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城市交通使用系统可持续性政策评估
动态和世界城市数据：伊斯法罕案例研究
关键词：
可持续交通. 城市政策. 系统动态. 世界城市数据. 伊斯法罕
研究各城市的交通基础设施及其对环境，经济和社会的影响.可以找出成功的可持续交通政策。很少有研究涉及覆盖全球各个城市的可持续性。目前的研究目的是分析基于世界相关数据的各种运输政策使用系统动力学模型的影响城市。研究数据库是基于几个覆盖众多城市的综合数据库而开发的.超过40年。根据研究数据库，9个城市可持续交通指标分别为选定了3个指标，介绍了环境，经济和社会可持续性的每个关键组。
此外，一个综合指数被应用于组合选定的指标。为了分析运输在历史悠久的伊斯法罕市开展了可持续发展系统动力学模型。城市的交通因果循环概念化和城市交通之间的动态关系
创建变量来开发相关的城市动态模型。旅行一代，模态份额，运输供给和供需平衡是发达国家的关键模块模型。此外，经济，社会和环境指标是该模式的关键产出。模型输入是与交通有关的城市特征。为了验证结果，时间序列数据被使用，模型估计令人满意。通过监测伊斯法罕可持续交通使用未来情景的指标，确定了有效的运输政策。该模型结果表明，公交网络发展是伊斯法罕可持续性的最重要政策.
介绍:
汽车使用过多及其环境，经济以及对城市生活的社会影响，已成为一个重大的全球性问题。
城市化和汽车依赖的持续增长将加剧未来的问题（Haghshenas＆Vaziri，2012）。 基于世行的报告显示，约有25％和50％的污染物受到影响.排放发达国家和发展中国家的全球变暖.由运输部门（Gwilliam，2002）。 由于城市日益增长压力，城市所有方面对可持续性的兴趣，包括交通在内的规划和开发有相当大的增加。 学者和从业者都有兴趣研究新的政策，计划和项目可持续发展的原因（Marsden＆Stead，2011; Vojnovic，2014）。 科技委可持续交通中心开发可持续交通系统的定义（Gilbert等人，2003）：可以满足个人和社会的基本需求安全和符合人类和生态系统的方式健康。经济实惠，高效运作，提供各种运输选择模式，并支持蓬勃发展的经济。 限制排放和废物，使植物能够吸收他们最大限度地减少不可再生资源的消耗，将可再生资源的消耗限制在可持续范围内级别，重用和回收其组件，并将噪音降至最低污染和土地使用。尽管许多运输机构已经采用他们的使命陈述中的可持续性（Mihyeon＆Amekudzi，2005），很少有研究涉及政策制定。基于可持续交通指标， 一个基本问题对于城市交通可持续政策发展的衡量，通过开发和应用适当的可持续性指标。对政策结果的评估可持续性使决策者和规划者能够进行比较和分析，更精确地分析各种情况。尽管如此，由于复杂性的城市交通系统，很少有研究分析城市交通可持续性总指标，以及
大多数决策过程只是为了解决而提出的基于有限数量的指标和具体问题的具体问题。当地情况（Emberger，Pfaffenbichler，Jaensirisak，Timms，2008; Li，Liu，Hu，Wang，＆Yang，2009; May等人，2005;赵，2009）。 Talebian等人。进行了一项研究，以找到最有效的提高交通运输可持续性指数的政策。一个城市利用其他类似成功城市的经验
世界。作者介绍了12个影响相似性的特征。城市之间，并聘请两个国际数据库来承认成功的城市遍布世界各地（Talebian，Haghshenas，Gholamialam，2014年）。马卡里奥和马克斯介绍了一位将军框架解释了如何从一个度量的可转移性
特定城市到另一个城市可能会被调查。向屏幕措施，作者认为是交通从业人员的关键。在城市层面上做这件事是最合适的选择，他们对当地环境的了解（Macaacute;rio＆Marques，2008）。传统交通建模的弱点。一方面，城市交通的复杂性及其影响，另一方面，多个变量已经提出了系统的使用动力学模型来模拟城市交通（Armah，Yawson，＆Pappoe，2010; Shen，Chen，Tang，＆Yeung，2009）。该系统动力学方法是由Forrester在20世纪50年代发明的。为了分析复杂的社会经济系统。这个方法涉及反馈回路，变量和方程式等模型的关键组件。
