薄 坤， 滕 靖， 俞 潔， 韓大海

(1.同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 201804；2上海市軌道交通結(jié)構(gòu)耐久與系統(tǒng)安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 201804；3.上海海事大學(xué) 高等技術(shù)學(xué)院，上海 201306；4.美國威斯康星大學(xué)密爾沃基分校工程學(xué)院，美國 密爾沃基 53211)

公共交通是城市交通系統(tǒng)的關(guān)鍵組成之一，被視為解決通勤出行的最重要的途徑[1].地面公共交通運(yùn)行于道路之上，其運(yùn)行服務(wù)受到道路交通擁堵的影響.天氣是引起道路交通擁堵的主要原因之一[2].隨著極端天氣日數(shù)的增加[3]，交通擁堵將比以往更為嚴(yán)重[4-5].

近五年，因天氣狀況導(dǎo)致出行行為發(fā)生變化的研究引起了高度關(guān)注[6-7]，特別是降雨天氣下出行目的[8]、職業(yè)[9]、年齡[10]、出發(fā)地點(diǎn)[11]、信息[12]和出行距離[13]等個(gè)人出行行為方面的研究.交通需求、交通安全、交通流量、出行方式、出發(fā)時(shí)間和路線選擇等因素都會(huì)影響降雨天氣條件下的出行決策[14-16].

然而，降雨天氣對(duì)公交乘客出行行為的影響受到的關(guān)注卻較少.已有研究較多的是從不同角度驗(yàn)證了雨天公交乘客數(shù)量的變化，表明降雨天氣對(duì)公交乘客的影響與出行目的、時(shí)間和地點(diǎn)有關(guān)[11]，如公交通勤乘客的出行滿意度[17]；公交使用量和乘客人數(shù)減少[18]；周末公交出行比工作日更易受天氣的影響；周末偶爾公交出行的乘客比頻繁公交出行的乘客更易受影響[19]；在公交專用道上，雨量小時(shí)乘坐公交的乘客數(shù)會(huì)減少，但雨量大時(shí)會(huì)增加[20].在不同觀察期、不同地點(diǎn)、不同受訪者和不同出行目的的研究背景下，得出的影響因素和影響程度會(huì)有差別.以往研究未提及降雨對(duì)公交運(yùn)行的具體影響，欠缺對(duì)公交乘客出行行為影響因素微觀研究，缺少對(duì)降雨天氣下改進(jìn)公交運(yùn)營管理的可操作性指導(dǎo).

本文研究暴雨內(nèi)澇天氣下公交乘客的出行選擇行為,區(qū)分內(nèi)澇對(duì)公交車運(yùn)行的影響程度，探討公交乘客出行行為改變及其影響因素對(duì)出行決策的作用機(jī)理.

1 數(shù)據(jù)分析

居住用地區(qū)域是交通出行的主要來源區(qū)域之一，本次調(diào)查區(qū)域選擇在上海市中外環(huán)間的大型居住區(qū)，位于祁連山路、古浪路、武威東路和桃浦西路沿線及圍合區(qū)域.該區(qū)域由于地勢(shì)偏低，降雨天氣下道路積水經(jīng)常發(fā)生，阻斷道路通行.同時(shí)，該區(qū)域內(nèi)設(shè)有公交站點(diǎn)，但無接駁地鐵車站的公交接駁線路服務(wù)，出行者步行至地鐵車站距離約1.5 km.因此，受訪者在接受情景調(diào)查時(shí)，對(duì)問卷場(chǎng)景已有心理共識(shí).調(diào)查針對(duì)工作日早高峰的出行者進(jìn)行.

調(diào)查問卷面向由家出行的乘客，包括了個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征屬性、出行特征屬性和情景假設(shè)問題.實(shí)際調(diào)查(revealed preference，RP)中涉及個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征屬性(性別、年齡、收入和職業(yè))和出行特征屬性(出行目的、出行主方式和出行時(shí)間組).意向調(diào)查(stated preference，SP)設(shè)置了三個(gè)情景，每個(gè)情景對(duì)應(yīng)4種不同的車內(nèi)擁擠程度和6個(gè)備選項(xiàng)，每一個(gè)選擇項(xiàng)具有一組出行方式特征值，受訪者需評(píng)估備選方案并確定選擇結(jié)果.由于在公交站臺(tái)獲知的實(shí)時(shí)車輛運(yùn)行信息有助于乘客的出行選擇[12].因此，本次調(diào)查的前提是受訪者已知有關(guān)公交車運(yùn)行的實(shí)時(shí)信息，如路況、車內(nèi)擁擠程度和下輛車到站時(shí)間.

