Bài giảng quy hoạch mạng lưới đường phần 2

Các nhân tố chính ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương tiện vận tải: • Chi phí đi lại • Thời gian đi lại Ngoài ra còn các nhân tố khác như sau: • Đặc điểm người đi lại: khả năng có xe riên

CHƯƠNG 4 PHÂN BỔ NHU CẦU VẬN TẢI (TRIP

DISTRIBUTION)

• Sau khi phân tích nhu cầu vận tải phát sinh, chúng ta biết số chuyến đi và đến

của mỗi vùng O i và D j Trong bước này chúng ta sẽ xác định số chuyến đi phân bổ giữa các vùng với nhau;

• Việc xác định số chuyến đi giữa mỗi vùng phụ thuộc vào đặc điểm hấp dẫn của các điểm đích ở các vùng khác và chi phí cũng như mức độ thuận lợi và hạn chế của việc đi lại;

• Phương pháp

1 Các phương pháp hệ số tăng trưởng: hệ số đồng nhất, hệ số bình quân, hệ

số tăng trưởng Detroit

2 Phương pháp Fratar

3 Mô hình hấp dẫn

4.1 Các phương pháp hệ số tăng trưởng

Các phương pháp hệ số tăng trưởng có đặc điểm là tính toán đơn giản

4.1.1 Phương pháp hệ số đồng nhất

Phương pháp này sử dụng một hệ số tăng trưởng (hệ số bình quân) cho toàn khu vực nghiên cứu

V t ij = V 0 ij F

V t ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm nghiên cứu t

V 0 ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm gốc t = 0

F hệ số tăng trưởng trung bình trong toàn bộ khu vực

Ví dụ 4.1:

Số chuyến đi lại giữa hai vùng i và j là 5000 chuyến Hệ số tăng trưởng của toàn bộ thành phố trong 20 năm sau được tính là 2.5 Hệ số chuyến đi giữa hai vùng này trong năm tương lai là bao nhiêu?

4.2 Phương pháp hệ số tăng trưởng bình quân

Phương pháp này sử dụng hệ số tăng trưởng bình quân của hai khu vực

V t ij = V 0 ij (F i + F j )/2

V t ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm nghiên cứu t

V 0 ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm hiện tại t = 0

F i hệ số tăng trưởng tại vùng i

F j hệ số tăng trưởng tại vùng j

Ví dụ 4.2:

Số chuyến đi lại giữa vùng 1 và vùng 8 vào năm gốc là 1000 chuyến Trong thời gian 20 năm sau người ta dự tính hệ số phát triển của hai vùng này là 3.2 và 2.7 Tính số chuyến đi lại giữa vùng 1 và 8 trong tương lai?

V t ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm nghiên cứu t

V 0 ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm hiện tại t = 0

F i hệ số tăng trưởng tại vùng i

F j hệ số tăng trưởng tại vùng j

F TB hệ số tăng trưởng bình quân toàn khu vực F TB = ΣF i /n

Ví dụ 4.3:

Số chuyến đi lại giữa vùng 5 và vùng 9 vào năm gốc là 1500 chuyến Trong vòng

20 năm sau, dự tính vùng 5 và vùng 9 phát triển với hệ số tăng trưởng 1,75 và 2,05

Hệ số tăng trưởng trung bình trong toàn khu vực tính được là 2.2 Tính số chuyến đi lại trong tương lai giữa hai vùng 5 và 9?

2 Số chuyến đi trong tương lai phát sinh ở mỗi vùng được tính bằng cách nhân hệ số tăng trưởng với số chuyến đi hiện tại ở vùng đó;

3 Số chuyến đi này được phân phối đến các vùng khác thông qua hệ số tăng trưởng và số chuyến đi ở các vùng đó

(Số chuyến)ij = (số chuyến tương lai)i ì

4 Sự phân phối này tạo ra từng cặp giá trị Vij và Vji Trung bình cộng hai giá trị trên

5 Giá trị trung bình cho từng vùng khác với tích số giao thông hiện tại trong vùng đó và hệ số tăng trưởng Tính toán lại hệ số tăng trưởng mới theo công thức:

Hệ số tăng trưởng =

6 Tính toán lại với hệ số tăng trưởng mới

7 Lặp lại cho đến khi tổng số chuyến đi trong vùng xấp xỉ bằng lưu lượng thiết kế

Ví dụ 4.4:

Lưu lượng xe hiện tại và hệ số tăng trưởng ở vùng 1 đến vùng 4 như bảng dưới Tính toán lưu lượng trong tương lai bằng phương pháp Fratar

Đến vùng

1 2 3 4

1 2 3 4 - 10 12 18

10 - 14 14

12 14 - 6

18 14 6 -

Vùng

Hệ số tăng trưởng 2 3 1.5 1

Đánh giá tương lai 80 114 48 38

Giải:

Bước 3: Tính Vij

(số chuyến hiện tại)ij(hệ số tăng trưởng)

Σ(số chuyến hiện tại)(hệ số tăng trưởng)

Số chuyến Tổng số chuyến đi trong vùng đó

Từ vùng

4 14 3 13 2 12

2 12 1

12 80

F V F V F V

F V V

+ +

×

×

=

4 36 1 18 5 , 1 12 3 10

3 10 80

1

× +

× +

1 21 1

21 114

F V F V F V

F V V

+ +

×

=

5 41 1 14 5 , 1 14 2 10

2 10 114

1

× +

× +

5 , 1 12 80

1

× +

× +

2 12 48

1

× +

× +

1 18 80

1

× +

× +

2 18 38

1

× +

× +

5.414.36

'

V

9.182

168.21

'

V

8.182

7.158.21

V F

402

'

F

16.13,98

d

m m

ở đây:

