河谷型城市兰州市居民购物行为时空特征研究

通过652份有效调查问卷,详细分析了兰州市区居民购物出行的频度特征、时间特征、空间特征以及个人收入不同居民购物出行的特点.结果表明,居民购物出行的时间特征是,蔬菜食品类习惯早晨购买,其中早晨8:00以前购买的比例占25.7%,日常用品类、家用电器类和高档服装类下午购买的频率比较高;居民购物出行不一定遵循距离最短原则,其空间结构表现为椭圆状的圈层结构,不同收入居民出行的空间等级特征表现出差异性.     

不同经济条件下的农村居民出行特征

针对农村居民出行特征规律缺乏的现状,应用简单随机抽样方法,以不同经济条件为切入点,对中国9个省份的129个自然村,3 400余户农民,共计12 118人实施问卷调查。从出行目的、出行次数、出行时间和出行空间等方面对农村居民出行特征进行全面分析。研究结果表明:在农村居民的出行中,以购物、探亲访友及其他出行目的为主要的出行目的;经济发达地区的农村居民出行次数多,出行距离短,且出行时耗短;而在经济欠发达地区则是出行次数少,但出行距离长,且平均出行时耗较长;高峰时段持续时间为3~4h,早、晚2个高峰时段出行所占的比例超过60%;在不同的地区,不同的产业结构条件下,居民的出行时间也会随着自身的生活方式有所不同,居民出行的时间分布还存在一定差异。     

基于广义估计方程的居民大型超市购物出行方式的选择行为研究

针对大型超市购物出行的交通方式选择行为问题,以上海私家车车主为研究对象,以意向调查为行为数据的获取手段,研究包括自驾和出租车2种交通方式的大型超市购物出行交通方式选择行为.利用SPSS19.0软件,根据广义估计方程(GEE)对意向数据进行建模,建立了多种不同工作相关矩阵的候选模型,并从中选出最优模型.结果表明:月收入、职业、停车时间、超市距离和停车费用等因素对居民的超市购物出行方式选择具有较大的影响.其中,高收入的人选择出租车的意愿较低;在职人员(公务员、机关职员、事业单位和企业员工)相较于其他非在职人员更愿意选择出租车;停车时间较长的人更愿意选择出租车,停车收费的提高会导致自驾购物出行比例减少;超市距离的增加导致自驾购物出行比例增加.     

南北方老年人出行行为对比研究

为了探索南北方老年人出行行为之间的差异,选取北方城市东营市和南方城市恩平市为研究对象。基于两个城市的居民出行调查数据,对南北方60岁以上老年人群的出行特征进行统计,并进行对比分析。总结了南北方老年人在出行率、出行方式、出行目的以及出行时间上的差异和特点。另外,利用多项Logit模型分别建立南方和北方老年人出行方式选择模型,定量分析南方和北方老年人在出行方式选择的影响因素,并分析两者之间的差异性。研究发现性别、年龄这些个人属性对南北方老年人出行方式选择行为影响不显著,家庭属性对南北方老年人出行方式选择的影响有显著的差异。对于出行时间,则表现出某种出行方式出行时间越长,越不利于老年人选择该种出行方式。     

投食条件下川金丝猴的昼间活动时间分配

投食对非人灵长类动物的科学研究有推动作用,但也影响了非人灵长类的日常行为活动时间分配.为探究投食对川金丝猴日常活动的影响,2017年7月～2018年5月,采用瞬时扫描取样法对神农架国家公园大龙潭基地投食川金丝猴群(Rhinopithecus roxellana)的活动时间分配进行了研究.结果表明:川金丝猴在上午10:00～12:00和下午16:00～18:00为两个取食高峰期,且在中午14:00～16:00为较长的休息期.取食、移动和休息行为构成了川金丝猴昼间活动的主体(81.99%),各类行为所占时间比例分别为:休息行为55.45%、取食行为13.34%、移动行为13.20%、理毛行为8.33%和其他行为9.68%.此外,不同性别-年龄组个体间的活动时间分配也存在显著的季节性差异.这可能是不同性别-年龄组在生长发育、繁殖投入等过程中的差异,反映了其对环境的生存适应.     

