崔洪軍, 張冀強(qiáng), 朱敏清, 孫婉茹

(1.河北工業(yè)大學(xué)土木與交通學(xué)院, 天津 300131; 2.河北工業(yè)大學(xué)建筑與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院, 天津 300131)

根據(jù)美國(guó)聯(lián)邦公路局的定義,大型活動(dòng)(planned special events)是指有固定的舉辦時(shí)間、舉辦地點(diǎn)以及舉辦時(shí)長(zhǎng)的,可能會(huì)對(duì)交通系統(tǒng)的正常運(yùn)行帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)的公共活動(dòng)。一方面,大型活動(dòng)的舉辦可以為當(dāng)?shù)芈糜螏?lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益;另一方面,大型活動(dòng)的舉辦會(huì)在短時(shí)間內(nèi)匯集大量的交通流,從而對(duì)舉辦地的交通運(yùn)輸系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)造成一定的影響:以2021年在英國(guó)布倫特福德社區(qū)球場(chǎng)舉辦的一場(chǎng)英超足球比賽為例,在90 min的比賽時(shí)間內(nèi),容量1.7萬(wàn)人的球場(chǎng)上座率高達(dá)97%,給當(dāng)?shù)氐慕煌ㄏ到y(tǒng)帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。因此,研究大型活動(dòng)出行者的行為特征,有針對(duì)性地制定大型活動(dòng)的交通管理措施,在大型活動(dòng)期望效益最大化的同時(shí)減小其對(duì)于城市交通的影響,是當(dāng)前亟待解決的課題。

目前,關(guān)于大型活動(dòng)的研究主要是從宏觀上研究大型活動(dòng)交通組織管理策略及大型活動(dòng)的交通需求,如通過(guò)調(diào)查數(shù)據(jù)[1]或仿真模擬[2]評(píng)估不同的交通管理措施、不同交通方式的特性對(duì)于大型活動(dòng)觀眾選擇交通方式的影響,根據(jù)歷史交通流數(shù)據(jù)使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行大型活動(dòng)交通需求預(yù)測(cè)[3-4]。也有學(xué)者針對(duì)大型活動(dòng)的交通影響進(jìn)行了研究,如使用有監(jiān)督的回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)大型活動(dòng)的交通影響范圍[5]或基于網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)模型研究預(yù)防大型活動(dòng)交通擁堵的方法[6]。此外,還有部分學(xué)者對(duì)大型活動(dòng)的人流疏散問(wèn)題進(jìn)行了研究,例如:任剛等[7]對(duì)應(yīng)急疏散情況下大型活動(dòng)場(chǎng)館內(nèi)外人員疏散時(shí)間的計(jì)算過(guò)程和影響因素進(jìn)行了研究;葉霞等[8]通過(guò)基于概率函數(shù)的觀眾選擇算法模擬了大型活動(dòng)散場(chǎng)時(shí)觀眾的疏散狀況。綜上所述,由城市大型活動(dòng)而引發(fā)的交通問(wèn)題的研究在宏觀的交通組織和管理措施、交通需求預(yù)測(cè),中觀的大型活動(dòng)散場(chǎng)交通流的疏散規(guī)律、大型活動(dòng)對(duì)路網(wǎng)交通流的影響等方面成果突出,但缺乏對(duì)微觀機(jī)制的探索,雖有對(duì)于人流疏散的研究,但其對(duì)人流疏散的研究更多的是將散場(chǎng)人群視為一個(gè)同質(zhì)性整體,未考慮個(gè)體之間的異質(zhì)性。

異質(zhì)性的概念來(lái)源于遺傳學(xué),在交通領(lǐng)域中,個(gè)體異質(zhì)性指由于偏好、風(fēng)險(xiǎn)承受能力、經(jīng)濟(jì)條件等形成的個(gè)體差異,這種差異導(dǎo)致個(gè)體在面對(duì)同一選擇情景時(shí)體現(xiàn)出不同的偏好。常見(jiàn)的個(gè)體異質(zhì)性模型包括潛在類(lèi)別模型[9-10]和隨機(jī)參數(shù)模型[11]。潛在類(lèi)別模型根據(jù)一致性赤池信息準(zhǔn)則(constant Akaike information criterion,CAIC)指標(biāo)和貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesian information criterion, BIC)指標(biāo)確定樣本的最佳分類(lèi),然后從不同類(lèi)中派生出偏好異質(zhì)性,每一類(lèi)都有自己的參數(shù);隨機(jī)參數(shù)模型則是將未觀察到的偏好異質(zhì)性作為效用參數(shù)的連續(xù)函數(shù)。Sagebiel等[12]對(duì)2種異質(zhì)性模型進(jìn)行了對(duì)比研究,發(fā)現(xiàn)潛在類(lèi)別模型相較于隨機(jī)參數(shù)模型具有一定的優(yōu)勢(shì)。

