陳 思,干宏程,楊珍珍

(上海理工大學管理學院,上海200093)

GRIP對路徑選擇影響的離散選擇分析

陳 思,干宏程*,楊珍珍

(上海理工大學管理學院,上海200093)

探索了圖形式可變情報板(GRIP)對駕駛員路徑選擇行為的影響.采用意向調查法(SP)獲取駕駛員從兩條擁堵狀況不同的路徑中選擇路徑的行為數(shù)據(jù),采用離散選擇建模方法建立估計路徑選擇概率的二元Logit模型,揭示駕駛員對GRIP信息的響應行為規(guī)律.GRIP提供的路徑交通狀況信息分別用擁堵點與分流點的距離、擁堵路徑顏色來度量.調查選取上海市延安西路立交前實際存在的一塊GRIP,SP問卷為駕駛員構造了起終點之間含有兩條替換路徑的假想出行情境,借助SPSS軟件對采集的行為數(shù)據(jù)進行建模.分析表明,GRIP信息會影響駕駛員的路徑選擇行為,不同的信息內容對駕駛員路徑選擇行為的影響是不同的,駕駛員對GRIP信息中出現(xiàn)紅色特別敏感.此外,駕駛員的學歷、年行駛公里數(shù)等個體屬性也是影響駕駛員路徑選擇行為的因素.

城市交通;圖形式可變情報板;路徑選擇;離散選擇分析;意向調查;二元Logit模型

1 引 言

為了緩解交通擁堵,合理分配城市快速路上的交通流,各大城市都廣泛設置可變信息標志(VMS)對交通流進行誘導.對于有多條路徑交錯的路網(wǎng),文字型可變情報板提供的信息受限于字數(shù)而往往“一言難盡”.近年來,我國上海、北京、廣州、寧波、杭州、蘇州等城市采用了能以地圖(由發(fā)光元件組成的光帶)形式顯示道路網(wǎng)交通狀態(tài)的圖形式可變情報板(Graphical Route Information Panel,GRIP)[1].GRIP用圖形信息代替文本向出行者提供特定路網(wǎng)的交通狀況,具有一圖解千字的優(yōu)勢,讓駕駛員能一目了然.目前,國內外專家學者在GRIP對駕駛員路徑選擇影響方面的研究已有不少.Alkim[2]仿真實驗發(fā)現(xiàn)受試者對GRIP的理解度低于一般文數(shù)字信息可變情報板,但是受試者能很快學習熟悉圖形可變情報板.Andy[3]針對20種不同的GRIP進行模擬駕駛實驗,探討了駕駛員特性對GRIP的影響,發(fā)現(xiàn)駕駛員年齡、行駛里程數(shù)和閱讀能力對其理解 GRIP信息有很大影響. Gan[1]系統(tǒng)地提出GRIP面板的設計方法及行程時間預測模型.蔡凱仲[4]對GRIP進行實驗探討,發(fā)現(xiàn)路網(wǎng)型態(tài)與可變信息對受試者反應皆具有顯著影響,不同的信息組合對于駕駛員觀看標志的反應時間,以及對標志內容的理解程度有最直接的影響.干宏程[5]針對上海城市快速路交通誘導系統(tǒng),研究了提供交通信息條件下的途中改道行為.以往研究發(fā)現(xiàn)了一些影響駕駛員路徑選擇的因素,如駕駛員的閱讀能力、年齡和GRIP的型態(tài)等,但是很少有學者運用離散選擇分析方法建立GRIP信息響應模型.本文將結合上海實際使用的GRIP,運用離散選擇建模方法,確定影響駕駛員路徑選擇行為的駕駛員特性和GRIP信息因素,為相關部門設計和評價GRIP,優(yōu)化路網(wǎng)運行狀況提供政策啟示和技術參考.

以往信息響應行為研究主要借助意向調查法(SP survey)或實際行為調查法(RP survey)獲取駕駛員路徑選擇的行為數(shù)據(jù),然后借助數(shù)理統(tǒng)計或者先進的離散選擇分析(discrete choice analysis)來解析路徑選擇行為與提供的交通信息之間的關系[6-8].SP調查提供一組由幾條可替換路徑組成的假想情境給受訪者評估,并賦予這些可替換路徑一些需要檢驗的影響出行行為的特征變量,其優(yōu)勢是能控制選擇情境和進入模型的自變量,缺點是在現(xiàn)實中出行者的路徑選擇行為與SP調查中的選擇可能不一致.RP調查是理想的方法,但在實際操作中難以控制GRIP信息內容以滿足建模需要且調查成本高昂.故本文利用SP調查法獲取上海駕駛員在GRIP影響下的路徑選擇行為數(shù)據(jù),采用離散選擇分析方法對路徑選擇行為進行建模,量化路徑選擇行為與GRIP顯示內容的關系.

