hlh、hmh）所占比例为59.7%，包含两次以上出行的出行链占40.3%。

由图2可知：

基于工作的出行链比例最大，占43.3%，其次是基于生活的出行链占

29.4%，再次是基于娱乐的出行链占16.9%，最少是基于上学的出行链比例，占10.4%。

表1：

出行链总体描述表

出行链名称

基于工作

基于上学

基于生活

基于娱乐

合计

类型

hwh

hwh+

hwhwh

hsh

hsh+

hshsh

hlh

hlh+

hmh

hmh+

出行次数

7054

5288

5781

1684

698

2020

5648

5330

2644

4044

40191

出行链次数

3527

1213

1445

842

145

505

2824

1368

1322

1097

14289

比例%

24.7

8.5

10.1

5.9

1.0

3.5

19.8

9.6

9.3

7.7

100

出行链次数小计

6185

1492

4192

2419

14289

比例%

43.3

10.4

29.4

16.9

100

图1：

各种类型出行链次数比例图

图2：

基于各种活动的出行链次数比例图

3.3出行链时间分布特征

出行链时间分布与传统出行时间分布特征有明显差异，传统出行时间分布主要考虑的

是单次出行的开始时间，处理较简单；而出行链是多次简单出行所构成的，考虑出行链时间分布特征比简单出行时间特征要复杂，本文将考虑出行链开始时间分布、结束时间分布、持续时间分布及出行链平均行程时耗。

研究出行链时间分布特征将更有助于掌握基于各种活动的时间分布特性，更准确把握交通出行的时间不均匀性，即高峰时段及平峰时段。

（1）出行链时间分布总体特征

主要按照出行链总体来考虑出行链开始时间和结束时间分布。

如图3—5所示。

图3：

出行链开始和结束总体时间分布图