传统交通规划模型以单一交通方式为对象,无法评估现阶段多模式组合出行的系统运行效益。基于BEAM(Behavior,Energy,Autonomy and Mobility)智能体仿真模型,探究居民多模式交通组合出行的动态演化及减碳治理策略的综合效益。结果表明:BEA...传统交通规划模型以单一交通方式为对象,无法评估现阶段多模式组合出行的系统运行效益。基于BEAM(Behavior,Energy,Autonomy and Mobility)智能体仿真模型,探究居民多模式交通组合出行的动态演化及减碳治理策略的综合效益。结果表明:BEAM模型能够较好地反映居民多模式交通组合出行特征,如慢行-公交多模式交通占比约25.1%,与实际出行方式分担率基本一致。同时,探究多模式交通组合出行次数及出行距离随时间的演化过程,分析多模式交通通勤出行特征。此外,计算模式转移的减碳效益:每降低1%小汽车使用比例,交通碳排放总量可降低7%,人均日碳排放量减少约0.14kg。展开更多
文摘传统交通规划模型以单一交通方式为对象,无法评估现阶段多模式组合出行的系统运行效益。基于BEAM(Behavior,Energy,Autonomy and Mobility)智能体仿真模型,探究居民多模式交通组合出行的动态演化及减碳治理策略的综合效益。结果表明:BEAM模型能够较好地反映居民多模式交通组合出行特征,如慢行-公交多模式交通占比约25.1%,与实际出行方式分担率基本一致。同时,探究多模式交通组合出行次数及出行距离随时间的演化过程,分析多模式交通通勤出行特征。此外,计算模式转移的减碳效益:每降低1%小汽车使用比例,交通碳排放总量可降低7%,人均日碳排放量减少约0.14kg。