基于上述研究背景,本文基于潛在類(lèi)別選擇模型框架構(gòu)建了大型活動(dòng)參與意向選擇模型,研究個(gè)體屬性、出行便捷性、大型活動(dòng)屬性、天氣、政策等對(duì)于大型活動(dòng)參與意向選擇的影響機(jī)理。研究解決了傳統(tǒng)大型活動(dòng)參與選擇決策研究中無(wú)法反映的異質(zhì)性問(wèn)題,結(jié)果可以為決策者制定科學(xué)合理的大型活動(dòng)出行引導(dǎo)政策提供依據(jù)。

1 模型構(gòu)建

在大型活動(dòng)參與意向選擇中,不同大型活動(dòng)參與者的個(gè)體屬性、參加大型活動(dòng)時(shí)出行便捷性不同,其對(duì)大型活動(dòng)活動(dòng)屬性的偏好往往存在一定的差異,為了能夠在研究中體現(xiàn)出不同大型活動(dòng)參與者的異質(zhì)性,本文基于潛在類(lèi)別選擇模型(latent class choice model,LCCM)[9]構(gòu)建了大型活動(dòng)活動(dòng)參與意向選擇模型,模型的框架如圖1所示,模型由2部分構(gòu)成——類(lèi)成員模型和類(lèi)選擇模型,其中類(lèi)成員模型將大型活動(dòng)參與者屬于特定類(lèi)別的概率公式化為個(gè)人特征的函數(shù),類(lèi)選擇模型描述每一類(lèi)大型活動(dòng)參與者的選擇行為。

圖1 潛在類(lèi)別模型框架

基于文獻(xiàn)[9]提供的模型框架,首先通過(guò)類(lèi)選擇模型預(yù)測(cè)潛在類(lèi)別s類(lèi)中個(gè)體n在t情景下選擇參加大型活動(dòng)j的概率,概率表達(dá)式為

P(yntj=1|qns=1)

(1)

在目前的研究中,類(lèi)選擇模型一般采用Logit模型的形式[10],本文假設(shè)大型活動(dòng)參與者的選擇行為受到大型活動(dòng)活動(dòng)方案屬性的影響,使用條件Logit(conditional Logit,CL)模型框架建立了潛在類(lèi)別模型中的類(lèi)選擇模型,假設(shè)個(gè)體n屬于第s類(lèi),則其對(duì)不同大型活動(dòng)方案選擇的條件概率為

(2)

式中:yn為二元選擇變量;xntj為方案屬性向量,包含大型活動(dòng)屬性變量、天氣變量和政策復(fù)雜度變量;βs為第s類(lèi)人群的偏好參數(shù)向量。

潛在類(lèi)別模型中的另一部分是類(lèi)成員模型,其主要作用是預(yù)測(cè)個(gè)體n屬于潛在類(lèi)s的概率。本文類(lèi)成員模型的被解釋變量取值在0～1,故使用分?jǐn)?shù)多項(xiàng)Logit(fractional multinomial Logit, FML)模型進(jìn)行了類(lèi)成員模型的構(gòu)建。根據(jù)FML模型,個(gè)體n屬于潛在類(lèi)s的概率P(qns=1)為

(3)

式中:zn為個(gè)體n的個(gè)體屬性及出行便捷性屬性的向量;γs為對(duì)應(yīng)的參數(shù)向量。

因此,個(gè)體n最終選擇不同大型活動(dòng)方案的概率為

(4)

對(duì)樣本的所有個(gè)體進(jìn)行對(duì)數(shù)求和,可得樣本總體的對(duì)數(shù)似然函數(shù)

(5)

對(duì)式(5)直接求解較為困難,為確保參數(shù)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)定性,需要借助最大期望算法(expectation-maximization algorithm, EM)算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)[13]。在本文中,每個(gè)個(gè)體的潛在類(lèi)別s為數(shù)據(jù)中的缺失信息。假設(shè)l為算法的第l次迭代,則其第l+1次迭代結(jié)果為

