改进潜能模型的城市公共交通系统可达性测度方法——以成都市中心城区为例

城市公共交通系统主要为城市居民提供高效出行服务,故其可达性情况将直接影响城市的稳定运行。针对传统的潜能模型对居民的交通站点选择影响因素考虑较少的问题,本研究使用改进潜能模型对城市公共交通系统的可达性进行度量研究。首先,利用复杂网络理论,考虑公共交通线路和站点的度中心性、介数中心性和接近中心性构建出一种综合中心性度量指标;其次,引入潜能模型并考虑人口空间分布,建立顾及人口空间异质性的改进潜能模型,进而结合综合中心性度量指标提出一种城市公共交通系统可达性测度方法;最后,为评价方法的有效性,以成都市中心城区为例,对融合地面公交网络和地铁网络的公共交通网络进行实验分析。结果表明：武侯区和锦江区的公共交通可达性较优,成华区和金牛区的可达性较差;可达性的高值区域主要分布在城市几何中心处和武侯区与锦江区的交界处。研究结果较好地反映了成都市中心城区公共交通系统的可达性情况,可为进一步评价城市公共交通系统可达性提供方法支撑。     

北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究

伴随城市转型进程的加快,交通需求不断膨胀,导致大城市交通拥堵日趋严重,以调节出行者的选择行为为核心要素的交通需求管理理念成为相关政策的重要理论基础,但现有研究也表明,交通需求管理对出行弹性较高的出行具有显著调节作用,而对出行弹性较低的出行调节作用并不明显。因此,加强出行弹性等居民出行行为研究日益迫切,而公交刷卡数据等新的时空数据为居民复杂出行行为的挖掘提供了新的契机。本文利用北京市2014年3月地铁刷卡数据,以出行者出发时刻的可变性来测度出发时间选择的可改变程度,对居民地铁出行出发时间选择弹性进行测度,并结合GIS空间分析技术对其时空分布特征进行分析。研究表明：① 北京市地铁出行的居民出行弹性平均值为0.521,出发时间选择弹性整体上较大,表明北京居民出发时间选择相对较为灵活;② 北京市居民地铁出行弹性存在时空差异,居民个体休息日出行弹性高于工作日,一天中高峰时段出行弹性高于非高峰时段;③ 居民出行弹性存在空间自相关,倾向于在空间上发生集聚,存在明显的冷热点区域;内城居民的出行弹性明显高于城市外围居民。     

基于多源地理大数据与机器学习的地铁乘客出行目的识别方法

探索地铁乘客出行目的识别方法,有助于突破智能卡数据（Smart Card Data,SCD）在具体应用场景中的局限性,提升SCD在交通出行研究、交通发展规划等领域的应用价值。本文融合多源地理大数据,基于城市交通与土地利用时空间互动理论,以北京市居民地铁出行为例,在交通出行调查数据中提取5565个地铁出行样本及其对应的出行目的和出行特征相关变量。基于兴趣点（Point of Interest,POI）数据得到各样本起止站点的土地利用特征相关变量,形成包含每次地铁出行的出行目的、出行特征、土地利用特征的地铁出行数据集。使用基于随机森林（Random Forest,RF）算法对地铁出行数据集进行训练完成的分类器对SCD记录的每一次地铁出行进行分类,获得该次出行的出行目的及其不同目的地铁出行时空间分布规律。研究结果表明,本识别方法可有效预测地铁乘客的出行目的,其中,“上班”、“回家”2类出行目的的预测准确率均超过90%;纳入土地利用特征相关变量可显著提升RF分类器预测准确率,印证了城市交通与土地利用的时空间互动理论。鉴于当前SCD的可获取性逐渐提高,该项技术在居民地铁出行监测与预测、地铁线网布局和地铁周边土地利用规划等实践方面,具有很强的推广性,有助于更全面地认知大城市居民的地铁出行行为。     

