中国城市交通调查与模型现状及发展趋势

陈必壮，张天然

(1.上海市城乡建设和交通发展研究院，上海200040；2.上海市城市规划设计研究院，上海200040)

城市交通调查和交通需求模型在中国已有30多年的发展历程，经过不断地研究和实践，已取得不少成果。本文结合实际工作经验，分析现状中国城市交通调查的体制保障、技术问题，交通需求模型的研发技术、应用现状，并预判中国城市交通调查和模型的发展趋势，提出发展对策建议。

1 交通调查发展现状

1.1 交通调查日趋受到重视

随着中国城市交通规划行业的快速发展，交通调查作为交通规划定量分析的基础工作，日趋受到重视，其必要性也得到认可。各种交通规划项目几乎都会被要求进行有关调查，或者使用已有调查数据作为依据。过去一些调查和交通模型工作的产生，往往是出于某个重大工程项目的需要。例如，世界银行贷款项目对交通需求分析有标准要求，轨道交通线网规划和工程项目对客流分析有规范标准等。随着中国城市机动化的快速发展，城市交通问题面临的挑战越来越大，交通调查逐渐受到决策层的重视。综合性的交通调查已经成为各城市综合交通规划工作必不可少的部分，调查数据也为其他交通专项规划提供可靠的分析依据。

1.2 大城市交通调查的长效机制已初步建立

交通调查是开展城市交通规划和各类交通研究的基础，城市交通规划需要滚动修编调整，交通调查更成为经常性工作，且随着规划和研究需要，交通调查从简单的道路流量观测、公交客流调查拓展至包括数项乃至数十项调查项目在内的综合调查。近年来，北京、上海、广州、天津等大城市均进行了大规模的综合交通调查(见表1)。大调查从过去的10年一次逐步缩短为现在的5年，以适应中国城市快速发展的现状。这种长效调查机制已成为一种工作规则，普遍被决策者和技术工作者接受。近几年，中国不少城市纷纷开展综合交通调查，包括宁波、南昌、西安、石家庄等副省级城市或省会城市，以及芜湖、潍坊、绍兴等地级市。一些城市也已开展数轮交通调查，例如乌鲁木齐(1994年、1998年、2006年、2010年、2014年)。

1.3 传统交通调查技术日趋成熟、人才队伍已成规模

中国城市交通规划技术人员主要分为两类：1)城市交通规划行政主管部门设立的技术机构，拥有自己的技术队伍；2)依靠有经验的其他城市或境外的交通咨询机构进行决策咨询。城市规模较大、交通问题较为突出的城市，目前大都已经有专门的技术队伍进行长期跟踪分析，实现决策支持。近10年，一些城市也相继成立交通研究机构，初步拥有自己的交通调查技术人员。

由于调查工作涉及方案设计、与交通模型的衔接等专业性技巧，加上调查组织实施难度较大，综合交通调查通常要几年甚至10年才开展一次，在研究机构中要专门维护调查队伍稳定难度较大。因此，中国也开始出现专业调查公司，大致可以分为两类：1)市场调查公司兼做交通调查；2)专门的交通调查公司。随着中国交通调查市场的扩大，专业的调查公司将越来越多。

表1 中国部分大城市大规模交通调查年份Tab.1 Years of large-scale travel surveys in several large cities in China

1.4 交通调查的创新探索不断加强

随着交通模型研究的不断深化，对交通调查的数据也提出新要求。鉴于国际上对基于活动等新一代模型的实践探索，中国部分城市也开始尝试具有更强交通政策分析功能的新一代交通模型。不同交通模型构架对应的交通调查内容及方式方法有一定区别，因此，中国不少城市在近期的调查中做了一些新的探索。例如，天津市2011年居民出行调查采用以活动调查为主线的调查表，上海市交通白皮书编制工作的成本调查和大型居住区意愿调查(SP调查)。SP调查已在越来越多的交通调查中实践并逐步提高调查质量，但是SP调查无论从内容设计还是技术方法与国外相比均有较大差距。

