时空约束对运动出行的影响

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.230228

摘要/Abstract

摘要：

运动出行（Active Travel或Active Mobility，AT或AM）是一种以出行者自我为驱动的出行方式，由于其占用道路面积小、机动性强、可持续性好，因此对缓解城市交通压力、改善城市交通的时空不合理性起着至关重要的作用。文中首先研究了运动出行的定义和内涵；其次从影响运动出行的时空条件出发，以点和线的视角将时间与空间拆分成出发时间、出行时间、出行距离与建成环境4类约束条件，依次阐述不同类型的时空条件特征，并对运动出行与时空约束间的潜在联系进行分析；接着以单一约束和多种时空组合作为切入点，分析其对运动出行的影响；通过归纳发现，时空约束对运动出行的影响比传统认知中更为复杂，主要呈非线性关系且存在相应的理论阈值；最后提出当前理论研究中的不足之处及未来的研究方向。文章旨在归纳时空对运动出行的制约作用，展示不同时空约束作用下运动出行的具体变化规律，以期改变城市出行者的固有思维，提高运动出行的分担率，促进城市交通出行结构的进一步优化。

关键词: 城市交通, 时空约束, 运动出行, 时空组合

Abstract:

As a self-driven travel mode, active travel or active mobility (AT or AM) plays a crucial role in alleviating urban traffic pressure and improving the temporal and spatial irrationality of urban traffic because of its small road occupation area, high mobility and good sustainability. The paper firstly studied the definition and connotation of active mobility. Secondly, starting from the spatiotemporal conditions affecting active mobility, it splited time and space into four types of constraints, namely, departure time, travel time, travel distance and built environment from the perspective of point and line, and expounded the characteristics of different types of spatiotemporal conditions in turn. It also analyzed the potential connection between active mobility and spatiotemporal constraints, and analyzed constraints influence on active mobility with single constraints and multiple spatiotemporal combinations as the entry point. Through summarization, it is found that the influence of spatiotemporal constraints on active mobility is more complicated than that in traditional cognition, and it is mainly a non-linear relationship and some of indexes have corresponding theoretical threshold. Finally, it put forward the shortcomings of the current theoretical research and the future research direction, which will provide a reference for the subsequent research. The purpose of this paper is to summarize the role of spatiotemporal constraints on active mobility, to show the specific change rule of movement travel under the role of different spatiotemporal constraints, aiming at changing the intrinsic thinking of travelers, improving the sharing rate of movement travel, and optimizing the travel structure of urban transportation.

Key words: urban traffic, spatiotemporal constraint, active mobility, spatiotemporal combination

中图分类号:

U491

杨亚璪, 翁唐政. 时空约束对运动出行的影响[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2024, 52(2): 113-123.

YANG Yazao, WENG Tangzheng. Impact of Spatiotemporal Constraints on Active Travel[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2024, 52(2): 113-123.

