地铁恐怖袭击下乘客疏散交通方式调查研究

为科学地认识地铁恐怖袭击事件下乘客疏散方式决策行为,基于随机抽样调查,采集乘客疏散交通方式选择意向数据,揭示不同地铁恐怖袭击场景下乘客心理特征及疏散交通方式选择行为差异。结果表明:地铁恐怖袭击事件引发乘客恐慌,恐慌程度与性别、年龄、文化程度、月收入、是否接受恐袭安全教育和通勤距离6个因素显著相关;除常规的行程时间、出行费用等因素外,安全性是乘客进行疏散交通方式选择的首要因素;在恐怖袭击事件导致地铁网络重要站点关闭情况下,仍有部分乘客选择地铁作为疏散交通方式,且选择比例随出行距离增加而增加;恐怖袭击事件的攻击方式影响乘客疏散交通方式选择,爆炸恐怖袭击下地面公交客流分担率高于其他方式,而持刀伤人事件下地铁客流分担率最高。     

疫情背景下铁路旅客安全出行路径规划方法

为降低疫情期间旅客出行感染风险,助力科学精准的疫情防控,提出考虑实时区域感染风险的铁路旅客安全出行路径动态规划方法。首先,基于概率风险理论,将区域感染风险定义为区域疫情爆发概率和疫情影响程度的函数,考虑旅客交流强度、区域人口及流动性,评估区域感染风险;其次,综合考虑区域感染风险、旅行时间与旅行费用,运用Logit模型得到广义出行成本,将路网相邻服务节点间的广义成本作为网络边的权值,进而构建考虑旅行感染风险的铁路出行服务网络;最后,基于疫情背景下旅客出行需求与出行路径决策原则,建立以广义出行成本最低为目标的铁路旅客安全出行路径规划模型,并运用Dijkstra算法求解。以衡水至北京的路径选择为案例,将所提方法与仅考虑旅行时间、旅行费用的路径规划方法进行对比,并分析各路径方案实际客流分担率的变化。研究结果表明：基于铁路服务网络的旅客出行数据,利用所提方法可以评估疫情感染风险,且风险评估结果与实际感染人数存在显著相关性;旅行感染风险是影响旅客选择出行路径的重要因素,造成了广义出行成本显著增加,所提方法的路径规划结果与疫情期间旅客实际出行特征基本相符。