通勤出行时间与方式选择

针对不同方式通勤出行者在出行时间上的差异性,从通勤出行方式对通勤出行时间的影响出发,将通勤出行方式选择和出行时间选择纳入同一模型系统,建立由离散选择模型和线性回归模型组成的离散 连续模型,对通勤出行方式和出行时间选择及其相互影响模式进行了深入分析.研究表明,通勤出行方式对出行时间选择有显著影响,通勤者年龄、性别及其家庭成员结构、工作活动属性及通勤途中的非工作活动安排等都是出行方式和出行时间选择的重要影响因素.本研究对准确预测通勤出行选择行为及其对交通管理工作的影响有重要意义.     

南北方老年人出行链选择行为对比

为研究中国南北方老年人出行行为之间的差异,以老年人出行链为研究对象,将老年人出行链分为简单出行链和复杂出行链两种基本形式.基于北方城市东营市2011年的居民出行调查数据和南方城市恩平市2013年的居民出行调查数据,运用二项Logit模型对南北方老年人出行链选择行为进行建模分析,同时考虑个人属性、家庭属性以及出行链属性对老年人出行链选择的影响.模型分析结果表明,个人属性均对南北方老年人出行链选择影响不显著,出行链的出行时间对老年人选择简单出行链产生负影响,家庭月收入、家庭是否拥有小汽车对老年人复杂出行链选择产生负影响,家庭是否拥有自行车对北方老年人简单出行链选择产生正影响.     

基于手机信令数据探索空气污染对上海市居民出行的影响

基于上海手机信令数据,设定空气非污染天与污染天对照组,借助方差分析、固定效应模型等方法测度空气污染对居民出行的总体影响,并揭示其时空异质性.研究发现：（1）与非污染天相比,在污染天,上海居民通勤和非通勤出行率、人均出行频次、平均出行距离、日人均出行总距离和出行范围均明显减小,人均出行时长也有所下降.非通勤出行更具有弹性,下降幅度最大.在控制其他变量的情况下,当空气质量从“良”变为“轻度污染”,即空气质量指数（AQI）从50变为150时,手机信令数据所反映的出行频次减少4.6%.（2）空气污染对上海居民出行的影响以出行频次减少为核心因素,单次出行距离减少为次要因素,进而传导到其他出行指标.（3）空气污染对上海居民不同时间段各类出行的影响存在差异.从通勤出行来看,12：00之前上班通勤出行频次有所减少,14：00—18：00返家通勤出行有所增加.从非通勤出行来看,上午10：00之后从居住地到休闲地、从工作地到休闲地的非通勤出行均大幅下降.（4）不同区域内,空气污染造成的影响也有所不同.市级商圈、郊区公园等地非通勤出行频次下降最为明显.     

新冠肺炎疫情影响下北京城市家庭小汽车出行的活动情境变化研究

基于对北京城市居民在新冠肺炎疫情不同时期的小汽车出行行为的问卷调查、典型案例家庭的活动日志调查和深度访谈,借助时间地理学个体路径和活动情境分析方法,分析不同家庭在平常态、疫情期间及复工后小汽车出行行为及其活动的微观情境变化.研究发现:在疫情期间以社交休闲娱乐为目的的开车出行显著减少,且开车独自出行的情况减少,与家人的联合出行增加,上下班途中多目的出行减少;在疫情期间,家人联合通勤、大批量购物、照顾老人和寻求代际支持方面的小汽车出行需求是刚性的,而休闲娱乐等活动的小汽车出行需求是弹性的、可调整的.对于后疫情时期,建议鼓励弹性工作时间安排,增加小汽车联合通勤,从而减少交通拥堵和碳排放;同时鼓励社区、学校等提供医院转诊、课后托管等社区服务,提高社区生活圈内部服务的精细化水平,将一定程度减少小汽车出行需求.     

