顾及空间异质性的出租载客与公交客流回归分析

出租车一直以来被看作公共交通的补充,但是以往研究多侧重于出租客流与公交客流的独立研究,对于二者的关联关系分析没有足够得到关注。预测出租车载客热点区域不仅能够实时的了解城市交通热点区域,还能够很好地指引出租车司机,帮助出租车司机快速寻客。出租车载客热点常发生在人流密集并且交通出行需求较高的区域,公交乘客IC卡数据能够实时的反映城市中的交通需求。因此,本文使用厦门岛出租车GPS轨迹数据与公共交通运输系统运营数据,利用核密度估计法和地理加权回归模型分析了早晚高峰时段出租车载客与公交上下车（OD）客流之间的时空分布关系。研究发现,出租乘客O点的核密度值在空间上存在分布不均衡性,聚集特征明显。在同一区域,公交乘客O点和公交乘客D点对出租乘客O点所产生的影响刚好相反;在不同区域,城市功能类型复杂的地区公交乘客O点对出租乘客O点产生负的影响,在城市功能类型单一的地区公交乘客O点对出租乘客O点产生正的影响,公交乘客D点则刚好相反。与普通线性回归模型相比,地理加权回归模型的拟合效果显著提高,早晚高峰拟合优度分别从0.13和0.11提升到了0.59和0.53。研究结果可为出租车载客数量的预测提供相关依据。     

基于MapReduce的海量公交乘客OD并行推算方法

公交乘客出行OD能够反映居民出行特征和出行需求,是进行公交系统评价、调度和线路优化的重要基础数据,对城市规划具有重要的实用价值。现有公交OD推算方法多适用于少量公交数据,无法直接快速地推算海量公交乘客出行OD,因此本文提出了一种基于MapReduce的海量公交乘客OD并行推算方法。首先将公交数据从关系型数据库迁移至HBase数据库;接着利用MapReduce并行计算框架,根据HBase中IC卡数据的Region数量分成多个map任务,每个map任务中Map函数计算上车站点,Reduce函数将上车站点以用户为单位进行归并输出到HDFS;然后在上车记录数据的基础上,根据HDFS存储的块数量分成多个map任务,针对每个乘客的出行记录,综合考虑出行链方法和历史相似出行行为规律实现对公交乘客下车站点较为精确的推算。最后以厦门2015年6月13日至26日的IC卡数据和公交车辆GPS数据进行实例分析,共计算出295条公交线路,16 879 661条上车记录,14 410 058条完整OD记录,占IC卡数据的78.9%,计算效率相比传统方法有较大幅度提升。结果表明：该方法不仅可以较为准确地推算公交乘客上下车站点,而且计算效率较高。     

微博数据位置信息反映台风灾情的有效性分析

准确识别灾情相关的空间位置是利用社交媒体数据进行灾情分析的关键。首先采集2016年正面袭击福建省的两次台风"莫兰蒂"和"鲇鱼"期间新浪微博上灾情相关的微博数据,识别和提取其中的用户注册位置信息、签到位置信息和文本隐含位置信息;然后基于微博数量变化和内容分析3种位置信息与现实台风灾情之间的联系;最后基于分析结果确定台风微博的位置信息,利用台风微博对两次台风主要灾情进行提取与制图。结果表明利用该方法得到的台风微博位置信息可以有效反映灾情的空间分布。     

出租车GPS轨迹集聚和精细化路网提取

针对利用GPS数据提取双向路网和交叉路口转向信息精度低的不足,本文提出一种顾及位置与行驶方向的轨迹集聚和精细化路网提取方法,实现了精细化路网提取。为提高交叉路口路网的提取精度,首先剔除原始轨迹中的离散和异常轨迹点,并按一定的步长对轨迹段进行加密;然后引入行驶方向角来表达车辆在轨迹点处的行驶方向,顾及位置和行驶方向获取每个轨迹点的相似轨迹点集合;接着依次计算每个轨迹点的偏移距离,通过对轨迹点的迭代偏移完成轨迹集聚;最后剔除未成功集聚的轨迹点,将完成集聚的轨迹点连成轨迹线并作缓冲区,运用栅格数据数字化方法提取得到能够反映道路精细转向关系的道路网。以福州市出租车GPS数据进行轨迹集聚和路网提取试验,结果表明:本文方法能有效地将GPS轨迹按车辆行驶方向分别进行集聚,提取的道路网为双向道路并且能反映交叉路口处道路的精细转向关系。     

基于SVG的林业信息发布系统研究

论述了SVG这一基于XML的网络图像技术在WebGIS中的应用,设计和建立了基于SVG的林业信息发布系统的框架,并以福建省漳浦县绥安镇的林业数据为例,对系统加以实现。     

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...     

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。