影响的重要因素和政策的确定城市可持续交通是当前研究的思路。建议如此建立重要因素之间的关系的方法。其结果可以被所有城市用于政策制定是完成这个想法的主要关注点。关系可持续交通与城市特点之间的关系，包括交通供给和需求特征的模拟。根据世界城市的数据来定量预测结果，关于每个城市的可持续性的各种政策，其假设特征。换句话说，模型就是这样，根据过去的城市趋势和变量及其结果开发，用于评估和预测未来政策的结果。实现上述目标的方法是应用城市可持续发展运输指标和创建系统动力，基于世界城市数据的模型。为了评估环境的每个部分，社会和经济方面的城市交通，相关指标被应用。此外，系统动力学模型作为分析和评估城市交通的关键工具被雇佣。系统动力学模型是使用开发的。四十年来世界城市的相关数据。发展模型，城市交通因果循环被概念化了变量之间的动态关系被创建。该模型已经对交通系统进行了检查和分析的城市，计算可持续交通指标的基础上地理，人口，经济和交通特征的城市。为了验证结果，来自亚洲，欧洲的六个城市和北美地区以及他们的可持续性指数计算有和没有使用模型和错误。该模型的预测令人满意。作为案例研究，该模型被用于预测历史遗址的可持续性指数伊斯法罕市。收集运行模型所需的所有变量并进入模型。然后，开发了14个场景，被认为观察不同的政策会如何影响伊斯法罕可持续交通指数。
数据库开发
从国际角度来看，美国大部分数据库城市交通领域仅限于城市报道，很少聚集在一个整体包装中。但是，有一些运输数据库，涵盖世界各地，在国家一级而不是城市一级。在一些研究中，城市数据已被收集到世界的特定国家或地区（Haghshenas＆Vaziri，2012）。国际组织如EPOMM和联合国人居署覆盖了世界有限的城市。城市交通量化数据（Posch＆Karl-Heinz，2011;联合国生境，2004年）。 Kenworthy等人。已收集三条全面可靠的城市交通资料库。第一个是国际汽车原始资料ISADC，其中包含选定的交通运输1960 - 1990年期间4年的指标，其中包括47个世界城市（Kenworthy，Laube，Newman，1999）。另外两个已经与国际协会合作编写公共交通，UITP：MCDST，千年城市数据库可持续机动性和MCD，城市流动性数据库（UITP，2001年，2006年）。 MCDST有230多个指标，其中包括100个世界城市。 MCD包含50个运输数据全球城市。研究数据库是基于上述3个同质和可访问的全球数据库，涵盖6年以上100个城市的相关数据四十年。在1995年，涵盖了许多城市和变量。有关城市交通的研究数据库涵盖了87个，变量和这些变量在附录A中列出。城市数据的伊斯法罕从伊斯法罕市（ICTTS，1995-2010）。
指标选择
可持续运输指标用于监测运输可持续性。 “21世纪议程”第40章规定“指标”可持续发展需要开发提供为各级决策提供坚实的基础，并为各级决策做出贡献。综合环境与发展的自律性可持续性系统“（联合国，1992年）。一些尝试有已制定出可持续交通指标作为STI（Newman＆Kenworthy，1999; Litman，2008，2009; Zegras，2006）。 Haghshenas和Vaziri为城市研究开发了9个STI，环境，经济和社会关键方面的3个指标社会。这些指标大大覆盖了城市交通的关键方面。可持续性，并使用研究数据库进行计算。因此，这些指标被用来衡量和比较不同政策的影响，以及这种模式的发展。这些指标是模型的输出。表1呈现在本研究中使用的指标是由Haghshenas和Vaziri（2012）。建议反映所有关键维度的综合指数。所使用的方法是加性加权法。首先，所有指标的Z分数计算为方程（1）。 Z分数经常用于规范代数计算的指标（Joumard＆Gudmundsson，2010）。然后，对于每个组，a假设，通过添加规范化指标构建综合指数，在这里同样重要的权重如公式（2） - （5）。负当金额较小时，符号#39;#39;#39;#39;用于指示符更可取的可持续交通，如排放，当数量较大时，正号“ ”用于指示比较理想，比如访问。 ITE，ITC和ITS是环境，经济和社会综合指数。总体指标可持续交通，IOST，是通过增加结果而建立的归一化复合指数，ZITE，ZITC和ZITS基于方程（5），假设权重相等。
系统动力学模型
系统动力学是一种方法论和数学建模，随着时间的推移发现复杂系统的行为。模型基于系统动力学处理内部反馈环路影响整个系统行为的时间（Sterman，2000）。系统的结构是整体关系存在于系统组件之间（Armah等，2010）。那里是以前一些尝试使用城市交通的模型系统动力学是基于一些城市的数据（Armah
