从健康的角度呼吁步行和自行车交通发展

在城市交通资源紧缺、环境污染加重的双重约束下,步行和自行车交通因其占用道路资源少、节能低碳的优点"应运而生",并被赋予更多的现实意义:有利于缓解交通拥堵,解决出行的最后一公里;减少环境污染,实现以人为本发展原则等。然而,步行和自行车交通对人们的贡献远不止这些,研究表明,步行和自行车出行还可降低出行者患某些非感染性疾病的风险,提高运动量、加强身体健康。因此步行和自行车交通不仅绿色环保,更加健康时尚。通过收集、整理步行和自行车交通在改善出行者健康方面的研究发现,呼唤城市交通出行者、管理者、决策者从健康的角度重新认识步行和自行车交通。最后,从规划设计、政策鼓励和理念宣传方面对步行和自行车交通发展提出建议。     

私家车出行者交通信息需求研究

交通出行信息对私家车出行者行为选择存在不同程度的影响。通过对大连市私家车出行者交通出行信息使用意向调查,获取私家车出行者交通出行信息选择行为特性数据,引入因子分析方法对交通出行信息内容进行合理分类,建立交通出行信息选择累积Logistic回归模型,对私家车出行者交通出行信息需求进行研究。研究结果表明私家车出行者对交通出行信息内容存在不同程度的需求,其中与个人私家车出行质量相关信息的需求最高,面向私家车出行者的城市交通信息服务系统建设与运营应体现针对性。     

交通信息影响下的动态路径选择模型研究

考虑交通信息对出行者选择出行路径的动态影响,建立一种动态路径选择模型。将不同类型的出行者对路段（路径）运行时间的预测看作不同的随机过程,通过对出行路径上节点的到达时间取期望值,利用一阶近似表达式,研究交通信息对出行者的出行路径选择行为的影响。     

基于计划延误成本的出发时间选择模型

出行时间不确定性对出行者造成诸多负面影响,其中之一就是计划延误成本增加.向出行者提供交通信息可减少出行时间不确定性的负面影响,减少计划延误成本.为了估计其负面效应和出行时间信息的价值,研究了一个出行时间不确定性下的出发时间选择模型.假定在不同的出发时间下,出行时间分布的形式不同.模型中出行者可得到交通信息服务系统(A T IS)提供的基于平均出行状况的交通信息或基于当日出行状况的交通信息,同时他对得到的信息有自己的感知值,基于此感知预测出行时间并选择出发时间.用算例反映了出行时间不确定性、不同信息状况和信息预测的质量对出行者广义出行阻抗的影响.结果表明交通信息的收益不应该只表现为传统的出行时间节省,它还能减少约30% ~40% 的计划延误成本.      

高速公路可变收费货车出行者出行时间选择模型研究

以效用理论为基础,通过意向调查研究了高速公路货车出行者出行选择模型。针对许多高速公路在高峰时段交通量较大,而其他时段交通量较小的现状,在不同时段采用不同的收费标准,分析可变收费实施后不同属性货车出行者出行选择行为,确定影响出行者出行时间选择的模型变量,得到货车出行者在各水平收费标准时的出行时间选择模型。以京沪高速为实例,设计调查问卷,进行意向调查,通过对调查结果进行分析,选择货车所载货物类型、车货重量作为属性变量,建立了该高速公路货车出行者在两种不同方案下的出行时间选择模型并进行了标定。利用模型标定结果可对可变收费方案进行评价,从而优化可变收费方案,提高高速公路的运行效率。     

基于广义出行费用的城市路网行程时间可靠性

为体现出行者路径选择行为,准确评价路网行程时间可靠性,采用行程时间均值和行程时间均方差的加权和定义广义出行费用,以不同的加权系数反映出行者对待风险的态度。从路段层面定义行程时间可靠性,以广义出行费用最小化为目标构建SUE模型,建立基于广义出行费用的路网行程时间可靠性模型。结合模型特点,给出Monte Carlo仿真和交通规划模型相结合的求解算法。并在一个小型测试路网上进行了验证,结果表明:出行者对待风险的不同态度对行程时间可靠性具有明显的影响,保守型出行者将使路网行程时间可靠性有所提高;所建分配模型能够较真实地反映出行者的路径选择行为,使行程时间可靠性分析更加准确。     

基于绿色交通的拉萨公共交通出行引导研究

在绿色交通的条件下,以层次分析法对拉萨市居民公共交通出行的影响因素进行分析,得到居民公共交通出行主要影响因素是经济性和环保意识,其次为便捷性和个人偏好以及出行者的年龄.提出以提高经济性和增强环保意识为主,兼顾便捷性和个人偏好以及年龄为辅的公共交通出行引导策略.     

