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地铁郊区段居民出行行为与优化策略研究

2022-03-21张嵌玮刘佳慧邹成明冯碧莹

现代城市轨道交通 2022年3期
关键词:居住小区换乘小汽车

张嵌玮,杨 柳,刘佳慧,邹成明,冯碧莹

(1. 西北大学城市与环境学院,陕西西安 710127;2. 陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,陕西西安 710127)

1 背景

地铁的建设和发展能够有效缓解地面交通拥堵,为我国都市圈发展带来巨大推动作用。地铁以其便捷性、可靠性、安全性成为多数居民出行的一种重要方式。发展市郊铁路、研究地铁郊区段周边居民出行特征及行为,对优化城市功能布局、发挥中心城市辐射带动作用、扩大公共交通服务供给、缓解城市拥堵问题、促进我国城市郊区以及都市圈地区的发展具有重要作用。

当前国内外对城市轨道交通的研究主要集中在针对城市宏观层面或站点周边的中观层面提出土地利用与优化设计对策。郁俞[3]认为应以轨道交通车站为核心进行开发,使城市街道和周边商业功能区与轨道交通车站的步行衔接;徐明明[4]基于以公共交通为导向的开发(TOD)模式,提出城市轨道交通布局原则,根据我国居民交通出行特征建立了换乘方式选择模型,得出不同服务等级下换乘客流量与换乘形式的对应关系;丁园园[5]从组织方式等方面对城市轨道交通枢纽站进行分析,提出一体化的换乘空间设计。现有研究中尚缺少对地铁郊区段周边居民的出行行为和优化策略的研究。本文拟对西安市地铁郊区段周边居民的出行特征及行为,地铁郊区段的出行服务特征开展研究,构建Logistic回归模型确定影响市郊居民出行选择行为的重要因素,分析地铁郊区段周边居民出行行为规律,为地铁郊区段规划设计提供数据支撑和依据。

2 数据采集与出行特征分析

本研究通过问卷调查的方式进行数据采集。2020年10~11月对西安地铁2号线南端航天城站、韦曲南站周边社区居民进行了居民出行抽样调查,共发放调查问卷150份,其中有效问卷143份。通过问卷调查获取了地铁郊区段周边居民的个人属性、出行信息以及居住环境等信息,图1为调查样本分布情况。通过对调查数据进行分析,可得以下调查结果。

(1)市郊居民出行方式占比如图2所示,由图可知,在市郊居民出行方式中,选择乘坐地铁或者换乘地铁的出行方式占比很小,选择小汽车的出行方式占比最大。

(2)市郊居民出行方式选择年龄差异如图3所示,由图可知,出行较多的人群年龄大多都集中在30~40岁之间,选择乘坐地铁出行的人群年龄段整体偏低,40岁以上的人群大多选择非地铁类出行方式。

(3)市郊居民出行通勤时耗情况如图4所示,由图可知,在交通出现拥堵的情况下,市郊居民通勤出行时间增加幅度较大。

3 基于 Logistic 回归模型的出行行为分析

3.1 相关性分析

对影响出行方式的因素与出行选择行为进行相关性分析,具体结果如图5所示,其中绿色表示变量之间正相关,红色表示变量之间负相关。由图5可知,小汽车的数量和平均楼层显著正相关,和年龄显著负相关;家庭车辆行驶里程和平均停车位的数量显著正相关,和用地面积显著负相关;家庭人口数和拥堵总时间显著正相关;交通拥堵时去购物商场的单程出行总时间和交通拥堵时去娱乐消费的单程出行总时间显著正相关;交通拥堵时去购物商场的单程出行总时间和平均停车位数显著正相关。

3.2 Logistic 回归模型与地铁方式选择结果分析

Logistic回归模型中因变量为离散型变量,自变量可以为数值型自变量,也可以为离散型自变量。通过Logistic回归模型的参数标定,可以判断确定影响因变量的因素作用大小,并根据参数值进行预测。

令因变量Y服从二元分布,取值为0和1,Y= 1的总体概率为P(Y= 1),Y= 0的总体概率为P(Y= 0),n个自变量分别为X1,X2,X3,…,Xn,所对应的Logistic回归模型如下:

式(1)中,β0为常数项;βj=(j= 1,2,3,…,n)为回归系数。

3.2.1 变量编码

乘坐地铁和涉及到乘坐地铁的交通方式为地铁类(编码为1,Y=1);其他不乘坐地铁的交通方式为非地铁类(编码为0,Y=0)。

结合相关性分析,对自变量进行初步筛选。本文所有自变量分为2类,首先是类别变量:性别、角色、中午是否返回家、住房购买类型、住房类型、购车计划、建造年代、户籍地址、受教育程度、工作单位;其次是连续变量:行车里程、年龄、平均月工资、小汽车数量、家庭人口数、平均楼层、建筑面积、工作天数、平均停车位数量、上班拥堵总时间、上班不拥堵总时间、娱乐出行拥堵时间、娱乐出行不拥堵时间、购物出行拥堵时间、购物出行不拥堵时间、居住小区附近500 m停车场泊位数、居住小区附近500 m内公交站数、居住小区附近500 m内公交线路数、居住小区附近1 km地铁条数、居住小区附近1 km地铁站数、居住小区平均建筑高度。

3.2.2 模型结果

采用Stata软件对Logistic回归模型进行参数标定,通过显著性统计检验的自变量以及Logistic回归模型结果如表1所示。

表1 模型中自变量及Logistic回归模型结果

Logistic回归模型方程如下所示:

模型结果表明,在市郊地区男性比女性更加倾向于使用地铁方式出行;当通勤出行拥堵时间增加时,使用地铁方式的比例增加;当地铁站周边停车换乘设施增加时,使用地铁方式的比例增加;家庭车辆行驶里程越多,越不倾向于使用地铁方式出行,说明该类居民具有依赖小汽车出行的习惯。

从模型与统计结果来看,郊区居民出行时小汽车方式占比较大,是大多数有车家庭的常用出行方式,家庭拥有小汽车的出行者依赖于开车出行的比例较大。从调查的统计中可以看到,有很大比例的郊区居民使用地铁出行时需要换乘到达目的地,这和出行者的目的地分布以及出行距离相关,并且郊区地铁站周边停车设施较多能够增加使用地铁出行的概率。

4 优化策略

本文提出合理优化公交接驳站、构建连续舒适的交通慢行衔接网络、增设非机动车停车场、增设停车换乘(Park+Ride)设施、减少地面交通拥堵与公交出行时耗等优化策略,具体如下。

(1)合理优化公交接驳站。公交是郊区主要的接驳方式,结合地铁郊区段线路设置方案及周边现状以及规划用地情况,改造或新建公交枢纽站或公交首末站。

(2)构建连续舒适的交通慢行衔接网络。交通慢行衔接网络包括骑行网络和步行系统2部分。自行车换乘客源一般在距车站站点500~2 000 m范围内,可以设在车站出入口附近、站前交通广场等位置。建设完善的自行车网络,在条件允许的道路设置自行车专用道并做出明晰的标记,提高自行车通行的优先权及安全性。

(3)增设非机动车停车场。针对有较大的自行车、共享单车、电动自行车/摩托车等换乘需求的站点,应专门设置相应规模的非机动车停车场。

(4)增设“Park + Ride”设施。针对郊区地铁站周边的停车设施存在车位紧张、占用机动车道、停放无秩序等问题,建议综合考虑地铁站的位置、交通和土地开发条件,规划建设“Park + Ride”停车场,同时优化停车收费政策,吸引依赖小汽车出行者转变为使用地铁出行方式。

(5)减少地面交通拥堵与公交出行时耗。一方面,政府应加强政策引导,通过限行、限号等方式减少城市机动车出行量;另一方面,加强道路上的公交优先车道管理,合理进行交叉口信号配置保证公交优先通行,保障公交运行效率,减少公交在道路上运行时的拥堵时间。

5 结语

本文对地铁郊区段周边居民出行特征进行分析,构建基于Logistic回归的出行方式选择模型,确定并量化了郊区地铁站周边出行方式选择的重要因素。研究结果表明:地铁站周边停车场数量、工作出行拥堵时间、家庭车辆行驶里程对市郊居民使用地铁方式具有重要影响作用。基于模型结果提出合理优化公交接驳站、构建连续舒适的交通慢行衔接网络、增加非机动车与“Park + Ride”停车设施、减少地面交通拥堵与公交出行时耗的优化策略。本研究能够为提高地铁郊区段的出行比例及都市圈地区的市郊铁路规划建设提供启示与思路。

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