交通衝擊關鍵參數推估方式操作範例

假定在信義區某一地點要興建一多戶住宅，開發年期設定為民國 97 年，首先要先 能掌握開發基地的區位及強度條件，包含基地所在行政區、基地土地使用別、基地建物 使用別、開發時間、基地面積與容積率及各類建物使用樓地板面積等。在尖峰小時旅次 產生率上，依據表 4.5 可知，在信義區之多戶住宅具有 92 年至 96 年之樣本資料，樣本

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69 推估值 2.97~3.04 23.00~30.00 20.00~30.00 1.60~1.90 1.30 建議值 2.97 26.50 25.00 1.75 1.30

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在獲得相關旅次進出之關鍵參數後，則依各建物使用樓地板面積，推算衍生人旅 次，再利用推估之運具使用比例及車輛平均乘載率，將衍生人旅次轉換成衍生車旅次，

最後經由小客車當量轉換後，進行基地周邊道路交通量分派，以獲得基地周邊之道路服 務水準，作為後續相關交通衝擊評估及調整改善。

範例二：

假定在松山區某一地點要興建一建物使用別為健身服務業之基地，開發年期設定為 民國 97 年，想要了解該建物使用所會產生之交通衝擊情況，因此藉由推估其關鍵參數 來掌握相關交通衝擊狀況。首先先掌握開發基地的區位及強度條件，依據第四章內容可 知，松山區無任何樣本資料，因此無相同行政區內相同土地使用別及建物使用別之相關 參數值，所以依據樣本資料不足之關鍵參數推估方式，如表 5.5 所示進行參數推估。

第一項推估方式，在同一行政區內有相同土地使用、其他建物使用類別之樣本值，

因松山區內無任何樣本資料，因此不採用第一項推估方式。第二項推估方式，取相鄰或 同群行政區(舊市區、核心區、外圍區)相同土地使用及建物使用類別之樣本資料，可取 信義區健身服務業之樣本資料，需進行時間影響的調整。第三項推估方式，取相鄰或同 群行政區相同土地使用不同建物使用類別之樣本資料，可取信義區多戶住宅之樣本資 料，需先進行時間影響的調整，接著將多戶住宅調整為健身服務業，為建物使用類別的 調整，而信義區和松山區為同群組行政區，因此無須進行空間影響的調整。第四項推估 方式，取不同群組行政區(舊市區、核心區、外圍區)相同土地使用及建物使用類別樣本 值，因健身服務業只有信義區有樣本資料，松山區和信義區為同群之行政區，所以不同 群組行政區無健身服務業之樣本資料，因此不採用第四項推估方式。第五項推估方式，

取不同群組行政區相同土地使用不同建物使用類別樣本值，可取士林區多戶住宅之樣本 資料，先進行時間影響的調整，接著將多戶住宅調整為健身服務業，為建物使用類別的 調整，而士林區和松山區為不同群組行政區，因此需進行空間影響的調整。透過第二、

三、五項推估方式的估算，依其中較接近之二者當作推估代表值。

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/百平方公尺，接著依表 5.2 住宅用地不同建物使用別各關鍵參數調整相對比例進行建 物使用別的調整，得 97 年信義區健身服務業之尖峰小時旅次產生率為 1.54 人/百平方 公尺，而松山區和信義區為同群組行政區，無須進行空間影響的調整，因此 97 年松山 區健身服務業之尖峰小時旅次產生率為 1.54 人/百平方公尺，此即為第三項推估方式估 算之推估值。由第五項推估方式取士林區多戶住宅之樣本資料，只有一筆 94 年樣本資 料，為 2.70 人/百平方公尺，依圖 5.1 進行時間影響的調整，得 97 年士林區多戶住宅 之尖峰小時旅次產生率為 3.58 人/百平方公尺，接著依表 5.2 住宅用地不同建物使用別 各關鍵參數調整相對比例進行建物使用別的調整，得 97 年士林區健身服務業之尖峰小 時旅次產生率為 1.94 人/百平方公尺，最後再依表 5.3 住宅用地各行政區不同群組關鍵 參數調整相對比例進行空間影響的調整，得 97 年松山區健身服務業之尖峰小時旅次產 生率為 1.47 人/百平方公尺，此即為第五項推估方式估算之推估值。

自小客旅次比例部分，由樣本資料顯示旅次比例隨年期之變動不太，因此採用既有 樣本資料平均值代表經時間調整後之推估值，由第二項推估方式取信義區健身服務業之 樣本資料，如表 4.8 所示，95 年的 11.60%和 96 年的 30.00%兩筆樣本資料，平均值為 20.80%，此即視為 97 年信義區健身服務業之自小客旅次比例，同樣因採用相同建物使 用類別之樣本資料，因此不用進行建物使用類別影響的調整，且松山區和信義區為同群 組行政區，亦無須進行空間影響的調整，因此 97 年松山區健身服務業之自小客旅次比 例為 20.80%，此即為第二項推估方式估算之推估值。由第三項推估方式取信義區多戶住 宅之樣本資料，有 92 至 96 年之樣本資料，平均值為 37.46%，此即視為 97 年信義區多 戶住宅之自小客旅次比例，接著依表 5.2 住宅用地不同建物使用別各關鍵參數調整相對 比例進行建物使用別的調整，得 97 年信義區健身服務業之自小客旅次比例為 24.64%，

