Shared public transport within a physical internet framework: Reviews,conceptualization and expected challenges under COVID-19 pandemic

Traffic congestion, dominated by private mobility, reveals not only negative impacts on road safety and the environment, but also on community cohesion. With the global COVID-19/SARS-CoV-2COVID-19 (COVID-19) epidemic, there is an urgent need for social isolation and the use of individual private transport as per the approved health guidelines. Urban transport, especially public transportation (PT), is among the primary sectors affected due to the COVID-19 pandemic. Thus, novel alternatives for competitive PT services still have to be provided to remain meeting the socio-economic and ecological PT challenges. In this respect, sharing PT vehicles carrying passengers (shared freight-PT) could exploit a significant residual capacity as absorptive capacity is actually reduced. However, such use is based on a large-scale mutualization. The idea of integrating freight in passenger transit networks could be efficient within a Physical Internet (PI or π) framework for improving system monitoring, operational performance and, user comfort. This paper explores the major trends in the theory and practice of shared transport systems, in terms of passengers and freight, and suggests a PI conceptual framework to check if we could promote such logistics. In exploring the PI approach, a number of proposals appear providing answers and advance researches towards shared freight-PT.     

公共卫生事件持续期通勤合乘设计及组织效率影响分析

为探究城市公共卫生事件下，考虑特殊时期的交通服务需求，通勤合乘模式解决通勤出行的可行性及组织效率，以2020年新型冠状病毒感染的肺炎（新冠肺炎）疫情为背景，基于疫情期乘客出行偏好网络问卷调研数据，分析民众出行偏好及对不同出行模式的暴露风险感知。意愿调研显示，71%的私家车主及无私家车群体均对与同单位人员发生合乘有较高的参与意愿，60%的私家车主表示愿意提供合乘服务，73%的无私家车通勤人群表示愿意接受合乘服务。在单位层面组织通勤合乘，有需求、有条件、有基础，具有良好可行性。以问卷数据为基础构建二元Logit模型对合乘出行驱动因素影响分析，研究发现疫情持续期出行者对交通方式主观感知风险将对合乘选择行为影响较为显著。结合出行群体在疫情持续期的交通方式选择偏好，提出基于健康管理的通勤合乘组织设计的公益互助、安心、用户群体固定、预约共享、合乘人数控制原则和服务水平要求。通过不同场景下合乘仿真，对该模式的预期效率进行解析，得出由单位组织的通勤合乘模式相较商业顺风车而言，前者“N对1”的配对需求与后者“N对N”配对相比，大幅提高了配对成功率。在不同拥车率条件下，存在一个成行率较高的合理员工规模，且该合理规模不是很大。员工住地较为分散的成行率均低于住地聚集场景，当拥车率达到65%的水平时，不论员工住地分布集聚还是分散，均可达到较高的成行率。面对公共卫生事件持续期，探索通过城市交通组织模式创新来破解通勤的流动需求与风险管控难题，为城市治理提供参考。     

预约出行条件下私家车通勤客流分配方法

预约能调整城市交通的供需关系, 最大化利用交通资源。针对私家车通勤引发的交通拥堵, 研究了预约出行条件下私家车通勤客流分配方法。将车辆分为受控的预约车辆和不受控的非预约车辆, 道路状态分为可预约状态和不可预约状态, 给出了道路状态判别及车辆行程时间计算方法, 构建了城市通勤私家车的预约出行模型。以Nguyen-Dupuis网络作为算例, 从行程时间和预约数量2个方面评价车辆实施预约出行的效果。结果表明: 预约比例由0%提升至100%时, 路径的行程时间降低20%~30%, 平均行程时间从610 s降低至466 s; 当预约比例为30%时能获得全部预约比例的80%收益; 全部车辆均期望参与预约时, 由于预约需求的不均衡仍有2%的车辆预约失败。得出结论, 当预约出行的比例达到30%~40%时, 即可达到缓解拥堵的预期效果。      

成都市拼车可行性分析及对策研究

为缓解成都市道路交通拥堵,保证交通安全,对成都市拼车行为可行性进行研究.对拼车概念、国内外现状及措施进行介绍.对500位市民进行问卷调查,内容涉及市民出行方式分析、拼车需求与收入关系分析、市民拼车经历统计、拼车收费情况分析、拼车信息获取方式分析、拼车认可度及市民拼车出行态度分析等,通过分析,成都市目前有高达61%的公交车出行用户,且中低收入水平的市民中有高达80%的人群愿意拼车,为拼车奠定了群众基础.此外,拼车认可度及市民拼车出行态度分析中,大力支持与鼓励拼车的比例分别高达36%,37%,进一步表明拼车在成都是可行的.对拼车可能带来的问题进行了分析,并且针对问题提出了相应的五项对策.      

