賈佃通， 裴玉龍

(1.哈爾濱工業(yè)大學交通科學與工程學院， 哈爾濱 150090； 2.東北林業(yè)大學交通學院，哈爾濱 150040)

快速公交客流量影響因素解釋結構模型構建與應用

賈佃通1， 裴玉龍2

(1.哈爾濱工業(yè)大學交通科學與工程學院， 哈爾濱 150090； 2.東北林業(yè)大學交通學院，哈爾濱 150040)

針對當前交通擁堵、能源緊張、尾氣污染等一系列問題，為加快快速公共交通的發(fā)展、提高公共交通利用率，本文找出了影響快速公交客流的主要因素，利用系統(tǒng)工程學中的ISM方法，構建了快速公交客流系統(tǒng)解釋結構模型，通過分析探討快速公交客流的主要影響因素，進而明確了各因素間的清晰結構，得到影響快速公交客流量的5級遞階結構；最后找出影響快速公交客流因素的各影響因素. 通過影響因素，建立了多元回歸模型，從影響程度、影響方向、影響時期分別歸類分析. 通過分析各層級因素對快速公交客流量的影響，可引導更多居民選擇快速公交出行，對緩解交通壓力提供了一定方法指導和決策支持. 并通過合理分析為快速公交運輸服務提出了建議.

快速公交； 客流量； 解釋結構模型； 多元回歸模型

Abstract: With the rapid development of urban economy, the urban car ownership is increasing. Cars increasing mobility and accessibility, have also brought a series of problems such as traffic congestion, depletion of fossil fuels, air pollution. It is necessary to speed up the development of public transit, and improve the utilization rate of public transit. This paper first identifies the main factors that influence the bus rapid transit passenger flow; it then develops a bus rapid transit passenger flow estimating model by analyzing the main influence factors of bus rapid transit passenger flow; this paper eventually quantifies the factors influencing the bus rapid transit passenger flows. By analyzing the impact of various factors on the rapid transit traffic levels, this paper intends to provide guidance on improving public transit quality of service, and relieving traffic congestion.

Keywords: bus rapid transit; passenger flow; factors; interpretive structural model； multiple regression models

近年來，隨著我國城市化的快速發(fā)展，大城市私人汽車擁有量大幅增加，隨之帶來了交通擁堵、尾氣污染等問題. 因此，加快公共交通的發(fā)展，可以有效地降低人均用車比例、緩解道路交通壓力以及減少尾氣污染等城市病的發(fā)生. 目前常見的城市公共交通主要是軌道交通、公共汽車等. 此時，一種新型大容量快速公交系統(tǒng)(BRT)因為具有投資小、建設周期短、運量大、靈活環(huán)保等特點而引起了人們的廣泛關注，國內外許多城市，諸如北京、庫里提巴、邁阿密等城市都取得了令人滿意的效果.

然而在一些城市，人們選擇的交通出行方式依然為汽車、出租車，導致快速公交出行的客流量未能達到預期設計水平，實際客運量水平較低，這就使得部分城市的道路交通壓力依舊較為嚴重，交通阻塞現(xiàn)象時有發(fā)生. 這也說明了有部分預期選擇快速公交出行的市民依舊選擇了汽車、出租車等出行方式，導致設計的快速公交網線未能充分發(fā)揮分流、緩解交通壓力的作用[1]. 因此，本文進一步開展影響快速公交客流量的各因素的研究，從而科學的分析影響快速公交出行的原因，并建立多元回歸模型，為快速公交運輸服務提出了建議.

1 快速公交客流量影響因素分析

借鑒國內外學者對快速公交客流量影響因素的理論研究，以及實際公交線路規(guī)劃可行性研究中對客流量分析預測的經驗，并征求交通學科領域專家意見后加以補充和修改，將影響快速公交客流量的主要因素概括為5個方面，如圖1所示.

圖1 快速公交客流量影響因素

1.1 技術因素

技術層面主要考慮獲取快速公交信息的簡易程度，其中包括信息資源和快速公交信息基礎設施建設. 信息資源包括快速公交運行時間、站點位置、運行線路、正確的換乘路線及換乘的簡便程度等. 龐大的信息資源只有依賴一定的載體才能方便出行者的出行需求，所以快速公交信息基礎設施的完善程度、提供信息的簡潔明了性、清晰性至關重要.

