网约车与公共交通替代关系及其减排潜力研究.pdf
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1、第23卷第4期2023 年 8 月交通运输系统工程与信息Journal of Transportation Systems Engineering and Information TechnologyVol.23 No.4August 2023文章编号:1009-6744(2023)04-0011-13中图分类号:U121文献标志码:ADOI:10.16097/ki.1009-6744.2023.04.002网约车与公共交通替代关系及其减排潜力研究吕莹*,贺露露,孙会君,许广曈(北京交通大学,系统科学学院,北京 100044)摘要:作为广泛盛行的出行模式,网约车在一定程度上改变了人们的出行选择
2、,使一部分原本乘坐公共交通的乘客转向选择网约车,由此造成的网约车与公共交通的替代关系对城市交通碳排放产生一定影响,有必要进行深入研究。本文使用成都市网约车订单数据,基于效用函数比较推断网约车是否有机会被公共交通替代,从OD(Origin Destination)层面分析公共交通可替代和不可替代两类出行的特征,以及城市公共交通系统的减排潜力。研究结果表明:在所有的网约车订单中,与公共交通存在潜在替代关系的占比为54.16%;出行时间和出行费用是影响乘客选择的主要因素。当公共交通出行方案为地铁单独出行或地铁行程距离占比较高时,更有可能表现为网约车与公共交通存在潜在替代关系。若公共交通有机会替代部分
3、网约车出行,将会导致约45.59%的碳排放削减;减排量和减排潜力较大时段和区域分别是10:00-17:00以及城市中心和地铁沿线附近区域。本文研究可为政府相关部门通过实施有效手段,提升公共交通的服务水平和利用效率,进而减少城市交通系统碳排放提供决策支持。关键词:城市交通;碳排放;效用函数;网约车;数据挖掘Substituted Relationship Between Ride-hailing and PublicTransit and Emission Reduction PotentialLVYing*,HE Lu-lu,SUN Hui-jun,XU Guang-tong(School o
4、f Systems Science,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)Abstract:Abstract:As a popular travel mode,ride-hailing has changed peoples travel choices to some extent,which makessome passengers who used to take public transit turn to ride-hailing.The resulting substituted relationship between
5、ride-hailing and public transit will have a certain impact on urban transport carbon emissions,and it is necessary to conductin-depth research.Based on the comparison of utility functions,this paper uses the ride-hailing order data in Chengduto infer whether the ride-hailing service has the chance t
6、o be replaced by public transit.From the OD(OriginDestination)level,this paper analyzes the characteristics of replaceable and irreplaceable trips by public transit and theemission reduction potential of the urban public transit system.The results show that 54.16%of all ride-hailing ordershave a pot
7、ential substituted relationship with public transit.Travel time and travel cost are the main factors that affectpassengers choices.When the public transit travel plan only includes subway travel or subway travel distance accountsfor a relatively high proportion,it is more likely to show that there i
8、s a potential substituted relationship between ride-hailing and public transit.If public transit has the opportunity to replace some ride-hailing trips,it will lead to areduction of about 45.59%in carbon emissions.The periods and areas with the greatest emission reduction potential arebetween 10:00
