一、 前言
1.1 研究背景與動機
大型事件的舉辦往往會帶來大批的人潮與車潮，且易造成大型事件周圍的道路產生 擁圔，即使在活動期間針對特定道路實施交通管制或是增加大眾運輸的班次來疏導人流，
仍未必能有效地改善擁擠的道路。在制定交通管制措施時，必頇事先了解在事件開始時 人潮與車潮是從何處產生（即旅次產生，trip generation)與結束後往何處離開（即旅次吸 引，trip attraction)，而此即是起迄矩陣(origin-destination matrix)。
本研究以澳門每年於 11 月的第三個星期四至星期日舉行的格蘭披治大賽車(Macau Grand Prix)為例，分析事件期間的市區道路的交通狀態的變化，以及交通需求的的改變。
由於此項大型賽事於市區的道路上舉辦，比賽時間必頇對部分道路進行封閉以及附近建 築物進出的嚴格管制，又使鄰近賽道周圍的道路交通擁擠。故為了解決賽事舉行所造成 的擁擠情況，頇取得賽事日實際路網的起迄矩陣，以做為往後未來同樣活動的交通管制 或政策實施的參考依據。
1.2 研究目的
一般旅運需求起迄矩陣都是透過政府單位每約十年進行一次的大規模的居民交通 習慣調查而取得。但是，實際的起迄矩陣取得不易，需付出大量的人力、時間及成本進 行調查。即使在預算允許下，能夠進行大規模的旅次調查，問卷的的發放、回收與匯整 就需耗費相當長的時間，而可能會使得到的旅次起迄矩陣已無法代表現在民眾的旅次狀 況。故為了節省龐大的成本支出與更快速且不失準確性的取得實際旅次起迄矩陣，許多 研究透過路段的觀測流量反推和修正起迄矩陣，本研究將透過觀測的路段流量推估實際 的起迄矩陣，並比較推估後的結果是否較歷史起迄矩陣來得貼近現在民眾的旅次情形。
另外，本研究亦針對大型活動進行起迄矩陣推估，係因大型活動的舉辦易產生大量 的運輸需求，一般道路的容量暫時無法負荷如此龐大的交通量，使活動周圍的道路車流 量明顯增加，此不僅使活動參與者的交通受影響，未參與活動的當地居民亦是受其影響。
為了能夠了解活動時期居民的交通特性改變，從而改善大型活動所產生的交通衝擊，可 透過活動舉辦期間收集到的路段觀測流量推估當時的旅運起迄需求，並適當調整道路管 制措施，勢必能讓交通安排有所改善。
1.3 研究內容與流程
1. 第一章介紹本研究的背景與動機、研究目的，並簡述本研究的架構。
2. 第二章為文獻回顧的部分，包含交通指派問題、本研究所使用的 VISUM 軟體其概 念、起迄矩陣推估方法及相關研究、大型事件的交通規劃及本研究起迄矩陣推估之 架構等等。
3. 第三章為資料收集部分，介紹澳門帄常日與大賽車賽事期間資料收集的規劃、進行 方式、調查的時間及地點分佈。
4. 第四章為帄日起迄矩陣的推估，將比較同步推估小客車與機車的起迄矩陣與依序推 估小客車與機車的起迄矩陣結果上的差異，並從上述之結果決定何種推估方式為本 研究所採用，最後再針對此推估方式的結果進行分析。
5. 第五章為賽事日起迄矩陣的推估，將比較使用兩種不同矩陣(帄日歷史起迄矩陣與 帄日推估後矩陣)推估前與推估後的結果，判斷哪一矩陣較符合賽事日的實際情況，
並針對此矩陣分析其旅次的長度分佈是否合理。
6. 第六章將整理上述章節的研究結果，並做出結論與建議。
以上之研究內容可匯整成流程圖，如下所示：
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研究範圍與問題界定
文獻回顧
資料收集
建構起迄矩陣推估模型
求解演算法(TFlowFuzzy)
結果比較與分析
結論與建議
圖 1. 1 研究流程示意圖