基于车载诊断系统数据研究限行措施对小汽车出行特征的影响

本文基于海量OBD数据,通过对车辆在限行日以及非限行日的车辆出行率变化、车辆的OD点变化、车辆的出行距离变化以及车辆的出行时段分布这几个方面展开分析,以探索城市限行措施对小汽车出行行为特征的影响。分析结果表明,在限行日样本车辆的出行率不足非限行日50%,其中35%的样本车辆不在限行日出行。出行距离的平均数及中位数对比非限行日减少了40%,通过对一周出行距离的计算,在这一周内限行措施使得北京市五环内路网平均每日减少13%的普通小汽车的车辆行驶里程。限行日的短距离出行频次占比也高于非限行日(44% vs 32%)。此外,部分车辆在限行日呈现“早出晚归”的出行特征以规避限行。这一点在具有通勤特征的车辆群体中表现的尤为明显,在限行日有41%出行频次发生在非限行时段,且“晚归”的比例远高于“早出”,由此也导致限行时段结束时(20:00)出现一个明显的车辆启动的高峰。     

城市公共交通走廊动态客流分析模型

为了科学分析和评价城市公共交通走廊的客流流动规律,研究了走廊内乘客对于出发时刻及交通方式选择的问题,提出了城市公共交通走廊动态客流分析模型.模型主要由乘客出发时刻和交通方式选择组合动态均衡分配模型,以及乘客出行负效用模型两部分构成.在此基础上,设计了一套启发式算法求解该模型;并以上海市的跨江公共交通走廊为案例,验证所提出的模型和求解算法.研究结果表明,该模型能够真实反映城市公共交通走廊内客流的时空分布情况,以及行程时间、拥挤度及出行费用等因素对乘客出行选择的影响.所提出的模型可为城市公交走廊内各公共交通方式的合理搭配、运输组织模式优化提供决策支持.     

基于时段偏好的高铁旅客车次选择行为研究

高频公交化运营已成为部分高速铁路线路满足快速增长需求的行车组织模式.历史售票数据显示旅客对同一起讫站(OD)间平行车次的选择具有明显差异性,基于Logit模型构建考虑出发时段偏好的旅客平行车次选择方法.从车次选择率及购票特征两方面阐述旅客对平行车次选择的差异性,认为出发时段是影响旅客选择的关键要素.利用RP(Revealed Preference)与SP(Stated Preference)组合调查方法获取旅客实际出发时段偏好及潜在支付意愿.将旅客出发时段偏好融合至选择广义费用函数,构建平行车次条件下旅客的车次选择模型.京沪高铁实证分析显示:模型预测结果与实际情况间平均相对误差为6.62%,验证了方法的有效性和准确性.为精细化需求特征分析及管理提供理论基础和决策方法.     

进离场交通流时距分布特征对比分析

时距分布是空中交通流理论研究的重要概念和组成部分。以中国某机场实测轨迹数据为例,提出一种合适观测点的自动生成方法,该方法能有效提升轨迹数据的利用率,并选择跟驰性较好的轨迹数据用以计算时距。在分别绘制进场和离场交通流时距频率分布直方图的基础上,应用韦布尔、光滑样条和有理函数模型拟合时距分布情况,并从定性和定量的角度对比分析拟合结果。结果表明,在机场运行状态正常时,有理函数模型对离场交通流时距的拟合效果最好,而光滑样条模型对进场交通流时距的拟合效果最好;在机场运行状态不佳时,光滑样条模型和有理函数模型则分别对离场和进场交通流的拟合效果更佳;进场交通流时距分布比离场交通流时距分布特征更明显。     

城市不同绿地类型对土壤温度的调控作用

为评价城市不同绿地类型降温的差异,选择陕西渭南市具有代表性的林草混合、林地、草地及对比裸地进行地温测量,测量深度为5,10,15,20,25 cm,测量时段为14:00—16:00,20:00—22:00.结果表明,不同深度土温随时间变化而变化,两个时段各类型绿地地温都较裸地高,但晚上深层土壤差异较小;各样地相比,平均地温/深度变化斜率为裸地草地林地林草.对于林地而言,郁闭度0.9的林地5 cm深度地温较郁闭度0.65,0.55分别低出2.8℃,3.8℃,林地郁闭度对降温效应影响明显.研究证明,城市绿地的降温效应与绿地类型层次、树木郁闭度有关.     

混凝土箱梁日照温度场仿真分析

混凝土箱梁的日照温度场可通过理论分析并进行仿真分析,建立箱梁的有限元分析模型,对箱梁的日照温度场进行仿真分析,分别对箱梁各结构面温度的时程变化和各结构面的温差分布情况进行分析.分析结果表明,顶板、底板、腹板外表面的最高温度均出现在14:00,各板内表面的出现最高温度相对于外表面存在滞后,出现时刻为20:00.箱梁各板在日照作用下会出现相应的横向温差,沿梁高方向的竖向温差在14:00达到15.69℃.     

