陳治亞，譚斐，馮芬玲

地鐵突發(fā)運營中斷下應(yīng)急公交調(diào)度研究

陳治亞，譚斐，馮芬玲

(中南大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，湖南 長沙 410075)

針對公交橋接疏運車輛調(diào)度中“疏運需求遠超單輛公交車輛運能”的特征，考慮客流疏運時限的要求，允許公交車輛跨線運行，建立以公交車輛總疏運時間最小為目標(biāo)的公交橋接疏運集中循環(huán)調(diào)度模型，提出“虛擬疏運目的地”的新概念，將模型轉(zhuǎn)化為整數(shù)線性規(guī)劃模型，最后進行實例論證模型的有效性及靈敏度分析。結(jié)果表明，模型能有效提高公交橋接疏運效率，降低疏運成本。

地鐵；突發(fā)運營中斷；公交橋接疏運；集中循環(huán)調(diào)度優(yōu)化模型

地鐵具有節(jié)能環(huán)保、高效安全等諸多優(yōu)點，目前已被視為減輕城市擁堵問題的最佳方式之 一[1?2]。城市對于地鐵高度依賴性使地鐵一旦發(fā)生突發(fā)運營中斷事件，將對整個城市交通系統(tǒng)產(chǎn)生難以估量的沖擊與影響[3]。運營中斷是地鐵由于受到突發(fā)事故、設(shè)備故障和大客流等因素影響，造成列車在線路上運行中斷或產(chǎn)生較大延誤，既定列車運行計劃需大規(guī)模調(diào)整的事件[4]。Pender等[5]調(diào)查了不同國家的48個地鐵運營組織，發(fā)現(xiàn)公交橋接疏運服務(wù)廣泛應(yīng)用于其處理地鐵突發(fā)運營中斷。公交橋接疏運是指在地鐵運營突發(fā)中斷時，地鐵運營部門啟用臨時公交服務(wù)替代地鐵橋接中斷車站，恢復(fù)部分地鐵網(wǎng)絡(luò)連通性，從而減輕乘客的出行損失，保證公共交通可靠性的一種措施。多數(shù)關(guān)于公交橋接疏運的研究致力于使用公交橋接受影響車站，恢復(fù)地鐵網(wǎng)絡(luò)的連通性，它們大都采用Kepaptsoglou等[6]基于交通路徑網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題(TRNDP)提出的公交橋接疏運網(wǎng)絡(luò)設(shè)計框架：設(shè)計公交橋接疏運路線、為路線配置公交資源。JIN等[7]依據(jù)上述的設(shè)計框架，使用列生成算法產(chǎn)生候選路線，建立多商品網(wǎng)絡(luò)流模型來選取最優(yōu)路線組合，最后通過一個優(yōu)化程序同時配置公交資源以及相應(yīng)的路線頻率。姚加林等[8]利用正常運營的常規(guī)公交以及臨時運營的應(yīng)急公交建立聯(lián)合交通運輸組織方案。這些研究大都調(diào)配公交資源在既定路線上按照固定的發(fā)車頻率進行疏運乘客，但這種固定發(fā)車頻率的策略只適用于有計劃的地鐵運營中斷，或是在長時間的地鐵運營中斷中替代地鐵運輸日常乘客[9]。一旦發(fā)生突發(fā)的無計劃的地鐵運營中斷，地鐵車站將會短時間內(nèi)聚集大量的乘客，使得公交車輛到達車站后立即滿載，這種固定發(fā)車頻率的策略顯然不合時宜。突發(fā)的地鐵運營中斷在很大程度上具備大型活動或突發(fā)事件的許多特征，因此許多研究開始采用大型活動或突發(fā)事件“滿載即走”的靈活發(fā)車策略，形成了針對特定橋接疏運路線的應(yīng)急公交調(diào)度問題。WANG等[10]以總疏散時間最小為目標(biāo)，分別以地鐵站和公交中轉(zhuǎn)站為疏散目的地建立公交應(yīng)急調(diào)度模型；模型1假設(shè)總公交運能大于乘客需求，公交車輛無需進行循環(huán)疏運。模型2引入公交車輛循環(huán)次數(shù)作為決策變量建立模型，基于胡華磊[11]提出的等效駐車點的概念，人工指定公交車輛最大循環(huán)次數(shù)設(shè)為固定值進行求解模型。胡華等[12]不再人工指定車輛循環(huán)次數(shù)，而是以公交車輛循環(huán)次數(shù)作為決策變量建立公交應(yīng)急調(diào)度模型，進而運用改進遺傳算法中求解模型；然而，上述研究均采用1輛公交只可在特定的1條路線上運行，不允許跨線運行的運行策略，極大地限制了車輛調(diào)度的靈活性，使得車輛的運能無法得到充分利用，以此運行策略建立的模型稱之為獨立調(diào)度模型[13]。因此，本文在上述研究的基礎(chǔ)上，同時將地鐵中間折返站與臨時中轉(zhuǎn)站作為疏運目的地，考慮客流疏運時限的要求，允許公交車輛跨線運行，以公交循環(huán)次數(shù)為決策變量，建立以公交車輛總疏運時間最小為目標(biāo)的公交橋接疏運集中循環(huán)調(diào)度模型，此外，提出“虛擬疏運目的地”的新概念，將模型轉(zhuǎn)化為易于求解的整數(shù)線性規(guī)劃模型，最后進行實例論證及靈敏度分析。

