丘建棟，劉 恒，金雙泉，段仲淵

(1.深圳市城市交通規(guī)劃設計研究中心有限公司，廣東深圳518021；2.廣東省交通運輸規(guī)劃研究中心，廣東廣州510100)

區(qū)域交通模型建設思考
——以廣東省綜合交通模型為例

丘建棟1，劉 恒1，金雙泉2，段仲淵1

(1.深圳市城市交通規(guī)劃設計研究中心有限公司，廣東深圳518021；2.廣東省交通運輸規(guī)劃研究中心，廣東廣州510100)

中國區(qū)域交通一體化迫切需要開展區(qū)域交通模型研究，而傳統(tǒng)交通模型建模方法在數據基礎、調查方法上的不適用性造成區(qū)域交通模型的研究多停留于理論層面。打破傳統(tǒng)的交通建?；A數據需求，明確多層次空間模型體系，依托高速公路聯網收費數據，鐵路、水運、航空等監(jiān)測數據構建廣東省綜合交通模型。闡述在有限基礎數據的背景下廣東省綜合交通模型框架、路網設置特點、交通分區(qū)方法、出行頻次模型、目的地選擇模型、區(qū)域貨運模型等建模的關鍵技術方法。

綜合交通模型；區(qū)域交通模型；出行頻次；目的地選擇；聯網收費數據；廣東省

隨著中國城鎮(zhèn)化進程的快速發(fā)展，突破行政邊界、謀求區(qū)域一體、優(yōu)化城市分工成為城市規(guī)劃未來發(fā)展趨勢。城市空間結構正在由單個城市向城市群、都市圈等區(qū)域組團形態(tài)演變，而區(qū)域交通系統(tǒng)是區(qū)域一體化發(fā)展的重要支撐與有力保證。由于區(qū)域交通系統(tǒng)規(guī)劃、重大區(qū)域交通設施規(guī)劃建設、區(qū)域交通系統(tǒng)節(jié)點重點改善等項目具有影響范圍廣、投入資金大的特點，構建區(qū)域交通模型為其提供科學的定量支持具有重要意義。

1 區(qū)域交通模型研究現狀

國際城市開展了大量區(qū)域交通模型建設的研究與實踐，而中國的相關研究整體較少。為分析區(qū)域出行特征，預測出行需求，掌握主要城市之間的交通量及公路、鐵路、航空等交通方式的出行分擔率，評價已有交通設施運行效果，美國多個州建立了州際交通模型，包括紐約州[1]、加利福尼亞州[2]、威斯康星州[3]、俄亥俄州[4]、佛羅里達州[5]等；韓國、瑞士等國家建立了覆蓋全國的交通模型[6-7]。此外，為評估新建或規(guī)劃區(qū)域交通項目的效益，美國、日本等國家也開展了區(qū)域交通需求專項研究，例如加利福尼亞州灣區(qū)高鐵客流及收益預測研究，日本評估連接東京、名古屋、大阪的東海道新干線的城際交通需求預測模型。

中國交通研究起步相對較晚，對區(qū)域交通需求研究成果較少。文獻[8]以深圳市交通調查數據為基礎，對城市對外出行調查方法、對外出行需求模型、需求預測的決策分析等進行探索與研究；文獻[9]介紹了區(qū)域與城市交通模型整合的方法流程，從理論上論述了區(qū)域交通模型的建模思路；文獻[10]對省域模型的功能進行了詳細論述。但在工程實踐中，中國尚無覆蓋省域或類似范圍交通模型的成熟研究成果。

國內外對于區(qū)域交通建模方法主要有傳統(tǒng)的四階段集計交通模型與基于離散數據的非集計模型兩類。四階段模型是應用最為普遍的交通需求預測方法，但存在集計偏差、對外部條件變化敏感度低等固有缺陷，特別是在分析不同于城市通勤出行的區(qū)域交通方面存在更大的不適應性。而非集計模型擁有諸多集計模型無法比擬的優(yōu)點，被日益廣泛應用于城市交通模型與區(qū)域交通模型研究，以出行頻次模型、目的地選擇、方式選擇、路徑選擇替換原有的四階段模型，從個體、家庭角度進行精細化模型分析。但非集計模型需要大量翔實的基礎數據，數據的獲取難度極大地限制了該方法的實踐應用。

