第二章 文獻回顧
第一節 影響捷運旅運量的因子
捷運系統在臺北都會區內為最重要的大眾運輸系統之一，截至108 年 11 月 共有五大條路線共117 個營運車站，營運路網長度 131.1 公里，包含建設路網 長度共136.6 公里，單日總服務人次可達兩百萬人次以上（臺北大眾捷運股份 有限公司，108 年）。這兩百萬人在 117 個營運車站中的分布狀況、影響使用人 次的因素又是為何？
對捷運的興建者與經營者而言，捷運興建後能維持一定程度的運量是捷運 公司維持營運的關鍵，根據臺北市政府捷運工程局（2017）提出之《臺北都會 區大眾捷運系統環狀線北環段及南環段暨周邊土地開發計畫可行性研究》可以 發現，評估捷運「旅次發生」的變數有「交通分區人口數」、「交通分區家戶 數」、「家戶平均所得」、「旅次目的別之旅次產生率」、「交通分區學生人口數」、
「交通分區學校學生人數」、「一、二、三級產業人口數」、「車輛持有成長倍 數」、「人口或就業人口成長倍數」、「基年旅次產生數」……等變數。從上述影 響旅次發生的因素來看，某地區的居住人口數與就業、就學人口數為主要影響 的變數。而評估「運具分配」的變數有「基年無機車使用機車比例」、「基年無 汽車使用汽車比例」、「大眾運輸旅行成本」、「私人運輸旅行成本」……等變 數，所以可以發現對民眾的運具分配而言，擁有的機車、汽車比例與旅行成本 有重要的影響。
林楨家、施亭妤（2007）探討在「大眾運輸導向發展」的建成環境特性對 捷運運量的關係，採用民國93 年的資料為基準，以當時臺北市通車的四十六個 捷運站為樣本資料，並且使用線性迴歸模式以及t 檢定進行分析。研究結果顯 示：捷運的全日運量在「總樓地板面積」有正向影響、在「十字路口比例」有 負向的影響；而各項「大眾運輸導向發展」的特性變數對捷運運量的影響會因 為「非例假日」或「假日」而有顯著差異。
黃士鴻（2010）探討臺北捷運大眾運輸需求因素，採用民國 85 年至 96 年 為基準的資料，並使用線性與雙對數迴歸模型探討影響捷運旅運量的因素，研
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究結果顯示：在線性迴歸模型中，以「公車路線數量」和「捷運站數量」的解 釋力最佳；在雙對數迴歸模型中，以「轉運站數」、「人口密度」、「平均每戶家 庭支出」、「節慶活動因素」、「運輸相關政策」以及「金融機構家數密度」為顯 著影響捷運旅運量之因素。
蕭宇軒（2010）探討影響大眾運輸使用因素，比較美洲、澳洲、亞洲、非 洲與歐洲的大眾運輸系統，並透過捷運系統特性：有「營運站數」與「票價」； 都市結構指標：有「人口數」與「人口密度」；運輸系統特性：有「汽機車持有 率」、「機車使用」、「停車價格」；社經特性指標：有「生活費用指數」、「汽油價 格」、「每小時工資」進行分析。研究結果顯示：亞洲及非洲城市的平均日運量 為最高，平均有218.7 萬人，且營運里程、站數最多，票價最便宜，與臺北捷 運的平均旅運量接近。在綜合總樣本與分群樣本中顯示「營運站數」、「城市人 口」、「生活費用指數」對大眾運輸系統旅運量有正面影響；「票價」、「汽油價 格」則對大眾運輸系統旅運量有負向影響。不同洲別的城市的影響因子各有差 異，以亞洲城市與非洲城市而言，「營運站數」、「城市人口」、「停車價格」、「汽 油價格」對捷運旅運量有正面影響。
涂宗廷（2012）探討碳稅與票價補貼政策對旅運者選擇北高運輸模式之影 響，研究結果顯示「總旅行成本」、「總旅行時間」、「服務品質」對大眾運輸的 使用量皆有顯著影響。
陳怡靜（2013）探討影響高雄捷運旅運量因素，使用多元迴歸分析法探討 影響高雄捷運旅運量之因素，使用之資料基準為民國97 年至 102 年間，研究結 果顯示：高雄市「工商業登記數」、「總人口數」、「主要觀光遊憩區人次」、「市 立醫療門診診療人次」，對高雄捷運旅運量有顯著影響。
賴彥儒（2017）、楊立勤（2018）、李漢鈞（2019）皆使用氣象觀測資料探 討「天氣」因子對捷運旅運量之影響，研究結果顯示：在「雨天」、「上班上 課」時段捷運旅運量會增加。
從過去國內的文獻中可以發現，有許多文獻探討捷運旅運量的影響因素，
而影響因素又因研究者採用不同的模型、理論觀點和分析方法而產生不同的結 果。
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第二節 天氣與交通運輸之關係
從第一節影響捷運旅運量的文獻中可以發現，影響捷運旅運量的因素十分 多元，而且會因不同的分析方法有不一樣的結果，其中有數篇在單獨探討「天 氣」因子對捷運旅運量的影響，顯示「天氣」也對捷運旅運量有一定程度的影 響力，而捷運作為交通運輸當中重要的一環，每日平均的使用量高，因此在本 節將更深入探討「天氣」與「交通運輸」之關係。
