机动弹性Ridesourced需求差异：一个多层次伊利诺伊州芝加哥的邻里效应分析

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收藏 2022-04-16

摘要翻译：
机动性弹性是指个体在交通系统受到意外干扰的情况下仍能完成预期旅行的能力。新的按需移动选择（如ridesourcing服务）填补移动中不可预测的空白的潜力是一个尚未被充分利用的适应能力来源。通过对新发布的ridesourcing数据应用自然实验方法，通过分析在种族和经济多样化的芝加哥市意外的轨道交通服务中断期间ridesourcing使用的变化，我们研究了在交通系统突然受到冲击时按需移动性填补空白作用的变化。使用多级混合模型，我们不仅控制中断发生的直接站属性，而且在三级结构中控制社区区域和城市象限的更广泛背景。因此，除了控制车站水平影响之外，未观察到的跨街区的可变性可以与诸如公交乘客或居民的社会经济地位等因素的差异相关联。我们的研究发现，在轨道交通中断期间，个体使用ridesourcing作为一种填补间隙的机制，但在不同的情境和位置背景下存在很大的差异。具体地说，我们的结果显示，在工作日、非节假日和更严重的干扰期间，以及在白人居民和过境通勤者比例较高的社区地区，以及在城市更富裕的北部，交通干扰响应型骑车出行的增加更大。这些发现指出了新的见解，对ridesourcing如何通过在中断期间提供额外的能力来补充现有的交通网络具有深远的影响，但似乎没有给低收入的有色人种社区带来公平的填补空白的好处，这些社区通常有更有限的流动选择。
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英文标题：
《Disparities in ridesourcing demand for mobility resilience: A multilevel
  analysis of neighborhood effects in Chicago, Illinois》
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作者：
Elisa Borowski and Jason Soria and Joseph Schofer and Amanda
  Stathopoulos
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最新提交年份：
2020
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分类信息：

一级分类：Physics 物理学
二级分类：Physics and Society 物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Economics 经济学
二级分类：General Economics 一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Economics 经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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一级分类：Statistics 统计学
二级分类：Applications 应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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英文摘要：
  Mobility resilience refers to the ability of individuals to complete their desired travel despite unplanned disruptions to the transportation system. The potential of new on-demand mobility options, such as ridesourcing services, to fill unpredicted gaps in mobility is an underexplored source of adaptive capacity. Applying a natural experiment approach to newly released ridesourcing data, we examine variation in the gap-filling role of on-demand mobility during sudden shocks to a transportation system by analyzing the change in use of ridesourcing during unexpected rail transit service disruptions across the racially and economically diverse city of Chicago. Using a multilevel mixed model, we control not only for the immediate station attributes where the disruption occurs, but also for the broader context of the community area and city quadrant in a three-level structure. Thereby the unobserved variability across neighborhoods can be associated with differences in factors such as transit ridership, or socio-economic status of residents, in addition to controlling for station level effects. Our findings reveal that individuals use ridesourcing as a gap-filling mechanism during rail transit disruptions, but there is strong variation across situational and locational contexts. Specifically, our results show larger increases in transit disruption responsive ridesourcing during weekdays, nonholidays, and more severe disruptions, as well as in community areas that have higher percentages of White residents and transit commuters, and on the more affluent northside of the city. These findings point to new insights with far-reaching implications on how ridesourcing complements existing transport networks by providing added capacity during disruptions but does not appear to bring equitable gap-filling benefits to low-income communities of color that typically have more limited mobility options.
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kedemingshi

2022-4-16 10:32:00

提交给交通研究部分，交通弹性需求中的差异：芝加哥，伊利诺伊州博罗夫斯基博士候选人西北大学土木和环境工程系，技术学院，2145谢里登路，埃文斯顿，伊利诺伊州60208美国伊利诺伊州60208美国伊利诺伊州60208美国伊利诺伊州60208美国伊利诺伊州60208美国伊利诺伊州60208美国伊利诺伊州60208美国伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州埃文斯顿谢里登路2145号西北大学理工学院土木与环境工程系助理教授*（对应作者）60208 USAA-Stathopoulos@Northwestern.Edubor奥夫斯基等人。2AbstractMobility Resility指的是个体在不考虑交通系统意外中断的情况下完成预期旅行的能力。新的按需移动选项（如ridesourcing服务）填补移动方面不可预测的空白的潜力是一个未被充分利用的适应能力来源。此外，按需交通提供的移动弹性改善是否在城市地区公平分布仍不清楚。对新发布的ridesourcing数据应用自然实验方法，通过分析在种族和经济多样化的芝加哥市意外轨道交通服务中断期间ridesourcing使用的变化，我们研究了在交通系统突然冲击期间按需移动填补空白作用的变化。通过采用多级混合模型，我们不仅控制中断发生的直接站属性，但是对于三级结构中的社区和城市象限的更广泛背景来说。因此，社区之间未观察到的可变性可能与交通出行等非因素的差异有关，或者居民的社会经济地位，除了控制车站水平的影响之外。我们的发现表明，在轨道交通中断期间，个人将乘车作为一种填补缺口的机制，但在不同的情况和位置背景下有很大的差异。具体来说，我们的结果显示，在工作日、非节假日和更严重的中断期间，以及在白人居民和公交通勤者比例较高的社区地区，以及在城市更富裕的北部，对交通中断响应的乘车率会有更大的增加。这些发现指出了新的见解，对RideSourcing如何通过在中断情况下提供额外的容量来补充现有的交通网络具有深远的影响，但似乎没有给低收入的有色人种社区带来公平的填补空白的好处，这些社区通常有更有限的流动性选择。我们通过流动性公平的视角来探讨适应性流动性中观察到的趋势的重要性，并讨论在快速发展的城市流动性背景下解决这一广泛现象的政策建议。关键词：出行、交通中断、多水平（随机效应）混合拦截模型、自然实验、公平、弹性Borowski等。31.意外的交通中断、事故造成的服务中断、基础设施故障和乘客痛苦是城市交通系统中常见的情况。

