疫情下公共交通系统通勤客流测算及优化建议——以北京市为例

在新型冠状病毒肺炎疫情的影响下,北京市的公共交通通勤出行需求显著下降,公共交通系统运营状况与正常情景存在较大差异,亟须科学测算通勤客流的空间分布和数量特征。基于百度地图慧眼提供的时空大数据,针对公共交通通勤出行群体,推算通勤OD分布。借助路径规划算法对每条公共汽车和轨道交通线路的通勤客流强度进行分区段测算。进而使用头尾分割法对公共汽车和轨道交通线路的重要性和保障等级进行划分。最后,提出疫情时期城市公共交通系统运营优化的策略建议。