新冠疫情期间中国南京天气对城市出行需求影响研究

《Scientific Reports》：Examining weather impacts on urban travel demand in Nanjing, China during the COVID-19 pandemic

　　

摘要

准确表征公共交通需求的变化对于城市交通管理至关重要，尤其是当天气状况和公共卫生中断共同重塑出行模式时。利用中国南京从 2019 年 2 月到 2022 年 12 月的月度交通统计数据和天气观测数据，本研究考察了新冠肺炎疫情期间天气状况与公交车、出租车和轨道交通系统（RTS）客流量之间的关联。使用基于随机森林（RF）和沙普利可加性解释（SHAP）的解释作为探索性工具，以考察天气变量与客流量变化之间的相对关联。结果表明，RTS 仍然是南京的主导交通方式，其次是公交车和出租车，且三种方式的客流量在疫情期间初期急剧下降，随后逐渐恢复。在研究期间，气温总体上上升，而其他天气变量则呈现出不同方向的变化。尽管由 RF 和 SHAP 方法得出的重要性排名并不完全一致，但两者均将气温和降水确定为影响交通需求变化的重要天气因素。此外，疫情与交通方式结构的显著转变有关：疫情前，各方式的客流量份额相对平衡，而疫情后出租车和 RTS 占据了更大份额，公交车乘客量下降。这些发现可为适应性交通规划提供初步参考。