112 高普考高考三級 交通技術 運輸規劃學 考古題詳解

112 年・高普考・高考三級・交通技術
試題代碼 運輸規劃學

第 一 題25 分

A-S-I 方法(Avoid-Shift-Improve;A-S-I Approach)是追求都市運輸永續、達成「2050 淨零家園」的重要途徑,試闡述其內涵。試以臺北市內湖科技園區的交通問題為例,依據 A-S-I 方法研提改善策略。

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核心觀念

A-S-I 是「避免(Avoid)—移轉(Shift)—改善(Improve)」的運輸減碳策略架構。它依序從降低不必要的運輸需求、改變運具與運輸方式、提升運具及運輸系統效率著手,藉此減少能源消耗、溫室氣體排放與其他交通外部成本。三者是互補的政策方向,不是只能擇一採行。

  • Avoid(避免或減少運輸需求):透過土地使用與交通規劃,縮短活動距離、減少不必要旅次或降低旅次長度。例如混合使用土地、提供遠距工作、將工作與生活機能適當整合。
  • Shift(運具或運輸方式移轉):將私人運具旅次移轉至公共運輸、步行、自行車或共乘等較低碳方式;貨運則可朝較有效率的運輸方式移轉。
  • Improve(改善運輸效率):降低既有旅次與運具的單位能耗及排放,例如導入低碳或電動車、改善車輛能源效率、提升公共運輸營運效率、改善交通管理與號誌控制。

此題著重的是將 A-S-I 架構由理念轉為具體政策:先辨識內湖科技園區的交通問題,再分別提出需求管理、運具移轉與系統效率改善措施。

解題方法

內湖科技園區的交通問題,可從「旅次需求集中、運具選擇失衡、道路與運輸服務效率受限」三個面向切入。答題時將策略依 A、S、I 分類,並說明每項措施如何對應問題,避免只羅列「拓寬道路」或「鼓勵搭大眾運輸」等單一方案。

以內湖科技園區為例的 A-S-I 改善策略

一、Avoid:減少尖峰旅次與不必要運輸需求

  1. 改善園區與居住、生活服務的整合:透過土地使用規劃增加園區周邊生活服務與適當居住機能,減少部分通勤及午餐、洽公等短程車旅次。
  2. 推動分流上班與彈性工時:由園區企業採用彈性上下班、錯峰排班及分時出勤,降低上下班尖峰同時湧入道路與公共運輸的需求。
  3. 推動遠距工作與線上洽公:對適合遠距辦公的工作採行居家辦公或混合辦公,並以視訊會議、線上行政服務減少可避免的通勤與洽公旅次。
  4. 企業交通需求管理:企業制定通勤計畫,提供通勤資訊、停車管理及交通補助,引導員工減少單人自用車通勤。

二、Shift:由私人汽機車轉向公共運輸及低碳運具

  1. 提升公共運輸可及性與轉乘便利性:強化園區與捷運、主要轉運節點及周邊住宅區之間的接駁服務,改善接駁班距、路線銜接、候車環境與即時資訊。
  2. 推動公車優先與可靠服務:在適當路段設置公車優先措施,配合尖峰加班車、調整路線與班次,提高公車旅行時間可靠度及吸引力。
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第 二 題10 分

交通規劃師為某城市建立運具選擇之二元羅吉特模式(Binary Logit Model),其小客車與公車之效用函數如下:

小客車:Vauto=−0.30−0.04IVTauto−0.10OVTauto−100.05TCautoINCV_{\text{auto}}=-0.30-0.04IVT_{\text{auto}}-0.10OVT_{\text{auto}}-100.05\frac{TC_{\text{auto}}}{INC}

公車:Vbus=−0.04IVTbus−0.15OVTbus−100.05TCbusINCV_{\text{bus}}=-0.04IVT_{\text{bus}}-0.15OVT_{\text{bus}}-100.05\frac{TC_{\text{bus}}}{INC}

式中:

ViV_i:運具 ii 的效用函數。

IVTiIVT_i:運具 ii 的車內時間(分鐘)。

OVTiOVT_i:運具 ii 的車外時間(分鐘)。

TCiINC\frac{TC_i}{INC}:運具 ii 的旅行成本(元)與月所得(元)之比值。

TCiTC_i:運具 ii 的旅行成本(元)。

INCINC:月所得(元)。

各運具屬性如下:

運具車內時間(分鐘)車外時間(分鐘)旅行成本(元)
小客車155200
公車401030

(一) 若有一居民之月所得為 20,000 元,其選擇公車的機率為何?

