出行鏈視角下宏觀交通模型構建

陶九鵬

(中國公路工程咨詢集團有限公司，北京 100089)

0 引 言

交通模型是一種主要以數(shù)學模型為主，同時融合了圖形、影像、視頻等方式來描述交通系統(tǒng)的內在規(guī)律和運行狀況的科學手段，是一門多學科理論，涉及交通工程學、社會人口學、經濟學、統(tǒng)計學、行為學、信息學等，運用數(shù)理方法和計算機軟硬件設備，對交通規(guī)劃、交通政策的實施、交通設施的建設、交通狀況的運行監(jiān)測和交通管理等各階段決策提供支持的重要的結果預測與分析技術。構建交通模型，才能使交通規(guī)劃更具可靠性和有效性。

1 交通模型的層次劃分和發(fā)展狀況

交通模型貫穿整個交通規(guī)劃的過程，根據分析與對象的差異，交通模型在應用層系上劃分為三個層面：宏觀模型、中觀模型和微觀模型。按照應用對象的不同，交通模型還可劃分為以下幾個層次，城市群模型，市域模型，市區(qū)模型和區(qū)域模型。其中市域模型，市區(qū)模型和市內區(qū)域模型統(tǒng)稱為城市交通模型。城市交通模型主要面向城市內部居民的出行，對城市內部各功能區(qū)之間及其內部的交通聯(lián)系進行描述，分析城市內部的土地利用情況和出行者的行為特征。模型主要使用者是城市交通規(guī)劃者，用于測試各類交通政策、道路網、軌道網、公交網等交通基礎設施規(guī)劃方案對于城市交通運行的影響。

1962年，美國芝加哥市最先把交通需求分析分為交通發(fā)生(trip generation/attraction)、交通分布(trip distribution)、交通方式劃分(model split)和交通分配(traffic assignment)四個步驟進行，“四階段”城市交通需求預測模型因此而產生。交通預測模型依據四階段法分為四個子模型：交通生成模型、交通分布模型、交通方式的劃分模型和交通量的分配模型，被廣泛應用于城市交通規(guī)劃。由于四階段法存在一定的局限性，之后又提出了基于活動鏈的交通模型構建方法，以交通、土地、環(huán)境、安全、運營為對象，以區(qū)域、城市、片區(qū)、地塊、位置為活動空間，對產生實際出行行為個人進行分析研究，分析個人的出行決策特征，預測居民出行的目的、方式和時間。

我國城市交通模型研究起步比較晚，自20世紀80年代起，我國主要城市以北京和上海為代表，先后建立了交通規(guī)劃模型。從最先的四階段法和改進四階段法結構，經歷了基于出行(trip based)、基于出行鏈(tour based)和基于活動(activity based)的三個階段，我國的交通模型持續(xù)演化升級。目前我國的宏觀交通模型的應用還停留在基于出行鏈階段，并加大對基于活動(activity based)的研究。

2 出行鏈模型基礎理論與特點

傳統(tǒng)交通模型中并不能貼合出行行為的持續(xù)性和動態(tài)性特點，因此引入出行鏈理論來研究城市內部居民的出行行為特征。出行鏈是指居民為達到出行目的，按照時間順序將多個接連的出行行為進行連接組成的出行活動鏈，可以刻畫特定的出行人員，從起點出發(fā)，經過不同的地點以完成不同的出行目的，再返回起點的出行行為全過程。

出行鏈模型主要有基于Markov Chain的出行鏈行為模型和基于Utility Theory的出行鏈行為非集計離散選擇模型兩類。非集計模型可較為細致的刻畫個人在出行過程中對出行行為產生影響的個人決策機制，包括不同的出行目的，不同的出行方式效用，以及家庭成員共同出行時個人決策和共同決策的影響。在出行鏈模型構建初期，將會依據特征對參與出行的人群進行詳細的劃分，包含年齡、性別、職業(yè)、收入、家庭情況等，出行行為的選擇與發(fā)生對出行個人的屬性的靈敏度較高。同時，出行鏈模型中，交通小區(qū)的劃分往往更為精細，劃分的時間分析單元通常為半小時，可精確的刻畫個人的出行畫像和出行活動鏈。