图/表 9

图1

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表3

参考文献 56

1	SCHRANK D， EISELE B， LOMAX T，et al ．2015 Urban mobility scorecard［R］．Texas：Texas A&M Transportation，2015.
2	MACKETT R L ．How to reduce the number of short trips by car［C］∥ Proceedings of the Seminar C of the European Transport Conference．Cambridge：PTRC-Publications-P，2000：87-98.
3	JOKUBAUSKAITE S， HOSSINGER R， ASCHAUER F，et al ．Advanced continuous-discrete model for joint time-use expenditure and mode choice estimation［J］．Transportation Research Part B：Methodological，2019，129：397-421.
4	NEVES A， BRAND C ．Assessing the potential for carbon emissions savings from replacing short car trips with walking and cycling using a mixed GPS-travel diary approach［J］．Transportation Research Part A：Policy and Practice，2019，123：130-146.
5	ZHOU X， YU Z， YUAN L，et al ．Measuring accessibility of healthcare facilities for populations with multiple transportation modes considering residential transportation mode choice［J］．International Journal of Geo-Information，2020，9（6）：394/1-25.
6	HÄGERSTRAND T ．What about people in regional science［J］．Regional Science Association，1970，24：7-21.
7	MILLER H J ．Modelling accessibility using space-time prism concepts within geographical information systems［J］．International Journal of Geographical Information System，1991，5（3）：287-301.
8	RAUBAL M， MILLER H J， BRIDWELL S ．User-centred time geography for location‐based services［J］．Geografiska Annaler：Series B，Human Geography，2004，86（4）：245-265.
9	ZHAO S D， ZHANG K L ．Observing individual dynamic choices of activity chains from location-based crowdsourced data［J］．Transportation Research Part C：Emerging Technologies，2017，85：1-22.
10	王健．人类出行的第四次革命［J］．经营者（汽车商业评论），2022，657（9）：344-371.
	WANG Jian. The fourth revolution of human mobility［J］．Operator （Auto Business Review），2022，657（9）：344-371.
11	COSTA J， ADAMAKIS M， O’BRIEN W，et al ．A scoping review of children and adolescents’ active travel in Ireland［J］．International Journal of Environmental Research and Public Health，2020，17（6）：2016/1-19.
12	ALATTAR M A， COTTRILL C， BEECROFT M ．Sources and applications of emerging active travel data：a review of the Iiterature［J］．Sustainability，2021，13（13）：7006/1-17.
13	SHAKEEL K， RASHIDI T H ．Incorporating active and non-active mode preferences for departure time choice behavior［J］．Transportation Letters：the International Journal of Transportation Research，2022，14（7）：697-709.
14	宋彦李青，王竹影．城市老年人活动——出行行为特征及相关建成环境影响研究［J］．西南交通大学学报（社会科学版），2018，19（6）：77-89.
	SONG Yan li-qing， WANG Zhu-ying ．Study on the characteristics of activity-travel behavior of urban elderly and the impact of related built environment［J］．Journal of Southwest Jiaotong University （Social Sciences），2018，19（6）：77-89.
15	HATAMZADEH Y， HABIBIAN M， KHODAII A ．Walking behaviors by trip purposes［J］．Transportation Research Record，2014，2464（1）：118-125.
16	SENER I N， REEDER P R ．An integrated analysis of workers’ physically active activity and active travel choice behavior［J］．Transportation Research Part A：Policy and Practice，2014，67：381-393.
17	郭士永，李文权，陈茜，等．公交动态信息下通勤出发时间选择行为分析［J］．交通信息与安全，2014，32（3）：12-17.
	GUO Shiyong， LI Wenquan， CHEN Qian，et al ．Analysis of the choice behavior of commuting departure time under the dynamic transit information［J］．Journal of Transport Information and Safety，2014，32（3）：12-17.
18	吴苏萍，田丽君，方云飞．基于活动效用的通勤者出行方式选择研究［J］．系统科学与数学，2020，40（10）：1737-1748.
	WU Suping， TIAN Lijun， FANG Yunfei ．Study on the travel mode choice of commuters in an activity-based model［J］．Journal of Systems Science and Mathematical Sciences，2020，40（10）：1737-1748.
19	LI M， SONG G H， CHENG Y，et al ．Identification of prior factors influencing the mode choice of short distance travel［J］．Discrete Dynamics in Nature and Society，2015，2015：1-9.
20	JOU R C， KITAMURA R， WENG M C，et al ．Dynamic commuter departure time choice under uncertainty［J］．Transportation Research Part A：Policy and Practice，2008，42（5）：774-783.
