城市综合体对社区居民出行行为影响研究

城市综合体作为一种高度复合的新型开发模式,通过改变社区建成环境,对居民日常活动产生了潜移默化的影响.本文从交通规划者视角,对城市综合体产生的社区居民出行行为影响进行了研究.基于问卷调查数据,通过倾向得分匹配预处理,弱化个人信息对于出行特征分析的干扰,以有城市综合体的社区居民自陈述的出行变化作拟纵向分析,初步把握城市综合体对社区居民出行特征产生的影响趋势.而后对有无城市综合体两类社区居民的出行数据进行对比分析.结果显示,城市综合体开发模式可有效促进居民产生更多的短距离慢行出行替代机动化长距离出行以满足弹性需求.本研究可为城市综合体区别于传统单一用地开发模式的交通系统配置提供方向指导.     

城市综合体公交社区规划研究——以杭州为例

基于综合体公交社区的概念与杭州市大量的城市综合体建设的实际,对公交高可达性、步行合理区、开发强度、有效的混合用地、合理交通组织及多模式交通的无缝衔接等方面进行研究,提出了综合体公交社区的规划策略,并结合具体案例进行分析;通过综合体公交社区的构建,引导土地使用和交通系统的一体化发展,减少小汽车使用,促进公交出行,提升社区品质．     

城市形态对居民出行的影响——上海实例研究

了解交通行为与城市形态的关系是创造和引导绿色交通的必要前提。通过收集居民出行行为、社会经济特征和城市形态特征等方面的数据,对上海4个街区进行买证研究。利用多元线性回归方法和逻辑斯蒂克回归模型分析处理数据,探讨街区设计特征与居民出行之间的关系。研究表明,传统街区有利于短距离出行和选择非机动化出行方式。指出我国一些大规模社区的开发模式与目前鼓励的绿色交通发展模式相去甚远,因此规划人员应重视传统的有利于自行车和步行的街区模式设计。     

基于非集计模型的居民出行方式选择行为研究

基于ML模型的基本理论与建模方法,利用2009年济南市居民出行调查数据,对影响城市居民出行方式选择的因素进行了分析,确定了影响居民出行方式选择的特性变量,建立了居民出行方式选择ML模型.研究结果表明:居民出行方式选择与个人属性、家庭属性和出行属性之间有较稳定的关系,通过对影响居民出行方式选择的可控影响因素进行引导和调整,可以达到优化和调整交通方式结构的目的.     

国内不同类型城市居民出行特征分析

通过收集大量国内城市的居民出行特征调查数据,对数据进行归纳整理,从出行次数、出行目的、出行方式结构、出行耗时等4个方面进行分析.通过对城市进行分类,找出不同类型城市的居民出行特征,分析产生这些特征的原因.对居民出行次数,按照人口规模分类,建立了不同人口规模城市的居民人均出行次数模型,通过建摸的方式找出不同人口规模城市的居民出行次数规律.     

动迁居民通勤出行特征研究——以上海市大型居住社区江桥基地为例

随着城市发展，上海市人口增长的重点逐渐由中心城区转向城市外围地区，将对动迁居民的通勤出行产生巨大影响，有必要对该类人群的出行特征进行研究。以上海市嘉定区江桥基地为例，开展出行调查，分析搬迁至该社区的居民的通勤出行特征，包括出行时耗、出行距离、出发时间、出行方式、工作地点。将动迁通勤者与非动迁通勤者及上海市中心城区通勤出行数据进行对比分析，结果显示，虽然一部分动迁居民改变了工作地点，但总体上其通勤出行时耗和出行距离更长、出发时间更早。最后，针对江桥基地周边交通系统提出改善建议。     

城市居民出行方式距离曲线的研究与应用

利用城市居民出行调查的数据建立居民出行方式距离曲线，研究城市居民出行的规律，一方面能够了解城市内在因素时市民出行决策的影响，另一方面，将建立的居民出行方式距离曲线用于交通方式划分，可以弥补常用交通方式划分方法的不足。     

