城市交通ＵｒｂａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔｏｆＣｈｉｎａ第６卷第１期摘要：为了评价不同路网形态下的城市道路可达性和对出行者的出行方式选择的影响，通过引入绕行系数的概念，对不同路网密度和交通管理策略的案
例研究，说明可达性的变化对交通方式选择的影响
。
提出了基于绕行系数的可达性分析的基本思路，研
究结果表明：仅以出行距离作为交通方式选择的影响要素条件下，可达性的改善有利于非机动出行方式分担率提高，合理的城市路网密度和适当的交通管理策略有利于多种交通方式共同发展。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎａｃｃｅｓ－ｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｒａｆｆｉｃｍｏｄｅｓｐｌｉｔ，ｖａｒｉｏｕｓｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｄｅｎ－ｓｉｔｉｅｓａｎｄｔｒａｆｆｉｃｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｕｓ－ｉｎｇｔｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｒｏｕｎｄｆａｃｔｏｒ．Ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆａｃｃｅｓｓｉ－ｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｉｓａｌｓｏｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｂｅｔｔｅｒａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｌｅａｄｓｔｏｌｏｗｅｒｃｏｓｔｓｆｏｒｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｕｓｅｒｓ．Ｔｒｉｐｄｉｓｔａｎｃｅ－ｂａｓｅｄｍｏｄｅ－ｃｈｏｉｃｅｍｏｄｅｌｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｉｎｂｅｔｔｅｒａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｗｈｉｃｈｇｉｖｅｓｒｉｓｅｔｏｈｉｇｈｅｒｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆｎｏｎ－ｍｏｔｏｒｉｚｅｄｔｒａｖｅｌｍｏｄｅｓ．Ｒｅａｓｏｎａｂｌｅｒｏａｄｄｅｎｓｉｔｙａｎｄａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｔｒａｆｆｉｃｍａｎａｇｅ－ｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｂｅｎｅｆｉｔｂｏｔｈｍｏｔｏｒｉｚｅｄａｎｄｎｏｎ－ｍｏｔｏｒ－ｉｚｅｄｔｒａｆｆｉｃｍｏｄｅｌｓ．
关键词：交通规划；道路交通；交通方式选择；可达性；绕行系数Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇ；ｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃ；ｔｒａｖｅｌｍｏｄｅｓｐｌｉｔ；ａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙ；ｒｏｕｎｄｆａｃｔｏｒ中图分类号：
Ｕ４９１．１＋
２３文献标识码：Ａ
１可达性概念
可达性（Ａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙ）在交通规划、城市规划和地理学中都是一个重要的概念，但是对可达性概念的理解往往不统一。文献［１］认为可达性是潜在的交流机会；文献［２］认为可达性是人在土地上活动时使用交通系统的难易程度；文献［３］认为可达性是个体决定参与不同活动的自由；文献［４］认为可达性是交通和土地系统的收益。本文可达性是指使用交通系统的难易程度。
即使对可达性的定义形成共识，也很难统一可达性的度量指标。
文献［５］认为在度量可达性时要考虑的因素有：①用地，如就业岗位的空间分布、商业场所的分布等；②交通系统，如道路系统、公交运营
情况等；③工作时间，如商店营业时间、工厂上班时间等；④个体特性，如收入，是否拥有私人小汽车等。
