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出行距离分布模型及参数研究

石飞 陆振波

石飞, 陆振波. 出行距离分布模型及参数研究[J]. 交通运输工程学报, 2008, 8(2): 110-115.
引用本文: 石飞, 陆振波. 出行距离分布模型及参数研究[J]. 交通运输工程学报, 2008, 8(2): 110-115.
SHI Fei, LU Zhen-bo. Research on trip distance distribution model and parameter[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2008, 8(2): 110-115.
Citation: SHI Fei, LU Zhen-bo. Research on trip distance distribution model and parameter[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2008, 8(2): 110-115.

出行距离分布模型及参数研究

基金项目: 

国家973计划项目 2006CB705500

详细信息
    作者简介:

    石飞(1978-), 男, 江苏扬州人, 南京大学讲师, 博士, 从事城市与区域交通规划研究

  • 中图分类号: U491.1

Research on trip distance distribution model and parameter

More Information
    Author Bio:

    Shi Fei(1978-), male, PhD, lecturer, +86-25-83596902, fly.stone@163.com

  • 摘要: 为研究城市交通规划中出行距离的分布特征, 在一定假设条件下, 运用概率统计理论推导出行距离的概率分布函数形式, 用10座城市的居民出行资料对其进行拟合, 验证了该假设条件的合理性, 分析了函数参数的相关影响因素, 如城市规模、城市形状和交通结构等, 对其进行量化与非线性回归, 得到出行距离的概率分布函数的一般形式, 最后, 就不同规模城市分析了分布函数参数的取值范围。研究结果表明: 出行距离的分布符合瑞利分布, 特大城市和大中城市分布函数参数的取值范围分别为0.035~0.076和0.042~0.100。

     

  • 图  1  瑞利分布函数基本形态

    Figure  1.  Basic form of Rayleigh distribution function

    图  2  瑞利密度函数基本形态

    Figure  2.  Basic form of Rayleigh density function

    图  3  瑞利曲线对比

    Figure  3.  Comparison of Rayleigh curves

    表  1  出行距离累积分布1

    Table  1.   Cumulating distribution 1 of trip distance

    距离/km 湖州 昆山 沈阳 扬州 张家港
    < 1 0.003 0 0.001 5 0.000 5 0.001 0 0.004 1
    < 2 0.083 6 0.075 1 0.020 3 0.048 3 0.059 4
    < 3 0.235 0 0.206 1 0.042 0 0.174 2 0.109 0
    < 4 0.397 1 0.394 3 0.144 8 0.270 4 0.298 7
    < 5 0.529 5 0.530 8 0.172 6 0.451 4 0.343 5
    < 6 0.644 4 0.685 9 0.262 3 0.564 0 0.482 7
    < 7 0.696 0 0.726 2 0.285 3 0.666 3 0.530 0
    < 8 0.777 3 0.821 4 0.472 4 0.758 4 0.662 5
    < 10 0.854 5 0.870 3 0.552 9 0.879 1 0.752 4
    < 12 0.905 7 0.929 3 0.754 9 0.925 3 0.883 0
    < 14 0.920 9 0.944 4 0.807 3 0.946 3 0.903 6
    < 16 0.941 5 0.955 1 0.923 7 0.958 2 0.919 1
    < 18 0.947 2 0.957 9 0.947 5 0.962 4 0.928 7
    < 20 0.955 8 0.965 1 0.987 6 0.969 6 0.961 5
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    表  2  出行距离累积分布2

    Table  2.   Cumulating distribution 2 of trip distance

    距离/km 蚌埠 常德 濮阳 苏州 铜陵
    < 1 0.000 0 0.002 2 0.012 2 0.002 3 0.000 5
    < 2 0.022 0 0.047 2 0.051 7 0.057 1 0.058 6
    < 3 0.075 1 0.110 1 0.097 5 0.131 3 0.121 8
    < 4 0.206 7 0.266 1 0.326 2 0.223 7 0.319 1
    < 5 0.295 6 0.331 7 0.363 5 0.335 5 0.381 1
    < 6 0.405 1 0.462 1 0.467 4 0.422 5 0.501 8
    < 7 0.463 4 0.517 7 0.502 7 0.479 1 0.549 3
    < 8 0.689 4 0.682 0 0.688 8 0.580 8 0.695 8
    < 10 0.745 4 0.765 1 0.752 8 0.715 8 0.758 0
    < 12 0.864 3 0.876 3 0.886 4 0.822 8 0.862 6
    < 14 0.892 5 0.895 4 0.901 0 0.861 7 0.887 2
    < 16 0.929 7 0.919 2 0.932 6 0.899 5 0.920 3
    < 18 0.934 6 0.925 5 0.933 1 0.912 8 0.929 5
    < 20 0.945 2 0.937 1 0.945 9 0.933 5 0.943 1
    < 22 0.948 4 0.940 1 0.948 7 0.941 7 0.948 7
    < 24 0.960 6 0.954 4 0.962 0 0.962 5 0.960 3
    < 26 0.961 8 0.960 1 0.963 1 0.966 0 0.962 6
    < 28 0.962 5 0.960 3 0.966 3 0.969 7 0.965 3
    < 30 0.963 6 0.962 1 0.971 8 0.970 6 0.967 3
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    表  3  10座城市的拟合结果

