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二、交通需求是概念非事实: weberfrank 2011-8-14 11:35; 接第四节交通需求理论首先，交通需求不是“度量”的概念，是没有高低多少的。高和低是指交通需求量。交通需求和交通需求量都是无从观察到的概念。经济学上，（个体）需求量是指在某价格（代价）水平下人所意图换取的物品量（注）。类似地,供应量也是人的意图。二者都非事实，是理论要求虚构的概念。又因为只是意图，所以需求量和供给量不一定相等。但经济学家提出了另一个虚构概念“均衡”(equilibrium)，定义需求量与供应量相等是均衡状态，也是理论的需要。概念上，需求量是指在不同的价格（换值）下，消费者意图换取的最高的量。需求量与实际购买量不同，供给量与实际出售量也不同。而购买量永远等于出售量，但同学们要注意，这却不是均衡的定义。那么，（个体）交通需求量则定义为在终点成本和交通代价（换值）下，出行者意图获取交通服务，从而进行社会经济活动，而发生的交通运输量（trip）。需要指出，交通需求量是对交通服务全部质的意图获取量，包括可达条件的量、速度的量、空间的量、安全的量、清静的量等。任何一种质的量增加都是需求量增加，反之亦然。这些量常委托在某种交通工具的出行量中，如单位时间内的人流量（人次）、车流量（车次）和货流量（吨）或人公里数、车公里数和吨公里数。只有当可以假定交通服务的全部质不变时，交通需求量的增加，才会表现为上述委托量（交通运输量）的增加。这里交通服务的质的概念首次出现，是先提个醒，其详细论述被安排在了本章第五节。以需求定律解释交通行为，要么单以交通需求量转变的含意来解释现象，要么是将交通需求量的变动与交通运输量的变动挂钩。这两种方法之外，别无他选，决不能直接将交通需求量等价于交通运输量。第一种方法，简单容易理解，例如出差外地，可选黑车和的士，的士会被选择，是需求定律的含意。若选黑车，需求定律就被推翻了。拥挤的公路，公交车辆会走公交专用道，若不走也推翻了需求定律。若安装了电子警察后，车辆纷纷超速、闯红灯，也推翻了需求定律。等等这些现象，都可以通过需求量的转变来解释或验证。第二种方法要将需求量的变动与交通运输量的变动挂钩。譬如已知，交通需求量的定义是指在不同终点成本和交通代价下，出行者意图换取交通服务的最高量。那么，假设终点成本不变而当交通代价变化时，交通需求量与交通运输量在逻辑上的动向相同。这是说，边际转变相同，将这二者挂钩了。用图形表示这一联系，交通需求量的曲线是交通运输量的曲线向右平移得到。图1.4 交通需求量在交通运输量右方由于需求量是虚构的概念，因此图1.4所示的交通需求量右下倾斜的曲线用虚线表示。实曲线，则为交通需求理论的推断，也即真实交通运输量对理论的验证。这是说，在给定条件下，倘若交通服务代价下降，而交通运输量曲线没有向下倾斜，那么上述交通需求理论就被推翻了。三、交通需求是整条向右下倾斜的曲线身边经常发生，假期机票价格上升了，而外出旅游的交通运输量也同时增加了。这现象推翻交通需求理论了吗？答案是没有。我们不妨假设一户主年收入36.5万，其每天平均收入为1000元。因为假期到来，其每天的收入既可以用以居家煮饭，也可以出门旅游，不受非假期的8小时坐班和第二天早起的约束。与每天的收入只能用于居家度日相比，假期的收入所值增加了。因此，假期（是个变量），影响了“旅游需求”，使的“其他条件”保持不变不再成立，而整条需求曲线因此向右移动了。因为这移动，交通需求量也就增加了，但这增加可不是由代价上升变动引起的。用图来说明，图1.5整条曲线向右移动，Q'Q 因此，并非是这一案例推翻了交通需求理论，而是我们忽视了某些局限条件的转变（收入）。上述演示说明了，“交通需求”与“交通需求量”与“交通运输量”是三个不同的概念：交通需求的变动，是由于所考虑代价之外的其它因素（变量）而引起的曲线整体移动。交通需求是其他条件不变的情况下，需求量与价的关系。仅由于代价变动而沿需求曲线的移动是交通需求量的变动，此时的需求曲线本身没有变动。而交通运输量的变动是交通需求量变动的推断和验证，交通需求量变动则是交通运输量变动的解释。简而言之，交通需求是整条向下倾斜的曲线，曲线上的每个点是某代价对应的交通需求量。从边际上看，交通运输量曲线是一个交通需求状态的推断。未完待续; 个人分类: TRANSPORTATION|5376 次阅读|0 个评论