情景假設(shè)方案基于暴雨內(nèi)澇天氣，公交行駛所經(jīng)道路存在不同程度的積水現(xiàn)象：

情景1:因局部積水，個(gè)別路段無法通行；公交線路局部繞行.

情景2:因多處積水，多處路段無法通行，部分公交縮線運(yùn)行.

情景3:部分路網(wǎng)嚴(yán)重積水，經(jīng)行的公交線路停運(yùn).本次調(diào)查共發(fā)放185份問卷，其中有效問卷162份，得到1 944條數(shù)據(jù).備選出行方式(圖1)有：

方式一(M1)：乘坐長距離公交線路(公交直達(dá)),其中公交指公共汽、電車交通.

方式二(M2)：先乘坐某一公交線路，然后換乘另一公交線路(公交+公交)

圖1 多項(xiàng)Logit模型備選方案

方式三(M3)：步行至地鐵站，乘地鐵(地鐵)

方式四(M4)：先乘坐一段公交車至地鐵車站，然后換乘地鐵(公交+地鐵)

方式五(M5)：出租車

方式六(M6)：取消出行

根據(jù)2017年上海市統(tǒng)計(jì)年鑒和全市職工平均收入數(shù)據(jù)得知上海市通勤比例約為57%，平均工資為7 132元.本次調(diào)查樣本中通勤比例和收入特征基本符合上海市基本情況.

首先，本文對(duì)個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和出行特征進(jìn)行初步的統(tǒng)計(jì)分類.樣本的指標(biāo)特征包括性別(男、女)、年齡(16歲以下、16～24歲、25～34歲、35～44歲、45～60歲、60歲以上)、月收入(2 000元以下、2 000～5 000元、5 000～10 000元、10 000元以上)、職業(yè)(政府事業(yè)單位工作人員、企業(yè)員工、學(xué)生、自由職業(yè)人員、其他)、出行目的(通勤、商務(wù)、休閑、看病、探訪親友、其他)、出行方式(公交、地鐵、出租車、自行車、步行)、出行時(shí)長(30 min以內(nèi)、30～60 min、60～90 min、90 min以上)、換乘(有換乘、無換乘).樣本特征如下：25歲至60歲的受訪人數(shù)達(dá)61.73%；80%以上受訪者的月收入在2 000～10 000元之間；約半數(shù)受訪者的出行目的是通勤；公交和地鐵是主要的出行方式；出行時(shí)間超過60 min的受訪者人數(shù)達(dá)到近80%；近半數(shù)受訪者出行換乘.總體來說，受訪者以通勤乘客和公共交通出行為主，大部分出行時(shí)間較長.

然后，本文對(duì)個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性與出行特征的相關(guān)性進(jìn)行了分析(表1)，研究發(fā)現(xiàn)：換乘行為影響出行時(shí)間，換乘次數(shù)的增加會(huì)降低出行效用；收入是影響出行決策的重要因素；受訪者出行目的主要是通勤和商務(wù)；受訪者傾向于選擇出行時(shí)間長而換乘次數(shù)少的出行方式.

綜上所述，在常態(tài)天氣下，出行時(shí)間、收入和換乘次數(shù)是影響出行行為的主要因素，這些因素將作為決策變量應(yīng)用于后續(xù)出行選擇行為模型的構(gòu)建.

2 建模

個(gè)人出行者的出行選擇行為通常是離散問題.

表1 個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性與和出行特性相關(guān)性

注：“**” 表示顯著水平0.01；“*” 表示顯著水平0.05.

