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随着经济和社会的快速发展,中国的城市化进程也在不断加快。在此基础上,形成了若干大型城市群。在当今中国,一个典型的城市群由三个以上的城市组成,城市群的发展,使得城市群中各城市间的联系更为紧密,业务更多,各城市间交通量增大。据此,为了深入研究城市群范围内居民城际出行行为,本文构建引入出行者心理潜变量的结构方程模型和多项Logistics模型相结合的混合选择模型,基于京津冀城市群居民城际出行问卷调查数据,分析个人属性、出行属性、城市群属性、心理潜变量和突发事件因素等对城际出行方式选择和出行转移行为的影响。主要工作如下:(1)采用Likert5级量表、RP和SP相结合的调查方法设计京津冀城市群城际出行调查问卷,并通过微信、问卷星,以及在京津冀部分城市的火车站、汽车站进行实地调查,共获取1011份有效问卷。调查数据的信度效度检验结果表明数据有效可靠。(2)构建京津冀城市群居民城际出行意愿结构方程模型,分析灵活性、方便性、舒适性、安全性、经济性、可靠性等心理潜变量与其选择城际出行方式的意向之间的关系。结果表明灵活性、方便性等潜变量对三种出行方式的出行意向均有显著影响,且灵活性对小汽车和客运汽车出行意向的影响最大,安全性对铁路出行意向的影响最大,方便性和舒适性对客运汽车出行意向具有负向影响。(3)选取个人属性、出行属性、城市群属性、天气和阻断属性变量,构建城际出行方式选择的Logistic模型。结果表明高学历、高收入、拥有小汽车、已婚且有老人、出行起点是北京、出行目的为休闲娱乐、目的地停留8天及以上、高速公路封路/车次取消情形下的出行更倾向于选择小汽车;出行终点是天津、出行频次为0-1次、中到重度雾霾天气情形下的出行更倾向于选择铁路;且OD点间铁路车次增多,出行者更倾向于选择铁路出行。将出行意愿的心理潜变量作为解释变量加入多项Logistics模型中,构建城际出行方式选择行为的混合选择模型,结果表明引入潜变量提高了模型拟合优度,能更好地解释出行者心理因素对实际方式选择行为的影响。(4)对恶劣天气和阻断事件场景下居民是否发生出行转移构建模型进行分析。结果表明,恶劣天气下容易发生出行转移,其中大雪天气发生出行转移的概率最高;恶劣天气对铁路出行的影响不显著,对小汽车和客运汽车的出行方式转移具有显著影响,且客运汽车相较小汽车更容易发生方式转移;阻断事件对客运汽车的方式转移具有显著影响,其中高速公路封路/车次取消情况下发生出行转移的概率最高。