2 區(qū)域交通模型建設挑戰(zhàn)

區(qū)域交通模型在構建過程中面臨模型體系架構、研究方法與數據基礎等問題。

2.1 確定區(qū)域交通模型的功能及不同空間層次的模型體系

交通模型逐步由單一層次向區(qū)域，城市宏觀、中觀、微觀等多個空間層次發(fā)展。因此，確定模型功能及厘清模型架構，特別是區(qū)域交通模型與城市交通模型的關系，是研究區(qū)域交通模型構建的基礎與前提。區(qū)域交通模型研究主要可分為兩類：

1）構建涵蓋城市交通模型的一體化區(qū)域交通模型，區(qū)域長距離出行、城市日常出行均為研究對象。例如，美國依據距離將出行分為短距離、長距離出行，前者主要為日常出行，采用傳統(tǒng)城市交通模型的建模方法；后者多為商務、探親等低頻次出行，采用出行頻次等非集計模型。

2）區(qū)域交通模型、城市交通模型等多個層次交通模型為相互獨立的模塊，其研究側重各不相同。例如，日本針對城際軌道交通、高速公路等區(qū)域交通設施的規(guī)劃、建設，構建針對性的區(qū)域交通模型。

2.2 確定適合中國的區(qū)域交通模型

研究對象方面，交通模型可分為基于人(物)與基于車的模型(見表1)。前者對于社會經濟、交通供給、交通政策等因素變化具有更強的敏感性，對現實的擬合度更好，建立的交通模型更為準確、合理，體現在交通需求預測的全過程，特別是交通方式劃分。但基于人(物)的模型需要翔實的基礎數據，且建模相對煩瑣復雜。后者則多應用于公路模型，可通過簡單的增長率法、回歸模型進行交通生成預測，依托基礎年OD矩陣進行簡易的交通分布預測，建模簡單、基礎數據需求低。相較于基于人(物)的模型，基于車的模型難以呈現準確的交通分布與方式劃分。

研究分區(qū)尺度方面，根據行政區(qū)劃可分為城市級、區(qū)縣級、街鎮(zhèn)級或更小尺度。從應用角度考慮，城市通常不適合作為研究分區(qū)單元。區(qū)縣級與街鎮(zhèn)級分區(qū)尺度各有利弊：長途汽車客運站、火車站等基本以區(qū)縣為單位配置，且分區(qū)數量少、參數標定簡單、運算效率高；基于街鎮(zhèn)分析可與城市交通模型分析結果銜接，且可對發(fā)達地區(qū)、欠發(fā)達地區(qū)區(qū)別分析。

表1 基于人(物)的模型與基于車的模型比較Tab.1 Comparisons of person/goods-based model and vehicle-based model

分析方法方面，可采用集計分析模型與非集計分析模型。傳統(tǒng)四階段模型具有方法成熟、建模簡單、數據需求相對較少的特點，但在區(qū)域交通出行方面存在一定的不適用性。非集計模型具有集計模型不可比擬的優(yōu)點，特別是對于非日常的低頻次區(qū)域出行。

2.3 充分利用有限數據、挖掘大數據構建區(qū)域交通模型

數據是模型參數標定、有效性檢驗等的基礎。美國等國家已形成成熟完備的數據采集、統(tǒng)計、存儲、共享標準與機制，為區(qū)域交通模型構建奠定良好基礎。中國隨著大數據的發(fā)展，數據采集、存儲、共享等日益受到重視，但總體水平仍偏低。具體表現為：1)數據采集、統(tǒng)計、存儲過程中尚未形成統(tǒng)一標準，導致不同單位、地區(qū)調查的數據難以聯合使用；2)數據壁壘仍然較為嚴重，數據流通、共享依然困難；3)數據采集技術與投入較為落后，導致數據種類、準確度等存在不足。

城市交通模型構建過程需開展居民出行調查、流動人口調查、核查線調查、貨運調查等綜合交通調查。而在大區(qū)域范圍開展綜合交通調查存在周期長、經費高等問題，因此區(qū)域交通模型構建必須在充分利用有限數據的基礎上，進行針對性的補充調查，并挖掘、應用交通大數據。