2 出行者路徑選擇行為的SP調查

采用問卷調查形式的SP方法,對GRIP影響下的路徑選擇行為進行調查.調查選取了上海高架快速路網(wǎng)中的一塊GRIP,此GRIP位于延安西路立交上游(由西向東).為貼近實際出行情境,SP問卷為駕駛員構造了起終點之間含有兩條替換路徑的出行情境,如圖1所示.GRIP信息板將向駕駛員提供前方道路信息,駕駛員根據(jù)GRIP的信息做出路徑選擇.本次調查共設計了6個GRIP情境,如圖2所示.6個GRIP情境中,“延安+南北高架”上沒有擁堵,內環(huán)高架上有擁堵出現(xiàn),且由兩個路徑屬性來表征其擁堵程度:(1)擁堵點與分流點(延安西路立交)之間的距離,分為遠、中和近三個水平;(2)擁堵路段的顏色,分為“黃”、“黃+紅”兩個水平.

SP調查時間為2012年4月6日到2012年4月15日期間,地點分別在虹橋機場和中山北二路加油站.隨機調查了168名駕駛員,最終得到132份有效問卷,于是共有792(132×6)個路徑選擇的樣本.調查內容包括兩部分:(一)駕駛員的個體屬性,包括駕駛員的社會經(jīng)濟屬性(如性別、年齡、駕齡、收入、性格以及是否為上海常住人口)、駕駛員的出行屬性(如車輛類型、開車出行主要目的、開車出行頻率、使用高架頻率和年行駛公里數(shù))、駕駛員使用交通信息方面的屬性(如獲取交通信息渠道、對GRIP的關注度、對上海高架路網(wǎng)的熟悉度、GRIP對駕駛員選擇路徑和改道的影響程度);

(二)駕駛員的路徑選擇.

圖1 SP問卷調查中構造的路徑選擇情景Fig.1 The stated preference survey of route choice

圖2 6種情景中GRIP顯示的內容Fig.2 Image contents of GRIP for six GRIP messages

3 SP數(shù)據(jù)初步分析

被調查的駕駛員中,女性占12.5%,符合一般女駕駛員較少的規(guī)律.年齡分布以 25-30(占22.6%)、31-40(占35.1%)和41-50(占23.8%)居多,平均年齡38.83歲.駕齡分布以4-5(占18.5%)、6-10(占24.4%)和11-20(占29.8%)居多,平均駕齡為11.4年.樣本的年齡分布與駕齡分布較好地覆蓋了駕駛員群體,對于模型估計而言有足夠的變異程度.從駕駛員的學歷看,高中(占29.8%)和大學(占49.4%)居多.駕駛員中有34.5%的人通過電子信息板獲取交通信息.而從對GRIP的關注程度看,總是會看(占35.7%)和經(jīng)常看(占44.0%)的居多.受訪者對上海路網(wǎng)非常熟悉和比較熟悉的分別達42.9%和37.5%.GRIP對選擇路徑或改道的影響程度方面,覺得GRIP有很大影響和有一定影響的駕駛員達到了38.7%和35.1%.

駕駛員在GRIP影響下的路徑選擇結果如表1所示.從表1可知,情景1、情景2和情景3中駕駛員選擇內環(huán)高架的百分比為63.64%、62.88%和 63.64%,非常接近且均超過50%;情景4、情景5和情景6選擇延安+南北高架的居多而且其百分比很接近,分別為82.58%、79.55%和78.79%.這說明當擁堵路徑顏色為黃色時,選擇繼續(xù)沿內環(huán)高架行駛的駕駛員較多,而當擁堵路徑顏色中有紅色出現(xiàn)時,大部分駕駛員會改道到延安+南北高架.擁堵路徑與分流點的位置為近、中和遠時,駕駛員選擇路徑的差別不大.

表1 出行情境中GRIP信息內容和路徑選擇的統(tǒng)計結果Table 1 Scenario design for stated preference questions

由表1的統(tǒng)計結果,我們已經(jīng)能夠得到擁堵路徑顏色、擁堵路徑與分流點的距離及路徑選擇概率之間的大致關系,但是我們尚無法把這一關系與駕駛員個體特征聯(lián)系起來.可以推斷,對不同人口統(tǒng)計學特征、駕齡和駕車類型的駕駛員來說,GRIP顯示的路徑擁堵信息的影響可能不同.接下去使用離散選擇分析方法,量化GRIP顯示的擁堵信息、駕駛員個體特征對路徑選擇概率的影響.