1.2 社會因素

1.2.1 城市人口

城市人口數(shù)量在一定程度上受當?shù)卣螌用?如計劃生育、戶口遷移等)的影響. 若出行者選擇快速公交出行比例一定，則城市人口數(shù)量越多，選擇快速公交出行的乘客數(shù)量就越大. 相反，若城市人口數(shù)量較少，則選擇快速公交出行的乘客數(shù)量也會降低.

1.2.2 現(xiàn)有軌道交通網絡化程度

人們在現(xiàn)有軌道交通系統(tǒng)較為完善的情況下，傾向于選擇已有線路，此時新發(fā)展的快速公交網線的客流量就會受到一定的影響；相反，如果新建快速公交的線路及站點設置可以彌補原有軌道交通路網存在的一些不足，那么人們將傾向于選擇新建快速公交系統(tǒng)，其客流量也會達到預期效果.

1.2.3 沿線土地利用率

交通系統(tǒng)與土地利用情況有著非常重要的互動關系，土地利用情況在很大程度上影響交通出行產生，在城市經濟活動中是交通流的的“源泉”. 其中土地利用中的居住用地、公共設施用地、工業(yè)用地和倉儲用地是城市經濟活動的基本空間，是交通系統(tǒng)的主要發(fā)生源. 交通的發(fā)展會拉動土地利用的發(fā)展，反過來，土地利用的發(fā)展也會誘導人們的出行. 可見，沿線土地利用情況對快速公交客流規(guī)模有著舉足輕重的影響. 若快速公交線路能將城市經濟活動的基本空間覆蓋，則其客流就有了基本保障[2].

1.2.4 快速公交經營狀況

良好的經營狀況主要體現(xiàn)在3個方面：

1)安全性與可靠性

不言而喻，安全性至關重要；可靠性也是快速公交系統(tǒng)經營質量的重要指標.

2)合理的票價

乘客出行是否選擇快速公交出行，很大程度上取決于票價. 例如在票價很低的地區(qū)(如拉丁美洲)，幾乎所有階層都使用公共交通；但在票價較高時，只有收入較高的人選擇乘坐[3].

3)服務滿意度

快速公交的速度、可達性、設施水平、工作人員態(tài)度、舒適的乘車環(huán)境(載荷量、空調、清潔程度)等是影響客流規(guī)模不可或缺的要素.

1.2.5 快速公交線路設置

快速公交線路周邊的城市基礎設施建設情況會對其出行的可達性產生重要影響，同時快速公交出行與其他交通方式的換乘便利程度等也會影響居民是否會選擇快速公交出行.

1.2.6 出租車及私家車保有量

出租車和私家車數(shù)量在一定程度上也會影響快速公交客流量. 如果出租車和私家車數(shù)量過多，則會造成交通擁堵，出行時耗增加，此時人們會傾向選擇快速公交出行. 若出租車數(shù)量少，則會造成打車困難，交通出行方式同樣也會改變.

1.3 經濟因素

經濟層面重點考慮城市經濟發(fā)展水平. 首先城市的經濟發(fā)展水平不但能支持快速公交系統(tǒng)的建設，而且也對客流規(guī)模有直接的影響. 由于快速公交系統(tǒng)建設費用高于常規(guī)公交，其票價一般也高于常規(guī)公交，因此乘客對票價的承受力是決定客流的重要因素. 若一個城市的經濟發(fā)展水平較高，而且發(fā)展前景較好，將會增大快速公交客流規(guī)模. 其次城市經濟的快速發(fā)展，導致居民生活節(jié)奏加快，人均出行次數(shù)增多，出行目的結構也有所改變，這必然會影響居民出行方式的選擇. 因此，城市經濟發(fā)展水平是快速公交客流量預測中不可或缺的重要因素之一.

1.4 政策因素

政治層面主要包括政府相關政策. 相關政策主要是指當?shù)卣畯某鞘邪l(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護、能源節(jié)約與交通系統(tǒng)的可持續(xù)協(xié)調發(fā)展等角度出發(fā)，密切結合土地利用，制定的相關規(guī)劃或交通政策，主要包括規(guī)劃現(xiàn)有路網，以及對優(yōu)先發(fā)展大運量公共交通系統(tǒng)政策的傾斜和對財政的支持力度等. 若政府限制私家車的出行，引導并鼓勵居民選擇公共交通出行，以此來緩解道路交通壓力、節(jié)約不可再生資源、大力支持發(fā)展公共交通，則必然會有利于快速公交吸引更多乘客.