3 廣東省綜合交通模型構建

3.1 模型體系架構

綜合分析一體化與模塊化模型的特點，且考慮到研究區(qū)域較廣、數據基礎匱乏，一次性構建一體化模型體系費用與難度較大。廣東省綜合交通模型總體采用一體化的模型體系，將其中的城市交通模型、區(qū)域交通模型等組成部分模塊化，通過制定模型坐標、道路與分區(qū)等標準，實現城市交通模型成果模塊化導入。

式中：U指Urban，意為城市內部；S指Suburban，意為市區(qū)以外、省域以內，即郊縣；E指External，意為廣東省以外；U—U指城市內部出行，由傳統(tǒng)的城市交通模型預測確定；U—S指市區(qū)與郊縣間出行，出行起訖點通常屬于同一個城市；S—S指省內跨郊縣出行；U/S—E指省內

廣東省綜合交通模型包括三部分：1)城市內部模型，即傳統(tǒng)的城市交通模型；2)省內區(qū)域出行模型，指出行的起訖點均在廣東省內的跨區(qū)出行；3)對外(過境)出行模型，指出行起訖點中一端在省內、一端在省外，或者兩端全在省外、但從省內經過。其中，省內區(qū)域出行模型為廣東省綜合交通模型的研究重點，由于城市交通模型成果為直接導入結果，因此下文的廣東省綜合交通模型均指省內區(qū)域出行模型及對外(過境)出行模型。

模型計算公式為對外出行，即出行的起訖點中一端在省域內部，另一端在省域外部；E—E指省外過境出行，結合廣東省的地理位置、路網結構等，過境出行主要是香港、澳門與內地其他省市間的南北向出行，東西向的過境出行較少。

按照出行的主體可分為客運模型與貨運模型?？瓦\模型包括城市內部客運、城際客運、對外客運；貨運模型包括城市內部貨運、城際貨運、對外貨運、樞紐貨運。從出行方式分析，城市交通模型中客運涉及的交通方式主要為步行、自行車、小汽車、公共汽車、軌道交通等；貨運交通方式通常為中小型貨車。跨區(qū)與對外出行中，客運涉及的交通方式主要有小汽車、長途客運班線、火車、輪船、飛機；貨運通常采用貨車、火車、輪船、飛機(見圖1)。因此，區(qū)域交通模型比城市交通模型涵蓋更為廣泛的交通方式。

3.2 數據基礎

區(qū)域出行具有距離長、頻次低、時間分布分散、時間跨度長、交通方式多樣化等特點。依托單一項目在廣東省域組織傳統(tǒng)交通調查在人力及資金投入等方面都難以實現。

廣東省綜合交通模型構建以城市總體規(guī)劃、廣東省統(tǒng)計年鑒數據、部分城市的居民出行調查數據、部分城市對外通道OD調查數據等為依據。其中，居民出行調查數據、城市對外通道OD調查數據均為歷史數據，重點提取各類地區(qū)居民長距離出行數據、SP調查數據等。

除上述傳統(tǒng)數據外，廣東省綜合交通模型還采用以下數據：

1）高速公路聯網收費數據。

隨著高速公路大規(guī)模建設與道路信息化水平的提升，多省市建立了高速公路網收費管理系統(tǒng)，形成聯網收費區(qū)域。聯網收費數據具有實時性好、精確性高的特點(見表2)。根據車輛核載人數、核載重量、軸數，廣東省高速公路聯網收費數據中的通行車輛分為5類收費。以道路實載率調查及一般公路OD調查為補充，可獲取廣東省域道路機動車出行OD矩陣及準確的高速公路斷面流量數據，應用于交通生成、交通分布、交通方式劃分及交通量分配等交通需求分析的全過程。

2）鐵路、水運、航空數據。

除傳統(tǒng)的城市交通系統(tǒng)，區(qū)域交通模型還涉及公路(含城市道路)、鐵路、航空、水運等復雜綜合交通運輸系統(tǒng)，依靠傳統(tǒng)的交通調查手段難以獲取各方式的準確數據?；阼F路系統(tǒng)、水運系統(tǒng)、航空系統(tǒng)導出的鐵路、水運、航空出行數據，經過聯合挖掘可獲得多方式出行OD、校核出行生成與方式劃分。