F Lực hấp dẫn giữa hai vật thể

m 1 ,m 2 Khối lượng hai vật thể

d Khoảng cách giữa hai vật thể

Các nhà dự báo đã sử dụng mô hình này để tính nhu cầu đi lại của dân cư từ vùng này đến vùng khác; ở đây giả thiết m1 là số chuyến đi xuất phát vùng 1 và m2 là số chuyến đi hấp dẫn đến vùng 2, d là khoảng cách giữa hai vùng, F là số chuyến đi của hai vùng Từ công thức và giả thiết trên ta có nhận xét khi quy mô của hai vùng càng lớn, khoảng cách giữa hai vùng càng nhỏ thì số chuyến đi giữa hai vùng càng lớn và ngược lại

Vậy mô hình hấp dẫn dạng tiền đề có dạng sau:

n ij

j i ij

C

D O K

ở đây:

V ij số chuyến đi từ vùng i đến vùng j với một mục đich nào đó

O i số chuyến đi phát sinh ở vùng i với mục đich đó

D j số chuyến đi hấp dẫn đến vùng j với cùng mục đich

C ij thời gian đi lại (hoặc chi phí đi lại hoặc khoảng cách) từ vùng i đến vùng j

n hằng số thực nghiệm (thường thay đổi tùy thuộc mục đich chuyến đi)

)(

C

1

)(

i

K F D C

1

) (

ij ij j i ij

K F D

K F D O

V

1

ij ij j i ij

K F D

K F D O

V

1

531161080

0.161080602

=

×+

×+

×+

Vùng 1

1080 chuyến/ng ày

82chuyến/

Vùng 4 47chuyến/

ến/ngày Thời gian đi

ùng này cho như sau, giả sử F 31

chuyến

Vùng 5 82chuyến/

ngày

4.4.1 Mô hình hấp dẫn Drew

Trong mô hình hấp dẫn số chuyến đi giữa hai vùng liên quan trực tiếp đến các hoạt động trong khu vực mà được thể hiện bởi số chuyến đi phát sinh và quan hệ tỉ lệ nghịch với sự phân chia giữa các khu vực được thể hiện bởi hàm thời gian đi lại

Cho O i , D j , V ij , x tìm ma trận phân bổ chuyến đi Vij cho năm tương lai với các ràng buộc sau

ở đây Z(tij ) là nhân tố phản ánh mức trở ngại đi lại thường có dạng Zt ij ) = t ij -x

t ij thời gian đi lại giữa hai vùng i và j

x hệ số phản ánh mục đích đi lại của người dân

0,5 ≤ x ≤ 1 với các chuyến đi làm

2 ≤ x ≤ 3 với các chuyến đi còn lại

K ij được biểu diễn bởi a i và b j ; K ij = a i b j

Ta có

V ij = a i b j O i D j t ij

-x

a i = 1/∑

j

x ij j

t D b

a

) / (

1 )

1 (

3 Tính các V ij

(1)

V ij (1)

= a i (1)

t O a

b

)/(

1

) 1 ( )

2 (

= a i n-1

1.887 × 10× 3500013 + 2.015 × 10× 1000014 + 3.409 × 10× 3500025 = 0.885

CHƯƠNG 5 PHÂN CHIA PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG

(MODE CHOICE)

Mô hình phân chia phương tiện giao thông được sử dụng nhằm xác định nhu cầu

(người - chuyến) của mỗi phương tiện giao thông Số chuyến từ vùng i đến vùng j

sử dụng phương tiện m

Trong nhiều nghiên cứu về giao thông, người ta cho rằng có một nhóm người được

xử lý riêng ở bước này Đó là nhóm người không có lựa chọn nào khác ngoài việc phải sử dụng giao thông công cộng (transit captive) Nhóm người đó bao gồm người nghèo, người già, trẻ em, hoặc là người không có phương tiện giao thông cá nhân

Nhóm còn lại có thể tự do lựa chọn giữa giao thông cá nhân và giao thông công cộng Từ đó, số người sử dụng giao thông công cộng được tính bằng tổng những người thích sử dụng giao thông công cộng và bắt buộc sử dụng giao thông công cộng

Các nhân tố chính ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương tiện vận tải:

• Chi phí đi lại

• Thời gian đi lại

Ngoài ra còn các nhân tố khác như sau:

• Đặc điểm người đi lại: khả năng có xe riêng, thu nhập thực tế của hộ gia đình, trình độ văn hoá, số người trong gia đình, nơi ở của họ

• Đặc điểm chuyến đi: Mục đích đi lại (đi làm/học đi mua sắm, đi chơi…) khoảng cách đi lại, hướng đi tới các trung tâm thương mại, thời gian đi lại trong ngày

• Đặc điểm của hệ thống giao thông: thời gian đi lại, nếu đi xe buýt thời gian

đi bộ tới bến, thời gian chờ xe, thời gian trên xe, thời gian chuyển tuyến…) khả năng thực thi, mức độ thuận tiện và thoải mái

Các mô hình phân chia phương thức vận tải

1 Mô hình phân tích tương quan hồi quy

2 Mô hình xác suất lựa chọn phương tiện vận tải của mỗi cá nhân

5.1 Mô hình phân tích tương quan hồi quy

Việc lựa chọn một trong hai phương thức vận tải cá nhân hoặc công cộng được phân tích bởi mô hình phân tích tương quan hồi quy Mô hình này bao gồm 4 yếu tố sau:

• Thời gian đi lại tương đối TTR

• Chi phí đi lại tương đối CR

• Tình hình tài chính của khách hàng EC

• Chất lượng phục vụ tương đối L

A Thời gian đi lại tương đối TTR

TTR biểu thị tỉ số giữa thời gian đi lại (từ cửa tới cửa) bằng phương tiện công cộng chia cho thời gian đi laị (từ cửa tới cửa) bằng phương tiện cá nhân

