導語：如何才能寫好一篇居民出行調查報告，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關鍵詞：居民出行；居民出行調查；數據處理系統；ACCESS

中圖分類號：F 文獻標識碼：A 文章編號：1008-4428（2012）02-97 -04

一、簡介

（一）研究背景

近幾年來，隨著社會經濟的迅速發展，作為國民經濟動脈的交通發展也非常快，城市規模也越來越大。城市交通基礎設施建設步伐日益加快，快速干道、立交橋、大容量公共交通系統等大規模的交通建設項目日益增多。同時，隨著城市化進程的加快，城市人口逐漸增多，城市交通需求也越來越大。所以目前國內大多數城市存在著交通供給和交通需求的矛盾日益激化的問題。交通系統作為服務系統，更要有效的滿通需求，就需要對交通需求特征，也就是出行特征有充分的了解，從而合理引導交通的發展，科學的安排交通設施的建設，進行有效的交通需求管理。而要分析研究交通出行的特征，即交通源流的產生及其在地理空間上的流向，以及以一定的交通方式在交通網絡上的分布形態，最基本也最全面的手段就是進行交通調查。對于城市交通需求，居民出行調查能全面地反映出行者的社會屬性信息和出行信息，刻畫城市交通出行的特征。

（二）居民出行調查的含義

城市居民出行，是指居民為完成某一目的，使用某一種交通方式，耗用一定的時間從出發點經某一路徑到達目的地的位移過程。居民出行調查，是指對居民一天內出行的詳細情況（目的、時間、距離、路線、交通方式、起訖點等）進行調查，通過分析和尋找相關的變化規律，作為城市交通規劃、建設的依據。對居民出行隨時間、空間、目的、方式變化規律的分析，也是城市客流流量、流向分布以及交通結構方式預測的基礎，可為優化現有城市公交線網以及科學制定公交線網規劃提供依據。一般出行的定義是：“為完成某一目的，在可通行車輛的道路上步行超過5分鐘或使用交通工具單程距離超過500米，稱為一次出行”。

（三）居民出行調查的重要性

居民出行調查是交通規劃中OD調查的重要內容，是交通規劃中需要收集的最基礎資料之一，是進行交通需求預測和制定交通規劃方案的重要依據，在城市綜合和專項交通規劃中扮演著極其重要的角色。國內外調查實踐表明：居民出行調查可以全面地再現城市交通隨即易逝、變化多的特點，能揭示城市交通結癥的原因、內涵交通需求與土地利用、經濟活動的規律。

通過對居民出行調查數據的整理和分析，可以把握城市交通需求與土地利用以及經濟活動之間的相互關系，對全面掌握城市的交通建設、運行和發展狀況，了解現狀交通特征和潛在問題都大有裨益。同時，基于現狀居民出行特征進行的交通需求預測是城市制定交通政策、變質交通發展規劃最具影響力的定量依據。

二、居民出行調查中所運用技術

（一） 抽樣技術

抽樣方法和抽樣率直接關系到調查數據的精度。在調查目的和抽樣方法確定的情況下，僅從保證數據精度的要求出發，抽樣率一般與以下3個因素有關：總體參數的變異性、精度的要求（抽樣誤差和置信度）和總體的大小。

1、常用抽樣方法及抽樣率的計算

不同的調查目標對應不同的統計量，對樣本的數量要求不同。常用的調查目標有：均值、總值、兩個均值的比率或兩個總體的比率、屬于某一特定類的單位所占的比例。下面以均值為例，僅從調查精度對樣本量要求的角度出發，用誤差分析的理論對其計算進行討論。

對精度的要求通常以允許絕對誤差（絕對誤差限）d或允許相對誤差（相對誤差限）r來表示。

即對統計量Y及它的估計y，以絕對誤差限表示為 （1）

或以相對誤差限表示為 （2）

在對總體未做任何假定的情況下，y的精確分布很難求得，已經證明，當n增大時，具有有限標準差的任何總體樣本均值的分布趨于正態分布（這個結果是關于無限總體的），這時絕對誤差限 ，而相對誤差限 ，式中，t為標準正態分布的雙側α分位數。在實際問題中，當Y未知時，可以用其估計量代替。因此，根據對d或r的要求以及1-α所對應的t可推算出所需要的樣本量。