1.5 出行者因素

1.5.1 出行者特征

出行者特征包括家庭規(guī)模、家庭成員的構成、家庭車輛擁有情況、職業(yè)和工種、 收入情況、年齡和性別等因素，出行者選擇交通工具出行時，必然會根據(jù)其自身特征選擇合適的交通出行方式，這是影響快速公交客流量的重要因素之一.

1.5.2 出行需求

出行需求特指城市范圍內人的空間位置的移動，該移動可以通過交通運輸服務供給商的服務來完成，也可由消費者自行完成，主要包括出行目的(上班、上學、娛樂等)、出行距離及時間等. 出行者選擇交通工具出行時，必然會根據(jù)其自身出行需求選擇合適的出行方式，這也是快速公交客流量的重要影響因素之一.

2 快速公交客流量影響因素解釋結構模型

影響快速公交客流量的多種因素相互關聯(lián)、相互作用，形成一個包含遞階因素鏈的復雜系統(tǒng). 構建解釋結構模型(interpretive structural model)，進行初步應用分析，可從多個影響因素及復雜的因素鏈中找出影響快速公交客流量的主要因素. 前文已介紹了11個主要的客流影響因素，再加上包含這11個主要影響因素的快速公交客流量因素，由此確定建立解釋結構模型的12個因素，分別設為：獲取快速公交信息的簡易程度S1、原有軌道交通路網情況S2、沿線土地利用情況S3、快速公交經營狀況S4、快速公交線路設置S5、出租車及私家車數(shù)量S6、城市經濟發(fā)展水平S7、政府相關政策S8、城市人口數(shù)量S9、出行者特征S10、出行者出行需求S11、快速公交客流量影響因素S12.

2.1 影響因素間相互關系

首先要搞清兩兩因素間的邏輯關系，然后構建11個影響因素的解釋結構模型. 通過參考國內外的一些研究成果及相關學者的指導[4-7]，分析快速公交客流量系統(tǒng)，各因素間的邏輯關系用字母A、V、X、O表示，其中，A表示行因素對列因素有直接影響；V表示列因素對行因素有直接影響；X表示行列兩因素相互都有直接影響；O表示行列相互都無直接影響[8]. 確定了各因素間的相互關系如下：

S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12VAVVV00V00AS1X0X0VVV00AS20X0VVV00AS300VVV00AS40VVV00AS5VVV00AS60000AS7A00AS800AS90AS10AS11

由此得到各因素間的12階關聯(lián)矩陣R，其中[9]

則關聯(lián)矩陣

S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12

2.2 影響因素間層級關系劃分

由關聯(lián)矩陣R得到可達矩陣M=(R+I)3，I為12階單位矩陣，通過Matlab軟件計算得到可達矩陣M.

可達矩陣M的各影響因素的可達集R(Si)、前因集A(Si)和可達集與前因集的交集R(Si)∩A(Si)的具體數(shù)據(jù)如表1所示.

1)可以分析出快速公交客流量的主要影響因素第l級節(jié)點：L1={12};

S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12

表1 快速公交客流量影響因素的第1級可達集和前因集

2)在可達矩陣M中劃去第12行與第12列，尋找第2級節(jié)點，由表2數(shù)據(jù)可分析出快速公交客流量的主要影響因素第2級節(jié)點：L2={1,10,11};

繼續(xù)在可達矩陣中劃去第1、10、11行與第1、10、11列，尋找第3級節(jié)點，由表3數(shù)據(jù)可分析出快速公交客流量的主要影響因素第3級節(jié)點：L3={2,3,4,5,6}；

同理由表4和表5數(shù)據(jù)可分析出快速公交客流量的主要影響因素第4級節(jié)點和第5級節(jié)點：L4={7,9}，L5={8}.

根據(jù)以上數(shù)據(jù)可構建影響快速公交客流量因素的解釋結構模型，如圖2所示.

