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。     

武汉市轨道交通站点周边地区职住平衡与建成环境的关系研究

轨道交通的快速发展提高了通勤可达性,也被认为在重构城市职住空间格局进而影响职住关系方面产生重大影响。探究城市轨道交通站点周边地区（下称轨交站点周边地区）就地职住平衡与建成环境的关系,对于通过建成环境设计促进站点尺度职住“微平衡”,调节由于轨道交通所导致的区域性职住分离意义重大。本文基于武汉市189个轨交站点刷卡数据,首先识别了轨道交通通勤人员并分析了其出行特征,进而利用逐步回归与地理加权回归模型（GWR）探究武汉市轨交站点周边地区职住平衡与建成环境的关系。结果表明：① 从整体看,武汉市向心通勤显著,且汉口片区与武昌片区之间产生较大规模的跨江通勤,跨江交通压力较大;主城区职住平衡指数优于城市近郊区,就业集聚程度呈现“中心-外围”递减趋势,居住空间围绕二环线在外围城区分布,城市整体形成“中心就业,外围居住”的职住分离格局;② 土地利用混合度、公交站点数量对轨交站点周边地区职住平衡有正向促进作用,轨交站点出入口数量则有负向作用,且各因素的影响具有明显的空间异质性;③ 非首末站的职住状况较首末站更好,而是否为换乘站则差异不大。本研究可为轨交站点周边地区就地职住平衡的形成提供参考,促进轨道交通与城市功能协调发展。     

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。     

基于手机信令的北京职住空间结构解析

城市的职住能够很好地反映城市的空间结构。根据用户驻留特征对手机信令进行职住地识别,获取北京的通勤OD数据,在此基础上利用Infomap及PageRank算法解析北京整体的职住空间结构,并对南中轴、北中轴及丰台科技园3个区域进行职住平衡分析。结果表明:①北京居住区郊区化明显,就业区虽呈现多中心格局,但受中心强大磁力及传统上南北差异的影响,空间分布极不均衡;②以长安街为界,南北区域表现出较大差异的通勤特征,整体上呈现北重南轻格局;③受用地现状、区位、交通条件等因素影响,北中轴在3个区域中职住最为平衡。     

出租车交接班行为识别与时空分布研究

在出租车交接班时间段内经常发生打车难,甚至空车拒载的现象,研究出租车交接班行为的时空分布特征不仅能提高出租车运行效率,同时能缓解出租车供需矛盾,方便公众出行。本文采用武汉市出租车GPS轨迹数据,建立了出租车交接班时空序列模式,提出了交接班时空序列模式挖掘与识别方法,分析了交接班事件的时空分布特征,并以车辆区域覆盖强度、区域覆盖密度为指标对交接班停靠点城市资源配置进行了评估。研究结果表明：武汉市出租车交接班集中发生在凌晨1:00-4:00与下午16:00-17:00,下午交接班高峰与晚交通高峰时段有部分重叠,交接班地点比较均匀地遍布中心城区（青山区除外,此区域开发程度较低）,武昌区交接班强度最大,江汉区交接班密度最大。此外,结合武汉市2012年出台禁止出租车司机在晚高峰交通时段交接班的规定,探测发现6.5%左右的司机仍存在严重违规交接班行为。     

基于大数据的化工企业时空变化特征及其对水域的潜在影响分析方法

区域水环境影响评估是指导产业布局与结构优化、防范和降低环境风险的重要步骤。基于互联网爬取的企业数据,探究了江苏省1990—2020年化工类企业的时空分布特征,同时引入区域生长法模拟化工企业的潜在影响区,即考虑企业周边地形梯度差异所模拟的影响范围,最后分析了企业对周边水域的潜在影响并提出了相应的防控建议。结果表明：① 1990—2020年,江苏省化工类企业数量呈现出先快速增加而后缓慢增加再缓慢减少的变化趋势,空间上呈现“南多北少,亲水型”的分布特征;② 企业对周边水域和水源地保护区均产生一定威胁,在2020年,江苏省超过20%的水域位于化工企业3 km范围内,接近6%的水域位于企业潜在影响区域内。此外,超过200个（5%）化工类企业位于116个水源地保护区内;③ 通过梳理文献及报道资料,发现水污染事件分布与本文所识别的重点河流（孟津河、大浦港、灌河及夹江等）具有较好的一致性,说明了识别结果的可靠性。本文从化工企业的互联网数据挖掘出发,结合企业潜在影响区的模拟,能够有效识别水域影响重点区域/河段,相关研究方法可为全国化工类企业的水域影响评估提供支撑。     

