突发公共卫生事件持续期居民中长距离出行方式选择行为研究

为剖析突发公共事件持续期风险感知属性对居民中长距离出行方式选择行为的影响,基于非集计理论,构建风险感知差异的居民出行方式选择多元Logit模型.在2020年3月新冠肺炎疫情持续期,通过网络采集1 643份有效调查问卷,运用SPSS软件标定模型参数,获取突发公共事件持续期,影响居民出行选择的主要风险感知因素,并进行敏感性分析.结果表明：防控措施和防控措施了解程度对居民出行方式选择有显著影响;以航空运输为参考,途径站点暴露率增加对铁路运输方式的选择概率有负向影响,对公路运输方式的选择概率有正向影响;保持疫情持续期航空的低票价,以及加大航空运输防控措施的宣传可提高居民选择航空出行的概率.     

新冠疫情对老年人公交出行行为的影响

新冠肺炎疫情对交通运输产生巨大影响，但现有成果主要研究疫情爆发期疫情对交通运输的影响，较少有分析后疫情阶段的出行行为.本文利用验证性因素分析模型及Logit 模型，研究后疫情阶段新冠病毒，老年人个人统计学特征，老年人对新冠肺炎疫情严重程度的感知等心理因素对老年人出行行为的影响.研究结果表明：短距离出行中，新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对出行方式选择没有显著影响；新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对老年人使用公交意愿具有显著影响；此外，这两个因素也影响老年人外出概率和使用公交的概率.     

基于家庭属性差异的大学生出行方式选择行为研究

为剖析家庭属性差异对大学生出行方式选择行为的影响，基于非集计理论，构建家庭属性差异的大学生出行选择多元Logit 模型. 根据四川省2 571 份大学生出行行为调查问卷，运用SPSS 软件标定模型参数，获取影响大学生出行选择的主要家庭属性因素，并进行敏感性分析. 结果表明：家庭平均年收入、经济净流对大学生出行方式选择有显著的影响；以航空运输为参考，家庭平均年收入、经济净流对公路运输方式选择的影响大于铁路运输；“祖辈替孙辈购买机票”的折扣票务形式可提高大学生选择航空出行的概率.     

新冠疫情对老年人公交出行行为的影响

新冠肺炎疫情对交通运输产生巨大影响,但现有成果主要研究疫情爆发期疫情对交通运输的影响,较少有分析后疫情阶段的出行行为.本文利用验证性因素分析模型及Logit 模型,研究后疫情阶段新冠病毒,老年人个人统计学特征,老年人对新冠肺炎疫情严重程度的感知等心理因素对老年人出行行为的影响.研究结果表明：短距离出行中,新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对出行方式选择没有显著影响;新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对老年人使用公交意愿具有显著影响;此外,这两个因素也影响老年人外出概率和使用公交的概率.     

考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究

为探究后疫情时代居民出行方式选择行为，运用选择实验的方法，基于问卷调查获得选择行为数据，构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数，得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明，两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性，潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%， 预测精度提高了3.03%，为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景，分别将居民划分为4类、5类人 群。从出行方式属性上看，等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看，在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行，年龄越大对行程费用越敏感，男性更愿意选择公交、地铁出行。     

智慧公交为疫情防控时期的公共出行保驾护航

本文以新冠肺炎疫情防控为例,将国内疫情及其防控分为疫情突发时期,遏制疫情流行时期,防疫精准化、动态化、常态化时期三个阶段,并通过回顾性研究方法评述重大突发公共卫生事件影响下城市地面公共交通的信息化防控策略,分析公交防疫措施在智慧感知层、交换共享层、应用服务层存在的不足,提出了基于多元融合感知技术、加速自动驾驶场景应用、创新数据共享融通机制,持续深入推广大数据示范应用以及优化定制公交线路,丰富突发公共事件下交通行业应急策略体系的建议。     

新冠疫情影响下居民共享出行方式选择行为研究

为分析新冠疫情对共享出行方式选择行为的影响，针对传统出行、网约车、合乘、汽车分时租赁及共享自行车的多方式交通系统设计SP(Stated Preference)问卷；对于疫情前和疫情期间的出行方式选择分别构建基于面板数据的混合Logit模型，比较解释变量的影响差异，分析感知疫情严重程度和方式选择惯性的联合影响；基于弹性分析预测疫情背景下不同管控政策对应的出行方式分担率。结果表明：感知疫情严重程度对合乘和分时租赁影响显著，方式选择惯性对网约车、分时租赁及共享自行车影响显著；当感知疫情严重程度降低至30%~50%时，1.6~3.0倍的停车费调整策略可将私家车分担率降低至疫情前，此时，低密接的分时租赁具有主要替代作用；当感知疫情严重程度在60%以上时，提高合乘出行安全程度至1.4~3.6倍可恢复其分担率。     

地形感知对居民公共交通出行方式选择的影响研究——以贵阳市为例

公共交通系统作为城市运转的重要组成部分已成为学界研究的焦点。本文利用贵阳市中心城区调研数据,引入地形感知变量,构建包含潜变量的SEM-Logit模型来分析居民公共交通出行选择影响因素。结果表明：包含潜变量的SEM-Logit模型比不包含潜变量的Logit模型拟合度更佳,个人属性变量中,性别、年龄、受教育程度、个人月收入、驾照持有情况、家中小汽车规模显著影响居民公共交通出行选择;潜变量因素中,目的地可达性、吸引力、地形感知对居民公共交通出行选择造成显著负向影响,即公共服务设施越便捷、小区吸引力越强、地形感知越大,居民选择公共交通出行的概率越小,而出行态度和活动支持与居民公共交通出行选择具有正相关性。地形感知对老年人与中年人公共交通出行选择均产生负向影响,但对中年人的影响程度大于老年人;地形感知对长期居住者公共交通出行选择的影响具有持久性和适应性,对短期居住者公共交通选择削弱较小。研究结论可为山地城市规划和交通建设提供指导。     