1.5 调查新技术的应用和多元信息环境下的数据融合

调查新技术的应用包括两个方面：1)改进传统调查方法，采用新的技术手段获取数据；2)采用新的数据采集手段，获得人工调查无法获取的海量数据。随着信息技术的不断进步，交通调查技术得到较大改进。例如，传统的居民出行调查地址和交通小区编码方法已经转变为电子地图定位，甚至是手持电子地图直接定位，从而省去数据录入工作；手机调查虽然无法调查各种出行方式，但对于分析判断人群在空间中的移动具有很大优势，高采样率可以最大限度地降低扩样误差。线圈、牌照识别、高速公路收费车辆数据、IC卡等海量数据采集技术的应用，为车速、交通量、公交乘行OD、车辆行驶OD与路径等交通特征分析提供了常态化数据，这是以往传统人工调查无法获得的。这些数据从一个方面比较完整和准确地反映出交通特征，但即使是所有海量数据综合起来，也不能完整反映整个交通系统的特征。有些数据只能依靠传统的人工调查方法获得。因此，如何利用这些海量数据，对传统调查数据进行多元化的信息融合校核是中国特大城市正在积极探索的课题。

1.6 交通调查的常态化机制和实施机制需立法保证

虽然交通调查的必要性越来越受到各个城市的认可，但实施一次交通调查需要较大的经费支持，实施调查的牵涉面较广。调查组织实施单位往往要耗费大量的协调精力才能顺利完成一个综合性交通调查。一些城市已经多年未进行交通调查，调查经费难以落实，实施调查与否更多地取决于决策者的主观判断；有些城市的体制没有理顺，部门间职责不清，存在竞争关系，数据相互保密，调查无法全面开展。这些问题都需要有效的法律体制来保证。

自1962年《联邦资助公路法案》(Federal-Aid Highway Act)开始，美国交通授权法案[1]要求5万人口以上城镇化地区的交通项目必须建立在持续、合作、全面的城市交通规划程序基础上，并由都市规划组织(Metropolitan Planning Organization,MPO)负责执行。同时规定全国1.5%的年度交通建设费用必须用于调查、规划和未来建设计划的经济分析。

中国也应该设立相关法律，明确规定不同类型城市的交通调查周期、经费和来源、牵头单位的一般要求、参与单位的职责以及数据的共享服务机制等。住房城乡建设部2010年颁布的《城市综合交通体系规划编制导则》(城建[2010]80号)中已明确要有交通调查和模型作为重要技术支撑文件，正在编制的轨道交通客流预测国家标准也明确了交通调查和模型的地位和作用。但这些都是技术层面的要求，对调查和模型如何规范化和法制化没有提出要求。

1.7 调查的标准化亟待提升、质量控制和综合校核水平有待提高

尽管中国已有很多城市进行了交通调查，但调查内容、工作流程等方面具有较大差异。这主要是由于调查目的不同决定交通模型构建的具体要求不同，此外，调查经费和资源整合受到限制也导致上述差异。住房城乡建设部已发布《城市综合交通体系规划交通调查导则》(建城[2014]141号)，各城市宜根据实际情况制定调查方案。相关规范也在制订中，为进一步规范调查提供技术保障。

调查数据的质量控制是调查实施成功与否的关键，也是调查工作标准化的重要组成部分，如不同规模、不同特征城市的居民出行调查抽样率，调查数据的相互校核等。中国城市交通调查对质量的控制很重视，但通过何种手段真正地控制质量还没有共识。各城市应加强交流，分享经验，进一步提高质量控制的标准。调查数据的综合性校核是调查成果最终发布的重要环节。中国具有长期维护交通模型和交通调查技术队伍的城市对该工作相当重视。咨询机构对其他城市的模型专项，一般也对调查数据有一个较为规范和完整的校核过程。但其他项目，例如咨询机构为各地级市层面做的综合交通规划项目，相应的调查数据校核工作会相对简化，总体校核水平仍有待提高。对综合性交通调查结论发布前的技术校核过程应一视同仁。

2 交通模型发展现状

2.1 模型与地理信息系统技术结合

交通的最大特点是空间性，而描述空间地理特征是地理信息系统(GIS)的专长，因此，GIS与交通模型的结合是学科及技术发展的自然结果[2]。GIS和交通模型的结合具有以下三点优势：

1）提高数据维护效率。

在交通模型分析中经常需要参考大量的数据信息，包括分析区域的交通地理资料、居民出行资料和城市的社会经济发展状况。GIS强大的信息处理功能已经越来越多地被城市交通部门和规划部门应用。可以利用GIS的图形及数据属性处理功能、拓扑校验功能，保证更高的数据质量，提高工作效率和水平。