考虑出行群组异质性的有轨电车发展决策行为偏好研究

将有轨电车发展的研讨视为1项决策过程,按照基本属性、出行目的、出行模式等异质性特征,将出行群体划分为不同群组,开展基于不同异质性群组对发展有轨电车决策的偏好特性研究.通过融合行为偏好(RP)的意向偏好(SP)问卷调查,获取不同群组的基本属性及决策偏好特征数据.考虑有轨电车发展决策同时受环境要素、个体社会经济属性及出行需...     

基于出行时间的交通拥挤指数及其评价标准

通过对国内外交通拥挤管理系统的研究与分析,提出了北京交通拥挤指数的概念、计算方法和评价标准.通过对北京地区的交通调查数据进行分析,表明定义的交通拥挤指数是合理的,可以用于评价单条道路或特定区域的交通拥挤程度.为交通拥挤管理、道路交通规划和居民出行提供参考.     

宁波市常规公交运行特征分析

常规公交作为一体化城市公共交通体系的重要一环,其运行特征是影响乘客出行方式选择以及公交服务质量的重要因素,研究公交运行特征对于进一步增强公共交通的吸引力,提升公共交通服务质量、缓解交通拥堵等方面具有着重要作用。因此,基于公交GPS数据,对宁波市常规公交运行特征进行了分析,研究结果和建议为提升宁波市常规公交运行效率提供了有益参考。     

定时、定线路上下班拼车方案实现与评价——以淮安为试点

因信息不畅、费用不统一、违法犯罪时有发生和法律界定不明确等问题,导致私家车拼车市场发展缓慢.设计了以淮安为试点的定时、定线路上下班拼车方案,搭建了拼车信息平台,实现了拼车的信息检索、信息配对、双方互选、双方互评等功能,并利用时间费用阻抗评价模型和Vissim仿真对该实施后的方案进行评价,结果表明该方案可使时间费用阻抗减少65%~86%,拼车路网中平均车速提高17.83%、总停车延误时间减少34.84%、总行驶时间减少28.29%、总延误时间减少40.89%、平均延误时间减少29.23%.方案在淮安试点表明,该方案能较大地减少拼车过程中的出行时间和出行费用,改善拼车区域路网交通拥堵状况,提高拼车过程的安全性和经济性.      

呼和浩特市土地利用与城市交通协调发展策略研究

随着呼和浩特市城市规模不断扩大,城市机动化水平迅猛提升,市中心区逐渐显现出交通拥堵且日趋严重,交通供需矛盾突出。交通源的空间分布、出行生成吸引强度及流向取决于城市土地利用布局。因此,可以说出行增长的根本原因在于土地使用。文章通过分析呼和浩特市土地利用与交通系统现状,研究土地利用与城市交通系统的关系,从土地利用开发的角度分析呼和浩特市城市交通问题,提出呼和浩特土地利用与城市交通协调发展的策略,从而改善城市交通拥堵。     

Outsourced probe data effectiveness on signalized arterials*

ABSTRACT

This paper presents results of an I-95 Corridor Coalition sponsored project to assess the ability of outsourced vehicle probe data to provide accurate travel time on signalized roadways for the purposes of real-time operations as well as performance measures. The quality of outsourced probe data on freeways has led many departments of transportation to consider such data for arterial performance monitoring. From April 2013 through June of 2014, the University of Maryland Center for Advanced Transportation Technology gathered travel times from several arterial corridors within the mid-Atlantic region using Bluetooth traffic monitoring (BTM) equipment, and compared these travel times with the data reported to the I95 Vehicle Probe Project (VPP) from an outsourced probe data vendor. The analysis consisted of several methodologies: (1) a traditional analysis that used precision and bias speed metrics; (2) a slowdown analysis that quantified the percentage of significant traffic disruptions accurately captured in the VPP data; (3) a sampled distribution method that uses overlay methods to enhance and analyze recurring congestion patterns. (4) Last, the BTM and VPP data from each 24-hour period of data collection were reviewed by the research team to assess the extent to which VPP captured the nature of the traffic flow. Based on the analysis, probe data is recommended only on arterial roadways with signal densities (measured in signals per mile) up to one, and it should be tested and used with caution for signal densities between one and two, and is not recommended when signal density exceeds two.     