基于出行行为模型的出行感染风险评估 ——以新冠肺炎疫情期间江苏省地区为例

为准确评估新冠肺炎疫情期间的出行感染风险，在对出行行为进行全出行链建模基础上提出出行风险评估模型.基于江苏省确诊病例流行病学调查报告和线上问卷调查数据，分别对病毒携带者和普通出行者出行行为模型进行参数标定，对比分析病毒携带者和普通出行者出行行为的异同.进一步对疫情期间不同出行方式和出行活动进行感染风险评估. 得到结论：交通管制措施可有效降低出行感染风险，就医出行风险明显高于其他出行活动，差旅在疫情传播初期风险较高，非机动车出行风险相对较低.     

基于非集计模型的居民出行方式选择行为研究

基于ML模型的基本理论与建模方法,利用2009年济南市居民出行调查数据,对影响城市居民出行方式选择的因素进行了分析,确定了影响居民出行方式选择的特性变量,建立了居民出行方式选择ML模型.研究结果表明:居民出行方式选择与个人属性、家庭属性和出行属性之间有较稳定的关系,通过对影响居民出行方式选择的可控影响因素进行引导和调整,可以达到优化和调整交通方式结构的目的.     

基于新型冠状病毒传播机理的交通出行易感度研究

为科学判断各交通方式出行过程中人群感染病毒的风险概率进而有效控制病毒传播，借助空气传染病模型，根据已发布的新型冠状病毒传播机理，构建了交通出行的病毒易感度评估模型，模型包含对病毒传播有重要影响的通风、载客密度、暴露时间等主要参数。选用各种运输方式中有代表性的运载工具进行不同假设情景下的易感度评估，结果表明，在各种有效防控措施均得以采用的情景下，乘坐交通工具的易感度相比高危情景降低97%以上，相比基准情景降低93%以上。研究可为交通领域的科学防疫、精准施策提供依据。     

交通运输传播新型冠状病毒肺炎的系统动力学仿真

为研究交通运输对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)传播的影响, 建立了基于系统动力学的交通运输传播新型冠状病毒肺炎模型; 在设定模型假设的基础上, 将人群分为易感个体、潜伏个体、感染个体和移除个体4种, 并根据COVID-19的传播特性建立了交通运输影响下疫区、港站、车船和关联地区的COVID-19修正易感-潜伏-感染-移除(SEIR)和易感-潜伏-感染(SEI)传播动力学方程; 在研究交通运输传播COVID-19过程的基础上, 绘制了交通运输传播COVID-19的系统动力学模型因果回路, 并进行了因果反馈回路分析; 构建了基于系统动力学的交通运输传播COVID-19模型, 并检验了模型的量纲一致性、机械错误、有效性和极端条件; 以A市为研究对象, 建立了3种仿真场景以研究交通运输对COVID-19传播的影响。仿真结果表明: A市COVID-19感染个体数量在疫情发生后第32天达到峰值, 累计感染77 726人, A市以外地区感染个体数量在疫情发生后第30天达到峰值, 累计感染28 084人; 交通运输对COVID-19的传播起正反馈作用, 交通运输影响下的COVID-19感染个体和移除个体数量峰值分别是无交通运输参与下的18.62、10.99倍, 因此, 实施交通管控措施对控制疫情发展、防范疫情扩散具有积极作用; 公共交通出行比例的增加将进一步加快COVID-19的传播, 因此, 减少人们出行需求, 降低公共交通出行比例, 加大对公共交通车船、港站的病毒消杀工作能有效减缓COVID-19的传播。      

"非典"和新冠肺炎疫情对我国客货运输的影响比较与分析

为使运输行业有效做好新冠肺炎疫情防控工作并积极应对后续可能出现的行业风险，在剖析2003年“非典”疫情对各种交通运输方式客货运输流量产生影响的基础上，比较了新型冠状病毒肺炎疫情与“非典”疫情的共性与不同，分析了新型冠状病毒肺炎疫情将对我国客货运输发展产生的影响，预测新型冠状病毒肺炎疫情将在短期内对铁路客运、公路客货运、民航客货运造成较大负面影响；对铁路货运、航运影响较小；对快递、电商业发展产生积极影响。基于各运输方式客货运量所受影响预测，指出未来一段时期交通运输行业应关注的重点：要进一步健全行业突发危机管理机制和行业重大风险防范机制；针对此次疫情涉及面较广的特点，应关注农村交通运输防控工作，保障疫情期间“三农”健康有序发展。     

快速路入口匝道与衔接交叉口联动控制优化方法

针对快速路入口匝道排队过长造成的衔接交叉口拥堵问题,提出一种快速路入口匝道和 衔接交叉口的联动控制优化方法。分析快速路匝道排队溢出原因,提出基于交通状态估计的入 口匝道与衔接交叉口的系统控制策略。以系统总通行能力最大和交叉口车均延误最小为目标, 分别从交叉口配时、匝道调节及系统排队长度这3个方面构建系统约束方程,建立快速路入口匝 道与衔接交叉口联动控制优化模型。以长春市典型快速路和交叉口为例,选择高峰、平峰、低峰 这3种交通环境,运用联动控制优化模型进行仿真实验,并与经典优化方法进行对比分析,结果表 明：不同交通状况下,联动控制优化方法均能有效改善快速路运行情况,缓解入口匝道排队溢出 现象,同时提高衔接交叉口通行效率;特别是在饱和交通状态下,联动控制优化方法表现优异,系 统整体车均延误和排队长度分别降低了5.67%和19.25%。