（1）簡單隨機抽樣

從一個簡單隨機樣本所得的均值y的方差是:

式中，f=n/N是抽樣率。

在概率論中已經證明，從一個無限總體中抽取一個含量為n的隨機樣本，樣本平均數的方差 。當總體有限時，唯一變化的是引入因子 分別稱為方差和標準差的有限總體校正系數(fpc)。假如n/N任然是低的，fpc就接近于1，這樣總體樣本含量對樣本均值的標準差就沒有直接的影響。

根據不同精度的要求，將бy帶入d或r的表達式，可得到不同條件下所需的樣本量的計算公式。

①若要使 （δ事先給定），則要求：

②若要使 （α，d事先給定），則要求

③若要使 （α，r事先給定），則要求

式中 為總體變異系數。

④若要使C＜V（即相對精度高于指定的指標v），則要求

在實際應用中，通常對

和

進行如下處理，先計算 或 ，則 ，如果 ，則就取n0。公式中的S2、C2是未知量，在實際工作中可根據過去的資料或先進行少量抽樣，對其進行估計，從而粗略地確定n。

（2）分層抽樣

分層抽樣就是將母體分為若干互不重復的類型（層次），然后再每個層中分別獨立的進行抽樣。如果每層都是簡單隨機抽樣，則稱為分層隨機抽樣，所得的樣本稱為分層隨機樣本。

假如共分為L層，用下標h(h=1，2，…，L)表示層號，關于h層的記號如下：單元總數Nh；樣本單元總數nh；層權Wh；抽樣率fh；總體方差S2n；樣本方差s2n。

下面重點討論的是如何確定總的樣本數和每層的樣本量nh，記wh=nh/n。

同樣的樣本量在各層中不同的分配（nh由調查者選取），產生的標準差是不同的。根據分層隨機抽樣理論，可求得n的一般公式 ，其中V為總體平均值的方差，又根據 ，可得 ，根據這兩個公式，對其進行變換可得任何一種分配情況的總體樣本量。

在居民出行調查中，各層經常采用相同的抽樣率，即 ，也就是說按各層單元數占總體單元數的比例（各層的層權）進行分配，稱作按比例分配的分層隨機抽樣。

由 可得按比例分配的分層隨機抽樣的樣本量為 ，同樣，若fpc可以忽略不計，則可記 ；若忽略不計，則 。

若將 看做廣義的方差，則由

和 可以看出，簡單隨機抽樣和分層抽樣的抽樣概率計算公式可用統一的公式表示。

（二）調查技術

入戶調查

目前，我國城市所進行的居民出行調查，基本是采用家訪時抽樣調查的方法。這種調查方法以居民的戶口為基礎，以家庭為單位，通過調查員家訪的方式進行

家訪式抽樣調查的優點

第一、 由于我國城市都建有比較完備的戶籍制度，戶籍管理集中，所以便于掌握樣本的總體情況及分布狀況。在此基礎上，可運用各種抽樣技術手段進行樣本的抽樣。

第二、 我國各大、中城市所進行的居民出行調查，其調查機構和調查隊伍的建立，以及調查中各部門工作的協調、組織管理和全部的調查經費等，都是由市政府負責。這樣，調查的組織實施工作基本上是在一種有序、協調的環境中進行，這種環境對調查工作的順利進行是非常有利的。

第三、 這種通過培訓調查員，并由他們到居民家中進行調查的方法，在我國各城市中已被廣泛的應用，且在不斷總結和吸取經驗的基礎上，形成了一套比較完備的實施方法。

三、居民出行調查的主要內容

城市居民出行調查是對城市居民出行從起點O(Origin)和終點D(Destination)的出行過程的調查。城市居民出行調查應該包括的資料有居民的基本特征資料和一次具體出行的資料，具體包括：

（一）居民個人特征數據

主要包括家庭住址、性別、年齡、文化程度、是否為本地戶口、職業以及公交IC卡持有情況。

（二）家庭基本特征數據

主要包括家庭地址、家庭人口、六歲及六歲以上人口的數量、暫住人口的數量、暫住人口的來源地，家庭收入情況、家庭自行車擁有量、家庭摩托車擁有量、家庭小汽車擁有量、家庭三輪車擁有量。

