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J-GLOBAL ID：202102218471638430   整理番号：21A0164656

インドにおける旅行モード選択行動に対するCOVID-19の効果のモデル化【JST・京大機械翻訳】

Modelling the effects of COVID-19 on travel mode choice behaviour in India

著者 (5件)： Bhaduri Eeshan (Ranbir and Chitra Gupta School of Infrastructure Design and Management, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, West Bengal 721302, India) ,  Manoj B.S. (Ranbir and Chitra Gupta School of Infrastructure Design and Management, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, West Bengal 721302, India) ,  Wadud Zia (Institute for Transport Studies & School of Chemical and Process Engineering, University of Leeds, Leeds LS29JT, UK) ,  Goswami Arkopal K. (Ranbir and Chitra Gupta School of Infrastructure Design and Management, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, West Bengal 721302, India) ,  Choudhury Charisma F. (Institute for Transport Studies & School of Chemical and Process Engineering, University of Leeds, Leeds LS29JT, UK)
資料名： Transportation Research Interdisciplinary Perspectives  (Transportation Research Interdisciplinary Perspectives)
巻： 8  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5546A  ISSN： 2590-1982  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19パンデミックは,世界中の活動パターンと旅行行動の前例のない変化をもたらした。これらの行動変化のいくつかは,政府(例えば,完全または部分的ロックダウン)によって課せられた制限的対策に応答し,一方,他は,自身の安全性および/または,拡散を遅くする(例えば,ロックダウンの先行および続く期間)の,その認識によって駆動される。旅行行動は,人々が非常に限られた選択を持つと予測するために非常に直接的であるが,制限的対策がない場合の行動変化を予測することは,より挑戦的である。これまでの限られた研究は,異なる国の異なる社会人口学的グループが,異なる方法でCOVID-19に応じて旅行行動を変化させてきたことを示した。しかし,今までの研究では,(a)地球規模の南の文脈における旅行行動の変化を研究し,または(b)関連する不均一性を定量化するために,輸送モード利用と旅行者特性における変化間の関係をモデル化した。本論文では,インド(2020年3月)のCOVID-19拡大の初期段階におけるモード固有トリップ頻度に対する旅行者の社会-人口統計特性の影響を定量化する数学モデルを開発することにより,これらの2つのギャップに取り組んだ。オンライン調査に参加した498人の回答者から収集された一次データを,この点で多重離散選択極値(MDCEV)モデルを推定するために使用した。結果は,a)事前COVIDモードを用いて継続する有意な慣性と,b)共有されたもの(例えばバスと乗り返りオプション)からの仮想(例えば,家庭,オンラインショッピングなど)と私的モード(例えば自動車,オートバイ)へシフトする高い傾向を示す。慣性の程度は,トリップ目的(推奨と離散化)とトリップ長さによって変化した。結果はまた,回答者の年齢,収入および労働状態に基づく有意な不均一性を示した。調査結果は,インドの計画者と政策決定者にとって,また,モード特有の需要レベルをより良く予測し,次に,類似の破壊の間のより良い投資と運転決定を作って,世界の南部の他の国と同様に,直接役立つであろう。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動車 ,  オートバイ ,  数学モデル ,  トリップ ,  *旅行 ,  インド ,  多重化 ,  *モード選択 ,  不均一性
準シソーラス用語： 選択行動 ,  人口統計学 ,  オンラインショッピング ,  離散化 ,  旅行者 ,  行動変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  流行 ,  モード選択 ,  トリップ頻度 ,  インド

分類 (2件)： 都市交通  (TA01020W) ,  運輸交通・サービス一般  (TA01010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： インド ,  旅行 ,  モード選択 ,  行動 ,  COVID-19 ,  モデル化