2）提高模型输入数据的精度。

交通模型分析资料中绝大部分是空间信息，分析过程中由于地理信息整理出现的误差非常容易影响分析结果。在GIS工作环境下，交通小区划分更加细致，各种模型输入数据可以根据地理分析精确地细分计算到交通小区相应的地理空间，因此交通分析结果也更加接近实际情况。交通网络通过各类航拍照片、卫片图像的叠加，可以实现对现状的高度拟合并更加准确地获取网络各类属性。

3）便于调试模型和理解结果。

具备直观的表现结果使模型师能够更好更快地把握模型参数的调试方向。交通分析与评价的结果如何能够表达出来让决策者理解，也是交通需求分析中一个亟须解决的问题。GIS的丰富表现形式，将图形图像和数据衔接起来，能让决策者更好地理解模型。

基于上述优势，很多城市开始重视GIS在交通模型中的应用和开发，并初步尝试建立交通信息平台和交通模型一体化系统。

2.2 模型的精细化发展

1）交通基础设施网络和交通小区的精细化。

国际上交通模型研究的空间范围不断延伸，交通小区数量不断增加，输入的交通系统种类和网络越来越全。例如，纽约的交通模型能够覆盖纽约市、新泽西市和康涅狄格州的28个郡，面积2万km2，人口2 000万人，共划分交通小区4 000个，公交线路约4 000条，近10万个模型站点[3]；大达拉斯地区的交通小区达到4 874个；此外，南加利福尼亚州政府联盟(Southern California Association of Governments,SCAG)和圣地亚哥的模型交通小区均超过4 000个。随着数据资料收集条件的改善，中国交通模型也开始逐渐细化，如上海市新一轮交通模型达到近5 000个交通小区。

2）交通需求的市场细分，考虑出行者的不同属性和交通行为。

不同出行者具有不同的出行行为特征，传统的交通模型未对此进行市场细分。随着出行的多样化，交通模型必然要进行市场细分，才能真实地反映实际交通状态。例如，对人群按照年龄、职业、居住地区、收入等情况进行分类，对家庭进行有无车分类。交通个体的特征虽然存在差异，但难免要进行相应归类研究。家访调查对于出行目的的原始分类往往较多，有的甚至达到10类，但用于模型分析，中国一般不多于6类，相比国外的精细程度较低。

在中国城镇化快速发展过程中，一些大城市中心区的发展已经趋于稳定，客观上为交通模型的细化研究提供数据条件，同时也对模型精细化的结果提出更高要求。总之，模型精细化已经成为近年的发展方向，但总体水平与国外相比尚存在一定差距。

2.3 模型功能不断拓展且向多层面发展

国际上先进的交通模型在功能上已经涵盖土地、经济、环境、能源等多个方面。一些用于工程可行性研究的交通模型能够对重大交通基础设施的类型选择、规划、建设和运营管理方案与成本、吸引客源、覆盖范围、动拆迁户数、环境影响以及城市美观等方面进行测试和评价。中国的交通模型尽管在城市交通规划和建设中已经发挥重要的技术支撑作用，但总体上与国际先进水平相比还有较大差距。

近年，交通问题日益凸显，有必要对各项交通战略规划以及缓解交通拥堵的措施进行量化研究，从宏观层面的战略规划、道路设施规划等项目到微观层面的信号灯设置、交叉口拓宽等项目均对模型提出特定需求。交通政策效果的量化评价更需要交通模型具备这些功能。从实际的工作经验来看，单一层面的模型无法满足规划、政策、建设和管理等一系列决策分析的需要。因此，中国交通模型也逐渐向多个层面发展。例如，上海市正在开展的综合交通模型体系即为多层面模型。

2.4 专项交通规划对模型提出新要求

随着中国城市交通建设的不断发展，一些特殊问题需要由专门的交通模型来量化分析，例如上海世博模型、上海虹桥枢纽模型和北京奥运会模型。其中，上海虹桥枢纽规划是一个规模庞大和交通复杂的枢纽设计，枢纽内既包括长途汽车、铁路与航空运输的换乘，又包含多种交通方式的集散需求，以及停车容量限制、车道边等具体的交通设计与集散方式结构的关系研究等；此类大型交通枢纽的需求模型并没有成功经验可参考。此外，轨道交通专项模型对客流预测的详细程度要求较高。由于中国城市交通系统的复杂性，轨道交通模型目前最具挑战性的环节是与其他交通方式的换乘模型。如何应用已有的技术方法及经验积累解决此类问题，对交通工程师而言确实是很大的挑战。