4 SP數(shù)據(jù)的離散選擇分析

4.1 建模方法

離散選擇分析方法[9]以隨機效用理論為基礎,假設作為行為主體的決策者總是從擁有多種選擇方案的選擇集中選擇效用最大的選擇項.本研究中,駕駛員的路徑選擇是二元選擇,因此我們采用離散選擇模型中的二項Logit模型進行多變量分析,量化路徑選擇與GRIP信息之間的關系.

假設交通出行者n(n=1,2,…,N)的選擇選項i(i=1,2,…,J)的效用為Uni.把Uin分解為兩部分,一部分為由可觀測變量Xkin(k=1,2,…,K)確定的效用確定項Vin,一部分為由不可觀測變量確定的效用隨機項εin,則

式中 N是出行者總量;J是選項總量;K是可觀測變量總量.

假定εin滿足獨立同分布的Gumbel分布,得到交通出行者n選擇選項i的概率為

如果假定效用確定項Vin是可觀測變量組成的向量Xin=(1,X1in,X2in,…,Xkin)T的線性函數(shù),參數(shù)向量β=(β0,β1,…,βk),則Vin可以表示為

把式(3)中的Vin代入式(2),得到基于線性效用的交通出行者n選擇選項i的概率如下:

式(4)確定的離散選擇模型就是線性效用的MNL模型[10].

4.2 模型估計結果及討論

SP調查中每位駕駛員回答6個問題,共有132個駕駛員,則共有792個樣本用于模型估計.采用SPSS軟件估計模型,當駕駛員行駛到分流點前方時,看到GRIP信息后有兩條路徑可供選擇,i=0表示選“內環(huán)高架”,i=1表示選擇“延安+南北高架”.將選擇內環(huán)高架作為基本選擇項,效用方程值設置為0.

表2是各變量的似然比檢驗結果.利用卡方檢驗估計結果,采用95%的置信度,考慮的解釋變量包括性別、年齡、駕齡、學歷、月收入、性格、是否為上海常住人口、用車類型、開車出行目的、開車出行頻率、使用高架頻率、每年行駛的公里數(shù)、獲取交通信息的途徑、對GRIP的關注程度、對上海高架熟悉程度、GRIP對駕駛員選擇路徑或改道的影響程度、擁堵點距離分流點的距離及擁堵路徑顏色.最終留在模型中的變量如表2所示,都獲得了顯著系數(shù).

表2 二元Logit模型的估計結果Table 2 Model estimation results

根據(jù)表2得出選擇“延安+南北高架”的效用函數(shù)V1:

利用式(5)可以計算不同駕駛員面對不同GRIP信息下的路徑選擇概率.例如一位有大學學歷的駕駛員,從虹橋機場出發(fā),前往同濟大學周邊某一地點,他每年大概行駛1.5萬公里,對上海高架路網(wǎng)比較熟悉并經(jīng)常通過電子信息板了解交通信息,且GRIP對他選擇路線或改道有很大的影響,當他行駛到延安西路立交前看到GRIP顯示為內環(huán)擁堵,擁堵路徑顏色為“紅+黃色”時,可得出他選擇繼續(xù)沿內環(huán)行駛的概率為14.85%,而改道到“延安+南北高架”的概率為75.15%.

根據(jù)模型的系數(shù)B進行分析如下:

(1)學歷.X1系數(shù)為負,這說明隨著學歷的提高,駕駛員繼續(xù)沿內環(huán)高架的意愿也增加了.

(2)年行駛公里數(shù).X2系數(shù)為正,說明隨著年行駛公里數(shù)的增加,駕駛員改道到南北高架的意愿也隨之增加.這是因為隨著年行駛公里數(shù)的增加,一方面駕駛員的駕駛經(jīng)驗有所增加,他們對上海路網(wǎng)的熟悉度也有所增加,這使得他們更愿意改道到“延安+南北高架”以避開擁堵,另一方面年行駛公里數(shù)增加也意味著駕駛員為遠距離出行者,駕駛員對路徑長度的增加不敏感,這也使得他們更愿意選擇暢通但稍遠的路徑.

(3)電子信息板.X3系數(shù)為正,說明使用電子信息板了解交通信息的駕駛員相較不使用的駕駛員更愿意改道到“延安+南北高架”上.這個與現(xiàn)實也很符合,一般使用電子信息板了解交通信息的駕駛員對其發(fā)布的信息比較信任,會根據(jù)信息板的內容做出路徑選擇,故當內環(huán)出現(xiàn)擁堵時這部分駕駛員傾向于改道到“延安+南北高架”上.

(4)對GRIP的關注度.X4系數(shù)為正,說明隨著駕駛員對GRIP的關注程度的增加,其改道到“延安+南北高架”的意愿也有所增加.這是因為經(jīng)?？碐RIP的駕駛員對GRIP比較信任,他們更傾向于根據(jù)GRIP的信息做出路線選擇.

