基于多區(qū)域人群的上海公交走廊出行行為

狄　迪， 楊東援

(同濟(jì)大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，上海 201804)

?

基于多區(qū)域人群的上海公交走廊出行行為

狄迪， 楊東援

(同濟(jì)大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，上海 201804)

摘要：基于上海市公共交通走廊內(nèi)的乘客出行調(diào)查，利用離散選擇理論，建立了現(xiàn)狀調(diào)查/假設(shè)意愿調(diào)查(RP/SP)融合數(shù)據(jù)的Nested Logit模型.通過模型參數(shù)標(biāo)定、敏感性分析從定性、定量兩個角度研究了在城市公交走廊內(nèi)，來自不同區(qū)域的出行者對于公共交通方式的出行行為及影響因素；在此基礎(chǔ)上，分析了模型在不同空間范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)移適用性；最后，通過算例進(jìn)行分析和驗證.通過研究可知，在城市公交走廊內(nèi)，影響出行者選擇行為的因素不盡相同，其區(qū)域差異性不容忽視；其次，不同區(qū)域的出行者對于各公交方式的偏好存在較大差異；再次，不同區(qū)域的出行者在走廊內(nèi)選擇交通方式時，對于同一影響因素的敏感性有所不同.從數(shù)據(jù)獲取、模型建立、標(biāo)定分析及仿真驗證四個步驟逐次展開，提出了針對不同區(qū)域出行者在城市公交走廊選擇行為的基本方法和必要性，對未來城市公共交通走廊的規(guī)劃和改進(jìn)提供新的思路和方向.

關(guān)鍵詞：多區(qū)域人群； 公交走廊； 出行行為； 現(xiàn)狀調(diào)查/假設(shè)意愿調(diào)查(RP/SP)數(shù)據(jù)融合； Nested Logit模型

中國大型城市在過去20年保持極高的發(fā)展速度，以上海為例，其年均國民生產(chǎn)總值(GDP)增速均超過8%，這一趨勢在未來相當(dāng)長的時間內(nèi)可能將保持下去.這直接導(dǎo)致城市中人們的出行活動大幅增加，但相應(yīng)的交通設(shè)施及政策往往難以與之匹配，這一問題在城市公共交通走廊往往更加凸顯.所謂公共交通走廊，是連接城市重要節(jié)點及交通樞紐，實現(xiàn)城市內(nèi)部出行客流或進(jìn)出城客流快速流轉(zhuǎn)的通道.不難看出，當(dāng)城市公交走廊難以實現(xiàn)客流高效、快速的流轉(zhuǎn)，可能導(dǎo)致城市某些功能失效，嚴(yán)重抑制城市的發(fā)展.

合理的公交方式配置及有效的交通政策對達(dá)成公交走廊的功能優(yōu)化極為必要，實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵在于了解公交走廊內(nèi)出行者的出行行為內(nèi)在機(jī)理.需要注意的是，公交走廊往往橫跨城市的不同區(qū)域，這些區(qū)域的發(fā)展往往不平衡，導(dǎo)致居民的出行存在差異，因而有必要研究(居住于)不同區(qū)域出行者在公交走廊的出行行為.其次，公交走廊內(nèi)包含多種公交方式，研究出行者對公交方式的選擇意義重大，其結(jié)論有助于了解各公交方式的競爭關(guān)系及發(fā)展?jié)摿?，為實現(xiàn)走廊內(nèi)公交方式優(yōu)化配置尋找依據(jù).最后，決策者有時需要一套有效的方法，用以預(yù)測和判斷在公交走廊內(nèi)新增公交方式的可行性，以上海為例——可針對有軌電車這類新增交通方式進(jìn)行相關(guān)預(yù)測，相關(guān)研究表明，現(xiàn)狀調(diào)查(revealed preference，RP)與假設(shè)意愿調(diào)查(stated preference，SP)相結(jié)合的方法較為可靠.

