哈呵哦嗯额
范文一：部分城市居民出行特征
http://www.tranbbs.com/Techarticle/TInformation/Techarticle_13878.shtml
杭州市居民出行特征(2000)
1、居民出行次数
根据统计,有出行的居民占调查人数的 87.16%。
居民日平均出行 2.07次, 调查当日有出行的居民日平均出行 2.50次。 与 1997年相比, 居民日平均出行次数有所上升(由 2.0上升至 2.07),而出行者的平均出行次数基本持平。 (由 2.49变为 2.50)。
2、出行方式结构
表 居民出行方式构成(%)
交通方式 2000年 1997年步行 27.6121.51自行车或助动车 42.7760.78公交车 22.208.70出租车 1.491.75单位大客车 2.193.90单位小汽车 1.81私人小汽车 0.75摩托车 0.781.04其他 0.402.32合计 100100
3、居民出行目的
与 1997年相比,以生活出行和风景区游览为目的的出行比例增幅较大,而上班出行和 上学出行比例则有不同程度的下降。
表 居民出行目的构成(%)
出行目的上班上学回家公务、 出差生活出行文化体育娱乐风景区游览其它 2000年 23.097.1 944.392.9010.253.522.596.081997年 29.749.5647.112.876.932.990.10.7
4、出行时间分布
居民出行具有两个明显的峰值, 而早高峰峰值最大。 早晚两个峰值说明了工作性 (含上 学)出行这种有规律的出行依然在杭州占主导地位。
表 居民全目的全方式出行高峰时间和出行百分比
时段出行百分比 (%) 早高峰 7:00--8:0020.73晚高峰 16:00--17:0014.96高峰合计 35. 69
5、出行时耗
居民平均出行时耗为 32.91分钟。出行时耗在 20分钟以内的占 49.69%,出行时耗在 4 0分钟以内的占 80.48%,出行时耗超过 60分钟的占 6.89%。
表 时耗分布表
时耗(分) <56-1011-1516-2021-2526-3031-3536-4041-4546-5051-5556-6061-6566-70>70合计比例 (%) 6.3318.6711.8312.352.7520.721.715.282.013.100.446.950.361.106.39100
珠海市居民出行特征(1998)
居民平均出行次数
1998年出行率为 79%,有出行者人均出行次数为 3.94次 /人,居民出行次数为 3.04次 /人 . 日。
1992年居民出行交通调查的 3.39次 /人 . 日。
居民出行目的分布
出行目的名称出行次数比例 (%)1992年比例 (%)增减 (%) 上班 369,18326.2825+1.28上学 1 04,8777.479-1.53购物 123,5798.806+2.8回家 621,03444.2149-4.79娱乐 35,5282.532+0. 53探亲访友 19,5191.393-1.61业务出行 46,5653.315-1.69外出就餐 18,9321.35 +1.35其 他 65,5224.661+3.66合计 1,404,7391001000
居民出行方式分布
出行方式名称出行次数比例 (%)1992年调查 (%)增减 (%)步行 651,43646.4124+22.41自行车 2 54,59318.1452-33.86公共汽车 93,6296.678-1.33出租车 8,2190.59 摩托车 260,13018.5 3 单位客车 98,9797.059-1.95私人小汽车 27,2531.94 其他 9,5380.687 合计 1,403,777 100.00100
居民出行时耗分布
出 行 时 间 出 行 次 数 比 例 1992年 调 查 0-1032256223.0%42.77%10-2069256849.3%39.5520-3019265713.7%12.20%30-401198238.5% 2.65%40-50263811.9%0.79%50-60125690.9%0.88%>60369323%1.27%合计 1403492100.00%
徐州市居民出行特征(1998)
居民出行次数
人均出行次数 3.27次/人 . 日,有出行者人均出行次数 3.43次/人 . 日。 由于此次调查 6岁以下儿童不填表,如按全市 6岁以下儿童约占 5%推算,调整后徐州市区居民的人均出行 次数为 3.1次/人 . 日。
1982年徐州市居民出行调查中,全市平均出行次数 2.46次 /人日,有出行者出行次数 2.95次 /人日,居民出行率 83.2%。
居民出行方式构成
出行方式 1998年(100%) 1982年(100%) 步行 37.0652.2自行车 50.2941.8公交车 2.684. 6出租车 1.39-助力车 4.24-摩托车 0.78-单位轿车 0.841.2单位客车 1.10三轮车 1.10-其 它 0.510.2合计 100100
居民出行目的构成
出行目的
1998年(%)
1982年(%)上班 20.8045.5上学 9.173.5公务 2.1349.2回家 46.90100文化娱乐 4.060.5购物 7.631.2探亲访友 2.48其它 6.840.1合计 100200
不同方式平均出行时耗 1998年
出行方式累计时耗(分钟)平均时耗(分钟)步行 6433117.58自行车 1209824.36公交车 1154543.57出租车 437131.90助力车 1077925.73摩托车 169522.01单位轿车 235528.37单 位客车 481444.17三轮车 270624.82其它 161732.34合计 2251922.81
石家庄市居民出行特征(1998)
居民出行次数(次/人 . 日)
包括 6岁以下儿童不包括 6岁以下儿童有出行活动的居民有出行者占 6岁以上居民总数比 例 98年 3.16 3.38 3.54 95.64% 86年 2.53 3.04 83.22%
居民出行目的 (%)
出行目的上班上学购物文化娱乐回家其它合计 1998年 24.218.047.933.1045.0911.63100.0 01986年 29.2510.124.941.4248.285.99100.00
注: 1. 1998年居民出行结构中包括公务出行 2. 1986年居民回家出行比例为推算结果, 即为下班、下学及回程合计
居民出行方式结构 (%)
交通方式步行自行车公交车出租车单位客车摩托车其它合计 1998年 33.6454.382.921.502. 454.490.62100.001986年 33.8957.805.130.011.110.161.90100.00
注: 1. 自行车中包括三轮自行车 2. 单位客车包括单位小轿车
居民出行时耗 (分钟 )
出 行 时 耗 步 行 自 行 车 公 交 车 合 计 1998年 18.4725.1543.8723.781986年 14.7621.3040.4020.40
范文二：国内不同类型城市居民出行特征分析
第３２卷第３期
武汉理－ｒ＂大学学报（鸯呈霾差）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
（ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）
Ｖ０１．３ＺＮｏ．３
２００８年６月
Ｊｕｎｅ２００８
国内不同类型城市居民出行特征分析
邹志云１’２’
蒋忠海３’胡程２’
北京
梅亚南ｚ，
５２８０００）
（北京交通大学交通学院＂
（华中科技大学交通科学与工程学院２’武汉４３００７４）
１０００４４
（佛山科学技术学院”佛山
摘要：通过收集大量国内城市的居民出行特征调查数据，对数据进行归纳整理，从出行次数、出行目的、出行方式结构、出行耗时等４个方面进行分析。通过对城市进行分类。找出不同类型城市的居民出行特征，分析产生这些特征的原因．对居民出行次数，按照人口规模分类，建立了不同人口规模城市的居民人均出行次数模型，通过建摸的方式找出不同人口规模城市的居民出行次数规律．关键词：回归模型；人均出行次数；出行目的；出行方式结构；出行耗时
中图法分类号：Ｕ４９１．２十５
作为城市交通规划、建设的重要依据，居民出行特征分析越来越得到重视．居民出行是指居民为完成某一目的，使用某一种交通方式，耗用一定时间，从出发地经某一路径到达目的地的位移过程．居民出行调查是指对居民一天内详细出行情况的调查［１］．本文通过对国内部分城市调查数据的对比分析、归纳和推理，按人口规模、经济规模等指标分类，分析国内不同类型城市居民的出行规律及变化特征［２］．１
超过３次／（人?ｄ），如珠海、石家庄、徐州等城市．１．１城市规模与人均出行次数
根据统计城市（以当年数据为准）的规模，将其分为２大类，如表３所列．第１类分为２小类，其中人口超过５００万的城市，包括上海、广州、杭州、南京、深圳、佛山、长春，这类城市人口多，城市规模很大，居民出行距离远，相应的出行次数减少，这些城市的平均居民人均出行次数为２．１２９次／（人?ｄ）；人口在１００万～５００万的城市，包括南宁、苏州、贵阳、乌鲁木齐、福州、合肥、邯郸、汕头、常德、无锡，这类城市的规模较大，但比５００万以上人口城市要小，居民出行次数要多，这些城市的平均居民人均出行次数为２．５６０次／（人?ｄ）；第１Ｉ类是人口在１００万以下的城市，包括丹东、瑞安、珠海、黄石、福清、安陆，这类城市规模较小，城市范围小，居民的出行距离不远，居民出行次数要多一些，这些城市的平均居民人均出行次数为２．７８０次／（人?ｄ）．由此可以看出，一般情况下，居民人均出行次数随城市规模的增大而减少．
１．２同城居民人均出行次数
人均出行次数
全部居民的出行次数之和为出行总量．出行
总量是城市交通系统应该具备的承受能力限度的基本量度指标，其与城市人口规模的比值为人均出行次数．一般来说，出行次数的多少与出行目的、城市规模、城市布局、生活方式、工作方式、家庭经济状况、交通设施、通讯设施、城市环境质量等因素有关．为准确地掌握城市居民的出行特征，自２０世纪８０年代以来，我国许多城市开展了居民出行调查工作．表１、表２列出了部分城市居民出行次数及相关指标数据．
大多数城市的居民人均出行次数在３次／（人?ｄ）以下，少数城市居民人均出行次数
收稿日期：２００８一０１．２４
表１中，通过前后２个调查年份的数据的对比，发现居民平均出行有下降的趋势，说明随着城市范围的扩大和中心城区与外围城市各用地组团的联系加强，城市出行逐步体现出大型城市的出
邹志云ｔ男．４０岁。副教授，硕士生导师，主要研究领域为交通运输规划与管理
第３期邹志云．等：国内不同类型城市居民出行特征分析
表ｌ国内部分城市统计资料（人口大于１００万的城市）
?５５５?
数据来源：各城市的统计年鉴和政府网站
表３不同规模城市人均出行次数
２）指数回归模型
ＩＩ
城市分类
Ｉ
Ｔ＝３．２５９×０．９８１Ｐ×１．０６０Ｇ×０．６６７１，．
（２）
Ｒ２：０．７５０
３）模型检验将表１中城市的人口总数Ｐ、
行特征，出行距离增加，出行次数减少．
１．３居民人均出行次数模型
人均国内生产总值Ｇ、家庭人均可支配收入Ｊ分别代入式（１）和（２），得各城市居民人均出行次数的模型模拟值如图１所示．
对国内部分城市的居民人均出行次数、人口数、人均国内生产总值、家庭人均可支配收入（表２）等进行统计分析，建立了居民人均出行次数丁［次／（人?ｄ）］与该城市的人口总数Ｐ（百万）、人均国内生产总值Ｇ（万元）、家庭人均可支配收入，（万元）的三元线性回归模型和三元指数回归模型［引．由于不同规模的城市影响系数不一样，按城市的人口规模进行分类，对于人口超过１００万的城市和人口少于１００万的城市分别建模．１．３．１人口超过１００万城市的回归模型及检验
１）线性回归模型
Ｔ＝３．０７６—０．０４６Ｐ＋０．１２８Ｇ一０．８６０Ｉ
Ｒ２＝０．７４０
（】）
芝１：嚣
ａ６妻
；
图１人口超过１００万的部分城市的
居民人均出行次数模型值
注：线性回归模型与指数回归模型基本重合
１．３．２人口少于１００万城市的回归模型及检验
１）线性回归模型
Ｔ＝１．７０５＋０．１３４Ｐ一０．２４０Ｇ＋１．５２０Ｉ
Ｒ２＝０．８４８
（３）
?５５６?武汉理工大学学报（交通科学与工程版）２００８年第３２卷
２）指数回归模型
Ｔ＝１．８８９Ｘ１．０２３，×０．９２３Ｇ×１．７１６。，、
（４）
Ｒ２—０．８３７
３）模型检验将表２中城市的人口总数Ｐ、人均国内生产总值Ｇ、家庭人均可支配收入Ｊ分别代入式（３）和式（４），得各城市居民人均出行次数的模型模拟值如图２所示．
０．８Ｏ．７
慧譬ｏ．４、
：蜚
０．１Ｏ
图２人口少于ｌＯＯ万的部分城市的
居民人均出行次数模型值
注：线性回归模型与指数回归模型基本重合
由以上２类城市的人均居民出行次数模型可以看出，人口规模越大，居民出行次数越少，主要是因为城市规模越大，居民出行距离越长，相应的出行次数要减少．但人均国内生产总值、家庭可支配收入在这２类城市中的影响程度不同．
２
出行目的
出行目的一般可分为上班、上学、购物、文化
娱乐、回家、其他，出行目的与居民的年龄、职业相关，不同的年龄和职业的居民对某种出行需求的强度是不同的．图３为不同城市规模城市各种出
行目的比例构成图．
器＼丑套陋０
城市规模／百力人
图３不同城市规模城市各种出行目的比例构成图
由图３可见，除圆家外，上班占的比例最大，一般在２０％以上，这是城市居民出行的共同特征，而对于上海、杭州、珠海、广州等发达的特大城市来说，外出购物的比例比上学的比例要大，这是因为这些城市的人均国内生产总值和家庭可支配收入高，居民的收入高，因此购物的比例较大．对于南宁、贵阳、徐州、福清等城市来说，上学的比例要
大一些．
３
出行方式结构
出行方式结构，一般指城市居民日常出行采
用各种交通工具的人数比例集合，是反映城市交通发展水平的一个重要指标．居民出行方式一般可分为公交、自行车、步行、摩托车、出租车、单位车和其他．同样的出行总量，不同的出行方式结构对城市交通系统的要求有很大的差异．出行方式结构与各种交通方式的特性和服务水平、城市形态和用地布局以及交通管理政策等有关，与城市规模的相关性不是很明显ｎ］．
在统计的城市中，步行出行和自行车出行的比例占最大，二者之和超过５０％，步行的比例要大些，这是中国城市居民出行的一般特性，也符合居民出行的一般规律．