扩展计划行为理论框架下城际出行方式选择建模

本文引入外部价值观念和行为习惯的扩展变量,构建基于计划行为理论的城际出行者方式选择框架.在调查样本通过信度和效度检验的前提下,为高铁/动车、普通列车、长途汽车和自驾车等4种出行方式分别建立多指标多因果(MIMIC)模型,分析不同出行方式下扩展计划行为理论中各心理变量间的相关关系,以及出行者属性对心理变量的影响.研究表明,在不同的出行方式下,出行者个人及家庭社会经济属性对部分潜变量有显著性影响;"安全态度"和"行为习惯"潜变量对方式选择意向或行为有着直接或间接显著影响.研究成果可为制定城际间交通需求管理政策和城际交通系统优化提供支撑.     

基于心理因素的公共交通方式选择行为研究

在传统出行交通方式选择中,出行者会在综合考虑时间、费用、环境及可选交通工具等客观因素后理性地决定自己的出行方式,出行者作为有限理性的主体,其主观的心理因素对出行交通方式选择具有重要影响。文中分析心理因素对出行方式选择的影响,构建心理因素影响下出行方式选择模型,并从心理学的角度对出行交通方式选择中心理过程和个性的关系进行分析,进而指出城市公共交通发展中应注意的问题。     

拥挤收费下基于前景理论的出行者路径选择行为分析

出行者（特指私家车出行者）路径选择行为的研究对于城市的交通管理和交通组织都有着重要的意义,而且随着交通出行费用的不断增加,以及道路拥挤收费政策逐步实施,仅仅考虑距离最短、时间最短来对出行者路径选择行为模型进行研究,往往实用性欠佳。针对以往的研究中考虑因素单一、模型实用性不强这一问题,运用能有效描述出行者不确定性条件下决策行为的前景理论,综合考虑出行者的出行时间、出行费用以及出行者的个人偏好、出行经验等因素,建立一个更为贴合实际的出行者路径选择行为模型。以实际算例的形式对比分析了,不同收费标准对不同出行者人群、不同性质出行的路径选择行为的影响程度。结果表明：与拥挤收费政策实施前相比,收费3元时,高收入水平出行者购物出行时的路径发生变化,而对于通勤出行,当收费大于6元时出行路径才发生变化;对于中低收入水平出行者来说,因为其较高收入者对费用更为敏感,所以拥挤收费政策实施后他们的反应也不尽相同。     

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...     

计划行为理论视角下基于出行行为的公交防疫策略影响效果研究

疫策略对居民公交出行决策行为和出行偏好有着关键作用, 直接关系到公交优先策略的长期实施效果。从居民出行行为的角度, 在计划行为理论的框架下, 基于调查数据研究了居民公交出行影响因素及作用路径, 在此基础上对公共交通防疫策略进行了分析。研究发现了疫情期间公交出行行为影响因素中的1条显著作用路径, 即“风险感知、防疫策略→出行态度→出行意向→出行行为”, 验证了疫情风险感知和各项防疫管控策略对居民出行方式选择行为和出行偏好上有着深刻的长期影响, 需要更加慎重的使用停运等严格策略。通过进一步地观测变量分析, 驾驶员和车内环境消杀等信息对相应潜变量的路径系数最高, 均达到0.9以上, 说明已实施的防疫策略的信息公开对乘客出行态度极其重要, 这在当前是普遍被忽略的。在分析结果的基础上提出了信息公开、分散就坐等具体策略建议。      

重大疫情对乘客公共交通依赖性的影响

深入探究重大疫情对乘客公共交通使用行为和依赖性的影响,有助于针对性地改善公共交通服务质量和供需平衡情况.结合前景理论与计划行为理论,开展重大疫情时期SP/RP出行调查,从出行行为表现维度选取3个指标并利用k-means算法标定公共交通出行群体,从7个层面筛选公共交通依赖性内外部影响指标,采用结构方程模型构建重大疫情对乘...     

