摘要：本文通過簡化鄭州高新區(qū)的地理位置信息和已有的高新區(qū)交通發(fā)展規(guī)劃，選取能夠衡量區(qū)域交通狀況的交通效率指標，研究單車有無前后的出行方式的變化。分別考慮人口使用因素，商業(yè)區(qū)集中因素，地鐵接駁因素，結(jié)合共享單車在不同位置的占比分布情況，計算出綜合飽和度，并與現(xiàn)有的單車數(shù)量作比較?；趌ogit模型的單車需求上的較為合理的單車規(guī)劃數(shù)量和布置位置，調(diào)整單車布置的數(shù)量和位置。研究得出：共享單車能夠有效提高交通效率，并較少同時間段內(nèi)高峰期使用私家車的比例，對節(jié)能減排有積極的促進效果。但是目前單車的使用需求量大于已有的投放量，仍需加大投放力度。

關(guān)鍵詞：logit模型；飽和度；交通效率

共享單車既能保護環(huán)境，又能鍛煉身體，因此它在近幾年里迅速崛起，成為一種健康、綠色的出行方式，有效管理和使用共享單車以滿足人民群眾日益增加的出行要求，是本文多探討研究的主題。

一、模型分析

本文選擇幾個典型路段，選取早晚高峰期間車流集中呈現(xiàn)飽和流狀態(tài)的時候，比較有、無機非物理隔離設(shè)施路段下的最大交流效率，并以最大交通效率最高路段的交通組織形式進行道路規(guī)劃設(shè)計。

機非共同行駛在無機非物理隔離設(shè)施路段上，二者會產(chǎn)生摩擦干擾，致使安全性降低，通行能力和車輛運行速度下降，但同時，這種形式又節(jié)省了道路空間，充分利用了道路資源，最大交通效率用公式（1）表示：

（1）

其中：

N1—無機非隔離路段的最大交通效率；

Nc1—無機非隔離路段的機動車道通行能力；

Nb1—無機非隔離路段的自行車道通行能力；

d1—無機非隔離路段的機動車道數(shù)量；

wbe1—無機非隔離路段的自行車道有效寬度；

wd—整幅道路寬度。

有機非隔離路段的最大交通效率用公式（2）表示：

（2）

其中：

N2—有機非隔離路段的最大交通效率；

Nc2—有機非隔離路段的機動車道通行能力；

Nb2—有機非隔離路段的自行車道通行能力；

d2—有機非隔離路段的機動車道數(shù)量；

wbe2—半幅道路有機非隔離路段的自行車道有效寬度；

用下式（3）表示有機非隔離路段與無機非隔離路段最大交通效率的差值：

（3）

當R1=0時，對應(yīng)臨界道路寬度w'。當?shù)缆穼挾却笥趙'時，R1>0，即有機非物理隔離路段的最大交通效率高；同理，當?shù)缆穼挾刃∮趙'時，R1<0，即無機非物理隔離路段的最大交通效率。

可以看出，相比較于步行、公交車，自行車具有明確的使用范圍。在地勢平坦的城市，自行車的出行距離通常在2-7km出行時間通常在15-30分鐘，一般不超過40分鐘。假設(shè)最長出行時間按50分鐘，自行車車速按10km/h計算，最大出行距離為8km，但即使在5km范圍內(nèi)，自行車的出行比例都很低。實施運營共享系統(tǒng)的城市，自行車在短距離出行范圍內(nèi)出行比例高于未實施運營共享系統(tǒng)的城市。共享單車在市域內(nèi)景區(qū)及休閑商務(wù)區(qū)內(nèi)部將很好解決區(qū)域內(nèi)部短距出行問題。

二、飽和度分析

隨著共享單車的興起與發(fā)展，鄭州共享單車的投放總量已超過39萬輛，目前共享單車投放量取預(yù)估值為B。

由于共享單車使用用戶的不自覺性，會導(dǎo)致共享單車被破壞和被盜竊，那么這類單車就不能作為有效的供給，所以必須對其進行修正，乘以一個調(diào)節(jié)因子a，用來彌補最初時間的基數(shù)較小問題。調(diào)節(jié)因子的具體取值設(shè)定為1.02，因此最終得到修正的共享單車投放量為：

B'=B×Pl×a （4）

根據(jù)一些相關(guān)資料顯示，鄭州高新區(qū)共享單車用戶規(guī)模不斷增大，但通過分析，必須保持和市場投放量的時間一致，因此必須剔除“僵尸戶”，借助某些數(shù)據(jù)，修正共享單車用戶量熟悉模型為：

（5）

其中：

BD'表示修正之后共享單車用戶量；

vi表示某品牌的共享單車MAU數(shù)；

mi表示某品牌的市場份額數(shù)；

Ci表示同時注冊某APP和其APP的概率數(shù)；

b表示調(diào)整因子（其他未考慮因素導(dǎo)致的重復(fù)計算）。

查找相關(guān)資料可知，同時注冊兩個APP的概率為23.13%，調(diào)整因子假設(shè)為98%。根據(jù)摩拜單車和ofo官方公布的數(shù)據(jù)，摩拜單車每輛車的使用人數(shù)為12.74，ofo每輛車的使用人數(shù)為6.55人，其他品牌的平均為7 人，因此根據(jù)加權(quán)算術(shù)平均數(shù)的公式：

（6）

市場上每輛共享單車的平均使用人數(shù)為x，市場上的共享單車市場飽和度系數(shù)為：

（7）

所以，飽和度系數(shù)大于1說明市場上的共享單車投放量已經(jīng)超過了共享單車的有效用戶量，出現(xiàn)了飽和狀態(tài)。

四、多項式Logit模型建立

在該模型中出行者對于各種交通方式的選擇概率在[0，1]之間，且各種交通方式的總合為1。根據(jù)隨機效用理論，在出行方式有很多種的情況下，出行者會權(quán)衡各種出行方式帶來的方便與否，來選擇最適合的出行方式。假設(shè)現(xiàn)有An種出行方式可供第n個出行者選擇，選擇其中第i種出行方式的效用函數(shù)為：

（8）

其中：

Vin—表示第n個出行者選擇第i種出行方式，可以通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)以及計算得出的固定項，具有一定的規(guī)律性，可根據(jù)特征變量求出。

εin—表示第n個出行者選擇第i種出行方式，不可以通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)的計算得出的部分，是隨機變量，無法得出其確切的數(shù)值。

在確定各種交通出行方式的效用函數(shù)時，由于考慮的影響因素的不同，一般有多種函數(shù)表達方式，本文為了后期計算的方便程度，因此認為Vin與特征向量Xink之間的變化是呈線性關(guān)系，

（9）

其中：

Xink為出行者n選擇第i種出行方式的第k個變量值；

θk為未知參數(shù)。

五、結(jié)果分析

自行車的出行特征是可以滿足一般的短途出行，而且對于路況要求較低，可以在崎嶇的小路和比較狹窄的道路中自由騎行，這一點是其它公共交通很難辦到的。根據(jù)這些特點，可以在道路狹窄的老城區(qū)以及內(nèi)部出行較為頻繁的行政商務(wù)區(qū)配備一定數(shù)量共享單車租賃點，可以滿足其區(qū)域內(nèi)部的短途出行需求。而且最好安排自行車專用道和自行車交通出臺相關(guān)的法律，從法律上維護騎行者的權(quán)利與提升自行車出行安全保障。

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作者簡介：李鑫鑫（1997.10.30-）女，漢族，河南省許昌市，身份證號：411023199710303026，本科生，研究方向：水文與水資源工程