交通管控措施对市域新冠疫情传播的阻断效果分析

面对局部暴发的新冠肺炎（COVID-19）疫情,进行城市交通管控是阻断疫情传播、控制疫情发展的重要途径。为了揭示不同交通管控措施对COVID-19传播的阻断效果,以不同阶段暴发疫情的荆州、孝感、荆门和石家庄4个行政市为研究区域,统计分析了市内道路封闭、客运交通停运和小区人口流动控制等3种典型交通管控措施实施前后的市域疫情传播趋势。基于经典的传染病动力学理论,考虑潜伏者传染性、人口迁徙、市内小区人口流动建立了市域COVID-19疫情传播SEIR优化模型,对比分析了4个行政市有/无交通管控措施以及不同交通管控措施对于疫情发展的阻断效果。研究结果表明：4个行政市的日发病率均与14 d前的迁入指数紧密相关;3种交通管控措施对阻断疫情传播效果明显,使荆州、孝感、荆门、石家庄无交通管控措施时的感染者峰值人数分别下降61.29%、53.71%、66.16%、66.33%;3种管控措施的阻断效果表现出一定的差异性,市内道路封闭措施的阻断效果最为明显,其不同实施节点可使市域潜伏者人数和感染者人数分别下降40.54%~70.88%和49.11%~64.34%。通过及时、全面地实施3种交通管控措施可以有效阻断疫情传播、控制市域疫情发展。考虑潜伏期特性的改进SEIR模型能够准确预测疫情发展趋势,可为疫情流行期间城市交通管控方案的制定提供技术参考。     

不同规模城市居民出行方式影响因素分析

明确影响不同规模城市中居民出行方式选择的关键因素及其影响路径,有助于采取针对性策略调节城市居民出行结构,进而提高城市交通系统效率,缓解交通拥堵、空气污染等"城市病".现有研究较少关注中、小城市的居民出行方式选择,较缺少同省份居民出行方式选择的跨城市规模对比分析,不利于策略制定者运用出行方式关键影响因素调节居民出行行为....     

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。      

居民全日出行方式选择动态模型研究

为改进现有交通方式选择模型,提高交通方式预测模型精度,基于出行链建立了居民全日出行方式选择动态模型。从居民出行方式选择机理分析入手,确立出行方式选择动态影响因素,在多项Logit模型（MNL模型）的基础上建立了方式选择动态模型。模型中增加了2类动态影响因素,即先前出行方式选择结果对后面出行方式选择的影响和主链的出行方式选择结果对子链出行方式选择的影响。最后以安徽省淮北市为例对模型进行了实例分析。结果表明：所建立的动态模型的优度比和预测准确率较基于单次出行效用的MNL模型有较大提高,变量在模型中的意义符合中国国情,模型可服务于城市交通规划和交通政策制定。     

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。     

无人驾驶汽车对中短距离市际出行方式选择行为的影响

研究了无人驾驶汽车对中短距离市际间出行选择行为的影响。基于计划行为理论,通过建立结构方程模型,构建出行者对无人驾驶汽车的感知行为控制、主观规范、行为态度和行为意向心理潜变量。然后将这些心理潜变量纳入到随机系数Logit模型建立混合选择模型。以武汉市为例进行实证研究,结果表明：在效用函数中,车内时间、出入站和候车时间,以及出行费用这3个变量的系数不是固定值,而是分别服从均值为-0.014,-0.008,-0.010,标准差为0.014,0.021,0.017的正态分布。个体对无人驾驶汽车的感知行为控制和行为态度每提高1个单位,采用无人驾驶汽车出行的概率分别增加64.3%和77.9%。无人驾驶汽车的出行费用和车内时间每下降1%,选择无人驾驶汽车的概率上升0.403%和0.467%。结果证实出行者对车内时间、出入站和候车时间和出行费用的偏好存在异质性,感知行为控制和行为态度对出行者选择无人驾驶汽车出行具有显著正影响,减少无人驾驶汽车的出行费用和出行时间可以提高该方式的吸引力。     