3.3 交通網絡與分區(qū)

3.3.1 交通網絡

區(qū)域交通模型的道路網包括城市道路與公路網絡、長途汽車班線、鐵路網絡、水運網絡、航空網絡(見表3)。廣東省內道路包括城市次干路及以上等級道路、縣道及干線公路，省外僅包括省道和國道。分析長途客運班線、鐵路、水運、航空網絡與出行特征，將長途客運班線、鐵路、水運、航空網絡按照類似城市公共汽車、軌道交通的線路系統(tǒng)處理(見圖2)。

3.3.2 交通分區(qū)方法

區(qū)域交通模型交通分區(qū)需要考慮幾點因素：1)數據的可獲取程度；2)出行距離；3)道路網的疏密程度；4)模型分析的必要性、精確性與計算復雜程度的平衡。中國人口、社會、經濟等指標的統(tǒng)計邊界為行政區(qū)，但區(qū)縣一級較街鎮(zhèn)一級數據獲取更便利；與城市交通模型相比，區(qū)域交通模型的出行距離長，且出行總量較小，路網更為稀疏；區(qū)域交通模型的計算復雜性較大，且對小區(qū)域的計算精度要求低于城市交通模型。因此在交通參數標定過程中，交通分區(qū)確定為區(qū)縣級別?？紤]到區(qū)域交通模型與城市交通模型成果的銜接與聯合使用，區(qū)域交通模型在模型有效性驗證及預測過程中以街鎮(zhèn)為分區(qū)單元更為合適。

在研究城市交通的過程中，城市中心區(qū)、外圍農村及二者之間的城鄉(xiāng)接合部在人口組成、產業(yè)結構、土地利用等方面均存在顯著差異，因此通常分區(qū)域分析各自的出行特征與需求。而區(qū)域交通模型的研究范圍遠大于城市交通模型，區(qū)域之間的發(fā)展存在更大的不均勻性與差異，例如廣東省珠三角地區(qū)、粵西片區(qū)及粵東片區(qū)，江蘇省的蘇南與蘇北等。因此，將采用分區(qū)域、分地帶的研究方法，分別研究各類區(qū)域的出行特征、標定對應的模型參數，實現不同區(qū)域的出行需求預測。

圖1 模型組成結構Fig.1 Model structure

表2 高速公路聯網收費數據樣式Tab.2 Sample data from freeway electronic toll collection(ETC)

構建廣東省綜合交通模型的過程中，根據各個區(qū)縣的社會生產總值、二三產業(yè)比例、總人口及非農業(yè)總人口比例，將廣東省182個區(qū)縣分為發(fā)達區(qū)域、比較發(fā)達區(qū)域、欠發(fā)達區(qū)域以及落后區(qū)域4類地帶(見圖3)。

3.4 區(qū)域客運模型構建

3.4.1 基于出行頻次的客運交通生成

廣東省綜合交通模型采用非集計出行生成模型，基于出行個體進行分析，模擬出行者決策過程，決策結果包括以下四類：不出行、一次出行、兩次出行、三次及以上出行。其原理為通過預測出行者在一定時段內產生某一出行頻率的概率，進行集計處理求得出行生成量。非集計出行生成模型

表3 廣東省綜合交通模型道路網設置原則Tab.3 Network setting principles of Guangdong comprehensive transportation model

圖2 廣東省綜合交通模型交通網絡Fig.2 Transportation network of Guangdong comprehensive transportation model

圖3 廣東省綜合交通模型區(qū)域劃分Fig.3 Regional classification of Guangdong comprehensive transportation model

圖4 廣東省綜合交通模型交通生成預測Fig.4 Trip generation of Guangdong comprehensive transportation model

模型的參數標定需要大量個體出行行為選擇的調查樣本數據。單個城市交通模型可獲得調查數據，但對于區(qū)域交通模型則存在困難?；诖耍瑥V東省綜合交通模型提出基于區(qū)縣分區(qū)域的方法，利用少數城市的調查數據標定4類區(qū)域的出行頻次模型參數，利用廣東省統(tǒng)計年鑒數據及高速公路聯網收費數據檢驗調整模型參數，實現交通生成預測(見圖4和圖5)。