基于交通大数据的南昌市中心城区等时圈划分及特征分析

在当前国土空间规划的背景下,自然资源部提出了基于等时圈的中心城区可达性评价方法。本文以南昌市为研究对象,利用静态交通数据和从开放地图平台获取的工作日15:00（平峰）、18:00（晚高峰）和周末的15:00、18:00的动态交通数据分别生成中心城区等时圈,随后使用混淆矩阵及Kappa系数对两种数据的结果进行一致性检验。研究发现：南昌市中心城区大部分区域都位于以八一广场或绿地中央广场为起点的60 min等时圈内,南昌市域大部分区域则位于120 min等时圈内;静态数据生成的等时圈与对应的工作日晚高峰的动态数据生成的等时圈相比仅具有一般一致性,但前者在中心城区尺度与工作日平峰的动态数据生成的等时圈达到了高度的一致性,更适合在中心城区层面评价工作日平峰的可达性;4个时段的动态数据的等时圈结果表明工作日15:00的中心城区可达性明显优于其他3个时段,但各个时段的等时圈覆盖面积占市域面积的比例随车程的增加都呈现出Logistic曲线特征,各曲线增长的关键时间节点能够为等时圈划分提供更有针对性的分级阈值。     

胶东地区中生代花岗岩划分

胶东地区是山东省中生代花岗岩最发育、最典型的地区,并与金矿关系密切。花岗岩的划分主要依赖20世纪80—90年代开展的1∶5万区域地质调查工作,由于完成单位众多,完成时间不同,不同图幅对侵入岩的划分有别,因此对花岗岩的划分并不统一。本课题首次按"时代+岩浆事件+岩性"的划分方法对中生代花岗岩进行了详细划分。将胶东区域性广泛分布、具有成因联系、岩性相同、形成时代相同的花岗岩划分为同一期岩浆事件的产物,岩浆事件名称为期,是时代单位"世"以下区域性岩浆活动事件单位,共划分为晚侏罗世玲珑期(146～166 Ma)、早白垩世早期郭家岭期(123～135 Ma)、早白垩世晚期伟德山期(110～123 Ma)和崂山期(108～120 Ma),其中玲珑期为地壳重熔型花岗岩,郭家岭期、伟德山期为壳幔混合型花岗岩,崂山期为A型花岗岩。对于局限分布、特殊岩性的花岗岩称之为独立岩体,按"时代+岩性"的方法进行划分,划分为4个独立岩体:分别为晚三叠世宁津所岩体、晚三叠世槎山岩体、晚侏罗世垛崮山岩体、晚侏罗世文登岩体。胶东地区中生代构造岩浆演化反映了中国东部中生代构造体制转换过程,即由扬子板块和华北板块SN向挤压EW向伸展,到太平洋板块和欧亚板块NW向挤压NE方向伸展的转换过程。     

广西泥盆纪早埃姆斯期沉积事件与矿产关系的探讨

本文通过对广西泥盆纪早埃姆斯期盆地相和台地相两条含矿岩系剖面的研究,认为:早埃姆斯期沉积事件主要是风暴事件、缺氧事件和生物礁的兴衰交替和消亡在盆地、台地环境中反映不尽相同;根据沉积事件的发生、发展可划分为早、晚两期。早期,由弱到强的周期性风暴事件,在缺氧环境的盆地中形成一套呈黑色的含碳质角砾状泥岩、碳质泥岩、硅质岩互层的岩石组合与石煤、钒银(铀)矿床共生,而在台地边缘相中形成一套礁、滩、坪、凹交替的碳酸盐岩和风暴岩与成岩—后生铅锌矿床共(伴)生。晚期,为海侵缺氧事件,在盆地中表现为一套呈黑色的含碳质泥岩与石煤、沥青煤共生,而在台地边缘相中表现为碳质泥岩益复礁云岩组合与成岩型铅锌矿床共生。因此,研究沉积事件与矿产关系,对于泥盆系沉积、层控矿床具有重要意义。     

