中国居民工作日与节假日的城际出行网络异同性研究

居民出行目的、出行时间与地域属性的差异都会导致出行行为的异质性,工作日与节假日具有完全不同的时间属性,且出行目的差异较大,对两时段城际出行网络进行比较有助于全面认识城际出行规律及其网络特征。以4月份工作日（2016年4月11日—4月15日）和国庆黄金周（2016年10月1日—10月7日）为代表,利用“腾讯迁徙”提供的居民城际出行数据,从城市节点、城际关联及网络集聚角度对工作日与节假日的居民城际出行网络结构特征进行对比研究。结果发现：① 黄金周的日均城际居民出行规模显著高于工作日,但出行距离和网络集聚程度明显低于后者;② 两种网络均形成了跨区域组团、邻近组团和省域组团3种类型。黄金周跨区域组团数量明显低于工作日,区域和地方枢纽城市数量多于工作日,邻近组团和省域组团数量则明显高于工作日;③ 工作日,北上广三大城市核心地位突出,旅游功能、交通枢纽功能城市的地位在黄金周更得以凸显;④ 工作日城际出行网络以跨区域联系为主,而黄金周则呈现出明显的空间邻近效应,并形成了以省会为中心、省内出行为主的核心—外围模式。     

COVID-19疫情影响下的“五一”小长假城际出行特征与影响因素

科学评估重大公共卫生事件扰动对节假日城际出行活动的影响对于科学预防疫情传播、提升城际出行安全性具有重要意义。文章利用百度迁徙平台提供的城际出行数据,系统探讨了COVID-19疫情影响下的“五一”小长假城际出行规模时序变化、格局变化与出行流格局特征,并基于空间计量模型剖析了疫情与节假日叠加背景下的城际出行影响因素。结果表明：受COVID-19疫情影响,2020年“五一”小长假期间的城际出行规模同比下降达46.0%,时段波动主要表现为省内波动,省外城际出行总体较为平稳;COVID-19疫情对城际出行的影响呈现出东北>东中部>西部的特征;COVID-19疫情显著降低了“五一”小长假城际出行范围,相较于正常期70%的城际出行联系集中在400km范围内,疫情影响下的70%的城际出行联系集中在250 km范围以内;GDP、城镇化率、行政等级等城市规模吸引力因素,公路密度与高铁等交通变量是影响“五一”期间城际出行的主要因素,但各变量对城际出行的影响在“五一”不同时段具有时间异质性。公路密度与有无高铁具有显著的正向作用;城镇化率在出行期与返程期对城际出行分别起到了显著负向与正向作用;旅游资源丰富度仅在出行期显著。     

中国居民城际出行网络的空间结构特征

利用腾讯迁徙数据构建居民城际出行网络,分析了不同时段、不同交通方式下中国居民城际出行网络的空间结构特征以及主要城市群的对内、对外居民城际出行模式。研究发现,2018年中国居民城际出行网络呈“东密西疏”空间分布格局,形成以京、沪、穗—深、蓉—渝等高中心性城市为顶点的顶层跨区级“钻石型”网络结构。“春运”时段城际出行的重心相较日常出行更偏向于西南,居民城际日均出行规模亦高于其他时段,特殊节假日城际出行具有显著的空间邻近效应。不同出行方式下的出行人口、出行范围和出行交通网络差异显著,航空、铁路、公路出行分别承担国家级、区域级和地方级城际出行的人口集散。主要城市群对内出行网络呈现“核心—邻近—边缘”空间格局,以多中心双核出行模式为主,对外出行网络则呈现“跨区—邻域—地方”的格局,以单中心单核出行模式为主。     

广州市社区出行低碳指数格局及其影响因素的空间异质性

通过构建社区出行低碳指数（CTLCI）模型,对广州市社区出行低碳指数的空间格局及其差异特征进行了分析,并利用全局回归（OLS）模型和地理加权回归（GWR）模型对社区出行低碳指数的影响因素以及其间关系的空间异质性进行了研究。结果表明,广州市社区出行低碳指数由中心城区向外逐渐递增,呈明显的圈层结构。内圈层的社区出行低碳指数内部差异最小,中间过渡圈层的最大。社区人口密度对社区出行低碳指数的影响以正向作用为主,公共交通供给水平和路网密集程度对社区出行低碳指数的影响以负向作用为主,且它们的影响作用具有空间异质性。具体指出了在不同地域空间内社区人口密度、公共交通供给水平和路网密集程度对社区出行低碳指数在影响程度和作用方向上的差异,为减少广州城市交通碳排放、针对不同空间制定有效的低碳政策和构建低碳城市空间结构提供了科学依据。     