21	宗刚，曾庆华，魏素豪．基于时间价值的交通出行方式选择行为研究［J］．管理工程学报，2020，34（3）：142-150.
	ZONG Gang， ZENG Qinghua， WEI Suhao ．Research on traffic mode choice behavior based on commuting travel time value［J］．Journal of Industrial Engineering and Engineering Management，2020，34（3）：142-150.
22	张介诚．居民出行时间与出行方式的联合选择研究［J］．交通与运输，2020，33（S2）：24-28.
	ZHANG Jiecheng ．Research on the joint choice of residents’ travel time and travel mode［J］．Traffic & Transportation，2020，33（S2）：24-28.
23	杨励雅，李娟．居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的交叉巢式Logit模型［J］．北京大学学报（自然科学版），2017，53（4）：722-730.
	YANG Liya， LI Juan ．Cross-nested Logit model for the joint choice of residential location，travel mode，and departure time［J］．Acta Scientiarum Naturalium Univesitatis Pekinensis，2017，53（4）：722-730.
24	HABIB K M N ．A joint discrete-continuous model considering budget constraint for the continuous part：application in joint mode and departure time choice modelling［J］．Transportmetrica A：Transport Science，2013，9（2）：149-177.
25	YANG J， WU F Z， YAN J，et al ．Charging demand analysis framework for electric vehicles considering the bounded rationality behavior of users［J］．International Journal of Electrical Power & Energy Systems，2020，119：105952/1-16.
26	GAO K， SUN L J， YANG Y，et al ．Cumulative prospect theory coupled with multi-attribute decision making for modeling travel behavior［J］．Transportation Research Part A：Policy and Practice，2021，148：1-21.
27	SUN R， LI M， WU Q ．Research on commuting travel mode choice of car owners considering return trip containing activities［J］．Sustainability，2018，10（10）：3494/1-12.
28	HOSSINGER R， ASCHAUER F， JARA-DIAZ S，et al ．A joint time-assignment and expenditure-allocation model：value of leisure and value of time assigned to travel for specific population segments［J］．Transportation，2020，47（3）：1439-1475.
29	高坤，涂辉招，李浩，等．出行者对不同交通方式行程时间可靠度和车内拥挤度的感知差异性［J］．中国公路学报，2017，30（7）：126-133.
	GAO Kun， TU Hui-zhao， LI Hao，et al ．Traveler’ perception differences in travel time reliability and crowding of mode-choice in multimodal networks［J］．China Journal of Highway and Transport，2017，30（7）：126-133.
30	SIMS D， MATTHEWS S A， BOPP M J，et al ．Predicting discordance between perceived and estimated walk and bike times among university faculty，staff，and students［J］．Transportmetrica A：Transport Science，2018，14（8）：691-705.
31	RAMEZANI S， LAATIKAINEN T， HASANZADEH K，et al ．Shopping trip mode choice of older adults：an application of activity space and hybrid choice models in understanding the effects of built environment and personal goals［J］．Transportation，2021，48（2）：505-536.
32	LADES L K， KELLY A， KELLEHER L ．Why is active travel more satisfying than motorized travel？Evidence from Dublin［J］．Transportation Research Part A：Policy and Practice，2020，136：318-333.
33	ASHALATHA R， MANJU V S， ZACHARIA A B ．Mode choice behavior of commuters in Thiruvananthapuram city［J］．Journal of Transportation Engineering，2013，139（5）：494-502.
34	BAGHERI M， MLADENOVIC M N， KOSONEN I，et al ．Analysis of potential shift to low-carbon urban travel modes：a computational framework based on high-resolution smartphone data［J］．Sustainability，2020，12（15）：5901/1-24.
35	姚恩建，李翠萍，郇宁，等．共享单车对通勤走廊出行结构的影响［J］．华南理工大学学报（自然科学版），2020，48（7）：85-92，142.
	YAO Enjian， LI Cuiping， HAO Ning，et al ．Impact of shared bicycles on the configuration of travel mode in commuting corridor［J］．Journal of South China University of Technology （Natural Science Edition），2020，48（7）：85-92，142.
36	RECK D J， MARTIN H， AXHAUSEN K W ．Mode choice，substitution patterns and environmental impacts of shared and personal micro-mobility［J］．Transportation Research Part D：Transport and Environment，2022，102：103134/1-18.
37	牛凯，罗瑞琪，齐庆祥．基于出行全过程的居民出行模式分析［J］．交通与运输，2021，37（5）：18-23.
	NIU Kai， LUO Ruiqi， QI Qingxiang ．Residents’ travel mode analysis based on the whole travel process［J］．Traffic & Transportation，2021，37（5）：18-23.
