劉夢(mèng)琴

(長(zhǎng)安大學(xué)汽車(chē)學(xué)院，陜西 西安　710064)

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霧霾對(duì)居民出行方式選擇行為的影響研究

劉夢(mèng)琴

(長(zhǎng)安大學(xué)汽車(chē)學(xué)院，陜西 西安710064)

摘要：以北京市為例，運(yùn)用RP/SP組合調(diào)查方法向交通出行者發(fā)放500份調(diào)查問(wèn)卷，并利用非集計(jì)模型理論及方法，建立包括居民個(gè)人屬性、出行特性以及空氣污染程度在內(nèi)的三因素MNL模型，確定五種不同交通方式對(duì)常規(guī)地面公交的相對(duì)效用，最后得出霧霾天氣較正常天氣時(shí)的全交通方式分擔(dān)率和轉(zhuǎn)移率。

關(guān)鍵詞：交通工程；交通方式劃分；居民出行；MNL模型；霧霾

1MNL模型的建立和標(biāo)定

1.1MNL模型的構(gòu)建

假設(shè)Vin和εin相互獨(dú)立且均服從Gumbel分布，構(gòu)建城市居民出行交通方式選擇的MNL模型。

(1)

具體表達(dá)式為

(2)

式中：Pin為出行者n選擇第i種交通方式的概率，j為交通方式；An為出行者n所選交通方式的集合。

假設(shè)有K個(gè)可觀察變量共同決定效用的可測(cè)度部分V，一般用線性方程表示變量和效用之間的關(guān)系，則可得

(3)

式中：aj為第個(gè)交通方式固有的效用；xink為每個(gè)交通方式共有的觀測(cè)變量；bk表示第k個(gè)變量對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

利用最大似然估計(jì)方法，設(shè)yjn=1,否則，yjn=0，則可得到自然對(duì)數(shù)似然值的計(jì)算公式為

(4)

將式(4)代入式(5)中，對(duì)LL最大化可求解aj和bk的解。本文利用STATA軟件對(duì)模型進(jìn)行求解。

1.2選擇肢及特性變量的確定

為研究霧霾對(duì)居民出行全交通方式選擇行為的影響，本文選取自行車(chē)(包括電動(dòng)自行車(chē))(=1)、常規(guī)地面公交(=2)、軌道交通(=3)、出租車(chē)(=4)、私人小汽車(chē)(=5)這5種常用交通方式作為選擇肢進(jìn)行分析。由調(diào)查數(shù)據(jù)和式(4)可得到5種交通方式的選擇概率關(guān)系為

(5)

式(7)表示第i種交通方式對(duì)常規(guī)地面公交(i=2)的相對(duì)效用。初步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，選取顯著影響居民出行行為，能使選擇方案產(chǎn)生效用差異的因子，最終確定出行者個(gè)人屬性、空氣質(zhì)量等級(jí)以及出行者出行特性這三方面因素作為效用函數(shù)的特性變量。模型變量說(shuō)明見(jiàn)表1，模型變量設(shè)置情況見(jiàn)表2。

表1　模型變量說(shuō)明

表2　模型變量設(shè)置情況

1.3模型的參數(shù)標(biāo)定與檢驗(yàn)

首先采用STATA軟件中的符號(hào)函數(shù)編寫(xiě)對(duì)數(shù)極大似然函數(shù)，并標(biāo)定出多項(xiàng)Logit模型的參數(shù)。再應(yīng)用STATA多項(xiàng)Logistic模塊進(jìn)行參數(shù)檢驗(yàn)得到t檢驗(yàn)值。最終代入模型的變量及其標(biāo)定結(jié)果見(jiàn)表3。

表3　模型變量標(biāo)定結(jié)果

根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，從表4可以看出：大部分t檢驗(yàn)值的絕對(duì)值均大于1.96，即有95%的可靠度認(rèn)為所選特性變量會(huì)對(duì)選擇結(jié)果產(chǎn)生顯著影響。對(duì)模型整體優(yōu)越程度而言，McFadden決定系數(shù)ρ2和修正系數(shù)ρ-2的數(shù)值在0.2~0.4之間時(shí)，表明精度良好。本文所建模型ρ2=0.293，ρ-2=0.271，McFadden決定系數(shù)較高，達(dá)到較為理想的擬合結(jié)果。