9、and 17:00,as well as areas near urban centers and subway lines.This study can provide decision supportfor relevant government departments to improve the service level and utilization efficiency of public transit byimplementing effective means,and thus reduce the carbon emissions of the urban transpo
10、rt system.Keywords:Keywords:urban traffic;carbon emissions;utility function;ride-hailing;data mining收稿日期:2022-12-06修回日期:2023-04-08录用日期:2023-04-16基金项目:国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(71971022,72361137002)。作者简介:吕莹(1980-),女,黑龙江齐齐哈尔人,教授,博士。*通信作者:交通运输系统工程与信息2023年8月0引言2020年9月22日,我国在联
11、合国大会上提出:“CO2排放力争于 2030 年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。”交通运输行业作为碳排放的主要来源之一,面临着巨大的减排压力。大力发展城市公共交通是实现交通运输行业“碳达峰碳中和”的有效途径之一1。同时,一种共享出行模式-网约车作为城市交通的新模式给人们提供了新的出行选择,同时,也对城市交通碳减排带来新的影响。一方面,网约车通过按需匹配的方式提高车辆利用率,降低车辆的空驶距离,从而提高能源的利用率;另一方面,相比于传统的公共交通,网约车便捷的优点可能会吸引部分乘客放弃原本使用公共交通出行,转而使用网约车,由此产生的替代效应可能导致城市交通系统碳排放增加,给实现双碳目
12、标带来阻力,因此,本文研究网约车与公共交通的替代关系及其减排潜力。近年来,网约车的迅速发展对传统公共交通产生了一定的影响,现有文献表明,网约车与公共交通既相互补充又相互替代2。ZHANG等3使用出行调查数据研究网约车和公共交通使用频率之间的关系,结果表明,公共交通使用量每增加1个单位,网约车使用频率每月增加1.2%。RAYLE等4通过对旧金山380名网约车用户的调查研究发现,在网约车不可用的情况下,将会有33%的乘客选择公共交通出行;HENAO5在丹佛对311名Uber/Lyft乘客进行调查发现,如果不使用网约车,有22.2%的乘客会采用公共交通工具出行,说明网约车对公共交通有一定的替代作用。
13、此外,网约车对公共交通的影响还表现为引起城市交通系统能耗和碳排放的变化,例如,WU等6通过评估分析城市网约车行驶里程,认为网约车的使用额外增加25万 t能耗和80万 t碳排放。伊文婧7的研究显示,滴滴专快车和顺风车替代公共交通和私家车出行增加了能耗。特别地,许多学者关注网约车与公共交通的替代关系,并开展深入研究。一些学者从城市层面研究网约车的出现和发展对公共交通客流量的影响,如果网约车出现后公共交通的客流减少,认为网约车对公交有替代作用。钟军等8使用109个城市面板数据和双重差分模型,发现网约车服务进入城市后使公交车使用量平均减少了11.7%,且对超大城市影响更大;HALL 等9使用双重差分模
14、型评估Uber对公共交通客流量的影响,发现Uber的出现使较小的公共交通公司增加了6%的客流量,而较大的则减少了 2.1%的客流量;石晓阳等10使用276个城市面板数据和双重差分模型,发现网约车的出现减少了公交车的客运量,但增加了轨道交通的客运量。还有一些学者从个体出行层面开展研究,根据网约车出行的特点,将出行订单按照一定的方法划分为网约车与公共交通有替代关系或是非替代关系。KONG等11将乘客到达公交站或地铁站的步行距离舒适,且交通时间成本相当的网约车订单定义为与公共交通有替代关系,结果显示,此类订单的占比为33.1%;LIAO12将满足白天出行以及起终点距离公交站或地铁站小于800 m2的
15、网约车订单定义为与公共交通有替代关系,结果表明,此类订单占比为48.2%。也有学者通过建立数学模型研究这种关系,例如,KE等13建立一个基于用户均衡的数学模型,分析乘客在网约车、公共交通以及网约车结合公共交通这3种服务模式间的选择行为,研究结果认为,网约车服务与公共交通具有替代关系;ZHU等14提出一个分析多模式通勤行为的网络模型,发现当拼车的价格相比非拼车的价格越低,则长距离拼车服务越有可能与公共交通形成竞争。考虑到网约车与公共交通替代关系的发生是由乘客选择造成的,相关研究对替代关系的判断较少体现乘客多方面的出行选择意愿;此外,替代关系的作用效果及其影响因素也有待细致分析。本文使用网约车订单
16、数据结合描述乘客选择行为的离散选择模型研究网约车与公共交通的替代关系。以考虑乘客出行意愿的效用函数作为判断网约车与公共交通是否存在替代关系的依据,将所有的网约车出行划分为公共交通可替代和公共交通不可替代,同时分析这两类出行的特征,探究影响网约车与公共交通替代关系的因素,并评估公共交通替代网约车出行产生的减排潜力。本文研究结果可为研究网约车与公共交通的替代关系提供科学方法,为替代效应下的碳排放情况提供科学依据,从而为促进绿色出行,以及改善公共交通出行服务提供建议和参考。1研究方法本文的研究方法主要包含:数据处理、网约车与公共交通替代关系判断和公共交通可替代的减排潜力评估这3部分,研究框架如图1所
17、示。12第23卷 第4期网约车与公共交通替代关系及其减排潜力研究图 1 研究方法框架Fig.1 Framework of methods1.1 数据说明与处理本文使用的数据是成都市滴滴快专车平台的订单数据(https:/),数据包含的字段为订单ID、订单开始结束计费时间和订单起止点经纬度坐标,其含义说明如表1所示。由于工作日的出行特征较为稳定,因此,本文选择2016年11月中所有的工作日进行研究,包含 460 多万条订单。为合理分析网约车与公共交通的关系,需要对原始数据进行处理,具体步骤如下:Step 1 数据清洗与筛选。原始订单数据由于平台在记录时会出现错误,所以,需要对数据进行删除重复值和
