قیمت‌گذاری ساعت‌مبنا و دوره‌مبنای محدوده طرح ترافیک، مورد انتخاب وسیله شهر تهران

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست، دانشگاه تربیت ‌مدرس، تهران، ایران

2 دانش‌آموخته کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست، دانشگاه تربیت ‌مدرس، تهران، ایران

3 دکترای تخصصی، دانشگاه UNSW، استرالیا

4 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران

5 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست، دانشگاه تربیت ‌مدرس، تهران، ایران

چکیده

با رشد شهرها و افزایش تعداد خودروها، تنها افزایش ظرفیت و تأمین عرضه مناسب و بیشتر نمی‌تواند بهترین گزینه تلقی شود. تهران شهری است که با معضل تراکم ترافیک و آلودگی هوای ناشی از خودروها روبرو است. با توجه به قیمت گزاف ارتقا وضعیت عرضه در هسته مرکزی شهر در کنار ارزش تاریخی معابر و ساختمان‌های موجود در این منطقه عملاً امکان تعریض معابر یا استفاده از سیستم‌های حمل‌ونقل انبو‌ه‌بر وجود ندارد. ازاین‌رو، دو طرح مدیریتی طرح ترافیک و طرح تردد نوبتی (زوج یا فرد) در هسته مرکزی شهر اجرا می‌شود. در پژوهش حاضر، انتخاب وسیله افراد در محدوده طرح ترافیک شهر تهران، با عوارض متغیر نسبت ساعت روز بررسی‌شده است. برای این منظور از داده‌های رجحان بیان‌شده استفاده‌شده است. جهت بررسی تأثیر متغیر بودن عوارض نسبت به‌ ساعت روز بر انتخاب وسیله کاربران، از دو رویکرد ساعت مبنا و دوره مبنا در این پژوهش استفاده‌شده است. در نظر داشتن ناهمگنی در خصوصیات شهروندان، باعث دقت بیشتر مدل‌ها می‌شود. ازاین‌رو از مدل لوجیت ترکیبی به‌عنوان مدل انعطاف‌پذیر برای یافتن ناهمگونی در رفتار افراد و منبع ایجاد این ناهمگونی استفاده‌شده است. با توجه به نتایج پرداخت مدل لوجیت ترکیبی می‌توان نتیجه گرفت که اختلاف‌سلیقه بین کاربران نسبت به 9 متغیر وجود دارد. بررسی اثر حاشیه‌ای متغیر قیمت طرح ترافیک، نشان داد درصورتی‌که عوارض طرح ترافیک 1000 تومان زیاد شود، احتمال انتخاب گزینه خودرو شخصی در رویکرد ساعت مبنا 1277/0 درصد و در رویکرد دوره مبنا 1475/0 درصد کاهش می‌یابد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Hour and Period Based Congestion Pricing, Case of Tehran Mode Choice

نویسندگان [English]

  • Amir Reza Mamdoohi 1
  • Hamid Rezaei 2
  • elnaz irannezhad 3
  • Arman Saffarzadeh 4
  • Mohammadhossein Abbasi 5
1 Associate Professor, Faculty of Transportation Planning, Civil and Environmental Engineering Department, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
2 M.Sc., Transportation Planning Department, Civil and Environmental Engineering Faculty, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
3 PhD, Queensland University of Technology, Australia
4 M.Sc. Student, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran Faculty of Mining, Petroleum & Geophysics Engineering
5 PhD Candidate, Faculty of Transportation Planning, Civil and Environmental Engineering Department, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
چکیده [English]

With the growth of cities and the increasing number of cars, increasing capacity and supply cannot be the best option. Tehran is a city facing traffic congestion and air pollution. Due to the high cost of upgrading supply in the Central Business District (CBD), along with the historical value of the passages and buildings in the area, it is virtually impossible to replace the passages or mass transit systems. Therefore, two traffic management congestion pricing and even-odd zone are implemented in the CBD. In the present study, mode choice within the congestion pricing zone of Tehran city is investigated with varying effects on day time. For this purpose, stated preference and Reveled preference data have been used (the price of entering a personal car were presented in three price scenarios). Since the effects of transport management policies have a direct impact on citizen behavior, accurate modeling of citizen behavior is inevitable in order to predict passenger behavior in the face of different demand management policies. One assumption that improves models is the heterogeneity of citizen behavior. Therefore, the mixed logit model has been used as a flexible model to find the heterogeneity in the behavior of individuals and the source of this heterogeneity. Based on the results of the mixed logit model, it can be concluded that there are 9 variables of interest among the passengers. Also, if the price increases by 1%, the likelihood of choosing a private car decreasing by 1.0652%.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Congestion pricing
  • Mode choice
  • Mixed logit model
  • heterogeneity
- Bhat, C. R., & Castelar, S. (2002). “A unified mixed logit framework for modeling revealed and stated preferences: formulation and application to congestion pricing analysis in the San Francisco Bay area”, Transportation Research Part B: Methodological. Vol. 36. No. 7. pp. 593-616.
 