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能者818

2022-4-16 10:32:07

骑手的愿望通常是继续他们的旅程，按时完成--在旅行中保持弹性。目前骑车服务的增长通过填补交通运营中不可预测的空白，为城市交通弹性提供了一个新的机会。在这项研究中，我们考察了RideSourcing通过补充传统服务来增强对中断的适应性移动性的作用（Reggiani et al.，2015)。具体来说，我们研究了这类弹性空间的变化。我们分析了芝加哥市机动弹性的公平性。值得注意的是，芝加哥是美国第二大交通网络的所在地，芝加哥交通管理局(CTA)每月为350万乘客(CTA，2020a)提供近1600万次铁路服务(CTA，2020b)。虽然获得基本资源的不平等在美国许多城市很常见，但芝加哥与历史上僵化的、空间界定的、经常与种族有关的社会和经济不平等作斗争。例如，芝加哥白人家庭和小家庭之间的收入差距比全国范围内的收入差距更大(Asante-Muhammed，2017)。城市流动系统通常要应对多层次的不公平流动投资和服务准入，这些投资和服务准入决定了不同人口群体的服务质量。芝加哥市在服务层面上受到城市流动不平等的影响（例如，低移动性覆盖范围），以及低收入社区的不成比例的影响（例如，缺乏行人友好的基础设施或有偏见的治安）(Krapp，2020)。要理解流动系统如何为不同的社区成员服务，就必须理解交通系统中各种模式之间的相互作用。一方面，PublicTranst解决了那些行动不便的人的运输需求，这意味着运输中的任何中断都可能不成比例地影响资源不足的有色人种社区。另一方面，按需移动服务可以提供扩展的灵活移动性，尽管有证据表明，在使用与空间和社会人口多样性相关的ridesourcing方面存在差异（Soria et al.，2020)。这导致当地规划机构CMAP强调有必要研究新移动技术的潜在好处和陷阱，如ridesourcing，在无障碍性、负担得起的移动性和当地生活质量方面(CMAP，2018)。当分析交通中断期间ridesourcing服务的替代时，我们对移动性现有差异的认识回避了一个基本问题：这种中断是可恢复的吗？也就是说，资源不足的公交乘客是否与其他乘客一样，从基于出行的移动弹性中受益？在这个项目中，我们采用自然实验的方法，系统地识别一年中主要的交通中断，并将它们与来自芝加哥市的大规模时空旅行数据进行匹配。然后，我们开发amultilevel模型(MLM)来检验在交通中断期间乘坐需求激增的程度，提供自适应乘坐反应的证据。多层结构是为考虑城市中自发流动性弹性的变化而量身定制的，并探索它是否是由于邻里差异而发生的。为了研究公交乘客的这种潜在适应策略，我们将计划外铁路运输中断期间的出行需求与基线需求进行了比较，同时也控制了一天中的时间、一周中的一天和位置。本研究的主要贡献在于它提供了以下见解：（1）在芝加哥的交通中断期间，出行是否被用作填补空白的运输模式，(2)是否itsBorowski等人。

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能者818

2022-4-16 10:32:13

4根据种族和经济环境，用于此目的的利用率在整个城市中公平分布，以及（3）在中断期间，骑车需求的变化是否归因于站级、社区级或象限级的上下文。我们的发现提供了明显的局部性站级影响的证据，如中断的时间。重要的是，我们还发现，在观测到的基于中断的ridesourcing替代中，车站所在的社区区域负责大部分的变化。具体而言，种族构成和交通通勤率与上述车站水平因素存在显著的交互作用。这些见解有助于更好地理解骑手如何应对不同社区的中断。在实践方面，我们讨论了我们的研究结果如何为运输机构提供更公平的通信策略，以及如何与私人按需移动服务运营商建立潜在的合作伙伴关系，将移动视为一种无服务的运输模式。文献回顾2.1.交通中断的影响滞留中断可能是长期的或计划外的，其影响可能导致骑手转向传统模式（如小汽车和公共汽车）或按需移动（如自行车和自行车）。过去十年来，人们广泛研究了长期过境中断对运输行为的影响（Marsden and Docherty，2013年；Pnevmatikou et al.，2015年；Puet al.，2017年；van Exel and Rietveld，2001年；Zhu et al.，2017)。长期的交通线路关闭可能会延长几个月，为乘客提供时间来调整他们的行为，包括出发时间、路线和模式，暂时或永久。通常在长期中断期间，如阿斯特兰西特罢工，大多数旅行者会转向汽车（van Exel and Rietveld，2001；Zhu et al.，2017)。这可能是可用资源的一个函数，因为那些在交通中断期间不太可能乘坐汽车旅行的人包括低收入个人、妇女和工作时间表可反射的个人（Pnevmatikou et al.，2015)。在长期交通中断期间的模式转换行为不仅取决于社会人口统计，还取决于周围环境，如发生这种行为的城市。华盛顿特区的长期轨道交通中断与公共汽车乘客量的增加有关（Pu等，2017)，尤其是在低收入人群中（Zhu等，2017)。相比之下，对芝加哥铁路乘客的智能卡数据的分析表明，大多数乘客在计划维护期间继续使用铁路，其中一小部分转向公共汽车(Mojica2008)。此外，长期运输中断的影响导致欧洲和美国的运输乘客数量永久下降（van Exel and Rietveld，2001；Zhu et al.，2017)。类似地，在芝加哥，轨道运营的长时间中断导致估计3.9%的骑手放弃运输(Mojica，2008)。在少数几个考虑随需应变机动性的长期运输中断研究案例中，重点主要放在自行车上。研究结果显示，在交通罢工或维护项目期间，骑自行车需求暂时增加，表明按需运输的能力增加了机动性弹性（Fuller et al.，2012；Kaviti et al.，2018；Pu et al.，2017；Saberi et al.，2018)。与关于计划中的长期交通中断的大量研究相比，关于计划外的短期事件的研究很少（Sun et al.，2016)。然而，最近，研究已经开始考虑公交用户在应对unplannedBorowski等人的出行中的作用。5服务中断（Rahimi et al.，2020年）。

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mingdashike22

2022-4-16 10:32:19

一项基于调查的研究是第一批研究芝加哥非计划服务中断期间公交乘客行为的研究之一，研究了乘客会取消行程、改变目的地或将模式改为班车、乘车、出租车、个人车辆或拼车（Rahimi et al.，2020)。研究发现，在交通中断期间转向骑行的人往往是千禧一代，受教育程度更高，有智能手机，或者有过骑行经验（Rahimi等人，2020)。在这项基于调查的研究中，种族没有被发现是假设交通中断的重要因素。虽然早期的工作揭示了自行车旅行在长期交通中断期间作为填补空白机制的作用，但到目前为止，骑行只是作为假设的非计划交通中断场景的模式适应策略进行了研究。目前的研究是第一个使用自然实验来检查无计划的短期交通中断的影响的研究之一，包括芝加哥市骑行的使用。我们认为，研究非规划的交通中断可以提高对适应战略的理解，这些战略可以取代固定运输服务的需求移动性。在此，我们开发了一个MLM模型来检验由于交通中断导致的骑车需求激增的动机。更重要的是，我们分析了RideSourcing填补空白使用中的差异，特别是与种族构成有关的差异，并比较了干扰源和更广泛的社区层面背景，以解释这种观察到的差异。按需移动使用和公平性由于残疾人、低收入历史上被边缘化的社区、农村人口、银行不足的家庭和没有智能手机的个人在按需移动方面的机会有限，ridesourcing商业模式被指控建立在特权接入的基础上（Daus ESQ.，2016)。研究一致表明，ridesourcing用户通常是年轻、男性、收入较高（Zhang and Zhang,2018)、受过高等教育的全职员工（Shamshiripour et al.，2020)，每户拥有的车辆较少，住得离中转站更近（Deka and Fei，2019)。同样，以前在西雅图运营的专注于通勤的万宝服务的用户主要是白人、男性、高学历、高收入和千禧一代（刘易斯和麦肯齐，2017)。其他的工作强调了根据收入细分和服务质量因素对已宣布的海凌公交替代的矛盾发现（Gehrke et al.，2018)。最近基于大规模旅行数据和实验的工作揭示了更多的聚合需求洞察。在芝加哥，在人口和就业密度、土地使用多样性、家庭收入、过境通勤者百分比和零车辆家庭百分比较高的地区，可以观察到更大的骑行使用率（Ghaffar等人，2020)。在西雅图，少数族裔比例较高的地区在调整收入差异后，晚上等待骑车服务的时间更长（休斯和麦肯齐，2016)；在纽约，骑车在低收入地区被发现不太常见（Jin等人，2019)。此外，在波士顿和西雅图的骑车实践中发现了种族和性别歧视的证据（Ge等人，2016)。尽管一个较小的研究机构缺乏一些城市更公平的旅行实践的证据，如西雅图平均收入较高的地区的等待时间更长（Hughes and Mackenzie，2016)或洛杉矶低收入社区每月一次旅行的频率更高，同时控制住宅位置(Brown，2019b)，但旅行不公平仍然是许多城市和许多群体需要解决的问题。

