問題分析

由於以往交通旅次研究產生數或吸引數大部分都是以「人旅次」

為計算單位，並且只注重旅次產生數或旅次吸引數之個數，其目的與 本研究之日間活動人口不同。本研究則著重於在日間裡活動之駐留人 口，其駐留人口為吸引數減去產生數加上原殘留人口。在進行此課題 研究之前，必須要針對以下日間活動人口定義、駐留人口定義、估算 單元、土地使用混合問題、時間切割、重複估算等問題作一深度之探 討與釐清。

1. 日間活動人口之定義

「活動人口」指的是在某一地點進行各種活動類型之人口 數，此活動類型包括購物、娛樂、休閒、辦公、商務等，而活 動時間則視各區位不同而有長短之區別。例如在住宅區，由於 大部分的人外出上班，所以在居住區日間活動人口較少，晚上 則是夜間居住人口多；商業區由於是辦公娛樂等聚集地，所以 活動人口較多，也較易有尖峰、離峰之差別，並且活動時間亦 較長。隨著各個行業在商業區營業時間及營業性質之不同，其 活動時間可為一天 24 小時；在工業區，由於大部分為上下班 制，所以活動人口及活動時間較固定，其活動時間之差別如下 表所示。

表 3.1 各 活 動 類 型 之 主 要 活 動 時 間

活動地點 主要活動類型 主要活動時間

市中心區 工作、辦公、娛樂、休

閒等

一天 24 小時

商業區 工作、辦公、娛樂、休

閒等

約 8:00~22:00 其中各活動類型其各

自活動時間不同

住宅區 就寢 約 22:00~8:00

工業區 工作 約 8:00~18:00

綜括來說，若以活動地點來定義活動人口，則活動時間之 長短應隨著行業及區位之不同而不同。由於台灣之土地使用為 住商混合，不似國外嚴格管制土地使用類別，所以活動時間可 廣義定義為一天 24 小時。但是為了區別日間活動人口和晚上 之夜間居住人口，在本研究中則定義「日間活動人口」為在日 間某時段某一地點進行各種活動類型之人口數；日間活動時間 則定義為 8:00~22:00。

2. 駐留人口之定義

在本研究中，「駐留人口」定義為某時段在某一地點進行 各 種 活 動 類 型 之 人 口 數 ， 研 究 之 重 點 為 停 留 人 口 而 非 流 動 人 口。駐留人口數之概念可由下圖表示：

P1t：在第 t 時段流進此設施之人口數(流進人口) P2t：在第 t 時段流出此設施之人口數(流出人口)

P0t：第 t 時段之前流進此設施並停留到第 t 時段之人口數(原有 人口)

駐留人口數=流進人口數-流出人口數+原有人口數

而駐留人口數之大小會隨著時間、區位及行業之不同而不同。

例如在商業區之百貨公司，其駐留人口可能在下午時間呈現尖 峰期，在中午時間呈現離峰期，而銀行可能在中午及下午呈現 日間活動人口數之尖峰期。

3. 估算單元

就防災的觀點來看，其著重在於在災難發生當時，將遭到 危害的人口數以規劃避難路線及避難空間與救援設施等，基於 此 所 謂 日 間 活 動 人 口 ， 應 為 在 某 一 地 點 進 行 活 動 之 『 駐 留 人 口 』 。 本 研 究 擬 從 個 體 之 觀 點 觀 測 日 間 活 動 人 口 之 分 佈 及 行 為，所以可從建築物或行業進行調查。其兩者之不同可以下圖

進 出 流進

人口

原有 人口

流出 P_1t P_0t 人口 P_2t

8:00 9:00 ... 11:00 12:00

時間

表示之。

◎調查時間

不管以建築物或行業為調查對象，鑒於研究之目的，

必須要進行全天性之連續調查。若以行業為調查對象，則 可知各行業之營業時間、員工人數、樓地板面積、各時段 之駐留人數、平均駐留時間等詳細資訊。但是若以建築物 為調查對象則無法得知以上之資訊，也無法得知到底哪個 行業才是真正影響此棟建築物之日間活動人口。

◎土地使用混合問題

台灣大部分之土地使用為住商混合，而台北市雖實施 土地使用分區管制，但實際上仍有許多為變相使用。此住 商混合情況導致以建築物為調查對象之困難。由於建物之 組內差異性已大，很容易得到錯誤之分析結果，並容易錯 失許多重要之資訊，增加分析上之困難。另外之缺點則為 樣本建築物可能無法囊括全部的行業數，所以可能無法作 為未來預估總體日間活動人口數之工具。

◎調查技術

大型建物通常會有好多個出入口，此一情況增加調查 人力及財力。所以若以建築物為調查對象，勢必增加調查 之困難度。若以行業調查對象，則此困難將會減少許多。

◎資料之有無

由於各行業之員工服務率及樓地板面積吸引率無法由 統計資料取得，所以必須要經過實地之調查以求得基本之 資料庫。若能求出各行業之員工服務率、樓地板面積吸引 率，配合工商普查之資料，則將來可應用至村里或大至行 政區，求得其不同時段、不同地點之日間活動人口數。

