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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">SSSD</journal-id><journal-title-group><journal-title>Scientific and Social Sustainable Development</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8964</issn><eissn>3066-8980</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/SSSD.2025170027</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>基于时间序列分解的黄茅海跨海通道交通流时空变化分析</title><url>https://artdesignp.com/journal/SSSD/1/17/10.61369/SSSD.2025170027</url><author>罗嘉荣</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>1</volume><issue>17</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-11-14</published-time></date></history><abstract>为揭示黄茅海跨海通道交通流的时空变化特征，本研究基于2025年7月1日至8月31日的每小时交通监测数据，采用时间序列分解、统计分析和可视化方法，对车型占比、周期特征及流向分布进行研究。结果表明：客车占比约86%，货车占14%，反映通道以通勤和旅游需求为主，物流运输为辅；时间序列分解显示流量呈稳定增长趋势，日周期特征显著，工作日早晚高峰流量较均值高70%；流向分布呈现珠海至江门方向货车流量（不考虑客车）占优，反映货运经济的不对称性。研究结果为通道交通管理（如高峰期车道优化、物流调度调整）提供科学依据，未来可整合外部因素开发时空预测模型以提升运营效率。</abstract><keywords>交通运输规划与管理,高速公路,时间序列,时空分析</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 雷永巍. 基 于多源数据融合的公路网货物运输指标统计与预测方法研究[D]. 广州: 华南理工大学, 2018.[2] Fu Y, Shi X. Research on Freight Truck Operation Characteristics Based on GPS Data[J]. Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2013, 96: 2320-2331.[3] 王振，张志敏 ，李同飞，等. 基于手机信令数据的通勤出行分析&amp;mdash;&amp;mdash; 以青岛市为例[J]. 青岛理工大学学报. 2022, 43(01): 129-136.[4] Li B, Gao S, Liang Y, et al. Estimation of Regional Economic Development Indicator from Transportation Network Analytics[J]. Scientific Reports. 2020, 10(1).[5] 程刚，张艳. 基于刷卡数据的民族节日期间公交线网优化[J]. 交通工程. 2021, 21(06): 31-36.[6] Newman D A. Missing da ta: Five practical guidelines[J]. Organizational Research Methods. 2014, 17(4): 372-411.[7] 韩卫国，王劲 峰，胡建军. 交通流量数据缺失值的插补方法[J]. 交通与计算机. 2005(01): 39-42.[8] 赵然杭, 甘甜, 逄晓腾, 等. 基于时间序列分解的降雨数据挖掘与预测[J]. 中国农村水利水电, 2021, 11: 116-122.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