Modeling the Effects of Population Density on Prospect Theory-Based Travel Mode-Choice Equilibrium

In conventional transportation planning models, it was always assumed that the population density is given and fixed in the study areas. Therefore, the effects of population density on travel choice have not been explicitly incorporated into these existing models for long-term transportation planning. Meanwhile, travel choice models in previous studies are usually developed by using discrete choice theories or user equilibrium principle. Thus, many significant characteristics of travelers’ behaviors, such as risk preference and learning process over time, cannot be considered in these conventional models. This article proposes a convex prospect theory-based model to investigate the effects of population density on the travelers’ mode-choice behavior under an advanced transportation information system (ATIS) in a multimodal transportation corridor. It is shown that population density is closely co-related to the modal split results and dependent on the performance of the railway mode in the study corridor. The park-and-ride mode may not be suitable for areas with high population density. This article also investigates the travelers’ reference points on the generalized travel costs by modes. A numerical example is given to illustrate the properties of the proposed model together with some insightful findings.     

组团式新城规划的低碳交通模式

聚焦组团式新城的内部交通,在“窄路密网”结构的基础上,均衡道路资源以满足绿色出行的愿景。从公交、骑行、步行、其他机动化出行、静态交通和智慧交通等6个方面,系统地提出了组团式新城在迈向低碳生活后的交通模式,可为新城交通的规划设计提供参考。     

先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响研究

目前研究先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响主要集中在对路径选择行为的影响上,而忽略了对出行者出行终点和交通方式选择的影响。假定路网中的出行者一部分装有信息装置,另一部分没有装信息装置,利用离散选择理论中的层次选择结构模型和交通规划理论中的随机均衡方法,研究了先进的旅行者信息系统对出行者终点选择,方式分担和路径选择行为的综合影响,建立了一个与网络均衡条件等价的数学规划模型,设计了模型的求解算法,并用一算例分析了市场渗透率和信息质量对出行者选择行为的影响。     

共享单车出行特性与出行行为分析

出行行为研究有助于制定更加有效的交通建设、管理与控制的政策措施.作为一种新兴的绿色出行方式,共享单车极大地方便了城市居民出行,但由于发展过快、缺乏科学的交通规划措施,共享单车在发展过程中遇到了许多障碍,因此,研究城市共享单车出行行为很有必要.采用调查问卷的形式,对出行者进行调查并得到621条有效数据.基于对调查数据的分析,得到了居民选择共享单车与否的影响因素,并从不同因素出发分析了共享单车出行特性.建立了是否选择共享单车出行的二项Logit模型,借助SPSS软件进行计算.结果显示,女性较男性更倾向于选择共享单车出行;年轻人更倾向于选择共享单车出行;受教育程度越高的人群越倾向于选择共享单车出行.其中,受教育程度的影响最显著.模型中月收入变量被剔除,表明月收入高低对居民是否选择共享单车没有显著影响.      

多类型共享电动汽车出行用户特征分析

共享电动汽车作为共享经济下的新兴产物,成功融合了私家小轿车和公共交通工具的优点,成为一种新兴交通模式。本文采用问卷调查及统计分析方法对共享电动汽车细分市场下的用户需求及出行选择进行分析,揭示出多类型共享电动汽车的用户特征,以助于共享电动汽车产业发展和促进中国绿色低碳发展战略进程。     

随机交通网络中依赖信息的路径优化问题研究

针对交通网络中路径通行时间具有与时间相关的随机分布特性，将研究在此类交通网络上依赖信息的路径选择问题。在路径选择过程中引入交通信息，在随机交通网络上最优路径选择原则为下一节点的选择将依赖于已实现的路段时间及当前节点的出发时间，通过期望最小值方法，按照路径通行时间期望值最小原则，建立一种通过所获得交通信息来进行路径选择的优化模型，给出了模型的求解算法。并在简单交通网络上对模型进行实现。     

Clarifying multiple-mode decision making in conventional psychological models: A consideration of the influential mechanism of car use's characteristics on the behavioral use of public transportation

The existence of the multiple-mode decision making process challenges the existing psychological theories those predict travel behaviors because the theories were mainly to explain the relationship between travelers' perceived attributes of a targeted mode, not to make choices between modes. A review of related literatures showed a lack of focus on the mechanism of one mode influencing other mode in psychological models. The present study investigates how car-related factors affect the establishment of bus use intention in a psychological investigation. It is hypothesized that single car use factors do not directly influence bus use intention, rather than that; they indirectly influence bus use intention through an overall factor of car use. Results from a dataset of 270 samples investigating three types of daily trips in the Japanese context showed support to the mediating effect of the overall car use factor. As such, an arbitrary inclusion of car-related factors to psychological models of public transportation may not be recommended.