城市建成环境与居民出行频率研究--基于居民出行调查分析文献综述
1研究背景
随着我国城市化进程的不断推进，城市化进程和机动化水平不断提高，城市发展也开始呈现蔓延式的空间扩张趋势，从而导致职住地分离，居民出行平均耗时不断增加。以上海市为例，2000-2012年间，上海私人汽车拥有量由5.04万增加到141.16万辆，2004-2009年上海小汽车出行比重提高了5个百分点，达到20.9%，由此引起的交通拥堵和环境问题已经成为中国大城市可持续发展的难题[1]。从交通规划和城市规划的角度而言，城市建成环境在宏观方面决定了城市居民活动的空间分布，对居民日常出行行为具有根深蒂固的影响，对交通出行具有一定的“锁定效应”。
2国外研究现状
早期，国外学者发现建成环境对居民出行行为有所影响，他们进行了一系列的实验，并取得了可靠的结果。Cervero和Kockelman[2]两位学者用密度（Density）、多样性（Diversity）和设计（Design）这三个维度构成了城市建成环境的3个要素，简称为“3D”。Ewing和Cercero [3]又添加了目的可达性（Destination accessibility）和公共通的距离（Distance to transit）两个维度，将城市环境建成要素增加至“5D”。在之后的研究项目中，城市建成环境的“5D”要素被其他研究者广泛使用。虽然所有的D变量都影响家庭出行决策，但与Ewing和Cervero的元分析一致，在多元背景下，影响最大的是多样性、街道设计和目的地可达性，影响最小的是密度。
除此之外，家庭因素也对居民出行有很大影响，家庭收入总是与更多的汽车出行，而较少的公共交通和步行出行有关。出行方式的选择也跟居民当地的文化有关，例如在荷兰，大多数人喜欢骑自行车出行，与其他国家的出行方式选择差异较大。Goeverden[4]对荷兰和佛兰德斯两地的中小学学生通行方式进行对比，佛兰德斯学生很多选用公共汽车出行，而荷兰的学生更倾向于使用自行车，这也促使他们又更强的独立性。在Vivian Romero[5]的研究中悉尼学生的通行方式更多使步行，很少会选择自行车。因此文化的差异性也极大的影响居民的出行行为。
居民的活动需要和出行信息需求也会决定出行行为的差异。Erke和Chatterjee[6-7]等人以小汽车使用者为研究对象，研究了他们对交通出行信息自身的内容与发布形式的选择偏好，从而统计了小汽车使用者对VMS出行信息的诱导服从率。Pietrod等[8]人以公共交通人群为研究对象，采用SP调查的方式，使用有序概率估计改全体对出行信息的需求偏好程度以及支付意愿，结果证实了出行信息有益于出行决策行为。Park和Keunhyun[9]采用分层建模的方法，研究铁路站区建成环境特征对居民出行行为的影响，研究表明当车站采用轻轨系统而不是通勤轨或重轨时，居民的汽车出行次数随着车站区域的活动密度而减少。与二分式任意汽车出行模型相似，汽车出行频率随区域紧凑度指数和家庭区域工作可达性的增加而下降，随家庭规模和工人数量的增加而增加。
3国内研究现状
国内学者对居民出行的影响因素的研究内容与国外的相似，在其研究的基础上，主要展开为个人因素，家庭因素和出行特征因素。Pan[10]团队的通过对上海选定4个不同的社区，近2000人的调查，证实了城市形态对出行行为的影响。石飞[11]等人在南京主城区居民出行调查数据研究中发现，路网密度的增加反而提高了小汽车的使用率。尹超英[12]通过对长春市居民出行调查数据的研究，得到了土地利用混合度、交叉口密度及公交站点密度对居民出行的影响为负效应的结论。
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