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mingdashike22

2022-4-16 10:32:25

此外，调查结果表明，Borowski等人种族歧视。6在出租车中反对骑手可能比骑车更糟糕(Brown，2019a)，但仍然没有构成骑车总体公平的证据。就自行车而言，芝加哥有着四面楚歌的社会经济隔离历史，导致了截然不同的日常使用模式。比尔等人。（2018）显示，即使在控制了车站使用期和密度后，在Southfluent southside Divvy摄入量也较低。对新发布的芝加哥骑行数据的早期调查表明，在该市更富裕的北部和中部象限，骑行活动也有类似的集中（Soria等人，2020)。这种需求流动使用和公平的背景有助于我们对揭示的替代行为的变量选择和解释，因为它与车站、社区地区和城市象限水平的社会人口统计学有关。这一观点为文献提供了宝贵的贡献，因为传统上对运输复原力的公平方面的研究不足（Mattssonand Jenelius，2015)。数据说明3.1.芝加哥交通中断数据表1中列出的58起芝加哥交通管理局轨道交通中断是在2018年11月至2019年10月期间使用GoogleNews搜索短语“CTA中断”确定的。我们过滤了一些情况，使其只包括显著的中断（即至少持续一个小时）。事件特定变量包括位置（就城市侧、象限、社区区域和车站而言）、受影响的其他车站数量、中断原因、中断持续时间、班车部署、外部气温、工作日状态、假日状态、高峰时间状态、深夜状态以及原因是医疗紧急情况(CTA，2019)。3.2。芝加哥ridesourcing数据本研究中使用的ridesourcing数据来自芝加哥市数据门户（芝加哥数据门户，2019)。数据集中的交通网络公司包括优步、Lyft和Via。整个数据集包括2018年11月至2019年10月期间超过1.52亿次旅行。我们在本研究中分析的变量是旅行开始日期和时间，旅行英里，拾取社区面积，拾取人口普查范围。ridesourcing tripdata与确定的运输中断天数和可比基线操作相匹配。每次骑车旅行的起始位置由人口普查区或社区地区确定，如果该位置在中断的中转站半径0.25英里内，该旅行将包括在分析中。这一经常使用的步行估计（Younes et al.，2019；Zhao et al.，2003)用于说明在前往或离开受影响的中转站的路上骑车的骑手，或者远离受影响的车站周围的潜在人群以方便灌溉司机接车的骑手。为了生成一个强有力的四天ridesourcing需求基线，中断时间期间的行程计数在一周的同一天和一天的时间内被平均为事件前两周和后两周的中断。这假设从交通到乘车的模式转换行为通常不会持续超过两周，意外的交通中断平均持续2.5小时。虽然这可能是一个保守的估计，但它避免了车站可达性和季节性变化相混淆的风险。73.3.芝加哥社区区域数据芝加哥市被划分为77个社区区域，这些区域可以在城市的象限或扇区中进一步聚合：中部、北部、西部和南部。

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nandehutu2022

2022-4-16 10:32:31

根据美国社区调查（U.S.community Survey）的五年估计，我们在分析中包括的社区地区变量包括汽车站数量、公共汽车站数量、车站乘客数量、人口密度、面积、机场存在、总人口、家庭收入中位数、零车辆家庭的百分比、乘坐交通工具的通勤者的百分比，以及自我认定为西班牙裔或拉丁裔、白人非西班牙裔、黑人非西班牙裔、亚洲非西班牙裔或任何其他种族和族裔类别的居民的百分比。人口普查局，2017)，并由芝加哥交通局(CTA，2019)、芝加哥大都会规划局(CMAP，2019)和Divvy(Divvy，2020年）报告。没有关于transitand ridesourcing骑手的社会人口数据，因此使用了周围地理区域的社会经济特征。无花果。1(a)描述了28个交通中断的位置、受影响的车站、社区区域和象限边界，以及社区区域的空间分布(b)家庭收入中位数、(c)有色人种百分比、(d)过境通勤者百分比、(e)人口密度、(f)2019年交通网络公司总行程和(g)活跃模式通勤者百分比。图1中的地图证实了城市中部（f和g）对骑车和积极流动通勤的需求狭隘地集中，北部象限（e和d）的人口和交通通勤的集中，以及与大多数非白人种族崩溃（b和c）相比，收入热图基本相反。表1从2018年11月到2019.10芝加哥28次计划外交通中断。8Borowski等人。9图。1.(a)芝加哥地图，显示轨道交通线路和与社区区域和象限边界有关的破坏事件。Insert表示环路中央商务区。Heatmapsindicated(b)家庭收入中位数，(c)有色人种的百分比，(d)%通过过境通勤，(e)人口密度，(f)交通网络公司2019年出行总次数，以及(g)%通过活跃方式通勤的空间分布。建模方法4.1.Multilevel mixed(MLM)建模旨在正确地解释数据的分层嵌套和不同层次上发生的影响(Goldstein，2003；Julian，2001；Wampold andSerlin，2000）。MLM模型提供了一种分析数据集的机制，其中观测数据（在本例中是台站中断）嵌套在高阶空间上下文中，如邻域。过去，MLM或分层模型被用来表示个人网络中社会关系的结构（Carrasco and Miller，2009)、自行车共享出行中的时间变化（El-Assi et al.，2017)以及始发站-目的地站对之间的交通需求（Iseki et al.，2018)。我们使用多水平回归分析来识别车站水平、社区地区水平和城市象限水平与交通中断期间出行需求的系统变化相关的因素。因此，我们可以在数据层次的每一层检查解释变量，并在这样做时控制社区区域对车站乘车量变化的影响。使用多层结构的优点是能够估计结果的可变性，这些可变性可以归因于邻域（例如，社区区域）的影响，而不是仅仅归因于单个车站的影响。通过在适当的水平上仔细地控制变量包含，该模型考虑了同一组（即给定的社区区域）内观测之间的相关性，这与组间的相关性不同（Jones and Duncan，1996)。

