多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究

  本文关键词：多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究，由笔耕文化传播整理发布。

第 22 卷 2 期 第 2009 年 3 月
文章编号 :100127372 (2009) 0220087206

中 国 公 路 学 报 China Journal of Highway and Transport

Vol . 22 . 2 No Mar. 2009

多模式公交

信息服务条件下的出行 方式选择行为研究
胡 1 ,滕 1 ,高云峰2 ,周雪梅1 华 靖

( 1. 同济大学 交通运输工程学院 ,上海 201804 ; 2. 同济大学 电子与信息工程学院 ,上海 201804)

摘要 : 为了科学评价多模式公交信息服务对出行方式选择行为的影响 ,基于超级交通网络理论 ,从 出行链的角度分析了多模式公交信息服务对出行方式选择的影响机理 ,并在构建巢式 Logit 出行 方式划分模型的基础上引入行程时间可靠度因子改进效用函数 ; 根据上海市某郊区得到的显性偏 好调查数据 ,利用极大似然法对巢式 Logit 模型进行参数标定后 ,对有无多模式公交信息服务条件 下的出行方式分担率进行了计算和对比分析 .研究结果表明 : 多模式公交信息服务能够有效引导 轿车及其他个体机动化出行方式向多模式公交系统转移 ,提高了公交出行比例 .研究结果可为大 城市公共交通信息系统的改善和建设提供决策支持 . 关键词 : 交通工程 ; 出行方式选择 ; 超级交通网络理论 ; 多模式公交信息服务 ; 显性偏好调查 中图分类号 : U491. 12 文献标志码 :A

( 1. School of Traffic and Transpo rtation Engineering , To ngji University , Shanghai 201804 , China ; 2. School of Elect ro nics and Info rmation , Tongji U niversity , Shanghai 201804 , China)

收稿日期 :2008206202 基金项目 : 国家自然科学基金重点项目 (70631002) ; 国家自然科学基金青年基金项目 (70601022) 作者简介 : 胡 (19792) ,女 ,四川遂宁人 ,工学博士研究生 , E2mail : huhua1979 @126. co m . 华

Abstract : In o rder to scientifically evaluate t he influences of integrated multi2modal t ransit informatio n service ( IM TIS ) o n t ravel mode choice behavio rs , aut hors fir stly analyzed it s influence mechanism based o n t raffic hyper2network t heory f ro m t he point of view of t rip chain. imp rovement of t ransit informatio n system in big cities. t ransit informatio n service ; revealed p reference survey
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Seco ndly , a nested Logit choice model was developed and t ravel time reliabilit y factor was

int roduced to adjust t he value of vital at t ribute variables of t he utilit y f unctio n. Lastly , t he nested Logit model was calibrated by maximum likelihoo d met ho d based o n data f ro m a revealed p reference survey co nducted in t he suburb of Shanghai , and usages of vario us t ravel mo des wit h is effective to shif t part t ravels f ro m p rivate modes to t ransit modes and t hus imp roves share and wit ho ut IM TIS were respectively co unted o ut and co nt rasted. The result shows t hat IM TIS ratio s of t ransit . Outco mes of t his research can p rovide decisio n support fo r t he develop ment and Key words : t raffic engineering ; t ravel mode choice ; t raffic hyper2net work t heory ; multi2modal

Research on Travel Mode Choice Behavior Under Integrated Multi2modal Transit Inf ormation Service
HU Hua1 , TEN G J ing1 , GAO Yun2feng2 , ZHOU Xue2mei1