表2 快速公交客流量影響因素的第2級可達集和前因集

表3 快速公交客流量影響因素的第3級可達集和前因集

表4 快速公交客流量影響因素的第4級可達集和前因集

表5 快速公交客流量影響因素的第5級可達集和前因集

2.3 各影響因素的層級間關系分析

由圖2可知，影響快速公交客流量的因素共有5級遞階結構. 第1級影響因素是快速公交客流量影響因素S12；第2級影響因素有獲取快速公交信息的簡易程度S1、出行者特征S10、出行者出行需求S11；第3級影響因素有原有軌道交通路網情況S2、沿線土地利用情況S3、快速公交經營狀況S4、快速公交線路設置S5、出租車及私家車數(shù)量S6；第4級影響因素是城市經濟發(fā)展水平S7和城市人口數(shù)量S9；第5級影響因素是政府相關政策S8.

2.3.1 第1、2級影響因素關系分析

對快速公交客流量影響因素S12產生直接影響因素的有獲取快速公交信息的簡易程度S1、出行者特征S10、出行者出行需求S11. 出行者特征和出行者的出行需求一般因人而異，人們出行會結合自身特征和具體的出行需求來選擇交通方式，變化性較大，與其他因素關聯(lián)不大，具有相對獨立性. 而這2個因素可直接影響快速公交客流的數(shù)量. 獲取快速公交信息的簡易程度也是影響快速公交客流量的重要因素. 如果忽視快速公交信息的提供，乘客不了解站點位置或乘坐線路，往往會放棄快速公交出行. 因此，這3個要素都能直接影響快速公交客流量，而提高快速公交信息的獲取程度、誘導居民選擇快速公交出行是最直接提高客流量的方法. 所以，第2級因素是影響快速公交客流量因素的表層直接影響因素.

圖2 影響快速公交客流量因素的解釋結構模型

2.3.2 第2、3級影響因素關系分析

對獲取快速公交信息的簡易程度S1產生直接影響的因素有原有軌道交通路網情況S2、沿線土地利用情況S3、快速公交經營狀況S4、快速公交線路設置S5、出租車及私家車數(shù)量S6. 這5個因素間具有較強連接關系，且具有很高的互動性，各因素的部分效果通常是重復的. 結合快速公交現(xiàn)狀來看，這些要素間相互影響程度較大，若其中一個因素水平過低，都會影響整個系統(tǒng)的水平偏低. 第3級的5個因素，直接作用于第2級的因素S1，從而間接地對快速公交客流量產生影響，所以第3級的因素是影響快速公交客流量的中層間接影響因素.

2.3.3 第3、4級影響因素關系分析

第4級中的2個因素是城市經濟發(fā)展水平S7、城市人口數(shù)量S9，這2個因素分別對第3級的5個因素產生影響. 可以說這2個因素是城市快速公交客流量的根本決定因素，如果這2個因素確定了，那么快速公交客流的基本來源和數(shù)量也就大體定下來了. 一個城市的快速公交系統(tǒng)水平要與當?shù)爻鞘械慕洕l(fā)展水平和人口數(shù)量相協(xié)調. 設想在一個經濟欠發(fā)達或人口數(shù)量小的城市修建快速公交，可能就顯得沒有那么必要了. 所以，第4級因素是影響快速公交客流量的深層根本影響因素.

2.3.4 第4、5級影響因素關系分析

政府相關政策S8是第5級影響因素中的唯一因素. 會對城市人口數(shù)量S9產生直接影響，進而影響快速公交客流量. 因此第5級因素也是影響快速公交客流量的深層根本影響因素，往往它的影響是基礎性的、深遠的[10].

3 快速公交客流宏觀影響因素回歸模型的建立

3.1 變量選取

由上述可知影響公交客流量的因素存在著表層直接影響因素、中間間接影響因素和深層根本影響因素3個層次，為了進一步探究影響快速公交客流量的宏觀因素，我們將主要從城市經濟發(fā)展水平、人口因素、土地利用情況、快速公交線路與原有公交線路設置情況、其他交通方式、出行者特征等6個方面展開研究. 根據(jù)統(tǒng)計年鑒及調查統(tǒng)計數(shù)據(jù)，將快速公交客流量及所選取的宏觀社會經濟影響因素的變量轉變?yōu)樵鲩L率數(shù)據(jù)，通過聚類分析將它們分為上述6個方面，具體劃分如表6所示[11].

