The Association between Rainfall and Taxi Travel Activities: A Case Study from Wuhan, China
Notice bibliographique
Résumé
Rainfall has a significant impact on urban population mobility, posing great challenges to traffic management and urban planning. An understanding of this influence from multiple perspectives is urgently needed. In this study, we devised a multiscale comparative research framework to explore the spatiotemporal effects of rainfall on taxi travel patterns, aiming to provide a new perspective on the investigation of rainfall’s impact on urban human mobility. More specifically, at the macroscopic scale, we computed taxi travel indicators across the entire study area and used kernel density estimates to observe the spatiotemporal distribution patterns influenced by rainfall. Subsequently, complex traffic networks were constructed by considering urban road intersections as nodes and combined with visualization methods to understand changes in taxi travel patterns visually at the microscopic level. We selected Wuhan City, a typical urban area in southern China with frequent rainfall, as the study area and used meteorological data along with a large volume of taxi spatiotemporal trajectory data for investigation. Results indicated a 4.16% decrease in weekly travel volume due to rainfall, with a 3.96% decrease on workdays and a 4.64% decrease on weekends. However, nighttime rainfall between 19:00 and 22:00 on weekdays increased the demand for taxi travel. Furthermore, the impact of rainfall on weekends exceeded that on workdays, restricting people’s mobility and leisure activities, resulting in reduced travel to recreational tourist spots and commercial pedestrian streets. Rainfall altered residents’ travel preferences to some extent, with more residents choosing taxis during rainy weather, which led to decreased transportation efficiency and increased traffic congestion. These findings contribute to a deeper understanding of the complex relationship between population mobility patterns and the urban ecological environment, providing valuable insights for planning resident travel and taxi dispatching under adverse weather conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».