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中 国 公 路 学 报 2009 年

0

引 言

1

影响机理解析

随着中国大城市机动化进程不断加快 , 轿车出 行量迅猛增长 ,由此带来一系列的交通 , 环境及能源 问题 .为有效降低轿车的出行比例 , 北京 , 上海 , 广 州等大城市加快公共交通线网及枢纽的建设 , 形成 了以轨道交通为骨架 , 常规公交为主体的多模式公 共交通网络 .但是 ,由于运营管理协调不力 , 集成信 息服务提供不足 ,各自独立运行的多模式公共交通 网络并没有形成一个 "无缝" 系统 , 换乘不便严重制 约了多模式公交的网络化运输效率 ,因此 ,公共交通 系统的整体服务水平和吸引的客流量并没有得到显 著提高 .先进的公共交通系统 ( A P TS) 的不断发展 使公交信息采集 , 处理及发布技术趋于成熟 ,为多模 式公共交通系统改造提供了全新平台 .如何科学评 价多模式公交信息服务对居民出行方式选择行为的 影响成为亟待解决的问题 . 对于提供信息条件下的出行行为研究 , 各国的 已有研究成果多数集中在信息对出发时刻 , 出行路 径的作用和影响方面 , 而对于信息对出行方式选择 的影响 ,相关研究成果较少[ 1 ] .国外比较典型的研 究成果中 , Kenyo n 等 [ 2 ] 通过调查分析 , 认为覆盖出 行链的公交联合出行信息服务能够实现出行者出行 方式向公交系统的最佳转变 , 但是并未建立模型进 行定量评价 ; Ho ng 等 [ 3 ] 利用巢式 Logit ( 简称 NL ) 模型研究了信息对出行目的地 , 出行方式和路径选 择行为的综合影响 , 但是没有考虑多模式信息服务 对出行方式选择的影响 , 更未考虑中国大城市特有 的混合交通流条件下的居民出行选择特征 .中国学 者对于出行方式选择的研究大都基于多项 Logit ( 简 称 MNL ) 模型和改进 NL 模型 ,但是较少考虑信息 , 特别是多模式信息联合发布对出行方式选择的影响 作用[ 425 ] . 本文中笔者立足于中国大城市混合交通流的现 实情况 ,利用 NL 模型深入研究多模式公交信息服 务对出行方式选择行为的影响和作用 .首先从出行 链的角度基于超级网络理论分析多模式公交信息服 务对出行方式选择的影响机理 ; 接着建立 NL 模型 , 进行出行方式划分 , 并引入行程时间可靠度因子对 效用函数进行改进 ; 最后基于上海市某居民小区获 得的显性偏好 ( RP) 调查数据进行模型参数估计 ,利 用该模型预测提供轨道交通2常规公交协调时刻表 信息后的出行方式分担率 , 并与现存的实际出行方 式分担率进行对比分析 .

出行者的交通方式选择主要受到 3 类因素的影 响 : 个体特征 , 出行特征和交通方式特征 .这 3 类因 素共同决定出行者的出行效用 , 从而影响出行方式 的选择结果 .信息对出行方式选择的影响主要体现 在对交通方式特征的影响上 .目前 , 中国大城市居 民在选择出行方式时通常考虑如下交通方式特征 : 出行时耗 , 出行费用 , 出行便利性 , 出行安全性 , 出行 舒适性[ 6 ] .不同的信息服务内容及信息提供方式会 对上述交通方式特征产生不同的影响 , 从而直接或 间接地影响居民的出行方式选择结果 . 1. 1 多模式公交信息服务 多模式公交信息服务是指在 A P TS 条件下 , 以 多模式公交运行管理关键技术 ( 公共交通优先控制 技术 , 公共交通实时调度技术 , 信息发布技术 ) 和信 息平台为支撑 ,面向出行者的整条 OD 出行链 ,在同 一个信息载体上同时提供与 2 种或 2 种以上公交方 式相关的集成信息服务 .与仅提供 1 种交通方式的 信息服务相比 ,多模式公交信息服务降低了组合交 通方式出行者获取公交信息的成本和难度 , 能够面 向出行链为出行者提供集成信息以实现 "无缝" 换 乘 ,因此会对出行者的出行方式选择产生以下影响 : ( 1) 在出行前 , 使出行者方便地获得可比较 , 多 种可替代公共交通方式的出行信息 , 从而通过提前 规划出行安排增强对整条出行链的主动可控性 , 有 利于降低出行时耗 ,提高出行便利性 . ( 2) 在出行中 , 为出行者提供集成协调 , 同步联 动的实时公交信息服务 , 可使出行者方便地更改出 行路径或出行方式 , 从而获得更高质量的公共交通 出行服务 . 基于超级交通网络的影响机理 笔者引入超级交通网络理论更深入地解析多模 式公交信息服务对出行方式选择行为的影响机理 . 超级交通网络是指包含多种交通方式的交通网络 , 利用超级交通网络不但可以研究出行者选择交通方
1. 2

