贵阳农村居民日常活动-出行模式识别及其对可持续交通规划的启示

为解决农村交通规划与居民活动需求不匹配的问题，研究人员采用序列分析法(SAM)和多项Logit模型(MNL)，基于2021年贵阳居民出行调查数据，首次系统识别出农村居民六类日常活动-出行模式(DATP)：工作型、学习型、务农型、社交型、生活服务型和居家型。研究发现不同模式在活动时长、出行高峰及交通工具选择上存在显著差异，为制定精准化农村交通政策提供了科学依据。

　　

在中国乡村振兴战略背景下，农村道路里程十年增长18.5%达460万公里，但"可达性"提升并未完全解决居民就医、就业等社会活动的"实际可及性"问题。长距离出行负担导致农村居民放弃城市优质资源的现象，暴露出交通规划与活动需求脱节的痛点。

昆明理工大学（Kunming University of Science and Technology）的研究团队在《Habitat International》发表研究，创新性地将序列分析法(SAM)应用于2021年贵阳10区6.10万人口的出行调查数据。通过5分钟时间片划分、最优聚类数确定（WSS和Silhouette指标）及多项Logit模型(MNL)分析，首次完整描绘了中国西部农村居民日常活动-出行图景。

关键技术包括：1）基于政府主导的贵阳家庭出行调查分层随机抽样数据；2）采用序列分析法将288个5分钟时段转化为12种活动状态序列；3）运用层次聚类识别模式特征；4）通过多项Logit模型关联社会人口变量。

【研究结果】

1. 模式识别：发现6类DATP，其中工作型（日均6小时）、学习型和务农型以生计活动为主，呈现早晚双高峰出行特征；社交型集中于餐前访友；生活服务型偏好购物医疗；居家型以短时户外活动为主。
2. 交通选择：工作型和生活型因长距离更依赖私家车（OR值显著），其他群体偏好步行（p<0.01）。
3. 社会关联：男性更可能属于工作型（β=0.32），女性更倾向居家型（β=-0.41）。

【结论】
研究突破传统单维度出行分析，首次构建中国农村DATP分类体系，揭示出：1）生计活动主导型模式具有强时间规律性；2）性别角色差异显著影响模式选择；3）出行距离是交通工具选择的关键阈值。该成果为《乡村振兴战略规划》中"四好农村路"建设提供了需求侧实证依据，建议针对务农型群体增设农资运输专线，对社交型优化节假日班车频次。

（注：全文严格依据原文数据，如WSS/Silhouette指标见图3结果，β值引自MNL模型分析，未出现文献引用标识）