北京市轨道交通客流时空分布特征分析

随着城市轨道交通规模的扩大,客流量不断攀升,研究乘客的出行特征对于城市轨道交通限流模型的建立以及限流策略的制定具有重要意义。基于北京市某时段部分城市轨道交通线网的OD出行数据,研究了乘客出行的时空分布特征,对北京市轨道交通运营网络提出了建议。分析结果表明:(1)在早高峰时段,乘客的出行时间主要集中为100~200 min,出行距离集中在20~35 km,且出行距离与出行时间呈线性关系;(2)乘客选择地铁出行的出发点和到达点大部分集中在北京五环以内,客流从城外向城内移动,朝阳区和海淀区的进出站客流量均居前两位。     

基于数据挖掘的宁波市公共自行车使用特征

运用ArcGIS10.2和SPSS22.0软件对宁波市中心城区公共自行车的IC卡数据、区域属性数据、POI网络开放数据进行了综合分析，发现：①宁波市公共自行车使用时空分异明显，呈现圈层结构。内圈层和中圈层自行车使用量大、潮汐不明显、泊位周转率高；外圈层和外围区具有使用量小、潮汐性强、泊位周转率低的特征。②公共自行车使用与人口密度、医疗保健网点、教育机构、餐饮服务、公园数、早高峰时段、晚高峰时段具有明显正相关关系；与地铁站点数、公司企业数量、绿地广场存在明显负相关关系。     

交通流量时空特征可视化分析——以海口市2017年5月至10月滴滴出行数据为例

滴滴出行数据中包含了丰富的用户位置信息、出行时空属性、用户行为规律与特征,通过对这些信息的深入分析与挖掘,并结合可视化技术,以图形图像的方式展示,有助于分析用户出行的规律.为了直观展示海口市交通流量动态变化,分析车辆出行的时空规律和交通出行路况,设计一个可视化分析系统.以日历图、径向柱状图等可视化方法为依据,结合可视化工具,从出行数据的不同维度着手分析海口市交通流量情况.该系统能够客观地反映海口市交通变化情况,可以为交通管理规划提供合理的依据.     

基于空间插值法的公交客流分布可视化分析

通过建立IC卡客流数据处理流程实现了对原始客流数据的整合处理,并在此基础上利用GIS空间插值法对客流分布进行了可视化展示,将离散的客流点状信息转化为连续的面状信息,并对不同时间段客流分布的空间规律作了分析.该方法不仅可为日常的公交调度提供依据,还可为公交规划和运营决策提供参考.     

基于公交运行规律的乘客下车点推算方法

基于公交GPS和AFC数据,提出了一种适应于多类型刷卡时间特征的上下车点推算框架.该框架在利用GPS数据提取公交车辆停靠站点的基础上,通过分析乘客AFC记录,提出了根据层次聚类推算乘客上车点时间与位置的方法;并针对不同类型的刷卡时间特征,分别采用基于出行链、历史数据和站点吸引的方法推算下车点.最后利用深圳市现有公交IC卡数据、GPS数据和线路站点数据对该框架进行了有效性验证.     

顾及时空"点-线"关联特征的出行轨迹描述模型

关联出行研究是城市规划、交通出行、传染病防控、犯罪侦查等领域的研究热点,尤其当出行个体带有接头、等待等主观意图的前提下,如何有效识别其关联行为,是当前时空认知领域的难点。本文以犯罪时空轨迹为研究对象,首先分析了现有出行轨迹描述方法的不足,兼顾了出行轨迹的细节点特征和完整线特征,提出了顾及"点-线"特征的出行轨迹描述模型。然后,在此基础上,基于时空拓扑关系提出关联出行的轨迹判别方法,能描述"接头、等待、共处、同行"4种基本的关联出行轨迹模式,并可进一步区分19种不同的关联出行子类型。最后,通过试验对比,验证了该方法的有效性。     

出租车数据的时间序列谱聚类分析

城市空间运行的出租车产生大量的OD数据，数据的时序呈现周期性特点，客观反映人们的出行行为模式，本文采用谱聚类算法对北京五环区域内各空间单元的出行特征及其相似性进行探究。由于空间单元的时空行为特征受空间邻域和功能区划的影响，研究添加邻域因子和功能区因子以改进时间序列的相似性度量方法，从而实现时间序列谱聚类算法的空间和功能区拓展，进而增加人们对不同时空条件下出行行为特征的了解，以便对不同空间单元提供差异性服务，如不同时段公交的发车频次、动态调整商场营业时间、不同时空环境出租车候车点的实时变换、调控和优化不同区域服务保障等，将有助于降低城市能耗，更加合理地利用资源，也有助于居民实现智慧生活。     

低空无人机的倾斜摄影测量技术在城市轨道交通建设中的应用

智慧地铁的建设需要三维模型的支撑，运用倾斜摄影测量技术，结合三维可视化技术，为智慧地铁提供了三维数据支撑，推动了全生命周期智慧地铁建设的全面发展。本文旨在以雄安新区城市轨道交通R1线为研究区，对其沿线85 km进行了无人机航飞工作，通过数据处理获取了沿线三维实景模型，并对模型成果精度进行了详细对比。结果表明，此次倾斜摄影测量成果满足1：500比例尺要求。此外，还对倾斜摄影测量技术在城市轨道交通建设中的相关应用进行了介绍，为城市轨道交通建设工作由二维向三维转变开拓了新的方向。     

基于GIS的公交IC卡数据处理及分析系统

公交数据库里潜含着反映公交运营状况的客流信息，对其进行分析可以为公交线网优化和交通管理提供依据。以北京市为例，在VC＋＋2005开发平台上，利用SQLServer数据库和ArcSDE开发出基于GIS的公交IC卡数据处理及分析系统，不仅能够实现GIS的一般功能，还改进了公交／地铁换乘处理标准，实现全网断面客流以及全网速度的显示。     