基于GIS的贫困地区降雨诱发型地质灾害风险评估————以湖北省恩施州为例

湖北省恩施土家族苗族自治州(简称恩施州)地处中国14个集中连片特困区之一的武陵山区内,州内少数民族聚居多,贫困人口分布广,地质灾害频发,"因灾致贫,因灾返贫"现象较为突出.本文根据灾害系统学原理和灾害风险分析理论,综合考虑恩施州降雨诱发型地质灾害的致灾因子,孕灾环境和承灾体,构建了降雨诱发型地质灾害风险评价指标体系,基于灾害系统学原理的风险评估模型,对该区的降雨诱发型地质灾害风险进行评估.主要结论如下:(1)降雨诱发型地质灾害的诱发因子为强降雨,恩施州降水丰沛,恩施市中部与鹤峰县东南部属于致灾因子高危险性区域;(2)选取地形地貌,基础地质,水文条件,人类工程活动等孕灾环境要素,耦合信息量法和层次分析法,构建恩施州孕灾环境敏感性评价指标体系,结果表明恩施州孕灾环境敏感性较高,高区域主要分布在巴东县,恩施市和鹤峰县;(3)选取工程建筑,居民人口,社会经济,耕地等承灾体进行脆弱性评估,结果表明承灾体脆弱性较高区域与人口集中地区在空间上重合,利川市和来凤县有更多的高脆弱性区域;(4)综上可知,恩施州的降雨诱发型地质灾害风险总体较高,其较高,高风险区域主要分布在巴东县和恩施市.     

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规划具有参考价值。传统的地铁吸引范围划定方法大多依赖于居民日常出行活动的调查和经验意见,存在时间周期长且耗费巨大和吸引范围划定不准确的问题;而多源城市数据的涌现为量化地铁站点周边建成环境及客流空间分布、合理划定地铁站点提供了全新的解决方案。TOD（Transit Oriented Development,TOD）是高密度城市（如深圳、北京等）寻求的城市和交通和谐发展的重要选择,也是未来交通建设的主要参考理念。因此,从公共交通导向的开发视角出发,本文利用2017年的兴趣点、道路网络、公共交通线路等多源城市数据刻画地铁站点周围的TOD信息指标,利用K均值聚类进行地铁站点聚类,结合TOD指标的空间变化趋势,确定深圳市不同类型地铁站点的吸引范围。研究结果表明：① 基于TOD密度指标划定的地铁站点吸引范围能够揭示地铁站点的吸引范围的差异,且就业地点密度和土地混合利用度对地铁站点吸引范围的影响较大; ② 与城市非中心区域相比,城市中心区域的地铁站点吸引半径较小但出行需求较高,其凸显了地铁站点规划在空间服务密度和居民出行需求之间的取得均衡;③ 深圳市地铁站点吸引范围重叠与城市区域发展程度相关程度较高,可为利用现有地铁站点空间覆盖,发展城市功能集中区域提供参考。     

Private Car Travel Characteristics and Influencing Factors in Chinese Cities ——A Case Study of Guangzhou in Guangdong, China

Taking Guangzhou as a case, this paper adopted a questionnaire survey to gather first-hand data and analyzed the characteristics and influencing factors of private car travel in Chinese cities. As the research indicated, trip purposes of private car travel are mainly commute and business affairs with a more flexible trip in the urban core area. And trip intensities are concentrated in a certain extent, with trip frequency being lower in the urban core area than the peripheral area. In addition, the trip time has two significant peaks occurring in the morning and afternoon, and one trough in the midday. And trip spatial distribution is mainly within commute with both residence and employment in urban area and inward commute with residence in suburban area while employment in urban area. Both kinds of commutes direct to the urban area. The study also shows that the characteristics of private car travel are principally influenced by two aspects: travelers’ attributes and urban characteristics. The main travelers’ social and economic attributes influenced it include the gender, education attainment, age, driving experience and per capita monthly household income. The urban characteristics influenced it mainly cover the land use pattern, public traffic facilities and spatial attributes of residential environment.     