2.5 模型数据采集多元化带来挑战

传统的大规模交通调查具有较大的局限性。首先，时间间隔较长不利于趋势分析；其次，人工调查受到人力、物力限制，很难获得充足的样本量，需通过较好的扩样校核技术才能得到相对可靠的结果。随着信息技术的发展，各大城市逐渐掌握更多的数据采集方式。例如，出租汽车GPS数据可以获取每日路段车速、拥堵等信息；地铁IC卡数据可完整记录乘客的站间OD信息。出租汽车GPS数据、高架和地面道路的线圈数据、交叉口数据等一系列多元数据给交通模型的校核和数据来源提供有力保障。然而，面对大量多元化数据，如何从现象探究交通行为的本质，如何将数据合理应用于交通模型，将是一个极大的挑战。

3 交通调查与模型现存问题

3.1 基础数据采集和维护机制有待改进

城市交通规划模型的维护是一项长期工作，需根据城市发展建设情况对模型的基础输入数据进行更新，确保模型分析结果的准确性[4]。只有建立一套基础数据更新的长效机制，才能准确地更新模型参数，更好地把握城市各阶段的交通发展状况。

虽然中国一些大城市已经初步建立定期进行交通大调查的机制，但仍存在不少问题。第一，定期进行交通大调查的城市数量不多，大多数地级市和部分省会城市对交通调查和模型的重视程度不够。第二，交通调查以外的数据，例如人口、岗位、用地、经济、交通网络等反映社会经济特征的基础数据，依赖统计、规划、国土、交通、教育等相关主管部门的支持[5]。受管理体制、数据统计方式等多方面因素制约，数据获取存在共享壁垒，且数据口径很难统一，准确性难以保障。例如，人口数据经过人口普查，可能与之前公布的数据存在较大出入，交通调查的校核基准以及交通模型的结果需要被动地进行调整。

3.2 理论体系落后且自主研发能力薄弱

北京、上海、广州、深圳、天津、武汉等大城市已广泛应用交通模型定量分析出行需求及特征，并辅助评价和测试交通规划方案，但仍主要采用基于出行的四阶段模型。发达国家交通行为模型逐渐转向交通系统的有效利用和交通需求管理政策的效果评价，交通需求模型是交通需求管理政策实施的事先量化评价基础。交通需求模型的发展，大致可以分为基于出行(trip based)、基于出行链(tour based)和基于活动(activity based)的研究方法三个层次。

城市交通系统的特点之一是人的参与。由于人行为的复杂性，无论采用何种数学模型也无法完全重现人在交通系统中的活动。无论采用何种交通模型结构，都应以提高模型对交通系统运行描述的详细程度和交通行为模拟的准确程度为目标。这也将是今后中国交通模型发展的主要目标。基于活动的交通需求模型已经在美国得到广泛应用，而代表中国最高建模水平的城市都在持观望态度。造成这一结果的原因是多方面的，其中一个重要原因是基于活动的需求特征难以把握；其他原因包括国际上应用还不成熟、没有现成的开发模式可借鉴，自主开发缺少平台和研发能力等。另外，城市建设变化快、出行特征变化大也是模型技术工作者不想将模型做得过于复杂的客观原因。

3.3 对交通政策的分析能力有待提高

随着社会经济的快速发展，中国许多大城市的交通形势日益严峻，机动化交通需求持续增长与道路空间资源短缺的矛盾不断加剧。从发达国家的经验来看，解决交通问题的思路应由单纯地增加道路供给向设施供给与调控交通需求并重的方向转变。中国许多大城市已经意识到交通政策的重要性，相继展开了相关研究和探索。

