基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

基于大数据的南京市共享单车时空特征研究

共享单车的兴起极大地便利了人们的短距离出行,利用单车大数据来挖掘和分析短距离的出行规律已成为智慧城市和智慧交通的重要热点.利用南京市的摩拜单车时空数据,研究了单车的时空分布规律与差异,并重点挖掘了早晚高峰时刻以及区域间单车流动规律等,研究表明:(1)南京市整体早、晚高峰时间分别为7:10-8:37和17:15-18:25;副中心早高峰比主城区早35min开始,且晚高峰持续时间长;(2)早、晚高峰高强度骑行主要分布在以新街口、百家湖等为中心的区域;主城区和副中心区有着骑行差异,短距离骑行主城区相对副中心具有更高的比例,副中心则具有更多的长距离骑行;(3)单车骑行围绕地铁站而显现聚集趋势,并且集中于地铁1,2,3号线区域.     

基于手机导航轨迹数据的城市大规模人群出行模式分析

手机导航轨迹数据具有多种交通方式,反映大规模人群的活动情况,适合开展不同交通方式下的出行模式研究。基于手机导航数据,利用LightGBM模型实现出行交通方式分类,得到步行、机动车和非机动车3种交通方式下的人群轨迹。基于这3类交通方式,给出人群出行在周末和工作日下时间、空间和距离的分析指标,并对上海4天数百万条手机导航数据开展了实验分析。结果表明：在时间分布上,上海居民的周末出行高峰比工作日更晚并且持续时间更短,出行方式主要以机动车和步行为主;在空间分布上,机动车主要集中在高架区域,步行主要集中在地铁站附近,高架路和地铁站的引导标志不充足,周末交通枢纽和商圈类热点区域比工作日多;在距离分布上,导航出行距离符合截断幂律分布,人群导航出行以中短距离为主,并随距离增长迅速衰减。研究结果可以为城市规划、城市交通管理政策的制定提供理论依据和技术支撑。     

共享单车低碳出行的实证研究——以合肥市居民为例

以问卷、SPSS等作为调查研究工具,分析了合肥市居民在选用低碳交通工具——共享单车上的使用目的和意愿,运用多元统计学,结合社会人口学特征相关数据,深入研究了其对居民选用共享单车作为低碳出行工具上的使用意图;结果表明:合肥市居民对共享单车作为低碳出行工具的使用意愿较高,并对共享单车的可行性与未来发展持乐观态度,但是他们在共享单车投放数量、城市公共绿道和存在安全隐患方面也表现出担忧;同时,绝大部分居民对共享单车作为低碳出行工具的使用意愿及目的一致度较高;社会人口学特征的多因子交互作用共同影响着居民低碳出行使用共享单车的最终意图;最后,共享单车作为低碳交通的重要补充,在国家低碳城市建设中,应重点关注"公共绿道/慢道系统"在国家低碳城市建设中的开发与规划;"监管与规范"构建良好的使用环境;将居民对共享单车的使用频次、公里数等,纳入碳补偿机制体系,有效提升居民低碳出行的积极性。     

分时租赁自行车绿色使用行为的影响因素研究

我国分时租赁型自行车在绿色出行方面发挥了积极作用,但也产生了用户乱停乱放、随意破坏共享单车的问题。通过统计分析方法检验消费者特征、城市特征对共享单车使用行为数量与使用质量的影响,并对不同出行目的共享单车使用行为进行了比较。研究发现:积极生活方式、城市空气质量对共享单车使用数量有显著正向影响;消费者创新性、积极生活方式、消费者社会规范行为均对共享单车使用质量有显著正向影响;使用共享单车直接前往目的地的高社会规范用户、使用共享单车间接前往目的地的热爱骑行程度高的用户更可能爱惜共享单车。     

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。     

关于北京市感知价值对共享单车出行选择影响的调查分析

为研究共享单车在城中化进程中的发展以及其在促进公共交通和减少私家车使用中的重要作用.通过把行为经济中的感知价值因素引入到共享单车出行选择分析框架中,把反映出行者感知利得和感知利失的潜变量以及刻画骑行者个人特征和出行特征的显变量统一纳入到离散选择潜变量混合模型(integrated choice and latent variable,ICLV),研究了感知利得(包括感知节约、感知激励、履行社会规范)和感知利失(包括转换成本和感知风险)心理权衡过程对出行者出行选择的量化影响水平.结果 表明:①收入,偏好以及衔接性正向显著影响出行者共享单车出行选择行为;②男性比女性更愿意选择共享单车出行;③出行目的也显著影响出行者共享单车出行选择行为;④在感知价值方面,感知利得正向影响通勤者共享单车出行选择行为,其中感知时间节约,沿途风景欣赏,资源节约显著影响;感知利失负向显著影响出行者共享单车出行选择行为,其中转换心理成本和感知信息风险会显著影响.     

