109 高普考高考二級 都市計畫技術 都市交通運輸與土地使用計畫理論與實務 考古題詳解

核心觀念

本題考查運輸需求分析的資料來源與分析尺度，以及運輸政策中「改善運輸供給」和「管理運輸需求」的差異，並比較彈性公共運輸服務與整合式移動服務。答題時應先說明各名詞的定義，再交代其資料、分析尺度或服務特性，避免只翻譯英文名稱。

解題方法

依題目四組名詞，分別採「資料如何取得」、「需求如何分析」、「政策作用在哪一端」、「服務如何提供」四個角度作比較。這是名詞解釋題，沒有計算或選項，無須列舉選項分析；作答重點是定義清楚，並指出各組名詞的差異與適用情境。

（一）Revealed preference survey 與 stated preference survey（6分）

Revealed preference survey（RP，顯示性偏好調查）

以受訪者實際發生的選擇與行為為資料，推論其對交通服務屬性的偏好。調查資料可包括實際使用的運具、路線、出發時間、旅次目的，以及實際支付的票價、旅行時間等。

例如，研究者調查通勤者目前選擇搭公車或捷運，並記錄其實際旅運時間與費用，再據以分析運具選擇。

RP 的優點是反映真實市場中的行為；限制是受現有運輸服務與環境條件所拘束。若某項服務尚未提供，便難以從實際選擇中觀察民眾對它的反應。

Stated preference survey（SP，敘述性偏好調查）

透過問卷或訪談，向受訪者呈現假設性的選擇情境，請其表達偏好或選擇。情境可設定不同的票價、旅行時間、班距、轉乘次數或服務方式，再分析受訪者對各屬性的取捨。

例如，調查者設定「捷運較快但票價較高」與「公車較慢但票價較低」兩種方案，詢問受訪者會選擇哪一種。

SP 能評估尚未出現的服務與政策，也便於控制情境中的各項屬性；限制是回答屬於假設選擇，未必等同於實際行為，且可能受到題目設計、受訪者理解及回答方式影響。

兩者比較

RP 觀察「實際做了什麼」，SP 調查「在指定情境下會怎麼選」。RP 著重行為的真實性，SP 著重分析新方案或政策情境的能力。實務上可合併使用，以 RP 掌握既有行為，再用 SP 評估新服務或服務條件改變後的選擇。

（二）Aggregate travel demand analysis 與 disaggregate travel demand analysis（6分）

Aggregate travel demand analysis（總體旅運需求分析）

以地理分區或群體為分析單位，將個別旅次或個人特性彙整後，分析某區域的旅次總量、流向或運具分配。傳統「四階段旅運需求模式」通常以交通分區為基礎，預測旅次發生、旅次分布、運具選擇及交通量指派。

例如，估計某交通分區尖峰時間產生多少旅次，或預測兩區間的公車、汽車旅次總量。

其優點是適合區域層級的交通規劃與路網分析；限制是彙整資料會掩蓋個人間的差異，難以細緻呈現不同所得、家庭結構或旅運偏好者的選擇。

Disaggregate travel demand analysis（個體旅運需求分析）

以個人、家庭或個別旅次為分析單位，根據個體屬性及其可選方案的特性，分析旅運選擇。常見方法包括離散選擇模式，例如羅吉特模式，以個人的選擇及各方案的時間、費用等屬性，估計選擇機率。

例如，分析個別通勤者的所得、汽車持有狀況、旅行時間與票價，如何影響其選擇汽車、捷運或公車。

個體分析能反映不同人的偏好與條件差異，也較適合分析票價、服務水準等政策變動對選擇的影響；但需要較詳細的個人層級資料，模式設定與估計也較為複雜。

兩者比較

兩者主要差別在分析單位：總體分析以分區或群體為單位，個體分析以個人、家庭或旅次為單位。答題時不宜把「總體」誤解為只做長期分析，也不宜把「個體」誤解為只處理單一旅次；關鍵在於資料與行為如何彙整。

核心觀念

本題考查多元線性迴歸的模型配適度、個別迴歸係數的 $t$ 檢定，以及整體迴歸模型的 $F$ 檢定。迴歸式為

其中，$x_1$ 是連續變數，$x_2$ 是虛擬變數。係數表示在其他解釋變數固定時，該變數與預測借車數的關係。

（一）統計量的意義

1. $R^2=0.8$

$R^2$ 為判定係數，表示迴歸模型對樣本中應變數變異的解釋比例。本題 $R^2=0.8$，代表以 $x_1$、$x_2$ 建立的模型可解釋樣本借車數總變異的 $80\%$；其餘 $20\%$ 尚未由模型解釋，可能來自其他因素或隨機誤差。

$R^2$ 衡量配適程度，不代表模型中的每個係數都顯著，也不代表解釋變數造成借車數變化的因果關係。

2. 個別係數的 $t$ 檢定

個別係數的 $t$ 檢定用來判斷：在其他變數固定時，該解釋變數的母體迴歸係數是否顯著異於 $0$。檢定假設為

檢定統計量為

本模型有 $n=100$ 筆樣本、估計 $3$ 個參數（截距與兩個斜率），殘差自由度為 $100-3=97$。採雙尾 $5\%$ 顯著水準，臨界值為 $t_{97}=1.96$；當 $|t|>1.96$ 時，拒絕該係數為 $0$ 的虛無假設。