第二节交通需求的分析方法: 热度 1 weberfrank 2011-8-3 11:13; 接 1.1.3交通需求的特征交通需求分析，是分析交通需求与约束条件之间关系，通过适当地选取因变量、自变量和不变条件，寻找有解释力的关系形式（曲线、函数、模型）和描述，由此能够推导出可以观察和验证结论。交通需求分析与交通需求预测不同，前者以相对变化关系为目的，后者为了最终得到绝对的数量。交通需求分析的基础是个体交通需求分析，整体的交通需求，是每个个体交通需求的叠加。下文中如未专门指出，则均指个体交通需求分析。不过，现实中的人们对交通需求的整体表现更关心，它关乎着交通政策、运输营销、规划能力等实践活动。从个体交通需求转化为整体交通需求，如何处理是交通需求分析的重要内容之一。传统上，关于交通需求的研究，大部分可以归属于交通需求分析的范畴。虽然许多工作是以交通流量预测为目的，以交通需求的整体表现为对象，但于今回顾，其中关于需求与约束条件的关系描述，对个体交通需求分析仍是有价值的。另一些研究，例如仅基于交通流历史数据，而利用时间序列法的增长率或回归得到模型，则仅可视为交通预测和估计。由于其中时间本身不具有实际含义，模型中需求与作为约束条件的“时间”的关系推不出可观察、验证的结论。虽然这些理论应用于交通规划和设计并无不可，但由于缺少可观察的约束条件，对解释交通行为和现象是乏善可陈的。追溯起来，交通需求分析的历史比交通工程学还要长，可以分为以下三个阶段。第一阶段萌芽时期早期的研究关注社会经济活动及其资源的分布对整体交通需求的影响。19th世纪中期，Kohl（1850年）研究了资源的地理分布与交通网络（transportation network）的关系，可能是已知最早的含有交通需求分析内容的工作。Kohl讨论了当时的交通运输技术对整体交通量的影响，得到宏观层面需求与供应的关系。Ravenstein (1885)在城市间人口流动的研究工作中和Lille (1991)在铁路网络规划中分别提出了，广为人知的“重力模型”(gravity model)的最早雏形。Lille提出“出行定律”（Law of travel）来解释地理空间上各点之间的活动。该定律与重力模型（详细讨论见后续章节）在结构上非常相似。 20世纪前半叶，交通需求分析的有关工作主要是由一批社会学家（sociologist）和社会地理学家（social geographer）完成的。例如，Reilly（1929）的零售重力模型（retail gravitation），Stewart（1948）人口统计重力模型（demographic gravitation）， Zipf（1946）城际交通重力模型。之后，交通需求分析的范畴发展了两项重要的主题。第一，解释城市范围内土地利用与宏观出行活动之间的关系成为研究重镇。最早的工作是Mitchell和Rapkin（1954）作出的。第二项，是由Beckmann、McGuire和Winsten(1955)的工作开启的，将微观经济学的分析架构引入交通领域，如需求定律（the law of demand）以及“均衡”概念。在此背景下，大量交通需求分析工作跟进了微观经济学的分析思路。今天来看，以经济学作为交通需求分析的基础理论是恰当和正确的，符合前述交通需求的特征，较之早期武断地套用物理万有引力定律有远为坚实的理论基础。未完待续; 个人分类: TRANSPORTATION|4956 次阅读|2 个评论

