[论文解读] Air Taxi Skyport Location Problem for Airport Access

Srushti Rath, Joseph Y.J. Chow|arXiv (Cornell University)|Apr 1, 2019

Aviation Industry Analysis and TrendsEconomics, Econometrics and Finance参考文献 40被引用 20

一句话总结

本文将空中出租车起降场选址问题建模为一种选择约束、弹性需求的单分配p-中值问题变体，结合基于行程成本与时间的出行者模式选择行为。利用纽约市149个出租车区域及超过2000万次前往机场的网约车行程数据，研究发现：在曼哈顿、皇后区和布鲁克林地区，至少9个战略性布局的起降场即可在不同定价与换乘时间情景下有效满足机场出行需求，其中以收益最大化为目标的模型展现出更优的需求分布与性能表现。

ABSTRACT

Witnessing the rapid progress and accelerated commercialization made in recent years for the introduction of air taxi services in near future across metropolitan cities, our research focuses on one of the most important consideration for such services, i.e., infrastructure planning (also known as skyports). We consider design of skyport locations for air taxis accessing airports, where we present the skyport location problem as a modified single-allocation p-hub median location problem integrating choice-constrained user mode choice behavior into the decision process. Our approach focuses on two alternative objectives i.e., maximizing air taxi ridership and maximizing air taxi revenue. The proposed models in the study incorporate trade-offs between trip length and trip cost based on mode choice behavior of travelers to determine optimal choices of skyports in an urban city. We examine the sensitivity of skyport locations based on two objectives, three air taxi pricing strategies, and varying transfer times at skyports. A case study of New York City is conducted considering a network of 149 taxi zones and 3 airports with over 20 million for-hire-vehicles trip data to the airports to discuss insights around the choice of skyport locations in the city, and demand allocation to different skyports under various parameter settings. Results suggest that a minimum of 9 skyports located between Manhattan, Queens and Brooklyn can adequately accommodate the airport access travel needs and are sufficiently stable against transfer time increases. Findings from this study can help air taxi providers strategize infrastructure design options and investment decisions based on skyport location choices.

研究动机与目标

• 为解决城市空中交通（UAM）服务中，特别是机场接入方面的关键基础设施挑战——起降场选址问题。
• 基于行程成本与出行时间的权衡，使用二元Logit模型对出行者模式选择行为进行建模，以反映现实世界中的偏好。
• 在两种目标下优化起降场选址：最大化乘客量（RDR）与最大化收益（REV）。
• 评估不同定价策略与换乘时间假设下，起降场选址与需求分配的敏感性。
• 为空中出租车运营商与规划者提供关于基础设施投资与设计的可操作洞见，基于需求行为与运营权衡。

提出的方法

• 将起降场选址问题建模为一种改进的单分配p-中值模型，包含弹性需求与选择约束。
• 引入二元模式选择Logit模型，以反映出行者在地面与空中出租车模式之间基于成本与时间权衡的决策。
• 采用线性化混合整数规划（MIP）公式，可通过Gurobi等商业求解器求解纽约市案例研究。
• 整合来自纽约市TLC的真实世界数据，包括超过2000万次前往约翰·肯尼迪（JFK）、拉瓜迪亚（LGA）与纽瓦克（EWR）机场的网约车行程。
• 测试三种定价情景（短期、中期、长期），并通过调整起降场的换乘时间，评估解决方案的鲁棒性。
• 对起降场数量（p）进行敏感性分析，以确定实现稳定性能的最低阈值。

实验结果

研究问题

• RQ1 在像纽约这样的大城市中，为高效满足弹性、选择约束需求下的机场接入需求，最优的起降场数量与位置是什么？
• RQ2 不同的定价策略（短期、中期、长期）如何影响在乘客量与收益目标下的起降场选址与需求分配？
• RQ3 增加起降场的换乘时间如何影响最优起降场配置的稳定性与性能？
• RQ4 RDR（乘客量最大化）与REV（收益最大化）模型在需求分布与系统性能方面有何差异？
• RQ5 最优起降场配置在多大程度上对换乘时间与定价假设的变化具有鲁棒性？

主要发现

• 即使换乘时间增加，至少需要9个起降场才能确保纽约市机场接入需求的稳定与有效覆盖。
• REV模型（收益最大化）相比RDR模型（乘客量最大化）在起降场之间实现了更公平的需求分配，后者倾向于将需求集中在更少的枢纽。
• 从收益角度看，REV模型表现出更优的性能，表明以利润为导向的规划可能带来更均衡、更具扩展性的运营。
• 在换乘时间增加的情况下，起降场选址保持稳定，表明最优配置即使在存在运营延误时仍具可行性。
• 案例研究证实，所提出的模型可有效应用于基于现有行程数据与商业求解器的真实城市网络。
• 该方法具有普适性，可推广至其他城市，并可进一步扩展以涵盖医疗设施、体育场馆及主要交通枢纽等其他应用场景。