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何人来此

2022-4-16 10:32:37

相反，标准化水平的回归模型将忽略群体水平的区别（例如，不同社区的不同通勤模式）和群体水平的相关性（例如，同一社区中车站之间与乘客收入水平有关的相似使用模式）。考虑MLM模型的一个有用的方法是将其作为一个位于两个建模极端之间的结构，这两个极端是众所周知的：完全池化和完全非池化规范（Gelman and Hill,2007）。Fully pooled模型将组级变量视为个体变量，从而忽略了grouplevel的区别。相反的极端，一个完全非池模型，断言组是完全不同的，它们不能在同一个模型中关联。MLM模型通过建立个体水平的固定效应和对这些效应的分布假设，在完全区分群体和完全忽略群体水平效应之间提供了一种承诺。为了解决由运输中断引发的交通涌潮的研究问题，我们不仅对中断发生的直接站属性（水平1）进行了研究，还对社区区域（水平2）和象限（水平3）在三级结构中的因素进行了研究。无花果。2展示了分层的三层模型框架。因变量是与中断前两周和中断后两周的基线需求相比较的RideSourcing旅行次数（即单个站的观测）。根据Mojica(2008)和Pu Etal，与中断原因、背景和时间相关的协变量作为解释变量被包括在这一级别。（2017年）。我们进一步研究了车站是否嵌套在社区区域内的事实，Borowski等人。10和主要象限在Ridesource需求转移中发挥作用。由于旅行者的组成和其他方式的可用性不同，一次比较中断可能会产生不同的方式转移影响，这取决于它位于哪里。具体地说，更广泛的背景是通过包括在社区一级衡量的社会人口学和流动性因素来控制的，这些因素反过来又汇总到象限分析水平。值得注意的是，由于我们测量的干扰来自自然实验，我们无法完全控制群落区域内和群落区域之间的所有因素组合。因此，我们在每个较低嵌套的群体水平上包括随机拦截效应，以划分对依赖变量的不可解释的变异性影响。2.TransitDisruptions引起的ridesourcing移动的多级混合模型框架。站中断嵌套在社区区域内，社区区域又嵌套在Inquadrants中。在概念上，该模型可以表述为不同层次上的回归方程，其中每个组级系数都有自己的回归方程。继Gill和Womack(2013)之后，在EQ中定义了一般的三级结构。1如：！“#$%&\'#$(&)#$*)”#$(+“#$(1)其中i代表车站，j代表社区面积，k代表象限。&\'#$是测量平均交通出行使用量（定义在等式2中）的（随机）截距，*)”#$是apredictor，如在车站一级测量的平均每日交通出行使用量，而&)#$是描述车站变量和交通出行需求变化之间关系的（随机）斜率（定义在等式3中）。

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kedemingshi

2022-4-16 10:32:43

错误项+“#$与车站级别的影响有关。克莱维尔1：车站因素中断类型紧急情况[医疗]中断来源[同一车站]持续时间穿梭部署一天[晚上10点后，人力资源峰值]周结束时天气[冰冻，温度]当地汽车站#divvy车站#社会人口统计数据/人口密度/持久性有机污染物。大小%白色%零车辆HH%交通通勤者级别2：社区区域因素级别3：城市象限因素与级别2相同，在象限水平上聚合因变量：转向交通出行（与基线需求相比）跨级别交互作用Borowski等人。11通过在模型中包括2级和3级解释变量，我们揭示了上下文级效应。也就是说，我们考虑了由于社区区域或城市象限水平因素在站级系数中的变异性。第2级包括将影响该地区所有站点的社区面积水平汇总的变量。这可以被视为等同于教师对学生教育表现的影响，这种影响有别于他们个人因素的影响，也有别于更多的学校层面的影响。下标jk表示不同的社区地区影响。有编号的下标，第一个表示截距（0）或斜率(1)，而第二个下标表示独立变量。在第2级，一般的回归方程定义为:&\'#$%,\'\'$(，\')$*-#$(.\'#$(2)&)#$%，\'$(，))$*-#$(.)#$(3)其中随机截距&\'#$是社区中跨站点的ridesourcing需求激增的大平均值的函数（定义在下面的EQ中）。4）.由*-#$表示的对此averageintercept的偏离是社区级预测器，\')$表示社区级预测器的随机slope(eq。5)，而。\'#$是与假设具有多元正态分布的社区相关联的唯一效应。随机斜率&)#$是表示站点级别预测器的平均效果的函数（即所有站点上的斜率(eq，eq，eq，eq，eq，eq，eq，eq，eq，eq，)。6））。在台站预测器上与斜率的偏离（即随机效应）由，))$系数(eq)表示。7）对于只使用随机截距的模型（如目前的情况），这将被删除。在第3级，变量因象限而异，并适用于所有个别病例和分配给该组的社区区域。因此，它们包含与ijk或JK相对的下标k。在第3级，拦截和斜率的单独回归方程定义为:，\'$%/\'(/0*1$(.\'$(4),\')$%/-2(/3*1$(.\')$(5),）\'$%/)(/4*1$(.)\'$(6),))$%/1(/5*1$(.))$(7)，其中/\'是所有单个案例共享的拦截，/)，/和/1是主要影响，/0，/3和/4是双向交互，/5是三向交互。在我们特定的建模中，三级层次结构的结果变量！“#$被定义为比基线乘客量的变化。经过规范测试，最终模型采用EQ中所示的格式。8-16。该模型包括一个随机截取&\'#$和两个主要影响(676897:；<=！“#$和>？=@897.a”#$)，在第1级，如EQ所示。8.第2级引入上下文变量，用于通过跨级交互来解释ridesourcing需求的可变性。也就是说，现在我们显式地对截距和斜率建模，并包括一级和二级独立变量相互作用来描述截距的变化。等式9-11显示了随机拦截\'\'$和跨级交互项(>?AB？6C8D9；C？#$E>？=@897.a“#$and>？AB？6C8CA=6F；C#$E<；FA.>C；768F7.AB？”#$GHLevel 2还指定了&)#$和&-#$,它们表示参数的斜率，\'$和，-\'$。Level 3包括随机拦截/\'和Borowski et al.12one象限级交互(67AC98I.=<$E F9.cc:？“#$)，它们被发现会产生RideSourcing（等式）的可变性。

