区域交通模型建设思考——以广东省综合交通模型为例

丘建栋，刘 恒，金双泉，段仲渊

(1.深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司，广东深圳518021；2.广东省交通运输规划研究中心，广东广州510100)

区域交通模型建设思考
——以广东省综合交通模型为例

丘建栋1，刘 恒1，金双泉2，段仲渊1

(1.深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司，广东深圳518021；2.广东省交通运输规划研究中心，广东广州510100)

中国区域交通一体化迫切需要开展区域交通模型研究，而传统交通模型建模方法在数据基础、调查方法上的不适用性造成区域交通模型的研究多停留于理论层面。打破传统的交通建模基础数据需求，明确多层次空间模型体系，依托高速公路联网收费数据，铁路、水运、航空等监测数据构建广东省综合交通模型。阐述在有限基础数据的背景下广东省综合交通模型框架、路网设置特点、交通分区方法、出行频次模型、目的地选择模型、区域货运模型等建模的关键技术方法。

综合交通模型；区域交通模型；出行频次；目的地选择；联网收费数据；广东省

随着中国城镇化进程的快速发展，突破行政边界、谋求区域一体、优化城市分工成为城市规划未来发展趋势。城市空间结构正在由单个城市向城市群、都市圈等区域组团形态演变，而区域交通系统是区域一体化发展的重要支撑与有力保证。由于区域交通系统规划、重大区域交通设施规划建设、区域交通系统节点重点改善等项目具有影响范围广、投入资金大的特点，构建区域交通模型为其提供科学的定量支持具有重要意义。

1 区域交通模型研究现状

国际城市开展了大量区域交通模型建设的研究与实践，而中国的相关研究整体较少。为分析区域出行特征，预测出行需求，掌握主要城市之间的交通量及公路、铁路、航空等交通方式的出行分担率，评价已有交通设施运行效果，美国多个州建立了州际交通模型，包括纽约州[1]、加利福尼亚州[2]、威斯康星州[3]、俄亥俄州[4]、佛罗里达州[5]等；韩国、瑞士等国家建立了覆盖全国的交通模型[6-7]。此外，为评估新建或规划区域交通项目的效益，美国、日本等国家也开展了区域交通需求专项研究，例如加利福尼亚州湾区高铁客流及收益预测研究，日本评估连接东京、名古屋、大阪的东海道新干线的城际交通需求预测模型。

中国交通研究起步相对较晚，对区域交通需求研究成果较少。文献[8]以深圳市交通调查数据为基础，对城市对外出行调查方法、对外出行需求模型、需求预测的决策分析等进行探索与研究；文献[9]介绍了区域与城市交通模型整合的方法流程，从理论上论述了区域交通模型的建模思路；文献[10]对省域模型的功能进行了详细论述。但在工程实践中，中国尚无覆盖省域或类似范围交通模型的成熟研究成果。

国内外对于区域交通建模方法主要有传统的四阶段集计交通模型与基于离散数据的非集计模型两类。四阶段模型是应用最为普遍的交通需求预测方法，但存在集计偏差、对外部条件变化敏感度低等固有缺陷，特别是在分析不同于城市通勤出行的区域交通方面存在更大的不适应性。而非集计模型拥有诸多集计模型无法比拟的优点，被日益广泛应用于城市交通模型与区域交通模型研究，以出行频次模型、目的地选择、方式选择、路径选择替换原有的四阶段模型，从个体、家庭角度进行精细化模型分析。但非集计模型需要大量翔实的基础数据，数据的获取难度极大地限制了该方法的实践应用。

2 区域交通模型建设挑战

区域交通模型在构建过程中面临模型体系架构、研究方法与数据基础等问题。

2.1 确定区域交通模型的功能及不同空间层次的模型体系

交通模型逐步由单一层次向区域，城市宏观、中观、微观等多个空间层次发展。因此，确定模型功能及厘清模型架构，特别是区域交通模型与城市交通模型的关系，是研究区域交通模型构建的基础与前提。区域交通模型研究主要可分为两类：

1）构建涵盖城市交通模型的一体化区域交通模型，区域长距离出行、城市日常出行均为研究对象。例如，美国依据距离将出行分为短距离、长距离出行，前者主要为日常出行，采用传统城市交通模型的建模方法；后者多为商务、探亲等低频次出行，采用出行频次等非集计模型。