(6)

(7)

式中φns(βl,γl)為在第l次估計(jì)中個(gè)體n屬于類(lèi)別s的后驗(yàn)概率,可表示為

(8)

最終當(dāng)模型結(jié)果達(dá)到收斂要求時(shí)停止迭代,即可得模型參數(shù)向量β、γ。

2 調(diào)查實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 屬性及水平選擇

為了衡量影響大型活動(dòng)活動(dòng)參與意向選擇行為的因素,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)敘述性偏好法(stated preference, SP)選擇實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中因素的選取參考了相關(guān)的文獻(xiàn)以及大型活動(dòng)實(shí)際舉辦過(guò)程中可能對(duì)潛在的參與者活動(dòng)參與意向造成影響的因素。天氣是影響出行者出行的重要因素,出行者在不同天氣下的出行意愿不同,例如,根據(jù)文獻(xiàn)[14]的研究,雨天道路上的交通量通常會(huì)減少1%～4%。同樣的,對(duì)于大型活動(dòng)而言,天氣因素會(huì)通過(guò)影響大型活動(dòng)參與者的出行體驗(yàn)來(lái)影響其大型活動(dòng)的參與意愿[15]。為使調(diào)查對(duì)象更加直觀地理解調(diào)查內(nèi)容,提高問(wèn)卷數(shù)據(jù)質(zhì)量,本文將常見(jiàn)的幾種天氣的分類(lèi)(晴天、陰天、霧霾天氣、雨雪天氣)作為天氣因素的4個(gè)水平來(lái)衡量天氣因素對(duì)大型活動(dòng)活動(dòng)參與意向選擇行為的影響。除天氣因素的影響外,大型活動(dòng)的活動(dòng)參與意愿還受到大型活動(dòng)本身屬性的影響,如大型活動(dòng)的類(lèi)型、票價(jià)、舉辦時(shí)間、活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)等。本文將大型活動(dòng)的類(lèi)型分為4種常見(jiàn)的大型活動(dòng)類(lèi)型:大型演唱會(huì)、大型體育賽事、大型電競(jìng)賽事和大型展會(huì);票價(jià)水平的設(shè)置參照了文獻(xiàn)[16]當(dāng)中活動(dòng)的票價(jià)區(qū)間及天津市過(guò)往大型活動(dòng)票價(jià)的一般水平,將其設(shè)置為300、500、900、1 100元4個(gè)水平;根據(jù)文獻(xiàn)[14]的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,大型活動(dòng)的活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)大多集中在2～4 h,因此,本文將大型活動(dòng)的活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)分為2.0、2.5、3.0、3.5 h共4個(gè)等級(jí);大型活動(dòng)活動(dòng)時(shí)間水平的設(shè)置主要考慮工作日與休息日之間可能存在不同的空閑時(shí)間對(duì)于個(gè)體大型活動(dòng)活動(dòng)參與意向選擇的影響,因此本文將大型活動(dòng)的活動(dòng)時(shí)間劃分為工作日、休息日2個(gè)水平。此外,在當(dāng)前新冠疫情持續(xù)期的背景下,政府對(duì)于參加大型活動(dòng)的政策要求也是影響出行者大型活動(dòng)活動(dòng)參與意愿的重要因素,但目前的文獻(xiàn)尚無(wú)針對(duì)疫情持續(xù)期下大型活動(dòng)管理策略的研究。因此,本文參照當(dāng)前舉辦的大型活動(dòng)對(duì)于參與者的要求,基于任務(wù)復(fù)雜度的概念[17],提出了大型活動(dòng)政策復(fù)雜度的概念,根據(jù)需要執(zhí)行要求的數(shù)目和執(zhí)行要求的難易程度將對(duì)大型活動(dòng)的政策限制分為復(fù)雜疫情防控要求、簡(jiǎn)單疫情防控要求,具體描述內(nèi)容如圖2所示。

