基于出租车OD数据的居民活动强度时空特征研究

以福州市区出租车GPS轨迹数据为数据源研究面向地理空间的居民活动时空规律.首先探析出租车起源地-目的地(OD)空间分布和时间分布特征;接着采用基于道路中心点区划方法确定空间研究单元,将时间分为6个时间段,以活动强度为主要研究对象探索其时空变化规律;最后结合出租车乘客的出入情况实现对研究区内居民活动时空规律的进一步探索.研究发现,主城区居民夜间活动规律总体上比白天明显,尤其是晚21点之后,主城区总体的居民活动强度达到一天的顶峰,核心区内外的活动强度以及出入特征差异突出,核心区内的居民活动优势最明显,有成片聚集的特征;白天大部分时间的居民总体活动强度变化稳定但空间分布规律不明显;通勤早高峰时段的出租车活动强度为全天最低并且大部分区域以流出为主.     

基于海量IC卡数据的公交客流时空分析

研究公交客流时空变化规律可以更深入地了解乘客的出行规律和出行需求,从而更好地为公交规划和调度提供服务。本文以厦门市2015年6月13日至26日的公交IC卡数据和车辆GPS数据为数据源研究公交客流的时空分布规律。论文运用Hadoop MapReduce分布式计算框架进行公交客流量的并行计算,从不同日期(工作日、双休日、节假日)和不同用户群体(老人,学生和成人)两个角度以小时为单位探索了公交客流的时间分布特征;在对公交站点的上车人数进行核密度分析的基础上,从站点客流量的总体空间分布及不同时段变化特征两个角度探索公交站点客流的空间分布特征,并以SM城市广场为例进行热点站点客流流向分析。研究发现:厦门市公交客流的时间分布规律呈现M状分布,但有别于北京市公交出行的M状分布,晚高峰的客流量约占早高峰客流量一半;站点客流空间分布规律呈现岛内连片聚集,岛外零星点状分布,岛内站点客流一日内早高峰呈现"入"状分布,随时间而演变为东北—西南走向的"一"状分布; SM城市广场、火车站和中山路商圈一直是全天的公交客流热点区域。     

面向智慧城市的共享单车出行时空间特征研究——以广州天河中心区为例

 信息通信技术的快速发展和广泛使用推动了智慧城市的发展,变革了市民的生产和生活方式。如何基于智慧技术,精准识别社会需求,实现供需的匹配,是智慧城市研究的新内容。近年来出现的共享单车作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式,普及度较高,但相关研究成果较少。以天河中央商务区（CBD）为研究范围,基于对研究范围内的共享单车在工作日和休息日的分布和使用情况的分析,重点探究天河北、天河路、珠江新城等商业金融区的单车流动强度和出行的时空间特征。研究发现,在时间分布方面,共享单车在工作日的出行具有早高峰特征;而在休息日,共享单车全天的出行较为平均,高峰使用时段集中在午间和下午,拥有更高的使用效率。在空间分布方面,工作日共享单车的出行集中在广园快速路沿线的交通枢纽和教育科研功能区;而在休息日,单车则散布在外围的地区,出行轨迹主要分布在中部的天河路商圈和南部的珠江新城商圈。同时,单车在商业金融区整体呈现低流动、低使用的特征,而共享单车出行密度较高的区域流动强度依然较低,建议进一步通过构建智能反馈系统对单车的分布情况、流动性和用户出行的情况进行实时监控,为科学、合理的单车调配提供参考,并为共享单车的调配布局提出优化策略。     

基于共享单车数据的人口流动与城市空间活力研究——以沈阳市浑南新区为例

文章通过利用共享单车的骑行数据,对浑南新区短途出行轨迹进行可视化,以分析其慢交通出行为例,并结合POI(point of interest)数据识别城市功能空间,探究二者之间的关系,以此得到人口慢交通出行特征以及城市活力区域空间分布情况。分析显示,人们骑行大都在3km左右,以通勤和休闲为主要目的,城市高活力区呈现散点分布,与商业区、大学城以及产业园区联系不强,功能体系尚有待完善。     

结合出租车轨迹数据的城市道路拥堵时空分析

为定性和定量分析城市道路拥堵情况,选用能够消除道路等级影响的INRIX指标,利用出租车轨迹数据计算道路拥堵指数,并提出道路拥堵指数异常的判定和基于区域连续性的拥堵指数修正方法. 利用福州市2015年5月份出租车轨迹数据计算道路的拥堵指数,研究了福州市工作日早高峰期间在量化指标下道路拥堵的时空分布,并尝试挖掘道路拥堵的关联规则为居民出行提供建议. 结果表明,在工作日早高峰时段,福州市道路拥堵在时间上的分布呈三段式,而在空间上分布不均.     