（三）居民一日出行記錄數據

這里的數據是選擇一天作為調查日，調查抽樣居民的一天出行記錄，主要包括出行方式、出行目的、出行地址、出行時間、到達目的地地址及其用地性質、到達時間，這些數據要具有連續性，確保居民的出行有始有終。

四、Access在居民出行調查中的應用

（一）ACCESS的定義

ACCESS是微軟公司推出的基于Windows的桌面關系數據庫管理系統（RDBMS，即Relational Database Management System），是Office系列應用軟件之一。它提供了表、查詢、窗體、報表、頁、宏、模塊7種用來建立數據庫系統的對象；提供了多種向導、生成器、模板，把數據存儲、數據查詢、界面設計、報表生成等操作規范化；為建立功能完善的數據庫管理系統提供了方便，也使得普通用戶不必編寫代碼，就可以完成大部分數據管理的任務。

ACCESS能夠存取Access/Jet、Microsoft SQL Server、Oracle（甲骨文軟件公司），或者任何ODBC兼容數據庫內的資料。雖然它支援部分面向對象（OOP）技術，但是未能成為一種完整的面向對象開發工具

（二）居民出行調查數據處理的設計

居民出行調查數據處理主要包括三個環節：數據的輸入模塊、數據處理模塊以及數據的輸出模塊。

1、數據錄入

取得居民出行調查數據后，首要的工作就是要對數據進行轉錄，由調查表格錄入到數據處理系統中，這其中就包括數據的檢錯，調查問卷中的數據基本都是靠調查員手寫，難免會出現數據的錯填，漏填。數據的轉錄過程中最重要的工作就是對數據的糾錯。

2、數據處理模塊

數據的處理包括兩個指標：OD指標，即生成OD矩陣；單項指標，中OD表的生成較其他單項指標的統計分析更為復雜。

生成的OD表后，要進行OD表的擴算才能反映總體的情況，從抽樣數據推導出整個調查區域的OD出行特征，就要對交通小區的產生量、吸引量以及OD矩陣進行擴算。

除了OD表的計算和擴算以外，還需要一些單項指標的統計計算，一種是總體特征：包括平均出行次數及各職業，年齡段的平均出行次數及各職業等；另一個是特征結構分析，即具有某項特征的出行的某一項特征結構，如某種出行方式的年齡結構等。

總體特征統計分析比較容易實現，具體計算流程如下。

其它的指標算法和上面的指標一樣，這里不再贅述。

在進行特征結構分析時，首先讀取這種出行對應的查詢，如分析各種出行方式的年齡結構，再通過此記錄集進行年齡結構的統計分析。出行時耗特征分析相比于其他的特征結構分析比復雜。下面是出行時耗特征分析計算的流程。

3、輸出圖表

這個模塊的關鍵是OD（可按目的和方式劃分）、出行時耗等圖表的輸出，ACCESS布局別空間數據庫的功能，因此這部分輸出主要靠別的軟件來實現。

五、結束語

本論文主要闡述了居民出行調查的基本理論和抽樣的方法。居民出行調查系統的數據處理系統的設計，明確了各種分析指標的算法，并利用VB和ACCESS數據庫系統建立了數據處理系統軟件，提高了數據管理的效率。

參考文獻：

[1] 王建軍，嚴寶杰.交通調查與分析[M]. 北京: 人民交通出版社，1997.

[2] 張衛華，陸化普. 城市交通規劃中居民出行調查常見問題及對策[J]. 城市規劃學刊，2005，（05）：86-90.

[3] 王煒，過秀成. 交通工程學[M]. 南京：東南大學出版社，2000.

[4] 廣州市交通規劃研究所. 廣州市萬戶居民出行調查報告[R]. 廣州：廣州市交通規劃研究所，2003.

[5] 鄧毛穎. 基于居民出行特征分析的廣州市交通發展對策探討[J]. 經濟地理,2000,20(2):109-114.

[6]王秋平.西安市城市交通調查與數據處理分析系統.西安建筑科技大學學報：自然科學版，2003，35(1)：48―51.

[7]張宏林，孔艷，王哲.VisualBasic6.0開發數據庫.北京：人民郵電出版社，1999：123―128.

[8]馮涵，周勁.公路交通調查數據管理分析系統.廣州：廣東公路交通，2004，(01)：55―58.

[43巫惠斌.居民出行OD調查數據的處理技巧.惠州學院學報：自然科學版，2003，23(3).