新冠疫情背景下基于多源数据的出行行为及特征分析--以上海为例

新冠疫情自2019年年底出现以来,经历了严格管控时期、复工复产时期、常态化防疫防控和全面复工复产复市时期等各个阶段,疫情的爆发及持续对交通出行和交通运输产生了巨大冲击,给城市交通带来了极大的挑战。该文以上海为例,开展了基于多源数据的出行行为及特征分析技术的研究。基于行业统计、票务、AFC等数据,分析了新冠疫情对出行规模产生的影响,为未来突发事件的交通组织提供数据支撑;基于意愿调查数据,研究疫情对居民出行选择的影响,为管理部门推进公交都市建设、提升绿色出行提供依据;基于手机信令、交通卡、WiFi等大数据,研究交通出行特征捕捉技术,对防控疫情及未来交通运营管理政策的制定提供技术支撑。