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J-GLOBAL ID：202202231685262325   整理番号：22A0929468

中国,上海におけるCOVID-19大流行中の都市道路混雑の時空間解析【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal analysis of urban road congestion during and post COVID-19 pandemic in Shanghai, China

著者 (5件)： Xu Pengfei (Urban Mobility Institute, Tongji University, 4800 Cao’an Road, Shanghai 201804, China) ,  Li Weifeng (Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, College of Transportation Engineering, Tongji University, 4800 Cao’an Road, Shanghai 201804, China) ,  Hu Xianbiao (Department of Civil, Architectural and Environmental Engineering Missouri University of Science and Technology, Rolla, MO 65409, USA) ,  Wu Hangbin (Associate Professor, Urban Mobility Institute, Tongji University, College of Surveying and Geoinfomatics, Tongji University, 1239 Siping Road, Shanghai 200092, China) ,  Li Jian (Associate Professor, Urban Mobility Institute, Tongji University, College of Transportation Engineering, Tongji University, 4800 Cao’an Road, Shanghai 201804, China)
資料名： Transportation Research Interdisciplinary Perspectives  (Transportation Research Interdisciplinary Perspectives)
巻： 13  ページ： Null  発行年： 2022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： コロナウイルス病2019(COVID-19)は,数十年における最も重大な世界的な健康危機の1つになっており,ヒト移動性に多大な影響を及ぼす。多くの住民は,流行中と後の旅行行動を変化させ,特に,彼らの所有車両を動かすために選んだ公共交通利用者の特定の割合に対して,その旅行行動を変化させた。したがって,都市道路混雑は悪くなり,時空間混雑パターンは著しく変化した。流行中の都市道路混雑の時空間不均一性を理解することは,移動性管理に不可欠である。本研究では,中国の上海における都市道路混雑の時空間不均一性を調査するために,分析フレームワークを提案した。最初に,各交通分析ゾーン(TAZ)における平均速度行列を計算し,時空間不均一性変動特徴を抽出した。第二に,各TAZの不均一成分を,ロバスト主成分分析(RPCA)を用いて,全体の交通特性から抽出した。第3に,クラスタ分析を用いて,不均一交通特性の時空間分布を説明した。最後に,これらの特性の変動特性を,反復累積和(ICSS)によって分析した。事例研究結果は,都市道路交通状態発展が複雑であり,長期流行の間,異なる区域と期間において著しく変化したことを示唆した。郊外地域と比較して,都市中央地域における交通条件は,パンデミックおよび他のイベントに対して,より影響を受けやすい。いくつかの地域では,不均一成分は,他のものによって,作業日と休日に関して反対の特性を示した。異なる領域の状態変化の重要な時間ノードは,共通性と個体性を持っている。提案した解析フレームワークと経験的結果は,COVID-19パンデミックの中と後の都市道路輸送システムの政策意思決定に寄与する。Copyright 2022 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： 意思決定 ,  *道路 ,  道路交通 ,  旅行 ,  *都市 ,  ヒト ,  公共輸送 ,  交通システム ,  都市郊外 ,  クラスタ分析 ,  事例研究 ,  *交通混雑 ,  主成分分析 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 健康リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19パンデミック ,  モビリティ挙動 ,  ロバストな主成分分析 ,  正方形の反復累積和 ,  時空不均一性

分類 (3件)： 道路輸送・サービス一般  (TB01010O) ,  交通調査  (TB01031B) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  上海 ,  COVID-19大流行 ,  都市 ,  道路混雑 ,  時空間解析