五、 賽車日起迄矩陣推估
5.1 賽事日推估流程
此小節將說明賽事日起迄矩陣推估的流程，而本研究透過帄日路網推估而得的起迄 矩陣與賽事日路段的觀測流量，更新與調整帄日的起迄矩陣為賽事日起迄矩陣，而使此 矩陣經指派後出來的路段流量與觀測流量相吻合，本研究賽事日推估流程如圖 5.1 所示。
因本研究於帄日路網曾比較推估前與推估後的結果差異，為了進一步驗證帄日推估後的 矩陣不論於何種路網均較推估前的矩陣貼近交通現況，此章節將把帄日的三個矩陣(帄 日歷史矩陣、I=1 的帄日推估後矩陣、I=3 的帄日推估後矩陣)放入賽事路網中，並比較 此三個矩陣於賽事日推估前與推估後的結果差異，是否推估後的結果皆比推估前來得符 合實際交通狀況。
43
S1:Q=帄日調查取得之矩陣 S2:Q=帄日校估後矩陣(I=1) S3:Q=帄日校估後矩陣(I=3)
賽事日 起迄矩陣推估
推估之賽事 日起迄矩陣 賽事日路段
觀測流量
交通指派
圖 5. 1 賽事日起迄矩陣推估之流程
5.2 結果比較與分析
本節將於 5.2.1 小節使用不同的帄日起迄矩陣來推估賽事日之矩陣，比較其結果上 之差異，決定哪一矩陣較適合賽事日所採用，並於 5.2.2 小節針對此矩陣的結果進行分 析。
5.2.1 結果比較
在此將為不同的矩陣給予不同的符號定義，Qˆ 代表使用帄日歷史起迄矩陣；Qi1代 表使用推估迴圈次數為 1 的帄日推估後起迄矩陣；Qi3代表使用推估迴圈次數為 3 的帄 日推估後起迄矩陣。表 5.1 為賽事日路網中，推估前使用不同矩陣進行交通指派所得的 路段流量與觀測流量比較之 RRMSE 值；表 5.2 為各車種使用不同起迄矩陣與採取不同 迴圈次數推估的 RRMSE 值，如下所示：
表 5. 1 賽事日推估前進行交通指派的各車種之 RRMSE 值 推估前(%)
模式中使用之歷
史矩陣 Q
ˆ Qi1 Qi3
機車 60.5 52.3 56.0 小客車 64.7 50.1 45.8 總流量 55.0 46.2 44.7 表 5. 2 賽事日推估後各車種之 RRMSE 值
推估後(%)
I=1 I=3
使用矩陣 Qˆ Qi1 Qi3 Qˆ Qi1 Qi3
機車 43.0 38.7 41.5 40.2 33.5 38.6 小客車 36.6 31.4 30.6 25.6 24.8 24.3 總流量 35.3 30.6 30.8 27.2 25.3 25.6
從表 5.1 可看出，於賽事日路網中，推估前矩陣使用Qi1與Qi3兩個帄日的推估後 矩陣，在機車、小客車與總流量的 RRMSE 值均明顯低於使用帄日的歷史矩陣矩陣 Qˆ 。 若再比較兩矩陣Qi1與Qi3，結果上兩者差異不大，Qi3的結果僅於小客車的部分明顯 優於Qi1。所以，我們可推論，推估後的矩陣不論於何種路網(本研究將帄日推估後矩陣 放入賽事路網中)上，結果均較歷史矩陣符合路網實際的旅次情況。
表 5.2 為使用不同的帄日起迄矩陣下，其推估的迴圈次數分別為 1 與 3，各車種流 量與觀測流量間的 RRMSE 值。在推估後，使用帄日歷史矩陣 Qˆ 的結果仍舊與推估前呈 現同樣情況，使用Qi1與Qi3兩個帄日的推估後矩陣於 I=1 的結果上明顯優於 Qˆ ，但隨 著迴圈次數增加至 3 時，三種矩陣在結果上幾近相同，僅於機車的部分差異較大。而從 三個矩陣來看，機車之 RRMSE 值約可從推估前的 52%~60%降至推估後的 33%~40%，
使用同一矩陣下，改善幅度最大約可達 20%；而小客車之 RRMSE 值約可從推估前 46%~65%降至推估後 24%~26%，使用同一矩陣之最大改善幅度約為 35%，明顯較機車 有所改善；最後總流量部分，約可從推估前 45%~55%降至 25%~27%，同一矩陣最大可 改善 28%。
所以，從以上結果可知，在進行起迄矩陣推估後，結果上均明顯較推估前的結果來 得佳，當 I=1 時，改善較為明顯，而當 I=1 至 I=3 時，逐漸減緩改善的幅度。由於使用Qi3 的矩陣推估前在結果上略優於與使用Qi1的矩陣，而推估後不論是在 I=1 或是 I=3 時，
45
也約可從 45%降至 26%，機車雖較不明顯，但三個流量再進行起迄矩陣推估後均有所改
47
時間與帄日並無太大差別，帄均旅行時間約為 4.5 分鐘；而離島部分因為較遠離賽道，
49
大橋連接本島的部分路段封閉兩個車道為賽道，而影響小客車之旅行時間，從帄日路網 的 13.2 分鐘增加至 14.4 分鐘，影響較為明顯。
從上述各旅次之帄均旅行時間可知，於早上尖峰時，賽事對於民眾影響較小，在加 上澳門土地面積較小，旅行距離較短，即使封閉道路旅行時間增加幅度不大。因此，本 研究將透過其速度來分析賽事對居民之影響程度，如表 5.4 所示：
表 5. 4 小客車各旅次於帄日與賽事日之帄均旅行時間與帄均行駛速度比較 帄均旅行時間(分鐘) 帄均行駛速度(公里/小時)
帄日 賽事日 帄日 賽事日
本島旅次 4.4 4.6 28.8 26.0
跨區旅次 13.2 14.4 38.9 35.8
離島旅次 5.8 6.0 28.7 28.0
從表可看出，所有旅次均受賽事影響旅行時間增加，帄均行駛速度而減少，本島旅 次與跨區旅次最為明顯。跨區旅次則因需行經大橋，行駛速度較快，故帄均行駛速度均 較其他兩個旅次來得快。
5.4 小結
本章節透過帄日推估而得的矩陣與賽事日的觀測路段反推賽事日的起迄矩陣，並比 較使用帄日推估後矩陣與帄日歷史矩陣於賽事路網中的結果差異，結果顯示，帄日推估 後的矩陣明顯較歷史矩陣來的貼近實際的旅次狀況，亦代表帄日推估後的矩陣於賽事路 網仍比帄日歷史矩陣來得好。
由於本章節之路網為賽事日路網，欲了解澳門格蘭披治大賽車對澳門居民交通之影 響，可透過帄均旅行時間與帄均行駛速度來觀察其影響程度，而從結果可看出，賽事日 期間，小客車於本島與跨區旅次的帄均旅行時間增加，帄均行駛速度亦隨之下降，離島 旅次則是因距離活動舉辦地點較遠，幾乎不受賽事之影響。