論文の概要: Transition of car-based human-mobility in the pandemic era: Data insight from a cross-border region in Europe

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05166v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 11:09:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.410927
• Title: Transition of car-based human-mobility in the pandemic era: Data insight from a cross-border region in Europe
• Title（参考訳）: パンデミック時代の自動車による人力移動の推移--ヨーロッパにおける国境を越えた地域からのデータ分析
• Authors: Sujit Kumar Sikder, Jyotirmaya Ijaradar, Hao Li, Hichem Omrani,
• Abstract要約: 本研究では,ドイツと近隣諸国で検出された自動車による個人旅行行動について報告する。 データセットには、さまざまな車両タイプに対する時間単位のトラフィックカウントが含まれており、毎日、代表的な観察ポイントと、主要な道路ネットワークが続く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6168779998066745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many transport authorities are collecting and publishing almost real-time road traffic data to meet the growing trend of massive open data, a vital resource for foresight decision support systems considering deep data insights. We explored the spatio-temporal transitions in the cross-country road traffic volumes in the context of modelling behavioural transitions in car-based human mobility. This study reports on individual car-based daily travel behaviour detected, before (2018) and during the COVID pandemic (2020), between Germany and neighbouring countries. In the case of Luxembourg, the Bridges and Roads Authority has installed a large digital traffic observatory infrastructure through the adoption of sensor-based IoT technologies, like other European member states. Since 2016, they have provided high-performance data processing and published open data on the country's road traffic. The dataset contains an hourly traffic count for different vehicle types, daily for representative observation points, followed by a major road network. The original dataset contains significant missing entries, so comprehensive data harmonization was performed. We observed the decrease in traffic volumes during pandemic factors (e.g. lockdowns and remote work) period by following global trend of reduced personal mobility. The understanding the dynamic adaptive travel behaviours provide a potential opportunity to generate the actionable insight including temporal and spatial implications. This study demonstrates that the national open traffic data products can have adoption potential to address cross-border insights. In relevance to the net-zero carbon transition, further study should shed light on the interpolation and downscaling approaches at the comprehensive road-network level for identifying pollution hot spots, causal link to functional landuse patterns and calculation of spatial influence area.
• Abstract（参考訳）: 多くの運輸当局は、膨大なオープンデータの増加傾向に対応するために、ほぼリアルタイムな道路交通データを収集、公開している。 自動車の移動性を考慮した行動遷移のモデル化において,クロスカントリー道路交通量における時空間遷移について検討した。 本研究は、ドイツと近隣諸国の間で、2018年以前に、および2020年のCOVID-19パンデミックで検出された、自動車による日々の旅行行動について報告する。 Luxembourgの場合、ブリッジ・アンド・ロードス・オーソリティ(Bridges and Roads Authority)は、他の欧州加盟国と同様、センサーベースのIoT技術を採用することで、大規模なデジタル交通観測インフラを設置した。 2016年以降、彼らは高性能なデータ処理を提供し、国の道路交通に関する公開データを公開した。 データセットには、さまざまな車両タイプに対する時間単位のトラフィックカウントが含まれており、毎日、代表的な観察ポイントと、主要な道路ネットワークが続く。 オリジナルのデータセットには大きな欠落点が含まれているため、包括的なデータ調和が実施された。 パンデミック要因(例えば、ロックダウンやリモートワーク)の期間における交通量の減少は、個人移動の減少という世界的な傾向に従って観察された。 動的適応的な旅行行動を理解することは、時間的および空間的含意を含む実行可能な洞察を生み出す潜在的な機会を提供する。 本研究は,全国のオープントラヒックデータ製品が,国境を越えた洞察に対処するための採用可能性を持つことを実証する。 公害ホットスポットの特定,機能的土地利用パターンへの因果関係,空間的影響領域の計算など,総合的な道路網レベルでの補間とダウンスケーリングのアプローチに光を当てるべきである。

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