研究框架包括數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)分析.通常，研究者從RP和SP調(diào)查中獲得數(shù)據(jù)，并使用離散選擇模型[13](discrete choice models，DCM)和結(jié)構(gòu)方程模型[21](structural equation modeling，SEM)來估計(jì)選擇概率.由于RP和SP調(diào)查的數(shù)據(jù)各自有優(yōu)缺點(diǎn)，便有學(xué)者提出了RP和SP數(shù)據(jù)結(jié)合的應(yīng)用[21].本文數(shù)據(jù)來自于RP和SP調(diào)查結(jié)果，首先采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)RP數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出影響常態(tài)天氣下公交乘客出行選擇行為的主要因素，再通過SP數(shù)據(jù)估計(jì)出暴雨內(nèi)澇天氣下影響出行行為的關(guān)鍵因素.采用RP和SP數(shù)據(jù)結(jié)合式的數(shù)據(jù)分析，既涵蓋了數(shù)據(jù)的絕對(duì)存在屬性，又包含了數(shù)據(jù)的偏好屬性，使數(shù)據(jù)的魯棒性更強(qiáng).

本文從RP調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果得知出行時(shí)間、收入和換乘次數(shù)是出行方式選擇中的主要因素.收入因素與個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性有關(guān)，出行時(shí)間和換乘次數(shù)與公交服務(wù)質(zhì)量有關(guān).因此，模型的決策變量圍繞這三個(gè)主要因素來確定.其中，出行時(shí)間因素通過步行時(shí)間、站臺(tái)等候時(shí)間和車內(nèi)時(shí)間三個(gè)指標(biāo)來量度，收入因素由票價(jià)來量度.換乘次數(shù)由具體的換乘行為發(fā)生次數(shù)來量度.當(dāng)暴雨內(nèi)澇天氣發(fā)生時(shí)，通常會(huì)延長乘客的等車時(shí)間，從而使站臺(tái)匯聚更多的乘客，加劇車內(nèi)擁擠，該表征由車內(nèi)擁擠程度來量度.

多項(xiàng)Logit模型已被證明適用于混合交通環(huán)境下的出行方式選擇建模[22].本文應(yīng)用多項(xiàng)Logit模型的理論，通過車內(nèi)擁擠程度、步行時(shí)間、站臺(tái)等候時(shí)間、車內(nèi)時(shí)間、票價(jià)和換乘次數(shù)6個(gè)決策變量構(gòu)建模型.決策變量解釋如下：

(1) 車內(nèi)擁擠程度指乘客在所乘坐的車(公交車、地鐵或出租車)中擁擠程度的感受.

(2) 步行時(shí)間指從出發(fā)點(diǎn)到車站(站臺(tái)或上車點(diǎn))的步行時(shí)間.

(3) 站臺(tái)等候時(shí)間指乘客在站臺(tái)(或上車點(diǎn))等車的時(shí)間.

(4) 車內(nèi)時(shí)間指乘客在車內(nèi)花費(fèi)的時(shí)間.

(5) 票價(jià)指公交車票價(jià)、地鐵票價(jià)和出租車車費(fèi).

(6) 換乘次數(shù)指公交乘客從一個(gè)交通工具換到另一個(gè)交通工具的次數(shù).

建立模型為：

其中：下標(biāo)i是指可選的出行方式；ai是固定啞元，假設(shè)a1=0；bj,j∈(1,2,3,4,5,6)指各變量的權(quán)重；Cdi指第i種出行方式的車內(nèi)擁擠程度；Wti指第i種出行方式所需的步行時(shí)間；twi指第i種出行方式所需的站臺(tái)等候時(shí)間；tIi指第i種出行方式車內(nèi)所需時(shí)間；Tfi指第i種出行方式的票價(jià)；Nci指第i種出行方式的換乘次數(shù).

本文使用BIOGEME軟件來估計(jì)多項(xiàng)Logit模型.從估計(jì)的結(jié)果看，地鐵出行方式、站臺(tái)等候時(shí)間和換乘次數(shù)的T檢驗(yàn)不顯著.由于調(diào)查區(qū)域距離最近的地鐵站需步行約30 min；站臺(tái)等候時(shí)間和換乘次數(shù)兩項(xiàng)會(huì)降低乘客出行效用，對(duì)于出行目的為通勤的乘客，能乘上車才是最關(guān)鍵的.故地鐵出行方式和兩個(gè)決策變量在原模型中被剔除.車內(nèi)擁擠程度變量的檢驗(yàn)為不顯著，但由于其在模型中體現(xiàn)為正效用，因此保留.調(diào)整后的效用函數(shù)模型為式(1)，模型可接受(表2).