TTR =

8 7 6

5 4 3 2 1

x x x

x x x x x TTR

+ +

+ + + +

=

Trong đó:

x 1 thời gian trên phương tiện công cộng (xe buýt)

x 2 thời gian trung chuyển khi đi xe buýt

x 3 thời gian đợi xe buýt

x 4 thời gian đi bộ đến các bến xe buýt

x 5 thời gian đi bộ sau khi xuống xe buýt

x 6 thời gian lái xe riêng

x 7 thời gian gửi xe ở bãi đỗ

x 8 thời gian đi bộ từ bãi đố đến điểm đích và ngược lại

B Chi phí đi lại tương đối CR

CR là tỉ số giữa chi phí đi lại bằng phương tiện công cộng chia cho chi phí đi bằng phương tiện cá nhân

CR =

13 12 11

10

9 / ) 5 , 0

x CR

+ +

=

Trong đó:

x 9 giá vé phương tiện công cộng

x 10 chi phí nhiên liệu

x 11 chi phí thay dầu nhớt

x 12 phí đỗ xe

x 13 số người trung bình trong xe

Thời gian trên phương tiện công cộng Thời gian trên phương tiện cá nhân

Giá vé phương tiện công cộng Giá vé phương tiện cá nhân

Mục đích của việc đưa x 13 và 0,5x 12 vào biểu thức trên nhằm tính chi phí đi lại bằng

phương tiện cá nhân trên cùng một mặt bằng so sánh với chi phí đi lại bằng phương tiện công cộng Ngoài ra có thể đưa thêm một số chi phí dài hạn khác để tính toán chi phí sử dụng phương tiện cá nhân như chi phí săm lốp, chi phí bảo hiểm, chi phí bảo dưỡng sửa chữa, chi phí mua phương tiện

C Tình hình tài chính của hành khách EC

EC biểu thị bởi chỉ tiêu thu nhập bình quân hàng năm của mỗi người dân ở vùng phát sinh chuyến đi

D Chất lượng phục vụ tương đối L

Chất lượng phục vụ tương đối rất khó xác định do chịu ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố như không khí trong xe buýt, mức độ tiện nghi thoải mái, khả năng thuận tiện khi trung chuyển, độ êm của xe, số ghế sẵn có

Tuy vậy người ta đã lượng hoá một cách tương đối chất lượng phục vụ bằng công thức sau:

L = Thời gian hao phí ngoài phương tiện công cộng Thời gian đỗ xe riêng + Thời gian đi bộ

8 7

5 4 3 2

x x

x x x x

L

+

+++

=

Các nhà phân tích thường sử dụng phương pháp phân tích tương quan hồi quy đa nhân tố để thiết lập các mối quan hệ giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc Để đơn giản hoá bằng đồ thị các biến chi phí đi lại tương đối CR, tình hình tài chính của hành khách EC và chất lượng phục vụ tương đối L được phân theo từng nhóm riêng biệt như sau:

thuộc vào 4 mức giá trị của L

Ví dụ 5.1:

Lưu lượng xe giữa hai vùng tại giờ cao điểm ở năm thiết kế được tính toán là 2000 chuyến với thành phần như sau: 200 chuyến buộc dùng giao thông công cộng (trip captive), 600 chuyến từ các gia đình có thu nhập EC3, còn lại 1200 chuyến EC5 Sử dụng hình vẽ 3.2 để tính tỉ lệ sử dụng giao thông công cộng dựa trên thành phần thu nhập Cho biết TRR = 2; CR = 0.8; L = L4

Mô hình xác suất phân tích khả năng lựa chọn phương tiện vận tải có hiệu quả hơn khi áp dụng tính toán thực tế Hai mô hình phân tích xác suất với các mẫu rời rạc được sử dụng là mô hình probit và mô hình logit trong đó mô hình logit được sử dụng phổ biến hơn

Các mô hình này đó được ứng dụng trong rất nhiều trường hợp phân tích về sự lựa chọn của con người với các giải pháp cạnh tranh nhau Mô hình đưa ra các biến mô

tả tình hình trạng thái lựa chọn mà cơ sở là dựa trên lý thuyết về hành vi người tiêu dựng

Mỗi giải pháp được mô tả bởi hàm thoả dụng (hoặc bất thoả dụng), và xác suất mà một người lựa chọn một trong hàng loạt các giải pháp được biểu diễn bằng biểu thức toán học trên quan điểm lợi ích kể trên

Quá trình thực hiện mô hình bao gồm hai bước: lựa chọn dạng biểu thức toán học

và xác định dạng chính xác của hàm thoả dụng trên cơ sở chuỗi dữ liệu của năm gốc 5.2.1 Hàm thoả dụng và bất thoả dụng

Hàm thoả dụng xác định mức độ thoả mãn của một cá nhân theo sự lựa chọn của họ

Hàm bất thoả dụng biểu thị tổng chi phí (tương tự như khỏi niệm mức độ trở ngại đi lại) tương ứng với mỗi sự lựa chọn của cá nhân

Độ lớn của hàm thoả dụng phụ thuộc vào đặc điểm (hoặc thuộc tính) của mỗi sự lựa chọn và đặc điểm kinh tế xã hội của mỗi cá nhân tương ứng với mỗi lựa chọn đó

Để xác định một hàm thoả dụng cần phải lựa chọn các biến và dạng hàm phản ánh quan hệ liên quan giữa các biến số

Hàm thoả dụng (hoặc bất thoả dụng) thường được biểu diễn dưới dạng tuyến tính như sau:

U = a 0 + a 1 X 1 + a 2 X 2 + … + a 1 X 1

Trong đó các ai và Xi là các tham số và biến số độc lập mô tả phương thức vận tải i Các biến số này đều phản ánh khả năng cung ứng của hệ thống giao thông và các đặc điểm kinh tế xã hội của người sử dụng vận tải

5.2.2 Mô hình logit đa nhân tố

Mô hình logit đa nhân tố cho phép xác định % các cá nhân sẽ lựa chọn một phương

thức vận tải k theo mối quan hệ sau:

Uk Uk k

P k xác suất cá nhán chọn lựa phương thức vận tải k

U k hàm thoả dụng của phương thức vận tải k

n số phương thức vận tải

Ví dụ 5.2:

Sau khi thu thập số liệu người ta đó xây dựng được hàm thoả dụng cho phương thức

vận tải k như sau: U k = a k - 0,025X 1 - 0,032X 2 - 0,015X 3 - 0,002X 4

Trong đó:

X 1 thời gian đi lại (phút)

X 2 thời gian đợi (phút)

X 3 thời gian trung chuyển (phút)

X 4 tổng chi phớ đi lại (ngàn đồng)

Dự báo phân bổ chuyến đi liên vùng cụ thể ở năm tương lai là V ij = 5000 người chuyến/ngày Trong năm dự báo, những người đi các chuyến đi này có thể chọn lựa giữa hai phương thức vận tải là xe máy riêng (A) hoặc hệ thống xe buýt địa phương (B) Đặc điểm của hệ thống phục vụ ở năm dự báo của hai phương thức vận tải được tính toán như sau:

Áp dụng mô hình logit để tớnh nhu cầu vận tải của hai phương thức nói trên ở năm tương lai

Lời giải:

Hàm thoả dụng tính được: U(A) = -1,635; U(B) = -1,895

Theo mô hình logit ta có:

)(exp

m ij

m ij m

ij

z

z P

−Σ

C ij m số tiền bỏ ra để đi từ i đến j theo phương thức m

t ij m hao phí thời gian đi từ i tới j

δ giá trị thời gian (tính bằng tiền) của người sử dụng vận tải, δ thường khó xác định

Ví dụ 5.3:

Tính nhu cầu đi lại theo mỗi phương thức trong hai phương thức đi xe buýt B và đi

xe riêng C, biết δ = 3,6 (ngàn đồng/giờ) Tổng nhu cầu đi lại là 12000 chuyến/ngày

m C ij m T ij m Z ij m exp (-Z ij m ) P ij m V ij m

Phương thức C 5 10’ 5,6 0.0037 0.2 2400

∑ 1,000 12000 Xác định giá trị thời gian đi lại δ (tính bằng tiền)

Chúng ta biết yếu tố quyết định đến việc lựa chọn phương thức vận tải là:

Chi phí đi lại tương đối C ij

C

- C ij B

Thời gian đi lại tương đối t ij

Tính giá trị của thời gian từ các số liệu sau:

Số TT Thời gian đi lại (phút) Chi phí đi lại (ngàn đồng)

Phương thức lựa chọn

- t ij

C

C ij C

10 20 7.5

72 δ > 25.5 67 δ < 38.5

=> 0,354 < δ < 0,5446

5.3 Ví dụ 1 về mô hình lựa chọn đa nhân tố

Nghiên cứu việc sử dụng phương tiện của sinh viên trường Đại học Thương mại Hà Nội

5.3.1 Địa điểm nghiên cứu:

Vùng nghiên cứu các đặc điểm: Nghiên cứu này được thực hiện tại trường Đại học

Thương Mại Hà Nội (HUC) vào năm 2000 Trường Đại học Thương Mại Hà Nội có 25.000 sinh viên chính quy, 500 giảng viên và nhân viên Trường Đại học Thương Mại Hà Nội tọa lạc tại Quận Cầu Giấy, nằm ở phía Tây Hà Nội Khuôn viên của trường có diện tích 200.000 m2, bao gồm cả các giảng đường, ký túc xá của giảng viên và sinh viên Tổng cộng có 20% sinh viên và 45% giảng viên và nhân viên sống tại ký túc xá trong trường Trong trường có một bãi đỗ xe buýt, khoảng cách gần nhất từ bãi đỗ xe buýt đến giảng đường là 350m Bãi đỗ này phục vụ tuyến số 7,

Bờ Hồ-Đại học Thương mại Trong thời điểm này, tuyến xe buýt này được vận hành bởi công ty xe buýt Hà Nội với 4 xe mini-buýt với tầng suất 15 phút mỗi chuyến và có quãng đường là 9km Phương tiện di chuyển chính của cán bộ, công nhân viên nhà trường, sinh viên là xe con, xe máy, xe đạp, đi bộ và cả xe buýt Tổng cộng có 4 bãi gửi xe trong và ngoài khuôn viên dành riêng cho xe máy và xe đạp Phí đậu xe thay đổi tùy vào bãi đậu xe trong và ngoài khuôn viên

Tuyến đường chính nối giữa HUC và trung tâm Hà Nội là tuyến Tràng Thi – Nguyễn Thái Học – Kim Mã – Vòng xoay Cầu Giấy – Cầu Giấy – Vòng xoay Thăng Long – HUC, tổng cộng quãng đường vào khoảng 9km

Các loại phương tiện: Mục đích của việc nghiên cứu này nhằm xác định tỷ lệ và số

lượng phương tiện sử dụng cho mục đích đi lại của sinh viên trong trường Vì có rất nhiều loại phương tiện được sử dụng, do đó trong nghiên cứu này, các loại phương tiện được giới hạn cho các loại thông dụng, hay được sử dụng nhất Từ nghiên cứu thực tế ngoài hiện trường, phương tiện sử dụng chính là xe đạp, xe máy và xe buýt> phương pháp lựa chọn đa biến sẽ tính toán xác suất sử dụng phương tiện do người

đi đường lựa chọn là một hàm số của các biến về đặc điểm kinh tế xã hội, đăc điểm của từng loại phương tiện, …

Mục đích: Đánh giá nhu cầu sử dụng phương tiện lđóng vai trò cực ký quan trọng

trong quy hoạch phát triển hệ thống giao thông của Hà Nội Mô hình logit đa nhân

tố không những được sử dụng cho việc tính toán nhu cầu sử dụng các loại phương tiện mà còn đánh giá các chính sách giao thông của các cơ quan quản lý Trong trường hợp này, chính quyền thành phố muốn khuyến khích việc sử dụng dịch vụ xe buýt bằng cách tăng số lượng xe buýt phục vụ, tăng tầng suất phục vụ và giảm giá

vé Trong nghiên cứu này, xác suất lựa chọn phương tiện và đánh giá chính sách thông qua việc giảm 30% thời gian chờ và 20% giá vé của dịch vụ xe buýt