3.4.2 基于目的地選擇的客運交通分布

傳統(tǒng)的出行分布一般采用重力模型。重力模型僅以交通生成、交通吸引、交通阻抗為約束條件，對于區(qū)域內部出行比例難以準確計算；對于不同地理區(qū)位、用地功能等條件下路阻相同的小區(qū)出行分布的差異難以清晰表述[14]。

基于非集計模型，省內區(qū)域出行模型中考慮采用目的地選擇方法計算出行分布。目的地選擇模型是描述出行者基于某種出行目的，從所有可選的目的地中選擇其中某一個的概率。目的地選擇的概率受到出行者所在地以及目的地人口、經濟、可達性等因素的影響。

式中：Pij為以i區(qū)域為起點的出行者選擇 j區(qū)域為終點的概率；Vij，Vik分別為以i區(qū)域為起點的出行者選擇 j區(qū)域、k區(qū)域為終點的效用。效用函數變量包括出行時間、出行費用、起訖點城市人口的對數求和、終點城市的GDP。

圖5 基于出行頻次的現狀客運交通生成擬合結果Fig.5 Fitting result of passenger trip generation based on trip frequency

省內區(qū)域出行模型的交通小區(qū)為區(qū)縣級別，至少覆蓋數個城市的數十至上百個區(qū)縣，這將導致選擇肢過多，模型參數難以標定，并且計算復雜性與難度較大。為在有限的數據條件下運用目的地選擇模型，可根據條件概率理論，通過隨機抽樣實現縮減樣本和選擇肢的目的。此外，考慮到城市功能的集聚性，可按照市—區(qū)縣兩級采用分層Logit模型：先采用目的地選擇模型計算城市之間的出行分布，然后在此基礎上計算所選城市內區(qū)縣的概率(見圖6)。

式中：i為a市的區(qū)縣， j為b市的區(qū)縣；Pab為以a市為起點的出行者選擇b市為終點的概率；Pi|O=a為a市的出行中以i區(qū)為起點的條件概率；Pj|D=b為b市的出行中以 j區(qū)為終點的條件概率。

3.5 區(qū)域貨運模型構建

圖6 客運出行分布特征Fig.6 Characteristics of passenger trip distribution

圖7 貨運出行分布特征Fig.7 Characteristics of freight traffic distribution

相對客運模型，貨運模型研究更為匱乏。由于分類貨物及其對應崗位的數據缺失，無法采用類似美國的各類貨物精細化分析?？紤]到不同貨物的時間價值、分布特征、出行方式選擇等都存在顯著差異，廣東省綜合交通模型將貨物分為生活性貨物與生產性貨物兩類，采用傳統(tǒng)的四階段模型建模研究(見圖7和圖8)。

4 結語

受到出行特征、數據基礎等因素的影響，國外區(qū)域交通模型的研究成果在中國存在諸多不適用性。而傳統(tǒng)四階段建模方法在區(qū)域交通需求分析中也存在一定問題，構建適合中國實際的區(qū)域交通模型尤為迫切。廣東省綜合交通模型通過確定涵蓋城市出行、區(qū)域出行的一體化模型體系，并明確區(qū)域交通模型與城市交通模型的關系，以有限的傳統(tǒng)數據為基礎，依托鐵路、航空、水運出行數據及高速公路聯網收費數據等新型數據，采用分區(qū)分析，基于出行頻次、目的地選擇等客貨建模方法構建。該模型是中國首個省域范圍的區(qū)域交通模型實踐，對區(qū)域交通模型構建理論與實踐具有一定的探索與借鑒意義。

圖8 道路客貨運交通分配結果Fig.8 Trip distribution of passenger and freight transportation

[1]New York Metropolitan Transportation Council.County Level Demographic and Socioeconomic Forecasts,2002—2030[R].New York:NYMTC,2005.

[2]California Department of Transportation.California Statewide Travel Model Overview[R].Sacramento:Office of Travel Forecasting and Analysis,2004.

[3]Wisconsin Department of Transportation.Wisconsin Statewide Model Passenger and Freight Models[R].Cambridge:Cambridge Systematics Inc.,2006.

