基于多尺度地理加权回归模型的城市道路骑行流量分析

居民对城市慢行交通的服务品质需求不断提高，然而传统的慢行系统研究多关注大尺度和既有道路，无法充分满足城市街区慢行系统发展需求。以此为背景，该文提出了基于空间设计网络分析（spatial design network analysis,sDNA）的多尺度地理加权回归模型（multi-scale geographically weighted regression,MGWR）,考虑土地开发利用情况、道路路网结构和周边公共交通状况对路段自行车流量的影响，对城市道路骑行流量进行分析。通过对京张铁路沿线区域内共享单车出行数据分析，结果表明：该模型相较于经典地理加权回归模型和多元线性回归模型，有更好的回归效果，拟合优度R²分别提高0.087和0.113。最后，借助该模型数据分析影响骑行流量的主要因素及其作用尺度范围，拓展了基于定量分析方法的慢行交通规划维度。