關(guān)于選擇行為的研究，通常采用離散選擇模型作為分析方法.這一模型基于效用最大化理論，研究各種離散選擇變量在微觀層面對單一出行個體選擇行為的影響[1].二項Logit模型(簡稱BL模型)和多項Logit模型(MNL模型)是離散選擇模型的基本應(yīng)用，其建立在出行方式的獨立不相關(guān)假設(shè)(IIA)上.之后，出現(xiàn)了Nested Logit模型(NL模型)并被廣泛使用，其特點在于能在一定程度上克服IIA對于模型的影響，即通過建巢，將IIA控制在同一巢內(nèi)的出行方式，而不同巢內(nèi)的出行方式則不受這一假設(shè)制約[2-3].目前一些研究開始利用混合多項Logit模型(M-MNL模型)分析人們的行為選擇及時間價值，能夠?qū)Σ煌愋统鲂姓叩倪x擇偏好進(jìn)行更為細(xì)化的分析[4]；但這一模型對于調(diào)查數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求更高，調(diào)查步驟和方法更加復(fù)雜[5-6].在實證研究方面，Dissanayake等利用MNL模型分析了曼谷居民收入與選擇行為的相互關(guān)系[7]；Romn等基于SP數(shù)據(jù)，利用NL模型研究馬德里—薩拉戈薩—巴塞羅那之間高速列車與其他方式的競爭[8].

本文通過對上海市公共交通走廊內(nèi)出行者的出行行為調(diào)查，收集了RP、SP兩類數(shù)據(jù).首先，清洗篩選有效數(shù)據(jù)，并基于出行者居住區(qū)域?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分類統(tǒng)計；其次，針對RP、SP數(shù)據(jù)的非顯現(xiàn)效用項存在差異這一特點，建立基于RP/SP融合數(shù)據(jù)的NL模型；最后，對不同區(qū)域出行者在公交走廊的出行行為進(jìn)行對比分析，獲取相關(guān)影響因素及結(jié)果.

1研究區(qū)域及數(shù)據(jù)描述

上海市公共交通走廊的居民出行調(diào)查是本文重要組成部分，構(gòu)成分析及研究的基礎(chǔ).以下對于調(diào)查區(qū)域及數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的介紹和描述.

1.1研究區(qū)域概述

本文的研究區(qū)域為上海市軌道交通2號線及沿線輻射區(qū)域(軌道線兩側(cè)500 m范圍內(nèi))，共同構(gòu)成了上海市公共交通走廊，問卷調(diào)查在此范圍內(nèi)開展.同時，上海市的內(nèi)環(huán)高架路和外環(huán)高架路將整個市域劃分為內(nèi)環(huán)內(nèi)、內(nèi)外環(huán)和外環(huán)外3個部分，分別代表了上海的市中心、中心城區(qū)和郊區(qū)，公交走廊內(nèi)的出行者分別來自這三個區(qū)域，如圖1所示.

圖1　研究區(qū)域概覽圖

1.2數(shù)據(jù)基本描述

本文通過問卷調(diào)查的形式隨機(jī)收集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型分為RP數(shù)據(jù)、SP數(shù)據(jù)和個人/社會經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)據(jù)三類，即每一位被調(diào)查者需要完成三部分的調(diào)查內(nèi)容；調(diào)查形式采取面對面的問詢形式，并由調(diào)查員當(dāng)面完成問卷的填寫.

RP調(diào)查數(shù)據(jù)為實際數(shù)據(jù)，主要包含被調(diào)查者曾經(jīng)的實際選擇行為，其調(diào)查情景是實際發(fā)生的.本文進(jìn)行的RP調(diào)查主要收集被調(diào)查者的日常實際出行信息，主要包含：出行方式、行程時間、步行時間、出行費用、交通方式的舒適度和可靠性；出行方式為現(xiàn)實存在的交通方式，即軌道交通、公交巴士和出租車.