1.1.3交通需求的特征: 热度 1 weberfrank 2011-7-27 10:49; 接 1.1.2交通服务是物品也是成本三、交通需求的特征关于交通需求的特征，各种专著和教材已多有叙述（cite）。这里尝试梳理、挖掘一些重要而有新意的交通需求特征，其中有的是传统所忽略的，有的与传统说法不尽一致。 1、派生性。传统上说交通需求是社会经济活动的派生需求，这派生性对交通需求有体现。例如，同一个人，为业务出行会倾向打的，而每天通勤则偏向坐公交。原因之一是后者是自掏腰包，前者则公司报销。再例如，一家人到巴黎旅行度假，平均每天的出行次数高于普通周末的平均出行次数。原因是千山万水到巴黎不容易，不出门的成本太高。事实上，交通需求的任何特征几乎都可以归结到这根本的派生性上。也正是由于这一性质，经济学的基本理论及其基本假设也适用于交通需求分析，例如需求定律、自私性假设、缺乏与竞争、均衡、替代，等。 2空间分布性。这一点是由于社会经济活动的空间分布性所决定的。在火车站供不应求的出租车，到了菜市场反而无人问津；通勤交通必须在家和工作单位之间往返，其他任何方向都是背道而驰；夏季丰收的西瓜要运往城市，而不是荒无人烟的沙漠。交通需求包含地点和方向的选择，即不同地点和方向的交通服务是不同的物品。这区别于一般经济物品，任意城市沃尔玛的同款电视本身可看作没差异；北京和上海Apple Store售卖的苹果手机，对苹果迷而言也都是一样的。人们似乎总是想往远处，寻找更好的定居环境、更丰富的资源储备、更有特色的餐馆等等。因此，随着交通的便利性提高，人们的日常出行距离大幅增加（cite）。交通需求还具有空间扩展的意图。 3时间依赖性。这一特征很大程度上也是由社会经济活动的性质所决定的。早8点之前要赶到公司打卡；幼儿园4点钟放学要接小孩回家；产品必须在明天交付甲方；蔬菜要在早市开门前运到超市。显然，交通需求包含时刻的选择，即不同时刻的交通服务是不同的物品。一般的经济物品也有时间依赖性，表现为两方面:“早胜于晚”和“时刻依赖”。例如苹果迷愿意为第一时间买到机器而通宵排队；年轻人愿意为早点住进新公寓而多付银行利息；生命苦短，这是人们早享受的意图表现。而人在饥辘之时对于美餐的需求远高于饱腹之后；困乏之时尤盼黑夜、宁静和一张舒适的床；球场门票在德比大赛举行时才弥足珍贵；等等；这则是一般物品需求的时刻依赖性。交通需求更多地以时刻依赖性为特征，与一般经济物品需求相比，这一特征也许不是最突出的，但在空间分布性特征共同作用下所表现出的日常规律性，成为了引起突出交通问题的重要原因。因此，交通需求分析特别关注高峰时刻。交通需求追逐旅行时间最小。反过来，旅行时间是影响交通需求的重要因素，例如终点选择、方式选择、路径选择等；也影响交通需求的内容，例如长途旅行希望有舒适的床铺；短途旅行一座位足以，床铺、餐车、厕所等不在考虑范围之内。有趣的是，交通需求力图服务时间（duration）最小，这在交通服务以外一般经济物品中难以找出第二个。没有人会以服务时间最小作为对理发、按摩、观影、听歌剧等服务本身的需求目标之一。在交通需求的空间扩展意图的作用下，力图旅行时间最小解释了人们平均出行速度提升的现象。日常出行平均（Zahavi, 1976）和通勤交通的研究（cite）证实了这一点。 4可贮存性。交通需求可表现出为满足将来的需求而进行的提前贮存活动。对于货物而言，货运需求可以通过仓库储存，以预防将来突然急增的货运需求，或者是为集聚大运量以降低平均运输成本；对于出行者而言，交通需求的可贮存性表现为提前到达的乘客。客运需求的“仓库”可以是任何立足容身之地，包括旅馆、朋友客房、快餐店等等。贮存客运需求，是为了预留富裕的时间计划活动，以便处理可能的意料之外的事务，也是为了集聚大运量以降低平均运输成本。