基于游客出行意愿的旅游公路建设理念研究

为合理解释游客出行意愿与旅游公路建设理念的内在影响机理,解决稳定的规模化旅游客流量与公路建设之间的供需与导向问题,提出将旅游公路细分为内在和附加两大品质属性后,应用针对山西省沿黄旅游公路的内涵分析及出行行为调查数据,对各影响因素予以假设及采用路径分析等方法进行量化,并构建了两大品质影响下的游客出行意愿结构方程模型。结果表明:响应游客出行意愿的旅游公路建设理念,有利于促进交通与旅游的深度融合,旅游公路附加品质对吸引规模化的旅游客流具有正向影响,且较内在品质作用更加显著,舒适性、景观性、体验性及环保性等四大特性可解释出行行为53.2%的信息,并对稳定旅游客流具有积极意义,便捷性对旅游客流影响不显著。     

基于结构方程模型的城市居民出行方式选择研究

研究居民的出行方式是优化出行结构、科学制定交通需求管理措施的前提。目前针对居民出行方式选择的研究多集中在个人属性和出行特征方面,没有考虑交通供给水平和城市规模的影响。文中在山西太原、运城和吕梁3个规模不同的城市进行居民出行调查,选取个人属性、出行偏好、出行特性、交通供给水平、城市规模和出行方式作为变量,构建居民出行方式选择结构方程模型进行出行行为研究,为交通部门制定交通需求管理政策和优化居民出行结构提供依据。结果表明,经济特征对个人属性的影响最大,经济条件越好的出行者越有可能选择私家车出行;公交供给越充足或停车位供给越少,居民越有可能选择公交车出行;出行偏好期望越高、出行距离越远、出行次数越多的居民选择私家车的概率越大;高峰期出行和工作出行时选择公共交通的概率更大;大城市居民相比中小城市居民更倾向于私家车出行。     

基于公交优先的居民出行方式结构与社会效益最大化研究

为了得到城市居民出行方式最佳结构,以制定相应的公交优先政策措施.首先提出了居民出行社会效益的概念,根据居民出行时间价值、平均出行时间与出行费用,计算不同出行方式出行者平均每次出行的成本,在考虑各种出行方式比例的基础上,计算居民出行节约成本,从而计算居民出行社会效益.以居民出行社会效益最大化为目标函数,通过深入研究居民出行时间、出行费用与出行方式比例的函数关系,以及新增公交供给投入成本等参数变化规律,建立居民出行社会效益最大化的约束条件.最后以长春市居民出行调查结果为例进行了实证分析.结果表明:长春市居民出行社会效益最大时,小汽车、公共交通、步行及自行车的出行比例分别为11.27％、62.36％和26.37％,并针对计算结果给出了相应的出行方式结构合理化措施建议.     

行人交通违规行为的心理学研究

基于计划行为理论,从社会心理学的视角研究了行人违规交通行为的动因。通过调查问卷,探讨了态度、主观规范、认知行为控制对行人违规交通行为的影响,构建了最佳行人违规行为模式。研究表明,受访者认为违规行为是方便的、低危险的,40.2%的人有从事违规行为的意愿,说明我国目前民众对违规行为存在侥幸心理;在主观规范上,大部分的受访者认识到违规行为是不应该的,但同时有5成的受访者表示实际有需要行使违规交通行为,说明我国目前的行人交通设施存在着不完善与不合理的地方;在认知行为控制上,调查表明,虽然外界促使行人违规的诱惑较多,加强管理还是可以避免违规行为的。最后,提出了行人交通安全的改善措施,即提高行人的交通法制观念和交通安全常识,加强对行人交通安全的管理,以及从系统和网络的角度完善行人安全设施的设置和管理等。     