(二) 若為鼓勵大眾運輸,主管機關推出公車半價優惠,其選擇公車的機率為何?若為抑制小客車使用,主管機關收取進城費,以致小客車旅行成本提高到 400 元,其選擇公車的機率為何?試論述之。

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核心觀念

二元羅吉特模式以各運具的效用決定選擇機率。運具 ii 的選擇機率為:

Pi=eVi∑jeVjP_i=\frac{e^{V_i}}{\sum_j e^{V_j}}

本題只有小客車與公車,因此公車機率可寫成:

Pbus=eVbuseVauto+eVbus=11+eVauto−VbusP_{\text{bus}} =\frac{e^{V_{\text{bus}}}}{e^{V_{\text{auto}}}+e^{V_{\text{bus}}}} =\frac{1}{1+e^{V_{\text{auto}}-V_{\text{bus}}}}

效用愈高,選擇機率愈大。題目效用函數中的成本項係數為 100.05100.05,計算時依題目所列數值代入。

解題方法與計算

居民月所得為 INC=20,000INC=20{,}000 元。先分別計算兩種運具的效用,再代入二元羅吉特機率公式。

(一)未實施優惠時的公車選擇機率

小客車效用:

Vauto=−0.30−0.04(15)−0.10(5)−100.05(20020,000)=−0.30−0.60−0.50−1.0005=−2.4005\begin{aligned} V_{\text{auto}} &=-0.30-0.04(15)-0.10(5)-100.05\left(\frac{200}{20{,}000}\right)\\ &=-0.30-0.60-0.50-1.0005\\ &=-2.4005 \end{aligned}

公車效用:

Vbus=−0.04(40)−0.15(10)−100.05(3020,000)=−1.60−1.50−0.150075=−3.250075\begin{aligned} V_{\text{bus}} &=-0.04(40)-0.15(10)-100.05\left(\frac{30}{20{,}000}\right)\\ &=-1.60-1.50-0.150075\\ &=-3.250075 \end{aligned}

代入公車選擇機率:

Pbus=e−3.250075e−2.4005+e−3.250075≈0.2995\begin{aligned} P_{\text{bus}} &=\frac{e^{-3.250075}}{e^{-2.4005}+e^{-3.250075}}\\ &\approx 0.2995 \end{aligned}

因此,居民選擇公車的機率約為 29.95%。

(二)公車半價優惠與小客車進城費

兩項政策分別計算,均以原始情況為比較基準。

1. 公車半價優惠

公車成本由 3030 元降為 1515 元,小客車效用維持不變:

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第 三 題25 分

試說明旅次分布(Trip Distribution)分析之目的與原則。

某案例有 5 個交通分區,各區之旅次產生量(PiP_i)、旅次吸引量(AjA_j)、分區間旅行時間(tijt_{ij})如下表所示,其阻抗因素(Impedance Factor)為 ti−jαt_{i-j}^{\alpha},α=1.95\alpha=1.95。試以重力模式(Gravity Model)估計第 3 交通分區至其他各區的旅次量。

交通分區至第 3 交通分區旅行時間(分鐘)旅次產生量(PiP_i)旅次吸引量(AjA_j)
13015,0008,000
21025,00017,000
3—10,00015,000
41518,00028,000
52012,00012,000

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核心觀念

旅次分布分析是運輸需求預測四階段程序的第二階段,目的在把各交通分區已知的旅次產生量與吸引量,分配到分區彼此之間,形成起迄旅次矩陣 TijT_{ij}。分析時通常考量分區間的旅行時間、距離或費用等阻抗;阻抗愈大,兩區間的旅次通常愈少。

旅次分布須遵守兩項基本原則:

  • 旅次產生量守恆:起點分區 ii 分配出去的旅次總和應等於其旅次產生量 PiP_i,即 ∑jTij=Pi\sum_j T_{ij}=P_i。
  • 旅次吸引量守恆:終點分區 jj 分配進來的旅次總和應等於其旅次吸引量 AjA_j,即 ∑iTij=Aj\sum_i T_{ij}=A_j。

題目指定重力模式及阻抗因素 tijαt_{ij}^{\alpha}。單限制重力模式可寫為:

Tij=PiAjFij∑kAkFikT_{ij}=P_i\frac{A_jF_{ij}}{\sum_k A_kF_{ik}}

其中 FijF_{ij} 為阻抗函數。因題目給定 Fij=tijαF_{ij}=t_{ij}^{\alpha}、α=1.95\alpha=1.95,本題依字面採用 Fij=tij1.95F_{ij}=t_{ij}^{1.95}。此處的正次方表示旅行時間愈長,權重愈大;若要表現通常所述「阻抗愈大、旅次愈少」的衰減關係,常見形式會是 tij−αt_{ij}^{-\alpha}。兩者不可混為一談。

解題方法

要求的是第 3 區「至其他各區」的旅次量,因此令起點 i=3i=3,各目的地為 j=1,2,4,5j=1,2,4,5。依重力模式,各目的地的權重為 AjF3j=Ajt3j1.95A_jF_{3j}=A_jt_{3j}^{1.95},再按權重比例分配第 3 區的旅次產生量 P3=10,000P_3=10{,}000。

第 3 區到各區的旅行時間如下:

t31=30,t32=10,t34=15,t35=20t_{31}=30,\quad t_{32}=10,\quad t_{34}=15,\quad t_{35}=20

目的地權重計算為:

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第 四 題25 分

城市某主要幹道行人事故頻繁發生,為提升行人安全,並改善車流效率,交通局計劃投入 3 億元進行人車分道工程,新建行人設施,路段長 1 公里。現況與計畫完成後預期成效相關資料如下表:

項目現況(Before)計畫預期(After)
平均行駛速率25 公里/小時30 公里/小時
尖峰小時流量3,000 輛/小時4,000 輛/小時
路段長度1 公里1 公里
事故數/年450 件/年25 件/年(估計)
行車成本/車公里10 元/車公里6 元/車公里
事故成本/件100,000 元/件100,000 元/件
尖峰小時影響時段4 小時/日4 小時/日

假設利率為 6%,行人設施使用年限為 30 年。試評估計畫可行性並說明之。

(提示:可引用願付意願(Willingness to Pay)概念,相關數據如有不足,請自行合理假設。)

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核心觀念

本題考查運輸建設計畫的經濟可行性評估:將事故減少、行車成本下降及旅行時間節省等年度效益貨幣化,再與工程投資成本比較。常用指標為益本比(B/C)及淨現值(NPV):

B/C=效益現值成本現值,NPV=效益現值−成本現值B/C=\frac{\text{效益現值}}{\text{成本現值}},\qquad NPV=\text{效益現值}-\text{成本現值}

計畫年限為 30 年、利率為 6%,若各年效益固定,年金現值因子為:

(P/A,6%,30)=1−(1+0.06)−300.06≈13.765(P/A,6\%,30)=\frac{1-(1+0.06)^{-30}}{0.06}\approx13.765

計畫效益大於成本、B/C 大於 1 且 NPV 大於 0,表示在所採假設下具經濟可行性。

解題方法與必要假設

題目未提供旅行時間價值、每日尖峰小時的交通量分布及事故成本是否已包含於行車成本等資料。以下依題意採合理假設:每日 4 個尖峰小時均維持表列流量、全年 365 日;旅行時間價值採每車小時 150 元;流量由 3,000 輛/小時增加至 4,000 輛/小時,新增交通量依願付意願的「半數效益法則」(rule of half)計算;事故成本與行車成本分開計算。

年度尖峰營運時數為:

4×365=1,460 小時/年4\times365=1,460\text{ 小時/年}

一、事故成本節省

每年事故減少:

450−25=425 件/年450-25=425\text{ 件/年}

因此年度事故成本效益為:

425×100,000=42,500,000 元/年425\times100,000=42,500,000\text{ 元/年}

二、行車成本與旅行時間效益

車輛通過 1 公里路段的旅行時間,現況為 1/251/25 小時,計畫後為 1/301/30 小時;每車節省:

125−130=1150 小時\frac{1}{25}-\frac{1}{30} =\frac{1}{150}\text{ 小時}

按每車小時 150 元計,時間價值每車節省:

1150×150=1 元/車\frac{1}{150}\times150=1\text{ 元/車}

每車行車成本則由 10 元降至 6 元,節省 4 元。因此,既有的 3,000 輛/小時,每車廣義運輸成本下降:

(10−6)+1=5 元/車(10-6)+1=5\text{ 元/車}
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