1 問題描述

地鐵線路一旦發(fā)生運營中斷，相關(guān)部門將會對事件進行評估響應(yīng)，根據(jù)事件的嚴(yán)重程度和發(fā)展態(tài)勢，將應(yīng)急響應(yīng)設(shè)定為Ⅰ級，Ⅱ級，Ⅲ級和Ⅳ級4個等級。通常發(fā)布Ⅳ級響應(yīng)后將會加大線路沿線地面公交發(fā)車頻率，而發(fā)布Ⅲ級及以上響應(yīng)后，應(yīng)急公交橋接服務(wù)將會被啟動[3]。北京市在發(fā)生2~6 h運營中斷事件即會啟動Ⅲ級響應(yīng)[14]，而上海市這一時間則為3~6 h[15]。由于突發(fā)事件的不確定性，運營中斷地點可能發(fā)生在折返站、非折返站及它們之間的線路中的任何一處。其中，折返站是指設(shè)有折返線，可以改變列車運行方向的車站，包括首、末站及首末站之間的中間折返站，國內(nèi)線路大多設(shè)有2個及以上的中間折返站，如上海地鐵2號線設(shè)有近10個中間折返站，因此，運營中斷將發(fā)生在以下3類地點，見圖1。2個中間折返站之間(不含此2折返站)，起點站(終點站)與離之最近的中間折返站之間(含起點站(終點站))、離起點站(終點站)最近的中間折返站。中斷發(fā)生后，地鐵可在未受影響區(qū)段之間開行小交路，這樣公交應(yīng)急機制啟動后，乘客將通過“公交橋接(中斷區(qū)段)+小交路(未受影響區(qū)段)”的運輸模式到達目的地。本文僅對中斷點位于2個中間折返站之間(類型1)的情況進行研究。

運營中斷發(fā)生之后，系統(tǒng)內(nèi)客流可分為應(yīng)急機制啟動前滯留于系統(tǒng)內(nèi)的靜態(tài)客流和應(yīng)急機制啟動后仍陸續(xù)進入系統(tǒng)內(nèi)的動態(tài)客流。由于動態(tài)客流不易獲得，本文主要研究的是靜態(tài)客流。

一旦發(fā)生運營中斷，滯留于系統(tǒng)內(nèi)的龐大客流將會對中間折返站和小交路產(chǎn)生巨大的負(fù)荷，為了緩解壓力，同時滿足非本線客流需求，可以選定某些地面公交站或其他地鐵線路車站作為臨時中轉(zhuǎn)站用于分流，減少乘客延誤。它們與2個中間折返站構(gòu)成了疏運目的地。因此，本文研究的公交橋接疏運調(diào)度問題即為如何有效組織有限的公交資源，將滯留于系統(tǒng)內(nèi)的客流快速安全地運送至疏運目的地。