• $x_1$ 的 $t=2.6$，因 $|2.6|>1.96$，故在 $5\%$ 顯著水準下拒絕 $H_0$。樓地板面積係數 $2$ 顯著異於 $0$；依估計係數方向，周圍樓地板面積愈大，預測借車數愈高。
• $x_2$ 的 $t=1.5$，因 $|1.5|<1.96$，故在 $5\%$ 顯著水準下不拒絕 $H_0$。雖然估計係數為正值 $3$，但證據不足以判定捷運出口距離指標的母體係數顯著異於 $0$。

核心觀念

本題考世代生存法：以基期人口為起點，追蹤各年齡世代經過一段期間後，因老化而進入下一年齡組的人口，再依死亡與遷徙調整。

依題目所給資料，將每個年齡組的死亡率與淨遷入率視為下一個 20 年期間的估計率，則人口調整係數為：

題目不是選擇題，沒有選項需要逐一分析。

解題方法

2020 年的 $40\text{–}59$ 歲人口，到 2040 年進入 $60$ 歲或以上年齡組；2020 年的 $60$ 歲或以上人口，則仍屬於 2040 年的 $60$ 歲或以上人口。

2020 年 $0\text{–}19$ 歲及 $20\text{–}39$ 歲人口，即使經過 20 年，分別只會進入 $20\text{–}39$ 歲及 $40\text{–}59$ 歲，不會在 2040 年進入 $60$ 歲或以上組。因此，估計目標人口時只須計算前述兩個世代。

先計算 2020 年 $40\text{–}59$ 歲世代：

再計算 2020 年 $60$ 歲或以上世代：

合計：

生育率不影響本題 2040 年的 $60$ 歲或以上人口估計，因為 2020 年後出生的人口，到 2040 年仍未滿 20 歲。

世代生存法估計的限制

核心觀念

本題考的是運用地理資訊系統（GIS）進行土地適宜性分析，依土地資源條件辨認適合劃設為「農業發展地區第一類」的範圍。分析的核心，是先將農業生產條件轉成可比較的空間圖層，再透過條件篩選與圖層套疊，形成候選範圍，最後依國土計畫劃設原則檢核並修正界線。

以命題當年（民國 109 年）法規為準，《國土計畫法》第 20 條規定，農業發展地區依農業生產環境、維持糧食安全功能及曾經投資建設重大農業改良設施等情形劃設；第一類是具優良農業生產環境、維持糧食安全功能，或曾經投資建設重大農業改良設施之地區。第 21 條則規定，第一類以供農業生產及其必要產銷設施使用為原則。

因此，分析目標不是單看現況有沒有耕作，而是綜合評估土地生產條件、農業設施與糧食生產功能，辨認適合長期維持農業生產的土地。

解題方法與作業程序

一、設定分析目標與範圍

先明確定義分析對象為某縣陸域內，符合農業發展地區第一類劃設條件的土地，並確認分析尺度、資料基準年及最小製圖單元。同步整理中央及縣市國土計畫所採用的劃設原則，作為後續選取指標、設定門檻及檢核成果的依據。

二、蒐集與檢核空間資料

蒐集能反映農業生產環境與糧食安全功能的資料圖層，例如：

• 土壤性質、土壤生產力或農地適作能力。
• 農地現況、農作物分布及重要糧食作物生產情形。
• 農地重劃區、灌溉排水設施及其他重大農業改良設施分布。
• 地形、坡度、水源條件及農地完整性。
• 都市計畫、既有建成區、道路、水體、保育或災害敏感區等相關圖層。

使用前應檢查資料來源、更新日期、比例尺、空間精度、座標系統及屬性欄位。將圖層轉換至一致的座標系統與分析尺度，修正幾何錯誤，並確認資料涵蓋範圍足以支持全縣比較。

三、建立分析指標並區分限制條件與適宜因子

將資料整理成兩類：

• 限制條件：不納入本次農業適宜範圍，或須依計畫原則另行處理的區域，例如既有都市發展區、水域及依法須排除的用地。
• 適宜因子：反映土地農業生產能力與農業持續利用價值的條件，例如土壤生產力、農地連續性、灌溉條件、農地重劃及糧食生產功能。

將「是否符合劃設條件」與「農業生產適宜程度」分開處理，可避免以單一加權分數掩蓋法定或政策上的必要條件。

四、將指標標準化為可比較圖層

各項資料的單位、分類與尺度不同，需轉成共同尺度後才能套疊。例如，將土壤生產力分級、灌溉條件分級，或將符合與不符合條件的區域轉成 1 與 0。

若採適宜度評分，可將各因子轉換為同一評分尺度，例如 1 至 5 分；若採二元條件判斷，則以 1 表示符合、0 表示不符合。分級標準應依資料特性及國土計畫劃設原則訂定，並記錄各級距的定義。