Goodwin（2002）探討天氣對交通流量的影響，認為天氣事件會影響駕駛 的行為、道路安全與道路交通，發現在惡劣的天氣條件下，特別是下雪天與低 溫會造成能見度降低、駕駛速度下降，使車流速度減慢，增加道路交通壅塞的 可能性。
Nookala（2006）探討天氣對交通狀況與旅行時間預測的影響，透過道路天 氣信息系統（Road Weather Information System）取得道路天氣資料。研究結果 發現在天氣狀況變差時，會使得交通狀況變得壅塞；而在嚴重降雪的情況下，
交通流量因為旅運需求減少而顯著下降。因此，天氣狀況變差會使得車流速度 變慢、交通壅塞，但相對的也會使得道路需求量下降，車流量變少。
王君如（2007）探討活動停留對於運具選擇影響，調查新竹科學園區內的 通勤族的運具選擇，其問卷調查的項目有「環境因素」：包含受訪者的居住狀 況、公司位置、天氣狀況與突發狀況；「個人因素」：包含受訪者的年齡、性別 與教育程度；「角色因素」：包含受訪者是否已婚、小孩是否有自理能力；資源 因素：所得、是否有私人載具。針對環境因素中的天氣狀況，調查結果顯示對 私人運具（包含：汽車、機車、腳踏車、步行、共乘）通勤的使用者而言，有 六成的受訪者覺得天氣概況會影響平常的通勤，代表天氣因素對於通勤路途的 狀況會有影響；針對大眾運輸（包含：公車、園區巡迴巴士、公司交通車）通 勤的使用者而言，有超過五成的受訪者覺得天氣的影響程度很大。因此，無論 是在私人運具或是大眾運輸工具的使用者，皆認為天氣的影響程度很大。
Cools et al.（2010）探討天氣狀況對旅行行為的影響，使用網路問卷對 586 位受訪者進行調查。該研究將天氣分類為低溫（溫度低於冰點）、高溫（溫度高 於攝氏28 度）、下雪或凍雨、暴雨或雷雨、霧日、暴風雨。研究結果顯示天氣
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狀況對彈性旅行（例如：購物、休閒活動）的影響大於義務旅行（例如：上 班、上課）。
Arana et al.（2014）使用智慧卡（smartcards）紀錄的乘客資料，探討在週 末天氣對民眾搭乘公車的影響，研究區域為西班牙吉普斯夸省的巴斯克地區
（Basque Autonomous Community, Gipuzkoa , Spain）。研究結果顯示：當有風或 雨的時候，智慧卡紀錄的旅程次數減少；當風雨沒有明顯變化時，溫度每上升 一度，旅程次數平均會上升400 至 500 次。所以在沒有風雨、高溫的天氣狀況 下，民眾出門的意願會上升。
日本學者Jun SAKAMOTO et al.（2015）調查日本關東地區在特定暴雨日 民眾的通勤行為，分析降水強度與通勤者返家之間的關係，解釋降雨對通勤者 交通運具選擇改變的影響程度。在該研究中顯示，當通勤者欲抵達之目的地，
降水強度超過每小時五十毫米時，通勤者認為可能會有土石流災情發生導致電 車停開，而改變其預定出發時間。
Li et al.（2018）探討天氣條件對地鐵乘客量波動的評估，研究地點為中國 南京市。該研究使用南京地鐵局的乘客數據與南京氣象局的氣象資料，研究結 果顯示溫度與降水會對搭乘人數有顯著波動，特別是在降水事件上的波動更為 顯著。當發生降雪事件發生時，會使得當日地鐵搭乘人數有顯著上升。
李俊毅（2019）探討臺北市空氣品質與天氣概況對公共自行車租借行為的 影響，使用民國105 年至 106 年的統計資料，研究結果顯示：降雨對於公共自 行車的租借率呈現顯著負相關，氣溫、風速、細懸浮微粒濃度對於公共自行車 租借率無顯著相關。
從上述的文獻中可以發現，探討「天氣」因子與各項交通運輸之間的關係 時，常使用的變數為「降水」與「溫度」資料，且在大部分的研究中皆對交通 運輸有顯著的影響，有少數文獻探討「空氣品質」對交通運輸的影響，結果較 不顯著。
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第三節 小結
從探討影響捷運旅運量的文獻中可以發現，具代表性的因子包含「人口 數」、「票價」、「營運站數」、「建成環境」……等因子對捷運旅運量有顯著影 響；也有數篇單獨探討「天氣」因子對捷運旅運量的影響，但皆使用「天氣觀 測資料」進行統計分析，未考慮到捷運搭乘者面對不同天氣狀況時的「主觀反 應」。
從過去探討天氣因子與交通運輸之關係的文獻中可以發現，有關各項「天 氣」因子對交通運輸的影響，在「降水」及「溫度」對交通運輸有顯著影響，
而「空氣品質」對交通運輸的影響較不顯著。
因此本研究欲探討捷運搭乘者在接收到「天氣預測資訊」後，對其搭乘捷 運行為之影響，調查「天氣預測資訊」與「選擇搭乘捷運」之間的關聯性，並 驗證各項因子對於民眾搭乘捷運之影響。
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