迎风而行:后疫情时代中国出行市场展望

正新冠肺炎疫情的爆发对各个行业均造成了巨大的冲击,无论是餐饮业、旅游业、电影业还是交通出行业,均在2020年的第一季度经历了断崖式下滑。但伴随着我国在第二季度对疫情的成功控制,不同的行业都开始渐渐走出困局。而在这跌落与爬升的过程中,无论是疫情带来的需求端消费观念和消费行为的变化,还是供给端市场资源配置的变化,均对各行业产生了潜移默化的影响。就交通出行领域而言,整个出行行业逐步在交通工具偏好、出行时间分配、供需关系平衡这三大方面出现了结构性的转移。这些转移将对市场机遇     

后疫情时期,如何贯彻绿色发展理念,构建“互联网+绿色出行”

正近年来,受新技术、新产业、新消费和新城市等多方面挑战,特别是2019年年底暴发的新冠肺炎疫情,对出行行业的当下及未来发展产生了深远影响",互联网+绿色出行"市场发展进入后疫情时代。各地企业陆续复工,各大城市交通面临严峻考验,亟须各出行平台及企业,根据疫情形式和未来交通慢行系统的发展进行自我思考,为百姓出行创造更好的条件。     

面向运营管理的多粒度省际客运需求预测方法

客运量是表征省际客运需求,开展行业运营管理的基础指标.为增强省际客运行业运营管理水平,提高旅客出行效率和应急保障能力,建立面向省际客运运营管理的年客运量和节假日客运量的多粒度预测模型.在影响因素与省际年客运量关联度分析的基础上,构建基于BP神经网络的年客运量预测模型.考虑特殊节假日的影响特征,提出了指数平滑与季节模型相结合的节假日客运量组合预测模型,实现节假日总客运量、日客运量的预测.以北京的实际数据为例,对预测模型进行精度验证.结果表明,年客运量预测模型的平均相对误差为0.15%,春运期间每日客运量预测模型的平均相对误差为6.7%,能较好地体现客运量在不同阶段的变化趋势,具有良好的稳定性.      

疫情带来的挑战和机遇

2020新冠肺炎疫情来势凶猛,国内采取了"封城"、停工、停学的严管措施。基于工业企业年后复工延期、供应链短期偏紧,用户购车观望,客运量与货运量短期下滑等因素的影响,我国宏观经济将短期下行,并对商用车市场的发展产生了较大影响(详见本期焦点栏目)。笔者分析认为,这场新冠肺炎疫情的出现将加速或者改变目前我国商用车行业的格局,对于我国专用车行业来说或将呈现以下新变化和新机遇。     

年终出行盘点:围猎滴滴,腰部玩家机会大增?

随着疫情防控形式持续向好,网约车行业监管趋紧,合规化进程加快,网约车市场短期增速放缓,行业竞争加速,运营向精细化转变。长期来看,居民对移动出行的需求增长,网约车市场具有良好的发展前景。网约车市场车辆准入政策鼓励新能源车普及。     

推动公交可持续高质量发展的实践和思考

近年来,受新冠疫情以及轨道、网约车、共享单车等多种城市交通方式快速发展等影响,城市公交客运量持续下降,公交企业普遍经营困难。一方面,城市公交是为社会公众提供基本出行服务的公益性事业,是关系人民群众“衣食住行”的重大民生工程;另一方面,作为提供城市公交运输服务的交通运输企业,要提升自身运营效率。     

疫情防控常态化背景下公交发展路径分析

新冠肺炎防控初期,面对保障居民基本出行与阻断疫情传播的任务,城市公共交通运营采取了服务调整等管控措施.2020年5月8日,交通运输部印发《关于做好交通运输行业新冠肺炎疫情常态化防控工作的指导意见》.在此背景下,本研究系统梳理疫情防控阶段公交行业在应急体系缺失、收入成本倒挂和居民出行选择行为变化三个方面需要解决的问题,在...     