圖2 選擇實(shí)驗(yàn)情景示例

圖3 不同活動(dòng)類(lèi)型的意向選擇比例

2.2 選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

不同屬性及其水平的詳細(xì)列表如表1所示。實(shí)驗(yàn)共有4個(gè)4水平因素屬性和2個(gè)2水平屬性,如果進(jìn)行全因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),則共需要44×22=1 024個(gè)剖面,這在實(shí)際的問(wèn)卷中很難實(shí)施。因此,本文使用D-optimal設(shè)計(jì)法進(jìn)行SP實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)通過(guò)SAS軟件編程獲得,每個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)情景數(shù)為12,為了減少每個(gè)受訪者需要完成的情景數(shù),將12個(gè)選擇情景中的3個(gè)情景進(jìn)行隨機(jī)組合形成4種調(diào)查問(wèn)卷,每個(gè)選擇情景中包含3個(gè)選項(xiàng)。此外,考慮到人們可能對(duì)選擇情景中的任意一種選項(xiàng)都不感興趣,在每個(gè)選擇情境中額外加入“無(wú)”選項(xiàng)。選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的最終表現(xiàn)形式,如圖2所示。

表1 SP調(diào)查屬性及屬性水平

2.3 數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集工作委托問(wèn)卷星平臺(tái)在天津地區(qū)進(jìn)行調(diào)查,共計(jì)回收526份有效問(wèn)卷。為避免各因素之間過(guò)高的相關(guān)系數(shù)導(dǎo)致后續(xù)模型產(chǎn)生多重共線性的問(wèn)題,本文首先通過(guò)Pearson相關(guān)系數(shù)對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)中變量進(jìn)行了相關(guān)性分析,選取相關(guān)性系數(shù)小于0.3的變量帶入后續(xù)模型中進(jìn)行分析。表2為本樣本的實(shí)際的樣本特征。

表2 個(gè)體屬性及出行便捷性調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

受訪者對(duì)于不同類(lèi)型的大型活動(dòng)的參加意向比例如圖2所示,1/3的受訪者沒(méi)有選擇任何類(lèi)型的大型活動(dòng),這表明相當(dāng)大比例的受訪者對(duì)于選擇情景中列舉的大型活動(dòng)不感興趣。

3 結(jié)果分析

3.1 潛在類(lèi)別數(shù)量選取

表3 不同類(lèi)別的模型擬合結(jié)果

3.2 模型估計(jì)結(jié)果

3.2.1 類(lèi)選擇模型估計(jì)結(jié)果

類(lèi)選擇模型的解釋變量包括大型活動(dòng)本身的屬性、天氣屬性和政策復(fù)雜度屬性,模型的擬合結(jié)果如表4所示。

表4 類(lèi)選擇模型估計(jì)結(jié)果

由表4可知,各屬性變量在不同類(lèi)別中的參數(shù)值與其顯著性各異,說(shuō)明不同類(lèi)別的出行者在對(duì)不同的大型活動(dòng)方案的意向選擇上體現(xiàn)了較強(qiáng)的異質(zhì)性,具體分析如下。

1) 類(lèi)別1——天氣敏感型群體

類(lèi)別1群體約占總體樣本(不含選擇“均不參加”的人群,下文同)的30%。在本類(lèi)群體中,天氣、大型活動(dòng)類(lèi)型、活動(dòng)持續(xù)時(shí)長(zhǎng)、政策復(fù)雜度4個(gè)因素影響顯著,活動(dòng)時(shí)間與票價(jià)參數(shù)不顯著,且天氣因素的參數(shù)絕對(duì)值最大,因此將類(lèi)別1定義為天氣敏感型群體。此類(lèi)群體在進(jìn)行是否參加大型活動(dòng)的決策時(shí),首重天氣因素,對(duì)票價(jià)因素和活動(dòng)時(shí)間因素不敏感。

2) 類(lèi)別2——活動(dòng)時(shí)間敏感型群體

類(lèi)別2群體約占樣本總體的15%。在本類(lèi)群體中,除了天氣因素,其他因素均對(duì)個(gè)體的大型活動(dòng)活動(dòng)參與意向選擇有顯著影響。這類(lèi)群體可以接受較為惡劣的天氣,且相較于在工作日舉辦的大型活動(dòng),其更偏好于在休息日舉辦的大型活動(dòng)。此外,值得注意的是,政策復(fù)雜度為此類(lèi)群體是否參加某一大型活動(dòng)的第二重要影響因素,但與其他2類(lèi)人群不同的是,本類(lèi)別中政策復(fù)雜度的參數(shù)值符號(hào)為正,說(shuō)明政策復(fù)雜度與大型活動(dòng)的活動(dòng)參與意向呈正相關(guān),而在類(lèi)別1與類(lèi)別3 中,政策復(fù)雜度則與活動(dòng)參與意向呈負(fù)相關(guān)。造成這種現(xiàn)象的原因是不同群體對(duì)于政策復(fù)雜度這一因素的感知不同,部分群體的認(rèn)知與本文設(shè)置此影響因素的初衷相同,認(rèn)為復(fù)雜的政策要求會(huì)降低其對(duì)大型活動(dòng)的期待,而另一部分群體則認(rèn)為復(fù)雜的政策要求是確保其參加大型活動(dòng)安全性的重要保障,故此嚴(yán)格的政策要求會(huì)增加其參加大型活動(dòng)的意向。