接驳地铁站的共享单车时空均衡性分析与吸引区域优化

共享单车是接驳地铁出行的最有效选择之一,但共享单车的时空分布不均问题对使用者和管理者造成了很大的不便,尤其是早高峰期间出现这种问题更会大大降低2个交通系统的运行效率。因此,研究用于接驳地铁出行的共享单车的时空均衡性特点对提升早高峰期间的通勤效率有一定意义。为了了解接驳地铁骑行的时空均衡性特点,本文以厦门市作为实验区,将厦门市早高峰期间接驳地铁站的骑行作为主要研究对象,基于出行OD提出了新的地铁站吸引区域建立方法,基于出行特点提出了考虑地铁站点的单车聚类方法。本文还从潮汐比统计角度和吸引区域角度对各个地铁站的早高峰整体出行均衡性做了分析,从时空角度对早高峰中不同时段的地铁站接驳骑行的时空均衡性做了分析, 通过分析得出了3种角度下各个地铁站点均衡性的相似点与不同点,结果表明：① 根据潮汐比特点,地铁站对骑行的接驳职能可划分为4类,分别为起始型,均衡型,到达型和不适合接驳地铁出行型,反映了各地铁站点的总体接驳特征;② 地铁站对接驳骑行的吸引区域与潮汐比特点有所差别,其主要影响因素为地铁站点的地理位置及周边土地利用类型;③ 对于时空均衡性分析结果而言,潮汐比对时空均衡性层面没有显著影响,其最大影响因素为周边土地利用类型。该分析结果能体现出厦门市早高峰期间与各地铁站接驳骑行的共享单车运行的差异性以及与地铁接驳效率的高低,以此来支持共享单车企业的重点区域调度和监管。     

基于时空大数据的轨交站域用地功能紧凑度分析

在智慧国土空间规划背景下,城市轨道站点周边区域空间资源的进一步集约化利用成为趋势,然而现有研究中少有针对轨交站域用地功能紧凑程度的分析评价方法.通过对城市轨交站域土地利用特点及空间资源集约利用需求的解析,考虑站域土地承载城市功能的密度和多样性,建立轨交站域用地功能紧凑度指数.以北京市为实证区域,基于POI数据对全市轨交站域用地功能紧凑度进行评价,继而从日均客流量和客流模式两个维度对轨道站点进行分类,分析不同客流特征站点的站域用地功能紧凑度特性.研究发现日均客流量与站域用地功能紧凑度呈正相关,不同客流模式站点的站域用地功能紧凑度存在显著差异.研究成果可为轨交站域用地功能的规划调整和精细化管理提供理论支撑.     

城市局域动态人口估算方法与模拟应用

获取城市局部区域内的实时人口是应急决策等诸多城市管理应用需要解决的问题。但时空的不确定性导致了估算操作的困难:空间范围不确定,即给定的城市区域是可变的;时间不确定,即估计的时间事先不可知。根据城市居民的总体出行规律,居民日常活动基本以城市建筑为中心,或者认为居民因受建筑物所承载功能的吸引而出行。鉴此,给定区域内的静态人口可使用区域内的居住型建筑,以及人均住房建筑面积等统计数据来估算,而动态人口的估算则需要确定每类建筑物在不同时刻所吸引的居民人数。为此,引入建筑物修正系数和建筑物吸引率两个指数。修正系数是其他类型建筑物的容纳能力与作为基准的居住型建筑物的容纳能力之比。通过修正系数可获得每类建筑物的额定容纳人数。吸引率是不同时刻每类建筑物的实际容纳人数与其额定容纳人数的比值。根据居民出行的一般时间分布,将一天按照休息日和节假日分别都划分成七个时段,建筑物类型参照调查城市交通出行率时的分类划分。利用居民出行和交通出行率调查资料等数据,估算每类建筑物的修正系数和吸引率,计算区域内的实时人口数,模拟了一起突发化学品泄漏事故,将所提方法应用到模拟场景的动态人口估计中,并对方法应用中的问题进行了讨论。     

