I (Internal – Internal) Là Chuyến Đi Nội Vùng, Điểm Đi Và Điểm Đến Của Hành

quy xuất hiện sai số có thể chấp nhận được. Tính toán hệ số hồi quy được trình bày trong Phụ lục A “Tính toán hệ số hồi quy”.

Chuyến đi được chia thành 4 loại I-I, E-I, I-E và E-E. Trong đó:

I-I (Internal – Internal) là chuyến đi nội vùng, điểm đi và điểm đến của hành trình đều nằm trong nội vùng khảo sát.

E-I (External – Internal) chuyến đi ngoại vùng có điểm đi nằm ngoài vùng khảo sát và điểm đến nằm trong vùng khảo sát.

I-E (Internal – External) là chuyến đi ngoại vùng có điểm đi nằm trong vùng khảo sát và điểm đến nằm ngoài vùng khảo sát.

E-E (External – External) là chuyến đi liên vùng cả điểm đi và điểm đến đều không nằm trong vùng khảo sát. Các chuyến đi này đi xuyên qua nội vùng khảo sát.

Hình 4.18 Phân chia chuyến đi nội vùng và liên vùng

Mô hình phát sinh, thu hút chuyến đi dựa vào hàm hồi quy tuyến tính 3 biến với các biến là số lượng dân số, số lượng lao động và số lượng học sinh sinh viên chỉ áp dụng cho TAZ (các Zone nội vùng). Các chuyến đi phát sinh, thu hút ngoại vùng (I-E và E-I Trip) được lấy theo “Điều chỉnh Quy hoạch phát triển GTVT Tp.HCM đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020”. Với chuyến đi phát sinh, thu hút liên vùng E-E giả định bằng 200000 chuyến đi.

Bảng 4.5 Ma trận OD Tổng chuyến đi năm 2020 giữa Quận 3 và các Quận, huyện khác của Tp.HCM

Nơi đi/ Nơi đến

Quận 1	Quận 2	Quận 3	Quận 4	Quận 5	Quận 6	Quận 7	Quận 8	Quận 9	Quận 10	Quận 11	Quận 12	Gò Vấp	Tân Bình	Bình Thạnh	Phú Nhuận	Thủ Đức	Củ Chi	Hóc Môn	Bình Chánh	Nhà Bè	Cần Giờ	Tân Phú	Bình Tân	Tổng I-E
Quận 1	-	-	17326	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Quận 2	-	-	11067	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Quận 3	15876	10023		10455	9754	6411	18091	15348	14847	22358	13146	16889	20404	25732	30682	20268	16326	16434	14487	17349	9411	3014	22504	15264	365073
Quận 4	-	-	13631	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Quận 5	-	-	9938	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Quận 6	-	-	6748	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Quận 7	-	-	13671	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Quận 8	-	-	14226	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Quận 9	-	-	14141	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Quận 10	-	-	24468	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Quận 11	-	-	11385	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Quận 12	-	-	16280	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Gò Vấp	-	-	22189	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Tân Bình	-	-	26659	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Bình Thạnh	-	-	31110	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Phú Nhuận	-	-	19339	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Thủ Đức	-	-	16457	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Củ Chi	-	-	20532	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Hóc Môn	-	-	16663	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 172 trang tài liệu này.

Bình Chánh	-	-	18435	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Nhà Bè	-	-	14420	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Cần Giờ	-	-	3679	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Tân Phú	-	-	21750	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Bình Tân	-	-	16908	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Tổng E-I	-	-	381022	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

Nguồn “ Điều chỉnh Quy hoạch phát triển GTVT Tp.HCM đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020”.

Bảng 4.6 Ma trận OD ngoại vùng (I-E và E-I Trip)

Zone

Quận	( I-E)	(E-I)
12	Tân Bình, Gò Vấp, Quận 12, Hóc Môn, Củ Chi, Tân Phú, Phú Nhuận	136718	143412
13	Bình Chánh, Bình Tân, Quận 10, Quận 11, Quận 6, Quận 5, Quận 8	99630	102108
14	Quận 1, Quận 4, Quận 7, Nhà Bè, Cần Giờ	56847	62727
15	Quận 2, Quận 9, Bình Thạnh, Thủ Đức	71878	72775
Tổng		365073	381022

Dựa vào Ma trận OD ngoại vùng (I-E và E-I Trips) ta có thể xác định được chuyến đi phát sinh PI-E, PE-I và thu hút AI-E, AE-I. Giá trị PI-E của các Zone nội vùng được tính dựa vào Tổng AI-E và chia đều cho 11 Zone nội vùng. Giá trị AE-I của các Zone nội vùng được tính dựa vào Tổng PE-I và chia đều cho 11 Zone nội vùng. (xem Bảng 4.7). Giả định PE-E = AE-E = 200000 chuyến đi.

