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...     

基于模糊综合评判的动态路径行程时间预测模型

针对城市交通路网的复杂性和不确定性,提出一种基于模糊综合评判的动态行程时间预测模型,将总行程时间分为行驶时间和交通延误时间两部分,分别介绍这两部分时间的预测模型,并利用该模型对一组模拟道路信息和路况信息进行实际预测,对预测结果进行比较和分析。研究表明该模型算法简捷实用,预测结果精度较高。     

基于大数据的极端暴雨事件下城市道路交通及人群活动时空响应

随着全球气候变化加剧,极端降雨增多,暴雨内涝灾害频发,严重威胁城市的可持续发展。快速掌握暴雨给城市交通及人群的影响,有助于提高灾害应急管理水平和事件响应能力。利用实时动态的交通路况信息和手机定位请求数据,通过一种融合STL时序分解技术与极端学生化偏差统计检验的时间序列异常探测方法,监测和分析暴雨内涝灾害事件中,城市道路交通和人群活动的时空响应特征,并以2018年7月16日发生在北京的极端暴雨事件为例开展实证研究。研究结果显示,在降雨集中的早、晚高峰两个时段（8—9时、18—19时）,市区的拥堵道路数量超出往常水平最高可达150%,异常检测分析显示拥堵道路数量和交通拥堵指数均达到异常甚至极端水平。人群活动的异常响应分析结果显示,暴雨事件引起定位请求量异常升高、异常点增多,且异常点的空间分布与1 h前的降雨量分布存在较高相关性。以上结果不仅证明了大数据及异常检测方法对于快速洞察暴雨事件对城市交通及人群影响的有效性,也为城市暴雨内涝灾害的应急响应与管理提供了新的技术手段。     

土地利用视角下城市交通事故驱动机理的研究进展

城镇化与机动交通的快速发展,引发了城市土地利用与交通系统的重塑,导致城市交通安全问题日益严峻。为了优化土地利用布局并改善交通安全,需要从土地利用视角开展交通事故的驱动机理研究。国内外该方面研究形成了以交通流量和交通速度为主要中介因素联系土地利用与交通事故的经典理论框架,却忽略了源于土地利用并深刻影响交通安全的交通需求因素,导致缺乏“土地利用—交通需求—交通事故”完整路径链的研究。论文通过综述该领域文献,在归纳总结城市交通事故影响因素的基础上,揭示土地利用视角下交通事故的驱动机理并探讨未来研究方向。研究指出,土地利用的多维属性特征对交通事故具有重要影响,土地利用与交通系统的动态匹配关系及其对出行行为的影响是揭示交通事故驱动机理的关键突破口,对于构建交通安全导向的城市土地利用模式具有重要的理论与实践意义。     

中国铁路客运流联结的城市时间可达性

基于中国铁路客户服务中心提供的客运流数据,采集全国地级以上行政单元（未含港澳台数据）间铁路客运运行的最短历时,基于GIS网络分析和空间分析等方法,选取时间可达性和一日交流圈2个指标对城市可达性进行测度和分析。研究发现： ① 城市时间可达性水平划分为7个级别,在空间上呈现中心-外围式圈层结构,中心区域沿铁路干线和高速铁路线轴向扩展,廊道效应明显,东部、中部地区的城市时间可达性优于西部地区。② 城市之间的时间可达性小于2.0 h的城市对在空间上构成了由京广、京沪、京哈、京福、杭深、青太、徐兰、沪汉蓉、沪昆、广昆等高速铁路连接的“五纵五横”带状分布格局。时间可达性小于10.0 h的城市对覆盖了“胡焕庸线”东南部的大部分区域,城市带转为城市网络。③ 直辖市、省会/首府城市一日交流圈以31个城市为中心,按照时间可达性由小到大呈现轴向扩展,廊道效应明显。基于城市一日交流圈划分了19个城市群和拉萨城市圈,为城市群的划分提供方法借鉴。     

基于开放大数据的广州市中心城区职住平衡特征研究

以广州市中心城区为例,借助百度热力图、百度实时路况和百度地图POI数据,从中观层面多角度综合分析广州市中心城区就业与居住的空间分布关系。结果显示：1）工作时间段人口聚集的高值区整体呈带状分布,斑块较为细碎,但绝大部分集中在核心地带;人口主要高度集中于各区的商业繁华地段与交通线路周围。而休息时间段的高值区则相对集中分布,用地效率较高,表现出多中心的圈层结构;人口主要高度集中分布在传统的老城居住区和新开发的商业住宅区,与核心商圈相对错开。2）不管是在上班时段还是休息时段,人口聚集程度越高的地区,POI设施密度表现越显著;这意味着人口的聚集具有一定的选择性,主要集中在城市基础设施发展较完备的区域。3）广州市中心城区各街道的职住比介于0.73~1.54,职住相对平衡,区域之间差异较小。其中,分值较高的街道多分布于核心地带（主要集中在越秀区、荔湾区北部和天河区南部）,分值较低的街道多分布于核心地带的外围或边缘地区（主要在海珠区、荔湾区和白云区零散分布）。4）从城市交通响应上看,广州市中心城区工作日内早高峰的拥堵度大于晚高峰,但总体路况变化跨度不大,区内并没有出现特别严重的“潮汐通勤”现象。     

换道概率对交通系统动能的影响

基于跟车模型的特点,提出了跟车模型的动能变化公式,利用该公式研究换道概率对各车辆动能的影响.数值实验结果表明,换道概率和相对速度对各车辆动能产生较大影响,但换道概率和相对速度会分别降低其动能变化频率和幅度.此外,系统增加的平均动能会随着系统最大换道概率的增加而降低.     

海洋交通风险应急决策系统设计与实现

针对海洋交通风险事故的特点,采用基于分层推理思想设计了海洋交通风险应急决策处理模型。在模型中提出了以行为和状态为核心的知识规则描述方法。以该模型为基础给出了系统的设计与实现。通过将海洋交通风险事故分解为事务级、情况级和执行级三级处理,使系统能综合应用海洋交通事务各种信息进行有效决策,提高了海洋交通事务风险控制能力。系统的实现对于促进海洋交通风险控制的智能化水平,深化海事管理信息化平台建设具有现实意义。     

基于网络时空核密度的交通事故多发点鉴别方法

交通事故多发点是道路交通安全管理的重要治理对象,如何利用空间统计方法对其进行高效鉴别是研究热点。以华东某地为研究区域,以2013~2015年该研究区域的道路交通事故数据为研究对象,以时空道路网络为视角,通过路网匹配和路网裁剪形成事故时空子路段,提出一种基于交通事故场景的网络时空核密度估计值作为鉴别指标,用累计频率法和零膨胀的负二项回归模型确定鉴别阈值的事故多发点鉴别方法。     

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。