在统计的城市中，公交出行可按比例分３类，第一类出行比例在２０％以上，包括贵阳、黄石、长春、杭州、南京等城市．南京、杭州人口超过５００万，平均出行距离较长，促使较多的居民选择公交方式，而黄石的人口不过百万，公交出行比例却超过２０％，贵州、长春一个在南方，一个在北方，公交出行比例也较高，这反映了我国城市公交系统可能吸引的客源水平．第二类出行比例在１０％～２０％之间，包括上海、广州、常德、深圳等城市．除常德外，其他３个城市的人口都在５００万以上，这些城市的公交系统的建设水平和服务水平相对较好，而出行比例反而不高，说明随着经济的发展，单位车和私家车的增加，有相当部分转移到这类出行方式上．第三类出行比例低于１０％，包括南宁、石家庄、苏州、徐州、福州、邯郸、无锡、珠海、福清等城市．反映了这些城市长期以来不重视公交系统的建设和管理，使公交服务处于严重萎缩的
境地．总的来说，我国城市公交出行比例不高，与
城市客运交通需求不相适应，同时也与我国公交发展战略不一致．
可以看出，南宁、珠海、无锡、福清、深圳、广州的摩托车出行比例很高，在１０％以上，而南宁的摩托车出行比例高达３０％以上．
４
出行耗时
出行耗时随居民的年龄、职业以及出行方式、
第３期
邹志云，等：国内不同类型城市居民出行特征分析
?５５７?
出行目的而不同，出行耗时是由城市经济发展水州等人口超过百万的特大城市，居民在公交出行平、城市布局和交通环境所决定的．交通方式的自上的耗时都在３５ｒａｉｎ以上，一方面说明城市规模身特性，如直达性、灵活性、速度及路径等，直接决越大，居民在公交出行的耗时就越多，而长春、南定了出行耗时大小．由于居民的出行都是带着一宁的公交出行耗时却比苏州、徐州要少，则从另一定目的的出行，所以出行目的不同，出行耗时也随方面说明居民在公交出行上的耗时与该城市的公着不同．从统计的数据来看，城市规模的大小与居交运营质量密切相关．居民在自行车和步行出行民出行耗时的多少有一定的相关性，城市规模越上的耗时基本上没有太大的差异，除了常德市的大，分目的（出行方式）的居民出行耗时越小．如图居民的自行车出行上耗时在４０ｒａｉｎ以上外，其他４和图５所示，图４为分目的的居民出行耗时分析城市的居民自行车和步行出行上耗时都在２０
ｒａｉｎ
图，图５为分出行方式的居民出行耗时分析图．
以下．这是交通方式自身的特点决定的，自行车和３５
步行这两种出行方式都适合于短距离出行，因此３０
耗时较少．
薹２５
≥２０
此外，以上班为目的的居民出行耗时比其他器１５
出行目的下的出行耗时要多，以上学为目的的居丑ｌＯ
民出行耗时最少，其他出行目的的居民出行耗时５
ｏ
差别不大，这是由于上班的出行距离较远，上学的距离较近决定的．
城市规模／百万人
图４分目的的居民出行耗时分析图
参考文献
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￡＼鲁摇妲丑
∞蛞∞辐∞翡加屿ｍ
［３３吕晓夫，杨亚东．回归分析方法在船舶交通事故预测
中的应用［Ｊ］．武汉理工大学学报：交通科学与工程００
版，２００６，３０（３）：５４６—５４８．
城市规模／百万人
［４３潘艳荣，邓卫．不同交通方式服务可靠度与客流量
图５分出行方式的居民出行耗时分析图
间的灵敏度分析［Ｊ］．武汉理工大学学报：交通科学与
由上图可知，广州、长春、南宁、苏州、徐州、福
工程版，２００７，３１（５）：７６８—７７１．
Ａｎａｌｙｓｉｓ
ｏｎ
ＲｅｓｉｄｅｎｔＴｒｉｐＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
ｉｎＰａｒｔｏｆＣｈｉｎｅｓｅＣｉｔｉｅｓ
Ｚｏｕ
Ｚｈｉｙｕｎｌ?２’ＪｉａｎｇＺｈｏｎｇｈａｉ３’ＨｕＣｈｅｎ２’ＭｅｉＹａｎａｎ２’
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｆｆｉｃａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４４）１’
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｆｆｉｃ
Ｓｃｉ．＆Ｅｎｇ．，ＨＵ５丁，Ｗｕｈａｎ
４３００７４）２’
（ＦｏｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｓｈａｎ５２８０００）３’
Ａｂｓｔｒａｃｔ
ＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｓｕｒｖｅｙｉｎｇｄａｔａｏｆｒｅｓｉｄｅｎｔｔｒｉｐｓｉｎｐａｒｔｏｆＣｈｉｎｅｓｅｃｉｔｉｅｓ，ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｈｕｍ—ｂｅｒｏｆｔｒｉｐｓ，ｔｒｉｐｐｕｒｐｏｓｅ，ｔｒｉｐ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
ａｎｄｔｒｉｐｔｉｍｅ
ａｒｅ
ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｃｉｔｉｅｓ
ａｒｅ
ｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌ
ｔｙｐｅｓ，ａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｒｅｓｉｄｅｎｔｔｒｉｐｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｒｅ
ｄｒａｗｎ，ｔｈｅ
ｒｅａｓｏｎ
ｏｆｗｈｉｃｈｉｓａｌｓｏｇｉｖｅｎ．Ｉｎ
ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇ
ｔｏ
ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｃａｌｅ，ａｖｅｒａｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｒｅｓｉｄｅｎｔｔｒｉｐｍｏｄｅｌｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｉｔｉｅｓｉｓ
ｂｕｉｌｔ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｒｅｓｉｄｅｎｔｔｒｉｐｒｕｌｅｓａｒｅ
ｄｒａｗｎｂｙｍｏｄｅｌｉｎｇ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒｉｐｐｕｒｐｏｓｅ；ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｒｉｐｍｏｄｅ；ｔｒｉｐｔｉｍｅ
国内不同类型城市居民出行特征分析
作者：作者单位：
邹志云， 蒋忠海， 胡程， 梅亚南， Zou Zhiyun， Jiang Zhonghai， Hu Chen， Mei Yanan
邹志云,Zou Zhiyun(北京交通大学交通学院,北京,100044;华中科技大学交通科学与工程学院,武汉,430074)， 蒋忠海,Jiang Zhonghai(佛山科学技术学院,佛山,528000)， 胡程,梅亚南,Hu Chen,Mei Yanan(华中科技大学交通科学与工程学院,武汉,430074)