SP調(diào)查數(shù)據(jù)是一種基于研究者假設(shè)情景的調(diào)查方法，主要以獲取人們對假定條件下的多個方案所表現(xiàn)出來的主觀偏好為目的，其調(diào)查的情景是假設(shè)的.本文的SP調(diào)查場景中的服務(wù)水平指標(biāo)包含：方式選擇、行程時間、步行時間、出行費用、交通方式的舒適度和可靠性；可供選擇的交通方式包含：軌道交通、公交巴士、出租車和有軌電車，其中有軌電車為新交通方式，現(xiàn)實中不存在.

個人/社會經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)據(jù)主要包含：性別、年齡、職業(yè)、教育水平、個人收入、居住區(qū)位和性格特征等；與以上兩部分?jǐn)?shù)據(jù)共同構(gòu)成一位出行者的完整信息.

調(diào)查共發(fā)放問卷1 800份，對回收問卷進(jìn)行清洗和篩選后，獲得有效問卷1 491份，總體合格率為82.8%；其中有效問卷中居住于內(nèi)環(huán)內(nèi)、內(nèi)外環(huán)、外環(huán)外的出行者分別為378、498、615份.通過對問卷中個人/社會經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，如性別、年齡、教育水平和收入，其比例與上海人口統(tǒng)計年鑒基本一致，說明調(diào)查數(shù)據(jù)均勻可信，如表1所示.

表1　有效樣本中關(guān)于個人/社會經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析

2模型建立

本文采用離散選擇理論建立NL模型，通過對RP、SP數(shù)據(jù)的融合，研究在上海市公共交通走廊內(nèi)，不同區(qū)域出行者的出行行為；在此基礎(chǔ)上，分析了選擇行為模型的空間轉(zhuǎn)移適用性，以及不同因素對走廊內(nèi)公交方式的影響程度.

2.1基于RP/SP數(shù)據(jù)的效用函數(shù)

本文對于出行方式的效用函數(shù)主要由兩個主要部分構(gòu)成，首先為出行方式的服務(wù)指標(biāo)，如行程時間、出行費用、舒適度等；其次為出行者的個人/社會指標(biāo)，如年齡、收入、教育水平、性格偏好等.則RP、SP數(shù)據(jù)的效用函數(shù)為：

(1)

(2)

2.2基于RP/SP融合數(shù)據(jù)的NL模型

RP/SP數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)是被調(diào)查者在兩種數(shù)據(jù)中對效用函數(shù)中顯現(xiàn)化效用的感知相同，反映在效用函數(shù)中就是選擇同一出行方式的相同變量的系數(shù)相同，即χRP=χSP=χ、γRP=γSP=γ.同時，RP、SP數(shù)據(jù)的非顯現(xiàn)化效用項往往存在不同，因此兩類數(shù)據(jù)融合的本質(zhì)是校準(zhǔn)非顯現(xiàn)化效用項，使其方差σ相等，此處引入測度系數(shù)μ對RP/SP數(shù)據(jù)的效用函數(shù)進(jìn)行修正.則有：

(3a)

(3b)

式中，URP，j和USP，j分別為第j類交通方式在RP，SP數(shù)據(jù)下的效用函數(shù).

借助NL(Nested Logit)模型的思路建立兩種數(shù)據(jù)的融合，選擇樹如圖2所示.

圖2　NL數(shù)據(jù)融合模型選擇樹

此外，基于離散選擇模型分別得到基于RP、SP數(shù)據(jù)下出行者選擇某一出行方式的選擇概率：

(4)

(5)

利用NL模型構(gòu)造RP/SP融合數(shù)據(jù)的對數(shù)似然函數(shù)，則有：

(6)

且有：

(7)

(8)

在RP、SP數(shù)據(jù)中，當(dāng)出行者n選擇方式i或j時，有δRP,in=1或δSP,jn=1，其余情況為0.