传统上说交通需求，尤其是客运需求，不能贮存是不恰当的。提前进行的货运通过仓库储存和提前到达的旅客，都是交通需求可贮存性的表现。需要注意的是货物和出行者的贮存有成本，在交通需求分析中，应作为交通成本不可或缺的一部分进行考虑。这一点已为近年的研究所注意到（cite）。 4集聚性。无论经验或理论都指出人类的活动在时空上表现有类聚性。对于所派生的交通需求而言，这意味着起点集聚和终点集聚。在地理空间局限下，交通需求这一集聚性又表现为两点特征：“到达型交通需求的有限集聚性”和“通过型交通需求的无限集聚性”。一定范围区域内，社会经济活动所要求的货物和人力是有限的。一亩农地不可能施肥三尺厚，也不可能容纳千人劳作。到达型交通需求的有限集聚性是不难理解的。然而，考虑到交通需求的空间分布性和时间依赖性特点，整体上来看通过型交通需求，例如道路/线路通过交通需求，其集聚性是无限的。这是说，即便一定区域总的到达交通需求是有限的，但连接该区域的一条道路上的通过交通需求却可以是无限的。因为，不考虑交通成本或交通成本足够低，通过道路的交通需求可以来自全世界，这是可视作无限量的数量级。正是交通需求的第二点集聚性特征解释了当斯-托马斯悖论：新建道路诱发新的交通量，交通需求总是倾向于超过供应能力。值得注意的是，在处理实际交通问题时，交通需求的这两点集聚性特征，可能彼此冲突。例如，在到达交通需求有限集聚性的前提下，理论上可以完全解决大都市停车难问题，例如不妨修建足够大容量的立体停车场，小区车库配套按平均1户:2泊位比例建设。然而，良好的停车条件，降低了出行者的交通成本，交通需求会因此增加，道路上要求通过交通量随之增加，会导致更严重的交通拥挤问题。停车和道路交通这一关系，得到许多研究（cite）的证实。于是，实际的情况是，即便是有限的到达交通需求也是难以满足的。以上是交通需求的4类普遍一般的特征。他们对交通现象有深远的解释力，也是交通需求分析的重要基础。; 个人分类: TRANSPORTATION|2575 次阅读|3 个评论

谈谈交通分析中PA与OD这两个概念的区别: 热度 3 yanxiaoyong 2010-3-17 22:00; 今天上午上交通规划课讲到出行生成预测，课后有同学问我PA和OD概念的区别，本来我在课堂上是没讲这个问题的，因为怕把初学者搞糊涂。不过我想有很多同学课下自己看一些参考书的时候，不可避免的要遇到这个问题，并且，必然会产生疑惑，所以我想还是把它详细的写出来为好。我们先从一些基本概念入手，然后分析PA和OD二者的差异以及二者之间如何转换。 1 ．基本概念出行及其分类出行（Trip）是人、货物或车辆从起点到终点的一次移动，它具备三个基本属性：①每次出行有起、讫两个端点；②每次出行有一定的目的；③每次出行使用一种或多种交通方式。在城市交通中，可以从整体上将出行分为居民出行与货物出行两大类。其中居民出行又可以按出行端点属性分为由家出行（起、讫点中有一个是家庭的出行）和非由家出行（起、迄点都不是家庭的出行）。也可以按出行目的分为工作出行、上学出行、购物出行、社会活动出行以及其它出行等。实际规划工作中，一般同时考虑上面两种分类方式，将城市中的居民出行分为由家工作出行（HBW）、由家其他出行（HBO）和非由家出行（NHB）三类。在区域交通（城市间交通）中，出行不再有由家或是非由家之分。 2 ．核心问题出行生成的表达方式在出行生成（Trip Generation）预测阶段，每个小区的出行量可以用与该小区相关的出行端点数量来表达。出行端点可以分为起点和讫点（Origin和Destination，也就是OD点），也可以分为产生点和吸引点（Production和Attraction，即PA点）。在出行生成预测中，起、讫点（OD点）和产生、吸引点（PA点）的概念并不完全相同。下面给出一个简单的例子来说明它们之间的差异。 