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摘 要

论文作者签名：＿＿＿＿＿导师签名：＿＿＿＿日期：＿＿＿＿

基于空间计量的城市居民出行方式选择行为分析

21114137 徐文杰

指导教师 邓 卫

摘要

交通出行方式选择行为分析一直是交通规划领域极为重要的一部分，随着城市空间土地利用模式不断变化、交通基础设施不断发展，城市居民交通出行方式选择日趋多样化，导致了城市交通需求预测复杂度愈发增强，然而交通需求预测水平和准确度是决定城市交通建设与发展优良程度的重要先决。传统的交通出行方式选择分析忽略了城市居民在出行选择上的邻里关系。本文借助城市居民出行调查数据，结合GIS获取居民出行位置之间的空间关系，通过建立空间计量模型，从个体微观角度分析邻里居民之间交通出行方式选择的相互影响关系，为交通政策的提出和改善提供理论依据。

关键词：交通出行方式选择；邻里关系；GIS；空间计量模型；

Study of Travel Mode Choice Behavior Based on Spatial Probit Models

21114137 Xu Wenjie

Supervised by Deng Wei

Abstract

Travel mode choice behavior analysis has always been an essential part of transportation planning field. With urban spatial land use and traffic infrastructure developing, the urban transportation mode selection has become increasingly diverse, which led to the demand for urban transportation planning and forecasting, hence traffic demand forecast level and accuracy has become important precondition decided to fine degree of urban traffic construction and development. The analysis of the traditional mode of transportation choice ignores the neighborhood relationship of urban residents in the choice of transportation. In this paper, with the aid of city resident trip survey data, combined with GIS for the spatial relations between residents travel location, a spatial probit model is established to analyze mutual influence relations of travel mode choice between each other, based on which provide theoretical basis for transport policy is put forward and improve.

Key words：Travel Mode Choice Behavior; neighborhood relationship; GIS; Spatial Probit models;

目 录

摘要 I

Abstract 1

第一章 绪论 1

1.1 研究背景和意义 1

1.2 文献综述 2

1.3 研究内容 5

1.4 技术路线 6

第二章 交通出行调查数据处理 7

2.1 居民出行数据概述 7

2.2 调查家庭数据的处理 10

2.3 建成环境影响变量分析 12

第三章 空间计量模型的构建与分析 14

3.1 空间计量模型方法研究 14

3.2 空间权重矩阵W的生成 15

3.3 模型估计和检验 16

3.4 拟合结果分析 21

3.4.1 空间自相关性 21

3.4.2 出行者个人特征 21

3.4.3 建成环境影响因素 22

3.5 本章小结 22

第四章 总结与展望 23

4.1 工作总结 23

4.2 研究展望 23

参考文献 25

附录 模型参数标定程序 26

致谢 28

绪论

研究背景和意义

交通出行方式选择行为分析是交通规划领域极为重要的一部分。现今，随着城市空间土地利用模式的不断发展、公交系统日趋完善、共享单车和各种换乘接驳方式的涌入，城市居民交通出行的便利及舒适程度在很大程度上有所改善；然而，这种交通出行方式选择的多样化也导致了城市交通规划与预测的需求提升，交通规划预测水平和准确度已然成为决定城市交通建设优良程度的重要先决。

在传统的交通出行方式选择预测分析中，往往将一个区域内具有相似交通特性的群体归为一个整体，分析出行目的、出行时间及交通吸引和交通分布等对于出行方式选择的影响。但是这些传统方法注重的是宏观的交通流特性，而没有考虑到居民出行存在的个人因素。研究表明，城市居民的交通出行目的、出行方式选择会受到周围人群的影响，随着社会交通、信息化的发展，城市空间之间的距离感变得越来越弱，这种城市邻里空间之间的影响愈发显著。因此，将结合地理学、地图学以及遥感和计算机科学的综合性学科——地理信息系统运用于交通规划，结合城市空间形态、土地利用和交通网络的研究是现代交通规划行业的一大热门。

随着21世纪大数据时代的来临，结合了数据库储存大量空间地理位置信息，并利用计算机图形学对地理数据进行相应的处理的新兴技术——地理信息技术（GIS）应运而生。而随着学者对于城市交通时空特性方面的关注提升，GIS技术也开始广泛在交通领域中应用。结合大数据技术，GIS技术可以将交通数据在空间地图上进行准确、直观的投影可视化，提供热度分析，最大化地利用交通数据进行空间分析，辅助城市交通规划，为本文分析交通出行方式选择的空间邻里关系提供了重要的技术支持。

为了分析城市交通出行的空间自归影响，探究邻里之间出行方式选择的相互影响关系。本文引入了经济学中常用的空间计量模型概念，结合GIS技术获取具体交通出行数据在空间上的关联，以城市居民个体为研究单位，通过建立空间相关的离散选择模型，从个体微观角度分析城市空间建成环境对居民出行方式选择的影响，以及邻里居民出行方式选择的区域空间相关性。以期改进并完善研究出行方式选择行为的方法，为城市交通规划和管理提供理论依据。

文献综述

当代社会，我国正面临全面建成小康社会的决胜期，人均消费水平的提高带动汽车保有量不断上升，使得小汽车出行变得普及化，也带来了城市交通压力过大、停车用地紧张等问题。为此，提供更多的城市居民交通出行方式选择是分流城市道路交通的压力，促进可持续发展非常有效的方式之一。

由于交通调查涉及的信息较丰富，要研究出行方式的选择，首先需要明确主要研究对象及其主要研究的影响因素。如陈坚^[1]（2012）将影响因素分为潜变量和显变量，构建了出行方式选择行为结构方程模型，并得出了人们对公交服务水平重视程度大于价格的结论。李晓辉^[2]（2013）认为居民出行是一种“定性”决定，不适合用确定性数学模型研究，因而应用模糊数学分析影响因素和出行规律，最后得出小汽车出行的关键影响因素为“是否拥有私人小汽车”、“实际月收入”、“出行时耗”、“年龄”。Jillian Strauss^[3]在这些研究的基础上对自行车骑行模型增加了对天气状况的影响分析，通过添加天气状况变量和根据天气状况修正日平均交通量两种方式，研究了建成环境、交叉口集合特性和自行车设施对选择自行车出行的影响。而邓琼华^[4]利用遗传算法优化参数建立了预测模型。通过敏感性分析研究影响居民出行方式选择的因素，并对南京市居民出行调查数据进行实证研究，拓宽了出行方式选择预测的新思路。

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