圖1 地鐵運營中斷類型

圖2 公交調(diào)度拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

圖2為公交橋接疏運調(diào)度拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖。地鐵中斷站集合為{E|=1,2,…,}，其中1和分別代表中斷區(qū)間兩端中間折返站，臨時中轉(zhuǎn)站集合為{M|=1,2,…,}，其與中間折返站共同組成了疏運目的地{G|=1,2,…,,+1,+2}。公交派車點集合{S|=1,2,…,}，可用公交車輛集合為{B|=1,2,…,}。公交調(diào)度包含2個過程：車輛調(diào)配階段和疏運階段。在車輛調(diào)配階段，公交車輛自公交派車點被調(diào)配至中斷站；在疏運階段，公交車輛在中斷站和疏運目的地之間往返運行直至完成最后一次運輸任務(wù)。其中，當(dāng)疏運目的地為中間折返站時，車輛在沿途均逐站?？浚试S乘客上、下車。公交車輛集中于地鐵中斷站統(tǒng)一調(diào)配，采用在以同一中斷站為起點，不同線路(以不同疏運目的地為終點)之間允許跨線運行的策略以發(fā)揮車輛最大使用效率，從而減少調(diào)車總數(shù)和總疏運時間。

2 優(yōu)化模型

考慮問題的研究由簡單到復(fù)雜，模型作如下假設(shè)：1) 中斷站待疏運乘客需求經(jīng)預(yù)測認(rèn)為是確定的；2) 各公交車輛是等質(zhì)的，其車容量和車速等參數(shù)為固定值；3) 公交車輛在各站點之間的行駛時間的確定的。

2.1 目標(biāo)函數(shù)

以公交車輛總疏運時間最小作為優(yōu)化目標(biāo)，總疏運時間包含公交車輛自派車點調(diào)配至地鐵中斷站的總行駛時間和公交車輛在地鐵中斷站與疏運目的地之間往返運送乘客總行駛時間。

公交車輛從配車點調(diào)配至地鐵中斷站的總行駛時間1為：

其中：t,k表示公交車輛B為所在屯車點到中斷站E的行駛時間；x,k為0-1決策變量，表示在車輛調(diào)配階段，公交車輛B是否被調(diào)配至中斷站E進行疏運任務(wù)，若是，x,k=1，否則x,k=0。

公交車輛在地鐵中斷站與與疏運目的地之間往返總行駛時間2為：

因此，模型的目標(biāo)函數(shù)可表述為：

其中：為總疏運時間；為足夠小的正數(shù)權(quán)重，式(3)第3項保證了若調(diào)配1輛公交無法減少總疏運時間，則此公交不會被調(diào)配。

2.2 約束條件

約束(7)保證了1輛公交車輛在調(diào)配階段最多只能被分配至1個中斷站：

約束(8)保證了1輛公交車輛可在以其所在的初始中斷站為起點的任意路線上進行疏運任務(wù)，為足夠大的正整數(shù)：

約束(9)保證了任意1輛公交車完成其疏運任務(wù)的時間不能超過客流疏運時限max，其中，客流疏運時限為相關(guān)部門依據(jù)實際情況確定，應(yīng)小于運營中斷持續(xù)時間：

約束(10)為決策變量約束：

3 優(yōu)化算法

以此類推，將設(shè)置+2個與現(xiàn)實疏運目的地G(=1,2,…,+2)一一對應(yīng)的虛擬疏運目的地G++2(=1,2,…,+2)。

圖3 虛擬疏運目的地示意圖

因此，可將初始模型調(diào)整為：

其中，約束(19)表示在疏運階段，公交車輛最多往返1次虛擬疏運目的地，即公交車輛在執(zhí)行完最后一次疏運任務(wù)后不再返回中斷站。改進后的集中循環(huán)調(diào)車模型為整數(shù)線性規(guī)劃模型，有相應(yīng)成熟算法求解。

4 算例分析

4.1 算例數(shù)據(jù)與結(jié)果

已知C市某地鐵線路于某日早高峰發(fā)生中斷，如圖4所示，中斷發(fā)生點位于非折返站4和5之間，1和6是最靠近發(fā)生點的中間折返站，因此它們之間的線路全部中斷，無法通行。相關(guān)部門迅速對事件進行預(yù)警評估，預(yù)計運營中斷將持續(xù)3 h，對外緊急發(fā)布了橙色預(yù)警，并啟動了Ⅲ級響應(yīng)機制，組織地面公交進行應(yīng)急疏運滯留旅客。相關(guān)部門根據(jù)客流需求選定2個臨時中轉(zhuǎn)站1和2，它們與中間折返站1和6共同構(gòu)成了公交疏運目的地，記為1，2，3和4。線路附近有5個公交派車點，記為1，2，3，4和5，其備車能力分別為16輛、13輛、17輛、17輛和7輛。