38	LI W B， KAMARGIANNI M ．Steering short-term demand for car-sharing：a mode choice and policy impact analysis by trip distance［J］．Transportation，2020，47（5）：2233-2265.
39	曾思萌，叶茂，刘英舜，等．共享单车引入后通勤者出行方式选择影响因素建模［J］．交通信息与安全，2019，37（1）：104-112.
	ZENG Simeng， YE Mao， LIU Yingshun，et al ．A model of influencing factors of travel mode selection for commuters with bike-sharing［J］．Journal of Transport Information and Safety，2019，37（1）：104-112.
40	李敏迪．车辆供给和距离效应对公共自行车借车行为影响［J］．公路交通科技，2017，34（2）：121-128.
	LI Min-di ．Effect of bike supply and distance effect on behavior borrowing public bikes［J］．Journal of Highway and Transportation Research and Development，2017，34（2）：121-128.
41	HE M W， PU L J， LIU Y，et al ．Research on nonlinear associations and interactions for short-distance travel mode choice of car users［J］．Journal of Advanced Transportation，2022，2022：1-15.
42	SAIYAD G， SRIVASTAVA M， RATHWA D ．Assessment of transit accessibility through feeder modes and its influence on feeder mode choice behavior［J］．Arabian Journal for Science and Engineering，2022，47（4）：4483-4497.
43	尹超英，邵春福，王晓全．土地利用混合度对出行方式选择的影响［J］．北京工业大学学报，2018，44（9）：1227-1232.
	YIN Chaoying， SHAO Chunfu， WANG Xiaoquan ．Influence of land use mixture on travel mode choice［J］．Journal of Beijing University of Technology，2018，44（9）：1227-1232.
44	WANG C H， CHEN N， TIAN G ．Do accessibility and clustering affect active travel behavior in Salt Lake City？［J］．Transportation Research Part D：Transport and Environment，2021，90：102655/1-11.
45	HABIB K N， HAN X， LIN W H ．Joint modelling of propensity and distance for walking-trip generation［J］．Transportmetrica A：Transport Science，2014，10（5）：420-436.
46	YANG Y C， MCANDREWS C ．Statewide analysis of individuals’ exposure to business establishments and active travel behavior［J］．Transportation Research Record，2020，2674（4）：101-113.
47	LIU S， YAMAMOTO T， YAO E ．Joint modeling of mode choice and travel distance with intra-household interactions［J］．Transportation，2023，50（5）：1527-1552.
48	CHENG J， YAN R Y， GAO Y E ．Exploring spatial heterogeneity in accessibility and transit mode choice［J］．Transportation Research Part D：Transport and Environment，2020，87（2）：102521/1-10.
49	ERMAGUN A， SAMIMI A， RASHIDI T H ．How far is too far？Providing safe and comfortable walking environments［J］．Transportation Research Record，2016，2586（1）：72-82.
50	尹超英，邵春福，王晓全，等．基于改进熵的土地利用混合度对非通勤行为的影响［J］．北京交通大学学报，2018，42（4）：92-97.
	YIN Chaoying， SHAO Chunfu， WANG Xiaoquan，et al ．Influence of land use mix on non-work travel behavior based on modified entropy index［J］．Journal of Beijing Jiaotong University，2018，42（4）：92-97.
51	DING C， WANG Y， XIE B，et al ．Understanding the role of built environment in reducing vehicle miles traveled accounting for spatial heterogeneity［J］．Sustainability，2014，6（2）：589-601.
52	董小楠，闫章存，赵怀明，等．基于时空约束的出行方式选择行为分析［J］．公路交通科技，2020，37（9）：104-112.
	DONG Xiao-nan， YAN Zhang-cun， ZHAO Huai-ming，et al ．Analysis of travel mode choice behavior based on spatial-temporal constraint［J］．Journal of Highway and Transportation Research and Development，2020，37（9）：104-112.
53	LI X F， ZHANG Y， DU M Y ．Analysis of travel decision-making for urban elderly healthcare activities under temporal and spatial constraints［J］．Sustainability，2018，10（5）：1560/1-15.
54	SCHNEIDER F， DAAMEN W， HOOGENDOORN S ．Trip chaining of bicycle and car commuters：an empirical analysis of detours to secondary activities［J］．Transportmetrica A：Transport Science，2022，18（3）：855-878.
55	LIU Y， JI Y J， LIU Q Y，et al ．Investigating electric bicycles as a travel mode choice for escorting children to school a case study in Kunming，China［J］．Transportation Research Record，2017，2634（1）：8-16.
56	JI Y J， LIU Y， LIU Q Y，et al ．How household roles influence individuals’ travel mode choice under intra-household interactions？［J］．KSCE Journal of Civil Engineering，2018，22（11）：4635-4644.