长三角城际日常人口移动网络的格局与影响机制

人口移动是城际要素流动和资源配置的主要载体,是建构区域网络组织的主要形式。本研究关注人口移动的重要组分——短时间尺度48小时内城际日常移动（daily intercity mobility）,基于微博签到大数据,通过分析长三角人口日常移动的城际格局发现,人口流动具有向多核心极化的分布特征,受到省级行政边界阻碍,并存在明显的省际差异。通过重力模型进行反向验证,对影响因素进行系统统计检验发现,移动的时间等成本和产业结构、文化、教育等城市特征补充塑造了由物理距离决定的城际移动模式,且相比于移动成本,城市特征对人口移动有着更大的影响。本文拓展了重力模型检验网络影响机制的方法实践,解析了城际日常移动机理,并从人口日常移动角度为理解长三角一体化的进程与优化策略提供参考。     

耦合网络视角下长三角地区紧凑性的演化特征

区域紧凑作为紧凑城市理念在更大空间尺度的扩展,指通过城市间有效的相互作用,实现区域一体化发展的地理空间模式。论文以长三角地区为实证对象,基于高铁和城际大巴2种交通出行方式构建区域耦合网络,选取最短出行时间和出行路径评估城市间作用关系的紧凑程度,从全局网络复杂性、核心—边缘结构演化、局部模体结构等层面系统考察长三角地区紧凑性的演化特征。研究发现,长三角地区城市紧凑性在全局层面存在明显的分异特征,随着时间推移,紧凑性分布的不均衡现象逐步突出,空间上的集聚特征趋于显著;局部层面上,紧凑性处于从集聚向均衡的成长阶段,稳定状态下易形成低成本的局部高聚类特征,就城市个体而言,由局部结构涌现的角色类别表现出多样性选择机制。与已有研究相比,论文将紧凑性与出行网络有机衔接,从关系视角为区域紧凑性探索提供了有益尝试。     

基于时间序列预测的城际出行韧性评估方法与时空格局

在不确定性成为交通运行新常态背景下,如何在抑制风险的前提下,提升城际出行韧性,掌握需求侧城际出行波动的时空格局对韧性交通建设具有重要意义。文章界定了城际出行韧性内涵,基于长时间序列城际出行数据和扰动事件一般属性构建了城际出行韧性测度模型,并以COVID-19扰动为案例,揭示了COVID-19三年以来的城际出行适应性格局与韧性时空格局规律。研究表明：1）兼顾季节性与节假日趋势所构建的城际出行韧性评估方法可以很好地揭示扰动事件影响下的城际出行波动时空格局。2) COVID-19疫情对城际出行的影响程度表现为全国大流行高峰期>奥密克戎高峰期>多点波动高峰期。城际出行强度随距离增加呈线性衰减趋势,每增加50 km的距离,3个阶段的城际出行分别要多损失0.86、1.03、1.15个百分点。3）全国大流行、多点波动和奥密克戎3个阶段居民城际出行平均距离分别缩短了52.55、65.31、105.16 km。4）城际出行韧性呈现多点波动时期>奥密克戎暴发时期>全国大流行时期,在时序上表现出城际出行韧性逐渐增加的趋势。同时,3阶段的城际出行韧性在空间上亦明显呈现出差异化空间分异和...     

不同交通方式下居民城际出行网络结构特征——以“春运”为例

基于多元视角下的居民城际出行网络空间结构测度可以较为全面地刻画出城市间的复杂联系特征。论文利用春运期间腾讯迁徙平台中的人口流动数据,采用复杂网络分析方法以及转变中心性和转变控制力等指标,对比分析了航空、铁路和公路3种交通方式下的中国居民城际出行网络结构特征。结果表明：3种出行方式下,航空联系的线路最少,平均出行距离最长;铁路出行人数最多,其次是公路,航空最少。最大优势流中,北京和上海在国内航空出行联系中起着最重要的控制作用,其次是成都和重庆;铁路出行中,北京和成都占据绝对优势;公路多表现为省级行政中心与周边城市的关联。根据转变中心性和转变控制力划分城市类型,在航空和铁路出行网络中,高中心性—高控制力城市较多;公路出行网络中以高中心性—低控制力城市为主。不同出行方式下的城市聚类得到的网络集群“社区”数量有一定差异,航空、铁路和公路出行依次聚类为7、8和10个“社区”。不同类型出行方式透视的城市网络特征存在较明显的差异：航空出行的城际人口流体现出以全国性枢纽城市为核心分布的核心—边缘结构;铁路表现出以国家铁路大动脉沿线城市为核心,向腹地城市逐渐递减的核心—边缘结构;公路出行的城际人口流则表现为与人口规模匹配的局域强聚集的空间格局。     