武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(TRANSPORTATION SCIENCE & ENGINEERING)2008,32(3)7次
刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
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引用本文格式：邹志云. 蒋忠海. 胡程. 梅亚南. Zou Zhiyun. Jiang Zhonghai. Hu Chen. Mei Yanan 国内不同类型城市居民出行特征分析[期刊论文]-武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2008(3)
范文三：国内不同类型城市居民出行特征分析
第32卷 第3期2008年6月
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
Jou rnal of W uhan U n iversity of T echno logy
(T ran spo rtati on Science &Engineering )
V o l . 32 N o. 3June 2008
国内不同类型城市居民出行特征分析
邹志云1, 2) 蒋忠海3) 胡 程2) 2)
(北京交通大学交通学院1) (华中科技大学交通科学与工程学院2) (3) 528000)
摘要:, 对数据进行归纳整理, 从出行次数、出行4个方面进行分析. 通过对城市进行分类, 找出不同类型城市的居, . 对居民出行次数, 按照人口规模分类, 建立了不同人口规模城市的居民人均出行次数模型, 通过建摸的方式找出不同人口规模城市的居民出行次数规律. 关键词:回归模型; 人均出行次数; 出行目的; 出行方式结构; 出行耗时中图法分类号:U 491. 2+5
作为城市交通规划、建设的重要依据, 居民出
行特征分析越来越得到重视. 居民出行是指居民为完成某一目的, 使用某一种交通方式, 耗用一定时间, 从出发地经某一路径到达目的地的位移过程. 居民出行调查是指对居民一天内详细出行情况的调查[1]. 本文通过对国内部分城市调查数据的对比分析、归纳和推理, 按人口规模、经济规模等指标分类, 分析国内不同类型城市居民的出行规律及变化特征[2].
(人?d ) , 如珠海、超过3次 石家庄、徐州等城市.
1. 1 城市规模与人均出行次数
根据统计城市(以当年数据为准) 的规模, 将
其分为2大类, 如表3所列. 第I 类分为2小类, 其中人口超过500万的城市, 包括上海、广州、杭州、南京、深圳、佛山、长春, 这类城市人口多, 城市规模很大, 居民出行距离远, 相应的出行次数减少, 这些城市的平均居民人均出行次数为2. 129
(人?d ) ; 人口在100万次 ～500万的城市, 包括南宁、苏州、贵阳、乌鲁木齐、福州、合肥、邯郸、汕头、常德、无锡, 这类城市的规模较大, 但比500万以上人口城市要小, 居民出行次数要多, 这些城市
(人?d ) ; 的平均居民人均出行次数为2. 560次 第II 类是人口在100万以下的城市, 包括丹东、瑞安、珠海、黄石、福清、安陆, 这类城市规模较小, 城市范围小, 居民的出行距离不远, 居民出行次数要多一些, 这些城市的平均居民人均出行次数为
(人?d ) . 由此可以看出, 一般情况下, 2. 780次
居民人均出行次数随城市规模的增大而减少.
1. 2 同城居民人均出行次数
表1中, 通过前后2个调查年份的数据的对比, 发现居民平均出行有下降的趋势, 说明随着城市范围的扩大和中心城区与外围城市各用地组团的联系加强, 城市出行逐步体现出大型城市的出
1 人均出行次数
全部居民的出行次数之和为出行总量. 出行总量是城市交通系统应该具备的承受能力限度的基本量度指标, 其与城市人口规模的比值为人均出行次数. 一般来说, 出行次数的多少与出行目的、城市规模、城市布局、生活方式、工作方式、家庭经济状况、交通设施、通讯设施、城市环境质量等因素有关. 为准确地掌握城市居民的出行特征, 自20世纪80年代以来, 我国许多城市开展了居民出行调查工作. 表1、表2列出了部分城市居民出行次数及相关指标数据.
大多数城市的居民人均出行次数在
(人?d ) 以下, 少数城市居民人均出行次数3次
收稿日期:2008201224
邹志云:男, 40岁, 副教授, 硕士生导师, 主要研究领域为交通运输规划与管理
第3期
邹志云, 等:国内不同类型城市居民出行特征分析表1 国内部分城市统计资料(人口大于100万的城市)
?555?
序号
123456789101112141516
城市上海广州杭州南京深圳佛山长春南宁苏州贵阳乌鲁木齐常德无锡
市辖区人口
13. 13007. 20006. 22005. 45004. 05003. 44203. 10002. 94502. 07201. 91101. 1. 3401. 30001. 13001. 0960
人均国内生产总值G 万元3. 07304. 18802. 23401. 85503. 93404. 04401. 86301. 10902. 66901. 1. 50. 8897
0. 70000. 81102. 2210
家庭人均可支配收入I 万元1. 09301. 55200. 96700. 82302. 02401. 48200. 7910. 7910. 0. 10. 79400. 5294
0. 53600. 79000. 6940
居民人均出行次数() -11. 95001. 86002. 07002. 44001. 59002. 45002. 0. 49002. 59002. 72002. 8400
2. 70002. 27002. 5800
统计年份1999200320002000199920032003200120002001200020002000
200120011997
表2 国内部分城市统计资料(人口小于100万的城市)
序号
123456
城市丹东瑞安珠海黄石福清安陆
市辖区人口
0. 7600. 7170. 6940. 6400. 2000. 143人均国内生产总值 万元0. 7181. 5003. 7921. 4662. 0000. 501家庭人均可支配收入 万元
0. 4491. 2301. 3630. 6611. 0000. 552居民人均出行次数-12. 2503. 3203. 0402. 4502. 6002. 590统计年份200020031998200020032002
数据来源:各城市的统计年鉴和政府网站
表3 不同规模城市人均出行次数
城市分类城市规模 万人人均出行次数 -1I
>5002. 129
100～5002. 560
II <1002.>
2) 指数回归模型
T =3. 259×0. 981×1. 060×0. 667R =0. 750
2
P
G
I
(2)
3) 模型检验 将表1中城市的人口总数P 、人均国内生产总值G 、家庭人均可支配收入I 分别
代入式(1) 和(2) , 得各城市居民人均出行次数的模型模拟值如图1所示
.
