[论文解读] Bi-National Delay Pattern Analysis For Commercial and Passenger Vehicles at Niagara Frontier Border

Zhenhua Zhang, Lei Lin+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 13, 2017

Vehicle emissions and performance参考文献 6被引用 5

一句话总结

本研究利用2016年8月至2017年6月的历史等待时间、时间及天气数据，分析了尼加拉边境三个口岸（和平桥、彩虹桥、路易斯堡-女王堡桥）的跨境商用车辆与客运车辆的通关延迟模式。通过决策树分析发现，一天中的时段和周末是所有车辆类型中最显著的影响因素。LQ与PB在节假日期间对加拿大方向的客运车辆表现出更高的拥堵，而RB则因美国尼加拉瀑布旅游旺季的影响在夏季更为拥堵；而和平桥对前往美国的货运卡车则始终存在更高的延迟。

ABSTRACT

Border crossing delays between New York State and Southern Ontario cause problems like enormous economic loss and massive environmental pollutions. In this area, there are three border-crossing ports: Peace Bridge (PB), Rainbow Bridge (RB) and Lewiston-Queenston Bridge (LQ) at Niagara Frontier border. The goals of this paper are to figure out whether the distributions of bi-national wait times for commercial and passenger vehicles are evenly distributed among the three ports and uncover the hidden significant influential factors that result in the possible insufficient utilization. The historical border wait time data from 7:00 to 21:00 between 08/22/2016 and 06/20/2017 are archived, as well as the corresponding temporal and weather data. For each vehicle type towards each direction, a Decision Tree is built to identify the various border delay patterns over the three bridges. We find that for the passenger vehicles to the USA, the convenient connections between the Canada freeways with USA I-190 by LQ and PB may cause these two bridges more congested than RB, especially when it is a holiday in Canada. For the passenger vehicles in the other bound, RB is much more congested than LQ and PB in some cases, and the visitors to Niagara Falls in the USA in summer may be a reason. For the commercial trucks to the USA, the various delay patterns show PB is always more congested than LQ. Hour interval and weekend are the most significant factors appearing in all the four Decision Trees. These Decision Trees can help the authorities to make specific routing suggestions when the corresponding conditions are satisfied.

研究动机与目标

• 调查尼加拉边境三个口岸之间，商用车辆与客运车辆的跨境等待时间是否在三处口岸间均匀分布。
• 识别导致三处口岸利用率不均与拥堵的关键因素。
• 揭示时间、周末、节假日及季节性旅游等隐藏影响变量对延迟模式的影响。
• 基于识别出的延迟模式，为相关机构提供数据驱动的路线优化建议。

提出的方法

• 收集了2016年8月22日至2017年6月20日期间，所有三处口岸的全天候历史通关等待时间数据（07:00–21:00）。
• 将时间与天气数据整合至等待时间数据中，以丰富分析背景。
• 构建了四棵独立的决策树——两棵用于客运车辆（双向），两棵用于货运卡车（双向），以建模延迟模式。
• 决策树以小时区间和周末标识作为主要分割标准，以识别关键延迟驱动因素。
• 对模型输出进行解读，生成特定条件下的可操作路线建议。
• 通过统计验证确保决策树结果的稳健性。

实验结果

研究问题

• RQ1 尼加拉边境三处口岸之间，商用车辆与客运车辆的跨境等待时间分布是否均匀？
• RQ2 影响三处口岸延迟模式的最关键因素是什么？
• RQ3 加拿大的公共假日与尼加拉瀑布的季节性旅游如何影响客运车辆的边境拥堵？
• RQ4 为何和平桥对前往美国的货运卡车始终比路易斯堡-女王堡桥更拥堵？
• RQ5 决策树模型能否有效识别并预测延迟模式，以支持运营层面的路线决策？

主要发现

• 对加拿大方向的客运车辆而言，LQ与PB的拥堵程度高于RB，尤其是在加拿大公共假日期间，这主要由于与美国I-190高速公路的便捷连接。
• 对美国方向的客运车辆而言，RB在某些时段的拥堵程度高于LQ与PB，可能与美国尼加拉瀑布的夏季旅游有关。
• 和平桥对前往美国的货运卡车始终表现出高于路易斯堡-女王堡桥的延迟。
• 无论车辆类型或行驶方向，小时区间与周末标识均在四棵决策树中作为最关键因素出现。
• 决策树模型成功识别出特定条件下的延迟模式，从而支持针对性的路线建议。
• 尽管天气与时间因素已被纳入分析，但其对延迟结果的影响程度仍低于“一天中的时段”与“是否为周末”这两个变量。