疫情对地铁车站拥挤度评价的影响

摘要：

新冠疫情期间民众对地铁车站拥挤度更为敏感,地铁车站尤其是换乘枢纽站在改造设计中应考虑此影响因素.结合广州地铁西塱站改造设计,利用验证性因素分析、随机系数Logit模型,考虑新冠疫情、出行者社会经济统计学特征、人们对新冠疫情严重程度的感知等因素,将民众对地铁车站拥挤度感知的影响进行量化计算,进而通过广义效用函数转化为相对出行成本.为极端事件发生时民众对地铁车站拥挤度感知程度的量化计算提供了一种解决方法.研究结果表明,效用函数中,车站拥挤度的系数为随机系数,受到社会经济统计学特征、心理因素、疫情等因素的影响.以出行时间为基准,对新冠肺炎疫情严重程度的感知提高1个单位,车站拥挤度的相对系数增加3.44;车站拥挤度每增加1人/m2,相当于比无疫情时,出行时间多增加了7.20min.量化研究了疫情如何影响乘客对地铁车站拥挤度的感知,为考虑类似疫情情况下的车站空间改造设计提供理论支持.

关键词：新冠疫情、车站拥挤度、随机系数Logit模型、相对出行成本

分类号：TU-02

在线出版日期：2021-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：146-150