行特征, 出行距离增加, 出行次数减少. 1. 3 居民人均出行次数模型
对国内部分城市的居民人均出行次数、人口数、人均国内生产总值、家庭人均可支配收入(表2) 等进行统计分析, 建立了居民人均出行次数T (人?d ) ]与该城市的人口总数P (百万) 、人[次
家庭人均可支配收入I 均国内生产总值G (万元) 、
(万元) 的三元线性回归模型和三元指数回归模型[3]. 由于不同规模的城市影响系数不一样, 按城市的人口规模进行分类, 对于人口超过100万的城市和人口少于100万的城市分别建模. 1. 3. 1 人口超过100万城市的回归模型及检验
1) 线性回归模型
T =3. 076-图1 人口超过100万的部分城市的
居民人均出行次数模型值
注:线性回归模型与指数回归模型基本重合
1. 3. 2 人口少于100万城市的回归模型及检验
1) 线性回归模型
T =1. 705+0. 134P -2
0. 046P +0. 128G -0. 860I
R =0. 740
2
0. 240G +1. 520I
(3)
(1)
R =0. 848
?556?
2) 指数回归模型
武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 2008年 第32卷
大一些.
P
G
I
T =1. 889×1. 023×0. 923×1. 716R =0. 837
2
(4)
3 出行方式结构
出行方式结构, 一般指城市居民日常出行采用各种交通工具的人数比例集合, 是反映城市交通发展水平的一个重要指标. 居民出行方式一般可分为公交、自行车、步行、出租车、单位. . 出行方式、城市形, 与城市规模的相关性不是很明显[4].
3) 模型检验 将表2中城市的人口总数P 、
人均国内生产总值G 、家庭人均可支配收入I 分别代入式(3) 和式(4) , 得各城市居民人均出行次数的模型模拟值如图2所示
.
图万的部分城市的
居民人均出行次数模型值
注:线性回归模型与指数回归模型基本重合
在统计的城市中, 步行出行和自行车出行的比例占最大, 二者之和超过50%, 步行的比例要大些, 这是中国城市居民出行的一般特性, 也符合居民出行的一般规律.
在统计的城市中, 公交出行可按比例分3类, 第一类出行比例在20%以上, 包括贵阳、黄石、长春、杭州、南京等城市. 南京、杭州人口超过500万, 平均出行距离较长, 促使较多的居民选择公交方式, 而黄石的人口不过百万, 公交出行比例却超过20%, 贵州、长春一个在南方, 一个在北方, 公交出行比例也较高, 这反映了我国城市公交系统可能吸引的客源水平. 第二类出行比例在10%～20%之间, 包括上海、广州、常德、深圳等城市. 除
由以上2类城市的人均居民出行次数模型可以看出, 人口规模越大, 居民出行次数越少, 主要是因为城市规模越大, 居民出行距离越长, 相应的出行次数要减少. 但人均国内生产总值、家庭可支配收入在这2类城市中的影响程度不同.
2 出行目的
出行目的一般可分为上班、上学、购物、文化娱乐、回家、其他, 出行目的与居民的年龄、职业相关, 不同的年龄和职业的居民对某种出行需求的强度是不同的. 图3为不同城市规模城市各种出行目的比例构成图
.
常德外, 其他3个城市的人口都在500万以上, 这些城市的公交系统的建设水平和服务水平相对较好, 而出行比例反而不高, 说明随着经济的发展, 单位车和私家车的增加, 有相当部分转移到这类出行方式上. 第三类出行比例低于10%, 包括南宁、石家庄、苏州、徐州、福州、邯郸、无锡、珠海、福清等城市. 反映了这些城市长期以来不重视公交系统的建设和管理, 使公交服务处于严重萎缩的境地. 总的来说, 我国城市公交出行比例不高, 与城市客运交通需求不相适应, 同时也与我国公交发展战略不一致.
可以看出, 南宁、珠海、无锡、福清、深圳、广州的摩托车出行比例很高, 在10%以上, 而南宁的摩托车出行比例高达30%以上.
图3 不同城市规模城市各种出行目的比例构成图
由图3可见, 除回家外, 上班占的比例最大,
一般在20%以上, 这是城市居民出行的共同特征, 而对于上海、杭州、珠海、广州等发达的特大城市来说, 外出购物的比例比上学的比例要大, 这是因为这些城市的人均国内生产总值和家庭可支配收入高, 居民的收入高, 因此购物的比例较大. 对于南宁、贵阳、徐州、福清等城市来说, 上学的比例要
4 出行耗时
出行耗时随居民的年龄、职业以及出行方式、
第3期
邹志云, 等:国内不同类型城市居民出行特征分析?557?
出行目的而不同, 出行耗时是由城市经济发展水平、城市布局和交通环境所决定的. 交通方式的自身特性, 如直达性、灵活性、速度及路径等, 直接决定了出行耗时大小. 由于居民的出行都是带着一定目的的出行, 所以出行目的不同, 出行耗时也随着不同. 从统计的数据来看, 城市规模的大小与居民出行耗时的多少有一定的相关性, 城市规模越大, 分目的(出行方式) 的居民出行耗时越小. 如图4和图5所示, 图4为分目的的居民出行耗时分析图, 图5为分出行方式的居民出行耗时分析图
.
州等人口超过百万的特大城市, 居民在公交出行上的耗时都在35m in 以上, 一方面说明城市规模越大, 居民在公交出行的耗时就越多, 而长春、南宁的公交出行耗时却比苏州、徐州要少, 则从另一方面说明居民在公交出行上的耗时与该城市的公交运营质量密切相关. 居民在自行车和步行出行上的耗时基本上没有太大的差异, 除了常德市的居民的自行车出行上耗时在40以上外, 其他20m in . , 自行车和, 因此.
此外, 以上班为目的的居民出行耗时比其他出行目的下的出行耗时要多, 以上学为目的的居民出行耗时最少, 其他出行目的的居民出行耗时差别不大, 这是由于上班的出行距离较远, 上学的距离较近决定的.
图4 分目的的居民出行耗时分析图
参考文献
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图5 分出行方式的居民出行耗时分析图
间的灵敏度分析[J ]. 武汉理工大学学报:交通科学与工程版, 2007, 31(5) :7682771.