以上模型通過測度系數(shù)建立了RP、SP數(shù)據(jù)中非顯現(xiàn)化效用之間的聯(lián)系，并利用NL模型實現(xiàn)了兩種數(shù)據(jù)的融合.有一點值得注意，測度系數(shù)μ是度量RP、SP效用模型非顯現(xiàn)化部分之間獨立程度的指標(biāo)，其取值范圍為[0,1]，其值越大，獨立程度越高，當(dāng)μ=1時NL模型退化為MNL模型，即建立NL模型無意義.

2.3模型的空間轉(zhuǎn)移適用性

基于某一區(qū)域的RP/SP數(shù)據(jù)建立的NL模型能夠有效分析本區(qū)域內(nèi)出行者在公交走廊內(nèi)的出行行為，但能否將這一模型用以分析其他區(qū)域出行者的出行行為，其可行性需要驗證.本文利用轉(zhuǎn)移測試值(TTS,以TTS表示)對模型的潛在空間轉(zhuǎn)移適用性進(jìn)行分析，則有：

(9)

通過轉(zhuǎn)移測試值(TTS)與相應(yīng)的χ2值進(jìn)行比較，當(dāng)轉(zhuǎn)移測試值(TTS)顯著大于χ2值時，可拒絕基本假設(shè)：轉(zhuǎn)移模型與原模型具有等效性，即選擇行為模型具有空間轉(zhuǎn)移適用性[9-10].如果行為模型具有空間轉(zhuǎn)移性，則單一模型在不同區(qū)域具有普適性，建模成本將大大降低，具有較大的現(xiàn)實意義.

2.4影響因素對交通方式的彈性模型

不同因素對交通方式的直接彈性系數(shù)決定了影響程度的大小；影響因素k對于出行者q在選擇出行方式i時的直接彈性系數(shù)為

(10)

式中：θik為第k種影響因素的估計參數(shù)值;Piq為出行者q選擇出行方式i的概率;Xikq為影響因素k對出行方式i的邊際影響水平.

3模型標(biāo)定及分析

針對于公交走廊內(nèi)來自于不同區(qū)域(內(nèi)環(huán)內(nèi)、內(nèi)外環(huán)、外環(huán)外)的三類出行者，分別建立基于RP/SP融合數(shù)據(jù)的NL模型(后文簡稱模型1/2/3).模型1/2/3的測度系數(shù)為0.84、0.71、0.53，均位于[0,1]且顯著，即NL模型優(yōu)于MNL模型.同時，模型1/2/3的優(yōu)度比系數(shù)為0.24、0.38、0.33，表明模型均具有較高的精度.

3.1相關(guān)參數(shù)標(biāo)定及解釋

模型1/2/3均將有軌電車的常數(shù)項設(shè)為0.軌道交通常數(shù)項在模型1/2中顯著且符號為正，說明居住在內(nèi)環(huán)內(nèi)、內(nèi)外環(huán)區(qū)域的出行者在公交走廊內(nèi)出行時，對于軌道交通有明顯的選擇偏好，且后者對軌道交通的偏好程度更強(qiáng).公交巴士常數(shù)項只在模型3中顯著，且符號為負(fù)，說明在走廊內(nèi)出行時，居住于外環(huán)外的出行者對選擇公交巴士出行存在明顯的排斥.出租車常數(shù)項在模型1/2/3中均顯著且符號為正，說明各區(qū)域的出行者在走廊內(nèi)均樂于選擇出租車出行；但在數(shù)值上外環(huán)外(3.46)明顯大于另兩個區(qū)域(0.27、1.54)，表明當(dāng)沿公交走廊出行時，居住地越靠近外圍區(qū)域的出行者，選擇出租車的偏好越強(qiáng)烈.