可达性的研究范围在地理空间上没有明确限定，如文献［６］研究整个欧洲的交通网络，文献［７］研究小区域内（４ｋｍ２以内）可达性对行人购物的影响。在本文实例分析中，从理想化的城市路网中截取２￣３ｋｍ２
的区域，作为可达性研究的对象。
２绕行系数在可达性分析中的应用
２．１绕行系数的定义
①在研究城市路网可达性时，引入了绕行系数（ｃｉｒｃｕｉｔｙｆａｃｔｏｒｓ）作
为可达性评价指标。绕行系数定义为实际出行起讫点路径距离与欧拉距离（即直线距离）的比值。
②绕行系数与出行发生、吸引点空间分布以及路网结构有着密切
的关系。城市路网绕行系数可以是ＯＤ点之间的绕行系数矩阵，为了简单直观地说明绕行程度，也可以是ＯＤ点绕行系数的平均值。
③本文运用ＴｒａｎｓＣＡＤ软件计算４种交通网络模式的路网绕行系
数。交通网络模式包含路网密度和交通管理策略两方面信息。通过绕
收稿日期：
２００７－１２－１５
作者简介：吕剑，男，博士，杭州市城市规划设计研究院助理工程师，主要研究方向：城市交通规划。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｂｌａｃｋ２１６ｒｅｎ＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ
城市交通ＵｒｂａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔｏｆＣｈｉｎａ■文章编号：１６７２－５３２８（２００８）０１－００２８－０４第６卷第１期２００８年１月Ｖｏｌ．６Ｎｏ．１Ｊａｎ．２００８
ＡｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙＲｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＤｉｖｅｒｔｅｄＲｏｕｔｉｎｇＦａｃｔｏｒ
吕剑王峰（杭州市城市规划设计研究院，杭州３１００１２）ＬｖＪｉａｎａｎｄＷａｎｇＦｅｎｇ（ＨａｎｇｚｈｏｕＣｉｔｙＰｌａｎｎｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎＡｃａｄｅｍｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１２，Ｃｈｉｎａ）
基于绕行系数的交通可达性研究
２８基于绕行系数的交通可达性研究ＡｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙＲｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＤｉｖｅｒｔｅｄＲｏｕｔｉｎｇＦａｃｔｏｒ吕剑等
行系数和出行路径距离的关系分析不同城市交通网络模式对交通方式选择的影响。２．２绕行系数的应用设出行者ＯＤ点之间的最短路径距离矩阵为ＭＲ，欧拉距离矩阵为ＭＤ，两者的比值为绕行系数矩阵ＭＩ，即ＭＩ＝ＭＲ／ＭＤ。通过对比值矩阵ＭＩ的分析，评价城市路网可达性。假设ｎ个ＯＤ点的路网中，可以将矩阵ＭＲ，ＭＤ和ＭＩ分别记为：式中：Ｒｏｕｔｅｉｊ为ＯＤ点ｉ到ｊ的最短路径距离；Ｄｉｓｔｉｊ为ＯＤ点ｉ到ｊ的空间直线距离；Ｉｎｄｅｘｉｊ＝Ｒｏｕｔｅｉｊ／Ｄｉｓｔｉｊ，为ＯＤ点ｉ与ｊ之间的可达性指标。Ｉｎｄｅｘｉｊ的数值越大，ｉ与ｊ两点间的可达性越差。３应用示例３．１示例概况假定两种密度的路网形态：模式Ａ为宽马路形态（见图１）；模式Ｂ为窄马路形态（见图２）。假定以下几种交通网络模式：１）宽马路模式（ＭｏｄｅｌＡ）ａ）宽马路模式，交通组织上可穿越和可左转（ＭｏｄｅｌＡ－ａ）ｂ）宽马路模式，交通组织上可穿越和不可左转（ＭｏｄｅｌＡ－ｂ）ｃ）宽马路模式，交通组织上不可穿越和不可左转（ＭｏｄｅｌＡ－ｃ）２）窄马路模式（ＭｏｄｅｌＢ）此外，假定：①研究区域具有相同的用地性质和人口规模，出入区域的交通需求量相同，过境交通总量相同；②道路资源条件相同（机动车车道总里程完全相同，模式Ａ为两纵两横双向６车道宽马路，模式Ｂ为六纵六横双向２车道窄马路）；③所有的统计数据都基于小区外部道路，不考虑小区内部道路；④步行、自行车和小汽车出行分担率由统一参数的多项Ｌｏｇｉｔ模型计算获得（由于没有公交布线方案，在定量分析中没有考虑公交方式）；⑤过境交通量为道路通行能力的７０％，左转、直行、右转交通量各占１／３。
在以上基本假定基础上，通过ＴｒａｎｓＣＡＤ分析比较相
同时空资源条件下两种不同密度道路建设模式对交通方式选择的影响。
３．２可达性评价