[4]Ohio Department of Transportation.Ohio Statewide Model[R].New York:Parsons Brinckerhoff,2010.

[5]Florida Department of Transportation Systems Planning Office.FSUTMS-cube Framework[R].Cambridge:Cambridge Systematics Inc.,2008.

[6]Kim K S,Cho H J.National Modeling for Passenger Trips in Korea[J].Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies,2005,20(3):2470-2482.

[7]Vrtic M,Fr?hlich P,Schüssler N,et al.Twodimensionally Constrained Disaggregate Trip Generation,Distribution and Mode Choice Model:Theory and Application for a Swiss National Model[J].Transportation Research Part A:Policy&Practice,2007,41(9):857-873.

[8]雷磊.城市與區(qū)域一體化的出行需求分析理論與方法研究[D].成都：西南交通大學，2010.

[9]張福勇，馬小毅，金安.大廣州交通模型系統(tǒng)的區(qū)域層次、應用結構與模型整合[J].城市公共交通，2010(4)：45-48.Zhang Fuyong,Ma Xiaoyi,Jin An.Regional Level,Application Structure and Model Integration of Large Guangzhou Transport Model System[J].Urban Public Transport,2010(4):45-48.

[10]金雙泉，尹良龍.廣東省綜合運輸體系規(guī)劃方法設計與展望[J].綜合運輸，2012(10)：45-49.

[11]劉恒，丘建棟，方杰，羅建科.城市連綿區(qū)高速公路交通量建模預測研究[J].交通信息與安全，2014(3)：73-77.Liu Heng,Qiu Jiandong,Fang Jie,Luo Jianke.Expressway Traffic Volume Forecast by Modeling in Metropolitan Stretches[J].Journal of Transport Information and Safety,2014(3),73-77.

[12]深圳市城市交通規(guī)劃設計研究中心有限公司.廣東省綜合交通運輸規(guī)劃平臺技術體系研究[R].深圳：深圳市城市交通規(guī)劃設計研究中心有限公司，2015.

[13]劉恒，丘建棟，方杰，羅建科.基于聯網收費數據的實時滑動、動態(tài)校核的高速公路交通量預測方法研究[J].公路，2014(12)：134-140.Liu Heng,Qiu Jiandong,Fang jie,Luo Jianke.Research Based on Networking Toll Data Real-time Sliding Checking of Highway Traffic Volume Forecasting Platform Application[J].Highway Engineering,2014(12):134-140.

[14]全永燊.城市交通客流預測的若干問題[J].城市交通，2008，6(6)：5-8.Quan Yongshen.Comments on Issues Regarding Urban Travel Forecasting[J].Urban Transport of China,2008,6(6):5-8.

Regional Transportation Model Development:A Case Study of Guangdong Comprehensive Transportation Models

Qiu Jiandong1,Liu Heng1,Jin Shuangquan2,Duan Zhongyuan1
(1.Shenzhen Urban Transport Planning Center Co.Ltd.,Shenzhen Guangdong 518021,China;2.Guangdong Consultation&Service Center of Communications,Guangzhou Guangdong 510100,China)

Current regional transportation integration in China urgently needs research on regional transportation models.However,the data and survey methods for traditional travel demand modeling methods are not applicable to the integrated regional transportation system,which has made the regional model development only exist at theoretical level.By going beyond the data requirements for traditional transportation models,this paper develops Guangdong comprehensive transportation models with a multi-level spatial structure using the highway ETC data and monitoring data from railway,water transportation and air transportation.The paper elaborates the crucial techniques of Guangdong comprehensive transportation models with limited data in several aspects:model structure,network setting principles,traffic zoning,travel frequency model,destination choice model,regional freight model,and etc.

comprehensive transportation model;regional transportation model;travel frequency;destination choice;ETC data;Guangdong province

1672-5328（2016）02-0059-08

U491.1+2

A

10.13813/j.cn11-5141/u.2016.0209

2015-11-30

丘建棟(1982—)，男，廣東揭西人，碩士，高級工程師，主要研究方向：交通模型、智能交通技術及GIS開發(fā)。E-mail:qjiandong@163.com