表6 快速公交客流量的宏觀影響因素

3.2 快速公交客流量的宏觀影響分析

鑒于目前哈爾濱快速公交尚未投入運行，無法取得快速公交客流量數(shù)據(jù)，因此，本文選用公共交通客流量作為替代變量進行研究分析. 運用逐步回歸方法，將公共公交客流量作為因變量，6個方面的影響因素作為自變量，回歸方程如式(1)所示.

Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+…+bnxn

(1)

式中，y為客流量；x1,x2…xn為影響客流量的若干因素；b1,b2,…,bn為各因素對客流量的影響程度.

實際應用時，為了既達到評價目的，又達到預測目的，一般選擇各因素的前1,2，…，k個時期的數(shù)據(jù)序列作為自變量. 這樣，若有n個因素，則會有n*k個自變量，如式(2)所示.

(2)

建立逐步回歸模型的過程中，按照自變量對因變量的作用程度從大到小逐個引入方程，對那些對y作用不顯著的變量可能始終不被引入回歸方程.

根據(jù)《哈爾濱市統(tǒng)計年鑒》及哈爾濱市公共汽車總公司統(tǒng)計數(shù)據(jù)，收集整理了2010—2013年共6項變量因素的樣本數(shù)據(jù)，然后通過逐步回歸法，得到各影響因素對快速公交客流量的驅動力分析，進而分析對快速公交客流量有影響作用的因子，其定量分析結果及參數(shù)指標如表7所示.

表7 快速公交客流量影響因素各模型的參數(shù)表

根據(jù)表7中的參數(shù)，綜合分析各線性回歸模型的顯著性，可以得到：快速公交客流量與住宅投資額、出租車及私家車車輛數(shù)量、出行者月平均收入和土地利用性質所建立回歸模型的線性關系顯著，快速公交客流量與原有公共交通線路設置情況和土地利用性質、全社會固定資產投資額所建立回歸模型的線性關系比較顯著.

針對上述6個影響因素，按照影響程度、影響方向、影響時期分別歸類分析.

3.2.1 影響程度方面

對快速公交客流量變化影響程度較大的因素主要是居民生活方面，如原有公共交通線路設置情況、出行者月平均收入、土地利用性質；城市發(fā)展規(guī)模方面的因素也有一般程度的影響，而有關人口數(shù)量方面的因素則沒有顯著的影響. 這說明，居民的生活水平和消費水平決定人們的出行方式，城市建設的持續(xù)、均勻發(fā)展，也會對居民的出行習慣產生一定的影響，而城市人口的絕對數(shù)量的增長，則對快速公交客流量的變化沒有明顯的影響.

3.2.2 影響方向方面

大部分影響因素對快速公交客流量的變化是正方向的促進作用，如原有公共交通線路設置情況、職工平均工資. 隨著原有公共交通線路設置的發(fā)展，會增加人們的消費性出行，因而增加快速公交客流量；隨著私家車與私人小汽車車輛數(shù)的增加，快速公交客流量增加，體現(xiàn)了目前哈爾濱地面公共交通與快速公交良好的互補關系；隨著人均居住面積的增加，軌道快速公交客流量減少，這可以解釋為由于居住條件的逐步改善，城市居民逐漸從城市中心向郊區(qū)遷移，由于目前郊區(qū)軌道交通線網建設尚未健全，導致軌道交通出行率偏低.

3.2.3 影響時期方面

對快速公交客流量的變化明顯產生影響的大多為這些因素變量的前一時期的數(shù)據(jù)序列，如原有公共交通線路設置情況、出行者月平均收入、土地利用性質等. 這表明，居民的生活水平和居住條件對出行方式、出行習慣是逐步的影響. 只有出租車及私人小汽車車輛數(shù)量與快速公交客流量是同時期的數(shù)據(jù)序列，從另一個側面說明地面公交與快速公交系統(tǒng)的互補關系.

總的來講，在密集連片、土地集約利用程度較高、人口密度大及商業(yè)區(qū)集中的地帶，有較大的交通需求，因此單一的快速公交系統(tǒng)無法承擔高強度的客流量需求，所以需要快速公交與常規(guī)公交、快速公交與軌道交通緊密結合，互為補充，共同組建城市軌道交通的線路網絡. 快速公交在降低了建設投資和運營成本的同時，也發(fā)揮了作為快速公交所承擔的接運線路的優(yōu)勢.