利用式(5)代入各種交通方式的效用函數(shù)，可以得到不同空氣質(zhì)量下全交通方式的分擔(dān)率，如表4所示。

表4　不同空氣質(zhì)量對(duì)應(yīng)交通方式分擔(dān)率

1.4數(shù)據(jù)分析及建議

(1)霧霾天氣對(duì)選擇慢行交通出行的居民影響較大。出于對(duì)自身健康和安全的考慮，減少吸入含有PM2.5的污濁空氣，居民會(huì)轉(zhuǎn)而選擇公共交通出行(自行車(chē)_cons =-6.382，分擔(dān)率降低約5.2%)。

(2)霧霾對(duì)于女性居民的影響更大。調(diào)查中女性占31.2%、男性占68.8%，而選擇出租車(chē)和私家車(chē)出行的女性約占43.8%，且對(duì)應(yīng)Sex系數(shù)均為負(fù)值?？赡苡捎谂愿?jì)扇?，?duì)空氣污染更為敏感。

(3)霧霾嚴(yán)重時(shí)，會(huì)顯著影響居民的彈性出行。75%的調(diào)查對(duì)象會(huì)放棄彈性出行或縮短出行時(shí)間；認(rèn)為增加班次和提高到站準(zhǔn)點(diǎn)率能夠吸引居民乘坐公交車(chē)出行的約占65%，其次是提高車(chē)速、方便換乘。

(4)空氣污染嚴(yán)重時(shí)，居民可接受車(chē)外暴露時(shí)間變短(20 min以內(nèi)約占70% ，OT系數(shù)均為負(fù)值且顯著)。由于公交車(chē)換乘接駁不便，步行和等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，加之霧霾天氣能見(jiàn)度低、車(chē)速較慢、擁堵加重，導(dǎo)致公交準(zhǔn)點(diǎn)率下降，使得有意向乘坐公共交通的潛在群體(約占16.2%)，轉(zhuǎn)而乘坐軌道交通或出租車(chē)出行。

(5)由于私家車(chē)具有門(mén)到門(mén)的服務(wù)，可以有效隔離空氣污染，因而受到居民青睞；然而當(dāng)空氣污染嚴(yán)重時(shí)，交通擁堵也隨之加劇，出行時(shí)間大大增加，出于對(duì)時(shí)間成本的考量，部分私家車(chē)主會(huì)放棄私家車(chē)選擇公共交通出行(私家車(chē)_cons =-4.26)

2結(jié)語(yǔ)

重點(diǎn)研究了霧霾天氣對(duì)居民出行全交通方式選擇行為的影響，并得出5種交通方式的分擔(dān)率和轉(zhuǎn)移率，為霧霾天氣調(diào)整交通方式結(jié)構(gòu)、引導(dǎo)居民低碳高效出行，以及增加公共交通分擔(dān)率提供理論依據(jù)。若要了解不同種交通方式之間的相互影響特征，須結(jié)合出行者意向調(diào)查進(jìn)一步分析得到。

參考文獻(xiàn)：

[1]曹偉華，李青春.北京地區(qū)霧霾氣候特征及影響因子分析[C].風(fēng)險(xiǎn)分析和危機(jī)反應(yīng)的創(chuàng)新理論和方法——中國(guó)災(zāi)害防御協(xié)會(huì)風(fēng)險(xiǎn)分析專業(yè)委員會(huì)第五屆年會(huì)論文集，2012.

[2]陳小鴻，陳非，等. 群體出行的交通方式選擇行為研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版)，2010，34(5)：116-120.

[3]杜軼群. 霧霾對(duì)私家車(chē)主交通方式選擇行為的影響[J].中國(guó)公路學(xué)報(bào)，2014，27(7)：106-110.

Research on impact of haze on travel mode choice behavior for urban residents

LIU Meng-qin

(School of Automobile, Chang′an University,Xi′an,Shanxi 710064,China)

Abstract:Taking Beijing City as an example, referring to 500 copies of questionnaires of residents' daily travel data based on the RP/SP combined survey, and characteristic variables affecting mode choice and the method of getting its values were determined. Then the MNL model supported by the theory of disaggregate discrete choice model was established, which includes residents' personal attributes, travel characteristics and the air pollution, it is also concluded the different rate of travel mode in haze weather and normal weather.

Keywords:traffic engineering; travel mode choice; multinomial logit model; resident trip; haze

中圖分類(lèi)號(hào)：U491.11

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1008-3383(2016)01-0146-02

作者簡(jiǎn)介：劉夢(mèng)琴(1990-)，女，湖北咸寧人，碩士研究生，研究方向：智能交通與快速公交(BRT)。

收稿日期：2015-09-22