基于地理加权回归的中心城区共享单车出行特征及影响因素研究——以广州为例

移动信息通讯技术的发展和全面渗透融入社会生活,导致高度压缩的时间、空间和距离,重塑了城市居民行为活动模式。共享单车作为"互联网+共享"的新型出行方式改善了居民的出行方式。但既有成果对共享单车的研究尚不充分。使用摩拜单车1周的骑行数据,剖析广州中心城区共享单车出行轨迹的时空间分布特征,基于地理加权回归方法进一步探究建成环境的功能密度因素对共享单车出行的影响及程度。研究发现,共享单车在工作日和休息日的出行均具有明显的早晚高峰特征。公共交通站点POI密度、功能混合度、机动车道密度等因素的边际作用表现出显著的空间不稳定性。研究能为共享单车企业提升运营水平和政府优化慢行交通环境提供参考。     

波士顿共享单车出行与街区建成环境的关系研究——基于广义可加混合模型

共享单车作为低碳环保的交通出行方式，在全球许多城市得到了快速发展。但已有共享单车与建成环境的关系研究较少关注街区空间尺度及形态因素，且忽略了影响因素的非线性作用。基于波士顿共享单车出行数据，分析共享单车出行的时空特征；运用广义可加混合模型，解析骑行量与街区建成环境的关系。结果表明：(1)波士顿共享单车骑行量由中心区向城市外围呈圈层梯度递减趋势，骑行距离具有3km集中骑行圈与6km极限骑行圈特征；(2)周末、天气、温度等时变因素会显著影响单车使用；(3)骑行量与街区总人口数、路网密度和地铁接入性显著正相关，与街区路网方向熵、平均路段长度分别呈L形、倒U形的非线性关系。最后，从可骑行社区构建、TOD慢行系统建设以及精准化共享单车投放等方面，阐述了研究对我国城市的启示。     

城市建成环境对共享单车出行影响的时空特征——以深圳市为例

以深圳市为例,利用共享单车OD等多源数据,从工作日、休息日多时段分析共享单车出行时空特征,并构建基于客观物质空间、主观感知体验的建成环境“5Ds”指标,运用多尺度地理加权回归模型（MGWR）解析不同建成环境对共享单车出行流量影响的时空异质效应。研究表明：1）时间上,工作日和休息日早、晚高峰的共享单车出行流量较其他时段整体显著,且休息日较工作日的峰值时段具有滞后性;空间上,各峰值时段的出行流量高值区域呈“多核集聚、带状延伸”的分异格局;2）各建成环境要素对共享单车出行流量影响的时段差异显著。就业设施密度、围合度及人口密度在各时段均具有高解释度,其影响力整体呈全局显著特征,其余变量则在不同时段存在局部显著效应;3）各时段影响较为显著的变量在空间作用尺度上存在分异。就业设施密度与围合度的影响力在各时段的空间变化最为稳定,街道绿视率与人口密度在不同时段呈现差异化的空间分布特征。     

建成环境对北京市郊区居民工作日汽车出行的影响

郊区化导致的汽车出行增加及相关的城市环境与社会问题日益成为城市研究关注的焦点,但目前国内对建成环境与汽车出行行为的研究刚刚起步。基于GPS与活动日志相结合的居民一周活动与出行数据,利用GIS空间分析分别以居住地、工作地和活动空间作为地理背景,分析建成环境对于郊区居民汽车出行距离的影响因素。研究发现,建成环境对工作日汽车出行的影响因地理背景的选择而有不同。整日出行受到工作地和活动空间的影响,工作地与活动空间建设密度增高汽车出行减少,但是居住空间的影响不显著;通勤出行受到居住地、工作地和活动空间的影响,居住地商业密度提高和建设密度降低、工作地和活动空间建设密度提高,汽车出行减少;非工作活动出行也受到居住地、工作地和活动空间的影响,居住地、工作地和活动空间的公交密度低、工作地和活动空间建设密度高,汽车出行少。基于研究结果,本文对地理背景不确定性问题进行了探讨,提出出行行为的研究需要考虑居住地以外其他地理背景的影响,并对控制汽车使用的公共政策提出了建议。     