基于网络地图的多交通模式医疗设施可达性分析

由于城镇化发展迅速、居民对医疗服务需求的提高,使得城市人口密集区域医疗服务压力增大,因此进行医疗服务设施可达性分析具有重要意义。本文以福州市主城区为例,医疗数据来自于福州市卫健委,利用爬虫技术获得小区户数进行人口估算,基于早、中、晚各时段的实时路况信息,计算居民点到医疗服务设施的最优路径旅行时间,并绘制医疗服务等时区,利用高斯距离衰减函数改进的两步移动搜法（Gaussian-Two Step Floating Catchment Area Method, Ga-2SFCA）,考虑出行模式,对福州市主城区二级以上医院进行可达性分析。结果表明：① 驾车出行模式下,医疗服务覆盖率和居民就医可达性要明显好于公共交通出行模式;② 驾车出行模式下,医疗服务可达性受出行时段影响较大;而公共交通出行方式下,各时段差异较小;③ 随着时间阈值的增大,居民点的医疗服务可达性等级提升,且高等级可达性范围逐渐扩大;④ 驾车模式下的医疗可达性空间分布和道路保持一致,呈现出“环线层次”的现象;而公共交通模式下的可达性空间分布由于受到城市公交微循环系统的影响,呈现出“轴向扩张”的现象。     

时空大数据驱动的新型智慧城市交通规划决策支持框架

时空大数据由于其人本、精细、海量等优点已经融入到我国城市交通规划的各个环节之中,然而仍然存在数据利用相对割裂、辅助决策逻辑不清等问题。针对这些问题,首先将我国新型智慧城市交通规划工作的需求归纳为重点关注城市居民出行需求、着重提升城市交通服务能力、全面构建城市交通复合网络3个方面,进而梳理了支撑交通规划的5种时空大数据的特征及应用方向,在此基础上提出面向3个需求的新型智慧城市交通规划决策支持框架,从交通需求精准预测、出行过程全面感知、综合网络系统分析3个层面阐述利用时空大数据支持新型智慧城市交通规划各环节的思路。决策支持框架总体上实用性较强,其中机动化出行方式相关数据的应用相较于慢行交通相关数据更成熟,而精确到居民个体层面的微观数据的采集技术与应用方法仍需进一步开发完善。     

国外建设用地空间拓展理念探讨与启示——以德国、美国和日本的一些城市为例

正西方国家建设用地空间拓展理念是怎么样的?笔者在研究德国、美国、日本3个国家土地利用规划体系的基础上,选取了德国的法兰克福、美国的普罗维登斯、日本的横滨和富山4个城市,对其建设用地空间拓展类型的特点进行了分析,结论是:建设用地空间拓展要严格实施土地利用分区与高容积管制、TOD发展减少交通通勤需求、紧凑型发展防止都市蔓延、强化市中心更新或改善功     

智能卡和出租车轨迹数据中蕴含城市人群活动模式的差异性分析

当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据（公交和地铁刷卡）和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性：① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现：① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。     