Characteristics of rainfall erosivity based on tropical rainfall measuring mission data in Tibet, China

Rainfall erosivity in Tibet from 2000 to 2OlO was estimated based on simplified erosion prediction model using daily rainfall data derived from the Tropical Rainfall Measurement Misssion （TRMM） 3B42 rainfall measurement algorithm. Semi- monthly erosive rainfall and rainfall erosivity were validated using weather station data. The spatial distribution of annual rainfall erosivity as well as its seasonal and annual variation in Tibet was also examined. Results showed that TRMM 3B42 data could serve as an alternative data source to estimate rainfall erosivity in the area where only data from sparsely distributed weather stations are available. The spatial distribution of rainfall erosivity in Tibet generally resembles the distribution of multi-year average of annual rainfall. Annual rainfall erosivity in Tibet decreased from the southeast to the northwest. The concentration degree of rainfall erosivity shows an increasing trend from the southeast to the northwest. High rainfall erosivity accompanies low rainfall erosivity concentration degree and vice versa. Rainfall erosivity increased in the middle and western Tibet and decreased in the southeastern Tibet during the 11 years of this study.     

基于DTW与K-means算法的河北场雨及雨型分区特征研究

深入挖掘气象站点的观测降雨数据,研究区域降雨的雨型规律,对于洪涝灾害预警和减灾措施制订有重要意义.本文基于河北省2005-2017年3189个站点逐小时降雨观测数据,进行"场雨"的划定,进而提取历史上各场雨的累积雨量、时长指标.采用数据挖掘技术中的DTW相似性算法进行场雨雨型的自动归类,将场雨分成Ⅰ-Ⅶ共7种雨型,包括...     

实时路况支持下的南京市消防救援覆盖率时空模式分析

快速城镇化导致我国城市消防应急服务基础设施与城市发展不同步的问题日益凸显,城市消防救援覆盖率评估是提升消防服务质量与优化消防资源配置的重要手段。本文提出一种基于实时路况的城市消防救援覆盖率评估模型,通过考虑消防站管辖区域的空间限制,在2020年9月连续三周时间内利用高德地图API获取消防站到达历史火灾事件的实时出行救援时间,对南京市消防救援覆盖率的时空模式进行分析与挖掘。结果显示：① 南京城市火灾密集区域（简称火灾密集区）消防站的平均出行救援时间约10 min,非火灾密集区约16 min,均比国家规定的5 min到达时间标准明显要长,导致南京市消防站在5 min到达标准下的覆盖率仅为8.2%;② 由于南京火灾密集区消防站的平均行车救援距离仅为非火灾密集区的37%,导致火灾密集区火灾事件等待救援时间明显低于非火灾密集区,尤其火灾密集区西南部、东北部及部分消防站周边火灾事件等待救援时间相对较短,但南京全区火灾事件等待救援时间在5 min以内的比例不足7%,且等待救援时间在5~10 min之间的短距离火灾事件受早晚交通出行高峰期交通拥堵影响最大;③ 南京市消防站救援覆盖率受早晚交通出行高峰影响呈现早晚交通出行高峰期明显低于其他时段的“W”形变化模式,火灾密集区消防站在5 min到达标准下的救援覆盖率从非交通出行高峰期的11.5%降低到交通出行高峰期的8.4%,而非火灾密集区从6.1%降低到5%,火灾密集区东南部石门坎与东山交界区域和北部汉中门与迈皋桥周边区域早晚交通出行高峰时段等待救援时间超过15 min的火灾事件比非交通出行高峰时段明显增多;④ 在5 min到达标准下,南京市消防站救援覆盖率“W”形模式波动最小,10 min到达标准下的平均覆盖率为43.5%且波动最明显,15 min到达标准下的平均覆盖率达到75%。最后根据分析结果给出了南京市消防未来建设发展意见。     