式和出行路径的行为 , 还可以分析出行者在不同交 通方式间的转换行为 [ 7 ] .传统的交通网络定义为 G( N , E) , 其中 N 为节点集 , N = { v1 , v2 , …, v n } , v i ( i = 1 ～ n) 为交叉口 , 站点或枢纽的节点 ; E 为路 段集 , E = { e1 , e2 , …, en } , ei ( i = 1 ～ n) 为连接相邻节 点间的路段 . 超级交通网络则由 T 种不同的子交通网络组 成 , 它通过增加虚拟路段来表示 2 种交通方式的连通


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第 2 期 ,等 : 多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究 胡 华 性.其定义为 Gt ( N t , Et ) , 其中 t ∈T , N t ∈N , Et ∈E. 随着中国大城市规模的快速扩张 , 长距离出行 需求不断增长 , 越来越多的出行依赖于多种交通方 式的组合 .综合考虑各种交通方式在相同出行区间 内的可竞争性 , 选取公共汽车 ( b ) , 摩托车 ( 或电动 自行车) ( m) , 轿车 ( c) 作为方式选择集 , 它们与轨道 交通 ( r ) 一起构成 OD 出行链上的 3 种出行方式组 合 , 即 b + r , + r , + r .提供多模式公交信息服务 m c 前的超级交通网络见图 1 .

89

从图 2 可见 , 提供多模式公交信息服务后 , 由于 避免了在公交出行链上换乘节点处候车 , 不仅使路 段 r →rb 上的费用降为 0 , 而且消除了公共汽车与轨 道交通之间的虚拟换乘路段 tb →tr , 从而使现有各 自独立运行的多模式公交网络整合成为一体化运行 的 "无缝" 系统 .

2

出行方式划分

图1
Fig. 1

提供多模式公交信息服务前的超级交通网络
Traff ic Hyper2net work Without Multi2modal Transit Information Service Traff ic Hyper2net work with Multi2modal Transit Information Service

图 1 中 , r 为起始点 , s 为终讫点 ; rb ,b 表示公 t 共汽车停靠站 ; rm , 与 rc , 分别表示摩托车 ( 或电 tm tc 动自行车) 与轿车的停靠点 ; tr ,r 表示轨道交通换 s 乘枢纽 .各路径上的费用包括换乘步行时间 , 换乘 候车时间 , 停车费用 , 停车时间 .考虑到换乘步行时 间主要取决于换乘距离 , 与多模式公交信息的提供 与否无关 , 因此笔者假设多模式公交网络设计合理 , 各种交通方式之间实现零换乘 , 则换乘路段上的费 用就仅包括换乘候车时间 , 停车费用和停车时间 . 另外 , 为简化问题 , 将换乘路段上的费用放在各种交 通方式的子网络 ( b , 和 c) 中处理 , 因此在计算各种 m 交通方式的效用函数时就必须包含相应换乘路段上 的费用. 在提供多模式公交信息服务后 , 公交出行者在 出行前就能获得公共汽车与轨道交通的协调运行信 息 , 从而可以通过合理安排出行时刻 , 避免在公共汽 车停靠站和轨道交通换乘枢纽内候车 .提供多模式 公交信息服务后的超级交通网络见图 2 .