18、空值等清洗工作。另外,考虑到成都公交系统的服务时间一般在6:00-23:00,为了使网约车的出行时间与公共交通一致,本文将订单数据的计费时间范围限制在6:00-23:00。Step 2 研究区域网格化。由于订单数据量较大,加之一些订单的起终点距离相近,考虑到后续的处理工作,有可能出现重复计算的情况,因此,本文通过绘制六边形网格的方法将起终点相近的订单聚合在一起。具体地,根据订单数据的经纬度分布范围,使用ArcGIS软件在此范围内画出边长为500 3m的六边形网格11,15。而后每条订单的起终点都有一个网格编号,将起终点拥有相同网格编号的订单聚合在一起,则所有原始订单的起终点都由对应 OD(Or
19、igin Destination)网格对的质心点代替。经过此步骤的处理,数据最终包含98万多对OD对。Step 3 公共交通出行方案生成。在Step 2中,订单起终点的经纬度坐标转换为对应OD网格对的质心点经纬度坐标,为探究网约车与公共交通的关系,需要得到这些OD对的公共交通出行信息。高德地图的公交路径规划 API(https:/ 够 根据输入的起终点坐标返回相应的规划综合各类公共交通(例如地面公交和地铁)方式的出行方案数据。因此,本文使用公交路径规划API,以OD对的经纬度坐标和出发时间为输入,查找对应的包含地面公交和地铁的多模式公共交通出行方案,得到公共交通的出行时间、出行距离及步行距离等
20、出行信息。表 1 订单数据字段含义说明Table 1 Order data description字段订单ID开始计费时间结束计费时间上车位置经度上车位置纬度下车位置经度下车位置纬度示例eb9dd4095d9850e6287cefd813775a6c14779647971477966507104.09464030.703971104.08927030.650850说明已脱敏处理unix时间戳,单位为sunix时间戳,单位为sGCJ-02坐标系GCJ-02坐标系GCJ-02坐标系GCJ-02坐标系注:GCJ-02坐标系表示火星坐标系。1.2 网约车与公共交通替代关系判断由前文所述,网约车给乘客带
21、来了新的出行选择,由于一部分乘客对便捷的追求,使其放弃原本的公共交通出行,由此产生网约车与公共交通的替代关系。效用函数作为乘客进行出行方式选择时的一种评估准则,可以作为判断网约车与公共交通是否产生替代关系的依据。已知出行者m选择交通方案n的效用为Umn,13交通运输系统工程与信息2023年8月表达式16-17为Umn=Vmn+mn=qmnqxnq+Cn+mn(1)式中:Vmn为效用确定项;mn为效用随机项;mnq为出行者m衡量交通方案n的第q个属性的权重;xnq为交通方案n的第q个属性,例如行程时间和费用等;Cn为交通方案n没有被注意的偏好,表示出行方式本身对效用的影响。假设mn相互独立且服从
22、gumbel分布,则出行者m选择交通方案n的概率为Pmn=exp()mnXnn=1Nexp()mnXnf()|mn dmn(2)式中:N为所有出行方案的集合;X为出行方案n所有的出行属性;mn为相应属性变量的系数。不同于传统多项Logit模型,混合Logit模型考虑了出行者的异质性,即不同乘客衡量出行属性的权重不一样,对居民出行方式选择行为的解释程度更高18。因此,mn是一个随机变量,服从正态分布和对数正态分布等,f()|mn是关于mn的概率密度函数,为分布的固定参数。本文假设乘客仅在网约车与公共交通之间进行选择,根据效用最大理论,乘客在进行交通出行方式选择时会选择其中效用最大的一个。因此,当
23、网约车效用函数的值小于公共交通时,表明目前乘坐网约车的乘客可以有机会选择公共交通出行,说明网约车与公共交通之间存在潜在的替代关系;反之,若网约车效用函数的值大于公共交通,则表明网约车出行具有一定的优势,网约车与公共交通之间替代关系不显著。根据式(1)设置网约车与公共交通的效用函数确定项为Vcar=aAcar+dDcar+tcarTcar+fcarFcar+Ccar(3)Vpub=aApub+dDpub+tpubTpub+fpubFpub+Cbus+Csub(4)式中:Acar、Apub、Dcar、Dpub、Tcar、Tpub、Fcar、Fpub分别为网约车和公共交通的到达时间(min)、在车距
24、离(km)、在车时间(min)和费用(元)属性。其中,到达时间定义为从出行原点至获取主出行方式期间所消耗的时间,对于网约车来说是等待时间,对于公共交通来说是从起点到公交车站或地铁站的步行时间。a、d、tcar、tpub、fcar、fpub分别为与各个属性变量对应的系数;Ccar、Cbus、Csub分别为网约车、公交车和地铁的固有常量。系数可以通过个体的出行问卷调查结果进行标定,本文参考文献17中的结果,各个属性变量的系数取值如表2所示。表 2 属性变量系数取值Table 2 Values of attribute variable coefficients属性到达时间在车距离公共交通在车时间网
25、约车在车时间公共交通出行费用网约车出行费用公交车固有常量地铁固有常量网约车固有常量系数adtpubtcarfpubfcarCbusCsubCcar通勤ln(a)N(1.3385,0.0398)0.283ln(tpub)N(0.8206,0.1181)ln(tcar)N(0.9103,0.1242)-5.301ln(fcar)N(-0.4063,0.9553)-0.2690.9620.9非通勤ln(a)N(1.1971,0.0124)-0.157ln(tpub)N(1.2467,0.1161)ln(tcar)N(1.1701,0.1628)-12.758ln(fcar)N(1.6577,0.07
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