由上图可知, 广州、长春、南宁、苏州、徐州、福
A nalysis on R esiden t T ri p Characteristics
in Part of Ch inese C ities
2)
J i ang Zhongha i 3) Hu Chen 2) M e i Yanan
(S chool of T raf f ic and T ransp orta tion , B eij ing J iaotong U n iversity , B eij ing 100044) 1)
(S chool of T raf f ic S ci . &E ng . , H U S T , W uhan 430074) 2)
Zou Zh iyun
1, 2)
(F oshan U n iversity , F ushan 528000) 3)
Abstract
A cco rding to su rveying data of residen t tri p s in part of Ch inese cities , characteristics of the num ber of tri p s , tri p pu rpo se , tri p structu re and tri p ti m e are analyzed . C ities are divided in to several types , and differences in residen t tri p characteristics are draw n , the reason of w h ich is also given . In p articu lar , acco rding to popu lati on scale , average num ber of residen t tri p m odel fo r differen t cities is bu ilt . In additi on , the residen t tri p ru les are draw n by m odeling . Key words :tri p p u rpo se ; structu re of tri p m ode ; tri p ti m e
范文四：合肥城市居民交通出行特征分析
合肥城市居民交通出行特征分析 顾康康 蔡 茜
安 徽建筑工业 学院建筑与 规划学院,合肥230022
摘 要:居民出行调查与分析是改善城市交通布局的主要依据。以2010年5月4000余份问卷调查数据为基 础,分析合肥城市居民出行特征。结果表明:合肥城市居民人均日出行3. 22次,平均出行时耗和距离分别为 22m i n 和7. 45k m ,居民出行方式以步行、公交车和私家车为主,三者分别占出行方式总数的31. 87%、25. 52%和21. 44%。相比较2006年合肥城市居民出行特征,目前居民平均出行次数、出行距离和出行时耗变化幅度 不大,但出行方式变化十分显著,自行车和步行的比例分别下降了15. 82%和5. 92%, 私家车和公交车比例分 别上升了19. 30%和5. 54%, 机动车出行比例达到59. 01%,公共交通比例较低,对合肥城市交通带来巨大的 压力。最后对促进合肥城市交通可持续发展提出建议。
关键词:出行特征; 问卷调查; 出行强度; 出行时耗; 出行距离; 合肥市
U 121A 1006-4540(2012) 02-059-05
T r i p B e h a v i o r A n a l y s i s o f U r b a n R e s i d e n t s i n H e f e i
G U K a n g -k a n g C A I Q i a n
2011- 12-15
基金项 目:2012高校省级优秀青年人才基金项目(2012S Q R L 133Z D , 安徽建筑工学院2009年校硕博基金项目。
作 者简介 :顾康康(1982-) , 男,博 士, 讲师 ,研究方向为 城市主态 规划与区 域可持续 发展。
图1调查居民不同年龄
。朴
程 , 行 量 的 5
行方式格局。
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合肥城市居民交通出行特征分析
作者:顾康康 , 蔡茜 , GU Kang-kang, CAI Qian
作者单位:安徽建筑工业学院建筑与规划学院,合肥,230022
刊名:
安徽建筑工业学院学报(自然科学版)
英文刊名:Journal of Anhui Institute of Architecture & Industry(Natural Science)年,卷(期):2012,20(2)
参考文献(15条)
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本文链接:http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_ahjzgyxyxb201202015.aspx
范文五：合肥市中心区城市居民出行特征研究——基于不同区位的研究
合肥市中心区城市居民出行特征研究——
基于不同区位的研究
第19卷第3期
2011年6月
安徽建筑工业学院(自然科学版)
JournalofAnhuiInstituteofArchitecture&Industry
Vo1.19No.3
Jun.2011
合肥市中心区城市居民出行特征研究
——
基于不同区位的研究
陈熙
(安徽建筑32业学院建筑与规划学院,合肥230022)
摘要:以合肥市中心区为例,采用调查问卷的方式,取得处于不同居住区位的城市居民出行时间,出行距
离,出行方式的基础数据,分析居民的家庭及社会经济属性,归纳总结城市居民交通出行的基本特征在不同
区域的差异性及其影响因素,为改善合肥市区城市交通布局提供主要依据. 关键词:出行特征;问卷调查;区位;合肥市
中图分类号:U491文献标识码:A文章编号:1006—4540(2011)03—054—05 UrbanResidentsTravelCharacteristicsReaseareh
ofHefei,basedondifferentlocation CHENXi
(AnhuiUniversityofArchitectyre,SchoolofArchitectyre&Rchitectyre&Urban
Planning)
Abstract:Thisarticleforexampleinhefeicentral,Adoptsquestionnairewaytogetthebasicda
taof
trave1time,traveldistanceandtravelmodefromcityresidentswhich1ivedindifferentlocatio
n.Ita—
nalysisedpropertyoffamilyandcommunityeconomicproperties,summarizeddifferencesi
ndifferent
areaofurbaninhabitants'basicfeatureandits'influencefactorsinordertoprovidebasisforurb
an
trafficplanning.
Keywords:travelcharacteristic;questionnaires;niche;hefei
1—1——上刚舌
我国城市化和机动化的快速增长使得城市处 于空间结构重构与新的交通体系建立的关键时 期.城市的城区面积和道路宽度在不断扩大,交 通状况的不断改善仍然赶不上人口与车辆的迅猛 速度,虽然政府制定了多项改善城市交通的政策 以缓解城市快速扩张带来的交通压力,但城市交 通拥堵日益严重及公共交通相对滞后问题却日益 突出.对城市居民交通出行特征的研究是解决问 题的重要手段之一.德.拉.巴拉概述了建立综合 的土地利用与交通模型的理论,"建立的模型考虑 到土地利用与交通系统关系的互动本质,以反馈 回路来表现土地利用的变化如何影响相关的交通 系统的变化,及交通系统的变化如何改变通达性 乃至引起未来土地利用决策的变化"[1].D.Ban— ister研究了英国1986年到1994年的交通变化, 强调交通可持续发展的目标规划的重要性,提出 解决交通问题,唯一的选择就是减少出行距离,发 展有联系的出行链[2].H.Barton(2000)研究了 人口密度和出行选择,城市规模与出行总距离的 关系.研究表明随着人口密度的增加,城市规模
收稿日期:2011—05-23
作者简介:陈熙(1984一),女,硕士研究生,主要研究方向为城市规划理论与方法.