运输通道公路旅客中长距离OD模型构造及分段客运量预测

针对运输通道公路旅客中长距离出行特征及调查点OD不一致问题,通过对各运输线路(高速公路、国道等)影响区域交通小区划分及变化的分析,提出利用既有的不同线路上各个调查点的OD调查结果,采用合并、拆分的方法构造通道OD的基本原理及旅客中长距离出行OD模型约束条件和修正方法,进而利用构造的OD模型预测未来年OD分布,推算通道内公路旅客中长距离出行的分段客运量,并结合京郑运输通道的公路分段客运量预测阐述了该方法的具体应用。     

抓住越野新风口,开启越野新时代

2021年是中国越野车市场走向火热的一年.长期被定义为小众市场的越野车,随着消费升级、疫情带来的出行需求变化和汽车个性化出行时代的到来,在用户参与共创的共同作用下,越野车市场拓圈增量.这个曾经的小众市场终于迎来"爆发"期.     

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...     

安徽首条5G自动驾驶道路正式开建安凯无人驾驶客车成为首批运营车辆

新冠肺炎疫情爆发后,无人消毒车、无人配送车、无人巡逻车、无人告卖车等轮番.上阵,成为备受关注的“疫情防控兵”。与此同时,人们对无人驾驶汽车的呼声也越来越高,行业对智能网联技术、无人驾驶技术的研发进程不断加速。安徽智能网联汽车产业也取得不错的进展,安徽首条5G自动驾驶;示范线路完成建设一体化招标工作正式开建,无人驾驶切实应用到公共出行的新领域。届时,安凯自主研发的无人驾驶客车将作为示范运行车辆,成为该线路首批上路的运营车辆,彰显“中国智造”的无限魅力。     

高速公路运输量研究

提出了高速公路运输量的统计方法,并以南京—上海高速公路为例,首次统计了中国高速公路的客运量、货运量、客运周转量、货运周转量以及客、货运输密度。研究表明:在南京—上海通道内,高速公路和铁路起着同样的关键作用;货运方面,高速公路和铁路运送货物价值相差很大,两者是互补性的,客运方面,高速公路客运量中个性化出行与铁路是互补性的,而群体性出行与铁路是替代性的。对高速公路上运行的车辆状况进行了分析,指出货运量主要是由四轴的半挂列车和两轴的单车完成的。客运中个性化出行的乘客占40%,车数占88%。     

深圳鼓励市民中短途骑自行车，投放车辆保障100%消杀

正近日深圳市交通局发布相关通知,按照市疫情防控有关要求,为发挥自行车交通优势,减少市民乘坐大容量交通工具,减少人员聚集和疫情传播风险,保障市民群众的生命安全和身体健康,深圳市交通局与共享单车企业密切合作,鼓励市民中短距离出行时选择更为安全的自行车交通出行。深圳市交通局要求,做好行业安全防护。第     

北京市交通拥堵影响因素研究

本研究从城市发展、交通需求、交通供给等方面选择影响指标,通过对2008~2012年近五年来数据指标的相关性分析,确定北京市交通拥堵的影响因素类型。计算结果表明:自行车日均出行量、机动车增长率与五环内晚高峰平均速度呈高度负相关性;汽油价格、公共电汽车运营线路条数和轨道交通年客运量、人均GDP、停车位数量与五环内晚高峰平均速度呈正相关性;而其他的影响因素与晚高峰平均速度的相关性较低。     

2014年第1季度交通运输经济运行情况

2014年第1季度交通运输经济运行平稳有序、进展良好,主要指标虽出现波动,但总体仍处于合理区间,基本面保持良好。第1季度行业运行基本情况第一,客运增速缓中趋稳,高端出行增长迅速。第1季度,全社会客运量（铁路、公路、水路,下同）同比增长4.8%,较2013年同期回落1.2百分点,降幅收窄,有一定企稳迹象。     

