白 桦 刘秀彩 曹 璐

（华设设计集团股份有限公司，江苏南京 210014）

城市经济快速发展和路面机动车数量激增，可能导致交通拥堵和安全问题。中国交通运输部研究数据指出，交通拥堵带来的经济损失占城市人口可支配收入的20%，将制约城市的发展和社会的进步，交通拥堵的成因、规律、影响因素成为各界学者关注的热点话题。Sun[1]通过收集分析交通拥堵指数及其相关特征，对某市商业区的拥堵现状、时间和原因等进行深入分析。Maria[2]提出从数据收集到指标计算的全流程多源数据融合框架，用于计算指定路段的流量。计寻[3]以极端天气中的暴雨天气为落脚点，研究暴雨发展的不同阶段对交通流产生的影响。Alsharari等[4]研究恶劣天气和事故造成的道路封锁对不同宽度道路通行能力的影响。常桃宁[5]分析拥堵的成因和危害，研究道路等级因素对交通拥堵的影响。潘雨诗等[6]以新能源汽车GPS数据为基础，建立基于车辆真实轨迹数据的交通拥堵指数模型，使交通管理控制策略的制定更精细化。现有研究主要围绕交通流量、运行速度、车道占有率等参数，剖析交通拥堵形成、传播规律，对拥堵持续时间的研究较少。本研究利用GPS浮动车数据、GIS平台和Python语言，提取交通路段拥堵持续时间参数，基于Cox比例风险回归模型定量剖析不同因素对重庆快速路拥堵持续时间的影响程度，探索影响拥堵的关键因素，为减少缓解交通拥堵提供参考。

1 Cox比例风险回归模型

1.1 Cox回归模型构建

Cox比例风险回归模型（Cox回归模型）可以分析不同因素对某种生存现象的影响程度，不需要考虑生存数据本身的分布形式、数据是否完全、数据是否缺失，可以同时探索多种因素对现象的持续影响力度。……