城市建成环境对共享单车出行影响的时空特征——以深圳市为例

以深圳市为例,利用共享单车OD等多源数据,从工作日、休息日多时段分析共享单车出行时空特征,并构建基于客观物质空间、主观感知体验的建成环境“5Ds”指标,运用多尺度地理加权回归模型（MGWR）解析不同建成环境对共享单车出行流量影响的时空异质效应。研究表明：1）时间上,工作日和休息日早、晚高峰的共享单车出行流量较其他时段整体显著,且休息日较工作日的峰值时段具有滞后性;空间上,各峰值时段的出行流量高值区域呈“多核集聚、带状延伸”的分异格局;2）各建成环境要素对共享单车出行流量影响的时段差异显著。就业设施密度、围合度及人口密度在各时段均具有高解释度,其影响力整体呈全局显著特征,其余变量则在不同时段存在局部显著效应;3）各时段影响较为显著的变量在空间作用尺度上存在分异。就业设施密度与围合度的影响力在各时段的空间变化最为稳定,街道绿视率与人口密度在不同时段呈现差异化的空间分布特征。     

长江经济带三大城市群城际客运联系网络结构对比分析

“流空间”是人文-经济地理学关注的重要议题。基于城际客运交通流数据,运用ArcGIS空间分析、城市联系强度模型等方法对长江经济带长三角、长江中游、成渝三大城市群城际客运联系网络结构特征进行刻画,结果表明：①长三角城市群城际客运联系网络以上海市为主核心,苏州、南京、杭州为次核心,通过核心城市向外延伸的交通轴线组成相互之间联系紧密的城市网络,西部与南部地区的联系相对较弱;长江中游城市群城际客运联系网络以武汉、长沙、南昌三个省会城市为核心节点,周边次中心城市与其省会交通联系紧密,但城市间跨省联系较弱,本省城市仅与另外两个省会城市存在突出的向心性联系;成渝城市群高等级联系网络大多指向成都、重庆主城区,次级区域中心城市发育不足,成渝城市主轴线在强交通联系推动下发育成型,但川渝接壤地区的城际客运联系存在“断层”。②长江经济带三大城市群在网络化演化进程中,具有城市群“等级-网络”的基本演化特征,其中成渝城市群、长江中游城市群仍处于“核心-边缘”的双核或三核结构,长三角城市群已出现多核网络化发展趋势。③高速铁路作为新兴要素流,对公路、普通铁路等传统要素流具有明显的替代效应,增强了三大城市群核心城市向外延伸的轴线联系,是驱动城市群城际客运联系网络结构演变的新动力。     

基于轨迹数据场的热点区域提取及空间交互分析——以深圳市为例

以深圳市出租车GPS数据为基础,运用时空拓展的轨迹数据场聚类方法提取城市交通热点区域,结合城市POI(Point of Interest)数据和地理实况对热点区域加以理解和分析。基于复杂网络的视角,计算交互分析指标并可视化热点区域的空间交互网络,探究城市交通和居民出行的时空规律。结果表明:1)交通枢纽(机场、火车站和口岸)、综合性商圈、城市重要主干道周边和城市商务中心在节假日和工作日均表现为持续热点区域;2)节假日热点区域分布较"发散",主要反映了居民个性化出行需求;3)工作日热点区域分布较"收敛",主要表现为职住分离的通勤模式;4)不同热点区域在空间交互网络中的重要性存在明显差异,其空间交互体现了距离衰减效应和局部抱团现象,居民出行的热点区域网络本身具有小世界效应和无标度特征。     

基于出行链的建成环境对居民小汽车通勤出行的影响

城市建成环境对居民出行,尤其是小汽车通勤出行的影响是交通需求预测的基础性命题,长期受到关注.已有研究大多以单次出行作为研究对象,较少关注出行链影响下的出行协同决策问题.论文基于2017年广州市居民活动日志调查数据,采用Logistic模型检验了出行链视角下城市建成环境对工作日选择小汽车通勤出行的影响.研究发现,出行链中...     