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mingdashike22

2022-4-16 10:32:50

12)，其余参数/）和/表示固定斜率系数。扰动参数包括在社区。\'#$和象限水平。\'\'$(eq)。1515）。重要的是要注意，除了Station-LevelEquations已经解释的变化之外，跨级别交互还解释了ridesourcing需求变化的大量变化。级别1模型！“#$%&\'#$(&\')$JKLK8MLN”OPQ2676897:；<=！2“#$2(2&RSP$8MLTU>？=@897.A2”#$2>？=@897.一个“#$(+”#$(8)级别2模型：随机拦截和跨级别交互&\'#$%，\'\'$(，\')$2*RSUVSKW2XM“WSJ#$E*RSP$YMLTU J”#$(，\')-J2*RSUVSKWZ[\\]^_ZJ#$E*O“`UTRW”LK8`LTUVS“#$(.\'#$(9)&)#$%，)\'$(10)&-#$%，-\'$(11)3级模型：随机拦截和跨级交互，\'$%/\'(/aluwmbMTW W NS67AC98I.=<$E F9.cc:？”#$(.\'$(12)，)\'$%/)(13)，-\'$%/(14).\'#$2C2DEFJ gOG(15).\'$2C2DEFJ gSG(16)5。结果5.1.描述性结果5.1.1。在中断期间ridesourcing需求激增的邻域差异描述性分析表明，在没有通知的交通线路中断后，ridesourcing的使用确实会出现显著的激增，如图1所示。3(a).这描绘了12月的一个星期一早上高峰时间，贝尔蒙特站（中断的来源）湖景的一个高影响的北侧案例。混乱的原因是一列火车撞了一个人。作为参考，此时间段和位置的基准ridesourcing需求是807次。中断与ridesourcing请求的显著激增相关，总计2883次，对应于257%的增长（中断与基线均值的t检验的P值为0.00001）。然而，整个城市的骑马适应并不统一。一个不同的情况显示在图。3(b)类似的中断事件，这一次发生在资源不足的西部社区，那里向按需服务的转变似乎有限。这显示了凯齐站东加菲尔德公园的一个低影响案例（中断的来源）。类似于贝尔蒙特的混乱，它发生在工作日早高峰小时，是由铁轨上的一个人造成的。这个时间和地点的基线骑行需求是贝尔蒙特的一小部分：89次骑行。在theBorowski等人期间的ridesourcing骑行次数。13中断事件低于基线76(-15%)，这不是一个显著的变化（中断与基线均值的t检验有0.3984的p值）。鉴于湖景城的阿米甸家庭收入为86,119美元，79%的居民是白人，而东加菲尔德公园的家庭收入中位数为23,116美元，5.6%的居民是白人，这种行为差异可能与种族和经济不平等有关。为了系统地研究交通中断引发的需求转移的不同模式，我们转向模型结果。3.中断期间的乘车需求（实心红线）与基线（虚线黑线）的比较：(a)北象限的贝尔蒙特站和(b)西象限的凯齐站。用灰色阴影标记的中断持续时间。Y轴缩放，以反映不同水平的基线需求（10：1）。多级混合建模结果如表2所示，MLM模型既包括车站级（1级）固定效应（非假日干扰和高峰时段干扰），这与标准回归参数相似，也包括反映车站周围环境的解释性特征：即两个罗斯级随机效应（高峰时段白人百分比和干扰发生时过境通勤者百分比）和一个象限级效应（北象限的班车部署）。除模型常数外，所有参数的置信度均达到98.9%或更高。

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何人来此

2022-4-16 10:32:56

该模型还包括社区面积（2级）和城市象限（3级）效应的随机截取。首先，我们估计了一个空模型，该模型在不包括任何解释变量的情况下划分了每个级别的方差。这使我们能够计算三个水平的内部相关(ICC)，也称为方差分配系数，遵循Snijders和Boskers(1999)。该统计量测量较低水平数据之间的相关性，以确定社区和象限水平因素之间的差异在很大程度上解释了骑马需求的变化。较小的方差分配系数表明ridesourcingshifts的变化更多地归因于低层单元（如车站）之间的变化，而不是单个单元（如社区区域和象限）之间的变化。由此，空MLM模型（模型1）提供了由于factorsBorowski等人导致的ridesourcing需求转移的基线方差的估计。站外14号。象限内相关性很小，表明因变量20%的变化是由于象限水平效应。与此相反，社区内相关性表明，总方差的最大份额（43%）与社区水平因子有关，表明最低水平的分析（站水平）解释了剩余的方差（37%）。这表明ridesourcing需求和替代的最大份额变化与跨群落发生的因素有关，其次是站水平。表2多水平混合模型结果方差估计的演变值得关注。当在模型2中加入站水平自变量时，象限随机截距和ICC被显示为不显著，而方差现在在站水平（44%）和社区水平（56%）之间划分。同理，当通过包括在社区区域级别测量的变量来添加跨级别效应时，解释的方差清楚地转向社区区域变量（模型3）。我们注意到，尽管第3层象限随机截距崩溃为零，从分析中删除这个方差分量会导致模型拟合的显著减少。这种对随机截获的分析指出了两个重要的观察结果。首先，方差划分显示了控制变量的重要性，在八个因素中，这些因素在标准回归中会被忽视，而这些因素只关注于站代换分析。此外，更多解释性因素的加入导致在邻里层面吸收更多的出行需求转移的变异性。方差控制的主要结论是：城市不同社区区域之间的因素差异是影响中断后出行需求转移的最决定性因素。我们将此解释为，在交通中断期间，在向骑马出行的转变中，存在显著的潜在邻域效应。Borowski等人。155.2.1.Station level Analysis模型系统变量，我们遵循由协变量逐级递增组成的分块进入方法（Cohen et al.，1983)，遵循先前在图中概述的计划。2.首先，在站级测量的每一个假设预测值都是独立测试的，然后是联合测试的。由于高度的变量共线性，结果模型中只包含两个与中断时间相关的固定效应解释变量和一个常数2。

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kedemingshi

2022-4-16 10:33:02

这些统计上显著的影响导致了模型拟合的显著改善，通过偏差差(836.99-822.10=14.89，超过了5.99的临界χ，alpha设置为0.05)和AIC减少来衡量。从常数来看，模型表明在运输中断期间，与基线相比，平均增加54次乘车旅行（或15.6%）。为了说明这一发现的背景，我们注意到，在中断分析中涵盖的芝加哥社区地区，平均基线骑车出行量为347次。该值可以被视为在没有中断的情况下，同一站点和时间跨度将发生的ridesourcing需求。考虑到这一基线，中断的时间被揭示为高度影响。平均而言，当中断发生在工作日（不包括假日）时，骑行比基线增加541次（增加156%）。当交通中断在高峰时段发生时，乘车需求比基线增加408次（激增118%）。分析表明，存在一些与无人注意的中断时间有关的全市趋势，可能与高峰时段和工作日的出行不太灵活有关。考虑到商务和通勤旅行更有可能被转移到另一种模式而不是取消，这一发现并不令人惊讶，预先计划的中断（Van Exel和Rietveld，2009)和不可靠的地铁服务（Pnevmatikou和Karlaftis，2011)都表明了这一点。我们的发现的新颖性是指向按需驾驶转变的程度，这种模式在以前的工作中没有考虑过，它一直被汽车替换和TransitExchange分析所主导。2建模框架，我们注意到我们能够发现温度、穿梭巴士的部署、近郊巴士或Divvy站的数量以及一般交通通勤乘客的数量都没有持续显著的影响。这有点令人惊讶，因为对长期交通中断后果的研究表明，环境（例如，空间或时间）导致不同的骑手适应策略。因此，我们特别预料到模式选择（例如，公共汽车、自行车车等）会影响骑车出行。例如，鉴于之前的研究发现，在华盛顿特区和伦敦的长期交通中断期间，自行车旅行作为一种适应性策略的作用，我们预计将发现附近的Divvy自行车旅行站的可用性将显著减少在计划外交通中断期间观察到的移动时间。然而，情况并非如此，可能是由于旅行目的、旅行距离、当地自行车文化和/或因单个计划外中断而申请会员资格的不便。然而，从本研究中的这些邻里效应可能随着乘车文化（包括汽车、交通和乘车文化）、社会经济和政治因素以及运输机构策略的变化而变化。虽然这些影响中的一些可能可以在中断事件（即站）周围狭义地测量，但温诺特，MLM使我们能够分析人口密度等重要因素，medianBorowski等。16家庭收入和种族组成在更多的综合水平上衡量。下一节试图找出能够解释所观察到的随机性的系统因素。