Ui=ai+b1Cdi+b2Wti+b4tIi+b5Tfi

(1)

3 敏感性分析

在多項(xiàng)Logit模型中,變量之間互相影響，導(dǎo)致對(duì)變量的估計(jì)不能直接反映給定變量對(duì)整體的影響.由于將一個(gè)變量與其他變量組合的方法有很多，導(dǎo)致無法確定給定變量的“嚴(yán)格影響”程度.敏感度分析是使模型的變量數(shù)值在某特定范圍內(nèi)變動(dòng)，以觀察模型行為或變化情形的一種分析方式.在變量數(shù)值變化時(shí)，計(jì)算乘客在各出行方式下的敏感度式(2)和乘客選擇的概率式(3)[10],從而理解給定變量的變化對(duì)出行方式選擇結(jié)果概率的影響.

表2 估計(jì)結(jié)果

注：“*”指T檢驗(yàn)不顯著

(2)

(3)

車內(nèi)擁擠程度、步行時(shí)間、車內(nèi)時(shí)間和票價(jià)是反映公交服務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)，在暴雨內(nèi)澇天氣下，指標(biāo)的量化值能夠反映出當(dāng)時(shí)公交服務(wù)質(zhì)量水平，同時(shí)可以間接體現(xiàn)天氣的嚴(yán)重程度.與之相對(duì)應(yīng)的是車內(nèi)乘客數(shù)量的增加、步行路況的惡劣程度、交通擁堵的加劇和打車難等現(xiàn)象.

下面，從橫向和縱向兩個(gè)角度解釋敏感性分析結(jié)果(圖2).

(1) 橫向敏感性分析結(jié)果

即，基于各決策變量變化的備選出行方式的敏感性分析.其中，最直觀的結(jié)果是乘客在步行時(shí)間、車內(nèi)時(shí)間和票價(jià)三個(gè)變量增加時(shí)，選擇公交直達(dá)和取消出行方式的選擇概率表現(xiàn)為絕對(duì)增加(即變化程度為100%).公交直達(dá)是備選方案中出行花費(fèi)最低并無需換乘的方式，取消出行無出行花費(fèi)支出.這說明，天氣情況越惡劣，乘客的選擇零或低票價(jià)、零換乘出行.除此之外的分析結(jié)果如下：

① 車內(nèi)擁擠程度

車內(nèi)擁擠程度的增加，除了對(duì)出租車方式?jīng)]有影響外，對(duì)公交換乘地鐵的出行方式影響最小.隨著變量增加幅度的提升，影響繼續(xù)擴(kuò)大.變化幅度增加20%產(chǎn)生的影響是增加10%的近2倍.說明，乘客選擇公共交通出行方式(公交直達(dá)、公交換乘公交和公交換乘地鐵)的概率隨著車內(nèi)擁擠程度的增加而減少，這一點(diǎn)與常態(tài)天氣下的乘客出行行為一致[23].其中，由于地鐵的準(zhǔn)時(shí)性高于公交，通常情況下其運(yùn)營穩(wěn)定性高于地面公交，因此選擇公交換乘地鐵出行方式概率減少的幅度是其他方式的一半.

a 車內(nèi)擁擠程度

b 步行時(shí)間

c 車內(nèi)時(shí)間

d 票價(jià)

注：M1-公交直達(dá)；M2-公交換乘公交；M4-公交換乘地鐵；M5-出租車；M6-取消出行

圖2 關(guān)鍵變量的敏感度圖示

Fig.2Sensitivities with respect to simultaneous changes

② 步行時(shí)間

步行時(shí)間增加，間接反映了道路通行環(huán)境進(jìn)一步惡化.在常態(tài)天氣下，從案例中心區(qū)域到最近地鐵站的步行時(shí)間約20 min，乘坐公交需花費(fèi)約35 min，對(duì)于該區(qū)域的乘客而言，公交換乘地鐵的出行方式并不便利.

當(dāng)步行時(shí)間增加10%時(shí)，乘客選擇出租車出行的概率有所增加，選擇公交換乘地鐵的概率表現(xiàn)為略有減少，選擇公交換乘公交的概率大幅下降.說明，影響乘客的選擇的因素最大的是步行環(huán)境，其次是公共交通服務(wù)的穩(wěn)定性.而當(dāng)變量幅度增加到20%時(shí)，這三種出行方式的選擇概率則會(huì)絕對(duì)減少(即變化程度為-100%).說明，隨著路況的進(jìn)一步惡化，乘客不再選擇高票價(jià)和需要換乘才能完成的出行方式.