基于随机生存森林的城市快速路交通事件持续时间预测研究

交通事故、抛锚等交通事件对城市快速路的运行影响极大;准确预测交通事件的持续时间可有助于主动交通管理措施的实施,提升通行效率与安全。本研究采用随机生存森林模型开展交通事件持续时间分析,以克服传统决策树模型易过度拟合和传统生存分析需限制性假定及识别协变量交互作用的缺陷。研究基于上海城市快速路网交通事件数据,并结合道路几何线形、交通运行、天气状况等数据。原始数据库分为训练数据(80%)和测试数据(20%)。分析结果表明事件类型、路段长度、发生地点、剩余车道数、交通流量等变量对交通事件持续时间有显著影响;影响时间预测准确率结果表明随机生存森林模型预测精度显著优于随机森林的预测精度。     

动态随机客流下城轨列车运行调整策略

针对城市轨道交通中随机到达客流对列车运行造成的延误问题,将动态变化且服从泊松分布的客流到达率拟合为随机分布变量.结合随机规划理论,构建了以列车发车时间偏差及到站列车间隔偏差为最小化目标的期望模型.应用最优化方法中的K-T条件对所建模型进行求解,得出调整相关偏差的控制策略.通过实例仿真模拟列车运行在受到随机客流及外界干扰的影响下产生的延误,比较采取调整策略前后列车在各站的离站时间偏差及其优化水平,结果表明:所设计的列车运行调整策略能够有效减小列车延误约25%,使得在动态客流下的城市轨道交通列车运行更能"按图行车".     

手机终端网络购物的动作标准和动作时间研究——以京东APP为例

作为效率分析和改善工具的方法,时间研究在制造业得到了广泛的应用,但是该方法在服务业和新兴的电子商务行业中的应用却未见报道.以京东手机APP为例,通过实验设计,对受测者在APP上购物的全过程进行录像,通过动作影像分析,对手机终端顾客的动作标准和时间进行研究.结果发现,顾客在手机终端上的购物动作包括点击、移动、滑动、等待4大类和输入点击、功能键点击、智能联想点击、移动、滑动、浏览思考和等待页面跳转7小类动作.通过比较各种手机购物动作的频次和平均时间,进而分析不同APP页面上影响顾客动作效率的网页设计因素,最后提出了基于效率的手机终端顾客动作的分类及相应的网页设计和改善对策.     

优化人口分布以减少城市道路交通需求

应用遗传算法和GIS优化城市人口空间分布,减少小汽车交通的出行距离．研究中考虑了业务、购物／休闲和通勤交通．为了得到目标函数,建立了BL模型(business location model),用它来分析企业问的关系和企业与家庭的关系．模型把企业划分成9类,并认为小区内的企业数量和居住人口是影响小区间交通需求的主要因素．然后将小区内的人口当做外生变量,用遗传算法计算使小汽车出行的总距离最小的人口分布格局,从而得知人口集中在中央商务区(CBD)和挟乘车站的步行圈内时可以极大地减少城市道路交通需求。     

基于Logistic模型与成本加权距离方法的济南城市公园综合可达性分析

城市公园是城市绿色基础设施的重要组成部分,具有重要的社会、经济和生态文化功能,其空间布局合理与否直接影响到城市公园的可达性与公平性．以济南市为例,采用2009年ALOS遥感影像数据,基于RS和GIS软件平台,解译获取了研究区土地利用现状图、道路交通和城市公园等空间数据,构建了城市公园吸引力综合指数,并基于道路网络,采用成本加权距离分析方法计算研究区城市公园的空间可达性,最后基于logistic模型计算了城市公园的综合可达性,以表征城市公园自身属性特征（吸引力）和交通可达性的综合影响．研究结果表明：1）济南城市公园空间可达性和综合可达性总体水平均较好,20min内可达区域约占研究区的80％,但空间分布不均衡,中心高外围低,南部受地形影响可达性普遍较低;2）吸引力比较强的公园周边可达性水平明显提升,说明城市公园吸引力对可达性的影响较为显著．研究结果丰富了可达性研究的内涵,可为城市规划者和决策者进行城市绿地空间布局和城市绿地景观设计提供一定的科学依据与参考．