交通政策能否量化评价取决于交通模型能考虑哪些因素。例如，若将传统的出行时间考虑在模型中，则有可能评价多种交通方式在不同服务水平(运行时间)下的出行行为；若在时间的基础上考虑出行的货币费用，以广义成本的概念计算出行成本，则有可能评价拥挤收费、停车收费、公交票价等一系列与经济手段相关的政策。此外，还有可靠度、舒适性、交通信息服务等一系列影响出行行为的因素，可能很难被一个模型全部涵盖。交通政策的形式具有多样性，如小汽车牌照拍卖、拥挤收费、停车收费、公交票价、燃油价格等定价政策，P&R，公交专用车道、各种交通方式之间的换乘效率提高等新交通服务模式，货车管制及各项政策的组合使用等。

广义的交通政策包含交通规划的概念，狭义的交通政策作为交通规划的重要组成部分，需要用交通模型来量化分析，而这些交通政策目前很难使用交通模型来有效分析。特别是当几种交通政策组合使用时，现有交通模型会显得无能为力。例如，若拥挤收费和公交票价政策同时实施，则要求道路交通分配模型和公交分配模型结合起来分析，给交通建模带来很大挑战。

3.4 应对快速城镇化和机动化发展缺乏参数经验支撑

城市交通规划模型是在大量基础数据调查和参数标定基础上建立的。模型参数在很大程度上决定了模型输出结果。一方面，在经济快速发展的今天，居民出行行为的不断变化是生活水平提高的必然结果，因此交通行为的参数变化较快；另一方面，新型交通设施的建设使得交通模型参数缺乏经验参考。过去，中国城市轨道交通建设量低，轨道交通需求预测无据可依。如今中国已开始大规模建设城市轨道交通，建成基本轨道交通网络的城市可为轨道交通出行特征和参数标定提供经验数据，也为之前的交通需求分析工作提供很多经验和教训。但是，现代有轨电车等新型交通方式的规划建设由于缺乏既有客流数据经验支撑，给需求预测带来很大挑战。

3.5 人才培养应受到重视

城市交通规划模型的建立和维护工作内容繁杂、时间跨度长、工作成果不明显，往往得不到认可，使得模型工作人员缺乏成就感，或者是迎合急功近利的思想，工作不够踏实、缺乏长远职业诉求。实际上，一个好的交通模型师需具有广博的知识，包括城市规划、数理统计、运筹学、社会经济学、交通工程学、计算机等多门学科；另外需有丰富的工作经验，需要经历交通调查、数据分析、需求分析、交通网络建模、模型参数标定、模型应用等多个工作环节。用人单位应具备良好的政策和制度，完善人才培养、重视人才发展、防止人才流失。

3.6 应强化在城市交通规划决策中的地位

许多城市对交通模型的定量分析结果十分重视，但是对于交通模型分析结果往往持可有可无的态度。更有甚者将模型作为说明某些主观方案合理性的工具，随意调整模型的输出结果。这一现象应从三个方面解决：1)交通模型需客观、科学地反映交通系统的实际情况，若交通模型输出的结果不尽合理，久而久之便难以被决策者重视，地位难以确立；2)交通模型工作者需坚持科学的工作态度，不应根据项目需要或领导意愿随意调整模型结果；3)交通模型工作者需拓展自身的研究视角，丰富专业知识，增加对模型中各种敏感性因素的分析测试。

4 交通调查与模型发展方向

4.1 交通特征数据采集的多元化和融合处理

随着ITS技术的发展，交通信息的采集手段和来源越来越丰富，为交通模型获得更加全面的数据提供支撑。这些数据的相互校验、融合处理将是未来中国城市交通模型的工作重点。同时，调查采集数据的手段趋向自动化，例如，手机调查用于枢纽、大型吸引点，牌照识别用于车辆出行OD与路径，GPS用于车速，视频数据用于交通量，IC卡用于轨道交通及公交客流与OD等。人工调查的工作量将逐渐减少，但居民出行调查等传统调查项目在相当长的时间内仍无法替代。

4.2 大数据与传统交通模型在表象和原理层面的互动发展

交通信息化手段发展之初已经开始使用大数据。大数据的主要特点是数据规模巨大、覆盖面广、采集手段自动化、能够反映人或物的空间位置和联系、具有较细的空间分辨率和时间分辨率等。大数据甚至被认为可能颠覆传统调查和模型的技术框架。然而，大数据也存在缺点：很多数据需要清洗，清洗的规则有时并不明确，例如如何定义线圈数据的异常值；数据要反映传统定义的特征，需要做一定的假设和推断，这也是大数据处理的关键技术，例如手机调查往往依靠停留时间的设定来定义人的一次出行，未必能与传统的居民出行调查结果完全吻合；数据具有片面性，并不能完整地反映现实，各种信息化手段采集的数据都需要和传统调查数据进行融合分析，才能全面地解析城市交通并建立交通模型。

