摘要:本文针对我国城市轨道 交通 网络 覆盖率低的特点，提出采用网络标识确定轨道交通的空间布局。综合考虑各种交通方式的特点及其运输网络的连通程度，提出基于交通分配算法中路线选择模型，且考虑轻轨线网布局的城市客运交通方式划分 方法 。
关键词:方式划分;网络标识;路线选择模型;轨道交通
0前言
城市交通规划中的方式划分是交通需求预测的重要组成部分，其模型的预测精度直接 影响 到交通需求 分析 的结果[1]。合理、客观的交通方式划分预测能够为优化城市未来交通运输结构提供 科学 的决策依据[2]。
国外学者早期主要从集计的角度 研究 交通方式划分 问题 ，20世纪50年代 发展 起来的pugetsound分类预测模型是美国最早的交通方式分担率预测模型之一[3]。 20世纪60年代，很多学者提出了“转移曲线法( shift curve method) "，该方法在60,70年代得到了广泛的 应用 。美国、英国、加拿大等国都有成套的城市公共交通与私人交通的转移曲线[4][5]。20世纪70年代以来，以mcfadden为代表的一批学者将 经济 学中的效用 理论 引用过来，并以概率论为基础，从非集计的角度对方式划分问题展开了研究[6]。
无论是集计还是非集计方式划分模型，都是从宏观上研究各交通方式的比例结构，无法考虑各交通方式的空间布局及可接触程度问题。轨道交通是未来城市客运交通结构的主题，但是我国大城市的轨道交通 目前 (近期)只是成线成环，还没有形成便利的运输网络。现有的方式划分模型无法考虑轨道网络覆盖程度的影响，不能对轻轨方式准确地作出预测。因此，笔者提出了考虑轨道交通布局的客运交通方式划分方法。
1基本思路
与发达国家相比，我国地铁、轻轨交通方式起步较晚，很多城市没有地铁、轻轨等交通方式，即使北京、上海等经济发达、地位重要的特大城市，其地铁和轻轨交通方式也没有形成发达的连通网络。与此类似，其他目前没有地铁或轻轨的城市，其规划的地铁、轻轨线路初期也以线段或环状的单线形式出现。对于地铁和轻轨方式，其出行比重只能由其线网连通交通区间的od出行量决定，因此，轨道交通布局对其承担的出行比重具有决定性作用。
为考虑城市交通网络中的轨道交通有效布局，解决城市中的地铁、轻轨等方式划分问题，本文采用交通分配法进行交通方式划分 计算 。其基本思路是将全方式的出行od量采用分配法进行交通分配，通过分配，进行od点对间的出行路线选择，计算出各路径上的交通阻抗值及各条路径的分配权重。通过效用函数调用各出行路线上的阻抗值，计算各交通方式的广义效用，并以计算的广义效用为控制指标，确定各条路径各交通方式的出行分担率。综合考虑区间各出行路径上的方式分担比例及路径分配权重，并对其累计求和，可得到交通区间各交通方式的出行比重。通过各个区间的各交通方式出行量计算，得到交通区间的各交通方式的出行量。
2模型假定与网络标识
2. 1基本假定
(1)每个od点对间的出行只进行一次方式选择，不包括步行—公交车、公交车—地铁等组合交通方式选择;
(2)公交线网连通各个交通小区，且各交通小区的公交惩罚时间相同;
(3)根据现状调查数据确定对应城市步行和自行车的最大出行距离，当区间出行距离大于调查的步行和自行车的最大出行距离时，则认为步行和自行车的相应出行比重为0。
2. 2网络标识
为了表示各交通区出行时的地铁或轻轨交通方式的可接触程度，需要在整个交通网络上进行地铁、轻轨线路的特殊标识，以表明能够决定地铁和轻轨有权参与方式划分的od点对范围。
用有向图g( n, l)表示城市交通网络，其中n为网络节点集合(即交叉口或交通小区质心)，l为有向弧集合(即路段)。为了标识地铁或轻轨线路的连通程度，引入0-1变量，当，σ=1时，表明有向弧具有供轻轨交通方式选择的权利，但是只有当od点对间出行路线的所有有向弧都具备，σ=1时，od点对间才能进行轻轨交通方式选择。
3 模型基本形式及程序设计方法
3. 1出行路线选择模型
城市道路网是一个复杂的相互连通的运输网，因此一对起始/终迄节点之间的出行路径有多条。一对起迄点之间的最短路线只有一条，尽管出行者在交通区内分散就近出行，但是一对起迄点的有效出行路径是确定的，一般数目不超过8-10条。
在大型网络中，网络错综复杂，人直接参与路径的确定是比较困难的。本文采用通过反复迭代寻找od点对之间的有效路径的启发式方法，将od点对之间的有效路径列出来，然后以各路径的交通阻抗为指标计算各出行路径的选择概率。有效路径概率选择模型的基本形式如下:
式中:p ( r, s,k)为交通区:与交通区、间的od量在第k条路径上的分配率;
r( k)为第k条路径上的出行路权(行驶距离);
r-为各出行路径上的平均出行路权(行驶距离);
m为有效出行路线条数;
θ为分配参数。