Bảng 4.7 Chuyến đi phát sinh, thu hút I-E, E-I và E-E

Zone/

Chuyến đi

I-E		E-I		E-E
PI-E	AI-E	PE-I	AE-I	PE-E	AE-E
1	33188	0	0	34638	0	0
2	33188	0	0	34638	0	0
3	33188	0	0	34638	0	0
4	33188	0	0	34638	0	0
5	33188	0	0	34638	0	0
6	33188	0	0	34638	0	0
7	33188	0	0	34638	0	0
8	33188	0	0	34638	0	0
9	33188	0	0	34638	0	0
10	33188	0	0	34638	0	0
11	33188	0	0	34638	0	0
12	0	136718	143412	0	200000	200000
13	0	99630	102108	0	200000	200000
14	0	56847	62727	0	200000	200000
15	0	71878	72775	0	200000	200000

Mô hình GENERATION được trình bày dưới đây:

Hình 4.19 Mô hình phát sinh, thu hút chuyến đi năm 2020 Thông tin đầu vào:

Zonal Data 1: File số liệu TAZ. (TAZ.dbf)

Zonal Data 2: File số liệu ExternalTAZ. (ExternalTAZ.dbf)

Kết quả:

ZonalPAData 1: File chuyến đi phát sinh, thu hút của từng Zone. (Generation.DBF). Kết quả xuất ra được trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bước sử dụng CUBE Citilabs ”

File chương trình:

Trong đó: P[1]: Chuyến đi Phát sinh với mục đích HBW. P[2]: Chuyến đi Phát sinh với mục đích HBS. P[3]: Chuyến đi Phát sinh với mục đích HBO. P[4]: Chuyến đi Phát sinh với mục đích NHB. P[5]: Chuyến đi Phát sinh ngoại Zone PI-E P[6]: Chuyến đi Phát sinh ngoại Zone PE-I P[7]: Chuyến đi Phát sinh liên vùng PE-E

P[8]: Tổng số chuyến đi Phát sinh.

A[1]: Chuyến đi Thu hút với mục đích HBW. A[2]: Chuyến đi Thu hút với mục đích HBS. A[3]: Chuyến đi Thu hút với mục đích HBO. A[4]: Chuyến đi Thu hút với mục đích NHB. A[5]: Chuyến đi Thu hút ngoại Zone PI-E A[6]: Chuyến đi Thu hút ngoại Zone PE-I A[7]: Chuyến đi Thu hút liên vùng PE-E

A[8]: Tổng số chuyến đi Thu hút.

Câu lệnh: BALANCE A2P=1,2,3 NHB=4 nhằm mục đích cân bằng số chuyến đi phát sinh và thu hút. Với việc sử dụng các hệ số hồi quy đưa vào tính toán Số chuyến đi Phát sinh và Thu hút sẽ làm cho hai giá trị này khác nhau. Theo nguyên tắc tổng số chuyến đi Phát sinh bằng tổng số chuyến Thu hút. Tức là ∑P= ∑A nên cần phải hiệu chỉnh lại hai giá trị Số chuyến đi Phát sinh và Thu hút cho các mục đích chuyến đi cụ thể.

Cube Citilabs đưa ra 3 nguyên tắc cân bằng:

A2P: Tổng số chuyến đi Thu hút bằng tổng số chuyến đi Phát sinh cho mục đích đó. P2A: Tổng số chuyến đi Phát sinh bằng tổng số chuyến đi Thu hút cho mục đích đó. NHB: tổng số chuyến đi hấp dẫn bằng tổng số chuyến đi phát sinh cho mục đích đó. Và số chuyến đi phát sinh của từng zone bằng với số chuyến đi hấp dẫn của zone đó.

• Thông thường A2P cho các mục đích home based ( HB)

• NHB cho mục đích non home based (NHB)

Như vậy A2P=1,2,3 sử dụng để cân bằng số chuyến đi Phát sinh và Thu hút cho mục đích chuyến đi HBW, HBS, HBO. NHB=4 sử dụng để cân bằng số chuyến đi Phát sinh và Thu hút cho mục đích chuyến đi NHB.

4.2.1.4 Mô hình phân bổ chuyến đi ( Trip Distribution)

Phương pháp dùng để xác định sự phân phối hành trình là dùng mô hình phân phối hấp dẫn (Gravity mode), phương pháp này xác định rò số hành trình đi lại giữa điểm xuất phát và điểm đến như là một hàm số về thuộc tính đi và đến (thuộc tính OD) và chi phí đi lại giữa chúng:

Trong đó:

Tij = Hành trình từ vùng i đến vùng j.

Pi = Tổng số hành trình phát sinh từ vùng i. Aj = Số hành trình hấp thu vào vùng j.

Fij = Hệ số trở kháng, thông thường là hàm số tỷ lệ nghịch với thời gian di chuyển giữa i và j. Trong luận văn này sử dụng là hàm số tỷ lệ nghịch với chi phí sử dụng phương tiện giữa i và j.

Kij = Hệ số hiệu chỉnh về mặt kinh tế xã hội cho những hành trình xuất phát từ i và đến vùng j, thường lấy bằng 1.

 Hệ số trở kháng Fij

Mối quan hệ giữa phân phối chiều dài chuyến đi và chi phí đi lại được biểu diễn bởi “ Hàm trở kháng” bằng cách sử dụng công thức sau:

Fij = Cij

Aexp(BCij)

Trong đó:

Fij là hệ số trở kháng.

Cij là chi phí chuyến đi từ vùng phát sinh i đến vùng hấp dẫn j A và B là hằng số hiệu chuẩn như thể hiện trong bảng 4.8