5.3.2 Thiết kế mẫu phỏng vấn và phương pháp lấy mẫu:

Phương pháp lẫy mẫu ngẫu nhiên được thực hiện trong nghiên cứu này Tổng số mẫu là 50 mẫu, được thực hiện bởi việc phỏng vấn ngẫu nhiên 50 sinh viên trong tổng số 25.000 sinh viên trong trường Tất cả các sinh viên phỏng vấn thuộc tầng lớp trung lưu, đều sở hữu xe đạp và xe máy Trong đó, 13 sinh viên sử dụng xe buýt thường xuyên để phục vụ mục đích đi lại đến trường và ngược lại 5 sinh viên sống rất gần bến xe buýt và 10 sinh viên trả lời là không thích xe buýt

Phương pháp phỏng vấn được sử dụng là phương pháp RP (Revealed Preference) phản ánh việc lựa chọn thực tế của các sinh viên trong nghiên cứu này Phỏng vấn được thực hiện ngay sau giờ học Người được phỏng vấn trả lời các câu hỏi như họ

sử dụng phương tiên nào đến trường, chi phí và thời gian đi, thời gian trên xe buýt

và chờ xe buýt, khoảng cách đi lại từ nhà đến trường, …

5.3.3 Lý thuyết về lựa chọn đa nhân tố

Mô hình đa nhân tố (MNL) được biểu diễn bởi biểu thức dưới đây :

∑∈

=

n jn in

C j V

V

n

e

e i

1 ≥P n (i)≥ 0

Với P n (i) là xác suất người n lựa chọn phương tiện i;

i,j là các loại phương tiện trong tập hợp các loại phương tiện sẵn có (trong trường hợp này, đó là xe đạp, xe máy và xe buýt);

Vin là hàm hữu dụng của người n chọn phương tiện i;

Hàm hữu dụng Vin trong nghiên cứu này được giả định là hàm tuyến tính của các biến thành phần :

j P n(i) 1

With : VnBi : Hàm hữu dụng cho người n chọn phương tiện xe đạp;

VnMo : Hàm hữu dụng cho người n chọn phương tiện xe máy;

VnBu : Hàm hữu dụng cho người n chọn phương tiện xe buýt;

xn3Bi : Thời gian đi lại bằng xe đạp;

xn4Bi : Thời gian mất mát còn lại do việc sử dụng xe đạp;

xn5Bi : Chi phí và phí đậu xe cho việc sử dụng xe đạp;

xn6Bi : Biến thể hiện quãng đường di chuyển ngắn (1: ngắn, 0: dài)

xn3Mo : Thời gian đi lại bằng xe máy;

xn4Mo : Thời gian mất mát còn lại do việc sử dụng xe máy;

xn5Mo : Chi phí và phí đậu xe cho việc sử dụng xe máy;

xn3Bu : Thời gian đi lại bằng xe buýt;

xn4Bu : Thời gian mất mát còn lại do việc sử dụng xe buýt;

xn5Bu : Vé xe buýt Trong nghiên cứu này, β1 và β2 là hằng số

β3, β4, β5 : Tham số thể hiện đặc điểm đi lại của phương tiện

β6 : Tham số thể hiện đặc điểm quãng đường đi lại

Tham số hằng số thể hiện sự khác nhau giữa các hàm thỏa dụng của các loại phương tiện (khi tất cả các biến còn lại là như nhau) Do đó, ta chỉ cần 2 tham số cho loại phương tiện xe đạp và xe buýt mà không cần cho xe máy

Trong nghiên cứu này, ta sử dụng biến biểu thị quãng đường đi lại ngắn hay dài Biến này chỉ ảnh hưởng đến phương tiện xe đạp Biến này bằng 1 nếu khoảng cách

đi lại ngắn (khoảng cách đi lại dưới 3km), bằng 0 nếu ngược lại

Thời gian đi lại trên xe và ngoài xe ảnh hưởng khác nhau đến hàm thỏa dụng, do đó

ta thiết lập hai biến để thể hiện mức độ ảnh hưởng khác nhau trong việc chọn lựa phương tiện

Thời gian đi lại và phí đậu xe trong cả 3 phương tiện xe đạp, xe máy, xe buýt có tầm ảnh hưởng tương đương nhau trong việc chọn phương tiện Ta sử dụng 1 tham

số để thể hiện mức độ ảnh hưởng này

Bởi vì các cá thể sinh viên có sự lựa chọn phơpng tiện độc lập nhau, tích số giữa các xác suất sử dụng phương tiện được sử dụng để xây dựng hàm khả năng (Likelihood function):

n

in i P L

in

jn e x

y L

1

' ) ln

'

β

yin : 1 nếu người n chọn phương tiện i;

: 0 ngược lại

β1 β2 β3 β4 β5 β6

và phí đậu xe

Nghi chú:

IVTT : Thời gian đi lại trên phương tiện;

Quãng đường ngắn được định nghĩa là quãng đường đi lại dưới 3 km

Số TT Tên tham số Giá trị

3 Thời gian trên xe (IVTT) -0.026

J

1

) 1 ( = 50(3-1) = 100;

• Giá trị của hàm khả năng (likelihood function) khi tất cả các tham số đều bằng 0 (khi giả sử tất cả các loại phương tiện có xác suất được chọn là như nhau):

L(0) = -∑

=

N

n n

• -2(L(0) – L(β^ )), là giá trị thống kê được sử dụng khi kiểm định giả thuyết thống

kê khi tất cả các tham số đều bằng 0 Trong trường hợp này, -2(L(0) – L(β^ )) = 48.97