可获知偶发拥堵持续时间的动态车辆路径问题

考虑真实交通路网,探讨了可获知偶发拥堵持续时间的动态车辆路径问题.在利用改进的Dijksta算法将路段行驶时间转化为客户点间最短行驶时间的基础上,根据常发拥堵信息,通过遗传算法安排车辆初始配送路径,根据实时获知的偶发拥堵因素影响下的路段行驶时间和其持续时间,以2-opt和insertion方法更新车辆配送路径,通过车载导航系统实时指导车辆行驶路线.数值试验表明,该方法可根据偶发拥堵信息更新车辆配送路线,以避开偶发拥堵影响路段,缩短总配送时间0.65~13.18 min;获知偶发拥堵持续时间帮助多节省了配送时间 -0.16~4.17 min.节省的时间随偶发拥堵因素对路网影响的加剧而更显著.      

公交信息条件下的公交出行意愿研究

深入解析公交信息对居民公交出行意愿的影响机理,是合理规划城市公交出行信息环境的理论基础,对于城市交通管理以及交通拥堵的缓解有着重要的意义。基于计划行为理论在行为态度、主观规范、知觉行为控制3个基本变量的基础上加入公交信息、出行经验、个人属性等变量,对计划行为理论加以改进,利用改进的计划行为理论建立公交信息条件下的公交出行意愿模型。以南京市居民为调查研究对象,运用结构方程模型对调查数据进行验证分析,确定了各变量的相互作用关系以及它们对公交出行意愿的影响效应。结果表明公交信息对公交出行态度、主观规范、知觉行为控制等变量有直接显著影响,且为正向关系,影响系数分别为0.533、0.451和0.576;公交信息会对公交出行意愿产生间接影响,影响总效应为0.92,说明高质量的公交信息可以提升公交吸引力,增强居民的公交出行意愿。      

交通事故导致的高速公路拥堵状态判别方法

为量化分析不同交通事故条件下的高速公路路段拥堵情况,研究路段偶发性拥堵规律,本文构建了1个基于行程时间可靠性指标的高速公路路段拥堵判别方法。建立基于美国《公路通行能力手册》中行程时间可靠性分析方法的路段行程时间可靠性模型,并采用西南某高速公路路段实际数据校准模型。利用蒙特卡洛模拟方法生成交通事故场景,将交通事故解构为交通事故发生位置、交通事故严重程度、交通事故持续时间、交通事故发生频率4个特征,并以行程时间指数为路段拥堵量化指标,研究不同交通事故特征水平下的高速公路路段拥堵规律,并判别路段拥堵程度。研究结果表明:美国《公路通行能力手册》的行程时间可靠性分析方法具有可移植性,校准后可应用于国内高速公路路段;交通量接近饱和时,交通事故发生在出口匝道段的拥堵程度高于基本路段与入口匝道段,单车道关闭场景下的交通事故影响远高于路肩关闭场景下的交通事故;交通量接近自由流状态时,拥堵程度对严重程度不敏感;任何交通量水平下,单车道关闭场景下的交通事故持续时间一旦超过15 min,路段拥堵程度极有可能剧增。本文构建的路段拥堵判别方法,可以在精细化探究偶发性交通事故拥堵规律的同时划分路段拥堵等级,为相关部门的事故管理提供理论支撑。      

交通暴露与土地利用模式对社区COVID-19传播风险的影响

为揭示交通暴露和土地利用层面各因素对新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情在社区尺度传播风险的影响，以A市315个小区的1 947例COVID-19确诊数据为研究样本，利用ArcGIS平台的地理编码、核密度分析、空间统计和网络分析等方法，基于道路网络、公交网络、城市POI和中国GDP/人口空间分布的公里网格数据，获取有病例小区500 m缓冲区范围内表征交通暴露和土地利用的14项具体指标。在此基础上，采用小区的COVID-19确诊人数作为解释变量，同时考虑交通暴露层面变量（路网密度、设施邻近度）和土地利用层面变量（混合度、使用强度），运用经典全局泊松回归和变系数地理加权泊松回归（GWPR）2种方法建立模型并进行实证对比分析。研究结果表明：考虑空间异质性的GWPR模型具有更高拟合优度和解释度；道路密度、公交线网密度、CBD邻近度、建筑密度、人口密度和土地价值与小区COVID-19传播风险呈显著正相关；出入口邻近度、绿地公园邻近度和土地利用混合度变量则在GWR模型中表现出随空间位置的改变呈现显著正负2种影响效果；人口密度、土地价值、绿地公园邻近度和土地利用混合度对小区COVID-19传播风险的影响程度要高于其他变量。因此，城市空间要素不仅会影响非传染性的病发风险，同时也与传染性疾病的传播风险显著相关，所得结果可为通过土地利用、城市交通规划等手段降低流行病发生的潜在风险提供参考。     