城市公共自行车使用与建成环境的关系研究——以南京市桥北片区为例

公共自行车作为一种绿色低碳的交通出行方式,在国内外许多城市得到了快速发展。目前国内公共自行车相关研究多以使用特征分析为主,而与建成环境关系的研究较少。采用运营大数据与网络开放大数据相结合的方法,以南京市桥北区为案例,研究公共自行车站点使用特征及建成环境对其的影响。研究结果表明：① 公共自行车的使用存在明显的时空间差异;② 使用主要受站点300 m范围内日常服务设施网点密度、基础设施及公共交通条件等建成环境因子影响;③ 建成环境对不同时段使用的影响存在较大差异。研究结果可为片区站点的优化布局与管理建设,以及无桩型共享单车的投放与运营管理提供科学的参考依据。     

城市共享汽车分布的时空演变及影响因素研究——以北京市主城区为例

城市交通可持续发展的本质在于空间资源合理配置,共享汽车作为一种新型交通方式,探究其时空分布规律及影响因素,能支撑交通资源空间配置并优化城市功能布局。以供需理论为基础,运用核密度分析、空间自相关、标准差椭圆等方法反映时空特征,通过地理探测器从供给和需求2个维度,分别选取停车场、人口密度以及居住空间、就业空间、公共服务与活动空间等5方面,共14个代理变量探究时空格局形成的影响因素。结果表明：① 共享汽车分布具有显著的时空异质性,根据时空特征可分为“早晚”型、“日间”型、和“均匀”型3类集聚中心;② 出行需求是影响共享汽车空间分布的主要因素,其中购物场所、科教文化场所、医疗保健场所等公共服务和活动空间是共享汽车的主要目的地;③ 政府应进一步做到精准投放,将资源重点布局于“日间”型集聚中心、居住空间和公共服务与活动空间等,以此促进共享汽车可持续发展和城市空间布局优化。     

广州市居民工作日小汽车出行个体与社区双层影响机制

小汽车出行与建成环境的关系是城市研究中的热点问题,已有的研究主要分别关注个人社会经济属性与建成环境对小汽车出行的影响。近年来,在中国城市转型的背景下,社会空间分异受到关注,越来越多的研究表明,居民个人社会经济属性与社区建成环境及社区类型间存在关系,考虑三者如何共同对小汽车出行的影响具有一定的现实意义。因此,本文构建包含个体层社会经济属性和社区层建成环境与社区类型的多层Logit模型对工作日小汽车出行方式的影响因素进行分析。研究发现居民个人的社会经济属性和其所居住社区建成环境同时对小汽车出行的选择起作用,且这两层因素的影响与社区类型紧密相关,出行方式差异有76.32%是由社区因素的差异造成。个人社会经济属性因素方面,更高的文化水平、更高的个人月收入水平、非集体单位性质和家庭存在更多未成年孩子的居民工作日小汽车使用率较高;社区建成环境因素方面,提高建筑密度、用地混合度、商业可达性和公交站点密度会降低社区居民工作日出行使用小汽车的可能,而社区周边更高的POI密度则会增多居民对小汽车的使用。两类因素关系背后的机制在于伴随着市场力量对城市居住空间重构影响的增强,相似社会经济属性的居民会倾向选择同一类型社区,而相同类型社区拥有相似的建成环境。这些结论有助于进一步了解城市居民工作日小汽车出行背后的影响因素及机制,并为通过对相同类型社区多层因素的调节来改变居民出行方式结构,进而缓解交通问题提供了借鉴。     

建成环境对城市居民日常出行碳排放的影响——以开封市248个居住区为例

居住区是居民日常生活最基本的空间单元,其建成环境对出行碳排放的影响是学术界关注的焦点。基于大样本调查数据核算居民各类出行碳排放,通过POI抓取、空间句法、网络分析等方法识别开封市主城区成规模的248个居住区的建成环境特征,借助核密度和GWR等方法剖析居住区尺度居民各类出行碳排放的空间分异规律。结果表明：① 城市内部居民出行碳排放空间差异显著,居住区公共服务供给的公平性问题突出,外圈层快速扩张区域应作为城市碳减排工作的关键区域;② 居住区尺度能较好地揭示建成环境对出行碳排放的影响,路网设计、建筑密度、土地利用混合度等因素对各类出行碳排放的作用机理差异较大,作用强度亦存在不同方向上的空间渐进规律;③ 根据出行碳排放结构及其对应的建成环境指标可识别出外层高密度欠通达低混合型居住区碳排放水平较高,内层低密度高通达高混合型居住区碳排放水平较低。研究结果可为居住区空间重构和城市碳排放的分区规划与治理提供科学依据。     