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可人4

2022-4-16 10:33:08

社区环境效应：这种多水平分析的基本目标是估计可归因于社区区域水平特征而不是单个固定因子的ridesourcing使用的可变性，并确定这些变化的组成部分是如何随着包含量化环境的预测因素而变化的。在模型3中，我们假设在非时辰事件期间，围绕中断的环境也在决定乘客从过境到乘车的转移中发挥作用。具体地说，我们假设骑车替代率与社会人口特权有关，这与早期的研究（Deka and Fei，2019)一致。这一准则包括了在社区面积（而不是站）水平上以跨水平交互作用的形式测量的许多预测变量，包括零汽车家庭和人口密度等因素。我们将群体均值中心化应用于社区面积变量（Enders andToffigi，2007)以促进跨层交互作用的解释。模型3揭示了两个社区面积水平因素的显著影响；种族构成和过境通勤者的百分比。这些跨水平因素的加入导致了用偏差差和AIC度量的拟合优度的显着证明。虽然交叉水平效应看起来相对较小，但它们需要与变量的百分比单位相关联。社区人口百分比的交互作用项与高峰时间出行的虚拟变量（12.3额外出行的系数）的积极影响，提供了对先前高峰时间效应研究结果的局部地区种族构成的综合影响的洞察力。也就是说，在社区范围内，当白人居民比例较高的社区发生中断时，峰值Hourimpact（增加353次旅行）将进一步增加。隐含的区别是，在其他情况相同的情况下，在白人居民比例高出10%的社区地区发生的中断将导致比平均高峰时间基线增加120次（或34.6%）的骑行旅行。回顾芝加哥的有色人种社区在工作可及性、运输供应和随需应变流动性方面更有可能资源不足，我们认为这一发现更有可能反映出白人居民比例较低的地区无法获得资源的差距，而不是在中断期间使用资源的意愿较低。这一发现补充了现有的证据，即ridesourcing在这种情况下作为一种填补中断缺口的资源，给特权用户群体带来了更多的好处（Zhang andZhang,2018）。此外，还发现了一种与公共交通区域和事故地点的公交通勤者比例有关的新效应。整体而言，社区地区的交通每增加一个百分比单位，便会增加18次乘车次数（或增加5.2%）。不过，这种影响只发生在造成交通中断的事故发生的车站。我们推测，当过境通勤者经历中断并直接收到有关信息时，他们更容易转向招呼服务。换句话说，处于中断源的骑手可能会从官方来源和其他骑手那里获得更多关于中断事件性质的信息，这可能会纳入他们的适应战略。另一方面，在交通通勤较少的地区，可能会有较少的集体中断体验，因此更有可能转向其他私人模式。尽管在模型1之后，没有与象限水平相关的无法解释的系统差异，但我们进行了模型搜索，以寻找包括quadrantBorowski等人在内的进一步影响互动。

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大多数88

2022-4-16 10:33:14

城市四个部分的17个假人。该模型提出了一个令人惊讶的发现。在北象限，当航天飞机被部署时，ridesourcing游程比基线增加了321个实例（或92.5%）。在铁路中断期间部署替代公共汽车服务是最常见的回应（Pender et al.，2013)。然而，这一战略似乎有一种意想不到的负面影响。也就是说，部署额外的过境巴士运力以帮助乘客不应超出要求。我们将ridesourcing的意外增加解释为与此操作的引燃效应有关。乘客可能会认为公共汽车的部署是混乱严重的强烈暗示，或者他们可能担心公共汽车上过度拥挤，这两者都证明了使用公共汽车的决定是合理的。北象限是我们数据集中断最多的地区（16/28或57%)，通勤者的交通需求也很大（图1.d)。更换巴士的部署在北部象限引发了更多的骑行替代，这一事实可能与该走廊通勤者的较高收入水平有关。研究结果摘要：鉴于影响ridesourcing作为一种适应性运输策略使用的环境和地点背景，考虑城市范围内潜在的流动性弹性不平等是很重要的。如果ridesourcing作为一种填补空白的机制主要与强制性旅行、更严重的中断（即要求部署班车）以及白人居民和过境通勤者比例较高的社区地区有关，那么它在移动弹性方面的作用是特定的、选择性的，不太可能解决现有的流动性不平等问题。具体而言，我们的发现表明，在非白人居民比例较高的地区，骑手在中断时不太可能转向ridesourcing。这一结果本身并不意味着不公平。然而，考虑到流动服务方面的差距对缺乏良好交通工具的社区造成了不成比例的影响，这一发现提出了一个重要问题。资源不足、无障碍选择较差的社区在面临过境中断时，将从获得更多适应性选择中受益最大，andridesourcing可以在这一适应组合中发挥更大的作用。综上所述，我们的发现指出了一个通过解决限制按需运输的障碍来提高公平流动性弹性的机会。这突出表明，有必要在中断应对计划中考虑社会经济制约因素，并通过Ransit提供商和ridesourcing公司之间的合作填补服务空白。政策和研究讨论6.1.流动伙伴关系和沟通当重大交通中断发生时，乘客可能不清楚中断的原因或预期持续时间。通常，一些信息会在公共交通平台上随时提供给乘客，而在线只能提供服务警报的简短描述。然而，这些信息可能不及时，也可能是一般性的或不完整的，使乘客难以制定知情的应对策略。在这篇论文中，我们展示了乘客如何自发地对中断作出反应，用Ridesourcing代替Transt。在一些情况下，尽管工程处努力安抚乘客，但这种情况还是发生了。例如，当航天飞机部署或当中断发生在旅行者的车站时，乘坐需求激增。Borowski等人。18通过改善沟通，运输提供商可以向旅行者建议何时以及如何寻求替代运输工具，并有效地将中断通知骑车公司。