3) 類(lèi)別3——票價(jià)敏感型群體

類(lèi)別3群體為3個(gè)潛在類(lèi)別中占比最大的群體,約占總體的55%。天氣、大型活動(dòng)的活動(dòng)類(lèi)型、活動(dòng)時(shí)間、票價(jià)均對(duì)本類(lèi)中個(gè)體的大型活動(dòng)活動(dòng)參與意向選擇有顯著影響且票價(jià)的參數(shù)絕對(duì)值較大。這說(shuō)明類(lèi)別3屬于“票價(jià)敏感型”。這類(lèi)群體對(duì)于大型活動(dòng)的票價(jià)更加關(guān)注,而對(duì)活動(dòng)持續(xù)時(shí)長(zhǎng)及其政策要求敏感程度不高。票價(jià)較低的大型活動(dòng)對(duì)于此群體的吸引力較高。

此外,由表4可知,大型活動(dòng)的類(lèi)型對(duì)于3個(gè)類(lèi)別的人群而言均是顯著影響因素,說(shuō)明對(duì)于所有的人群而言,在進(jìn)行是否參加某一大型活動(dòng)的決策時(shí),都會(huì)或多或少考慮大型活動(dòng)的類(lèi)型。不同個(gè)體對(duì)于不同類(lèi)型的大型活動(dòng)興趣不同,導(dǎo)致不同的選擇結(jié)果。這說(shuō)明大型活動(dòng)的意向選擇行為是一種以興趣為導(dǎo)向的意向選擇行為。

3.2.2 類(lèi)成員模型估計(jì)結(jié)果

將類(lèi)別3作為參考類(lèi),個(gè)體屬性及出行便捷性對(duì)于潛在類(lèi)別的影響如表5所示,其中“出行便捷性”是對(duì)問(wèn)卷中大型活動(dòng)舉辦地路網(wǎng)的熟悉程度、出行時(shí)間、乘坐公共交通的便捷性、停車(chē)的便捷性等因素的調(diào)查結(jié)果進(jìn)行探索性因子分析(exploratory factor analysis, EFA)得到的因子。由表5可知:性別和年齡在類(lèi)別2中均顯著,在類(lèi)別1中僅有性別顯著,且性別參數(shù)為負(fù),年齡參數(shù)為正,即女性屬于天氣敏感型群體(類(lèi)別1)和活動(dòng)時(shí)間敏感型群體(類(lèi)別2)的可能性更高,且隨著類(lèi)別2群體年齡的增加,其越容易成為活動(dòng)時(shí)間敏感型群體。因此,年齡越大的女性屬于活動(dòng)時(shí)間敏感型群體的可能性越高。

表5 類(lèi)成員模型估計(jì)結(jié)果

基于上述分析結(jié)果,針對(duì)不同條件下的大型活動(dòng),應(yīng)對(duì)不同大型活動(dòng)參與群體采取差異化的引導(dǎo)策略和措施,以實(shí)現(xiàn)降低大型活動(dòng)對(duì)城市交通的影響與舉辦方創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值意愿均得到保障的目的。對(duì)于天氣敏感型群體,若舉辦大型活動(dòng)時(shí)天氣較差,可以通過(guò)給予一定的票價(jià)補(bǔ)貼或通過(guò)專(zhuān)車(chē)接送觀眾以提高該類(lèi)群體的參與意愿。對(duì)于活動(dòng)時(shí)間敏感型群體,若大型活動(dòng)于工作日舉辦,可建議舉辦方適當(dāng)降低票價(jià)或縮短活動(dòng)持續(xù)時(shí)長(zhǎng)以吸引此類(lèi)群體的參與。對(duì)于票價(jià)敏感型群體,由于其顯著影響因素的參數(shù)絕對(duì)值均較小,因此需綜合考慮此類(lèi)群體的各個(gè)顯著影響因素,以增強(qiáng)此類(lèi)群體對(duì)管理措施變化的感知,從而達(dá)到引導(dǎo)其活動(dòng)參與需求的目的,如通過(guò)同時(shí)調(diào)整票價(jià)和活動(dòng)時(shí)間來(lái)達(dá)到引導(dǎo)此類(lèi)人群的大型活動(dòng)參與需求的目的。在實(shí)際制定大型活動(dòng)出行引導(dǎo)政策時(shí),可根據(jù)本文的類(lèi)成員模型及相應(yīng)區(qū)域的居民個(gè)體屬性特征,確定各異質(zhì)性人群的比例及相應(yīng)的大型活動(dòng)出行概率,預(yù)估大型活動(dòng)出行需求,進(jìn)而制定具體的大型活動(dòng)出行引導(dǎo)政策。