• -2(L(c) – L(β^ )), là một giá trị thống kê khác, dùng để kiểm định giả thuyết thống kê khi tất cả các tham số ngoại trừ tham số hằng số đều bằng 0; Trong trường hợp này,

-2(L(c) – L(β^ )) = 47.028

• ρ2, là giá trị thể hiện khả năng phản ánh hành vi lựa chọn của mô hình, nó được tính toán bởi biểu thức 1 -

)0(

)(^

)( ^

sẽ chọn xe máy Giá trị của hằng số xe đạp nhỏ hơn xe buýt có nghĩa là sinh viên

sẽ chọn xe buýt làm phương tiện thay thế sau xe máy;

• Tất cả các giá trị về thời gian, chi phí, vé đậu xe đều mang dấu “-“ thể hiện sinh viên không thích khi các biến này tăng Hay nói cách khác, khi các biến này tăng, hàm thỏa dụng giảm, sinh viên có xu hướng chọn phương tiện khác thay thế;

• Giá trị tuyệt đối của tham số IVTT nhỏ hơn OVTT (0.026< 0.095), thể hiện sinh viên yêu thích thời gian ngồi trên xe hơn là thời gian chờ xe,

• Đối với giá trị tham số đường đi ngắn, mang dấu “+”, thể hiện sinh viên thích sử dụng phương tiện đi lại bằng xe đạp nếu quãng đường đi lại ngắn và các biến khác là như nhau

Hình 5.1 Thuật giải tối đa hóa hàm khả năng

j k x k

e

e j n P

1

] , [

* ] [

] , [

* ] , [ ]

, [

ϖ β

ϖ β

j

j k n x j n P j n y

1 1

],,[]}

,[],[{

i

J

j J

j

j n P j l n x i

l n x j n P j k n x i

k n x i n P

] , [

* ] , , [ ]

, , [ ] , [

* ] , , [ ]

, , [ ] , [

5.3.5 Phân tích ảnh hưởng khi chính sách thay đổi

Sau khi tính toán các giá trị tham số, ta có thể viết lại các hàm thảo dụng cho từng phương tiện như sau:

W(i) : Hệ số của tổng mẫu T chọn phương tiện i;

P(i/x_ ) : Xác suất của “người đại diện” trong T chon phương tiện i

Trrong nghiên cứu này, bằng cách lấy trung bình các giá trị IVTT, OVTT, chi phí đi lại và vé gửi xe, vé xe buýt, ta có thể tính toán giá trị hàm thỏa dụng cho các loại phương tiện đối với toàn bộ mẫu khảo sát VBi, VMo, VBu Tuy nhiên, hàm thảo dụng cho phương tiện xe đạp lại có biến chiều dài quãng đường, do đó ta chia ra là 2 nhóm VBi1 and VBi2 và lấy bình quân gia quyền để tính VBi

VMo = -0.02599*16.82 – 0.09541*8.14 – 0.51814*7.1 = -4.89252

VnBu = 0.09919 0.02599*23.58 – 0.09541*11.9 – 0.51814*8.52 = 6.26188

-Xác suất sử dụng các loại phương tiện:

P(xe đạp) = 5.7048 4.89252 6.26188

7048 5

−

−

−

−+

−

−

−

−+

−

−

−

−+

e

e

= 0.15

Số lượng chuyến đi bằng xe đạp đến HUC: 0.26 * 25,000 = 6500 chuyến;

Số lượng chuyến đi bằng xe máy đến HUC: 0.59 * 25,000 = 14750 chuyến;

Số lượng chuyến đi bằng xe buýt đến HUC: 0.15 * 25,000 = 3750 chuyến;

Khi chính sách giao thông thay đổi, giá trị hàm thảo dụng của việc lựa chọn xe buýt cũng thay đổi theo Ta tính toán lại bằng cách lấy 70% giá trị trung bình OVTT và 80% vé xe buýt, các giá trị còn lại giữ nguyên, ta có:

VnBu = 0.09919 0.02599*23.58 – 0.09541*11.9*0.7 – 0.51814*8.52*0.8 = 5.03836

-Xác suất sử dụng các loại phương tiện sau khi thay đổi chính sách như sau:

P(xe đạp) = 5 7048 4 89252 5 03836

7048 5

−

−

−

−+

−

−

−

−+

−

−

−

−+

Số lượng chuyến đi bằng xe buýt đến HUC sẽ thay đổi là: 0.38 * 25,000 = 9500 chuyến;

So sánh số lượng chuyến đi bằng các loại phương tiện trước và sau khi thay đổi chính sách:

Giảm 26.92 % chuyến đi bằng xe đạp

Giảm 27.12 % chuyến đi bằng xe máy

Tăng 153.33 % chuyến đi lại bằng xe buýt

5.4 Ví dụ 2 về mô hình lựa chọn đa nhân tố

Tính toán tỷ lệ sử dụng xe buýt nhằm tổ chức xe buýt kết nối nhà ga Bến Thành phục vụ hành khách sử dụng tuyến đường sắt đô thị Bến Thành - Suối Tiên

5.4.1 Mục đích của nghiên cứu

Nghiên cứu này góp phần nâng cao hiệu quả khai thác của tuyến đường sắt đô thị Bến Thành - Suối Tiên thông qua việc tổ chức kết nối hiệu quả ở các nhà ga bằng

xe bus, đáp ứng tốt nhu cầu sử dụng của hành khách sử dụng xe bus kết nối; đồng thời góp phần cải thiện mạng lưới vận tải hành khách công cộng khu vực trung tâm thành phố

5.4.2 Phương pháp thực hiện

Gồm có các bước như sau:

Bước 1: Nội dung công việc ở bước này bao gồm:

• Khảo sát điều tra phỏng vấn thu thập số liệu ở năm hiện tại làm cơ sở, phục

vụ cho việc xây dựng hàm thỏa dụng cho mỗi loại phương thức đi lại (xe buýt, ôtô, xe gắn máy, xe đạp, đi bộ);