驾驶模拟环境中激进驾驶行为的影响因素分析

为了分析驾驶人在驾驶模拟试验过程中出现的相对实际驾驶的激进驾驶行为的影响因素,采用计划行为理论构建心理认知模型。基于计划行为理论设计问卷调查私家车驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的信念、态度、主观规范、行为感知控制、意向与行为。采用结构方程模型得到观察变量与基本构念以及基本构念内部的相关关系,并最终分析得到影响驾驶人激进驾驶行为的主要因素。通过先导性调查问卷以及正式调查问卷的投放,最终得到217个有效的样本。研究结果表明：心理认知模型具有良好的适配性,其卡方自由度比为1.802,RMSEA值为0.062;态度、行为感知控制是影响驾驶人行为的主要因素,主观规范对行为的影响相对较小;各信念与对应的态度、主观规范及行为感知控制之间存在显著关联,各信念的测量模型的适配性良好,卡方自由度比、RMSEA等指标基本满足要求。采用完整的计划行为理论结构同时从标准获取构念和自行获取构念的角度解释了驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的心理认知,研究成果可用于驾驶模拟-自然驾驶行为数据差异性控制,驾驶模拟试验规范化方法构建。     

出行者环保意识对低碳交通政策支持度的影响

为减少汽车尾气污染,政府部门应制定交通政策推动出行者采用低碳出行方式。有效的交通政策需要深入了解影响出行者低碳出行的心理因素。通过实证分析,研究出行者环保态度、环保行为、公交偏好等潜在变量对低碳交通政策支持度的影响。基于结构方程模型（SEM模型）的基本原理,建立模型假设,并通过Mplus进行数据分析。研究发现,环保态度会直接影响环保行为、公交偏好,环保行为直接会影响公交偏好,公交偏好会直接影响低碳交通政策支持度;但环保态度和环保行为对低碳交通政策支持度没有直接效应。在95%的置信水平下,性别、婚姻状况、私家车拥有情况、房产拥有情况、是否开车上班对结构方程模型均无显著影响;但在90%的置信水平下,性别、教育程度对结构方程模型的影响显著。     

动态输入下路段行程时间研究

以元胞传输模型(LWR模型的离散形式)作为分析工具,以行程时间为研究对象,研究了单车道路段没有出入口的基本路段受交通信号控制影响下的动态行程时间.考虑到路段上车辆密度对车辆速度的影响,文章定义了路段加权密度来表征车辆进入路段时路段的状态.分析结果表明,动态行程时间和车辆进入路段时的流量基本上没有关系;当车辆进入路段时刻一定时,路段加权密度和车辆的动态行程时间成线性关系.     

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500m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...     

基于L-偏度和L-峰度的行程时间可变性表征方法

为了定量化测度行程时间可变性右偏且长尾的实证特征,考虑实际观测中可能存在的数据样本量不足和离群值干扰问题,提出基于线性矩的L-偏度和L-峰度用于精确表征行程时间可变性。考虑到线性矩是顺序统计量期望的线性组合,给出了避免遍历所有子样本的线性矩估计方法。根据线性矩概念,探究了L-偏度和L-峰度的数学含义和其表征行程时间可变性的有效性,以及样本L-偏度和L-峰度的计算方法。理论研究发现,在表征范围和样本估计质量方面,相较于传统偏度和峰度,L-偏度和L-峰度对行程时间可变性具有更加优越的表征能力。采用深圳市车牌照识别系统的行程时间数据集进行案例分析,从无偏性、鲁棒性和有效性3个维度证明了L-偏度和L-峰度相较于传统偏度和峰度的优越性。分析结果如下：样本L-偏度和L-峰度在样本量不足时仍然是总体近似的无偏估计,而传统偏度和峰度的系统性误差较大;L-偏度和L-峰度对离群值具有鲁棒性,而传统偏度和峰度对离群值过于敏感;样本L-偏度和L-峰度对总体的估计波动小且精度高,具有良好的估计有效性;L-偏度和L-峰度分别与传统偏度和峰度有较高相关性,但又能够辨识出不同时空下行程时间可变性分布的差异。基于L-偏...