基于全生命周期的共享产品管理

 共享经济是近年来在中国蓬勃发展的一种新型经济模式,共享单车作为一种成功的产品,一方面极大地方便了都市人群的出行,解决了最后一公里的出行难题,但在另外一方面也带来诸如产能过剩,管理混乱等问题。本文针对共享单车,研究其全生命周期的碳排放量和使用情况,得到1辆单车抵消其能源消耗的最短使用时长。结果表明,北京拥有近350万辆共享单车,在当前每辆单车1天被使用1次,1次行驶里程为2.1 km的情况下,每辆单车至少使用625天,才能实现真正意义上的"零碳排"和"绿色出行";目前北京将承担因共享单车过量投放带来的巨大环境风险。全生命周期碳排放核算成为基于环境角度制定合理的共享经济产品数量管控值的重要手段。     

武汉市主城区餐饮业空间特征及与动态人口的耦合分析

城市餐饮业空间格局研究对城市规划及城市可持续发展具有重要意义.针对现有研究中方法单调,衍生研究以对影响因素定性分析为主的不足,采用POI数据,运用基于核密度的热点指数方法对武汉市主城区的餐饮热点进行识别,并结合工作日和休息日的百度地图热力图数据构建人口活动强度模型,对动态人口与餐饮业空间分布进行耦合分析.分析发现,武汉市主城区餐饮业可显著识别出1个一级中心、3个二级中心和9个三级中心;餐饮业分布与动态人口的空间匹配程度总体较好,工作日时匹配程度高的区域占比稍高于休息日.匹配程度为较差和差的区域依具体类型不同而散布在大型商圈外围、传统中小型商圈、旅游点、复兴街区和新兴街区.     

基于TPI数据的交通拥堵状况时空特征分析——以青岛市为例

基于交通运行指数数据,针对城市商圈交通,从区间特性、时间维度及时空演变等相关角度对青岛市的交通拥堵状况进行系列特征分析。通过对交通运行指数数据进行统计分析,筛选出最具典型的五大商圈。结合五大商圈的特点,分析交通拥堵的时空特征:拥堵最严重的往往是南部沿海地区;交通拥堵大多集中在7:30—9:30,17:00—19:00;并且在工作日与休息日和一天中的不同时刻,不同商圈呈现出不同的变化趋势。通过分析青岛市商圈的拥堵现状、原因及其变化规律,对缓解城市拥堵问题具有重要意义,为青岛市的城市规划提出针对性建议。     

公共自行车出行质量实证研究

以上海闵行区公共自行车系统为例,调查获得人们在公共自行车系统实施之后出行方式的转换,采用离散选择模型解释这种转换下的决策机制.发现公共自行车特征、出行时耗以及服务点可达性是出行方式转换的重要影响要素.应用模型发现公共自行车使用者的出行质量显著提升,而出行总质量提升最多的集中于较为功利性的出行目的.转换自公交方式的出行获得质量提升最多,转换自小汽车的出行质量提升最少.预估并比较服务站点密度增加和公共电动自行车两种服务方式的竞争力发现,后者对出行质量提升的效果明显高于前者.     

基于因果分析和相似日选择的共享单车需求量预测组合模型

共享单车的需求量预测是优化车辆系统布局、实现车辆合理调度的基础。为了提高共享单车需求量预测模型的精度，建立了基于格兰杰因果分析和相似日选择的组合预测模型，研究了时间和天气因素对共享单车出行需求的影响。应用格兰杰因果检验方法，筛选出影响共享单车需求量变化的关键天气指标。然后，基于天气特征向量的灰色关联度指标，提取待预测日各时段的相似日样本集。综合随机森林回归、支持向量回归等机器学习算法，建立了Stacking策略的组合预测模型，对区域分时共享单车需求量进行预测。最后，对北京市共享单车用户的骑行数据进行实例分析。结果表明相较单个机器学习预测模型，提出的组合预测模型的平均绝对百分比误差下降了9.1%，提高了共享单车短时需求预测的科学性和准确性，可为实际车辆调度提供参考依据。     

张家界市旅游旺季PM2.5质量浓度的变化特征

为了探讨大气污染物对旅游活动强弱的反应机制，以典型生态旅游城市张家界市2017年旅游旺季时段4个空气质量自动监测站点的PM_2.5质量浓度数据为研究对象，采用消除趋势波动分析方法探讨PM_2.5的周末效应.结果表明，永定新区、电业局和未央路站点的PM_2.5质量浓度的波动日变化曲线基本一致，表现出双峰型，波峰分别出现在13：00和22：00左右，而袁家界站点与它们相比，存在明显差异；永定新区和电业局站点工作日的PM_2.5质量浓度略高于周末，而未央路和袁家界站点周末的PM_2.5质量浓度高于工作日.为了进一步探讨PM_2.5质量浓度变化的内在规律，对各站点PM_2.5质量浓度序列进行消除趋势波动分析，发现各站点PM_2.5质量浓度序列均表现出明显的长期持续性特征，且城区站点的长期持续性存在拐点，而景区站点和临近景区站点的不存在拐点，推测可能是景区受旅游活动干扰较多而致.     