出行鏈模型可非常好的適應數(shù)據資源快速發(fā)展與豐富的時代趨勢，更好的把握居民出行特征。根據居交通調查結果，對參與出行的居民進行特征分配，主要包括年齡、性別、職業(yè)、收入、家庭位置和工作位置、家庭人口與結構、是否擁有小汽車等。這些個人屬性將影響個人出行的出行目的地和出行方式選擇。由于不同人群的出行目的不同，居民往往擁有固定的某出行目的下的目的地，如上班、上學地點。交通小區(qū)的劃分將擁有更精細的用地單元，通過矩陣分布算法可以計算出土地利用數(shù)據和出行的吸引數(shù)據。確定居民出行的目的地后，可根據家庭內部成員情況，確定居民的出行方式。如家庭內部若擁有小汽車，家庭共同出行的情況下也多采用私家車出行的方式。上班族出行方式的選擇要考慮上班時間、公共交通的便捷程度、出行費用等因素，學生的出行方式則要考慮日常上學方式、學校周邊交通情況、到校時間、是否有人接送等因素。確立了出行者、出行目的及目的地以及出行方式，結合出行的生成、分布于方式劃分，可產生居民在一日的出行鏈和時間安排。

3 出行鏈視角下的模型構建方法

過往交通模型的構建采用的是基于出行(Trip-Based)的四階段法，出行鏈視角下的宏觀交通模型構建則基于出行活動鏈(Activity Chain Based)進行交通需求預測。以出行鏈方式構建交通模型可以反映出一個人出行的先后順序和方式選擇關聯(lián)，有效的模擬非基家出行的交通的生成與吸引。出行目的鏈與出行方式鏈組成的出行活動鏈示意圖如圖1所示。

圖1 居民出行活動鏈示意圖

出行鏈視角下的宏觀交通模型與傳統(tǒng)的四階段模型有顯著的區(qū)別，出行鏈視角下的宏觀交通模型中交通需求分析利用的是非集計模型，描述個人的全天出行行為計劃，具有隨機決策的特點。模型構建過程中需對人群、出行目的、出行方式進行分組，交叉可得到上百種出行目的鏈和上千種出行參數(shù)。出行鏈主要有兩種組合方式，一是不同的出行人群，基于相同或者不同的出行目的，選擇組合式的出行方式，二是同一類出行人群，盡管出行目的不同，但都將從起點出發(fā)，經過各個目標點，最終回到起點的閉環(huán)出行方式。

交通的供給分配模型與交通網絡數(shù)據有關，包括交通的網絡分配和出行費用矩陣。交通需求模型與交通小區(qū)、交通行為的特征數(shù)據有關，包含根據出行特征劃分的居民分組統(tǒng)計數(shù)據、居民一日出行的出行鏈數(shù)據和交通小區(qū)內居民根據工作、家庭情況的分類統(tǒng)計的數(shù)據。建立的居民出行行為鏈為交通生成模型的輸入量，交通分布模型與各人群出行目的的阻抗矩陣和不同的交通方式尤其是公共交通的服務水平有關。交通方式的劃分與各交通方式的阻抗矩陣有關。

宏觀交通模型的推演計算可得到以下三部分結果：(1)預測分析城市居民的出行需求，包含居民出行總量，出行空間和出行時間的分布，跨區(qū)域出行的出行量；(2)預測分析城市居民的出行結構，主要是不同出行交通小區(qū)內不同的出行方式占總出行的比例；(3)對其它交通出行方式的影響，如不同公共交通線網下道路負荷度的變化，軌道交通與公共交通相互影響下客流在時間和空間上的變化，機動車受不同交通政策的影響產生的交通量變化。該結果可用以測試和評價交通規(guī)劃方案和交通規(guī)劃方案的效果，為道路基礎設施規(guī)劃和改造、公交線網優(yōu)化調整、軌道交通客流預測、軌道交通與公交接駁整合提供研究基礎和效果評價，同時還可以測試節(jié)能減排、緩堵測試、錯時上下班等交通政策產生的交通影響評價。

4 結 語

本文簡介了宏觀交通模型的理論發(fā)展和構建技術，分析了現(xiàn)有的出行鏈模型理論與應用優(yōu)點，提出了出行鏈視角下的宏觀交通模型構建方法與應用領域。隨著大數(shù)據、人工智能、5G技術的發(fā)展，可獲取的數(shù)據源越來越多，時空數(shù)據的獲取也更接近實時和實現(xiàn)持續(xù)追蹤，未來我們將在細粒度建模分析進行進一步研究，探討基于多源時空數(shù)據的出行鏈分析和活動鏈分析的宏觀交通模型，構建能更接近城市交通運行狀況現(xiàn)狀與未來的交通模型。