• Thu thập, nghiên cứu tài liệu về tuyến đường sắt đô thị Bến Thành – Suối Tiên: dự báo lưu lượng hành khách trong giờ cao điểm ở nhà ga Bến Thành năm 2014 ngay khi tuyến đường sắt đô thị Bến Thành – Suối Tiên được đưa vào khai thác; thiết kế tổ chức chạy tàu (quy mô, sức chở của đoàn tàu, giãn cách chạy tàu)… nhằm xác định được các yêu cầu về giải tỏa hành khách tại

ga métro Bến Thành ứng với một chuyến métro trong giờ cao điểm;

• Nghiên cứu hiện trạng và đặc điểm khai thác của các tuyến xe buýt tại khu vực chợ Bến Thành, nghiên cứu hiện trạng mạng lưới đường bộ trong khu vực, tìm hiểu các quy hoạch của khu vực làm cơ sở tổ chức xe bus nối kết nhà ga Bến Thành

Bước 2: Xây dựng hàm thỏa dụng cho mỗi loại phương thức đi lại:

Sau khi nghiên cứu, phân tích nhiều trường hợp, đề tài xác định dạng hàm thỏa dụng ứng với mỗi loại phương thức lựa chọn như sau:

- Hàm thỏa dụng cho xe bus:

Vbus = a0_bus + a3*x3_bus + a4*x4_bus + a6*x6_bus

- Hàm thỏa dụng cho xe máy:

Vmo = a0_mo + a2*x2_mo + a3*x3_mo + a4*x4_mo + a6*x6_mo

- Hàm thỏa dụng cho xe đạp:

Vbi = a0_bi + a2*x2_bi + a3*x3_bi + a4*x4_bi + a6*x6_bi

- Hàm thỏa dụng cho đi bộ:

Vft = a3*x3_ft + a4*x4_ft Với:

x2: số phương tiện cá nhân sở hữu

x3: khoảng cách đi lại (km)

x4: thời gian (kể cả trên xe và hao phí, phút)

x6: chi phí (chi phí trực tiếp cần thiết và các chi phí khác, nghìn đồng)

a2, a3, a4, a6: các tham số đi kèm với các biến số tương ứng

a0_bus, a0_mo, a0_bi: các biến số không đi kèm với biến số của các loại phương tiện

Bước 3: Xác định tỷ lệ đảm nhận của từng loại phương thức đi lại ở năm nghiên

cứu dự báo theo công thức sau:

Vk

e P

e

=

∑

Trong đó:

Pk: xác suất cá nhân chọn lựa phương thức vận tải k

Vk: hàm thoả dụng của phương thức vận tải k

n: số phương thức vận tải

5.4.3 Kết quả hàm thỏa dụng

Ước lượng hệ số ứng với từng loại biến số trong hàm thỏa dụng của từng loại phương thức đi lại:

Kết quả xuất ra từ chương trình hỗ trợ tính toán Hielow như sau:

Số biến số Tên biến số Hệ số ước tính Độ tin cậy |t value|

3 hằng số của xe đạp -3,196 2,74

4 số phương tiện cá nhân sở hữu +2,54 2,27

5 khoảng cách đi lại -0,1898 3,185*10-07

Đánh giá kết quả thu được:

- Hệ số a2 (đi với biến số sở hữu phương tiện cá nhân):

+ Dấu: mang dấu “+”, cho thấy khi một cá nhân sở hữu càng nhiều phương tiện giao thông thì cá nhân đó sẽ có xu hướng sử dụng phương tiện cá nhân của mình làm phương tiện đi lại nhiều hơn Dấu “+” là hợp lý;

+ Độ tin cậy: sai số chuẩn là 1,118, giá trị tuyệt đối hệ số t là 2,27 > 1,96, cho thấy

độ tin cậy của hệ số này >95%

+ Hệ số được ước tính hợp lý

- Hệ số a3 (đi với biến số khoảng cách đi lại):

+ Dấu: mang dấu “-”, chỉ ra rằng người sử dụng không thích khi hệ số này tăng, nghĩa là khi biến số khoảng cách đi lại tăng thì mức độ thỏa dụng của sự lựa chọn sẽ giảm

+ Độ tin cậy: sai số chuẩn là 5,960*105, giá trị tuyệt đối hệ số t là 3,185*10-07 < 1,96:

hệ số này có độ tin cậy không cao do người được phỏng vấn khó trả lời chính xác được chiều dài quãng đường mình đi, chỉ là ước chừng, phỏng đoán; so với các loại biến số còn lại họ có thể xác định và trả lời chính xác như thời gian, số phương tiện

cá nhân sở hữu Thực tế, khi tiến hành phỏng vấn, người được phỏng vấn có khó khăn và mất thời gian suy ngẫm, ước tính khi trả lời câu hỏi này

- Hệ số a4 (đi với biến số thời gian)

+ Dấu: mang dấu “-”, chỉ ra rằng người sử dụng không thích khi hệ số này tăng, nghĩa là khi biến số thời gian đi lại tăng thì mức độ thỏa dụng của sự lựa chọn sẽ giảm

+ Độ tin cậy: sai số chuẩn là 1,394*10-02, giá trị tuyệt đối hệ số t là 11,13>1,96, cho thấy mực độ tin cậy của hệ số này >95%

+ Hệ số được ước tính hợp lý

- Hệ số a6 (đi với biến số chi phí)

+ Dấu: mang dấu “-”, chỉ ra rằng người sử dụng không thích khi hệ số này tăng, nghĩa là khi biến số chi phí đi lại tăng thì mức độ thỏa dụng của sự lựa chọn sẽ giảm + Độ tin cậy: sai số chuẩn là 2,434*10-02, giá trị tuyệt đối hệ số t là 6,61>1,96, cho thấy mực độ tin cậy của hệ số này >95%