本文中选择 NL 模型进行出行方式划分 .由于 NL 模型考虑了各选择枝之间的相关性 , 对具有相 似性的各选择枝进行了分类 , 能够克服 MNL 模型 所具有的与其他选择无关 ( IIA ) 特性 , 因此该模型更 接近于实际情况 . 2 . 1 NL 模型 NL 模型各选择枝之间的关系可以描述为树状 结构 , 在树的节点分叉处又可以看作一个独立的简 单 Logit 模型 , 包括双项 Logit ( BNL ) 模型和 MNL 模型 , 因此 NL 模型与简单 Logit 模型可以看作是 包含和被包含的关系 .在图 1 所示的超级交通网络 中 , 交通方式选择集包含公共汽车 , 摩托车或电动自 行车和轿车 .由于摩托车 ( 或电动自行车) 和轿车具 有私人交通的共性 , 因此两者组成虚拟选择枝 —— — 私人交通 A , 而公共汽车则属于与私人交通相对立 的虚拟选择枝 —— — 公共交通 B .设各选择枝及虚拟 选择枝的效用分别用 U j ( j = m ,,) , i ( i = A , ) c b U B 表示 , 相对应的效用值确定项则分别为 V j , i , 则本 V 文中双层 NL 模型的交通方式分层结构及其对应的 出行效用见图 3 .从图 3 可见 , 笔者设计的 NL 模型 包含 2 个 BNL 模型 .

图3
Fig. 3

双层 NL 模型分层结构

经推导 ( 公式推导过程见文献 [ 8 ]) 得到公共汽 车, , 轿车 摩托车 ( 或电动自行车 ) 的出行比例 Pb , Pc , m , 见式 ( 1 ) P exp (λ b ) V Pb = λ exp (λ b ) + [ exp ( bV m ) + exp ( bV c ) ] / b V
Pc = ( 1 - Pb )

图2

提供多模式公交信息服务后的超级交通网络

Fig. 2

Pm = 1 - Pb - Pc

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Structure of Two2level Nested Logit Model

exp ( bV c ) exp ( bV c ) + exp ( bV m )

( 1)



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中 国 公 路 学 报 2009 年 最后得到的非线性方程采用 Newto n2Rap hso n 法求 解 .所得非线性方程及其求解过程见文献 [ 9 ] .

λ 式中 : 为与同时考虑上 , 下层效用概率项方差相对 应的参数 ; b 为只与下层有关的效用概率项方差相 λ λb 对应的参数 , 且 b ≥ [ 9 ] . , 反映了上 , 下层中各选 择枝的效用误差之间的独立程度 . 2 . 2 改进的效用函数 可靠度是指系统能够在规定的条件和规定的时 间内实现预定功能或目标的概率 .行程时间可靠度 是从量和质 2 个方面评价路径的行程时间 , 即行程 时间的长度和变异性 , 对于公交车而言 , 它可用准点 率 ( 可通过抽样调查获得 ) 来表征 ; 对于个体交通而 言 , 可用路径行程时间可靠度来表示 , 其定义为行程 时间小于某定值的概率 , 计算公式见式 ( 2) τ p ( ≤ t0 ) = Φ[ ( t0 a ∈Q

3

实例分析
RP 调查

3. 1

选取上海市郊区某轨道交通换乘枢纽 ( 上海南

站) 轿车吸引范围内的某居民小区 ( 距离上海南站约 6 km) 实施 RP 调查 .在居民小区与上海南站之间 存在公共汽车 , 轿车和摩托车 ( 或电动自行车 ) 3 种 出行方式之间的竞争 , 且上海南站基本实现了各种 交通方式之间的零换乘 , 目前该小区居民出行仅能 获得公共汽车的发车间隔信息 .已知轨道交通发车 间隔为 15 min , 公共汽车平均发车间隔为 10 min . 为保证参数估计的精度 , 共抽取 500 个样本 ( 居民) 实施调查 , 调查内容包括个人日均收入 , 到达上海南 站换乘轨道交通所需的费用 ( 分别为公交票价或燃 油费和停车费) , 在乘时间 , 候车时间及选用的交通 方式 .表 1 为其中的 2 个样本数据调查结果 .
表1 居民出行 RP 调查样本数据
Tab. 1 Sample Data from Revealed Preference Survey of Resident Travel
X j1 X j2 X jc

μ ∑ )/
a

a ∈Q

σ ∑]
2
a

( 2)

τ 式中 : 为路径 Q 的行程时间 ;μ 为路段 a 的行程时 a 2 间期望值 ;σ 为路段 a 的行程时间方差 .利用 RP a
2 调查数据可以计算得到调查样本的 μ 和σa , 而后可 a

