小城市居民出行行为时空动态及驱动机制研究

相比于大城市,中小城市在新型城镇化中至关重要,具有独特的居民出行行为特征,但以往的研究并没有得到足够的关注。目前研究主要使用浮动车数据分析特大城市居民的出行行为,但考虑到小城市土地开发强度低、公共交通不发达、研究空间尺度精细等特点,这些研究方法不能完全适用于针对小城市的研究。因此,本文使用小城市出租车GPS轨迹数据识别上下客事件,沿道路生成随机样点采样得到了分时段的上下客密度,并对其时空动态进行描述和表达;筛选出显著影响上下客密度时空分布的9类设施,建立出租车上下客事件的地理加权回归模型;分析了小城市出租车上下客时空动态与各类城市设施的时空关系,发现在工作日与双休日和一天中不同时段中,不同城市设施对上下客事件的影响具有不同的分布规律及其驱动机制。研究结果可为小城市的城市规划和交通需求精细化管理提供参考。     

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。     

基于道路结构特征识别的城市交通状态空间自相关分析

 城市道路交通状态具有空间自相关特征。路段交通状态的变化会很快影响到邻近路段,导致一定空间范围内路段的交通状态发生改变。揭示城市交通状态的空间自相关特征,对交通规划、交通控制与诱导具有重要意义。然而,受到城市路网空间结构和道路拓扑特征的影响,城市道路交通状态的空间自相关并非各向同性,也并非均匀地向上下游扩散,而是有选择性地集中在部分邻近路段上。因此,仅考虑路段地理空间下的上下游邻近性,难以全面度量路段间交通状态的相互影响,识别出交通状态空间相关性强的道路集合。本文借鉴复杂网络分析方法,定量化分析了城市路网的模块化与层次性特征,利用城市路段在空间上的聚集特征和路段在网络中拓扑角色的差异,提出了一种新的交通状态自相关路段邻近性判别规则,即空间邻近且拓扑等价规则,以此规则实现交通状态空间相关路段聚类过程,更好地揭示城市路段之间的交通状态空间相关性。     

Transportation characteristics change under rapid urban expansion: A case study of Shanghai

This paper focuses on the economic development and urban morphology as well as its impact on the transportation system during the urban expansion of Shanghai in the last more than 20 years(1986-2008).Based on data from 3 comprehensive transport surveys of Shanghai since 1986,the changes in residential trip demand,vehicle use,and the spatial distribution of trips were studied to understand the demands on the transportation system.The factors contributing to those changes in transportation demand were discuss...     

山东半岛城市群交通网络载流能力评估与优化研究

在总结城市群交通网络运输方式多元化、交通节点等级化、结构运行高效化等基本特征的基础上,本文基于GIS空间分析平台构建了城市群交通网络载流模型（Traffic Network Flow-carrying Model, TNFM）,以山东半岛城市群为研究案例区,综合评价和对比了交通网络及各类型交通线路的理论与实际载流能力,得出各行政单元交通线路的缺口指数,并据此提出城市群交通网络的优化与提升方案。研究结果表明：TNFM模型可以有效地评价城市群交通网络的载流能力并得出各行政单元和道路类型的缺口里程,为城市群交通体系规划提供科学依据;山东半岛城市群国道、省道和铁路建设不足,部分城市主干道分流不畅,60%的县市存在各级道路短缺,但高铁和县乡道可以满足载流需求;未来应重点加强上述4类交通线路的建设,完善交通线路间的接口系统,充分发挥高铁和县道的分流作用。     

城市交通与土地利用一体化模型的核心算法进展及技术创新

交通与土地利用的协调发展是缓解城市交通拥堵、提升交通水平的关键。城市交通与土地利用一体化模型则是分析和模拟城市交通与土地利用相互作用过程的重要科学支撑。多年来不同国家学者已研发出一些操作模型,并用于城市空间政策的制定研究,但这些模型的核心算法仍需进一步升级完善。本文首先梳理了当前已有主流模型的理论特征,解析了这些模型的核心算法发展及其优缺点;然后针对关键算法的不足,提出新的综合均衡模型,就区位可达性、用地混合度与强度、出行成本3个关键变量的核心算法展开讨论;最后,进一步形成模型各子模块的算法创新,包括考虑增量离散选择过程的居住与就业区位决策模块、细分房地产类型并将土地开发结果动态反馈至城市用地演变的房地产开发模块、采用改进的阻抗函数、小汽车拥有情况和动态出行成本的交通综合模型。本文对于定量化分析模拟城市复杂系统、研发我国城市交通与土地利用一体化模型具有一定的参考价值。     