2）区域交通模型、城市交通模型等多个层次交通模型为相互独立的模块，其研究侧重各不相同。例如，日本针对城际轨道交通、高速公路等区域交通设施的规划、建设，构建针对性的区域交通模型。

2.2 确定适合中国的区域交通模型

研究对象方面，交通模型可分为基于人(物)与基于车的模型(见表1)。前者对于社会经济、交通供给、交通政策等因素变化具有更强的敏感性，对现实的拟合度更好，建立的交通模型更为准确、合理，体现在交通需求预测的全过程，特别是交通方式划分。但基于人(物)的模型需要翔实的基础数据，且建模相对烦琐复杂。后者则多应用于公路模型，可通过简单的增长率法、回归模型进行交通生成预测，依托基础年OD矩阵进行简易的交通分布预测，建模简单、基础数据需求低。相较于基于人(物)的模型，基于车的模型难以呈现准确的交通分布与方式划分。

研究分区尺度方面，根据行政区划可分为城市级、区县级、街镇级或更小尺度。从应用角度考虑，城市通常不适合作为研究分区单元。区县级与街镇级分区尺度各有利弊：长途汽车客运站、火车站等基本以区县为单位配置，且分区数量少、参数标定简单、运算效率高；基于街镇分析可与城市交通模型分析结果衔接，且可对发达地区、欠发达地区区别分析。

表1 基于人(物)的模型与基于车的模型比较Tab.1 Comparisons of person/goods-based model and vehicle-based model

分析方法方面，可采用集计分析模型与非集计分析模型。传统四阶段模型具有方法成熟、建模简单、数据需求相对较少的特点，但在区域交通出行方面存在一定的不适用性。非集计模型具有集计模型不可比拟的优点，特别是对于非日常的低频次区域出行。

2.3 充分利用有限数据、挖掘大数据构建区域交通模型

数据是模型参数标定、有效性检验等的基础。美国等国家已形成成熟完备的数据采集、统计、存储、共享标准与机制，为区域交通模型构建奠定良好基础。中国随着大数据的发展，数据采集、存储、共享等日益受到重视，但总体水平仍偏低。具体表现为：1)数据采集、统计、存储过程中尚未形成统一标准，导致不同单位、地区调查的数据难以联合使用；2)数据壁垒仍然较为严重，数据流通、共享依然困难；3)数据采集技术与投入较为落后，导致数据种类、准确度等存在不足。

城市交通模型构建过程需开展居民出行调查、流动人口调查、核查线调查、货运调查等综合交通调查。而在大区域范围开展综合交通调查存在周期长、经费高等问题，因此区域交通模型构建必须在充分利用有限数据的基础上，进行针对性的补充调查，并挖掘、应用交通大数据。

3 广东省综合交通模型构建

3.1 模型体系架构

综合分析一体化与模块化模型的特点，且考虑到研究区域较广、数据基础匮乏，一次性构建一体化模型体系费用与难度较大。广东省综合交通模型总体采用一体化的模型体系，将其中的城市交通模型、区域交通模型等组成部分模块化，通过制定模型坐标、道路与分区等标准，实现城市交通模型成果模块化导入。

式中：U指Urban，意为城市内部；S指Suburban，意为市区以外、省域以内，即郊县；E指External，意为广东省以外；U—U指城市内部出行，由传统的城市交通模型预测确定；U—S指市区与郊县间出行，出行起讫点通常属于同一个城市；S—S指省内跨郊县出行；U/S—E指省内

广东省综合交通模型包括三部分：1)城市内部模型，即传统的城市交通模型；2)省内区域出行模型，指出行的起讫点均在广东省内的跨区出行；3)对外(过境)出行模型，指出行起讫点中一端在省内、一端在省外，或者两端全在省外、但从省内经过。其中，省内区域出行模型为广东省综合交通模型的研究重点，由于城市交通模型成果为直接导入结果，因此下文的广东省综合交通模型均指省内区域出行模型及对外(过境)出行模型。

模型计算公式为对外出行，即出行的起讫点中一端在省域内部，另一端在省域外部；E—E指省外过境出行，结合广东省的地理位置、路网结构等，过境出行主要是香港、澳门与内地其他省市间的南北向出行，东西向的过境出行较少。