模型1/2/3中，行程時間和出行費用這兩個服務(wù)水平變量系數(shù)均顯著且符號為負(fù)(與實際相符合)；同時，外環(huán)外的出行費用系數(shù)絕對值和顯著性都遠(yuǎn)高于其他兩個區(qū)域，表明當(dāng)沿公交走廊出行時，出行費用對居住在這一區(qū)域的出行者的出行行為影響較大.步行時間系數(shù)只在模型2顯著且符號為負(fù)，說明居住于內(nèi)外環(huán)區(qū)域的出行者對于步行距離(起點至車站/車站至終點)較為敏感，且其數(shù)值絕對值(-0.092)遠(yuǎn)大于同一區(qū)域的行程時間系數(shù)(-0.024)，表明居住于內(nèi)外環(huán)區(qū)域的人群認(rèn)為相對于出行方式的車內(nèi)運行時間，長時間的步行時間(從起點至車站或車站至終點)更加難以容忍.

通過模型參數(shù)標(biāo)定可知(表2)，影響出行者選擇行為的虛擬變量主要涉及舒適性、可靠性、性別、年齡、性格、收入、教育水平及私家車擁有情況.在模型1/2/3中(所有區(qū)域)，出行者都強(qiáng)烈希望公交走廊內(nèi)的軌道交通能夠提高舒適性、公交巴士能夠提高可靠性.在模型2/3中，即居住在城市中外圍區(qū)域的出行者，當(dāng)走廊內(nèi)的出租車/有軌電車具有高可靠性時，對此二種方式表現(xiàn)出較強(qiáng)的選擇傾向性.表2中，“—”表示參數(shù)的相關(guān)關(guān)系不顯著，作用可忽略.

在模型1中(居住于內(nèi)環(huán)內(nèi))，性別和年齡對人們在公交走廊內(nèi)的行為選擇有顯著影響；一般而言，男性更傾向于選擇軌道交通，而女性則偏愛出租車.

表2　公交走廊內(nèi)基于不同區(qū)域人群的行為模型的參數(shù)標(biāo)定

年齡在20～25歲的出行者對軌道交通、出租車和有軌電車都有一定偏好，尤其對有軌電車興趣濃厚；年齡在26～34歲的出行者偏好軌道交通，而對有軌電車較為抵觸；年齡在45～60歲的則對軌道交通和有軌電車這兩種方式均不感興趣.在模型2中(居住在內(nèi)外環(huán))，性格、收入和教育水平對人們在公交走廊內(nèi)的選擇行為有顯著影響；責(zé)任心強(qiáng)的出行者對于有軌電車的系數(shù)為負(fù)且顯著(-0.85)，則其對于有軌電車這種新交通方式較為排斥.個人年收入≤25 000元的出行者對于公交巴士的系數(shù)為正且顯著(1.16)，更傾向于選擇公交巴士出行；個人年收入在120 000～250 000元、個人年收入≥250 000元對于公交巴士這兩項系數(shù)均為負(fù)且顯著，則對于公交巴士具有強(qiáng)烈的排斥感，且后者(-3.76)絕對值遠(yuǎn)大于前者(-1.28)，可知收入水平越高，排斥程度越強(qiáng).教育水平較低的人群傾向選擇軌交和巴士，對于有軌電車較為排斥；而教育水平較高的人群正好與之相反，對新交通方式興趣濃厚.在模型3中(居住在外環(huán)外)，教育水平和私家車擁有情況對人們在公交走廊內(nèi)的行為選擇有顯著影響；教育水平對出行方式的偏好趨勢與模型2相似；擁有私家車的人群對于選擇出租車和有軌電車具有更高的傾向性，尤其偏好出租車.

最后，基于行程時間、出行費用系數(shù)分別計算居住于不同區(qū)域的出行者的出行時間價值，可以得到內(nèi)環(huán)內(nèi)、內(nèi)外環(huán)及外環(huán)外的時間價值分別為80、35和32元·h-1，與實際相符合，表明模型的變量系數(shù)標(biāo)定準(zhǔn)確可靠.