交通拥堵与预警信息交互传播动力学分析

城市交通拥堵问题已经成为当今世界许多城市发展过程中面临的一个严峻问题。针对这一问题,全空间信息系统通过对复杂、动态的交通拥堵过程进行多粒度抽象、多尺度建模和多层次综合分析,为解决城市交通拥堵提供了新的途径。当城市交通发生严重堵塞时,通常伴随着“道路拥堵”预警信息传播,用以影响人类的出行活动,从而在一定程度上影响交通拥堵传播。为了深入分析城市交通网络拥堵的动态演进过程,本文建立了交通拥堵传播的改进易感-感染-易感（susceptible-in fected-susceptible,SIS）的病毒传播模型,利用状态转移概率方法,基于多层复杂网络分析交通拥堵和预警信息交互传播的动力学行为特征,揭示预警信息传播对交通拥堵传播的影响。该方法不仅能够描述基于交通流传播特点的拥堵传播过程,而且能够描述交通网络中的预警信息传播过程。数字仿真实验表明,交通拥堵的传播过程与交通网络中的预警信息传播动力学之间存在关联关系。     

基于路网数据和复杂图论的中国城市交通布局评价

城市化的快速发展推动了我国城市道路网的不断扩张和发展.城市道路网是一个动态、开放、自组织的空间复杂网络,构成了城市的结构框架,研究城市道路网的结构特征对路网规划和城市建设有着重要的应用价值.在国内城市道路网络结构特征的相关研究中,很少有学者基于道路走向的视角对整个城市路网结构进行研究,也缺少对全国主要城市路网的整体性评...     

基于GIS的宁波市道路网络综合通达性研究

城市道路交通网络通达性是城市规划、交通体系建设等所要考虑的重要方面。利用GIS技术,以距离度量模型、道路加权核密度模型、路网连通度和公交服务指数为基础,分别从路网连接结构、路网密度、路网发育程度、公交便捷性几方面建立综合通达性指标,分析宁波市中心城区道路网络通达性及其空间特征。研究表明:宁波市中心城区的综合通达性以江东区和海曙区最优,其次为鄞州区和江北区,北仑区和镇海区通达性较差,整体空间格局分异明显;北仑区在道路结构方面优势明显;公交服务指数对综合通达性的影响最为显著。对以往的城市交通网络通达性研究进行一定的改进,为宁波市道路交通网络的建设与布局优化提供理论依据。     

基于DBI和稀疏轨迹数据的交通状态精细划分与识别

浮动车轨迹数据已逐渐成为城市交通状态识别的主要数据源之一,但是现有基于浮动车轨迹数据的交通状态识别中多数是应用高精度或是多源轨迹数据。针对稀疏轨迹数据在城市交通状态识别中存在识别精度不高的问题,本文提出一种结合戴维森堡丁指数（DBI）和轨迹相似性度量的动态交通状态划分方法。首先,对轨迹数据和路网数据进行预处理并且建立不同时间片的路段轨迹集合;接着,依据轨迹速度-空间相似性,利用戴维森堡丁指数动态地扩展轨迹的空间维度,并根据轨迹相似性度量方法构建最佳车辆队列;然后,将前后不同的车辆队列进行二次处理,连接组成交通流簇;最后,基于模糊C均值聚类方法将交通流进行划分,实现路段交通状态的识别。采用厦门市厦禾路、湖滨西路和湖滨南路交叉路段上的真实出租车轨迹数据进行测试,结果表明,本文所提方法保证了车辆队列速度分布与原始轨迹速度分布基本一致,相比对比方法Kmeans++和ST-DBSCAN,本文方法均方根误差平均下降了18.77%和21.22%,并且在不同的实验路段表现更加稳定,可有效、可靠地运用稀疏轨迹数据识别城市交通状态,进而实现城市交通状态的精细分析。     