长三角多尺度城市网络联系特征及其对城市高质量发展的影响——基于企业总部-分支联系视角

随着交通基础设施和通信技术的不断完善,城市间相互作用程度显著提高。本文基于长三角26个地级市面板数据,运用社会网络分析方法、随机效应模型和固定效应模型等方法,研究了企业总部-分支联系视角下的长三角多尺度城市网络特征及其对高质量发展的影响。研究结果显示：无论是从整体网络特征还是从节点的网络联系来看,基于企业内部组织的不同尺度城市网络均呈现出网络化的发展趋势;长三角群内尺度网络联系和群外尺度网络联系均具有明显的层级性,网络层级越高,联系对数量则越少且参与的城市等级越高,同时受到距离与行政隶属约束越弱;长三角内部城市能够通过嵌入不同尺度的城市网络,显著地提升其城市高质量发展,同时城市网络联系对城市高质量发展的影响存在尺度异质性和规模异质性;长三角内部城市主要通过城市网络的经济效应、社会效应以及创新效应三种传导机制实现城市高质量发展。     

基于空间行为约束的北京市居民家庭日常出行碳排放的比较分析

围绕城市空间结构低碳化的科学命题,从转型期中国城市空间组织制度多元化与个体行为的互动机理出发,对比分析单位制和分区制形成的＂社区—家庭＂空间行为约束机制作用下的居民日常出行特征及其碳排放。抽样计算,2007年北京市居民家庭工作日日常出行碳排放平均约为2 529.59 g,并在社区尺度上出现了高碳与低碳的显著分化;由于土...     

广州市居民工作日小汽车出行个体与社区双层影响机制

小汽车出行与建成环境的关系是城市研究中的热点问题,已有的研究主要分别关注个人社会经济属性与建成环境对小汽车出行的影响。近年来,在中国城市转型的背景下,社会空间分异受到关注,越来越多的研究表明,居民个人社会经济属性与社区建成环境及社区类型间存在关系,考虑三者如何共同对小汽车出行的影响具有一定的现实意义。因此,本文构建包含个体层社会经济属性和社区层建成环境与社区类型的多层Logit模型对工作日小汽车出行方式的影响因素进行分析。研究发现居民个人的社会经济属性和其所居住社区建成环境同时对小汽车出行的选择起作用,且这两层因素的影响与社区类型紧密相关,出行方式差异有76.32%是由社区因素的差异造成。个人社会经济属性因素方面,更高的文化水平、更高的个人月收入水平、非集体单位性质和家庭存在更多未成年孩子的居民工作日小汽车使用率较高;社区建成环境因素方面,提高建筑密度、用地混合度、商业可达性和公交站点密度会降低社区居民工作日出行使用小汽车的可能,而社区周边更高的POI密度则会增多居民对小汽车的使用。两类因素关系背后的机制在于伴随着市场力量对城市居住空间重构影响的增强,相似社会经济属性的居民会倾向选择同一类型社区,而相同类型社区拥有相似的建成环境。这些结论有助于进一步了解城市居民工作日小汽车出行背后的影响因素及机制,并为通过对相同类型社区多层因素的调节来改变居民出行方式结构,进而缓解交通问题提供了借鉴。     

轨道站点周边建成环境对残疾人出行行为的影响研究——以武汉市189个轨道站点为例

残疾人流动性是衡量社会公平发展的重要方面。由于特殊的身体和社会经济状况,残疾人出行行为具有更为独特的特征,也更易受建成环境影响。论文基于武汉市轨道交通智能刷卡数据,整合多源空间大数据,探索武汉市残疾人轨道交通出行时空特征,并利用地理加权回归(GWR)模型进一步探究轨道交通站点周边建成环境对轨道交通残疾人客流量影响的空间异质性。研究发现：① 地铁出行的残疾人中有29.7%具有通勤出行的特征,出行频率工作日高于休息日,且均呈现早晚错峰出行的趋势;② 15~30 min即大约5~10 km的中短距离出行最多,活动范围集中于三环线以内的主城区,且以同区出行活动最为频繁,跨江出行较少;③ 在大部分的研究范围内,公交站点密度、路网密度、大型公园密度和站点开通时间对站点残疾人客流量均具有正向影响;④ 换乘站的日均残疾人客流量明显高于非换乘站;⑤ 与以往研究结论不同的是,土地利用混合度、站点无障碍设施对站点残疾人客流量的影响并不显著。研究可为“残疾人友好型”的轨道交通站点建成环境优化和新站点土地利用布局提供数据支撑,增强城市公共服务人本化。     