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何人来此

2022-4-16 10:33:20

有了这些信息，骑行公司和司机可以通过绕行路线的巴士服务来满足需求的激增，并避免通过飙升的价格来利用这种情况。ridesourcing服务的灵活性提供了随叫随到的可用性，以提供外部空间，而公共汽车能够长时间保持固定路线。在某些情况下，对运输公司来说，补贴共享乘车而不是提供穿梭巴士实际上可能更便宜。通过传达中断的性质和预期需求，过境机构可以让乘车司机参与适应性的、填补空白的服务，以应对计划中的中断，并减少过境乘客经历的不利影响。虽然过境供应商和乘车公司之间的合作可能提供一种减少中断响应时间的方法，并帮助更多受影响的乘客，但这些伙伴关系并非没有挑战。最值得注意的是，根据第六章和《美国残疾人法》，过境服务提供商必须确保向所有个人提供公平服务，而骑车服务目前没有达到同样的标准。另一个关键挑战是公共交通机构和私人运输提供商之间的数据和信息共享谈判。公私数据共享伙伴关系是一种重要的合作机制，政府机构和ridesourcing公司可以通过这种机制制定数据更新政策，以填补运输空白，同时保护用户隐私（Cohen and Shaheen，2018)。你的发现表明，在非白人居民比例较高的地区和不太富裕的象限，在计划外的交通中断期间，交通乘客可能被排除在转向按需乘车的选择之外。在这一节中，我们将讨论如何通过空间、经济和社会三个分析层面来实现提供流动性适应性和实现交通公平的共同目标。首先，芝加哥现有的空间不平等导致低收入社区和有色人种社区经历了长期的交通挑战。这些地区的居民受到空间不匹配的影响，在步行距离内乘坐公共交通的机会较少，通勤时间较长，总结为宜居机会较少（Ferrel et al.，2016)。交通政策制定者可以通过公共交通机构和运营公司之间的伙伴关系以及在低密度地区提供更多的微型交通来解决空间层面潜在的流动性不平等问题。第二，经济不平等在运营所需资源的分配方面显而易见，包括直接成本（例如，用于票价的收入比例）和间接成本（例如，智能手机、信用卡和互联网接入）。随着城市地区变得更加数字化，通过需求驱动服务为居民提供更大的抗干扰能力，那些在数字移动鸿沟中服务不足的人被进一步甩在后面。对抗直接和间接成本的实际措施包括向收入较低的消费者或旅行者提供补贴或代金券，以在交通中断期间以较低成本使用交通工具，使用智能手机，使用互联网的多模式枢纽，以及类似于交通智能卡的非银行支付选项。第三，社会不平等是指使用交通工具的现有种族、文化和语言障碍。例如，根据Borowski等人的证据，存在一个潜在的供应公平挑战。

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nandehutu2022

2022-4-16 10:33:26

19个有色人种社区比西雅图的非白人社区体验更长的骑马等待时间（休斯和麦肯齐，2016)，也建议芝加哥(CNT，2019)。对于高峰期的通勤者来说，更长的等待时间尤其麻烦。为了解决社会不平等，例如提供不平等，在这种不平等中，所有社区都不容易获得使用骑行的机会，有必要考虑骑行激励措施、安全倡议和关于社会公平做法的驾驶培训，以最大限度地减少社会人口貌相。为了打击针对性差的营销，交通机构可以提供面向历史上服务不足的社区的信息活动和外展项目，强调公平的运输倡议，以提高旅行中断期间的适应性和复原力。尤其重要的是，资源不足的社区通过自下而上的概念生成和参与性政策制定，在影响到他们的决策中有发言权。移动性即服务的未来？最终，代理机构可能会转向移动性即服务的理念。如果像CTA这样的过境运营商在没有计划的中断情况下通过一项提供停站到停站服务的任务，他们可能会将在中断发生时提供替代运输的责任内部化。这种机构和领域之间的不分离可能代表着运输业务的未来，过境机构和运输公司之间的公私伙伴关系可能是实现这一未来的第一步。为了满足服务质量限制，ridesourcing服务响应的按需快速性可能是有利的。如果部署的ridesourcing是作为一种集合服务提供的，对运输机构来说，它可能比班车服务更具成本效益，班车服务需要CTA进行设备维护和短时间通知司机可用性（共享使用移动中心，2020)。此外，在长期运输服务中断之前，如在新冠肺炎疫情期间观察到的中断，这种伙伴关系将是有益的。例如，洛杉矶地区的LAMetro在疫情期间能够利用与theridesourcing公司先前的合作伙伴关系，将他们的角色从提供第一英里和最后一英里服务扩大到私人点对点旅行，以适应必要的旅行（格罗斯曼，2020年）。这说明公私伙伴关系有能力提高流动性、抗灾能力，而不是预期的中断。限制和未来方向虽然这项研究是第一次研究计划外交通中断对芝加哥市按需乘车服务使用的影响，但一些警告值得讨论。首先，关于过境中断和

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mingdashike22

2022-4-16 10:33:32

列车上实际乘客的特征和他们居住的地区尚不清楚。尽管这些限制都与使用自然实验方法有关，但我们的研究贡献了新的见解，这是很难使用较小的缩放数据来测量的。也就是说，我们捕捉到导致自适应使用RideSourcing的中断的实际情况。重要的是，这项研究的发现揭示了在中断期间，哪些社区群体可以转向按需流动，以及谁被留下来寻找其他替代方案。我们的发现为未来的研究提供了两个主要途径。首先，为了更好地衡量流动性弹性的社会经济分布，进一步的合作研究应该旨在更细致地分析转向随需应变流动性和不转向随需应变流动性的公交乘客的行为适应。例如，获取关于乘车地点的分类数据，其中包括与时空公共汽车乘坐情况相匹配的乘车者社会人口统计数据，将揭示更详细的见解，以用户为基础公平分配多模式、特定环境的适应策略，这些策略是为了在分类的边缘化人群中完成中断的旅行（即我们对流动性复原力的衡量）。其次，这种多层次分析中观察到的潜在区域效应表明，未来的工作应该调查移动文化、价值观和态度对使用ridesourcing作为适应性移动策略的影响。更好地了解潜在的制约因素将有助于按地区调整运输政策，以改善公平性和适应性，从而提高流动性复原力。虽然关于向骑手提供信息及其可观察到的反应的研究非常广泛（Leng and Corman，2020；Sarker et al.，2019,Ben-Elia et al.，2013,Mahmassani&Liu 1999)，但仍然需要对适应决策进行实证理解，以便在有骑手选择的情况下从计划外旅行中断中恢复过来。结论本研究采用自然实验设计，以确定出行替代作为非计划交通中断时适应性反应策略的主要决定因素。我们的发现表明，出行需求的激增与高峰时段和工作日出行密切相关，提示强制出行的城市效应。然而，transitdisruptions和ridesourcing替换行为之间的关系还受到中断发生的时间和空间上下文的影响。高峰时间中断转向骑自行车出行与周围社区地区白人居民的百分比呈正相关，这表明在流动性适应选择（即复原力）方面潜在的无障碍不平等。也就是说，在交通中断期间，非白人居民比例较高的地区的骑手不太可能转向强制旅行。这表明少数族裔更容易受到交通中断的负面影响。运输机构和运输政策制定者需要解决获得多种（冗余的）和强有力的流动选择的不平等问题。在本文中，我们概述并讨论了从这些调查结果中产生的两个政策视角，即公私伙伴关系和信息运动，以及一个三级框架，供各机构更广泛地思考流动司法倡议。21承认这项研究部分得到了提供给博罗夫斯基的国防科学与工程研究生奖学金的资助。Stathopoulos得到了美国国家科学基金会(NSF)职业补助金的部分支持。

