Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hành Vi Lựa Chọn Metro Đặc Biệt Của Hành Khách Tàu Điện Ngoại Thành Tại Ấn Độ
Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm phân tích hành vi chuyển đổi phương thức di chuyển của hành khách tàu điện ngoại thành để khảo sát lượng hành khách cho hành lang mở rộng metro được đề xuất tại Chennai, Ấn Độ. Cuộc điều tra này được thực hiện vào năm 2019 như một phần của nghiên cứu khả thi cho việc mở rộng tuyến metro kéo dài giữa Sân bay Chennai và Kilambakkam, một ngoại ô phía nam của Chennai. Cặp điểm khởi hành và điểm đến tương tự cũng được phục vụ bởi hệ thống tàu điện ngoại thành. Đây là một phần mở rộng của tuyến đường hoạt động từ Washermenpet đến sân bay trong Dự án metro giai đoạn I. Đối với nghiên cứu cạnh tranh giữa các phương thức di chuyển này, một mẫu gồm 272 hành khách tàu điện ngoại thành, bao gồm mục đích đi làm, học tập và các mục đích khác, đã được phỏng vấn thông qua bảng câu hỏi về sở thích đã nêu. Sáu kịch bản đã được xem xét để phân tích, bao gồm tiết kiệm thời gian di chuyển khi sử dụng metro cùng với sự khác biệt giá vé giữa metro và xe buýt. Nghiên cứu cho thấy hành khách tàu điện ngoại thành ít quan tâm đến việc tiết kiệm thời gian đi lại mà ưu tiên sự khác biệt về giá vé không phụ thuộc vào mục đích chuyến đi. Điều này cho thấy hành vi lựa chọn metro đặc trưng của hành khách tàu điện ngoại thành trong bối cảnh Ấn Độ.
Từ khóa
#Hành khách tàu điện ngoại thành #lựa chọn phương thức giao thông #hệ thống metro #nghiên cứu khả thi #ChennaiTài liệu tham khảo
Tischer ML, Dobson R (1979) An empirical analysis of behavioural intentions of single-occupant auto drivers to shift to high occupancy vehicles. Transp Res 13A:143–158
Nurdden A, Rahmat RAOK, Ismail A (2007) Effect of transportation policies on modal shift from private car to public transport in Malaysia. J Appl Sci 7(7):1014–1018
Aditya VS, Thomas M, Krishna Rao KV (2016) Mode shift behavior of commuters due to the introduction of new rail transit mode. Trans Res Procedia 25:2603–2618
Selvakumar M, Abishek Reddy M, Sathish V, Venkatesh R (2018) Potential influence of metro on bus: a case study. J Inst Eng Ser A 99(2):379–384
Das S, Boruah A, Banerjee A, Raoniar R, Nama S, Maurya AK (2021) Impact of COVID-19: a radical modal shift from public to private transport mode. Trans Policy 109:1–11
Satiennam T, Jaensirisak S, Satiennam W, Detdamrong S (2016) Potential for modal shift by passenger car and motorcycle users towards Bus Rapid Transit (BRT) in an Asian developing city. IATSS Res 39:121–129
Majeed S, Batool Z (2016) Identification of factors affecting modal shift in lahore: factors affecting modal shift in Lahore. Proc Pak Acad Sci Phys Comput Sci 53(4):373–379
Vedagiri P, Arasan VT (2010) Modelling modal shift due to the enhanced level of bus service. Transport 24(2):121–128
Wang Y, Li L, Wang Z, Lv T, Wang L (2013) Mode shift behavior impacts from the introduction of metro service: case study of Xi’an, China. J Urban Plann Dev 139(3):216–225
Census of India (2011) District Census Handbook Chennai. Series 34, Part XII-B, Directorate of Census Operations, Tamil Nadu
Hyderabad Metro Rail Limited (HMRL) https://hmrl.co.in/index.html. Accessed on 2.10.2022
Asian Development Bank (2021) Mumbai metro transforming transport: contributing towards an equitable, safer and cleaner city, 1–98
Khaki AM, Zargari SA, Moayedfar R (2009) Developing the composed probability model to predict household trip production (a case study of Isfahan city). Transport 24(1):30–36
Batty P, Palacin R, González-Gil A (2015) Challenges and opportunities in developing urban modal shift. Travel Behav Soc 2(2):109–123
Abdel-Aal MMM (2017) Value of time determination for the city of Alexandria based on a disaggregate binary mode choice model. Alexandria Eng J 56:567–578
Wright PH, Ashford NJ (1989) Transportation engineering: planning and design, 3rd edn. Wiley, New York
Hensher DA (1994) Stated preference analysis of travel choice: the state of practice. Transportation 21:107–133
Niggol Seo S (2017) The behavioral economics of climate change adaptation behaviors, global public goods, breakthrough technologies, and policy-making. Academic Press, London
Borghetti F, Caballini C, Carboni A, Grossato G, Maja R, Barabino B (2022) The use of drones for last-mile delivery: a numerical case study in Milan Italy. Sustainability 14:1–20
Kanafani A (1983) Transportation demand analysis. McGraw-Hill Book Company, New York
Swierstra AB, Nes R, v, Molin E J E, (2017) Modelling travel time reliability in public transport route choice behaviour. Eur J Transport Infrastruct Res 17(2):263–278
Bruce da Silva T, Baptista P, Santos Silva CA, Santos L (2022) Assessment of decarbonization alternatives for passenger transportation in Rio de Janeiro Brazil. Trans Res Part D Trans Environ 103(3):103161