理论	模型	备选方式	城市	调查方法	文献
效用理论	二项 Logit模型	私家车、公共交通	武汉	RP调查、实地访谈	［22］
	交叉巢式 Logit模型	私家车、公共交通、自行车、步行	北京	RP调查	［23］
	离散-连续模型	私家车、公共交通、自行车、步行、其他交通	多伦多	抽样调查、旅行日记	［24］
前景理论	分段函数	私家车	台中	电话访谈	［20］
	动态流量分配模型	私家车（燃油、电动）、公共交通		实地实验	［25］
	混合 Logit模型	私家车、地铁、公交车	上海	实地访谈、 SP调查	［26］
效用理论 + 前景理论	自建模型	私家车、地铁、公交车	北京	仿真实验	［21］
效用理论 + 前景理论	基于前景理论构建的模型	私家车、公共交通	西安	仿真实验	［27］

国家/城市	备选方式	区间距离划分	文献
中国/北京	私家车、公共交通、自行车、步行	短距离：<5 km	［19］
中国/北京	私家车、公交车、地铁、共享/私人单车、步行	短距离：<5 km 中长距离：5~9 km	［35］
印度/特里凡特朗	私家车、公交车、出租车、电动三轮车、摩托车	短距离：0~5 km 中距离：5~10 km 长距离：11~20 km	［33］
瑞士/苏黎世	私家车、公共交通、（电动）自行车、步行、电动滑板车	短距离：<3 km	［36］
中国/西安	私家车、公交车、轨道交通、步行、非机动车	短距离：<8 km 中距离：8~15 km 长距离：>15 km	［37］
中国/太原	私家车、公交车、电动自行车、共享单车	短距离：<2 km 中距离：2~5 km 长距离：>5 km	［38］

约束类型	时间约束	空间约束	出行目的	调查方法	文献
能力	行程时间、活动时间	目的地、吸引力	购物	SP调查	［52］
能力	出发时间、活动时间	出行距离	通勤	实地访谈、旅行日记	［54］
耦合	出发时间、活动时间	出行距离	接送孩子	RP调查	［55］
耦合	出发时间	出行距离	接送孩子	RP调查	［56］
权利	出行时间、活动时间	出行距离、站点可达性	就诊	实地访谈、 SP调查	［53］

[1]	庄焱, 董春娇, 米雪玉, 等. 基于改进网络核密度和负二项回归的事故黑点鉴别[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2024, 52(1): 119-126.
[2]	赵小梅, 郝郭宇, 牛晓婧, 等. 不同降雨量下基于宏观基本图的边界控制策略[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2024, 52(1): 72-82.
[3]	陈小鸿, 田田甜, 张华. 城市居民活动韧性——新冠肺炎疫情期间轨道客流恢复的实证[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2023, 51(7): 109-119.
[4]	胡兴华, 陈兴辉, 汪然, 等. 随机特性下考虑碳排放的公交优先控制优化模型[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2023, 51(10): 160-170.
[5]	许伦辉, 余佳芯, 裴明阳, 等. 基于几何路网结构和强化学习的车辆重定位策略[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2023, 51(10): 99-109.
[6]	沈羽桐, 李明, 崔志勇, 等. 混合服务模式车辆资源多时段分配方法研究[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2023, 51(10): 89-98.
[7]	王昊, 谢凝. 考虑有轨电车效率的干线分段绿波协调优化模型[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2023, 51(1): 95-105.
[8]	赵建东, 朱丹, 刘佳欣. 基于时间序列分解与门控循环单元的地铁换乘客流预测 [J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(5): 22-31.
[9]	吴娇蓉谢金宏王宇沁. 公交线路运行不稳定性画像方法及其应用[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(2): 15-22.
[10]	陈小红, 胡芳. 基于可能度的交叉口信号控制区间优化模型[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(10): 29-40.
[11]	俞礼军. 具有路段容量限制的广义系统最优交通分配[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2021, 49(4): 140-148.
[12]	姚恩建卢沐阳刘宇环元凌. 考虑充电约束的电动公交区域行车计划编制[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2019, 47(9): 68-73.
[13]	刘仲波赵小辉. 基于状态判别的环形交叉口信号设置依据[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2018, 46(9): 92-98.
[14]	陈小红张协奎陈诗淼. 信号交叉口周期时长区间决策模型 [J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2018, 46(4): 44-50.
[15]	田晟许凯. 考虑异质出行者的拥挤收费路网流量演化模型[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2018, 46(11): 110-116.