圖4 C市地鐵運營中斷示意圖

表1為公交派車點與地鐵中斷站之間的行駛時間；中斷地鐵站客流上、下車人數(shù)見表2；表3為地鐵中斷站到各疏運目的地的車輛行駛時間?？土鞯淖畲笫柽\時限為90 min，公交額定載客量為80人/車，允許最大滿載率設(shè)為1.2。根據(jù)案例的數(shù)據(jù)信息，使用MATLAB+YALMIP+CPLEX對集中循環(huán)調(diào)度模型進行求解，得到其車輛調(diào)度方案，將其結(jié)果與獨立循環(huán)調(diào)度模型求解結(jié)果對比分析，見表4。

表1 公交派車點與地鐵中斷站之間的行駛時間

計算結(jié)果表明，獨立循環(huán)調(diào)度模型與本文提出的集中循環(huán)調(diào)度模型均可在可用公交數(shù)有限的情況下完成地鐵運營中斷下的客流疏運任務(wù)。集中調(diào)度模型在總疏運時間及調(diào)車總數(shù)等指標(biāo)上均優(yōu)于獨立循環(huán)調(diào)度模型：后者需要調(diào)用62輛公交，花費總疏運時間2 578 min，完成客流運輸任務(wù)；而前者只需要調(diào)用55輛公交，總疏運時間為2 332 min，實際調(diào)車數(shù)減少12.7%，總疏運時間也減少9.6%。這是因為在獨立循環(huán)調(diào)度模型中，由于客流疏運時限的存在，通常會出現(xiàn)這樣一種情況：車輛回到客流發(fā)生點后，其剩余的行駛時間不足以完成對應(yīng)路線的一次循環(huán)運輸，因此這輛車的運能就損失了。而在集中調(diào)度模型中，允許車輛在不同路線上運輸客流，車輛完成某條路線的運輸任務(wù)后，能立刻投入到其他路線運輸客流，這相當(dāng)于整合車輛的運能以進行分配，從而減少調(diào)車數(shù)與總疏散時間。

表2 中斷地鐵站客流上、下車人數(shù)(人)

表3 地鐵中斷站與疏運目的地之間的行駛時間

表4 優(yōu)化模型輸出結(jié)果

4.2 靈敏度分析

本文選取公交額定載客量、疏運客流需求及客流疏運時限等3個因素對其進行靈敏度分析，研究其變化對應(yīng)急調(diào)度方案產(chǎn)生的影響[18]。

圖5表示的是公交額定載客量的變化對于集中調(diào)度總疏運時間及實際調(diào)車數(shù)的影響。額定載客量以10為增量，從60增至140，隨著額定載客量的增加，總疏運時間與實際調(diào)車數(shù)快速下降，說明增加車輛的額定載客量能有效地降低總疏運時間，減少調(diào)車數(shù)，然而總疏運時間與調(diào)車數(shù)下降的趨勢隨著額定載客量的增加越來越慢，例如，額定載客量從60增至70，總疏運時間減少了458 min，調(diào)車數(shù)減少了9輛；而從130增加到140，總疏運時間只減少了71 min，調(diào)車數(shù)只減少了1輛。因此一味地選用額定載客量大的公交車輛進行疏運工作，并不能有效降低總疏運時間，減少調(diào)車成本，反而會造成極大的資源浪費，相關(guān)部門應(yīng)根據(jù)實際情況合理選用公交車輛。當(dāng)公交額定載客量低于60時，模型無解，因此，要在規(guī)定的疏運時間1.5 h之內(nèi)完成客流疏運任務(wù)，額定載客量必須高于60。

