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广州地铁“史上最整人盲道”：六米三个弯 广州地铁相关负责人：一般转弯地方设计为直角90°,主要是考虑盲人无法判断转弯角度,这符合盲人出行习惯。     

城市局域动态人口估算方法与模拟应用

获取城市局部区域内的实时人口是应急决策等诸多城市管理应用需要解决的问题。但时空的不确定性导致了估算操作的困难:空间范围不确定,即给定的城市区域是可变的;时间不确定,即估计的时间事先不可知。根据城市居民的总体出行规律,居民日常活动基本以城市建筑为中心,或者认为居民因受建筑物所承载功能的吸引而出行。鉴此,给定区域内的静态人口可使用区域内的居住型建筑,以及人均住房建筑面积等统计数据来估算,而动态人口的估算则需要确定每类建筑物在不同时刻所吸引的居民人数。为此,引入建筑物修正系数和建筑物吸引率两个指数。修正系数是其他类型建筑物的容纳能力与作为基准的居住型建筑物的容纳能力之比。通过修正系数可获得每类建筑物的额定容纳人数。吸引率是不同时刻每类建筑物的实际容纳人数与其额定容纳人数的比值。根据居民出行的一般时间分布,将一天按照休息日和节假日分别都划分成七个时段,建筑物类型参照调查城市交通出行率时的分类划分。利用居民出行和交通出行率调查资料等数据,估算每类建筑物的修正系数和吸引率,计算区域内的实时人口数,模拟了一起突发化学品泄漏事故,将所提方法应用到模拟场景的动态人口估计中,并对方法应用中的问题进行了讨论。     

北京航空旅客出行特征及新机场旅客分担

本文基于北京市大样本航空旅客问卷调查, 采用结构相似系数和序数逻辑回归模型对398 份普通旅客问卷和3942 份航空旅客问卷定量分析发现:北京地区的旅客出行具有“近谷远峰”的空间性, 其对交通方式的选择具有“航进陆退”的发展趋势和“近汽远飞”的空间特征;基于票价、时间、舒适和自由等4 大因素, 旅客按照供需结构相似决策机制, 选择出行交通方式;年龄和性别对航空旅客出行的影响不显著, 教育程度和月收入水平对航空旅客的“时间价值”、“乘机比例”和“乘机频率”均有正向影响, 其中月收入水平影响最大;公商务旅客主要选择飞机和动车出行, 度假旅游者主要选择动车和飞机出行, 探亲访友者主要选择长途汽车和自驾车出行, 学生主要选择火车和长途汽车出行。基于时间价值和效用函数, 采用logit 模型计算出北京新机场对北京市航空旅客的分担率为41.2%。     

北碚与重庆主城核心区的空间联系——基于交通和居民出行调查数据的分析

城镇体系中的空间联系研究可以分为大尺度的网络联系和小尺度的地域联系两种。以国内外研究相对较少的小尺度范围的城市空间联系为研究对象,选择处于快速城镇化进程中的重庆主城核心区与作为其卫星城之一的北碚为案例地,借用数据量需求较大、结论更符合实际的经验主义研究方法,系统分析了北碚区与重庆主城核心区间的空间联系。研究显示:北碚区与重庆主城核心区空间联系发展历程经历了4 个阶段,联系日益紧密;城市功能方面,北碚区已经从独立城市成为重庆主城核心区重要的功能组团,有别于传统的"卧城"概念;空间联系强度方面呈现出明显的距离衰减特征,并与地区的社会因素、经济发展水平等因素有密切关系;通过对二者空间联系解释的框架分析,表明城市政府的政策和规划在两地空间联系发展中起到主导作用。     

基于MAS的虚拟公共交通环境建模与模拟分析

针对目前公共交通模型很少关注乘客行为和人车相互作用的问题,提出了虚拟公共交通环境的概念及其构成要素的矢量表达,进而采用Multi-agent System 方法构建了车辆Agent 和乘客Agent 行为模型;并提出了公共交通运行中的车辆、乘客之间相互作用,以及时空变化的模拟算法,实现了虚拟公共交通环境原型系统。最后,设计了7 条道路、8 条公交线路、30 个公交站点和1 万次出行的小型公交环境作为实例验证,结果产生了车辆1428 次,上下车刷卡30 436 人次。通过分析总出行时间分布和对比不同发车间隔下乘客平均等待时间,发现了总出行时间分布与输入的出行需求数据相一致,且缩短发车间隔情况下各站点乘客的平均等待时间明显随之缩短。同时,通过原型系统分析了公交车辆的运行情况和乘客公交出行行为。结果表明,本文所提出的模型和算法能有效地模拟公共交通环境,便于交通管理者和科研工作者观察、处理和分析公共交通环境中所产生的数据。     

机场服务质量对航空出行选择行为的影响——以粤港澳大湾区为例

文章立足于旅客心理感知,基于随机效用理论,运用SEM-Logit模型方法,探讨机场服务质量的关键维度对粤港澳大湾区航空出行选择行为的影响。结果表明：1）航空出行选择行为并不是对行为意向的简单线性扩展,作为机场服务质量的2个关键维度,强制性流程服务是旅客在机场无可避免且耗费时间最长和最为繁琐的流程,在该过程中的优质服务水平和质量对旅客存在无形吸引力,特别对商务出行旅客在机场-航空公司方案的比选中存在显著影响;2）设施设备和环境虽然不是旅客普遍性考虑因素,但旅客对其感知差异明显表现在机场群内不同机场类型之间;3）预计起飞时间差异、机型、准点率、航班班次、航班价格等其他因素均存在显著影响,且抵达机场时间、航班飞行时间等时间成本是核心影响因素;4）旅客对航空公司类型并不存在明显偏好,但低成本航空公司的入驻对区域机场竞争存在明显的抗风险能力。     

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。     

概说《北京旅游》

北京旅游》定位于海内外所有旅京游客 以外地游客为主,兼顾北京市民。全书共分为5大部分:     

中小城市居民购物行为研究——以湖南省益阳市为例

利用行为地理学的方法,选取湖南省益阳市为调查地点,对城区居民不同商品类型的购物行为进行调查,分析了居民购物出行的一般特征、空间特征,在此基础上得出了居民购物出行的圈层结构。通过问卷的科学分析并将结果与已有国内大城市研究结果对比,得到了如下结论：（1）中小城市居民购物出行一般特征与大城市具有很大相似性,符合购物出行一般特征的普遍规律。（2）居民购物出行呈明显的圈层结构,但与大城市不同,中小城市呈现不连续的区间分布。（3）中小城市居民出行呈现被动购物型特征。（4）城市商业空间结构、距离、价格、商品质量为居民购物出行的重要影响因素。     

基于地铁的乘客出行群组模式发现与可视化

拥挤现象是困扰公共交通出行者和管理者的一个重要问题.公共交通出行者需要了解公共交通载具的负载情况从而尽可能地避免拥挤,公共交通管理者需要了解公共交通的客运情况来指挥调度.为了服务于以上需求,该文参考自由轨迹的群组定义方式定义了 一种在公共交通系统中与拥挤现象强相关的群组模式,并重点给出了包含原始群组提取和融合原始群组在内的群组模式挖掘算法.基于提取到的群组进一步设计了群组的可视化方法.最后基于深圳地铁智能卡数据对地铁群组进行了模式挖掘与可视化.基于提取到的群组,乘客可以错峰出行,提高出行舒适度;交通规划者可以对拥挤易发生的路段进行调度.