◎資料之可應用性

以行業為調查對象之優點除了可得知個別行業不同之 性質外，另一點則是其資料分析結果之應用性較廣。如果 能夠求得各行業之日間活動人口估算模式，將來在應用時

便只需要某一地區之各行業空間分布狀況、員工人數、樓 地板面積，便可知道某一地區在某一時段之總日間活動人 口數。

◎調查之行業分類

本研究之行業以工商及服務業普查裡面的行業分類為 主。大致上大分類共 11 項；中分類 70 項；小分類共 229 項。不論以建物或行業為調查對象皆須面臨行業分類之問 題。行業分的愈細，愈能得知接近實際情況之資料，但相 對地必須付出較多之調查成本。相反地，若是行業分的愈 粗，則可能喪失重要之資訊，也無法反映各細分行業之不 同。由於行業大分類太過粗略，而小分類過於細分，所以 本研究建議先以中分類作調查。分析之後若是中分類組內 差異小，不至於喪失重要之資訊，則未來實務運作上則可 利用大分類作日間活動人口之調查；反之，若是分析結果 中分類組內差異甚大，建議再予細分，以小分類作調查並 建立估算模式。

綜合以上以建物或行業為調查對象之優缺點評估，可得知以行業 或建築物為估算單元何者較好。其綜合評估表如表 3.2 所示。

表 3.2 以 建 築 物 或 行 業 為 研 究 對 象 之 優 缺 點

研究對象 建築物 行 業

考慮變數 1.行業類別 2.樓地板面積 3.員工數 4.營業時間

1.行業類別 2.樓地板面積 3.員工數 4.營業時間

可由現有統計資料取得 無(因屬細部資料) 無(因屬細部資料)

資料蒐集之難易程度 難 中

資料蒐集成本 中 高

可獲資訊 少 多

精確度 中 高

方法之操作性 難 易

資料之可應用性 低 高

雖然以建築物為調查對象可節省較多的調查成本，但基於調查技 術、可獲資訊之多少及應用性等之考量，本研究仍建議以行業為估算 單元。以行業為調查對象，不但可得到日間活動人口不同行業之員工 服務率、樓地板面積吸引率，亦可得到如美國 ITE 所建立之各個不同 土地使用之旅次吸引率，可謂一舉兩得。

4. 時間切割之問題

所 謂 時 間 切 割 為 在 進 行 調 查 時 應 以 多 少 時 間 當 作 一 次 結 算進出人口數之間隔。例如在 5 分鐘之內銀行進入 50 個人，

出去 45 個人，所以此時段之日間活動人口數為 50-45=5 個人，

進出率(出去人數/進入人數)為 0.9；便利商店業在 5 分鐘之內 進去 100 個人，出去 95 個人，此時段之日間活動人口數同樣 為 5 個人，進出率卻為 0.95。由此可知，隨著行業之不同進出 率有所不同。換言之，同一時段兩行業可能日間活動人口數相 同，但是其中一行業可能進出頻繁，如便利商店業；另一行業 可能進出較不頻繁，如銀行業。因此本研究希望能夠提出各個 行業不同之進出率。另外亦可得知，若時間切割點愈長，進入 人數等於出去人數，可能會造成某一時段其日間活動人口數為 零。所以在進行以行業為調查對象，必須要得知各行業在不同 時 段 接 受 服 務 之 時 間 長 短 以 當 作 調 查 及 後 續 進 行 分 析 工 作 之 時間切割點。

5. 重複估算之問題

台灣地區為住商混合，再加上現今道路可及性提高，所以 一般旅運者都會產生順道旅次之情況。例如主要旅次目的在銀 行辦公，辦公完至餐廳用餐，用餐之後回到辦公大樓等多次順 道旅次。不管以建築物或行業為調查對象，將來資料應用到街 廓、里、行政區，若不考慮時間因素，則一天之中旅運者可至 不同之建築物或行業接受服務，如此日間活動人口在空間上便 具可加性。若以「人口數」為計算單元，則會有重複估算之虞，

日間活動人口數便會產生高估之現象。重複估算之概念可以下 圖表示之。因此必須再求出折減率以得到接近實際情況之日間 活 動 人 口 數 ； 另 一 方 面 ， 日 間 活 動 人 口 數 在 時 間 上 則 無 可 加

性，例如在某一時段，某一區各行業所產生之日間活動人口數 則等於實際上此區之日間活動人口，並無重複估算之虞。其時 間空間上兩者有無重複估算之概念如圖 3.2。

圖 3.2 重 複 估 算 之 概 念 圖

假設要計算某空間一天之中之日間活動人口，此空間之組 成為空間 1、空間 2 及空間 3。若不考慮時間因素，某旅運者 在時間 1 至空間 1，在時間 2 至空間 2，在時間 3 至空間 3。

則此旅運者在此空間共被計為 3 個人次，在計算此空間之日間 活動人口數時則高估。若考慮時間因素，在某時間點，此旅運 者只能在某一空間被計為 1 人次。所以從時間點切割則無重複 估算之困擾。

因此在進行「日間活動人口估算模式之建立」之前，必須先對前 面所提之問題分析做一深入之了解，並尋求解決之方法。如此才能進

因此在進行「日間活動人口估算模式之建立」之前，必須先對前 面所提之問題分析做一深入之了解，並尋求解決之方法。如此才能進