圖5 額定載客量靈敏度分析

圖6表示的是集中調(diào)度總疏運時間、實際調(diào)車數(shù)與疏運客流需求之間的關(guān)系。各客流需求基于原始客流需求，以0.1為增量進行變化，從0.5倍增至1.3倍，總疏運時間隨之快速增長，且增長的幅度越來越大，從0.5倍增長到0.6倍，總疏運時間增加了108 min，而從1.2倍增長到1.3倍，總疏運時間則增加了602 min。調(diào)車數(shù)隨著客流需求的增大而不斷增加，當(dāng)客流需求達到1.3倍時，所有可用公交均被調(diào)用。因此，相關(guān)部門應(yīng)盡可能快而有效地向乘客傳達緊急情況，使部分乘客自由選擇其他旅行方式，以減少地鐵站的客流需求，從而避免因客流需求過大而造成的總疏運時間過大、甚至無法滿足客流需求的后果。

當(dāng)客流需求超過原始客流需求的1.3倍時，現(xiàn)有的公交資源無法在1.5 h之內(nèi)完成客流疏運任務(wù)，這時需要調(diào)整客流疏運時限以滿足全部客流疏運需求。想要確定客流疏運時限，探究客流疏運時限對于公交調(diào)度方案的影響是必不可少的。本文研究了客流疏運時限從1~3 h公交調(diào)度方案的變化，見圖7，當(dāng)客流疏運時限小于1 h，無法生成調(diào)度方案。可以看到，隨著客流疏運時限的增加，總疏運時間呈緩慢下降的趨勢，而總調(diào)車數(shù)則呈急劇下降的趨勢，具體原因分析如下：隨著客流疏運時限的增加，已經(jīng)調(diào)配的車輛在中斷站與疏運目的地之間的往返次數(shù)隨之增加，使得同樣的客流需求下，所需的公交車數(shù)減少，但單輛公交行駛時間的增加使得總疏運時間變化較小。因此制定應(yīng)急調(diào)度方案時，相關(guān)部門應(yīng)考慮客流需求、可用公交數(shù)和乘客行為等因素，根據(jù)不同情況確定客流疏運時限。

圖6 客流量靈敏度分析

圖7 客流疏運時限靈敏度分析

5 結(jié)論

1) 基于以折返地鐵站和中轉(zhuǎn)地鐵站為疏運目的地的特定橋接疏運路線，以公交循環(huán)次數(shù)為決策變量，考慮客流疏運時限的要求，允許公交車輛跨線運行，建立應(yīng)對地鐵突發(fā)運營中斷的公交橋接疏運集中循環(huán)調(diào)度模型，并且提出“虛擬疏運目的地”的新概念，將模型轉(zhuǎn)化為整數(shù)線性模型。

2) 通過案例分析驗證了模型的可行性，結(jié)果表明，集中循環(huán)調(diào)度模型在總疏運時間和實際調(diào)車數(shù)上都優(yōu)于獨立循環(huán)調(diào)度模型。

3) 對車輛額定載客量、客流需求和客流疏運時限等影響總疏運時間和實際調(diào)車數(shù)的因素進行靈敏度分析。結(jié)果表明，增加車輛額定載客量能有效減少總疏運時間和實際調(diào)車數(shù)，增加客流需求會使總疏運時間和實際調(diào)車數(shù)急劇增大，增加客流疏運時限能有效減少最小調(diào)車數(shù)，而客流疏運時限的增加對于總疏運時間的影響較小，卻會使調(diào)車數(shù)急劇減小。

[1] KANG L, WU J, SUN H, et al. A case study on the coordination of last trains for the Beijing subway network[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 2015,72:112?127.

[2] Alicia D, Gilbert Laporte, Juan A Mesa, et al. Evaluating passenger robustness in a rail transit network[J]. Transportation Research Part C, 2012, 20: 34?46.

[3] 滕靖, 徐瑞華. 地鐵突發(fā)事件下公交應(yīng)急聯(lián)動策略[J]. 鐵道學(xué)報, 2010, 32(5): 13?17. TENG Jin, XU Ruihua. Bus dispathing strategies in urban rail emergent events[J]. Journal of the China Railway Society, 2010, 32(5): 13?17.

[4] Pender B. Unplanned urban passenger raildisruption – new methods andperspectives on bus bridging[D]. Melbourne: Monash University, 2014.

[5] Pender B, Currie G, Delbosc A.Planning for the unplanned: an international review of current approaches to service disruption management of railways[C]//35th Australasian Transport Research Forum, 2012: 1?17.