P1 = 2 P2 = 0 A1 = 0 A2 = 2 ①=====================② O1 = 1 O2 = 1 D1 = 1 D2 = 1 图1 如图1中的两个小区，小区1中全部是居住用地，小区2中全部是非居住用地（如工业用地）。现假设一个工人居住在1区，在2区就业，在一个典型的工作日，他的出行情况是：早上从1区前往2区上班，下午从2区回到1区的家中。在早上，1区是工人出行的起点，2区是工人出行的讫点；而在下午，2区变成起点而1区变成讫点。可以看出，起、讫点是根据小区间出行的方向定义的。在本例中，这两个小区在一天中各包含了两个出行端点：一个起点和一个讫点。与起、讫点的概念不同，产生点和吸引点（ PA ）的概念不是根据出行方向定义的，而是根据与出行端点相关的用地性质定义的。出行的产生点定义为与某一小区中的居住用地相关联的出行端点，而出行吸引点则定义为与非居住用地相关联的出行端点。在这一定义的基础上，图1中的1区产生两次出行，而2区则吸引两次出行。是不是感觉有点怪？反正我感觉是很怪。这种定义方式国外用的很多，比如TransCAD就大量用PA的概念。如此定义的目的是为了能更容易地从小区人口或家庭的属性来估计出行产生量，并且与不同目的的出行需求相关联。例如，如果一个小区的人口主要由工作年龄的成年人组成，则该区可能会产生很高的工作出行等。事实上，这种从用地性质出发对出行产生点、吸引点作出的定义是极易引起混乱的，因为很多出行的产生和吸引并不都如图1的例子中这样能够简单地从用地性质来说明。例如从工作单位到商业区的出行（两端都不是家庭）、从自己家到朋友家的出行（两端都是家庭）、商业区到居住区的货运出行（明显出行是从非家庭端产生，被家庭端吸引的）等等。显然，在这些例子中，前述对出行产生点、吸引点的定义已不再适用。严格来说，这种关于产生点和吸引点的定义仅是针对于城市交通中的居民由家出行的（起、讫点中有且仅有一个是家庭的），在这类出行中，家庭端点就是出行的产生点，非家庭端点则是吸引点。但为保持分析上的一致性，也将其他类型出行的起点定义为产生点，讫点定义为吸引点。综合上述的讨论，PA的严格定义如下：出行产生量居民由家出行的全部家庭端点数，与其他类型出行的全部起点数之和。出行吸引量居民由家出行的全部非家庭端点数，与其他类型出行的全部讫点数之和。按国内的一般做法（可以看东南大学早期做的规划文本，以及编写的规划教材），更普遍意义上的出行产生、吸引量定义如下：出行产生量各类出行的全部起点数之和（严格来说应称为出发量，即O）。出行吸引量各类出行的全部讫点数之和（严格来说应称为到达量，即D）。上述第二种定义方式一般不会产生理解上的歧义（实际上很多国内的交通规划人员就是这样理解出行产生和吸引量的）。同时，OD的概念不仅适用于城市交通需求分析，也适用于区域运输需求分析。我个人推荐使用这种定义，虽然和国外的概念不兼容，但更易理解，而且做交通分配前不用进行PA-OD的转换。当然PA概念的存在有它的必要性，因为PA可以更好地利用家庭变量，例如在用交叉分类法预测出行量时。如果你要用交叉分类法，那么使用PA的概念还是必要的。不过我个人认为，交叉分类法适合欧美城市，但并不意味着适合国内城市。欧美的城市化已经发展到非常成熟的阶段，同类家庭的出行规律已经非常稳定，因此假设一类家庭的出行产生率不变是可以接受的。但国内情况不一样，多数城市的城市化进程才刚开始，人口、用地、就业、经济甚至文化等都在剧烈的演变过程中，体现在出行需求上，外部的影响因素会更多，仅仅用一些家庭变量很难解释清楚。同时在应用交叉分类法时也会遇到很多现实问题。比如，家庭类型应如何划分？每类家庭的出行率是稳定的吗？未来年各类家庭的数量如何预测？等等，都是很难解决好的问题。反而是多元回归分析等一些理论依据看似淡薄、但实际预测适应性却很好的方法更适合我们。