基于知识图谱的公共自行车出行研究进展

公共自行车作为一种新兴的公共交通方式,在全世界范围内迅速发展。本文采用知识图谱分析和传统文献研究相结合的方法,利用信息可视化软件CiteSpace对公共自行车出行的文献信息进行了分析,对该领域内高被引文献、热点关键词、热点期刊、热点研究区域、热点作者进行了梳理。主要结论为：①研究内容和研究方法日趋多元化。研究主题聚焦于公共自行车用户及出行特征,公共自行车出行的影响因素,公共自行车对其他交通方式以及健康、环境的影响。②不同地区公共自行车用户社会经济属性和出行特征存在差异。出行目的与公共自行车出行时空规律相关。③影响公共自行车出行的因素主要有用户感知、气象特征和建成环境。公共自行车出行对交通系统、城市环境及居民健康产生了积极影响。④中国公共自行车的发展实践需要从经营运作、规划管理、系统服务、宣传推广4个方面进行提升。     

居民家庭日常出行碳排放的发生机制与调控策略——以北京市为例

根据2007年北京市居民活动日志调查数据,利用Amos7.0软件建立单效标因素的路径分析模型,试图在"社区-家庭"层面上挖掘"空间利用-出行特征-碳排放"的内在发生机理,藉此寻找城市空间组织低碳化的调控路径。研究发现:影响居民家庭日常出行碳排放的主要因素是出行距离和出行方式。社区空间利用特征对家庭出行的距离总量有显著影响,对小汽车出行比率则没有明显作用效果;私家车的购置对居民家庭出行行为的高碳化具有不可逆的作用特点;在现有设施条件、空间环境和车辆使用政策下,公共交通对私人交通出行没有替代性。研究认为,城市空间组织和调控优化应通过土地混合利用、设施供给等物质空间组织与再组织手段,形成空间行为组织和行为规划策略,引导居民降低交通发生量,优化居民交通发生的时空结构,建构低碳的城市空间结构。     

西宁市居民工作日和休息日时空活动差异研究

以手机信令数据为数据源,研究西宁市居民在工作日和休息日的时空活动差异及POI设施空间分布对居民活动差异的影响。结果表明:1)西宁市为单中心空间结构,居民在工作日集中分布在市中心区域,而在休息日的分布较分散;2)在休息日,商业和交通设施对居民活动产生积极影响,居住用地在早上对居民活动产生较强的积极影响(下午影响强度减弱),工业用地和公共用地在大部分时段对居民活动强度产生消极影响;3)在工作日,商业设施对居民活动的影响明显减弱,居住用地仅在晚上和凌晨对居民活动产生积极影响,而白天大部分时段出现消极影响,工业用地和公共用地在白天大部分时段会促进居民停留。研究结果有助于明确工作日和休息日居民在城市空间的时空活动差异及影响机制,可为城市出行空间和基础设施规划提供参考。     

时空约束下的地铁可达性研究：以北京为例

以北京市为例,基于340个站点的时刻表构建地铁组织网络,采用网络分析法和累积机会法,对比在“工作日”和“双休日”“高峰期”和“非高峰期”等时空约束下的可达性动态。研究发现：① 由于起始地空间区位特征及沿线土地利用功能结构的多样性,不同线路的时刻组织模式各异。② 基于运营组织网络的地铁可达性存在时刻上的动态变化,一日内早晚高峰可达性最优,双休日可达性略低于平时。③ 基于运营组织网络的地铁可达性与基于设施网络的可达性存在明显空间差异,且距市中心15~20 km处的站点工作日和双休日的可达性差异最大,与地铁网络结构特征有关。综上,基于时刻组织时空约束下的可达性分析有利于了解地铁系统的精细化管理,并有助于进一步剖析居民出行规律和城市空间结构。     