按照出行的主体可分为客运模型与货运模型。客运模型包括城市内部客运、城际客运、对外客运；货运模型包括城市内部货运、城际货运、对外货运、枢纽货运。从出行方式分析，城市交通模型中客运涉及的交通方式主要为步行、自行车、小汽车、公共汽车、轨道交通等；货运交通方式通常为中小型货车。跨区与对外出行中，客运涉及的交通方式主要有小汽车、长途客运班线、火车、轮船、飞机；货运通常采用货车、火车、轮船、飞机(见图1)。因此，区域交通模型比城市交通模型涵盖更为广泛的交通方式。

3.2 数据基础

区域出行具有距离长、频次低、时间分布分散、时间跨度长、交通方式多样化等特点。依托单一项目在广东省域组织传统交通调查在人力及资金投入等方面都难以实现。

广东省综合交通模型构建以城市总体规划、广东省统计年鉴数据、部分城市的居民出行调查数据、部分城市对外通道OD调查数据等为依据。其中，居民出行调查数据、城市对外通道OD调查数据均为历史数据，重点提取各类地区居民长距离出行数据、SP调查数据等。

除上述传统数据外，广东省综合交通模型还采用以下数据：

1）高速公路联网收费数据。

随着高速公路大规模建设与道路信息化水平的提升，多省市建立了高速公路网收费管理系统，形成联网收费区域。联网收费数据具有实时性好、精确性高的特点(见表2)。根据车辆核载人数、核载重量、轴数，广东省高速公路联网收费数据中的通行车辆分为5类收费。以道路实载率调查及一般公路OD调查为补充，可获取广东省域道路机动车出行OD矩阵及准确的高速公路断面流量数据，应用于交通生成、交通分布、交通方式划分及交通量分配等交通需求分析的全过程。

2）铁路、水运、航空数据。

除传统的城市交通系统，区域交通模型还涉及公路(含城市道路)、铁路、航空、水运等复杂综合交通运输系统，依靠传统的交通调查手段难以获取各方式的准确数据。基于铁路系统、水运系统、航空系统导出的铁路、水运、航空出行数据，经过联合挖掘可获得多方式出行OD、校核出行生成与方式划分。

3.3 交通网络与分区

3.3.1 交通网络

区域交通模型的道路网包括城市道路与公路网络、长途汽车班线、铁路网络、水运网络、航空网络(见表3)。广东省内道路包括城市次干路及以上等级道路、县道及干线公路，省外仅包括省道和国道。分析长途客运班线、铁路、水运、航空网络与出行特征，将长途客运班线、铁路、水运、航空网络按照类似城市公共汽车、轨道交通的线路系统处理(见图2)。

3.3.2 交通分区方法

区域交通模型交通分区需要考虑几点因素：1)数据的可获取程度；2)出行距离；3)道路网的疏密程度；4)模型分析的必要性、精确性与计算复杂程度的平衡。中国人口、社会、经济等指标的统计边界为行政区，但区县一级较街镇一级数据获取更便利；与城市交通模型相比，区域交通模型的出行距离长，且出行总量较小，路网更为稀疏；区域交通模型的计算复杂性较大，且对小区域的计算精度要求低于城市交通模型。因此在交通参数标定过程中，交通分区确定为区县级别。考虑到区域交通模型与城市交通模型成果的衔接与联合使用，区域交通模型在模型有效性验证及预测过程中以街镇为分区单元更为合适。

在研究城市交通的过程中，城市中心区、外围农村及二者之间的城乡接合部在人口组成、产业结构、土地利用等方面均存在显著差异，因此通常分区域分析各自的出行特征与需求。而区域交通模型的研究范围远大于城市交通模型，区域之间的发展存在更大的不均匀性与差异，例如广东省珠三角地区、粤西片区及粤东片区，江苏省的苏南与苏北等。因此，将采用分区域、分地带的研究方法，分别研究各类区域的出行特征、标定对应的模型参数，实现不同区域的出行需求预测。

图1 模型组成结构Fig.1 Model structure

表2 高速公路联网收费数据样式Tab.2 Sample data from freeway electronic toll collection(ETC)

构建广东省综合交通模型的过程中，根据各个区县的社会生产总值、二三产业比例、总人口及非农业总人口比例，将广东省182个区县分为发达区域、比较发达区域、欠发达区域以及落后区域4类地带(见图3)。

3.4 区域客运模型构建

3.4.1 基于出行频次的客运交通生成

广东省综合交通模型采用非集计出行生成模型，基于出行个体进行分析，模拟出行者决策过程，决策结果包括以下四类：不出行、一次出行、两次出行、三次及以上出行。其原理为通过预测出行者在一定时段内产生某一出行频率的概率，进行集计处理求得出行生成量。非集计出行生成模型