广州地铁站点交通流特征与居民地铁出行的人群分异

基于广州地铁交通流的始发地（Origin）—目的地（Destination）（OD分析）,运用出行成本（距离/时间）、集中出行距离区间等指标对地铁站点交通流特征及居民地铁出行的人群分异进行刻画。结果表明：1）地铁站点随出行距离增加的乘客累积比例呈“S”型曲线变化,广州地铁站点的平均出行成本约为14.04 km（20.48 min）,并由中心向外逐层增加约4 km（5 min）和13 km（10 min）,周末平均出行成本略高于工作日。2）广州地铁出行的集中距离区间为8.55~26.61 km,在该出行距离范围内的乘客量占总数的71.88%;周末出行集中距离区间宽度变窄,但乘客量的集中比例却有所下降。3）社会弱势群体如女性、老年人、固定上下班的大学以上学历人群、办事人员、商服人员等是地铁潜在客流的主要构成群体;不同人群的地铁平均出行距离出现分化,其中出行需求小、出行能力偏弱的群体平均出行距离较短,出行需求大的群体平均出行距离普遍较长;除个别人群外站点集中出行距离区间相对差异不大。     

基于大数据的上海市共享汽车出行模式研究

共享汽车是城市交通发展的新潮流,论文基于2018年上海市共享汽车运营大数据和城市POI数据,研究共享汽车用户出行的空间、时间和频次特征,并对用户开展出行模式的K均值聚类分析,以期挖掘典型出行规律,为共享汽车运营优化提供依据。研究表明：① 工作日与休息日共享汽车使用行为差异显著,工作日共享汽车出行较集中于中心城区的混合功能区,早晚通勤高峰使用量大;休息日共享汽车出行空间布局较分散,使用量更高、平均单次使用时长更短且仅存在傍晚一个使用高峰。② 上海市共享汽车出行行为可分为工作日通勤的中高频模式,工作日夜间活动的高频模式,工作日偶尔用车晚餐及返家、偶尔用车远距离通勤和夜间长距离返家的低频模式,休息日日间休闲的高频模式、休息日傍晚离家休闲的中长途低频模式、休息日傍晚在休闲地之间穿梭的远距离低频模式、休息日日间加班的低频模式等10种模式。③ 中高频用户主要使用共享汽车实现远距离通勤和周末中长距离休闲活动,空间区域主要集中在中心城区和副中心区域;低频用户使用共享汽车多为夜间、长距离、休息日加班等公共交通难以满足需求、出租车成本过高的情景,空间分布也比较分散。可通过对用户提供差别化用车方案、优化车辆空间调度等方式推进超大城市共享汽车市场发展。     

南京都市圈居民非通勤出行特征及其影响因素研究

随着居民生活水平的提高,非通勤出行逐渐成为居民的重要出行需求,相关研究也成为人本主义视角下城市规划、交通地理学领域的热点。文章以南京都市圈为例,借助随机森林模型等方法探究城市内及城市间居民非通勤出行特征及其非线性影响因素。研究表明：(1)南京都市圈城市内非通勤出行集中于各城市中心城区,城市间非通勤出行集中于城市交界区域及南京市中心城区。(2)建成环境对居民非通勤出行具有非线性影响,城市内非通勤出行受到公共服务设施和交通设施的双重非线性作用,城市间非通勤出行则主要受到交通设施的非线性作用。(3)不同影响因子具有不同的非线性作用方式,需要根据其特征有针对性地进行规划调控和配置。最后,文章提出基于非通勤人流特征和建成环境非线性影响作用的都市圈设施优化配置策略。     

西宁城市居民家内外活动时间分配及影响因素——基于结构方程模型的分析

为深入挖掘居民不同类型活动的出行需求,进而制定更加精细化的交通政策,从活动分析法的视角出发,基于结构方程模型分析西宁城市居民家内外活动时间分配的机理及影响因素。结果表明:工作日,居民的通勤出行仍然是城市交通需要重点解决的问题。休息日,工作和通勤时间长的居民更倾向于在家内进行维持活动;而休息日不工作的居民更容易产生进行家外维持活动的出行需求。不同社会经济属性的居民对于家内外时间分配具有差异化特征。单位大院职住接近的特征对于减少居民通勤出行时间仍然具有积极作用,但维持性活动时间分配与其他类型社区居民已经没有显著差异。