公交模式对公共服务设施可达性的影响

利用python程序语言开发了基于百度地图导航服务的批量路径时间查询平台,并结合最邻近设施时间和累积机会成本方法度量了居住单元与中心商业区（CBD）、与行政服务中心、与大型医院、与火车站、与飞机场的可达性;然后,着重对比分析了2种公交模式（有/无地铁）下公共服务设施可达性的差异。实验结果表明：① 与基于ArcGIS网络分析法等传统方法相比,基于“门到门”互联网路径规划服务API方法计算的出行时间成本能够较为精确、便捷地用于度量公共服务设施的可达性,避免了人工构建复杂路网数据集的工作量,而且更具时效性;② 融入地铁网络的公交模式不同程度上提升了居住单元至公共服务设施的可达性,尤其是地铁沿线“廊道”以及重要交通设施（如地铁站点）邻近区域最为显著;③ 居住单元至邻近CBD的可达性变化显著集中于0~30 min,30 min时间阈值内公交（有地铁）模式下累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的1.7倍和2.2倍;④ 居住单元至邻近火车站的可达性变化显著集中于0~30 min以及30~60 min,30 min时间阈值内公交（有地铁）模式下累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的8.9倍和3.0倍,60 min时间阈值内累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的1.5倍和1.9倍;⑤ 居住单元至邻近飞机场的可达性变化显著集中于60~90 min以及90~120 min,90 min时间阈值内公交（有地铁）模式下累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的12.6倍和6.6倍,120 min时间阈值内累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的2.0倍和3.6倍;⑥ 居住单元至所属行政中心、至邻近大型医院的可达性在各个时间间隔及阈值范围内亦有相应幅度的改善。此外,运用本文的技术方法还可获得更完整、真实的其他交通模式（如汽车、电动车、自行车、步行等）接入城市公共服务设施的情形,为进一步研究非汽车模式下城市公共服务设施的可达性提供参考,促进城市公共交通可持续性的发展。     

Walking Access Distance of Metro Passengers and Relationship with Demographic Characteristics: A Case Study of Nanjing Metro

In the metropolises of China, the metro plays an increasingly important role in commuting because of its efficiency, affordability, and cleanliness. This paper attempts to explore the relationship between walking access distance to metro stations and the demographic characteristics of passengers, such as age, monthly income, travel frequency, gender, and travel purpose, as well as the influence of the urban context. Nanjing Metro Line 2 is selected as the case study. By using different methods such as a questionnaire survey, spatial decay function, analysis of covariance (ANOVA), network analysis of routes, and K-means cluster analysis, it is suggested that demographic characteristics have a significant impact on the pedestrian walking distance, with the exception of gender. Furthermore, the paper finds a spatial decay effect in walking access distance, the decay rate of which, however, varies across stations. Terminal stations have a larger pedestrian catchment area than in regular and exchange stations. Moreover, the passengers of Nanjing Metro Line 2 can be classified into six groups according to their demographic characteristics, among which education and occupation are vital indicators in determining their willingness to walk to the stations. Middle-class passengers have a higher dependence on the metro and tend to walk longer than other groups do. This study provides an important reference for planners and transport sectors to optimize land-use and transport infrastructures.     

可持续TOD建设视角下的轨道站点客流潜力模型构建

轨道是缓解城市交通问题的重要设施,增加出行者选择轨道出行的概率,有利于交通与土地利用协调和TOD可持续发展。本文提出站点客流潜力的概念,并根据复杂网络特征和出行模式构建站点客流潜力模型,通过协调潜力值与实际客流为TOD研究提供新视角。以北京市轨道站点POI数据构建Space-L模型,并依据站点客流潜力模型计算北京市364个站点的客流潜力。研究发现：① 本文提出的站点客流潜力具有吸引力和承载力两类内涵,能定量分析站点空间与站域客流的协调情况;② 北京市站点客流潜力值空间分布为“核心-边缘”模式,区间概率分布为等差数列分类的指数分布和等比数列分类的正态分布;③ 根据出行目的设置四类出行情景。不同情景下出行者选择轨道出行的概率具有差异,早高峰和晚高峰情景下轨道出行概率大,受潜力值影响小,非工作出行情景下轨道出行概率小,受潜力值影响大。实例分析表明相比于单独考虑复杂网络特征,潜力值具有更好的可解释性和科学性;④ 耦合度C 0.5时认定站点失调,其中标准化的实际客流与潜力值的比值Z >1,表示客流过饱和,如西二旗等,会造成站点拥堵,Z 1表示站点交通地理优势未充分发挥,如北运河西等。北京市轨道交通需协调优化以提升效率,实现TOD可持续发展。     

