Till innehåll på sidan
Till KTH:s startsida 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

 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)