基于拓扑与形态特征的城市道路交通状态空间自相关分析

城市道路交通状态具有空间自相关特征。某一道路交通状态的变化会对其周边道路产生影响,故把握道路交通状态的空间自相关性是提高交通规划、交通预测水平的基础。然而,城市道路交通状态又具有空间异质性,即道路交通状态的影响扩散并非各向同性,其使得道路交通状态空间自相关性的度量更为复杂,因此仅从地理空间下道路之间的邻近关系出发进行分析有失偏颇。同时,城市道路具有拓扑结构特征和几何形态特征,二者对于交通状态自相关性的影响和制约,却未引起足够重视。本文从城市道路的拓扑结构特征和几何形态特征出发,提出了一种新的交通状态空间自相关路段识别规则,即基于交通状态变化的路段空间识别规则,通过拓扑社区发现方法刻画路段在空间上的聚集特征,同时,基于Stroke跟踪的几何形态概化来描述道路交通状态变化影响的空间异质性。结果表明,利用本文提出的识别规则产生的交通状态自相关路段集合,较仅考虑地理空间邻近或拓扑结构的识别规则更为合理,更好地揭示了城市道路交通状态的空间自相关特征。     

面向机动车出行OD监测的目标路段选择算法

机动车在感兴趣区域（例如景点或小区）之间的出行起始和结束（Origin-Destination,OD）信息反映了居民使用机动车出行的活动需求分布,是建立城市智能交通系统中交通需求分析与管理的基础信息之一。数量充足的监测设备能够收集的机动车出行信息更为精细,最终构建的OD信息可用性更强。然而在实际应用中,设备数量往往因为预算情况而存在限制。在设备数量有限的情况下,分析如何选择监测路段来实现OD信息可用性的最大化具有重要应用价值。考虑到感兴趣区域的空间精细程度直接影响监测设备的需求,首先采用层次聚类思想调整感兴趣区域的空间精细程度;然后,根据道路交叉口车流量守恒原则,探测冗余监测路段来进一步降低对监测设备的需求。本研究基于上述2步操作来实现给定数量设备监测能力的最大化。该算法以摄像头为例,在深圳市大鹏半岛区域进行了实验。结果显示,该算法能够支持在不同摄像头数量限制的情况下制定监测路段的选择方案,表明了算法的有效性。     

利用实时路况数据聚类方法检测城市交通拥堵点

 城市交通拥堵严重制约其网络总体效率。开展检测交通拥堵点可有效识别网络瓶颈,以整治交通拥堵现象。对此,本文提出一种新的城市交通时空拥堵点检测的方法:即采用实时路况数据,通过定义时空关联,检测时空意义上长期性、规律性交通拥堵点。本文基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,以成都市为试验区,实现了这种拥堵点检测方法。试验表明,该方法可快速、有效、准确地检测出城市道路严重拥堵路段,并确定其拥堵时空范围,为交通管理、交通拥堵机理分析、交通拥堵预测等提供参考。     

利用多源城市数据划定地铁站点吸引范围

随着时代的发展,世界城市规模不断扩大,各大城市的交通需求陡然增加,而地面出行所带来的堵塞和环保问题导致政府部门把目光转向地下交通发展,其中地铁是地下交通发展中最重要的交通工具.准确划定地铁站点吸引范围,分析影响地铁站点吸引范围主要因素,不仅对于优化地铁交通服务和规划地铁周边建成环境具有重要意义,同时对于新建地铁站点设施...     

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。     

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.     