③ 車內(nèi)時(shí)間

當(dāng)車內(nèi)時(shí)間變量增加時(shí)，選擇公交換乘地鐵出行方式的概率會(huì)小幅減少，這一點(diǎn)與與常態(tài)天氣下乘車出行行為相反[24]，選擇公交換乘公交和出租車方式的概率則小幅增加.而選擇出租車出行方式的概率增加的幅度相對(duì)較大.這三種出行方式中，出租車的運(yùn)行線路最靈活；一旦途中遇嚴(yán)重?fù)矶侣窙r，乘客選擇公交換乘公交的方式相比公交換乘地鐵的方式更易臨時(shí)改變出行方式或出行意愿.這說明，在惡劣天氣下，只要地鐵運(yùn)行無故障，則對(duì)出行時(shí)間影響不大.公交換乘地鐵出行方式下車內(nèi)時(shí)間的增加，除可能地面公交行駛緩慢外，也可能由地鐵運(yùn)行故障和地鐵大客流事件導(dǎo)致，因此選擇概率會(huì)減少.一旦地鐵擁堵發(fā)生，乘客二次選擇出行方式的難度大于地面交通，因此公交換乘公交和出租車的出行方式的選擇概率表現(xiàn)為增加.其中，出租車運(yùn)行的路線比公交線路靈活，故隨著車內(nèi)時(shí)間的增加，選擇出租車出行方式的概率增加明顯.

④ 票價(jià)

備選出行方式中，出租車方式車費(fèi)最高，其次是公交換乘地鐵.當(dāng)票價(jià)上漲時(shí)，這兩種出行方式的選擇概率在減少.當(dāng)票價(jià)增加幅度達(dá)到20%時(shí)，乘客放棄選擇出租車出行方式的可能性達(dá)到近一半.說明，票價(jià)與出行方式選擇概率呈反比，票價(jià)越高，選擇概率越低.

(2) 縱向敏感性分析結(jié)果

即，基于備選出行方式的各變量的影響程度.

① 基于公交直達(dá)和取消出行的出行方式.步行時(shí)間、車內(nèi)時(shí)間和票價(jià)三個(gè)變量增加時(shí)對(duì)選擇該出行方式為絕對(duì)正影響，車內(nèi)擁擠程度變量引起負(fù)影響.

② 基于公交換乘公交出行方式.當(dāng)各變量值增加時(shí)，步行時(shí)間變量對(duì)選擇該方式的影響最大，車內(nèi)時(shí)間變量對(duì)其影響最小.

③ 基于公交換乘地鐵出行方式.當(dāng)各變量值增加10%時(shí)，車內(nèi)擁擠程度變量對(duì)選擇該方式的影響最大.當(dāng)各變量值增加20%時(shí)，步行時(shí)間變量對(duì)其影響最大.

④ 基于出租車出行方式.當(dāng)各變量值增加10%時(shí)，票價(jià)變量對(duì)選擇該方式的影響最大.當(dāng)各變量值增加20%時(shí)，步行時(shí)間變量對(duì)其影響最大.

綜上所述，5個(gè)備選出行方式的敏感性反映了乘客傾向于選擇具有零換乘、低票價(jià)、中途易更改出行意愿和運(yùn)行穩(wěn)定的出行方式(影響度依次為：零換乘>低票價(jià)>中途易更改出行意愿>運(yùn)行穩(wěn)定).4個(gè)變量的靈敏度由強(qiáng)到弱依次是步行時(shí)間、票價(jià)、車內(nèi)時(shí)間和車內(nèi)擁擠程度，其中步行時(shí)間、車內(nèi)時(shí)間和車內(nèi)擁擠程度三個(gè)變量與公交服務(wù)質(zhì)量直接相關(guān).

4 對(duì)應(yīng)用的支持

4.1 效用分析

本文三個(gè)假設(shè)情景的暴雨內(nèi)澇天氣對(duì)公交運(yùn)行的影響強(qiáng)度呈現(xiàn)三個(gè)等級(jí)，本文采用平均效用值來估算不同情景下出行方式選擇的趨勢(shì)(表3).

