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行程时间不确定性导致了可达性随时间的变化,相关研究表明忽略行程时间不确定性会高估可达性水平。既有可达性研究往往用行程时间可靠性表示行程时间不确定性,但未考虑不同可达性模型结果的差异以及行程时间可靠性价值。本文结合各OD之间的行程时间分布特征,构建方差型的行程时间可靠性来描述行程时间不确定性,并进一步将行程时间可靠性纳入到广义出行时间成本中,建立了时间距离模型、潜力模型、累计机会模型和高斯模型4种基于位置的可达性测算方法,以比较在不同测算方法下,行程时间不确定性对可达性的影响。深圳的案例研究表明：① 忽略行程时间不确定性会使全区域的可达性至少被高估5.04%,最大被高估95.04%。潜力模型、时间距离模型、累计机会模型和高斯模型的高估幅度由低到高;② 行程时间不确定性对可达性的影响存在阈值效应,阈值越高,可达性受影响的程度越小;③ 从空间分布来看,行程时间不确定性对可达性水平高和低的区域都有一定影响。若不考虑行程时间不确定性,可达性高的区域高估值大,而在可达性低的区域,可达性高估的百分比较大,高估百分比中位数的差异程度最大可达77.1%;④ 行程时间不确定性对潜力模型可达性分类的影响最小,对累计机会模型差异的影响最大。可达性使用者应充分考虑研究区域实际情况,结合可解释性与理论性偏好,进而选择合适的可达性模型和评判标准。 相似文献
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针对中国交通运输行业碳排放量核算边界、范围、方法不清的问题,采用自上而下和自下而上相结合的方法,通过运输方式分解,建立统计口径清晰、可与国际对标的交通碳排放测算模型,测算2019年中国交通运输业和各运输方式的CO2排放量,分析中国交通运输业的碳排放结构和不同运输方式的碳排放强度,为中国交通运输业制定碳减排路径提供理论基础。结果表明,2019年中国交通运输业的CO2排放量为12.74亿t,仅次于美国(17.88亿t),占全国CO2排放总量的比重为12.42%,占世界交通运输CO2排放总量的比重为14.82%。中国交通碳排放结构较分散,作为碳排放主体的道路运输排放占比(79.15%)低于德国、法国等欧洲国家(85.19%～96.69%),而航空、水路、轨道交通的碳排放占比则高出许多,分别为9.13%、7.06%、4.39%。碳排放强度由大到小排序为航空、公路、铁路、水运。 相似文献
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