假定在４种路网模型中，交通需求相同（即出行ＯＤ矩阵相同）。评价算例共有ＯＤ点４９个，共计２４０１个ＯＤ对，
图２窄马路模式（模式Ｂ）Ｆｉｇ．２Ｈｉｇｈｅｒｄｅｎｓｉｔｙｍｏｄｅｌ（ＭｏｄｅｌＢ）
图１宽马路模式（模式Ａ）Ｆｉｇ．１Ｌｏｗｅｒｄｅｎｓｉｔｙｍｏｄｅｌ（ＭｏｄｅｌＡ）
ＭＤ＝Ｄｉｓｔ１１Ｄｉｓｔｎ１Ｄｉｓｔ１ｎ
Ｄｉｓｔｎｎ
ＭＩ＝Ｉｎｄｅｘ１１Ｉｎｄｅｘｎ１Ｉｎｄｅｘ１ｎ
Ｉｎｄｅｘｎｎ
…………
…………
，，
ＭＲ＝Ｒｏｕｔｅ１１Ｒｏｕｔｅｎ１Ｒｏｕｔｅ１ｎ
Ｒｏｕｔｅｎｎ
…………，
２９城市交通ＵｒｂａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔｏｆＣｈｉｎａ第６卷第１期不计区内出行，若每个ＯＤ对之间只有一次出行，则共有出行次数２３５２人次。在ＴｒａｎｓＣＡＤ软件里分别建立相同ＯＤ下的４个不同的交通模型。计算各自模型中矩阵ＭＤ和ＭＲ，同时可以得到ＭＩ。４种路网模式ＯＤ点对间的绕行系数见表１。图３￣６中各散点的斜率即为路网绕行系数。从４种模式的绕行系数均值可知，ＭｏｄｅｌＢ网络可达性最好，
Ｍｏｄｅｌ
Ａ－ａ，ＭｏｄｅｌＡ－ｂ，ＭｏｄｅｌＡ－ｃ网络可达性依次变差（见表２）。
３．３可达性对交通方式选择的影响
在相同的出行需求条件下，对４种交通网络模式的可达性比较可知：较高的路网密度和相对较弱的交通管理措
３０基于绕行系数的交通可达性研究ＡｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙＲｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＤｉｖｅｒｔｅｄＲｏｕｔｉｎｇＦａｃｔｏｒ吕剑等
表１４种交通网络模式的可达性评价表Ｔａｂ．１Ａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅｘｏｆｔｈｅｆｏｕｒｍｏｄｅｌｓ
起点编号２３４５６７８９…１１１１１１１１…２０８１．１５５９５．４５２０７７．２１１１９８．００２３５９．８４１４８８．０３２６６４．８２１７９２．２０…１７９３．０１３００．８９１８１８．０９６０１．７９１８９１．３１９０２．６８２００７．４２１２０３．５７…２０８１．１５５９５．４５２０８０．６８１４９３．９８２３６９．７２１７８４．０１２６６６．８６２０８８．１７…１．１６１．９８１．１４１．９９１．２５１．６５１．３３１．４９…１．１６１．９８１．１４２．４８１．２５１．９８１．３３１．７３…１．１６１．９８１．１４２．４９１．２６１．９８１．３４１．７４…２０８１．１５５９５．４５２０８０．６８１４９５．４５２３７４．８０１７８５．４８２６８５．８０２０８９．６５…１．００１．９８１．１４１．４９１．２５１．３２１．３２１．２４…１７９５．０３５９５．４５２０７７．０９８９７．１０２３５９．７３１１９５．３１２６５７．５５１４９３．７５…终点编号Ｄｉｓｔｉｊ
ＲｏｕｔｅｉｊＩｎｄｅｘｉｊＩｎｄｅｘｉｊＩｎｄｅｘｉｊＩｎｄｅｘｉｊＭｏｄｅｌＡ－ａＭｏｄｅｌＡ－ｂＭｏｄｅｌＡ－ｃＭｏｄｅｌＢＲｏｕｔｅｉｊＲｏｕｔｅｉｊＲｏｕｔｅｉｊ
表２４种交通网络模式的绕行系数均值Ｔａｂ．２Ａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅｘａｖｅｒａｇｅｓｏｆｔｈｅｆｏｕｒｍｏｄｅｌｓ
模型Ｉｎｄｅｘｉｊ均值１．５０ＭｏｄｅｌＢ１．５９ＭｏｄｅｌＡ－ａ１．６２ＭｏｄｅｌＡ－ｂ１．７０ＭｏｄｅｌＡ－ｃ
施能降低绕行系数，改善可达性。绕行系数增大也会影响出行者对交通方式的选择。绕行系数增大意味着完成相同出行，出行路径距离会增加，不考虑经济收入和个人偏好等因素，仅以出行距离作为交通方式选择的要素，可以分析得出路网绕行系数增加对交通方式选择产生的影响。假设有３种交通方式可供选择：步行、自行车和小汽车，选择依据为：路径距离为０￣１０００时步行；１０００￣１７５０时采用自行车；１７５０以上采用小汽车。由网络分析可以得到２３５２次出行的交通方式选择结果（见表３）。随着路网绕行系数的增加，步行分担率逐步降低，小汽车分担率逐步升高。４结语从４种路网模式的可达性评价和基于ＴｒａｎｓＣＡＤ的交通建模分析得知：较低的道路网密度和较严格的道路交通管制措施都会降低城市路网的可达性，可达性降低对出行方式选择产生的影响表现为机动车出行分担率增加，自行车和步行出行分担率降低。本文仅考虑了以出行距离为影响因素的交通方式选择模型，与实际情况有一定的差别，路网模型也较为理想化。在后续研究中，建议根据出行距离、