通勤距离对职住分离的统计验证

职住分离和通勤距离关系的定量测度,对公共政策、城市规划的制定具有指导作用。长期以来,该领域的计算方法及验证的可靠性、精确性存在多方面的制约,用得最普及的单元平衡法存在单元尺度多大合适、单元边界隔离2个局限性。本研究以上海市为例,以人口普查、经济普查、手机信令数据为基础,多角度开展方法探索。先对中心城区划定职住基本平衡范围,用考虑通勤距离的密度估计函数,按工作地估计职工的居住密度,和从业居民的实际密度相比较,使职住分离和通勤距离对应起来,同时缓解单元尺度问题、消解边界隔离问题。继而使用职住分离零壹指数代替传统职住比,用平均通勤距离验证职住分离,获得了很强的线性相关。尽管统计结果有效,依然会有样本偏离线性回归方程,利用置信区间,筛选出异常点,凭经验解释原因,可从定性角度进一步提高分析结果的可信,还可以探测职住失配的原因。基于上述分析方法,验证了：职大于住的地区,职工通勤距离偏长,居民通勤距离偏短;住大于职的地区,居民通勤距离偏长,职工通勤距离偏短,职住关系越平衡,通勤交通总量越小,越分离,交通总量越大。上述方法以上海为例得到验证,也能适用于其他大城市的中心城区。     

Debris flow in metropolitan area — 2011 Seoul debris flow

A large number of debris flows occurred simultaneously at around 8:30 to 8:50 a.m. on July 27, 2011, at the center of Seoul, Korea. This area is located in the southern part of Seoul and is a densely populated district. As a result of the debris flow event, 16 people were killed, 30 houses were buried, and 116 houses were damaged around Umyeon Mountain, a relatively small mountain with a height of 312.6 m. Since the debris flow event, field investigations on the initiation and transportation zones of debris flows have been carried out. Rainfall data were collected from the automatic weather stations (AWSs) which are operated by the Korea Meteorological Administration (KMA). Video files recorded by residents were also acquired and used to analyze the flow characteristics of the debris flow. Field investigation shows that about 40 debris flows occurred around Umyeon Mountain and most of the debris flows were initiated by small slope failures. The effects of the precipitation that triggered the debris flows were analyzed as well. A landslide hazard map which considers slope gradient and aspect, strength of soil, hazard record, rainfall conditions, and vegetation, was constructed and compared with the initiation zones of debris flows.     

基于时空热点分析的城市交通违法行为特征识别方法

交通违法行为是引发交通事故的重要原因,然而现有研究主要关注交通违法行为的整体特征,缺少面向交通违法治理需求的分析框架。本文基于时空热点分析方法,提出从热点区域时间分布特征和典型时段热点区域空间分布特征两个角度识别交通违法行为特征的分析框架,分别用于支撑局部交通违法热点以及全局违法模式的原因分析和精准治理。基于该方法对福州市的机动车和非机动车（含行人）违法行为特征进行了识别分析,结果表明：机动车和非机动车违法行为在时间维度均呈现出9:00和16:00一日双峰特征,在空间维度呈现出“一片区、多热点”的聚集分布特征。二者也存在明显差异,具体表现为：① 在时间维度,非机动车违法行为呈现出更大的变化幅度,高峰时段与中午低谷时段、工作日与周末的违法行为数量差异均明显高于机动车;② 在空间维度,机动车违法行为在商业中心、医院等重要场所和交通枢纽呈现出聚集特征,分布范围更广,而非机动车违法行为则主要在人流量大且人车混行严重的城市中心路口区域呈现聚集特征;③ 不同违法热点地区产生的原因存在差异,需要有针对性制定治理措施。上述发现表明了本文方法能够全面快速识别交通违法行为特征,可以帮助指导城市交通违法行为动态监测分析系统建设,为持续优化城市交通现场执法警力动态分配以及交通违法行为精准治理提供决策支持。     

中小城市公共自行车出行模式与驱动机制研究

公共自行车在促进交通可持续发展、方便居民出行等方面意义重大。本文以广东省惠州市惠城区和惠阳区、韶关市区公共自行车为研究对象,利用时间序列数据分析、层次聚类、地理可视化等方法探究出行模式,利用随机森林算法分析出行行为的影响因素及其重要性程度。研究发现,惠州市惠城区和韶关市的公共自行车出行行为有规律、成规模,站点呈现生活居住、工作就业等类型;惠州市惠城区自行车使用目的多元,包括通勤、短途办事、公交接驳等,韶关市中,通勤是主要出行目的。惠州市惠阳区受到骑行道路限制,公共自行车使用率低。本研究可以为提高公共自行车系统运营效率、引导慢行交通政策制定、评估城市用地布局提供参考和建议,也能为其他区域公共自行车的研究提供借鉴作用。