大数据是数据而非方法体系。因此，仅仅依靠大数据本身无法在分析方法论上创新。如何结合传统模型体系，探索大数据环境下的交通分析体系是一项新工作。大数据时代，交通模型分析赋予信息技术以灵魂，能够保证规划理论和知识通过信息技术得到更有效的应用。大数据革命的目的并非取代传统的分析方法，而是使两者相互促进，从表象和原理两个方面帮助人们进一步解析复杂的世界。

4.3 从单一向多层次一体化模型体系转化

在实际应用过程中，需要有针对性地对重点问题进行分析，单一的综合交通模型难以适应各个层面交通规划的要求，亟须建立多层次、全方位的模型体系，体现综合交通规划与专项规划的衔接，依据解析程度不同分为宏观、中观、微观，静态与动态，局部区域、市域与跨行政区的地区性模型等。各个层次的交通模型相互关联，需要具有相互反馈机制，如道路交通模型和公交模型的相互反馈体现为路网社会车辆对公共汽车行驶速度的影响。

4.4 加强对个体出行行为的研究

针对四阶段方法存在的固有缺陷，国内外均加强对基于出行行为模型的研究[4]。而行为模型机理复杂，短期内既有模型较难实现完全转变。因此，近期重点是优化既有四阶段模型，细化出行生成阶段的个体分类，细分出行分布的区域范围。远期要开发具有自主知识产权、能够自由扩展的交通模型平台，开发基于活动的交通需求模型。

4.5 与用地规划结合的社会、经济、环境一体化模型体系

针对城市可持续发展的要求，建立交通与用地一体化模型，综合考虑城市环境、用地及交通，模拟相关政策的效果。在交通模型与土地利用的互动中，不仅能对交通模型中输入的土地利用有深刻的理解，更重要的是获取输出结果的分析、解读及其对规划的反馈；解读和反馈不仅局限于交通领域本身，而应与土地利用和城市规划充分结合。同时考虑到人的社会经济活动，将城市规划和社会经济发展结合起来。

4.6 交通模型和GIS技术的全面结合

GIS技术能够快速便捷地计算交通网络、区域之间的各项指标，例如交通小区的人口和岗位、各类用地面积、各类道路的长度等，并采用空间统计学的方法揭示路段拥堵的相互关联因素。交通需求模型和GIS技术的结合，将是今后各大城市模型系统的发展方向。

4.7 动态交通仿真模型的探索与应用

围绕正在开展的交通智能化工作，探索动态交通仿真模型的应用，为城市交通系统的动态管理决策提供科学依据。

4.8 制定交通调查和交通模型技术工作的指导手册和标准

住房城乡建设部发布的《城市综合交通体系规划交通调查导则》(建城[2014]141号)规定各种调查项目的调查内容，但并未规定各类交通规划至少需要哪些调查项目，也没有规定具体实施的强制要求。因此，一些项目编制单位为节约成本，减少或不进行交通调查，导致对现状交通特征的把握缺乏科学性。随着中国交通模型工作队伍的不断扩大，模型工作的流程方法也五花八门。国家有关部门或学术团体应尽快出台指导性工作手册，供技术工作者参考。同时，对不同类型的交通规划项目，也要制定模型分析的具体标准，包括哪些项目需要模型分析，以及分析的指标和深度。

5 结语

越来越多的中国大城市开始重视城市交通调查和交通模型工作，并在一定程度上支撑了城市交通规划、建设、运营和管理的决策。但目前的交通调查和交通模型尚未形成技术规范和标准，交通调查和交通模型的理论与技术，交通模型的深度和广度均与交通决策要求存在较大差距，交通调查和交通模型的专业化人才队伍建设不够，这些都制约了城市交通研究技术的发展和城市交通的科学决策。中国城市交通调查和交通模型的技术发展与规范化进程需要对现状和未来发展趋势进行深入总结，需要在制度建设、人才培养、应用管理层面更加专业、科学的态度。

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