北京市备案停车场供需空间格局分析

北京市汽车拥有量不断增加,停车位供给严重不足,这不仅导致了违章停车、时间浪费和交通效率低下,还衍生了环境污染和交通安全等问题。为充分了解北京市中心城区备案停车场在不同区域供给与需求对比的空间分布规律,以及缓解北京市停车困难提供决策参考,本文通过对备案停车场进行地理编码,以备案停车场停车位和分街道居住人口平均拥有车辆数作为参照指标,运用两步移动搜索法分析北京市备案停车场在不同区域居住停车供需对比状况。结果表明,北京市中心城区大部分地区备案停车场供给难以满足停车需求,中心城区每百人备案停车位小于5的街道占比约为41.5%、面积占比约为72.3%,人口占比约为41.7%,停车可达性远低于中心城区每百人汽车拥有量。空间分布上,备案停车可达性核心地区好于外围地区,常住人口停车需求供给不足,最严重的区域主要分布在南四环和南五环之间、五环附近和外围地区、西北三环附近和二环城市中轴线上（除东华门街道区域外）。传统的金融街、CBD居住停车可达性和供需比较好,而中关村地区可达性优势并不明显。因此,未来应增加核心地区和老旧小区居住备案停车场的供给,对核心地区应通过调整停车收费标准影响人们的出行方式,加大违章停车的惩处力度,减少交通拥堵。     

基于大规模手机位置数据的城市潜在自行车出行需求评估

潜在自行车出行是指可能会使用自行车作为交通工具的出行,评估潜在自行车出行需求能够帮助指导城市自行车资源配置方案的优化。大规模手机位置数据蕴含丰富的人群移动信息,而且具有大样本、低成本的特点,能够用于评估城市潜在自行车出行需求。本文结合自行车出行的时间和距离特征,提出一种基于大规模手机位置数据的潜在自行车出行需求评估方法。该方法以单次出行为分析单元,从手机用户的轨迹中提取出具有短距离出行特征和公共交通接驳出行特征的移动轨迹段,并根据该移动轨迹段评估潜在自行车出行需求。基于该方法,利用上海市大规模手机位置数据评估上海市潜在自行车出行需求并分析其时空分布特征,发现在空间上,潜在自行车短距离出行需求主要分布在城市中心和郊区的商业中心,而公共交通接驳的自行车需求主要分布在郊区。在时间上,上午,自行车出行需求从非中心城区向中心城区聚拢;晚上,上海市自行车出行骑车与停车需求从中心城区向非中心城区扩散。     

Relationship between built environment,socio-economic factors and carbon emissions from shopping trip in Shenyang City,China

Promoting active travel behavior and decreasing transport-related carbon dioxide (CO₂) emissions have become a priority in many Chinese cities experiencing rapid urban sprawl and greater automobile dependence. However, there are few studies that holistically examine the physical and social factors associated with travel CO₂ emissions. Using a survey of 1525 shoppers conducted in Shenyang, China, this study estimated shopping-related travel CO₂ emissions and examined how the built environment and individual socioeconomic characteristics contribute to shopping travel behavior and associated CO₂ emissions. We found that, firstly, private car trips generate nearly eight times more carbon emissions than shopping trips using public transport, on average. Second, there was significant spatial autocorrelation with CO₂ emissions per trip, and the highest carbon emissions were clustered in the inner suburbs and between the first and second circumferential roads. Third, shopping travel CO₂ emissions per trip were negatively correlated with several built environment features including population density, the quantity of public transport stations, road density, and shop density. They were also found to be significantly related to the individual socio-economic characteristics of car ownership, employment status, and education level using a multinomial logistic regression model. These empirical findings have important policy implications, assisting in the development of measures that contribute to the sustainability of urban transportation and meet carbon mitigation targets.     