利用车辆轨迹数据提取道路网络的几何特征与精度分析

 电子地图数据是各种智能交通系统的基础数据,对方便人们交通出行、解决城市交通拥堵问题具有重要的意义。其中,道路网络数据又是电子地图的重要组成部分。传统的道路网络数据更新方法往往需要耗费大量人力物力,因此,从其他数据源中如遥感影像数据、LIDAR数据等提取道路网络的相关研究,已成为国内外的研究重点。车载定位设备的广泛应用使车辆轨迹数据的大量获取成为可能,轨迹数据是对车辆行驶路径的完整记录,同时也是道路网络几何特征的直接反映。当轨迹数据量足够大时,则可利用其构建路网,用于更新或修正现有地图上的路网空间信息。针对车辆轨迹数据的特点和道路网络的特性,本文提出一种细化的道路网络几何特征提取方法。车辆轨迹数据是矢量数据,将其转换为栅格数据后,就可采用图像细化的方法处理。图像细化可以在保持原图像拓扑结构不变的情况下,快速地提取出图像的中心像元,并且有效去除冗余信息。本文以上海陆家嘴的车辆轨迹数据为例进行了实验,结果表明,利用车辆轨迹数据构建路网不仅可行,而且简单、高效,取得了良好的效果。     

Spatial Structure of Urban Residents' Leisure Activities: A Case Study of Shenyang,China

The spatial characteristics of residents' leisure activities not only reflect their demand for urban leisure space but also affect the urban spatial layout. This study takes Shenyang, China as an example and analyzes the characteristics of residents' leisure activities through questionnaires. On this basis, it uses point of interest data and mobile phone signaling data to identify various types of residential and leisure functional relationships, and uses spatial analysis and community detection to assess the distance characteristics, flow patterns, and community structure of residents' leisure activities, so as to discuss the spatial structure of residents' leisure activities in Shenyang. The results showed that: 1) in addition to leisure at home, Shenyang residents mainly went to shopping malls, supermarkets,and parks for leisure activities, and the proportions of residents of the two types of leisure activities were approximately equal; 2) the average distances that residents traveled for shopping and park leisure were near in the middle and far in the periphery, and the travel costs of peripheral residents for centrally located leisure were higher than those for residents in central areas; 3) the flow patterns of the residential-shopping and residential-park functional relationships displayed clustering mode characteristics, and Shenyang presented a significant monocentric structure; and 4) residents' shopping activities were concentrated in the southern community, and walking in the park activities were concentrated in the western community. Residents' leisure activities were characterized by centripetal agglomeration,which was prone to problems such as traffic congestion and big city diseases. The spatial expansion process in the city was characterized by obvious directional inheritance and path dependence, and the construction of sub-cities is needed to improve the related service facilities.     

Accessibility Comparison and Spatial Differentiation of Xi'an Scenic Spots with Different Modes Based on Baidu Real-time Travel

A study of the accessibility of a city's scenic spots via different travel modes can contribute to optimization of tourism-related transportation while improving tourists' travel-related satisfaction levels and advancing tourism. We systematically analyzed the accessibility of 56 scenic spots in Xi'an City, China, via car and public transport travel modes using the real-time travel function of the Baidu Maps API(Application Programming Interface) along with spatial analysis methods and the modal accessibility gap index of scenic spots. We obtained the following results. First, maximum and minimum travel times using public transport exceeded those using cars. Moreover, the accessibility of scenic spots via cars and public transport presented a circular spatial pattern of increasing travel time from the center to the periphery. Contrasting with travel by public transport, car travel showed a clear time-space compression effect. Second, accessibility of the scenic spots via cars and public transport showed some spatial heterogeneity, with no clear advantages of car accessibility in the central urban area. However, advantages of car accessibility were increasingly evident moving from the center to the periphery. Third, whereas the correlation of the modal accessibility gap index of scenic spots in Xi'an with global space was significantly positive, local spatial interdependence was only evident in some inner city areas and in marginal areas. Moreover, spatial heterogeneity was evident in two regions but was insignificant in other areas, indicating that the spatial interdependence of the modal accessibility gap index in most scenic spots was not apparent in terms of the overall effect of public transport routes, road networks, and the distribution of scenic spots. The improvement of public transport coverage in marginal areas and the optimization of public transport routes in central urban areas are essential tasks for improving travel using public transport in the future.