第3期陈熙:合肥市中心区城市居民出行特征研究——基于不同区位的研究55
的扩大,全出行方式的出行总里程也逐渐下降,这 种下降的原因是小汽车的出行距离随着人口密度 的增加而下降引起的,反之居民依靠公共交通,铁 路,步行的出行距离随着人口密度的增加而逐步 增加[3].Pucher.](2005)比较了美国农村与都市
地区的出行行为,研究表明农村地区的居民91的出行是采用小汽车方式,而在都市地区的比例 为86[4].目前,国内的研究还处于起步阶段, 主要开展了广州[],苏州[],北京[如],长
春En-12]等居民出行特征研究.综上所述,城市居 民出行已成为城市问题研究的重要课题. 伴随着合肥大建设的进行及"141"格局的不 断形成,道路系统的不合理所引发的交通问题Et 益凸显,道路拥堵现象严重,居民出行不便成为合 肥居民普遍反应的问题.本文通过问卷调查获取 合肥市不同区位居民出行特征的数据,探讨居民 出行强度,出行时耗,出行距离,出行方式等内容 的对比分析,以为总结出行规律,改善交通布局和 功能区结构提供有价值的依据.
2研究区域
合肥市是由县城发展起来的省会城市,改革开 放以来,合肥以空前的速度和规模向前迈进.至 2009年底,合肥市辖瑶海,庐阳,蜀山,包河4区和 肥东,肥西,长丰3县,并赋予合肥高新技术产业开 发区,合肥经济技术开发区,合肥新站综合试验区 市级管理权限.市辖区面积为7029.48km2(不含
巢湖水域);市区建成区面积为320km2,城市户籍 人口492万多人(含四区三县),全市常住人口501 万.其中市区户籍人口240万,市区常住人口300 万以上.合肥以其风扇型的城市形态成为中国城 市规划史上的典范,总体规划中确立的"141"组团 形态将其带人新的空间发展模式.
3资料与分析方法
3.1调查内容与方法
根据国内外开展居民出行调查的经验,一般 居民出行调查表包含以下三方面的内容:?个人 与家庭属性:人口,地址,出行人数,职业等;?社 会经济属性:家庭收人,个人收人,居住条件,拥有 的交通工具类型与数量等;?出行属性:调查日 出行次数,每次出行的起止点,出行目的,交通方 式,出行时间等.
为了统计调查信息,针对调查内容制作了调 查问卷.问卷调查采取小区内抽样访问的方法, 由调查员当面了解该住户家庭所有成员全天的出 行情况.
3.2分析方法
3.2.1区域划分(图1)
图1台肥市居住区位划分图
居住区所处的区位对于居民的出行行为特征 有着较大影响,处于市中心的小区,地理位置优 越,但同时也存在交通量较大,单向交通流集中的 问题;处于较偏远地区的小区,交通流较小,但交 通网络构建不够完善,给居民出行带来不便.为 了了解合肥市交通区位对居民出行的影响,将市 中心城区划分为一环内,一环与二环之间,二环以
外三个圈层对其进行分析,图1为合肥市居住区 位划分图.一环内处于城市中心,地理位置优越, 小区分布密集,路网密度大,但相对的交通量大, 出行高峰拥堵现象严重;一,二环之间相对于一环 内来说住房密度较小,路网密度较小;二环以外新 建小区较多,路网密度较大,给居民出行带来不 便,这三个圈层由环线相隔,出行差异较为明显. 调研选取这三个圈层的80个小区作为问卷调查 点,于2010年五月进行问卷调查.
3.2.2居住阶层划分
不同的居住阶层所居住的区位不同,居民收 入,文化程度等都不同.为了便于研究居住区位 与不同居住阶层的分布影响,现按照经济形态将 住房划分为保障性住房,商品房(其中包括普通商 品房,高档商品房)集资房(包括单位大院等)及城 中村四大类.
56安徽建筑工业学院(自然科学版)第19卷 3.2.3数据分析
将调查结果数据录入excel表格,运用数理 统计法对数据进行整理分析.
3.3数据的有效性
本次调查发送问卷4160份,回收4052份,其 中52份问卷由于被调查者的配合度和隐私观念, 数据完整性不够,或者与正常值偏差过大,对比分 析数据的有效性和完整性后将4000份问卷的结 果代码输人excel,以便进一步分析统计.数据涉 及合肥中心区人口10767人.
以下从被调查的居民年龄,居民职业,调查小 区居住类型分布,居民家庭收入分布四个方面分
析,对数据的有效性进行进一步论证. (1)居民年龄(图2)
35.00%
30O0%
250O%
薹20f)0%
15.00%
10.00%
5.O0%
O.00%
lO11.~202l~3O3】~4041~5051~6O60以上 年龄段
图2不同居住区位居民年龄段分布
从图2可以看出,调查者的年龄普遍分布在 21,50岁之间,在小于20岁及大于50岁年龄段 的分布三个圈层比例相近.二环外居民在21, 30岁年龄段中所占比例最高,占到32.4~/,随着 居民年龄的增加,所占比例递减,在31,40及41 "--,
50年龄段上都次之于居住在另外两个圈层的 居民.近年来,合肥经济建设及城市的飞速发展 吸引了大批青壮年劳动力,二环外相对低廉的房 价与租金是吸引他们居住的最主要原因,这与合 肥的现状基本吻合.
(2)居民职业
由表1可见调查居民的职业覆盖面十分广 泛,比例最高的是企事业单位职员,最低的为离退 休再就业人员.其中,工人在一,二环之间及二环 外所占比例较高于一环内,这是由工厂及产业集
中区主要分布在一,二环之间及二环外决定的;而 公务员,教师医生,科研设计人员,企事业单位这 些工作人员所占比例随着圈层外扩而逐渐减少而 递减,反映到就业设施岗位的配套上,可以看出岗 位密度随圈层外扩而递减;非工作人员中,中小学 生所占比例随圈层外扩逐渐递减,相反大专院校 学生比例却逐渐增加,这与中小学主要分布在市 中心,大学一般集中设置大学城,分布在离市中心 稍远的地区的现状吻合.
表1调查居民不同职业比例(%)
(3)居住阶层分布
由表2可见除保障性住房之外,其它三类住 房在一,二环之间分布最多,分别占到其总数的 52.5,57.1及66.7;保障性住房在二环以 外分布的较多,占到其总数的759/6.这和合肥市 目前居住小区类型比例基本吻合.
表2不同区位居民小区类型比例(%)
一
环内25.428.60.00.0 一
,二环之间52.557.125.066.7 二环以外22.014.375.033.3 总数100100100100
(4)家庭总收入
从表3可以看出,调查居民的家庭年收入主 要集中于2,12万元,在三个圈层内,除了<2万 的家庭,居民收人比例都随着居民收入的提高而 降低,总体而言,合肥居民家庭年收入呈现正态分 布,收入水平总体为中等收入水平.
