MNL模型历史城区居民活动-出行链特征及影响因素分析(2)
历史城区一般位于城市的核心区域，历史城区一方面由于其位置等条件的便利，是市民居住的集中区域，另一方面历史城区集中了城市多种职能，也是政治、商业和文化的主要聚集区。历史城区职能过于重叠，老城区内集中了大量的基础设施，建设强度过高，导致了历史城区内拥有的过多的交通吸引点，这从根本上决定了历史城区的居民出行强度很高，大量的交通出行就必然引发严重的交通拥堵问题。但是由于历史城区具有丰富的物质遗产，并且蕴含了深厚的文化底蕴。因此，交通发展一方面要尽量保护这些珍贵的不可再生的历史遗产；另一方面也要在保护的前提下充分向外界展示蕴含其中的文化资源，让更多的人体会和瞻仰历史发展。基于历史城区的显著特点，对于历史城区的交通拥堵问题的研究具有深远的意义。
交通需求导致了出行，高速发展的的交通出行没有相应的道路资源的发展，从而产生矛盾，导致交通拥堵现象。因此，对交通需求的研究是有效解决城市拥堵问题的前提，交通出行的发生机理和需求分析对提高交通效率有重要的作用。传统的需求预测方式以交通小区为基础，分析交通小区间出行的生成、分布、方式，在模型的选择上采用集计模型进行需求预测。但随着城市社会经济的快速增长，城市化进程的不断加快，土地利用变化日新月异，城市交通需求也同样呈现出多样性特征，居民出行行为具有更多的选择性和复杂性。
传统的需求预测方法采用集计模型，没有对于微观单位的行为分析，从而导致出现越来越多的局限性。随着微观政策的逐渐发展，在当今的交通需求预测中需要将个体行为理论引入传统模型，基于非集计模型的预测模型可以更好地体现行为活动对于需求预测的影响。虽然国内外对基于活动的出行需求分析方法已经取得了丰富的成果，但由于历史城区的发展水平、土地利用、人口分布、活动类型和家庭构成与整个城市都有较大区别，因此，如何结合历史城区特征，将基于活动的交通需求预测方法融入其中对解决历史交通问题有着重要的意义。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
20世中期，城市逐渐发展，交通拥挤随之出现，交通需求开始多样化发展，传统意义上的交通需求管理已经不能满足现有的需求，欧美国家开始关注微观上、偏向于个人出行的交通管理。西方的这些交通管理政策的并不表现为直接大范围的影响整体交通出行，而是间接的通过影响个人的出行行为影响整体的出行行为。人们使用更先进的手段来调整出行行为，有关学者开始基于居民出行行为研究预测模型，而不是以往使用的难以适应现状的集计模型，来分析其背后的影响出行决策的原因。
国外学者结合国外城市特点在活动-出行链特征、活动模式和活动目的地选择和出行预测模型方面作了大量工作，取得了丰富的研究成果，这类成果对于本文研究具有很好的启示和借鉴作用。
（1）活动-出行链特征研究
活动-出行链特征研究，国外的研究涉及出行活动类型、活动出行链特征等方面的内容。Krishnan Kasmrirangan(2000)分析了迈阿密和旧金山地区的相关出行数据，并进行了二者的对比分析，对于活动出行安排特征进行了研究[3]。Parviz A.Koushki(1999)分析了中东和东欧的一些国家，研究其国民所习惯的活动链方式的不同[4]。Bhat等分析了工作者在通勤出行中三个主要阶段的停留次数的分布特征[5][6]。Cinzia Cirillo以两个欧洲国家为例，比较了通勤者和非通勤者两类人群，对比分析其出行行为特征[7]。
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