3.2.3 出行者不選擇參加大型活動(dòng)的原因

由于在調(diào)查中有相當(dāng)大比例的受訪者在情景選擇中選擇了“都不參加”(33%),以下將基于描述性統(tǒng)計(jì)分析其原因。在本次調(diào)查中,當(dāng)受訪者選擇“都不參加”的選項(xiàng)時(shí),會(huì)要求填寫(xiě)一道簡(jiǎn)要描述其不參加理由的題項(xiàng),理由統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表6所示。在選擇“都不參加”選項(xiàng)的受訪者提供的理由中,常見(jiàn)的理由包括距離太遠(yuǎn)/出行不便/沒(méi)時(shí)間(26.6%)、價(jià)格原因(25.8%)、對(duì)所列的大型活動(dòng)不感興趣(20.5%)。其中距離太遠(yuǎn)/出行不便/沒(méi)時(shí)間、價(jià)格原因這2項(xiàng)理由的提出往往與個(gè)體出行的便捷性、收入相關(guān),而本文無(wú)法將選擇“都不參加”的受訪者納入模型,這是在類(lèi)成員模型的估計(jì)中,收入屬性與出行便捷性屬性在類(lèi)別1和類(lèi)別2中均不顯著的原因之一。

表6 不選擇參加大型活動(dòng)的原因

4 結(jié) 論

1) 大型活動(dòng)類(lèi)別、舉辦時(shí)間、活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)、票價(jià)、天氣、政策復(fù)雜度均對(duì)個(gè)體的大型活動(dòng)活動(dòng)參與意向即其是否選擇參加大型活動(dòng)有顯著影響,個(gè)體對(duì)大型活動(dòng)的不同屬性的敏感程度不同,體現(xiàn)了不同的個(gè)體偏好。但對(duì)于所有類(lèi)別的個(gè)體而言,大型活動(dòng)類(lèi)型均為顯著影響因素。由此可知,大型活動(dòng)的活動(dòng)參與意向選擇行為是一種以興趣為基礎(chǔ),受不同活動(dòng)屬性、天氣屬性、政策屬性影響的異質(zhì)性選擇行為。

2) 在大型活動(dòng)的活動(dòng)參與意向選擇行為中,出行者可以劃分為天氣敏感型群體、活動(dòng)時(shí)間敏感型群體和票價(jià)敏感型群體,分別占比30%、15%、55%,區(qū)分度為0.81。

3) 在個(gè)體屬性中,性別、年齡對(duì)不同類(lèi)別群體的大型活動(dòng)出行意向選擇行為有著不同的影響。決策者在制定大型活動(dòng)交通組織管理方案時(shí)應(yīng)首先熟悉該大型活動(dòng)受眾的性別和年齡結(jié)構(gòu),根據(jù)不同的大型活動(dòng)、天氣等屬性特點(diǎn),制定有針對(duì)性的交通管理措施來(lái)合理地引導(dǎo)大型活動(dòng)參與者的出行需求。

4) 研究結(jié)果揭示了不同因素對(duì)不同人群的影響機(jī)理,可以更好地解釋大型活動(dòng)觀眾的活動(dòng)參與選擇行為;根據(jù)大型活動(dòng)的特征,可以在大型活動(dòng)舉辦前更加精確地預(yù)測(cè)大型活動(dòng)參與人數(shù)的總體規(guī)模,從而為后續(xù)交通方式選擇、出行路徑選擇的預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)。