基于信息干预的慢行出行行为

为研究影响出行者选择慢行出行行为的信息及其影响程度,基于保护动机理论分析慢行出行行为的信息干预作用机制,通过慢行交通行为调查问卷及信息干预实验,研究信息干预前后出行者出行行为的变化,分析信息干预对慢行出行行为的影响机制。研究表明:①健康类信息、环境类信息和政策引导类信息对于慢行出行都有促进作用,其中政策引导类干预效果最佳。②自我效能、严重性、反应效能、成本四个要素对于慢行出行的意愿程度有显著的影响作用,人口统计学变量对信息干预实验效果并无显著影响。信息干预能够对出行者的慢行出行产生正相关影响,能有效诱导慢行出行。

基于货运量及能源强度影响的长三角地区货运碳排放研究

为探究长三角地区货运碳排放与货运量及能源强度之间的关系,建立自回归分布滞后误差修正模型(ARDL-ECM)研究长三角地区近30年的货运量、GDP及能源强度与货运碳排放之间的长期及短期关系,并通过格兰杰因果检验分析3组数据与货运碳排放存在的因果关系。研究结果表明:长期条件下,货运量、GDP与能源强度每增加1%,货运碳排放量分别增加2.369%,1.394%,2.198%,三者均导致货运碳排放量增加;短期条件下,货运量与能源强度每增加1%,货运碳排放量增加3.285%与0.935%,两者在短期内均导致货运碳排放量增加;格兰杰因果检验表明,能源强度与货运碳排放量之间存在单向因果关系。因此,应推广新能源货运方式降低能源强度,提高能源利用效率,完善多式联运货运网络达到降低货运碳排放的目标。

基于时间序列数据的货物运输方式与CO_(2)排放关系研究

为探究货物运输与其所产生的二氧化碳排放量之间的关系,应用自回归分布滞后模型(ARDL)和向量误差修正模型(VECM)相结合的方法对1960-2018年间的二氧化碳人均排放量以及公路、铁路、航空和内陆水路四种交通方式人均货运量这五类时间序列数据进行研究,确定它们之间的长期和短期动态关系,并通过格兰杰因果检验分析其中存在的因果关系。研究结果表明:长期来看,人均公路、铁路货运量分别增加1%,人均二氧化碳排放量将分别减少0.0479%、1.2057%,因此,铁路货运对二氧化碳排放的抑制作用最强,而人均航空、水路货运量分别增加1%,人均二氧化碳排放量将分别增加0.0999%、0.0717%,因此,航空与水路货运将导致二氧化碳排放量增多;短期来看,人均公路、铁路、航空与内陆水路货运量每增加1%则人均二氧化碳排放量将增加-0.0074%、0.0318%、0.0425%与0.1309%,因此,铁路货运在短期内对二氧化碳排放产生的正向影响最小;格兰杰因果关系检验表明人均公路货运量与人均二氧化碳排放量之间存在双向因果关系。因此,应加快推动公转铁进度,构建并完善公铁联运、铁水联运、公水联运等多式联运网络以实现降低货运碳排放的目标。