مطالعه تطبیقی و شناسایی عوامل موثر در ایجاد سفرهای اجباری برون‌شهری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

2 دانش آموخته کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

3 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

چکیده

مدل‌های ایجاد سفر اولین مرحله از مدل‌های چهار مرحله‌ای کلاسیک تقاضای سفر هستند که پیش‌بینی نادرست آن منجر به اتلاف منابع ملی و سطح سرویس نامطلوب زیرساخت‌ها می‌گردد. هدف از این پژوهش شناسایی عوامل مؤثر در ایجاد سفرهای برون‌شهری با اهداف اجباری و مقایسه برازش مدل‌های رگرسیون خطی، توبیت و پواسون با استفاده از داده‌های مبدا–مقصد سفر جاده‌ای سال 1394 سه استان خراسان رضوی، فارس و تهران است. نتایج نشانگر عملکرد بهتر یا یکسان مدل‌های رگرسیون خطی و توبیت در تمامی اهداف سفر است. برای تولید سفرهای تحصیلی متغیر تعداد خودرو تحت تملک (خانوارهای با بیش از دو وسیله نقلیه) و برای جذب سرانه مالکیت خودرو از اهمیت بالایی برخورداراست. همچنین متغیرهای سهم خانوارهای با بیش از 2 وسیله نقلیه و تعداد دانشجویان در سرانه مالکیت خودرو بیشترین تأثیر را بر تولید و جذب سفرهای تحصیلی برون‌شهری دارند. در تولید سفرهای کاری، سهم افراد در رده سنی 47-32 سال و در جذب، تعداد شاغلان در سرانه مالکیت خودرو بیشترین تأثیر را بر ایجاد سفرهای کاری دارند. جمعیت ناحیه در تولید سفرهای کاری و تحصیلی با علامت مثبت معنادار شده است اما تأثیر آن در تولید سفرهای تحصیلی حدود دو برابر است. متغیر تعداد شاغلان در سرانه مالکیت خودرو تاثیر مثبتی در جذب و تولید سفرهای کاری دارد ولیکن تأثیر این متغیر در جذب حدود 4 برابر تولید سفرهای کاری است. علاوه بر این، تأثیر چگالی کاربری مرتبط با هدف سفر در مدل‌های جذب متفاوت است به‌طوری‌که تأثیر چگالی صنعتی در جذب سفرهای کاری تقریباً دو برابر تأثیر چگالی آموزشی در جذب سفرهای تحصیلی است که می‌تواند نشانگر تمایل بیشتر افراد در انجام سفرهای کاری نسبت به سفرهای تحصیلی برون‌شهری باشد که می‌توان از این موضوع برای سیاست‌گذاری کاربری زمین در آینده استفاده نمود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Comparative study and identification of effective factors in interurban mandatory trip generation

نویسندگان [English]

  • Amir Reza Mamdoohi 1
  • Fatemeh Khavari 2
  • Mohammadhossein Abbasi 3
1 Associate Professor, Faculty of Civil and Environmental Engineering of Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
2 M.‌Sc. Graduate, Faculty of Civil and Environmental Engineering of Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
3 Ph.D. Candidate, Faculty of Civil and Environmental Engineering of Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
چکیده [English]

Trip generation is the first step in the conventional four-step transportation planning process, which, if incorrectly forecasted, lead to waste of national resources and poor infrastructure performance. This paper aims to identify the influential factors of suburban trip generation with mandatory purposes and compare the linear regression, Tobit and Poisson models using the origin-destination travel data of Khorasan, Fars and Tehran provinces in 2015. Results show better or equal performance of linear regression and Tobit models in all travel purposes. The variable of households with more than two vehicles for educational trip production and car ownership per capita for educational trip attraction are significant. Also, the variables of the share of households with more than 2 vehicles and the number of students per capita in car ownership have the greatest impact on the production and attraction of suburban educational trips. The share of people aged between 32-47 years and the number of employee per capita in car ownership have the greatest impact on the production and attraction of work trips, respectively. The population of a district has been significant with a positive sign in trip production of work and educational trips, but its impact on the educational trips is as twice as the work. The number of employee in car ownership per capita has a positive effect on the attraction and production of work trips, but the effect on the attraction is about 4 times the production. Furthermore, the effect of density related to the trip purpose varies in attraction models, so that the effect of industrial density on work trip is almost twice the effect of educational density on the educational trips, which can indicate a greater propensity of people to conduct suburban work trips compare to educational ones which could be used as a policy implication for future.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Trip Generation
  • Linear Regression
  • Poisson
  • Tobit
  • Mandatory Trips
-خاوری، ف.، (1397)، "یک مطالعه تطبیقی مدل‌های ایجاد سفرهای درون‌شهری و برون‌شهری"، پایان‌نامه کارشناسی ارشد. گروه برنامه‌ریزی حمل و نقل، دانشگاه تربیت مدرس، تهران.
-خاوری، ف. و ممدوحی، ا.، (1396)، "مقایسه مدل­های تولید سفر بین‌شهری رگرسیون خطی و توبیت برای سفرهای خرید و امور شخصی"، هفدهمین کنفرانس بین‌المللی مهندسی حمل و نقل و ترافیک، تهران.
-ممدوحی، ا. و احمدی‌پور، ف.، (1397)، "یک تحلیل ساختاری و تطبیقی از مدل‌های مختلف تولید سفر"، نمونه موردی سفرهای تحصیلی شهروندان قزوین. مهندسی عمران مدرس. ۱۸ (۲)، ص.12-1.
-ممدوحی، ا. نصیری، س. و عباسی، م.، (1400)، "مدل زمان‌روز، رویکردی متفاوت جهت شناسایی عوامل مؤثر در انتخاب وسیله افراد نمونه موردی شهر مشهد"، نشریه مهندسی عمران امیرکبیر، 53 (11)، ص. 4612-4599.
-ممدوحی، ا. میرزائی، م. و عباسی، م. (1400)، "عوامل مؤثر بر تغییر وسیله به قطار سبک شهری در سفرهای تحصیلی دانشجویان"، مطالعات مدیریت ترافیک، 62، ص.36-1.
-Agyemang-Duah, K., & Hall, F. L., (1997), "Spatial transferability of an ordered response model of trip generation", Transportation Research Part A: Policy and Practice, 31(5), pp.389-402.
-Al-Masaeid, H. R., & Fayyad, S. S., (2018), “Estimation of trip generation rates for residential areas in Jordan”, Jordan Journal of Civil Engineering, 12(1).
-Altaher, M., Abdallah, A. M., Elsayed, M. A., Baz, A. E., Baz, A., & Mahfouz, E. S., (2019), “Creating trip generation models for unplanned cities”, International Journal of Scientific and Engineering Research, 10(4), pp.396–406.
 