接驳轨道交通的共享单车潮汐均衡时空分布模式

随着城市的高速发展,通勤高峰时期,地铁站区域“无车可租,无地可还”的情况严重影响了通勤效率,研究接驳轨道交通的共享单车的潮汐均衡特征,为单车调度提供科学的决策依据,具有重要意义。本文以深圳市为研究区,使用工作日早高峰的接驳骑行订单数据,考虑地铁站和出入口两层面的潮汐均衡性分类,从单车调度角度将出入口划分为无需调度型、站内调度型和站外调度型,使用非负矩阵分解方法划分出入口流量时空分布类别,确定调度时间。结果表明,将接驳轨道交通的潮汐均衡分析聚焦到出入口层面,精确划分出入口调度类型,确定调度方式和产生调度需求的时间,可为单车管理者进行车辆调度提供可靠的数据支持。     

不同类型的城市轨道交通车站客流时空分布特征

为明晰轨道交通车站功能类型，防范大客流风险和精细化城市管理，探究不同类型车站客流的时空分布特征，采用高斯混合模型(GMM)建立轨道交通车站类型识别方法，运用期望最大化(EM)算法进行求解，选择南京市轨道交通系统进行验证；从进出站时间分布和出行时间分布2个维度，探讨不同类型车站的客流时间分布规律；从车站间的客流起讫点(OD)分布，分析不同类型车站的客流空间分布规律。研究结果表明：南京市128个轨道交通车站可以划分为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型和枢纽综合型6类；不同类型车站的客流进出站时间分布差异显著，居住导向型和就业导向型车站呈现出典型的单峰形态，进出站客流比介于[0.23,5.59],具有明显的“早进晚出”或“早出晚进”客流高峰；职住错位型车站呈现出典型的双峰形态，进出站客流比分别为1.19和1.07,早晚高峰时段的进出客流较为均衡；错位偏居住型和错位偏就业型车站也呈现出双峰形态，但2个峰值大小不同；枢纽综合型车站没有显著的进出站客流早晚高峰，客流波动没有明显的规律性；不同类型车站的进出站早晚高峰时段不一致，其中早高峰时段出站时间的高峰比进站时间晚15...     

共享单车对通勤走廊出行结构的影响

为深入分析共享单车导入对通勤走廊出行结构的影响,文中将通勤方式选择行为解析为面向主要出行方式和末端接驳方式的联合选择行为,并构建双层NL(Nested Logit)模型以描述通勤者的分层决策过程;在此基础上,选取不同通勤距离下的实际案例,计算共享单车出现前后通勤走廊内各主要出行方式及公共交通末端接驳方式的分担率。结果表明:在短距离通勤中,共享单车的分担率达到13.2%,对于地面公交、私人自行车存在显著的替代效应,但对地铁的分担率影响较小;在中长距离通勤中,共享单车更多被作为地铁的接驳方式,在促使地铁分担率上升3.6个百分点的同时,也造成地面公交、私家车及出租车分担率下降。总之,共享单车的出现在便捷传统公共交通方式接驳的同时,可减少早高峰期间地面公交来自短距离出行的客流压力,提升地铁对长距离出行客流的吸引力,并可在一定程度上减少小汽车和出租车出行。     

城市慢行道路中交通颗粒物的时空分布

为了捕捉城市慢行道路中空气污染的高时空分辨率特征, 构建了基于微型传感器的骑行测量平台, 通过收集福州市西三环快速路沿侧慢行道亚微米颗粒物(PM_1.0)和黑碳 (black carbon, BC) 的质量浓度样本, 可视化解析交通污染的时空变化及原因. 研究表明: 慢行道的颗粒物质量浓度整体呈现小区侧大于沿江侧, 交通早、晚高峰大于中午; 早高峰 BC 稳定聚集但 PM_1.0 波动较大, 晚高峰则相反; 慢行道颗粒物的质量浓度下降与临近主干道的距离、植被丰度正相关; 颗粒物冷点距离干道远且四周植被覆盖高, 热点多分布在施工与拥堵的复杂交通环境中; BC 热点与复杂路况同步, 但 PM_1.0 热点还与周围环境相关. 因此, 有必要聚焦道路交通排放的主要构成, 并结合局部地形、空间、环境等因素来改善慢行道空气质量, 从而提升健康出行品质.     

