陶九鵬

(中國公路工程咨詢集團(tuán)有限公司，北京 100089)

0 引 言

交通模型是一種主要以數(shù)學(xué)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(nèi)在規(guī)律和運行狀況的科學(xué)手段，是一門多學(xué)科理論，涉及交通工程學(xué)、社會人口學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、行為學(xué)、信息學(xué)等，運用數(shù)理方法和計算機(jī)軟硬件設(shè)備，對交通規(guī)劃、交通政策的實施、交通設(shè)施的建設(shè)、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(jié)果預(yù)測與分析技術(shù)。構(gòu)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?fàn)顩r

交通模型貫穿整個交通規(guī)劃的過程，根據(jù)分析與對象的差異，交通模型在應(yīng)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(yīng)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(nèi)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(nèi)部居民的出行，對城市內(nèi)部各功能區(qū)之間及其內(nèi)部的交通聯(lián)系進(jìn)行描述，分析城市內(nèi)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(wǎng)、軌道網(wǎng)、公交網(wǎng)等交通基礎(chǔ)設(shè)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(jìn)行，“四階段”城市交通需求預(yù)測模型因此而產(chǎn)生。交通預(yù)測模型依據(jù)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(yīng)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(gòu)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(chǎn)生實際出行行為個人進(jìn)行分析研究，分析個人的出行決策特征，預(yù)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(jì)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(jìn)四階段法結(jié)構(gòu)，經(jīng)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(yīng)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(chǔ)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(nèi)部居民的出行行為特征。出行鏈?zhǔn)侵妇用駷檫_(dá)到出行目的，按照時間順序?qū)⒍鄠€接連的出行行為進(jìn)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(jīng)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(xì)致的刻畫個人在出行過程中對出行行為產(chǎn)生影響的個人決策機(jī)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(gòu)建初期，將會依據(jù)特征對參與出行的人群進(jìn)行詳細(xì)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(xì)，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(yīng)數(shù)據(jù)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(jù)居交通調(diào)查結(jié)果，對參與出行的居民進(jìn)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(jié)構(gòu)、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(xué)地點。交通小區(qū)的劃分將擁有更精細(xì)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(jù)和出行的吸引數(shù)據(jù)。確定居民出行的目的地后，可根據(jù)家庭內(nèi)部成員情況，確定居民的出行方式。如家庭內(nèi)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(xué)生的出行方式則要考慮日常上學(xué)方式、學(xué)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(jié)合出行的生成、分布于方式劃分，可產(chǎn)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(gòu)建方法

過往交通模型的構(gòu)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(gòu)建則基于出行活動鏈(Activity Chain Based)進(jìn)行交通需求預(yù)測。以出行鏈方式構(gòu)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(guān)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?zhǔn)疽鈭D如圖1所示。

圖1 居民出行活動鏈?zhǔn)疽鈭D

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(jī)決策的特點。模型構(gòu)建過程中需對人群、出行目的、出行方式進(jìn)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(jīng)過各個目標(biāo)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(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)有關(guān)，包括交通的網(wǎng)絡(luò)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(jù)有關(guān)，包含根據(jù)出行特征劃分的居民分組統(tǒng)計數(shù)據(jù)、居民一日出行的出行鏈數(shù)據(jù)和交通小區(qū)內(nèi)居民根據(jù)工作、家庭情況的分類統(tǒng)計的數(shù)據(jù)。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(wù)水平有關(guān)。交通方式的劃分與各交通方式的阻抗矩陣有關(guān)。

宏觀交通模型的推演計算可得到以下三部分結(jié)果：(1)預(yù)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(yù)測分析城市居民的出行結(jié)構(gòu)，主要是不同出行交通小區(qū)內(nèi)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(wǎng)下道路負(fù)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(jī)動車受不同交通政策的影響產(chǎn)生的交通量變化。該結(jié)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(chǔ)設(shè)施規(guī)劃和改造、公交線網(wǎng)優(yōu)化調(diào)整、軌道交通客流預(yù)測、軌道交通與公交接駁整合提供研究基礎(chǔ)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(chǎn)生的交通影響評價。

4 結(jié) 語

本文簡介了宏觀交通模型的理論發(fā)展和構(gòu)建技術(shù)，分析了現(xiàn)有的出行鏈模型理論與應(yīng)用優(yōu)點，提出了出行鏈視角下的宏觀交通模型構(gòu)建方法與應(yīng)用領(lǐng)域。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、5G技術(shù)的發(fā)展，可獲取的數(shù)據(jù)源越來越多，時空數(shù)據(jù)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(xì)粒度建模分析進(jìn)行進(jìn)一步研究，探討基于多源時空數(shù)據(jù)的出行鏈分析和活動鏈分析的宏觀交通模型，構(gòu)建能更接近城市交通運行狀況現(xiàn)狀與未來的交通模型。