-Arifin, T. S. P., Jamal, M., & Oktaviani, D. P., (2020), “Estimation model of home-based trip generation in Graha Indah housing, Samarinda city. Solid State Technology”, 63(5), pp.3632-3641.
-Badoe, D. A., & Chen, C., (2004), "Modeling trip generation with data from single and two independent cross-sectional travel surveys", Journal of urban planning and development, 130(4), pp.167-174.
-Bolt, J., & Van Zanden, J. L. (2013). The first update of the maddison project; re-estimating growth before 1820. Maddison-Project Working Paper WP-4, University of Groningen, January, 5.
-Button, K., Ngoe, N., & Hine, J., (1993), “Modelling vehicle ownership and use in low-income countries”, Journal of Transport Economics and Policy, pp.51-67.
-Chang, J. S., Jung, D., Kim, J., & Kang, T., (2014), "Comparative analysis of trip generation models: results using home-based work trips in the Seoul metropolitan area”, Transportation Letters, 6(2), pp.78-88.
-Choo, S., Lee, H. & Hong, D., (2012), “Exploring weekend travel behavior in a developing country: an empirical study of Seoul”, No. 12-2978.
-Cotrus, A. V., Prashker, J. N., & Shiftan, Y., (2005), “Spatial and temporal transferability of trip generation demand models in Israel”, Journal of Transportation and Statistics, 8(1), 37.
-De Dios Ortúzar, J., & Willumsen, L. G., (2011), "Modelling transport. John Wiley & sons".
-Douglas, A. A., (1973), “Home-based trip end models a comparison between category analysis and regression analysis procedures”, Transportation, 2(1), pp.53-70.
-Golob, T. F., (1989), “The causal influences of income and car ownership on trip generation by mode”, Journal of Transport Economics and Policy, pp.141-162.
-Kitamura, R., (2009), “A dynamic model system of household car ownership, trip generation, and modal split: model development and simulation experiment”, Transportation, 36(6), pp.711-732.
-Hosseinzadeh, A., & Baghbani, A., (2020), “Walking trip generation and built environment: a comparative study on trip purposes”, International Journal for Traffic & Transport Engineering, 10(3).
- Lee, J. H., Gao, S., & Goulias, K. G., (2015), “Can Twitter data be used to validate travel demand models? In 14th international conference on travel behaviour research”.
-Lim, K.K. & Srinivasan, S., (2011), “Comparative analysis of alternate econometric structures for trip generation models”, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, (2254), pp.68-78.
-Naser, I. H., & Shaia, H., (2020), “Estimation trip generation for urban area of Nasiriyh city”, Journal of Global Scientific Research, ISSN: 2523-9376, 3, pp.451-460
 
- Pettersson, P., & Schmöcker, J. D., (2010), "Active ageing in developing countries? trip generation and tour complexity of older people in Metro Manila", Journal of Transport Geography, 18(5),
pp.613-623.
- Schimek, P., (1996), “Household motor vehicle ownership and use: how much does residential density matter?”, Transportation Research Record, 1552(1), pp.120-125.
- Wootton, H. J., & Pick, G. W., (1967), “A model for trips generated by households”, Journal of Transport Economics and Policy, pp.137-153.
- Zhang, Q., Clifton, K. J., Moeckel, R., & Orrego-Oñate, J., (2019), “Household trip generation and the built environment: does more density mean more trips?”, Transportation Research Record, 2673(5), pp.596-606.