3.2模型的空間轉(zhuǎn)移適用性分析

本文通過建立三組轉(zhuǎn)移模型與原模型進(jìn)行比較分析(內(nèi)外環(huán)模型在內(nèi)環(huán)內(nèi)區(qū)域、外環(huán)外模型在內(nèi)環(huán)內(nèi)區(qū)域、外環(huán)外模型在內(nèi)外環(huán)區(qū)域)，研究了公交走廊內(nèi)基于不同區(qū)域出行者的行為模型的空間轉(zhuǎn)移適用性，用以驗證其是否具有相互替代性.如表3所示，TTS值均顯著大于相應(yīng)χ2值，可以拒絕轉(zhuǎn)移模型與原模型具有等價性的假設(shè)，即三個行為模型均不具有空間轉(zhuǎn)移適用性.由此可知，對于公交走廊內(nèi)來自不同區(qū)域的出行者，有必要基于各自統(tǒng)計數(shù)據(jù)分別建模，單一模型難以全面、準(zhǔn)確地分析所有出行者的出行行為.表中，下標(biāo)i-o，inner，outer分別表示內(nèi)外環(huán)、內(nèi)環(huán)內(nèi)、外環(huán)外區(qū)域.

表3　基于不同區(qū)域出行者的行為模型的空間轉(zhuǎn)移適用性分析

3.3敏感性分析

在上海市公共交通走廊內(nèi)，行程時間、出行費用兩個因素對居住于不同區(qū)域的出行者的方式選擇彈性存在差異；如表4所示.

表4　公交走廊內(nèi)各公交方式直接彈性效用：基于分區(qū)域人群

對居住于內(nèi)環(huán)內(nèi)區(qū)域的出行者，行程時間對公交巴士的選擇彈性為相對彈性(大于1)，即行程時間的增加將導(dǎo)致大量出行者放棄公交巴士；同時，行程時間也對出租車和有軌電車有一定影響.同時，出行費用對所有方式的選擇彈性均為相對非彈性(大于0小于1)，費用的變化對軌道交通、巴士和有軌電車的影響微乎其微；對于出租車的影響相對明顯，可能是由于出租車費用顯著高于其他出行方式所致.

對居住于內(nèi)外環(huán)區(qū)域的出行者，行程時間對所有方式的選擇彈性均為相對非彈性，且與居住于內(nèi)環(huán)內(nèi)出行者相比，影響程度顯著下降，說明這一區(qū)域的出行者對于公交走廊內(nèi)交通方式行程時間的增加具有更強(qiáng)的忍耐力.同時，出行費用對于所有出行方式的選擇彈性均為相對非彈性，但是其對于所有方式的影響程度都顯著高于內(nèi)環(huán)內(nèi)區(qū)域，尤其是對出租車影響較大；可能是由于區(qū)域向外延伸導(dǎo)致出行費用大幅增長，使出行者對費用的增長更加敏感.

對居住于外環(huán)外區(qū)域的出行者，行程時間對公交巴士的選擇彈性為相對彈性；同時，對所有方式的選擇彈性值都達(dá)到最大，說明在這一區(qū)域的出行者十分介意走廊內(nèi)交通方式的行程時間，可能是由于過遠(yuǎn)的出行距離導(dǎo)致出行時間大幅增長所致.其次，出行費用對于所有方式的選擇彈性均為相對非彈性，其影響最明顯的方式依然是出租車；但值得注意的是，除公交巴士外，出行費用對其他方式的影響程度都低于內(nèi)外環(huán)區(qū)域；其原因可能是由于外圍區(qū)域交通設(shè)施覆蓋水平下降，使得這一區(qū)域的出行者在走廊內(nèi)愿意承擔(dān)更高的費用出行.