4 結論

本文在確定影響快速公交客流的主要因素的基礎上，利用系統(tǒng)工程學中的ISM方法，構建了快速公交客流系統(tǒng)解釋結構模型，通過分析探討快速公交客流的主要影響因素，得到各因素之間的清晰結構，找出了影響快速公交客流因素的3種因素. 從而為快速公交客流量的評價、分析和改進提供了新思想. 通過構建的ISM模型，明確了各影響因素間的層次關系，對快速公交客流產生影響的各個要素間的層次關系一目了然，為引導乘客選擇快速公交出行，增加快速公交客流量，促進公共交通發(fā)展提供了有力幫助.

據(jù)上述快速公交客流量影響因素的分析結果，在現(xiàn)有的哈爾濱交通條件下，如路網密度、路網結構等不可變因素的制約下，為實現(xiàn)優(yōu)質、高效、舒適的運輸服務，提出以下建議.

1)需要有充足的公共交通供給量. “十一五”期間，哈爾濱市年均經濟增長率預計為9%以上，2012年全市生產總值達4 550.2億元. 經濟發(fā)展水平高、速度快，將極大地帶動交通出行. 因此，需要增加運營的固定資產投入，增加運營設備的投入，來滿足日益增長的交通需求. 所以，應該增加各條線路的運用車輛數(shù). 此外，盡可能增加出租車的投入車輛數(shù)，以緩解打車難的問題.

2)提供便利的換乘條件，優(yōu)化公交換乘的數(shù)量和質量. 根據(jù)表6分析結果，快速公交與常規(guī)公交、地鐵線路搭接路段會增大快速公交的客流量，因此增加公交車與軌道交通的換乘，以及配套的換乘公交車數(shù)量是非常有必要的.

3)增加快速公交票種. 目前哈爾濱常規(guī)公交的的票種較多，除普通票外，還有學生卡、老年卡等. 快速公交的票種也應該滿足不同出行者的需求，可以加快推出學生票、旅游票、日票卡等票種，在促進客流總量穩(wěn)步增長的同時，平衡各時段的客流量，滿足不同群體的出行需要，并提高整個社會福利水平.

[1] 孫慧, 周穎, 范志清. 基于解釋結構模型的公交客流量影響因素分析[J]. 北京理工大學學報: 社會科學版, 2010, 12(1): 29-32.

[2] 王煒. 交通規(guī)劃. 北京: 人民交通出版社, 2008.

[3] 歐陽志堅, 馬小毅. 城市軌道交通客流規(guī)模影響因素分析[J]. 學術專論, 2003 (3): 63-65.

[4] 裴玉龍, 劉瑩. 城市快速軌道交通現(xiàn)網合理規(guī)模推算方法研究[J]. 交通與物流, 2006: 351-356.

[5] Regirer S A, Shapovalov D S. Filling space in public transport by passengers [J]. Automation & Remote Control, 2003, 64(8): 1301-1309.

[6] Mathew Tom V, Sharma Sushant. Capacity expansion problem for large urban transportation networks[J]. Journal of Transportation Engineering, 2009, 135(7): 406-415.

[7] 林震, 楊浩. 不同條件下出行方式平衡模型及特性分析[J]. 管理工程學報, 2004, 18(2): 30-34.

[8] Mukherjee Kampan, Mondal Sandeep. Analysis of issues relating to remanufacturing technology-a case of an Indian company[J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2009, 21(5): 639-652.

[9] 關維娟, 何剛, 陳清華等. 基于解釋結構模型的煤礦安全主要影響因素分析[J]. 企業(yè) 管理, 2010(19): 178-180.

[10] 薛偉賢, 劉駿. 數(shù)字鴻溝主要影響因素的關系結構分析[J]. 系統(tǒng)工程理論與實, 2008(5): 85-91.

[11] 朱海燕, 郝勇. 上海城市軌道交通客流量宏觀影響因素分析[J]. 城市交通, 2009, 31(6): 68-70.

ModelingBusRapidTransitPassengerFlowImpactFactorsitsApplication

JIA Dian-tong1, PEI Yu-long2

(1.School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology,Harbin 150090,China; 2.College of Traffic,Northeast Forestry University , Harbin 150040, China)

2014- 06- 12.

賈佃通(1989—)，男，山東德州人，碩士研究生，研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理. E-mail: jiadiantong@126.com.

U 491.1+7

A

1008-2522(2014)03-01-08