基于累积前景理论的拥挤阈值计算模型

信息诱导是缓解交通拥挤的有效途径,为了描述道路拥挤程度对出行者路径选择决策的影响机理,基于累积前景理论分析了出行者的出行决策过程,分析了出行者拥挤认知模式以及不同出行方式的拥挤信息需求。解析了拥挤阈值的概念,将行程时间作为累积前景理论决策指标建立了拥挤阈值的计算模型,以1个简单路网进行算例分析,模拟驾驶员的拥挤认知及出行活动决策。算例结果揭示了拥挤阈值对路径选择决策行为的影响,同时验证了拥挤阈值是出行者在决策过程中的决策变化分界点。出行时间在拥挤阈值内出行者不改变出行路径;出行时间超过拥挤阈值,出行者将改变出行路径。      

Freeway path travel time prediction based on heterogeneous traffic data through nonparametric model

Providing reliable travel time prediction is very much needed for commuters for their upcoming trips to reduce travel time and relieve traffic congestion. This article proposes an integrated model for path and multi-step-ahead travel time prediction on freeways using both historical and real-time heterogeneous traffic and weather data. The model's performance is investigated in a case study under various traffic scenarios. Results indicate that the proposed model provides satisfactory prediction results in various performance tests. For practical purposes, general guidelines for selecting the model's parameter sets as well as the efficient size of historical data are also presented.     

共享电单车在山地城市道路的适应性研究

共享电单车作为“最后一公里”较好的出行选择，因其具有良好的驱动性和便捷性，在道路坡度较大的山地城市拥有较高的潜在出行需求。然而，作为一种新兴出行模式，共享电单车是否适应山地城市，山地城市道路如何适应并促进共享电单车的发展推广，目前尚无相关的研究。为填补该领域研究空白，提升共享电单车用户群体的出行安全，促进共享电单车在山地城市的推广，优化共享电单车在山地城市的规划布设，通过问卷调查、实地试验以及运营大数据分析等方法，分析了共享电单车用户的骑行体验、骑行偏好、道路爬坡能力、出行分布等信息，认为共享电单车用户的人行道骑行体验普遍劣于车行道骑行体验，在道路规划设计时，应结合实地道路路权使用情况，尽可能在车行道设置安全的非机动车道；共享电单车可以在坡度不超过12%的山地城市道路完成爬坡，但坡度超过11%时，电单车的骑行速度受到较大影响，建议设置非机动车道的道路最大纵坡控制在11%以内；电单车用户群体主要根据出行目的选择路线，且更愿意在宽阔的主、次干路骑行，建议在坡度小于11%的主、次干路设置电单车通勤路线；共享电单车需根据山地城市道路特点，增加及提升车辆本身的设备，如增加反光镜、夜间尾灯亮度等。     

新冠疫情对居民休闲出行影响研究

为了就新冠疫情对疫情结束后居民休闲出行的影响展开调查研究,把握疫情后居民休闲出行偏好的变化,分析休闲出行意愿的影响因素和影响机制,并量化分析各因素的影响,基于计划行为理论和收益-风险分析构建结构方程模型,量化感知风险、感知正效用、出行态度、主观规范、感知行为控制等影响因素与疫情后休闲出行意愿的相互影响机制,并利用单因素...     

城市最优路权分配方法模型解析

通过交通拥堵成因的解析发现,只有彻底保证地面公共交通的路权,才能从根本上解决城市的交通拥堵问题.为了寻找最优的路权分配方案,引入容量分析的理念,在传统分析方法的基础上,重新界定了容量定义、评价指标和运算方法,以成熟的城市综合交通模型为平台,从出行的可控性和舒适性两方面构建模型的核心,完善了交通容量的分析流程,提出了城市最优路权分配方法模型.最后以广州为实例进行了研究,结果证明,地面公共交通路权优先,既适应公交优先的理念,又能最大程度地实现城市的要求,是解决城市交通拥堵问题的关键.     

Impact of COVID-19 on the Japanese travel market and the travel market of overseas visitors to Japan,and subsequent recovery

The spread of COVID-19 hit both the Japanese travel market and the foreign travel market to Japan, forcing travel-related businesses to shrink, temporarily suspend operations, or close down their businesses. However, Japanese people's desire to travel after the slowdown of COVID-19 remains and the desire of people from Asia, Europe, the United States, and Australia to travel to Japan is also high. The Japanese Government provides loans and other support measures to enable travel-related business operators to survive through the COVID-19 crisis. They advance measures to increase the benefit of accommodation facilities and tourism areas in preparation for the recovery period of travel demand. Although the situation is unpredictable as the mutation of the virus continues, under the assumption that the vaccination will progress worldwide and travel restrictions will be relaxed in the near future, this study examines the path and issues for the recovery of Japanese travel demand and foreign travel demand for overseas visitors to Japan.