4政策分析與需求響應(yīng)

在城市公交走廊內(nèi)，影響因素對不同區(qū)域出行者的出行行為作用程度存在差異；由此可知，不同的交通政策對于不同區(qū)域出行者所產(chǎn)生的影響可能不同.通過設(shè)計兩套政策進(jìn)行仿真分析，主要涉及的影響因素有：費用、可靠性、行程時間和步行時間，如表5所示.

表5　交通政策設(shè)定

圖3　政策1條件下的出行需求變化情況

圖4　政策2條件下的出行需求變化情況

政策1條件下，在城市公交走廊內(nèi)，所有區(qū)域的出行者對軌道交通、出租車的需求均有所下降，同時公交巴士、有軌電車的需求有所上升，但其各自幅度變化很小(1%～3%)，說明僅僅調(diào)整出租車的價格并不足以促使更多的出行者選擇其他公交方式；同時，僅僅通過站點位置調(diào)整也無法將更多的客流從軌道交通吸引到公交巴士或有軌電車上.政策2條件下，各交通方式的需求變化趨勢與政策1類似，但變化幅度有明顯的增加(5%～15%)，說明提高巴士的行車可靠性和行程車速將極大提升其客流吸引力；同時，降低有軌電車票價有助于提升其分擔(dān)率，使其更易于被接受.

5結(jié)論

本文基于上海市公共交通走廊的居民出行調(diào)查獲得的RP、SP數(shù)據(jù)，利用離散選擇的相關(guān)理論，建立基于RP/SP融合數(shù)據(jù)的NL模型；對于已有的大部分基于單一RP或SP數(shù)據(jù)所建立的模型，本文所建模型不僅可以克服RP、SP數(shù)據(jù)本身存在的固有缺陷，而且能夠較為準(zhǔn)確地反映現(xiàn)狀并對未來出現(xiàn)的新交通環(huán)境進(jìn)行預(yù)測.之后，通過模型參數(shù)標(biāo)定、敏感性分析從定性、定量兩個角度研究了在城市公共交通走廊內(nèi)，(居住于)不同區(qū)域的出行者對于公共交通方式的選擇行為及影響因素；在此基礎(chǔ)上，分析了行為模型在不同空間范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)移適用性；最后，通過算例進(jìn)行分析和驗證.

通過對模型參數(shù)的標(biāo)定和分析可知，不同區(qū)域的出行者對公交走廊內(nèi)各交通方式的偏好存在顯著區(qū)別，因此可知，以居住區(qū)位作為人群分類依據(jù)極有必要，這在已有行為選擇研究中尚未出現(xiàn).相對而言，軌道交通優(yōu)勢明顯；同時，行程時間、票價等服務(wù)水平指標(biāo)對各方式都有顯著影響；最后，出行者的性別、年齡、教育水平、性格、收入等個人/社會經(jīng)濟(jì)屬性也對其交通行為選擇產(chǎn)生重要影響.以上研究探尋了影響出行者行為選擇的相關(guān)因素，為未來城市公共交通走廊的優(yōu)化及配套交通政策的制定提供理論依據(jù).

本文利用空間轉(zhuǎn)移測試模型，驗證了基于不同區(qū)域出行者的公交走廊行為模型的空間適用性.研究發(fā)現(xiàn)，對于公交走廊內(nèi)來自不同區(qū)域的出行者，其各自的行為模型往往不具有相互替代性，需要基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)分別建模；這一結(jié)論為未來城市公交走廊內(nèi)的行為選擇研究提供了新的方向，在這一領(lǐng)域的已有研究中較少涉及.