(5)對上海路網(wǎng)的熟悉程度.X5系數(shù)為負,說明隨著駕駛員對上海路網(wǎng)熟悉度的增加,其改道到“延安+南北高架”的意愿會下降.這是因為隨著駕駛員對上海路網(wǎng)熟悉度的增加,他對上海路網(wǎng)中出現(xiàn)擁堵的地點和原因比較了解,故其面對擁堵時會采取比較靈活的策略,例如選擇走地面道路或在擁堵點上游下高架,然后在擁堵點下游上高架.

(6)GRIP對駕駛員選擇路徑或改道的影響. X6系數(shù)為正,說明隨著GRIP對駕駛員選擇路徑改道的影響度的增加,其選擇改道到“延安+南北高架”的可能性也增加.這與實際是相符的,GRIP對駕駛員選擇路徑的影響越大,其越有可能受GRIP影響而改道.

(7)擁堵路徑顏色.X7系數(shù)為正,說明相較于擁堵路徑顏色為黃色,擁堵路徑顏色為紅+黃色時駕駛員更傾向于改道到“延安+南北高架”.擁堵路徑為紅色時表示擁塞或出現(xiàn)事故,當駕駛員看到紅色時一般會避開,因為他們對“紅色”的發(fā)展態(tài)勢和延誤程度沒有把握.

(8)常數(shù).C系數(shù)為負,說明在不提供任何信息的情況下,駕駛員更傾向于選擇內環(huán)高架.這是因為內環(huán)高架相較于延安+南北高架較短;而且延安+南北高架是貫通東西+南北的大動脈,交通量很大且經(jīng)常出現(xiàn)擁堵;由延安高架轉南北高架還需要通過一個復雜的延安東路立交,故駕駛員更多選擇內環(huán)高架.

表2中Cox&Snell's R2和Nagelkerke's R2分別為0.244和0.329,說明本模型擬合比較理想.

5 研究結論

本文利用SP調查獲取上海駕駛員在圖形式可變情報板影響下的路徑選擇行為數(shù)據(jù),采用離散選擇分析對路徑選擇行為進行建模,建立了量化路徑選擇與GRIP顯示內容的關系的二元Logit模型.主要發(fā)現(xiàn)有:

(1)擁堵路徑顏色對駕駛員選擇路徑的影響很明顯,當擁堵路徑出現(xiàn)紅色時,大部分駕駛員選擇避開擁堵路徑.

(2)擁堵點與分流點的距離對駕駛員選擇路徑的影響不大.

(3)駕駛員學歷越高、對上海市高架路網(wǎng)越熟悉,改道的可能性越小.

(4)年行駛公里數(shù)越多、對圖形式可變情報板越關注、受圖形式情報板影響越大且使用電子信息板獲取信息的駕駛員越傾向于改道.

由于經(jīng)費、時間等限制,SP調查的樣本量不大.下一步研究將擴充樣本以得到更可靠的模型估計結果.

本文的研究在一定程度上揭示了GRIP對駕駛員路徑選擇行為的影響機理,所建的路徑選擇模型可以嵌入交通模型(軟件),以便考察GRIP對交通網(wǎng)絡運行效率的影響.

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Discrete Choice Analysis of Graphical Route Information Panel's Effect on Driver Route Choice Decision

CHEN Si,GAN Hong-cheng,YANG Zhen-zhen
(Management College,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

This paper examines the effect of Graphical Route Information Panel(GRIP)on drivers'route choice behavior.A stated preference survey is conducted to collect data on drivers'choice between two alternative routes with six hypothetical the GRIP messages.A binary discrete choice model is developed to quantify choices between two alternative routes.The GRIP messages are measured by color and the distance between the congested site and the detour point.The GRIP in this survey is a real-world one upstream of west-bound Yan'an Elevated Road in Shanghai,China.The SP survey contains six travel scenarios,and each of which includes two alternative routes between the origin and destination.The collected data in the SP survey are used to estimate the binary Logit model by SPSS.Main findings are obtained as that GRIP information has significant impacts on drivers'behavior;different GRIP messages have different effects on route choice decision,especially when red color exists.The social-economical attributes such as educationbackground,annual travelled distance are also elements that influence route choice.

urban traffic;graphical route information panel;route choice;discrete choice analysis;stated preference survey;binary Logit model

U491

A

U491

A

1009-6744(2013)02-0179-06

2012-10-23

2012-12-28錄用日期:2013-01-09

國家自然科學基金(51008195).

陳思(1988-),女,湖北應城人,碩士生.

*通訊作者:hongchenggan@126.com