基于浮动车数据的城市道路通行能力时空特征分析

针对城市道路通行能力定量度量指标,提出基于浮动车数据的道路基本通行能力评估方法;以道路通行能力指标来分析深圳市道路网通行能力的时空分异规律,结论如下：城市道路通行能力具有明显的时变特征和空间分布的不均衡性;各行政区域通行能力在工作日变化平缓,在休息日出现午高峰;通行能力余量无论在工作日和休息日都浮动较大,并在休息日中午显著下降;道路通行能力具有明显区域分类现象,人口密度和发展程度较高区域的道路通行能力整体较低,且一天内的变化较小;道路等级对通行能力和通行能力余量影响显著,较高等级道路一天内变化较大,低等级道路则较平稳。     

Travel Behaviours of Sharing Bicycles in the Central Urban Area Based on Geographically Weighted Regression: The Case of Guangzhou,China

Mobile information and communication technologies(MICTs) have fully penetrated everyday life in smart societies;this has greatly compressed time, space, and distance, and consequently, reshaped residents’ travel behaviour patterns. As a new mode of shared mobility, the sharing bicycle offers a variety of options for the daily travel of urban residents. Extant studies have mainly examined the travel characteristics and influencing factors of public bicycles with piles, while the travel patterns for sharing bicycles and their driving mechanisms have been largely ignored. Using one week’s travel data for Mobike, this study investigated the spatial and temporal distribution patterns of sharing bicycle travel behaviours in the central urban area of Guangzhou, China;furthermore, it identified the influences of built environment density factors on sharing bicycle travel behaviours based on the geographically weighted regression method. Obvious morning and evening peaks were observed in the sharing bicycle travel patterns for both weekdays and weekends. The old urban area, which had a high degree of mixed function, dense road networks, and cycling-friendly built environments, was the main travel area that attracted sharing bicycles on both weekdays and weekends. Furthermore, factors including the point of interest(POI) for the density of public transport stations, the functional mixing degree, and the density of residential POIs significantly affected residents’ travel behaviours. These findings could enrich discourse regarding shared mobility with a Chinese case characterised by rapidly developing MICTs and also provide references to local authorities for improving slow traffic environments.     

“一带一路”区域水电站工程生态环境影响遥感监测

为实现“一带一路”区域可持续发展,我国倡导绿色、低碳、循环、可持续的生产生活方式,建设绿色“一带一路”。遥感技术在生态环境监测与评价方面具有重要作用。本文以“一带一路”区域中国援建的水电站工程为研究对象,基于陆地系列卫星(Landsat)、哨兵2号（Sentinel-2）等遥感对地观测数据,利用决策树与缓冲区分析等方法,从水电站库区概况、水电站对植被生长状况与生态资源影响等方面,开展“一带一路”区域水电站项目建设对当地经济发展和生态环境影响的遥感监测及分析。本文首先根据遥感影像与DEM确定库区及库容,结合最小外接正方形面积比及平均宽度等指标确定各水电站缓冲区类型和范围。利用NDWI及NDVI构建决策树模型,提取各缓冲区土地利用类型,分为水体、林地、草地、耕地和其它5类;结合区域植被覆盖度,估算库区生态占用并对水电站建成前后的土地利用类型和植被变化进行分析。研究结果表明：① “一带一路”沿线10座水电站造成的生态损失与库区面积呈正相关,不同工程间,在水体、林地、草地、耕地和其它方面的损失面积大小存在较大差异;② 土地利用类型与植被覆盖度年均变化幅度约为0.35%、1.27%,水电站修建对周边生态资源与植被生长状况影响较小,同时在植被覆盖度较低的地区水电站的修建会明显改善周边环境;③ 各水电站周边的植被覆盖度差异较大,大部分水电站周边植被生长状况良好;④ 水电站建设始终坚持工程建设与环境保护并重,从施工设计到水电站后期维护期间,积极采取环保措施,减少占用,保护生物多样性,生态风险防范得当;⑤ 水电站提供了优质的清洁能源,促进了当地经济和社会发展。