计算得到路径 Q 的行程时间小于某定值时间 t 0 的 可靠度 . 根据对中国大城市居民的出行调查显示 , 出行 费用和出行时间是居民在选择出行方式时的主要考 虑因素 , 因此选取费用收入比 , 在乘时间 , 候车时间 作为特性变量构建效用函数 .此外 , 在中国大城市 的混合 , 拥挤道路交通情况下 , 公交车运行的准点率 和轿车路径行程时间的可靠度都比较低 .为了科学 地评价混合交通行驶环境下多模式公交信息服务对 出行方式选择的影响 , 笔者引入了行程时间可靠度 因子对在乘时间进行修正 , 使结果更接近于实际效 用值 .考虑路径行程时间可靠度的改进效用函数计 算公式见式 ( 3) j =θ1 X j1 +θ2 X j2 +θ X jc +θ R j X jt +θ X jw V j j c t w
( 3)

调查 内容 样本
1

日均收 选择 入/ 元 枝
b c

选择 结果

X j t / min

X jw / min

0 0 1 0 0 1

0 1 0 0 1 0

0. 189 0. 461 0. 132 0. 161 0. 182 0. 065

17. 50 8. 54

10. 50 7. 50 8. 50

52. 9

b

m b c

20. 40 18. 20 8. 36

样本
2

11. 60 6. 50 7. 80

124. 0

c

m

19. 50

3. 2

NL 模型的参数估计

基于上述 RP 调查数据 , 对选择枝 m , 及虚拟 c

式中 : X j1 , j2 为常数项特性变量 , 表示式 ( 3 ) 中未能 X 给出的选择枝 j 的其他各种因素影响的总和 ; X jc ,
X j t , jw 为非常数项特性变量 , 分别为选择枝 j 的费 X

选择枝 A 构成的下层 BNL 模型进行参数估计 .首 先把参数 b 融入θk ( k = 1 , 2 , c ,t ,w ) , 相当于设 b =
1 , 通过编程求得 V m , c 和 V A 的表达式 , 见式 ( 4) V
V m = - 0 . 174 - 0 . 423 X mc - 0 . 018 5 Rm X mt -

用收入比 , 在乘时间和候车时间 ;θ1 ,j2 为常数项特 j θ 性变量的未知参数 ;θ ,t ,w 分别为费用收入比 , 在 c θ θ 乘时间价值和候车时间价值的未知参数 ; R j 为选择 枝 j 的在乘时间可靠度因子 , 其值为准点率或路径 行程时间可靠度的倒数 . 最后 , 需要对 NL 模型进行参数估计 .由于 NL 模型由多个 BNL 模型或 MNL 模型组成 , 因此其模 型结构比 MNL 模型更为复杂 , 新增的上 , 下层参数 进一步加大了参数估计的困难 .因此本文中采用适 应性强且易操作的极大似然估计法进行参数估计 ,

. 066 4 X mw 0 . 066 4 X cw 0
e ∑
j Vj

V c = - 0 . 131 - 0 . 262 X cc - 0 . 018 5 Rc X ct -

( 4)

V A = ln

= ln ( e

Vm

V + e c)

将 RP 调查得到的特性变量值代入式 ( 4) , 计算

出虚拟选择枝 A 的效用值确定项 V A , 然后对虚拟 选择枝 A , 组成的上层 BNL 模型进行参数估计 , B 求得上层参数λ= 0 . 82 , 得到 V b 的表达式 , 见式 ( 5) b = - 1 . 356 X bc - 0 . 018 5 Rb X bt V

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第 2 期 ,等 : 多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究 胡 华 . 066 4 X bw 0
( 5)
Tab. 4
出行方式

91

表4

出行分担率对比
出行分担率/ %

从上述参数估计结果中不难发现 , 候车时间参 数值θw 均为在乘时间参数值θt 的 3 . 5 倍左右 , 这也 j j 与乘客的直观感觉时间相接近 . 3 . 3 对比分析 取 RP 调查所得各项数据的平均值作为选择枝
j 的特性变量值 .根据从上海南站公共汽车调度中