- Bhat, C. R. (2000). Incorporating observed and unobserved heterogeneity in urban work travel mode choice modeling. Transportation science. Vol. 34. No. 2. pp. 228238.
 
- Boyd, J. H., & Mellman, R. E. (1980). “The effect of fuel economy standards on the US automotive market: an hedonic demand analysis”, Transportation Research Part A: General. Vol. 14. No. 56. pp. 367378.
 
- Bureau, B., & Glachant, M. (2008). “Distributional effects of road pricing: Assessment of nine scenarios for Paris”, Transportation Research Part A: Policy and Practice. Vol. 42. No. 7. pp. 9941007.
 
- Chen, D., Ignatius, J., Sun, D., Goh, M., & Zhan, S. (2018). “Impact of congestion pricing schemes on emissions and temporal shift of freight transport”, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. Vol. 118. pp. 77105.
 
- Clegg, R. G., & Clune, A. J. (1999). “MUSIC project: Urban traffic control for traffic demand management”, Transportation research record. Vol. 1682. No. 1. pp. 5561.
 
- De Jong, G., Daly, A., Pieters, M., Vellay, C., Bradley, M., & Hofman, F. (2003). “A model for time of day and mode choice using error components logit”, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. Vol. 39. No. 3. pp. 245268.
 
- De Palma, A., & Lindsey, R. (2011). “Traffic congestion pricing methodologies and technologies”, Transportation Research Part C: Emerging Technologies. Vol. 19. No. 6. pp. 13771399.
 
- Di Ciommo, F., Monzón, A., & FernandezHeredia, A. (2013). “Improving the analysis of road pricing acceptability surveys by using hybrid models”, Transportation Research Part A: Policy and Practice. Vol. 49. pp. 302316.
 
- Eliasson, J., Hultkrantz, L., Nerhagen, L., & Rosqvist, L. S. (2009). “The Stockholm congestion–charging trial 2006: Overview of effects”, Transportation Research Part A: Policy and Practice. Vol. 43. No. 3. pp. 240250.
- Evans, M., Hastings, N., Peacock, B., & Forbes, C. (2011). “Statistical distributions”, John Wiley & Sons.
 
- Gibson, M., & Carnovale, M. (2015). “The effects of road pricing on driver behavior and air pollution”, Journal of Urban Economics. Vol. 89. pp. 6273.
 
- Hensher, D. A., Rose, J. M., Rose, J. M., & Greene, W. H. (2005). “Applied choice analysis: a primer”, Cambridge university press.
 
- Hess, S., & Polak, J. W. (2005). “Mixed logit modelling of airport choice in multiairport regions”, Journal of Air Transport Management. Vol. 11. No. 2. pp. 5968.
 
- Huamin, L. I., Huang, H., & Jianfeng, L. I. U. (2010). “Parameter estimation of the mixed Logit model and its application”, Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology. Vol. 10 .No. 5. pp. 7378.
 
- Koster, P., Verhoef, E., Shepherd, S., & Watling, D. (2018). “Preference heterogeneity and congestion pricing: The two route case revisited”, Transportation Research Part B: Methodological. Vol. 117. pp. 137157.
 
- McFadden, D., & Train, K. (2000). “Mixed MNL models for discrete response”, Journal of applied Econometrics. Vol. 15 .No. 5. pp. 447470.
 
- O'Fallon, C., Sullivan, C., & Hensher, D. A. (2004). “Constraints affecting mode choices by morning car commuters”, Transport Policy. Vol. 11. No. 1. pp. 1729.
 
- Rentziou, A., Milioti, C., Gkritza, K., & Karlaftis, M. G. (2011). ”Urban road pricing: Modeling public acceptance”, Journal of urban planning and development. Vol. 137. No. 1. pp. 5664.
 
- Shen, J. (2009). “Latent class model or mixed logit model? A comparison by transport mode choice data”, Applied Economics. Vol. 41. No. 22. pp. 29152924.
 
- Train, K. E. (2009). “Discrete choice methods with simulation”, Cambridge university press.
 
- Ubbels, B., & Verhoef, E. (2006). “Behavioral responses to road pricing: Empirical Results from a survey of Dutch car owners”, Transportation research record. Vol. 1960. No. 1. pp. 159166.