由以上分析可以看出,此次调查人员分布均 匀,涉及到的人员层面也比较广泛,包括各个居住 阶层,收入阶层,职业,年龄等,调查出的数据具有 一
定的代表性,可以相对较为客观的反映合肥城 市居民出行的一般特征.
第3期陈熙:合肥市中心区城市居民出行特征研究——基于不同区位的研究57
表3不同区位居民收入比例分布
4结果与分析
4.1居民出行强度特征
4.1.1不同区位居民出行时耗
不同居民区位的居民出行时耗见表4,由表4 可以看出,处于一,二环之间的居民出行时间相对 比处于一环内和二环外的居民来说最短,出行时 间最长的是处于二环以外的居民.其原因是由于 一
,二环之间属于城市区位较好的地段,受市内交 通拥堵的影响相对市中心要小,就出行便捷程度 来看又比处于二环之外的居住要好;处于一环内 的社区,虽然受交通拥堵的影响比较大,但由于较 多的办公,学校,休闲,办事地点设置在周边,所以 相对二环以外的住区来说出行时间较少;二环之 外的道路出行较畅通,但由于大多周边配套不完 善,且居民工作上学及休闲地点距离居住点较远, 所以出行时间相对最长.
表4不同区位居民出行时间构成(min) 垦垡望堕查旦些笪
一
环内2O.6O12.9821.1915.43
一
,二环之间18.6811.7917.8316.37 三:!:!:!!1
4.1.2不同区位居民出行距离
不同居民区位的居民出行时耗见表5,从表5 可以看出,居民的出行距离从一环内到二环外逐 渐增加,平均增幅都为一公里左右,这是由于靠近 市中心的居民所居住的往往是成熟社区,经过长 期建设,住区周边商业服务设施配置也越完善,行 政办公及学校地点分布越密,相对居民出行距离 较短;而随着圈层的扩大,这些设施的分布密度也 逐步减少,出行时耗也相应有所增加. 表5不同区位居民出行距离构成(km) 一
环内4.761.975.083.12 一
,二环之间5.93.46.224.99 二环以外7.013.897.687.22 4.1.3不同区位居民出行次数
表6是不同区位居民出行次数构成,从表6 可以看出,处于一,二环之间的居民出行次数要多 于处于一环内和二环外的居民,一环内和二环以 外的居民出行次数基本相当,这也是与居住区所 处的区位条件有关的,一,二环之间的住区居民出 行较便捷,既少了市中心的汇集人口,又比二环外 地区的居民出行距离要短,因此较之一环内和二 环外的居民出行意向更强.
表6不同区位居民出行次数(次/周)
一
,二环之间6.062.792.141.69 二环以外5.602.221.661.10 4.2不同居住区位出行方式特征
表7是不同区位居民出行方式构成,从表7 可以看出,一环内,步行仍然是居民出行的主要方 式,占到总数的40.1,但随着居住圈层的不断 外扩,选择步行出行的人逐渐减少,而相应的选择 公交出行的居民逐渐增多,发展N---环之外,公交 出行已经代替步行占主导地位,占到总数的 29.4,相比一环内上升10个百分点,步行比 例减少到28,6;私家车出行比例变化不大,大 多在13左右;出租车出行一环内较多,占到总 数的9,一,二环之间及二环以外比例基本持 平,占到5左右;此外,以摩托车及自行车为工 具的出行随着圈层外扩都有小幅度提高. 表7不同区位居民出行方式比例(%) 究其原因,结合表5居民的出行距离构成,主 要是因为随着出行距离的增加,步行已不能满足 居民出行的需要,需要公交出行来支持;而对于出 租车出行来说,一环内大多出行距离较短,花费较 少,居民选择意向较大,但随着圈层扩大,出行距 离的增加,出租车出行的花费也相应增加,居民的 58安徽建筑x-._lk学院(自然科学版)第19卷 选择意向随之减少;摩托车及自行车出行由于其 随意性较大,也有部分人选择,且随着交通网络的 密集程度减少,选择的居民也相应小幅增加. 5结论
基于本文研究可知:
(1)处于一,二环之间的居民,出行意愿较高,
出行时耗较小,可见处于这一地段的小区,无论从 道路拥堵程度,出行便捷程度及小区周边道路公 建设施的设置上来说,相对于一环内集中向心力 对人群的吸引性及二环外设施配套的不完善都是 比较好的区域.
(2)在公交车的出行上,随着居住圈层的不断 扩大,出行比例逐步上升,可见城市居住地越往外 扩,城市居民对于公交的需求量越大,城市迫切需 要建立能够直接联系市中心及城市远郊的大运量 快速交通.
(3)处于二环以外的地区,无论从出行时耗, 出行距离上来说都是最长的,因此除了通过建立 快速交通以解决居民非弹性出行例如通勤出行问 题外,还要加强社区周边服务设施的建立,例如购 物,休闲活动场地,以缩短出行时长及距离. (4)步行出行在一环内的居民出行比例中占 了比较大的比例,出行距离较短,道路拥堵不利于 乘车出行都是其原因.
6未来交通模式发展建议
6.1建立合理的交通出行模式
针对合肥市居民出行特征,应建立合理的 交通出行模式,形成多种公交方式共同构成的 混合交通网络,继续完善BRT快速公交的建设, 增加线路已满足二环以外居民出行需要.轨道 交通的建设正在进行,其与快速公交相辅相成, 一
定程度上会缓解城市交通压力.同时在城市 组团内部优化公交道路网,扩大道路网覆盖范 围,减少重复线路,尽量使居民出行换乘次数减
少.此外,以而小汽车出行为主导的出行方式
在中国是不可行的,对其发展的限制可采取巴
黎,伦敦"内紧外松"的小汽车限制策略,在城市
中心区(二环内)大力发展公共交通,严格限制
小汽车出行;在城市外围对小汽车进行引导,使
其与公共交通和谐共存.
6.2建立城市静态交通系统
在合肥市居民出行比例中,步行等静态交通
出行仍占有很大比例,特别是在一环之内几乎占
到出行量的一半,应注重增加步行系统在道路系
统中的设置,切不可以牺牲步行空间为代价一味
追求机动车道的宽阔,这反而会使交通流混乱不
利于交通疏导.步行道可结合城市绿化设置,已
达到美化城市的目的.
6.3就近布置就业.完善公建配套
合肥市居民特别是二环外居民出行距离长,
时耗多这一现象表明,土地利用布局对城市交通
的影响至关重要,必须重视居住于就业岗位,商业
等生活服务设施的平衡,以减少长距离出行,避免
放射性线路上的"潮汐"现象,减少交通压力.
参考文献
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