邻里建成环境对居民外出型休闲活动时空差异的影响——以广州市为例

休闲行为的产生条件一直受到国内外地理学者的重视,邻里建成环境作为结构性制约因素,在休闲行为研究的交叉学科中开始受到重视,但是关注其对休闲行为影响的时间差异的研究严重不足;此外相关研究多从是否产生休闲行为或活动量的角度去验证,缺乏建成环境对休闲空间特征影响的衡量。基于时间地理学理论,以广州市为案例地,结合居民的出行活动日志调查与人口普查数据、土地利用数据、建筑POI普查数据,探讨居民休闲行为时空特征及居住地的邻里建成环境对其产生的影响。研究发现：工作日,居民外出型休闲活动时间呈现出高度集中特征,高度集中于12:00~14:00,活动集聚的时空区域是12:00~14:00、4 km内;休息日,居民外出型休闲活动时间集聚的集中性减弱,活动持续时间增长;活动集聚的时空区域是9:00~20:00、1 km内。邻里建成环境的不同维度指标对休闲活动距离的作用时段与影响程度存在差异。工作日上午并无影响显著的因素;中午,休闲距离主要受到道路交叉口数量和商业中心可达性的负向影响;下午,休闲距离受到道路交叉口数量先负向后正向的影响。休息日上午,休闲距离主要受开敞空间用地比例的负向影响;中午,受开敞空间用地比例、公交站点数和到最近开敞空间距离的负向影响,土地利用混合度则是呈现先正向后负向的影响;下午,受道路交叉口数量和公交站点数的负向影响、休闲设施数量的正向影响。从作用机制来看,休息日是休闲机会和时间成本作用占主导,工作日是休闲环境作用占主导。     

基于大数据的上海市共享汽车出行模式研究

共享汽车是城市交通发展的新潮流,论文基于2018年上海市共享汽车运营大数据和城市POI数据,研究共享汽车用户出行的空间、时间和频次特征,并对用户开展出行模式的K均值聚类分析,以期挖掘典型出行规律,为共享汽车运营优化提供依据。研究表明：① 工作日与休息日共享汽车使用行为差异显著,工作日共享汽车出行较集中于中心城区的混合功能区,早晚通勤高峰使用量大;休息日共享汽车出行空间布局较分散,使用量更高、平均单次使用时长更短且仅存在傍晚一个使用高峰。② 上海市共享汽车出行行为可分为工作日通勤的中高频模式,工作日夜间活动的高频模式,工作日偶尔用车晚餐及返家、偶尔用车远距离通勤和夜间长距离返家的低频模式,休息日日间休闲的高频模式、休息日傍晚离家休闲的中长途低频模式、休息日傍晚在休闲地之间穿梭的远距离低频模式、休息日日间加班的低频模式等10种模式。③ 中高频用户主要使用共享汽车实现远距离通勤和周末中长距离休闲活动,空间区域主要集中在中心城区和副中心区域;低频用户使用共享汽车多为夜间、长距离、休息日加班等公共交通难以满足需求、出租车成本过高的情景,空间分布也比较分散。可通过对用户提供差别化用车方案、优化车辆空间调度等方式推进超大城市共享汽车市场发展。     

北京市出租车运量分布的时空格局及生成机制

出租车是城市交通的重要组成部分,对其精细化的管控需要理解运量分布的时空特征和生成机制。通过北京市出租车大数据,采用系统聚类法将其15分钟时间片段归并为空间分布相似的时段,刻画出运量分布的时空格局,进而采用地理加权回归模型分析了生成机制。本研究揭示的出租车运量分布变化的时间点并不完全对应传统的整时点;各时段运量均呈现空间集聚的特征,但集聚的位置、面积明显不同,工作日不同时段运量集聚程度的差异较周末更大;不同时段出租车运量的影响因子有所差异,其中商业设施、房价、地铁和公交站密度、道路密度等因子通常较为显著。研究结果对时空上更精细的出租车运量预测、出租车分区分时段的政策管制和规划管理具有启示意义。     