考虑宏微观建成环境的共享单车骑行影响因素分析

针对共享单车骑行影响因素分析中对微观建成环境因素探讨的不足,以北京市五环内及附近街道为研究对象,基于城市多源数据,从公共交通设施、土地利用、人口经济属性、空间设计及道路环境5方面提取宏微观建成环境因素,并构建全局回归模型(global regression, GR)、地理加权回归模型(geographically weighted regression, GWR)及多尺度地理加权回归模型(multi-scale geographically weighted regression, MGWR),对共享单车骑行密度进行分析。研究结果表明：MGWR模型有更好的回归效果,调整拟合优度R²高达0.91;共享单车骑行密度空间上呈现“高-高”及“低-低”聚类两极分化现象;地铁站点密度为局部影响因素,公交线路密度及隔离护栏出现率为区域影响因素,其他建成环境变量为全局尺度;骑行密度显著影响因素的回归系数,在空间上较为平稳,单一变量的空间影响关系均为正向或负向影响;微观建成环境中,绿视率、交通信号出现率为正向影响,色彩丰富性及路灯出现率为负向影响。     

对广西西江流域与东盟、泛珠三角区域旅游合作的探讨

借助“中国-东盟自由贸易区”和“泛珠三角经济区”的建立,整合西江流域的旅游资源,构建以粤西南、桂东南为中心的旅游经济圈,提升西江流域旅游业的竞争力.为此必须打破国界、省界限制,深化合作内容,拓展合作方式,共同打造强势旅游产品;加强各方在旅游宣传促销方面的合作,树立区域旅游整体形象和统一品牌等一系列措施.     

镇江市臭氧浓度特征分析

根据镇江市4个国控空气自动站2012年7月至2013年6月的空气质量数据,分析镇江市区O3变化特征及规律。结果表明,镇江市区O3污染情况较轻;O3浓度呈现明显的季节特征,日间夏季浓度最高,夜间秋季浓度最低;以春季为研究对象,发现O3浓度呈单峰型分布,与NOx,CO等前体物浓度分布呈负相关关系;O3周末浓度高于工作日,而周末NOx浓度低于工作日,呈现明显的“周末效应”;以6月为研究对象,发现长日照时数有利于O3的生成,较高风速有利于O3的扩散;春季在东、西风影响下,镇江市区O3浓度较高。     

Life Cycle Assessment of Motor Bike and Electric Bike in Urban Areas of China

Motor bikes （m-bike） and electric bikes （e-bike） are widely used in urban areas of China. Life cycle assessment of m-bike and e-bike are presented to compare their energy use and environmental emission in a life cycle span. An m-bike and an e-bike are disassembled to collect material composition data for the life cycle assessment. The results show that e-bike consumes less energy and has less global warming potential （GWP）, biochemical oxygen demand （BOD）, chemical oxygen demand （COD）, suspended solids （SS）, dissolved solids （DS）, hydrocarbons （HC） than m-bike during life cycle. But e-bike generates more solid wastes, and more acidification potential （AP）, heavy metal （HM） than m-bike. Advanced batteries and clean coal fired power plant technologies are recommended to promote e-bike use in urban area.     

Residential Parking Service Model Based on Resource Sharing

Aiming at solving pressing parking issues in the urban environment, a residential parking spaces sharing model was proposed in this study. In this model, firstly, the residential community pattern, the status of idle parking spaces, and the temporal and spatial characteristics of sharing parking had been analyzed. Next,in the convenience of modeling,medical institutions that have the most prominent parking problems were selected as the subject of study. Based on the K-S statistical analysis results and the actual parking sharing situation,it was observed that the residential parking sharing time satisfied the shifted negative exponential distribution( SNED). Finally,a probability model of shared service capacity based on the SNED and critical time condition was established. By applying the statistical analysis method,the time of vehicles passing in and out of parking spaces, the idle time of parking spaces, the shifted distribution parameters, and other important model parameters had been calibrated,which was leading to the algorithm of model. In addition,considering the feasibility of model without sufficient data,the vehicle travel probability,the stagnation rate of parking space,and the status of parking spaces were defined and the reference data were also provided. The results of case studies indicate that it is very promising to solve urban parking issues if the residential community shares its rich parking resources with adjacent commercial buildings.