Comparisons of Share Ratios
出行分担率 变化率/ %
47. 09 - 24. 25 - 15. 02

单方式公交信息 多模式公交信息 服务拟合值 服务预测值
44. 32 30. 33 25. 35

公共汽车 轿车 摩托车 ( 或 电动自行车)

30. 13 40. 04 29. 83

心获得的数据资料 , 取公共汽车的在乘时间可靠度 因子 Rb = 1/ 0 . 68≈1 . 471 , 并利用式 ( 2 ) 计算得到轿 车, 摩托车 ( 或电动自行车) 的在乘时间可靠度因子 Rc = 1 / 0 . 85≈1 . 176 , m = 1 / 0 . 93 ≈ 1 . 075 .利用式 R
( 1) , ) , ) 计算出单方式公交信息服务条件下各交 (4 (5

从表 4 可以看出 ,提供多模式公交信息服务后 , 调查区域内居民的公共交通出行比例有明显提高 , 在一定程度上会引导轿车及其他个体机动化出行方 式向多模式公交系统转移 .

通方式的出行分担率拟合值 , 并与实际调查值进行对 比 , 结果见表 2 .
表2 单方式公交信息服务条件下的出行分担率
Tab. 2 Share Ratios of Unimodal Transit Information Service
出行方式 公共汽车 轿车 摩托车 (或电 动自行车)
0. 134 19. 86 8. 03 29. 83 28. 29 5. 44

4

结 语
( 1) 提供多模式公交信息服务能够引导个体交

费用 收入比
0. 156 0. 112

在乘时 候车时

出行分担率/ % 相对误差
8. 58 8. 92

间/ min 间/ min 拟合值 调查值
17. 25 8. 32 11. 05 7. 88 30. 13 40. 04 27. 75 43. 96

由表 2 可知 ,由于考虑了各选择枝之间的相关 性和实际交通流行驶条件而具有较好的拟合精度 , 因此建立的 NL 模型适合于预测提供多模式公交信 息条件下该居民小区的未来出行分担率 . 如本文第 1. 2 节所述 , 在 A P TS 条件下 , 提供 协调时刻表信息能使公共汽车出行者的候车时间下 降为 0 ,并且公共汽车的准点率也将提高到 0. 95 以 上 ,因此提供多模式公交信息服务后 ,公共汽车的在 乘时间可靠度因子 R′ = 1/ 0. 95 ≈ 1. 053 .假设总出 b 行需求不变 ,多模式公交信息服务条件下各交通方 式的出行分担率预测值见表 3 .
表3 多模式公交信息服务条件下的出行分担率
Share Ratios of Multi2modal Transit Information Service
费用 在乘时 收入比
0. 156 0. 112 0. 134

通出行方式向公共交通出行方式的转变 , 一定程度 上优化了城市居民出行结构 .尤其对于大城市郊区 的通勤轨道交通 ,由于发车间隔较长 ,提供多模式公 交信息显著提高了公交出行比例 .本研究成果可以 为大城市公共交通信息系统的改善和建设提供决策 支持 . ( 2) 由于获取大量调查数据存在困难 ,本文中仅 选取了影响出行方式选择的部分因素构建效用函 数 ,并且没有考虑信息提供方式上的差异 .考虑更 多的影响因素 , 利用改进 NL 模型以 及隐 性偏 好 ( SP) 和 RP 相结合的调查方法与参数标定方法 , 研 究不同的信息内容和信息提供方式下多模式公交信 息服务对居民出行方式选择行为的影响 , 这些都将 是下一步研究的方向 . 参考文献 : References :
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Tab. 3

出行方式 公共汽车 轿车 摩托车 ( 或 电动自行车)

可靠度 因子

候车时

出行分担率 预测值/ %
44. 32 30. 33 25. 35

2006. [2]

间/ min
17. 25 8. 32

间/ min
0. 00 7. 88 8. 03

1. 053 1. 176 1. 075

19. 86

[3]

单方式与多模式公交信息服务条件下不同交通 方式的出行分担率对比结果见表 4 .

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  本文关键词：多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究，由笔耕文化传播整理发布。