深圳市人口分布的细网格动态特征

深圳是中国人口密度最高的城市,为应急处置自然灾害等突发事件,需要实时获取高分辨率的人口动态分布信息。本文利用"基于移动基站的人口分布动态监测系统"提供的时间分辨率1 h,空间分辨率1 km的人口密度信息,分析了深圳市人口细网格动态特征。深圳城市移动用户总人口是1082.59万人,平均人口密度5545人/km²,最高16.5万人/km²,超过5.0万人/km²高密度人口主要分布在商业中心、海关口岸、火车站和居民集中居住区。最高人口密度的数值与选择的网格尺度有关,1000 km²网格和1 km²网格之间可以相差18倍。在深圳50%的人口聚集在10%的空间范围内,60%的人口分布在海拔高度50～100 m的土地上;网格上的建筑密度、道路密度与人口密度线性相关,建筑密度增加1%,对应人口增加约1000人,道路密度增加0.01%,人口增加约2000人。城市总人口在一定时期内是相对固定,变化幅度在4%以内,逐日之间变幅在1%左右。深圳是个典型的移民城市,春节期间由于大量人口返乡或外出旅游,总人口净减少48%。本文选择9个典型网格分析人口日变化规律:海关口岸属于早高峰型,大量的出境、出行、出游人员在早晨8时前后集中;城镇集市区属于午高峰型;商业中心区属于晚高峰型,高峰前后每小时的净流入 (出) 人员可达2万人;居民区属于午低谷型,周末与周日相比各时段人口均偏多;政府行政办公和公共服务区,周末比周日人口明显减少,春节期间减幅75%;工厂区因错峰用电,夜间4时形成人口高峰;郊野公园春节期间人数不减反增;偏僻乡镇人口日变化振幅很小;农业区在上午9时形成人口低谷,与日出而作的传统习惯相对应。     

西宁城市居民家内外活动时间分配及影响因素——基于结构方程模型的分析

为深入挖掘居民不同类型活动的出行需求,进而制定更加精细化的交通政策,从活动分析法的视角出发,基于结构方程模型分析西宁城市居民家内外活动时间分配的机理及影响因素。结果表明:工作日,居民的通勤出行仍然是城市交通需要重点解决的问题。休息日,工作和通勤时间长的居民更倾向于在家内进行维持活动;而休息日不工作的居民更容易产生进行家外维持活动的出行需求。不同社会经济属性的居民对于家内外时间分配具有差异化特征。单位大院职住接近的特征对于减少居民通勤出行时间仍然具有积极作用,但维持性活动时间分配与其他类型社区居民已经没有显著差异。     

北京郊区居民一周时空间行为的日间差异

时空间行为是解读城市空间结构的重要视角。转型期中国城市居民的时空间行为呈现出复杂化、弹性化与个性化等趋势,短期行为与长期行为的关系与作用机理亦成为关键研究问题。本研究基于北京市GPS调查获取的100位郊区居民的一周时空间行为数据,采用三维可视化、描述性统计与方差分析的方法,研究居民一周的时空路径和时间分配的日间差异。结果表明:一周之内居民时空间行为在工作日与休息日之间的差异显著。工作日中,周一的工作时间最长,家外非工作活动的发生率及发生时间均较低;周二至周四居民行为的差异性相对较小;周五是工作日向休息日的过度时期,居民具有较高的时间分配自由度。休息日之间居民的时间分配差异不显著。     

广州不同阶层城市居民日常家外休闲行为时空间特征

以2013年广州市居民活动日志问卷调查数据为基础,从休闲活动频次及时长、休闲活动的时间集聚、距离分布、时空分布密度和时空集聚特征等方面分析不同阶层居民休闲活动特征。研究发现:居民工作日家外活动以生存型为主,休息日以休闲型为主,高阶层居民比低阶层居民在工作日休闲活动时间长,休息日活动频次高;居民在工作日的休闲活动受生存型活动时空约束明显,各阶层在休息日的休闲活动持续时间明显增长,主要集聚于近距离;居民休闲活动大部分集中于中心城区,工作日早晚活动空间变化大于休息日;低阶层居民晚间休闲活动集聚范围明显比白天收缩,中高阶层以上居民工作日晚间休闲活动集聚范围明显比休息日收缩。