而松山區和信義區為同群組行政區，無須進行空間影響的調整，因此 97 年松山區健身 服務業之自小客旅次比例為 24.64%，此即為第三項推估方式估算之推估值。由第五項推 估方式取士林區多戶住宅之樣本資料，只有一筆 94 年樣本資料為 25.00%，此即視為 97 年士林區多戶住宅之自小客旅次比例，接著依表 5.2 住宅用地不同建物使用別各關鍵參 數調整相對比例進行建物使用別的調整，得 97 年士林區健身服務業之自小客旅次比例

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為 16.45%，最後再依表 5.3 住宅用地各行政區不同群組關鍵參數調整相對比例進行空間 影響的調整，得 97 年松山區健身服務業之自小客旅次比例為 17.54%，此即為第五項推 估方式估算之推估值。

機車旅次比例部分，同自小客旅次比例作法，由第二項推估方式取信義區健身服務 業之樣本資料，如表 4.9 所示，95 年的 88.40%及 96 年的 37.00%，平均值為 62.70%，

此即視為 97 年信義區健身服務業之機車旅次比例，此項推估方式無須進行建物使用類 別影響及空間影響的調整，因此 97 年松山區健身服務業之機車旅次比例為 62.70%，此 即為第二項推估方式估算之推估值。由第三項推估方式取信義區多戶住宅之樣本資料，

如表 4.9 所示，有 92 至 95 年之樣本資料，平均值為 27.46%，此即視為 97 年信義區多 戶住宅之機車旅次比例，接著進行建物使用別影響的調整，但無須進行空間影響的調 整，因此可估算出 97 年松山區健身服務業之機車旅次比例為 60.82%，此即為第三項推 估方式估算之推估值。由第五項推估方式取士林區多戶住宅之樣本資料，只有一筆 94 年樣本資料為 35%，此即視為 97 年士林區多戶住宅之機車旅次比例，接著進行建物使用 別及空間的調整，得 97 年松山區健身服務業之機車旅次比例為 70.12%，此即為第五項 推估方式估算之推估值。

自小客乘載率部分，由樣本資料顯示乘載率隨年期之變動不太，因此採用既有樣本 資料平均值代表經時間調整後之推估值，由第二項推估方式取信義區健身服務業之樣本 資料，如表 4.11 所示，只有一筆樣本資料為 96 年的 1.00 人/車，此即視為 97 年信義 區健身服務業之自小客乘載率，因採用相同建物使用類別之樣本資料，因此不用進行建 物使用類別影響的調整，且松山區和信義區為同群組行政區，亦無須進行空間影響的調 整，因此 97 年松山區健身服務業之自小客乘載率為 1.00 人/車，此即為第二項推估方 式估算之推估值。由第三項推估方式取信義區多戶住宅之樣本資料，若不計 96 年之極 端值，平均值為 1.75 人/車，此即視為 97 年信義區多戶住宅之自小客乘載率，接著依 表 5.2 住宅用地不同建物使用別各關鍵參數調整相對比例進行建物使用別的調整，得 97 年信義區健身服務業之自小客乘載率為 60.82 人/車，而松山區和信義區為同群組行政 區，無須進行空間影響的調整，因此 97 年松山區健身服務業之自小客乘載率為 60.82

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人/車，此即為第三項推估方式估算之推估值。由第五項推估方式取士林區多戶住宅之 樣本資料，只有一筆 94 年樣本資料為 1.70 人/車，此即視為 97 年士林區多戶住宅之自 小客乘載率，接著依表 5.2 住宅用地不同建物使用別各關鍵參數調整相對比例進行建物 使用別的調整，得 97 年士林區健身服務業之自小客乘載率為 1.02 人/車，最後再依表 5.3 住宅用地各行政區不同群組關鍵參數調整相對比例進行空間影響的調整，得 97 年松 山區健身服務業之自小客乘載率為 1.07 人/車，此即為第五項推估方式估算之推估值。

機車乘載率部分，同自小客乘載率作法，由第二項推估方式取信義區健身服務業之 樣本資料，如表 4.12 所示，只有一筆樣本資料為 96 年的 1.00 人/車，此即視為 97 年 信義區健身服務業之機車旅次比例，此項推估方式無須進行建物使用類別影響及空間影 響的調整，因此 97 年松山區健身服務業之機車乘載率為 1.00 人/車，此即為第二項推 估方式估算之推估值。由第三項推估方式取信義區多戶住宅之樣本資料，有 92 至 94 年 之樣本資料，平均值為 1.31 人/車，此即視為 97 年信義區多戶住宅之機車旅次比例，

接著進行建物使用別影響的調整，但無須進行空間影響的調整，因此可估算出 97 年松 山區健身服務業之機車旅次比例為 1.03 人/車，此即為第三項推估方式估算之推估值。

由第五項推估方式取士林區多戶住宅之樣本資料，只有一筆 94 年樣本資料為 1.20 人/

由第五項推估方式取士林區多戶住宅之樣本資料，只有一筆 94 年樣本資料為 1.20 人/