[6] Kepaptsoglou K, Karlaftis M G. The bus bridging problem in metro operations: conceptual framework, models and algorithms[J]. Public Transport, 2009, 1(4):275?297.

[7] Jin J G, Teo K M, Odoni A R. Optimizing bus bridging services in response to disruptions of urban transit rail networks[M]. INFORMS, 2016.

[8] 姚加林, 齊弦. 城軌運營中斷條件下公交應(yīng)急線路開行方案研究[J]. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報, 2018, 15(7): 1863?1870. YAO Jialin, QI Xian. Research on bus emergency route plan in the operation interruption of urban rail transit[J]. Journal of Railway Science and Engineering, 2018, 15(7): 1863?1870.

[9] GU W, YU J, JI Y, et al. Plan-based flexible bus bridging operation strategy[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2018, 91: 209?229.

[10] YUN Wang, YAN X, ZHOU Y, et al. Study of the bus dynamic coscheduling optimization method under urban rail transit line emergency[J]. Computational Intelligence & Neuroscience, 2014(6):1?8.

[11] 胡華磊. 大型活動突發(fā)事件公交應(yīng)急調(diào)度的研究[D]. 北京: 北京交通大學(xué), 2008. HU Hualei. Research on emergent bus scheduling in large activity[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2008.

[12] 胡華, 高云峰, 劉志鋼. 地鐵運營中斷下公交橋接疏運車輛應(yīng)急調(diào)度模型及算法[J]. 鐵道學(xué)報, 2018, 40(5): 31?37. HU Hua, GAO Yunfeng, LIU Zhigang. Model and algorithm for bridging bus emergency dispatching problem during metro operational disruptions[J]. Journal of the China Railway Society, 2018, 40(5): 31?37.

[13] 滕靖, 陳宇毅. 大型活動下配合城軌交通客流集散的公交調(diào)度[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐,2012, 32(4): 895? 902. TENG Jin, CHEN Yuyi. Bus dispatching method for associating with urban rail transit to transport passengers during large-scale events[J]. System Engineering Theory and Practice, 2012, 32(4): 895?902.

[14] 北京市政府. 北京市軌道交通運營突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案[R]. 北京, 2016. Beijing Municipal Government. Emergency plan for Beijing urban rail transit emergency[R]. Beijing, 2016.

[15] 上海市政府. 上海市處置軌道交通運營事故應(yīng)急預(yù)案[R]. 上海, 2016. Shanghai Municipal Government. Emergency plan for Shanghai urban rail transit emergency[R]. Shanghai, 2016.

[16] Sch?bel, Anita. Line planning in public transportation: models and methods[J]. Or Spectrum, 2012, 34(3): 491? 510.

[17] Avishai CEDER. Public transit planning and operation: Theory, modeling and practice[M]. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier, 2007.

[18] Antonio P, Luca D, Marilisa B, et al. A sensitivity analysis of recovery soulution in the case of rail disruption management[C]// Transportation Research Board, 2015.

Study of the bus dispatching under metro emergent operational disruptions

CHEN Zhiya, TAN Fei, FENG Fenling

(School of Traffic & Transportation Engineering, Central South University, Changsha 410075, China)

In this paper, a bus emergency centralized cycle dispatching optimization model to minimize the total evacuation time of all of the stranded passengers was proposed. In the model, the feature of evacuation demand far exceeding bus capacity and the passenger bridging time limits were taken into account. Buses were allowed to flexibly serve different bridging routes. In the model solution process, a new concept-the virtual evacuation destination was proposed to transform the model into an integer linear programming problem. A case study was conducted to verify the feasibility of the model. Also, sensitivity analysis of vital factors was carried out to analyze their effects on the total evacuation time. The results show that the model can effectively improve the efficiency and reduce the cost of the bus bridging service.

metro; emergent operational disruption; bus bridging; centralized cycle dispatching optimization model

U293

A

1672 ? 7029(2019)09? 2360 ? 08

10.19713/j.cnki.43?1423/u.2019.09.031

2018?12?29

國家重點研發(fā)計劃項目(2018YFB1201402)

陳治亞(1958?)，男，湖南岳陽人，教授，從事交通運輸規(guī)劃與管理研究；E?mail：chzy@csu.edu.cn

(編輯 陽麗霞)