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行程时间不确定性导致了可达性随时间的变化,相关研究表明忽略行程时间不确定性会高估可达性水平。既有可达性研究往往用行程时间可靠性表示行程时间不确定性,但未考虑不同可达性模型结果的差异以及行程时间可靠性价值。本文结合各OD之间的行程时间分布特征,构建方差型的行程时间可靠性来描述行程时间不确定性,并进一步将行程时间可靠性纳入到广义出行时间成本中,建立了时间距离模型、潜力模型、累计机会模型和高斯模型4种基于位置的可达性测算方法,以比较在不同测算方法下,行程时间不确定性对可达性的影响。深圳的案例研究表明:(1)忽略行程时间不确定性会使全区域的可达性至少被高估5.04%,最大被高估95.04%。潜力模型、时间距离模型、累计机会模型和高斯模型的高估幅度由低到高;(2)行程时间不确定性对可达性的影响存在阈值效应,阈值越高,可达性受影响的程度越小;(3)从空间分布来看,行程时间不确定性对可达性水平高和低的区域都有一定影响。若不考虑行程时间不确定性,可达性高的区域高估值大,而在可达性低的区域,可达性高估的百分比较大,高估百分比中位数的差异程度最大可达77.1%;(4)行程时间不确定性对潜力模型可达性分类的... 相似文献
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改善末端的慢行环境是提升绿色交通出行竞争力的关键问题。既有研究多针对出行效率问题分析地面公交末端出行的改善效果,未充分考虑城市公共交通系统与土地利用的关系。本文融合多源交通大数据构建“门到门”精细尺度的公共交通出行链,提出步行和骑行等两种方式下公共交通全过程出行时间的计算方法,据此构建基于累计机会模型的末端出行改善效果的评估模型,研究骑行替代步行后公共交通可达性改善效果。该方法两步计算具有计算量较小和数据更新机制灵活的特点,适应于大空间尺度公共交通可达性研究。基于2020年北京的案例研究表明:骑行替代的公共交通出行时间平均减少315 s,降低幅度达12.8%;末端出行效率的提高改善将进一步提升就业、医疗、餐饮、绿地、购物和休闲等城市居民活动的公共交通可达性,其改善幅度达90%、74%、94%、33%、107%和77%,且改善的区域聚集于中心城区和外围居住组团。另外,公共交通可达性改善效果呈圈层径向递减的空间特征,城市轨道交通作为公共交通的主干网络,就业、医疗、餐饮、绿地、购物和休闲活动提升效果分别为地面公交的1.43、1.43、1.70、1.42、1.70、1.71倍。 相似文献
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