Till innehåll på sidan
Till KTH:s startsida

Re-estimation of Activity-based Model using Mobile Phone Data: A Case Study of Stockholm Before and During Covid-19

Syftet med detta projekt är att förstå den pågående processen bakom mänskliga spatiotemporala beslut i att utföra dagliga resor genom att omvärdera en agentbaserad modell (Scaper) med hjälp av mobiltelefondata i Stockholm under 2019 och 2020.

I det här projektet utvecklar vi ett latentbaserat ramverk för att omvärdera en dynamisk diskret valmodell (Västberg, Karlström, Jonsson, & Sundberg, 2020), med hjälp av mobiltelefondata, vilket gör att vi kan härleda reseattribut som läget, aktiviteter och varaktighet från dessa spatiotemporala sekvenser. Modellen

Amani Jaafer
Amani Jaafer fofu-ingenjör

 genererar också syntetiska populationer med rörelsemönster för aktivitetsresor. Vår fallstudie består av att använda vår modell med mobiltelefonregister för att uppskatta och simulera populationer i två separata och socioekonomiskt olika områden i Stockholm. Vi undersöker också hur Covid-19 har påverkat resebeteendet på olika sätt i dessa områden samt hur det har påverkat den befintliga segregationen inom staden.

Vår modell visar dess förmåga att uppskatta och simulera resesekvenser. Resultaten visar hur resebeteendet har förändrats i båda områdena och hur segregationen har accentuerats under pandemin.

*Dynamisk värmekarta över individer som bor i östra och västra områden under dagen (2019)