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何人来此

2022-4-16 10:33:38

1847537.ReferencesAsante-Muhammed,D.（2017）。芝加哥的种族财富差距。现在的繁荣。可用地址:https://prosperitynow.org/files/resources/racori_wealth_divide_in_chicago_optimizedforScreenReaders.pdfben-elia,E.,Di Pace,R.,Bifulco,G.N.和2013年，Y.Shiftan。旅游信息的准确性对路径选择的影响。交通研究C部分：新兴技术，第26页，第146-159页。Biehl,A.，Ermagun,A.，&Stathopoulos,A.(2018)。社区流动性：芝加哥自行车需求的社会空间调查。《交通地理杂志》，66，80-90，布朗，A.E.(2019a)。歧视的普遍性和机制：来自出租车行业的证据。规划教育与研究杂志，0739456x19871687.布朗，A.(2019b)。重新定义汽车接入：在洛杉矶乘坐冰雹旅行和使用。《美国规划协会杂志》，85(2)，83-95.Carrasco,J.A.和Miller,E.J.(2009)。行动中的社会维度：个人之间社会活动频率的多层次个人网络模型。交通研究A部分：政策与实践，43(1)，90-104.芝加哥数据门户（2019）。交通网络提供商-TRIPS。可查阅:https://data.cityofchicago.org/transportation/transportation-network-providerstrips/m6dm-c72pcmap(2018)。到2050年：综合区域计划。可查阅:https://www.cmap.illinois.gov/documents/10180/901373/Remission+on+to+2050+Draft+Completensive+Plan+9-15-18.pdf/DC978895-1A51-7140-48CA-A19B4847971CCMAP(2019)。社区数据快照。可查阅:https://www.cmap.illinois.gov/documents/10180/126764/_combined_allccas.pdf/cnt(2019)。公平和智能移动。可查阅:https://www.cnt.org/publications/equityand-smart-mobilityCohen，A.&Shaheen，S.(2018)。共享移动规划。加州大学加州数字图书馆，1-111.科恩，J.科恩，P.韦斯特，S.G.和艾肯，L.S.（1983）。应用多元回归。行为科学相关分析，2.CTA(2019)。年度乘客报告：2019年1月。可查阅:https://www.transitchicago.com/assets/1/6/2018_annual_report_-_v3_04.03.2019.pdfcta(2020a)。事实一目了然。可查阅:https://www.transitchicago.com/facts/cta(2020b)。每月乘客报告：2019年12月。可查阅:https://www.transitchicago.com/assets/1/6/monthlyl_ridership_2019-12.pdfdaus esq.（2016年）。不断扩大的交通网络公司“公平差距”：对残疾乘客、服务不足的社区、环境和按需工作人员的不利影响。大学交通研究中心，1-73.博罗夫斯基等人。22Deka，D.&Fei，D.(2019)。与NHTS数据相关的个人和邻里特征的比较，与骑行、交通使用和驾驶相关。交通地理学报，76,24-33.Divvy(2020)。车站地图和数据。可查阅：https://member.divvybikes.com/map/enders,c.k.和Toffigi，D.(2007)《横截面多水平模型中预测变量的中心化：一个老问题的新观点》，心理学方法，12:121-38El-Assi,W.,Mahmoud,M.S.和哈比卜，2017年。建筑环境和天气对自行车共享需求的影响：多伦多商业自行车共享的站级分析。交通运输，44(3)，第589-613页。Ferrell,C.,Appleyard,B.和Taecker,M.（2016）建设宜居交通走廊手册：方法、度量和策略。（编号TCRP H-45)运输合作研究计划。Fuller,D.,Sahlqvist,S.,Cummins,S.和Ogilvie,D.（2012）。公共交通罢工对伦敦自行车共享计划使用的影响：中断的时间序列设计。预防医学，54(1)，74-76。Gehrke,S.R.,Felix,A.和Reardon,T.G.,（2019）。在大波士顿地区，打车服务取代了更可持续的旅行选择。

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mingdashike22

2022-4-16 10:33:44

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nandehutu2022

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华盛顿地区没有地铁的一天中的州交通（第17-00132）。拉希米，E，沙姆希里普尔，a，沙班普尔，R，穆罕默德，a，和奥尔德，J.(2020)。《运输研究记录》，2674(3)，258-271。Reggiani,A.,Nijkamp,P.和Lanzi,D.（2015）。运输复原力和脆弱性：连通性的作用。运输研究A部分：政策与实践，81，4-15。Saberi,M.,Ghamami,M.,Gu,Y.,Shojaei,M.H.S.,&Fishman,E.（2018）。了解公共交通中断对自行车共享移动模式的影响：伦敦Tubestrike的案例。交通地理学报，66,154-166。Sarker,R.I.,Kaplan,S.,Mailer,M.,&Timmermans,H.J.（2019）.运用情感事件理论解释公交用户对服务中断的反应。交通研究A部分：政策与实践，130，593-605。Shamshiripour,A.，Rahimi,E.Shabanpour,R.和Mohammadian,A.K.（2020）.在移动按需服务存在下旅行者形态风格的动态。移动研究C部分：新兴技术，117，102668。共享使用移动中心和国家移动管理中心。(2020)《案例研究：按需移动的例子》。可查阅:https://learn.sharedusemobilitycenter.org/casestudy/mod-and-accessibility-policies-andprograms-2020/Snijders,T.A.和Bosker,R.J.（1999）。多层分析：基本和高级多层建模介绍。伦敦：SAGE Publications.Soria,J.,Chen,Y.,Stathopoulos,A.（2020）K-大规模旅行数据的原型分割分析。运输研究记录。0361198120929338.Borowski et al.孙海，吴洁，吴林，严旭，高正（2016）.公共交通事故对城市轨道交通网络的影响评估。运输研究A部分：政策与实践，94,62-75,U.S.人口普查局。（2017年）。2017年美国社区调查五年估计，美国FactFinder。可查阅：http://factfinder.census.govvan Exel,n.j.a,&Rietveld,p.（2001）。公共交通罢工与旅客行为，《交通政策》，8(4)，237-246，Wampold,B.E.和Serlin,R.C.（2000）。在方差分析中忽略一个嵌套因素对测量效应大小的后果。心理学方法，5(4),425-433.https://doi.org/10.1037/1082-989x.5.4.425 Younes,H.,Nasri,A.,Baiocchi,G.,&Zhang,L.（2019）.公交服务关闭如何影响出行需求；从华盛顿特区的SafeTrack项目中吸取的教训。交通地理学报，第76,83-92页。张玉，张玉（2018）.研究美国家庭汽车拥有者与骑车行为之间的关系。可持续发展，10(8)，2720.赵芬，周丽芬，李明堂，吴巴卡，甘亚（2003）。预测公交步行可达性：回归模型替代缓冲方法。交通研究志，1835(1)，34-41.朱顺，马苏德，洪，熊昌，杨子，潘延，张立（2017）.交通服务中断的出行行为反应：华盛顿地铁安全工程研究，交通研究记录，2649(1)，79-88。

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