基于需求调度模型对我国共享单车的调度研究——以南京市为例

在共享经济及绿色出行的背景下,共享单车因其零排放、灵活性高等特点逐步成为人们偏爱的出行工具.但在其数量迅速增加的同时,使用效率低下、资源分配不当等问题也日益严峻.本文以南京市为例,利用所得数据分时段探究不同时空下共享单车的需求量,并依据需求调度模型给出不同地区共享单车的分配方法.最后设计出单车最优经营模式,为共享单车行业的发展提供理论借鉴.     

三明市大气颗粒物数浓度与粒径分布季节特征

利用颗粒物粒径谱仪对三明市城区站点不同季节的10~10 000nm粒径段内颗粒物的数浓度与粒径分布进行测量,全年颗粒物数浓度平均为15 608个·cm~(-3),季节特征表现为春季冬季夏季秋季,冬季凝结核模态粒子数浓度最高,各季节积聚模态颗粒物均占比最高.颗粒物总数浓度日变化存在早、晚高峰与中午时段的3峰特征,其中爱根核模态与积聚模态粒子均有早、晚双峰特征;凝结核模态与爱根核模态粒子则均在中午时段出现峰值.各季节颗粒物数浓度中值粒径与几何平均粒径差异较小,春夏季以爱根核模态为主,为单峰模式;秋季为双峰模式(爱根核模态+积聚模态);总体上秋冬季存在较多凝结核与爱根核模态的超细粒子.     

佛山市禅城区公共自行车道与站点布局研究

推广和普及公共自行车可以降低小汽车的出行率,构建合理的出行结构,从而可以有效地减少交通拥堵、改善环境质量。从公共自行车道及其站点布局方面展开研究,以选择适合禅城区城市特点的公共自行车系统。     

试论开封向中原经济区副中心城市迈进的战略取向

主副中心结构是工业化中后期区域经济迈向成熟发展阶段的重要模式,开封向新兴副中心城市迈进标志着中原经济区"一主两副"(郑州为主中心、洛阳和开封为副中心)的框架结构基本形成;建设开封新兴副中心城市是带动豫东黄淮落后地区乃至整个中原经济区发展的战略需要;开封市具有区位交通、人文、劳动力等要素资源、郑汴同城化等比较优势基础条件,具有建设新兴副中心城市的巨大潜力;应着力探索高速化的跨越发展模式、差异化的特色发展模式、现代化的高端发展模式等3条新兴发展路径;积极推进郑汴同城化,着力打造"郑-港"、"郑-汴"、"汴-港"等3条轴带,构建郑汴港金三角都市区.     

北京中关村西区地下停车系统出入口交通特性分析

为了科学合理地设置地下停车场出入口,减少出入口对城市道路交通的影响,通过对北京中关村西区地下停车系统出入口与城市主干道接驳处交通运行情况的现场调研,分析了出入口于主干道的交通特性,得到了出入口驶入和驶出的交通流比例和交通流量。利用Vissim交通仿真模拟,将地下停车场规模、出入口数量、出入口坡道长度、地下机动车环廊长度和车道宽度、地下停车泊位数、地下车辆平均车速等指标作为仿真评价的阙值,提出了地下停车系统出入口与地面道路衔接段在平峰、工作日和周末早晚高峰时期的平均行程时间、平均延误时间、平均排队长度和停车次数等评价指标,明确了出入口接驳处的交通特性。研究结果表明,由于地下停车系统出入口接驳处主干道交通流量的不同,不同时段的出入口评价指标有明显变化,且工作日早晚高峰评价指标相对周末早晚高峰较高。     

北京轨道交通单位距离行程时间可靠性评价

本文以北京轨道交通AFC数据为基础,提出了新的单位距离行程时间可靠性评价指标和方法, 并使用该指标和方法对北京市轨道交通行程时间可靠性进行了实例评价。总体上看，乘客出行时间虽然会受到早晚高峰的影响，但影响不是很大，北京轨道交通网络整体的行程时间可靠性较好。     