表3 平均效用值

情景一(局部積水，局部繞行)：乘客選擇公交直達(dá)出行方式的效用最大，其次是公交換乘公交的出行方式.當(dāng)暴雨內(nèi)澇天氣下公交局部繞行時(shí)，乘客首選公交直達(dá)出行方式，其次選擇公交換乘公交的出行方式.建議首末站不受影響且繞行段不超過1/3的情況下，既有線路維持運(yùn)行.因繞行無法服務(wù)的乘客需要及時(shí)得到信息預(yù)告.

情景二(多處積水，縮線運(yùn)行)：乘客選擇出租車出行方式的效用值最大.當(dāng)公交線路縮線運(yùn)行時(shí)，乘客主要選擇公交換乘公交的方式繼續(xù)出行.雖然出租車是首選出行方式，但在暴雨內(nèi)澇天氣下，打車會(huì)十分困難.因此，有效的公交換乘信息服務(wù)十分必要.

情景三(局部路網(wǎng)積水，經(jīng)行線路停運(yùn))：乘客選擇出租車出行方式的效用值最大.受限于出租車運(yùn)輸能力，公交線路停運(yùn)后，大量需要繼續(xù)出行的乘客還將選擇公交換乘公交和公交換乘地鐵方式出行.根據(jù)積水情況，利用可通行路網(wǎng)開行接駁地鐵的臨時(shí)公交線路服務(wù)是必要的.

可見，不同天氣惡劣強(qiáng)度下，公共交通服務(wù)的側(cè)重方向不同.

4.2 應(yīng)用對(duì)策

當(dāng)暴雨內(nèi)澇發(fā)生時(shí)，公交運(yùn)營部門可通過氣象部門和路政部門上傳的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)了解公交線路路況狀態(tài)，決定是否啟動(dòng)多部門聯(lián)動(dòng)應(yīng)急預(yù)案.根據(jù)本研究結(jié)論，應(yīng)急預(yù)案需解決的問題有：

(1) 調(diào)度方案

當(dāng)車速降低和線路繞行后，車輛周轉(zhuǎn)時(shí)間變長、服務(wù)頻率下降，需要決定是否通過投入機(jī)動(dòng)車輛來降低車內(nèi)擁擠程度.在公交繞行、縮線或停運(yùn)的情況下，需要提出滯留乘客的接駁地鐵公交線路服務(wù)方案，包括臨時(shí)線路走向、停站及配車方案.對(duì)于公交換乘地鐵不便的區(qū)域或不滿足10 min步行至地鐵站點(diǎn)的區(qū)域增加公交線路.

(2) 信息服務(wù)

向受影響區(qū)域居民發(fā)送未來時(shí)間段內(nèi)(如30 min)的公交運(yùn)行預(yù)報(bào)信息，包括線路調(diào)整、時(shí)刻表變化、車程時(shí)間、車內(nèi)擁擠程度等.此外，還需要給受天氣延誤影響的乘客提供出行引導(dǎo)建議信息，乘客根據(jù)接收的公交運(yùn)行預(yù)報(bào)信息調(diào)整出行方案，并幫助緩解路網(wǎng)的進(jìn)一步擁堵惡化.

(3) 交管保障

公交運(yùn)營企業(yè)需要聯(lián)合氣象部門和路政部門開展天氣變化下公交運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)分析工作.同時(shí)需要交管部門對(duì)公交通行權(quán)給與保障，盡量縮減乘客車內(nèi)時(shí)間和候車時(shí)間.

5 對(duì)下一步研究的思考

在今后的研究中，可以從三個(gè)方面繼續(xù)深入.一是，擴(kuò)大調(diào)查范圍.樣本研究區(qū)域可擴(kuò)展為城市中心城區(qū)易內(nèi)澇區(qū)域.從而更全面地發(fā)現(xiàn)暴雨內(nèi)澇天氣下影響公交乘客出行選擇行為的因素.此外，面向地鐵網(wǎng)絡(luò)密度低的城市中心區(qū)域展開調(diào)查，且可與國外城市調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行比較研究.二是，考慮更多效用影響因素，如出行時(shí)間可靠度效用因素，分析其對(duì)出行選擇的影響.三是，對(duì)出行群體進(jìn)行分類，如按照不同年齡、出行距離、出行目的等，估計(jì)不同分類下模型變量的顯著性.