出行行为研究在交通管理和控制中有着非常重要的作用,对城市居民个体出行行为的研究,是进行城市交通规划、建设和管理的一项不可缺少的基础性工作。目前,我国许多大城市进入了机动化迅速发展的时期,小汽车出行量增长加快,道路交通拥堵日益严重,出现了高峰时段提前并延长甚至全天无明显的高峰等现象,所以研究居民的出行规律、出行心理、出行时的决策过程对制定合理的交通需求管理政策,减少小汽车出行量,缓解交通拥堵起到重要作用。在城市居民出行中,短距离出行占很大的比例,并且出行方式多样,由于短距离出行时耗短,居民对出行的舒适度要求不高,所以在短距离出行中最有可能把小汽车方式出行吸引到非机动化和公共交通方式上来。因此,本文在城市居民出行调查的基础上,以短距离出行行为为研究对象,利用基于出行和活动的分析方法,分析了短距离出行的规律和特征,以及不同情况下短距离出行方式分担率的变化,对引导小汽车短距离出行的转化和优化交通结构有着重要的意义。本文围绕短距离出行行为,研究的主要内容包括:(1)首先根据北京市的规模,界定了北京市居民短距离出行的距离范围,提出了短距离出行行为的研究对引导小汽车出行向非机动方式和公共交通方式转化的重要意义,并确定了以城八区居民短距离出行为具体的研究对象。其次综述了国内外关于出行行为的研究现状,指出了城市短距离出行行为研究的缺乏,以及短距离出行研究的重要性。然后介绍了出行行为研究的重要方法—非集计模型的基本思想和随机效用理论,说明了非集计模型为什么适用于居民个体的出行行为研究,并且阐述了出行者在出行方案的选择上总是追求效用的最大化原则。另外,还介绍了本文所应用的主要研究模型—Logit模型的一般形式和性质。(2)利用基于出行和活动的分析方法,分析了居民短距离出行的特征和规律。首先,对比分析了在各种影响因素下短距离和长距离出行比例的变化,主要考虑的因素包括:个人属性(性别、年龄、职业)、家庭属性(家庭收入)、出行属性(出行目的、出行方式、出发时间)。其次,选取了几个有代表性的目的,分析了在短距离出行中各个距离段内这些出行目的所占的百分比。然后,选取了几个主要的出行方式,从多个角度,重点分析这些出行方式分担率的变化规律,如不同目的类别、不同距离段、家庭有无车、出发是否为高峰期。最后,根据主要交通方式的平均出行距离,大致确定其服务的半径,指出了小汽车应多服务于中长距离出行,而非机动方式和公共交通应在短距离出行中占主导地位,提出了要制定合理的政策引导短距离的小汽车出行向非机动化方式和公共交通方式转变。(3)分析了短距离出行比例的影响因素。首先介绍了多元线性回归模型的相关理论。其次在对短距离出行特征分析的基础上,利用多元线性回归模型,定量地分析了居民的各种属性对短距离出行比例(短距离出行次数占全天出行次数的百分比)的影响。回归的参数值,表明所选的属性与短距离出行比例存在线性相关性,所得结论认为职业和月票这两个因素对短距离出行比例具有较大的影响。(4)重点研究了短距离出行方式选择的影响因素。首先介绍了ML模型(多项Logit模型)和NL模型(分层Logit模型)的建立流程。其次以短距离出行效用最大化为目标,利用双层Nested Logit模型,构建了短距离出发时间选择和出行方式选择模型,定量地分析出发时间选择和出行方式选择的相互影响关系,并且利用包容系数确定了上、下两层的阶层关系。最后着重分析了在短距离出行中居民的各种属性对选择步行、自行车、公交车和小汽车的影响程度,阐述了引导短距离小汽车方式出行向公交车和自行车方式转化的可能性