+ Hệ số được ước tính hợp lý

- Các hệ số a0_bus, a0_mo, a0_bi:

+ Các hệ này đều mang dấu “-”, khi các biến số mỗi loại thuộc các phương thức lựa chọn bằng nhau, thì người sử dụng sẽ chọn phương thức là đi bộ là phương thức tốt nhất Sau đó, giá trị tuyệt đối của hệ số không đi kèm biến số của phương thức xe bus là nhỏ nhất, cho thấy khi các biến số mỗi loại thuộc các phương thức lựa chọn bằng nhau thì xe bus là phương thức được ưu tiên lựa chọn thứ 2, sau đó là xe đạp

và cuối cùng là xe máy

+ Độ tin cậy: giá trị tuyệt đối hệ số t của các hệ số này lần lượt là 6,12; 3,78; 2,74

>1,96, cho thấy mực độ tin cậy của hệ số này >95%

Thay giá trị các hệ số vừa tìm được và đánh giá ở trên, ta có các hàm thỏa dụng như sau:

Vbus = -2,11 - 0,18*x3_bus - 0,15*x4_bus - 0,16*x6_bus

Vmo= -4,57 +2,54 *x2_mo - 0,19 *x3_mo - 0,15 *x4_mo - 0,16* x6_mo

Vbi = -3,19 + 2,54*x2_bi - 0,19*x3_bi - 0,15*x4_bi - 0,16*x6_bi

Vft = - 0,19*x3_ft - 0,15*x4_ft

5.4.4 Tỷ lệ đảm nhận của các loại phương thức ở năm nghiên cứu dự báo (2014):

Tham khảo số liệu nghiên cứu của Trung tâm Nghiên cứu phát triển GTVT, khoảng cách đi lại trung bình của hành khách tiếp tục chuyến đi chuyển tiếp từ métro ở năm nghiên cứu là 10km và trong tương lai xa sẽ giảm xuống còn 8km do sự phát triển của đô thị và dịch vụ của khu vực trung tâm này Chọn trị số 10km là giá trị biến số của khoảng cách đi lại trong hàm thỏa dụng

Về chi phí: Tham khảo số liệu nghiên cứu của Trung tâm Nghiên cứu phát triển GTVT, cho thấy chỉ số GDP của thành phố trong những năm vừa qua đạt trung trình khoảng 11% và dự kiến trong những năm tới chỉ đạt khoảng 8% Giá trị chi phí cho đi lại tăng khoảng 3-5% năm

Khả năng sở hữu về số phương tiện cá nhân cũng chưa thay đổi nhiều

Từ những nhận định này, ta xác định giá trị các biến số của mỗi phương thức trong hàm thỏa dụng ở năm nghiên cứu, dự báo như sau:

- Các biến số của phương thức xe bus:

+ Khoảng cách đi lại: x3_bus = 10

+ Thời gian đi lại (bao gồm thời gian trên xe bus, thời gian chờ xe tại trạm xe, thời gian đi bộ từ nhà đến trạm xe …): x4_bus = 37,482

+ Chi phi đi lại (chính là giá vé xe bus): x6_bus = 3*(1+5%)5= 3,83

- Các biến số của phương thức xe máy:

+ Số xe máy cá nhân sở hữu: x2_mo = 1

+ Khoảng cách đi lại: x3_mo = 10

+ Thời gian đi lại (gồm thời gian trên, thời gian gửi xe, đi bộ từ bãi xe đến nơi cần đến): x4_mo = 25,23

+ Chi phí (gồm chi phí cho xăng, nhớt, khấu hao xe, gửi xe):

x6_mo = 10,066*(1+5%)5 = 12,847

- Các biến số của phương thức xe đạp:

+ Số xe đạp cá nhân sở hữu: x2_bi = 1

+ Khoảng cách đi lại: x3_bi = 10

+ Thời gian đi (gồm thời gian trên, thời gian gửi xe, đi bộ từ bãi xe đến nơi cần đến): x4_bi = 60,7

+ Chi phí (tiền khấu hao, sửa chửa xe, chi phí gửi xe):

x6_bi = 0,93*(1+5%)5 = 1,188

- Các biến số của phương thức đi bộ:

+ Khoảng cách đi: x3_ft = 10

+ Thời gian đi: x4_ft = 120,687

Thay các giá trị tương ứng vào hàm thảo dụng vừa xác định ở mục 5.4, ta có giá trị các hàm thỏa dụng ở năm nghiên cứu, dự báo (năm 2014) như sau:

sử dụng xe bus tại khu vực này rất lớn Cũng vì vậy mà đối tượng sử dụng xe bus chiếm phần lớn trong quá trình thực hiện điều tra phỏng vấn trực tiếp tại khu vực này

5.4.5 Số chuyến đi của mỗi loại phương thức:

Từ kết quả nghiên cứu kỹ thuật của tuyến Metro số 1, số hành khách xuống ga Bến Thành ứng với một chuyến tàu trong giờ cao điểm là: 6.670

513

13 = hành khách/giờ Trong đó:

+ Nhóm người mà điều kiện bản thân có thể thực hiện nhiều lựa chọn (xe bus,

xe máy, xe đạp hay đi bộ) và quyết định chọn một trong trong các phương thức đi lại:

+ Hành khách lựa chọn phương thức đi lại là xe bus:

+ Hành khách lựa chọn phương thức đi bộ: 0

Như vậy, dự báo khả năng năng lựa chọn phương thức đi lại cho hành khách vừa đến ga métro Bến Thành trên một chuyến tàu trong giờ cao điểm như sau:

- Tổng số hành khách lựa chọn phương thức đi lại là xe bus: 139 + 108 = 247 người/giờ

- Tổng số hành khách lựa chọn phương thức đi lại là môtô: 188 người

- Tổng số hành khách lựa chọn phương thức đi lại là xe đạp: 19 người