等人，2010;吉峰和华普，2008; Shen等人，2009）。建议城市动力学模型在概念上可以分为4个模块：旅行产生，模态份额，运输供给和均衡供需之间。开发系统动力学模型最重要的一步正在创建一个简单的地图的休闲循环图系统及其所有组件及其交互。信息反馈和循环因果关系的图表循环用于概念化复杂系统结构的工具传达基于模型的见解。在目前的研究中，关系估计了用于模拟城市交通的变量，使用学习数据库。一些关系是根据估计变量的定义以及使用统计模型的其他变量。方程包括线性和非线性方程并进行估计。其中一些，曲线拟合和相关分析进行。对于每个方程，基于相关性分析和显着性水平，保持统计显着性变量微不足道的东西被丢弃了。为了避免个人判断构造线条，抛物线或其他逼近曲线，有必要就“最佳拟合线”的定义达成一致，“最合适的抛物线”等等。影响选择的标准回归模型为T值，F值，R平方，调整后的R值变量的方差和意义水平。整个人数解释变量的定量关系的方程式是45.纸张尺寸限制导致作者不在场这里的统计模型的细节;然而，一位代表表显示线性关系的回归分析结果，在这张表中，回归分析是基于数据进行的两年和更好的模型，突出显示一个，被用于系统动力学模型。用于分析的软件包数据为SPSS18.0和GAUSS14。在以下部分的旅程中发电模块#39;，#39;模块共享模块#39;，#39;运输供应#39;，#39;供需平衡#39;和#39;模型输入和输出#39;，解释了系统动力学模型的重要部分用黄色突出显示的变量显示输入变量模型的特定部分。
旅行生成模块
出行需求是旅行产生的主要原因。 旅行一代本身受私人和公共车辆数量的影响，用户直接旅行成本收入，以及间接旅行成本以旅行时间来衡量。 旅行增加，导致上升每个模式乘客公里数。 乘客公里的上升，导致所有模式的车辆公里数增加，并且这种情况作为路线容量的函数降低速度。 最后，增加在旅行时间内，减少了旅行的发电需求，因此如图所示创建负面的因果循环#39;供需平衡#39;和#39;模型输入和输出#39;，解释了系统动力学模型的重要部分。用黄色突出显示的变量显示输入变量模型的特定部分。
城市规模与平均旅行距离之间有直接关系;因此，较大的城市拥有较高的乘客和车辆公里。 此外，关于路线的更高的车辆公里数容量，降低旅行速度，从而降低用户的路线选择和起点和目的地区域将受到影响时间。 因此，产生了另一个延迟的负面因果循环。汽车占用率代表车辆之间的关系公里和乘客公里。 显然，汽车入住率与汽车保有量成反比，直接与用户每次收入的车辆运营成本相称。 在这模块，拥有更高的汽车所有权和更多道路的蔓延城市汽车的容量有更多的旅行产生。 在密集的城市，由于公共交通效率及其对旅行时间的影响用户的间接旅行成本，公共出行次数交通高。
旅行生成模块中变量之间的关系为通过回归，曲线拟合或时间序列数据分析获得。
模态共享模块
要创建模态共享模块，请执行聚合多项式Logit模型是为了描述日常的5个城市模态分裂。包括汽车和摩托车的股票，共享的出租车，道路等和公共交通的铁路部分分开，非机动车运输。使用Multinomial Logit模型，每个模态
通过将其效用除以全部的总和来确定分割模式的效用。汽车保有量，道路长度，停车位，私人运输车辆和用户车辆的运行速度，每个收入成本是影响汽车效用的重要变量。公交车辆的车速，车队规模，进入独家路线，以及每个收入的用户旅行费用影响公众道路部分效用的重要变量运输。铁路车辆的速度，车队规模，进入独享路线和每个收入的用户出行成本是决定公共交通铁路部分效用的重要变量。对于共享的出租车，机队规模和每个收入的用户出行成本被用于其实用。用于非机动模式，存在的自行车基础设施和旅行距离被使用。实用程序和共享的公共和非机动的欧洲，东亚和东南亚的交通运输城市同时很高。另一方面，在中东地区亚洲城市，因为获得便宜的燃料，因此高。汽车公用事业的水平，私人交通是主要的城市交通模式。此外，高的汽车保有量和长度北美城市的道路交通和公共交通不便，已经导致汽车效用和依赖性的上升。模态股和相关变量之间的关系为高斯软件使用聚合Logit模型计算。
运输供应
在运输供应模块中，变量与公众和公众有关私人交通进行了检查。铁路和公路的长度网络，车队规模，日常表现和车速等等影响公共交通供给的主要因素。投资道路和与私人交通有关的其他基础设施的规模，被考虑用于私人运输供应的分析。公路和铁路基础设施的建设需要大量时间;因此，投资阶段和阶段之间存在差距的操作。对于公路和铁路建设，在一年和三年的差距中，发生了最大的相关性。
供需平衡
旅行的次数和距离是使用旅程生成的和“旅行世代”一节中讨论的模态共享模块。模块“和”模态共享模块“。供应模块提供了公路和铁路网络的长度，以及介绍了与城市交通供给方面有关的其他变量在“运输供应”部分。在这个阶段，就平衡而言条件，需求响应和服务质量确定了供求关系的功能。作为一个结果，所有模式的车辆速度，整个的平均速度交通网络和公共出租率运
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