因此，如果你不采用交叉分类法，过分纠缠PA、OD这些概念是没多大意义的。 3 ．附加问题什么时候进行PA-OD 转换？出行需求分析可以分为四个阶段来做（四阶段法），一些规划教材上认为在前三个阶段可以用PA的概念，但在第四个阶段，也就是交通分配之前，必须要做PA-OD的转换。为什么要做这个转换呢？因为PA矩阵是无方向性的，到了交通分配这个与路段方向性密切相关的阶段，PA概念就不灵了，所以要转换成OD矩阵。先来看看PA矩阵和OD矩阵，还是用图1的例子，在该例中，两小区间的OD矩阵如下： 0 1 1 0 而PA矩阵是这个样子： 0 2 0 0 由于PA的概念与方向无关，所以PA矩阵实际上是无意义的，你很难解释上边第二个矩阵内的元素是什么含义。例如对于元素2，是从1小区到2小区有两个出行量吗？显然不是，所以在分配前要将其转换为OD矩阵，即上边第一个矩阵。从PA和OD的定义出发，二者之间的转换是很简单的，即（仅对全日出行）： OD矩阵=（PA矩阵+PA矩阵的转置）/ 2 当然这种转换只对由家出行有效，对于其它类型的出行，OD矩阵与PA矩阵是等价的，不需要转换。在TransCAD等软件中，提供了PA-OD的转换工具，可以很方便的完成这些操作，注意里边会涉及一些高峰小时系数等因素，因为在交通分配阶段一般需要用高峰小时OD量，此时要考虑需求在时间上分布的不均衡性。具体的转换细节我就不再多写了，可以参考TransCAD的中文手册。我在这里想说的一个问题是：在出行分布预测阶段和方式划分预测阶段可以用PA矩阵吗？虽然一些规划教材以及软件帮助中认为是可以的，但我个人认为这样做是不对的。PA概念仅适用于出行生成预测阶段，到了分布预测和方式划分阶段，由于问题可能涉及到出行的方向性，用PA矩阵就会出现逻辑上的错误。下边举个例子来说明：在用重力模型作分布预测时，小区间的阻抗是有方向性的。例如在图1的例子中，从1小区到2小区的阻抗为1，而从2小区到1小区的阻抗为100（这里举了一个极端的例子，实际中不会差这么大）。很明显，如果用PA矩阵作分布预测，结果中不会体现出双向阻抗的差异，转换完的OD阵仍然是对称的。而使用OD矩阵进行重力模型分布预测，2到1之间的出行分布量必然会小于1到2之间的出行分布量，更符合实际情况。对于方式划分预测阶段，用PA矩阵同样会出现类似的错误，比如1到2小区只有步行一种方式，而2到1小区还有公交方式。如果用PA矩阵进行预测，公交永远不会分担到出行量（因为PA矩阵只在1-2之间有元素，2-1之间是0），而用OD矩阵作分担预测，肯定会得到我们希望的结果。从以上讨论可以看出，只要是分析模型中涉及到交通供给设施的方向性特性，就应该使用OD矩阵而不是PA矩阵，因此，PA-OD的转换应该在出行生成预测阶段后就立即进行，而不是在分配前才进行。 4 ．题外话PA是反推不出来的看过一本交通规划的教材，名字忘了，里边有一处内容，提到PA反推如何如何，我当时看了就ft了：竟然还能反推出PA量来？因为按我的理解，PA量是不可能推出来的，为什么这么说呢，我们还是用图1的例子，这里我们把两个小区间的线段看成一条双向道路。如果你是一个路段流量观测员，在1、2小区之间的路边蹲了一天，观测到两个步行交通量（向1区方向去的1个，向2区方向去的1个）。那么很容易反推出这两个小区间的OD矩阵：不用最大似然法，也用不到最小变差法，因为这就是个确定性问题，1-2和2-1间的分布量都是1，也就是OD矩阵： 0 1 1 0 但怎么才能反推出PA矩阵呢？我觉得除了截住这个人问他你家住哪之外，没有其他任何解决办法。好了，就说到这里，本周blog任务完成：）注：以上内容全为个人理解，请不要对号入座。如有不准确之处，欢迎留言讨论。; 个人分类: 交通规划|40271 次阅读|14 个评论

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