基于HPM理论的中心区配建停车库利用率模型

建筑物配建停车库是城市停车设施的主体,提高现有配建停车库利用率与均衡性对缓解中心区停车难具有重要意义。将特征价格模型(HPM)引入静态交通领域,在探讨该模型拓展性与可移植性基础上,首先以建筑物区域位置、建筑物服务用途、车库规模、出入口所在道路等级、停车收费标准、车库周边路内泊位数量为自变量,以单位时段停车库平均利用率为因变量,分别建立线性、半对数、双对数停车库利用率模型。然后应用重庆市解放碑中心区配建停车库数据,分别建立上午、下午、晚间时段中心区配建停车库半对数利用率模型。研究结果表明:影响中心区配建停车库利用率的因素具有一定的动态性,建筑物区域位置、服务用途、停车库周边路内泊位数量为最主要因素,且停车库周边每10个路内泊位会对停车库利用率产生1%~7%的竞争性影响。最后结合模型回归数据,从规划、管理、停车行为等方面提出提高中心区配建停车库利用率与均衡性的措施与建议。     

基于长短期记忆神经网络模型的共享单车短时需求量预测

共享单车具有很强的流动性和高随机性,为了更加准确地预测某区域内每小时的单车使用数量,通过爬取纽约市Citi Bike共享单车的天气特征数据信息,并分析时间因子、气象因子等对单车需求量的影响;采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型预测共享单车的短期需求量,并与传统的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)和BP(back-propagation)神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:影响单车需求量的主要因素包括温度、节假日、季节以及早晚高峰时间段等因素;与传统BP神经网络算法和循环神经网络RNN算法相比,LSTM鲁棒性高,泛化能力强,且预测结果曲线与真实结果曲线相吻合;预测精度高(精确度为0.860)均方根误差最小(为0.090),误差小。可见LSTM模型可以用来对共享单车的短时需求量进行预测。     

北京地区夏季PM10污染的数值模拟研究

利用三维区域空气质量模式CAMx，对北京地区夏季PM10浓度的时间变化规律和空间分布特征进行了数值模拟研究。结果表明，北京市城近郊区夏季的PM10具有明显的时空变化规律。一般在半夜前后和早晨常表现出较高的浓度；中午前后由于大气化学转化对二次气溶胶的生成贡献，在城市地区也会表现出一定的高浓度值；傍晚前后往往是一天中浓度最低的时段。PM10的空间分布与源排放关系密切，中午前后的空间分布会体现出光化学反应对其二次生成作用的影响。二次气溶胶在PM10中占有相当的份额，对于PM10中硫酸盐和硝酸盐的浓度变化，其中的二次组分起主要决定作用，而有机碳气溶胶以及PM10的浓度水平和变化规律则主要受一次成分的影响。     

环太湖地区历史村落的环境适应性及特征

【目的】环太湖地区作为文明发展较早且长期存续的地域,人类为适应历史进程中复杂变化的地理环境付出了极大的成本,基于此,本研究分析环太湖不同历史时期乡村聚落的分布特征,探讨其内在影响因素与适应机制。【方法】选择环太湖的“苏锡常嘉湖”5市为研究范围,筛选363个历史村落为研究对象,借助GIS的空间分析方法,引入最邻近点指数、Kernel核密度、标准差椭圆方法,分析环太湖不同历史时期乡村聚落的分布特征。【结果】按照乡村聚落的分布特征,太湖历史村落发展可划分为选址生存期、自发适应期、自觉适应期、叠级扩张期与无序整合期5个阶段;环太湖乡村聚落在各阶段的空间分布格局均呈明显的集聚分布,数量与密度逐渐增大,空间分布中心向东北转移,且存在区域内“西北—东南” 轴向扩散的趋势;各阶段的自然原生环境、农田水利环境与社会文化环境3个方面因素对环太湖乡村聚落的影响力处于长期动态变化的状态。【结论】从长时段的历史纬度看,自然原生、农田水利与社会文化3个方面的环境驱动因素体现了人类对区域环境的持续适应能力,环太湖乡村发展协同的过程包含了多尺度、多过程的复杂性。