表3 广东省综合交通模型道路网设置原则Tab.3 Network setting principles of Guangdong comprehensive transportation model

图2 广东省综合交通模型交通网络Fig.2 Transportation network of Guangdong comprehensive transportation model

图3 广东省综合交通模型区域划分Fig.3 Regional classification of Guangdong comprehensive transportation model

图4 广东省综合交通模型交通生成预测Fig.4 Trip generation of Guangdong comprehensive transportation model

模型的参数标定需要大量个体出行行为选择的调查样本数据。单个城市交通模型可获得调查数据，但对于区域交通模型则存在困难。基于此，广东省综合交通模型提出基于区县分区域的方法，利用少数城市的调查数据标定4类区域的出行频次模型参数，利用广东省统计年鉴数据及高速公路联网收费数据检验调整模型参数，实现交通生成预测(见图4和图5)。

3.4.2 基于目的地选择的客运交通分布

传统的出行分布一般采用重力模型。重力模型仅以交通生成、交通吸引、交通阻抗为约束条件，对于区域内部出行比例难以准确计算；对于不同地理区位、用地功能等条件下路阻相同的小区出行分布的差异难以清晰表述[14]。

基于非集计模型，省内区域出行模型中考虑采用目的地选择方法计算出行分布。目的地选择模型是描述出行者基于某种出行目的，从所有可选的目的地中选择其中某一个的概率。目的地选择的概率受到出行者所在地以及目的地人口、经济、可达性等因素的影响。

式中：Pij为以i区域为起点的出行者选择 j区域为终点的概率；Vij，Vik分别为以i区域为起点的出行者选择 j区域、k区域为终点的效用。效用函数变量包括出行时间、出行费用、起讫点城市人口的对数求和、终点城市的GDP。

图5 基于出行频次的现状客运交通生成拟合结果Fig.5 Fitting result of passenger trip generation based on trip frequency

省内区域出行模型的交通小区为区县级别，至少覆盖数个城市的数十至上百个区县，这将导致选择肢过多，模型参数难以标定，并且计算复杂性与难度较大。为在有限的数据条件下运用目的地选择模型，可根据条件概率理论，通过随机抽样实现缩减样本和选择肢的目的。此外，考虑到城市功能的集聚性，可按照市—区县两级采用分层Logit模型：先采用目的地选择模型计算城市之间的出行分布，然后在此基础上计算所选城市内区县的概率(见图6)。

式中：i为a市的区县， j为b市的区县；Pab为以a市为起点的出行者选择b市为终点的概率；Pi|O=a为a市的出行中以i区为起点的条件概率；Pj|D=b为b市的出行中以 j区为终点的条件概率。

3.5 区域货运模型构建

图6 客运出行分布特征Fig.6 Characteristics of passenger trip distribution

图7 货运出行分布特征Fig.7 Characteristics of freight traffic distribution

相对客运模型，货运模型研究更为匮乏。由于分类货物及其对应岗位的数据缺失，无法采用类似美国的各类货物精细化分析。考虑到不同货物的时间价值、分布特征、出行方式选择等都存在显著差异，广东省综合交通模型将货物分为生活性货物与生产性货物两类，采用传统的四阶段模型建模研究(见图7和图8)。

4 结语

受到出行特征、数据基础等因素的影响，国外区域交通模型的研究成果在中国存在诸多不适用性。而传统四阶段建模方法在区域交通需求分析中也存在一定问题，构建适合中国实际的区域交通模型尤为迫切。广东省综合交通模型通过确定涵盖城市出行、区域出行的一体化模型体系，并明确区域交通模型与城市交通模型的关系，以有限的传统数据为基础，依托铁路、航空、水运出行数据及高速公路联网收费数据等新型数据，采用分区分析，基于出行频次、目的地选择等客货建模方法构建。该模型是中国首个省域范围的区域交通模型实践，对区域交通模型构建理论与实践具有一定的探索与借鉴意义。

图8 道路客货运交通分配结果Fig.8 Trip distribution of passenger and freight transportation

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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

丘建栋(1982—)，男，广东揭西人，硕士，高级工程师，主要研究方向：交通模型、智能交通技术及GIS开发。E-mail:qjiandong@163.com