θ为无量纲参数，它反映了出行者在选择路径时造成路权大小判断误差的程度。由于在分配模型中采用了相对路权(r( k) /r)，故参数的变化范围相当稳定，仅与可供选择的出行路线数目有关。对于通常的城市交通网络，θ在3. 00一3. 50之间[7]。
3. 2路线出行方式计算
决定出行者各路线上选择交通方式的主要因素有:出行者的 社会 经济特征、出行特征和各种交通方式的特征等。按照宏观交通方式划分预测的logit概率模型，假定对各种交通方式的选择是以各种方式的广义效用为基础，以一定的概率关系构造的，其函数形式如下:
式中:p( k, i)为第k条路线上第i种方式的分担率;
c( j, k)为第k条路线上第j种方式的广义效用;
n为交通方式的数目;
σ为轨道交通布局连通度系数，当σ=1时，
表示出行路线上可有轨道交通方式可供选择。
3. 3区间出行方式计算
根据有效概率选择模型获得交通区间各路径的分配权重及采用logit模型获得每条出行路线上的方式分担比重后，综合考虑二者关系，对其积求和。即可得到对应交通区的方式划分比重。因此，交通区间的交通方式计算模型如下:
式中p ( r,s,i)为交通区r与交通区s间的第i种方式的分担率;
p( r, s, k)为交通区r与交通区s间的od量在第k条路径上的分配率;
p( k, i)为第k条路线上第i种方式的分担率;
m为交通区r与交通区s间有效出行路线总数。
3. 4模型程序设计方法
为了方便上述方法的程序设计，木文提出了相应的程序设计方法，具体如下:
(1)初始化路网，输人网络几何信息表、路权表及全方式od表;
(2)计算各节点间的最短路权，并令i等于出行起点号r；
(3)判断节点i的有效路段及有效出行路线k;
(4)计算有效路段[i, j]的边权lw[i, j];
(5)判断是否已到出行终点、:若到达终点则以某一有效路段终点j代替i，否则返回(2)。
(6)计算有效出行路线的边权lk;
(7)计算有效出行路线的od量分配率;
(8)对有效出行路线的进行判断，计算有效出行路线的各交通方式分担率;
(10)判断是否是最后一od点对:若是最后一od点对则停止计算，否则，返回步骤(2)。
4模型 应用
某区域分为三个 交通 区，交通 网络 中有8条路段连接5个节点。各路段都允许步行、自行车、公交车、私车、出租车交通方式出行，且节点1与节点2的路段(图中1,2节点间的双线路段)允许轻轨交通方式出行。各路段的路权如图1所示。
4. 1区间路线分配率计算
由前所述，对于城市道路交通网络，θ的取值范围在3. 0一3. 5，故在此取θ＝3. 25，代入模型进行计算。根据多路径交通分配模型计算出交通区间各出行路线的分配率，具体见表1。
4. 2区间交通方式分担率计算
根据式(2)及各交通方式与路权的效用关系，计算各条出行路线的各交通方式分担率如表2所示。
应用式(3)进行计算，得到交通区各方式的出行分担率，如表3所示。
5结语
交通方式划分预测是进行城市交通结构优化的重要依据。本文针对轨道线网不能覆盖所有运输网络 问题 ，提出了考虑轨道布局的交通方式 研究 方法 。该方法通过有向弧网络标识来确定城市轨道网络的空间布局，并综合考虑居民出行路线选择的 影响 ，确定区间各交通方式的出行比例。此法简单明了，能够较好地解决我国轨道交通的方式划分问题。
参考 文献
[1]裴玉龙，马骥，盖春英.交通规划与路网规划〔m〕.哈尔滨 工业 大学出版社.2003, 1.
[2]金安，毛保华.交通方式选择模型与应用研究日j.内蒙古公路与运输1997, 7.
[3]王正.广义logit交通方式划分预浏方法[j1 .同济大学学报.1999, 6
[4]denis bolduc. a practical technique to estimate multinomial probit models in transportation. transportation research partb 33, 63一79. 1999.
[5] daganzo, c. f. multinomial probit: the theory and its ap-plications to demand forecasting. academic press, newyork. 1979.
[6] joffre swait. choice set generation within the generalized ex-treme value family of discrete choice models. transportation research part b35, 643一666. 2001.
[7]王炜，徐吉谦，李旭宏等.城市交通规划 理论 及其应用[m].东南大学出版社1998. 9.
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