在模型參數(shù)標(biāo)定的基礎(chǔ)上，研究了在上海市公共交通走廊內(nèi)，行程時間、出行費用兩個因素對居住于不同區(qū)域的出行者的方式選擇彈性情況，從量化角度分析了這兩個因素對于出行方式的影響程度；其結(jié)論為：首先，這些因素對不同區(qū)域出行者的選擇行為的影響及程度存在顯著不同；其次，對于走廊內(nèi)的公交系統(tǒng)而言，行程時間、出行費用二者存在一個平衡點，使整個走廊內(nèi)各方式的客流匹配最為合理；當(dāng)未達(dá)到這一平衡點時，走廊內(nèi)某些方式將存在客流過?；虿蛔?，使得系統(tǒng)整體效率降低.最后，驗證了在公交走廊內(nèi)，不同交通政策對于不同區(qū)域出行者的選擇行為的影響，并對未來引入新交通方式的前景進(jìn)行預(yù)測.

論文從數(shù)據(jù)獲取、模型建立、標(biāo)定分析及仿真驗證4個步驟逐次展開，基于分區(qū)域研究的基本思路，提出了針對不同區(qū)域出行者在城市公交走廊選擇行為的基本方法和必要性，對未來城市公共交通走廊的規(guī)劃和改進(jìn)提供新的思路和方向，具有較強(qiáng)的現(xiàn)實意義和創(chuàng)新性.

參考文獻(xiàn):

[1]Ben-Akiva M, Lerman S. Discrete choice analysis[M]. Massachusetts: MIT Press, 1985.

[2]Bliemer M, Rose J, Hensher D A. Efficient stated choice experiments for estimating Nested Logit models[J]. Transportation Research part B, 2009, 43(1)：19.

[3]Dissanayake D. Urban transport policy analysis for developing countries[D]. Nagoya: Nagoya University, 2001.

[4]Cirillo C, Axhausen K W. Evidence on the distribution of values of travel time savings from a six-week diary[J]. Transportation Research part A, 2006, 40(5): 444.

[5]Hensher D A, Greene W H. The mixed logit model: the state of practice[J]. Transportation, 2003, 30(2): 133.

[6]Hess S, Daly A, Rohr C,etal. On the development of time period and mode choice models for use in large scale modeling forecasting systems[J]. Transportation Research part A, 2007, 41(9): 802.

[7]Dissanayake, Morikawa. Investigating household vehicle ownership, mode choice and trip sharing decisions using a combined revealed preference/stated preference Nested Logit model: case study in Bangkok Metropolitan Region[J]. Journal of Transport Geography, 2010, 18(3): 402.

[9]Koppelman F S, Wilmot C G. Transferability analysis of disaggregate choice models[J]. Transportation Research Record, 1982, 27(6): 18.

[10]Santoso D S, Tsunokawa K. Spatial transferability and updating analysis of mode choice models in developing countries[J]. Transportation Planning and Technology, 2005, 28(5): 341.

Travel Behavior Analysis of Different-regional Passengers for Public Transport Corridor in Shanghai

DI di, YANG Dongyuan

(School of Transportation Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China)

Abstract：Through the passenger behavior survey of public transport corridor in Shanghai, this paper proposes a revealed preference/stated preference (RP/SP) combined Nested Logit model. Based upon the discrete choice theory, the proposed model analyzes qualitatively and quantitatively the travel behavior of different-regional passengers and some factors which influence their behavior. And then the paper researches the spatial transferability of this model. Finally, the model aims to simulate the travel behavior of different-regional passengers upon different policy scenarios. The results shows that in urban public transportation corridor, the factors which influence passenger travel behavior are different because they come from different regions. Secondly, for different-regional passengers, their preference of public mode may also be different. Thirdly, there are differences among the sensibilities of different-regional passengers to some factors which influence their travel behavior. Relying on data collection, modeling, parameter calibration and simulation, the paper provides a method of analyzing travel behavior for different-regional passengers, which may be a useful tool for function optimization and efficiency enhancement of urban public transport corridor.

Key words：different-regional passengers; public transport corridor; travel behavior; revealed preference/stated preference(RP/SP) combined; Nested Logit model

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

中圖分類號：U491

收稿日期：2015-03-25

第一作者： 狄迪(1985—)，男，博士生，主要研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理.E-mail:didi02121226@163.com