高速公路客运量预测

针对传统客运量预测方法存在的不足，在对高速公路客流特性作充分分析的基础上，提出了在影响区内按运输工具划分不同出行方式，给出了各出行方式客流分担率的计算方法和实例。     

舒心公交行:基于人文关怀的公交空间幸福感改进方案

公交出行是我国公民主要出行方式。公交车作为移动的公共空间,其人文关怀的欠缺影响到人们的出行幸福感,这与我国传统文化中公共空间意识缺乏有一定关系。借鉴国外公共空间的理念,从制度建设、培养民众公共精神、建构成熟公交空间三个方面提出了改善方案,以提高人们公交出行幸福感。     

常态化疫情防控阶段旅客中长距离城际出行联合选择行为建模

新冠肺炎疫情对旅客中长距离的城际交通出行影响巨大,现有研究侧重疫情暴发初期疫情对城际交通出行的影响,针对常态化疫情防控阶段旅客城际出行选择行为的研究相对较少,因此,本文旨在研究常态化疫情防控阶段旅客中长距离城际出行选择行为。针对民航、高铁、普铁和自驾等方式分别建立包含4种城际出行方式的多指标多因果出行选择模型（MIMIC）,模型中引入感知防疫安全程度、防疫策略、乘车体验与出行习惯4个潜变量,探究潜变量与观测变量的因子载荷并辨识模型参数,求取各潜变量的拟合值;在此基础上建立考虑出行方式特性、旅客社会经济属性与潜变量的多出行方式联合选择行为模型（MIMIC-Logit）,探究常态化疫情防控阶段旅客出行心理对其出行决策的影响;假设出行费用、时间与距离等变量的随机系数服从正态分布,采用抽样1000次的Halton序列对随机系数进行仿真求解,得到随机系数的回归分析结果。以2021年4月—6月到达西安旅客的调查数据为例进行实证研究,结果发现：所提MIMIC-Logit模型的拟合优度与命中率分别为43.621%与83.312%,均高于多项Logit模型与随机系数Logit模型;旅客对不同方式的出行费...     

面向传染病疫情防控的公共交通运行管理决策支持研究

近年来全球新发重大传染病疫情不断出现，已成为人类社会必须防范应对的重大风险。公共交通在传染病疫情防控过程中承担着阻断病毒传播和保障复工复产的功能，疫情期间公共交通运行管理的决策需求和技术支撑体系与日常情况有显著差异。现有研究多针对公交日常运行决策需求展开，虽有少量针对突发公共事件的应急管理决策支持的研究，但多针对自然灾害和事故灾难场景，无法迁移应用于传染病疫情防控。基于此，以新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情为例，综合考虑突发公共卫生事件应急管理流程和疫情防控实际情况，系统梳理疫情不同阶段的防控目标和决策需求，提出一种面向传染病疫情防控的公共交通运行管理决策支持系统框架，建立基于公共卫生事件案例库、多源数据融合库、公交数据分析技术库和公交防疫策略库的功能架构，并设计不同功能模块的算法模型。研究以厦门为例，对提出的决策支持系统的功能架构和算法模型进行验证。研究结果表明，构建公交乘客出行链的成功率为89.7%，并可应用于疫情不同阶段的关联客流分析、感染者同乘人员的追溯分析、医护人员等防疫人员的通勤出行识别、公交运行满载率监控等方面。研究成果不仅对传染病疫情防控有实用价值，而且对突发公共事件应急管理决策支持方法亦有理论贡献。     

筑牢抗"疫"防线夯实"1234"机制 ——济南公交集团慎终如始做好常态化疫情防控

结合公共交通行业实际,济南公共交通集团有限公司(以下简称:济南公交集团)在疫情防控工作中及时总结形成了"1234"工作机制,并不断理顺流程、完善机制,夯实责任、形成闭环,慎终如始做好疫情防控常态化时期各项工作,为市民健康出行提供了坚实保障.