    Table  3.   Fitting results of ten cities

    城市 分布函数 R2
    蚌埠 F(r)=1-exp(-0.016 835r2) 0.993
    常德 F(r)=1-exp(-0.018 765r2) 0.984
    湖州 F(r)=1-exp(-0.032 065r2) 0.975
    昆山 F(r)=1-exp(-0.034 447r2) 0.975
    濮阳 F(r)=1-exp(-0.019 310r2) 0.969
    沈阳 F(r)=1-exp(-0.010 305r2) 0.981
    苏州 F(r)=1-exp(-0.015 725r2) 0.978
    铜陵 F(r)=1-exp(-0.020 375r2) 0.966
    扬州 F(r)=1-exp(-0.026 510r2) 0.994
    张家港 F(r)=1-exp(-0.019 150r2) 0.970
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    表  4  10座城市基本信息

    Table  4.   Basic data of ten cities

    城市 y=λ 建成区面积/km2 建成区面积平方根x1/km 城市形状系数x2 公交出行比例/% 私家车出行比例/% 公交车出行与私家车出行的比值 比值对数x3
    昆山 0.068 94 26 5.099 0.777 7 3.82 1.71 2.233 9 0.349 1
    濮阳 0.038 62 27 5.196 0.707 1 8.20 1.97 4.162 4 0.619 3
    张家港 0.038 30 31 5.568 0.523 7 5.25 3.73 1.407 5 0.148 5
    铜陵 0.040 75 33 5.745 0.810 5 10.75 0.62 17.338 7 1.239 0
    常德 0.037 53 42 6.481 0.761 9 16.88 1.19 14.184 9 1.151 8
    扬州 0.053 02 45 6.708 0.788 7 4.31 1.13 3.814 2 0.581 4
    湖州 0.064 13 50 7.071 0.798 1 6.31 3.58 1.762 6 0.246 1
    蚌埠 0.033 67 52 7.211 0.813 9 23.68 0.36 65.777 8 1.818 1
    苏州 0.031 45 156 12.490 0.741 9 6.44 0.81 7.950 6 0.900 4
    沈阳 0.020 61 271 16.462 0.619 3 18.80 2.72 6.911 8 0.839 6
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    表  5  不同类型城市交通结构建议值

    Table  5.   Suggestion values of traffic structures for different type cities

    交通方式 体力型交通方式 机动化交通方式
    步行 自行车 摩托车 出租车 单位车 私家车 公交
    第1阶段(交通结构发展期) 大城市与特大城市 25~35 20~30 3~5 2~5 2~3 3~8 20~30
    中小城市 30~40 30~45 5~8 1~3 2~3 1~5 5~10
    第2阶段(交通结构成熟期) 大城市与特大城市 20~30 10~20 2~5 10~20 30~45
    中小城市 25~35 15~30 1~3 1~3 15~25 5~10
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    表  6  不同类型城市的参数值

    Table  6.   Parameter values of different type cities

    城市类型 x1 x2 x3 λ
    第1阶段 第2阶段 第1阶段 第2阶段
    小城市 3.16~4.47 0.800~1.000 0.000~1.000 -0.700~-0.300 0.049~0.099 0.081~0.116
    中等城市 4.47~7.07 0.800~1.000 0.000~1.000 -0.300~-0.155 0.046~0.097 0.075~0.105
    大城市 7.07~14.14 0.800~1.000 0.400~0.845 -0.155~0.400 0.042~0.085 0.053~0.098
    特大城市 14.14~20.00 0.800~1.000 0.400~0.845 0.400~0.650 0.035~0.076 0.040~0.076
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  • 收稿日期:  2007-08-26
  • 刊出日期:  2008-04-25

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