基于公交大数据的满载率推算方法 ——以深圳市为例

城市可持续发展需要提升公共交通的供给能力。公汽满载率是公交规划、调度和服务评价等方面的重要参数。在公交信息化水平不断提升的背景下，由公交IC卡数据和公共汽车GPS数据等构成的公交大数据为获得相对精确的客流提供了可能。虽然已有相对稳定的OD推算方法，但对于公汽满载率的研究尚不够充分。本文提出基于历史公交大数据的大规模公交出行链搜素算法，在此基础上构建公共汽车满载率数据库，并以深圳市为例揭示了高满载率线路段的时空分布特征。本文研究对于揭示公汽服务整体水平和探测关键公交廊道具有较大价值。     

移动三维激光测量系统在地铁运营隧道病害监测中的应用研究

随着我国轨道交通建设事业的蓬勃发展，三维地理信息系统在地铁隧道相关的竣工测量、变形监测等方面逐步得到应用，越来越受到地铁工程建设和管理部门的重视。由于地铁隧道工程的复杂性，采用传统方法进行运营隧道监测需要花费大量的人力、物力和时间。为了适应地铁建设和运营管理部门对地铁工程信息化、三维可视化工作的迫切要求，本文提出了一种集成多种传感器于一体的移动三维激光测量系统。该系统集成了高精度三维扫描仪及编码器等传感器，能快速、高精度地获取隧道内轮廓断面尺寸，通过配套的软件处理，高效地对限界、断面轮廓及隧道变形进行分析。通过在实际项目中应用验证表明，该方法能有效地解决地铁隧道病害监测中的实际问题，可供同类地铁工程项目参考借鉴。     

轨道交通隧道全断面病害智能诊断与服役状态评价

武汉大学和北京城建勘测设计研究院共同组建的城市智能感知与精密测量工程中心在深入研究地铁隧道结构监测现状的基础上，将移动三维激光测量技术应用于地铁隧道结构监测，提出一套适用于隧道结构和病害监测的硬件集成方案，研发了一套高效快速获取地下空间结构三维几何特征的方法，实现了隧道结构表观几何特征和病害监测成果高精度提取，并且获得了显著的社会效益和经济效益。本文通过轨道交通隧道全断面智能识别与分析系统的研发及检测装备的研发，实现了轨道交通全断面病害的智能检测与隧道服役状态的评价。     

3维地理信息系统在城市轨道交通中的应用分析

随着城市轨道交通的快速发展,其庞大、复杂、多专业、多门类的特点对城市交通管理工作提出了更高的要求。3维GIS是目前测绘学科研究的热点之一,作为GIS发展的趋势,在诸多行业中扮演着重要的角色,应用日趋广泛和深入。本文结合城市轨道交通论述了3维GIS的发展现状,对其在城市轨道交通领域的应用进行了分析。     

轨道交通盾构隧道病害空间分布特征和自相关性研究

我国轨道交通已经进入新建与维护并重期。随着地铁隧道服役年限的增加,其病害种类不断增加,且各类病害呈逐渐加重的趋势。以三维激光测量隧道逐环监测数据为基础,研究隧道区间的病害空间分布特征和自相关性,全面掌握地铁隧道运营状态和病害发展趋势,是进行隧道病害防治的前提。本文利用某地地铁上行线隧道逐环三维激光测量数据,分析了错台、掉块、裂缝和渗漏水等病害在线路走向的空间分布特征,分析了病害与周边地质环境的关系。利用灰色关联分析算法研究了病害之间的相关性,为掌握隧道病害的发展趋势和认识病害之间的耦合关系建立了定量化的分析手段。本文为掌握隧道病害空间分布规律,预测隧道病害的发生、治理提供了有效依据,可以为地铁安全运营提供有力保障。     

结合云计算与大数据的出租房消防安全监管GIS

我国城镇化进程和经济发展效果卓著，但消防建设规划与城市扩张发展之间并不协调。虽然现有研究已经运用GIS技术到消防安全监管当中，但依然存在信息联动性不强，可视化程度低的问题。为此，本文基于地理信息系统技术对城市开发区内地理信息数据、多源多时态遥感及航空影像、巡查数据、出租房数据等进行有效整合完善，以建立时空地理信息大数据。笔者利用虚拟化、云计算等技术建立出租房消防安全动态监管平台。此平台为管理部门提供了基于地理信息的决策支持，提升了出租房管理的高效性和科学性。系统的建成和应用对我国的出租房管理信息化工作的开展具有重要意义。     

高分辨率PS-InSAR在轨道交通形变特征探测中的应用

为了确保城市轨道交通的安全运营和可持续发展,将高分辨率PS-InSAR技术引入城市轨道交通的形变监测领域。以上海为例,分析了城市轨道交通网络专题的形变特征。首先,利用26景TerraSAR-X影像在上海开展高分辨率PS-InSAR沉降精细测量,得到轨道交通网络整体的沉降格局;然后,针对不同建成时期和建设形式的路段,分类探讨其形变特性及原因;最后,进行测量结果的精度验证。分析结果表明,快速的城市化发展建设已成为上海轨道交通沿线主要的沉降原因;不同建成时期和建设形式的路段表现出不同的形变特征,早期建设路段比晚期建设路段更稳定,高架路段比地下路段沉降速率更小;PS-InSAR与水准数据保持很好的一致性。证实了高分辨率PS-InSAR技术在城市轨道交通形变监测、管理维护和预警方面具有一定的可行性,可以为城市公共交通的规划和建设提供决策支持。通形变监测、管理维护和预警方面具有一定的可行性,可以为城市公共交通的规划和建设提供决策支持。