基于城市综合体分类的停车收费政策预评估

为有效评估停车收费政策在不同类型城市综合体中产生的效果差异,基于辐射范围、居民出行距离及公共交通服务水平三项特征指标,利用K-Means聚类算法将城市综合体分成市域型和区域型两类。与区域型综合体相比,市域型综合体辐射范围更广、所吸引的人群活动出行距离更长、公共交通服务水平更具竞争力。构建城市综合体居民行为选择模型,利用RP/SP融合数据标定模型参数,以消除意愿调查产生的偏差。该模型综合考虑停车收费政策和公共交通服务水平的关联性,能有效分析停车收费价格上涨幅度和公共交通服务水平改善对市域型和区域型城市综合体居民方式选择行为影响的贡献程度,为区域差别化停车收费政策制定提供参考依据。     

城市空间发展对居民出行特征的影响研究——以广州为例

以广州为案例,在对1984年与2005年广州市前后两次居民出行调查数据分析的基础上,分析20年来广州城市空间的拓展和优化过程中市民出行习惯特征的变化,开展了城市空间发展对居民的出行特征的影响研究,解析城市空间发展对出行率、出行方式、出行距离及出行时耗等出行特征的影响机制,对于探索交通问题产生的根源及解决途径等均具有重要参考价值.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

空气重度污染期间城市交通运行特征分析

近年来中国重度污染天气频发,严重影响居民生产生活。由于缺乏空气重度污染期间居民出行行为方面的分析,难以量化城市交通运行特征的变化。以北京市两次空气重度污染红色预警实践为契机,全面收集红色预警期间道路交通运行监测数据、交通排放、居民出行行为等多元数据,通过历史数据对比和交叉分析,得到空气重度污染期间居民出行需求、出行方式、出行时间等出行行为特征,以及道路交通量、运行速度等指标变化。结果显示：空气重度污染期间居民出行特征变化较大,需求降低、方式转移多元、出发时间集中;实施机动车单双号限行措施后,机动车日均氮氧化物(NOX)排放量减少19%,颗粒物(PM)排放量降低17%。     

网络约租车对出行方式选择及交通运行的影响

网络约租车为居民提供一种便捷的出行选择。但是,作为以小汽车为运输工具的非集约化出行方式,网络约租车应当在与城市规模、功能布局等相适配的前提下适度、有序发展。结合2015年7月和11月组织的两次北京市网约车用户问卷调查结果,量化计算网约车发展后居民出行方式选择的变化,以及由此带来的道路资源分配变化。数据扩样测算结果显示：北京市网络约租车出行规模已极为庞大,日出行量高达352.6万人次,约占全市出行总量的11%,其中转移自公共交通和自行车交通的比例高达58%。道路交通运行跟踪监测结果显示：网络约租车每日增加小汽车出行量33.0万车次,占六环内小汽车出行总量的2.7%,与北京市2015年前三季度交通指数较2014年同期增长20%有较高相关性。最后,针对促进网络约租车有序发展提出相关建议。     

上海市第五次居民出行调查与交通特征研究

挖掘和分析居民出行调查的历史数据库,归纳城市交通演变的特点和规律,有利于更好地了解城市交通的发展全貌.通过对比上海市五次居民出行调查的成果,从出行强度、出行结构、出行分布等方面揭示改革开放30年来上海市居民出行特征的演变,反映出用地拓展、机动化发展给城市居民出行行为带来的变化以及对城市交通产生的影响.在相应研究分析的基...     

城市土地利用特征对居民出行方式的影响——以深圳市为例

为缓解日益严重的城市交通问题、优化居民出行方式,有必要研究城市土地利用与交通系统的协调问题.以深圳市为例,应用多元Logit模型(MNL模型),纳入城市土地利用变量与出行者的家庭、社会、经济等变量,分析其对居民工作与非工作出行方式的影响.研究结果表明,出行起点的城市区位是影响居民出行方式的重要因素之一.相对于组团中心和...     

基于需求弹性的城市公交票价优化方法及实证分析

城市公交票价是公交系统健康发展的重要因素，票价制定需兼顾公交企业的市场性和公益性双重属性，在保证服务质量的同时，考虑运营成本和最大限度吸引公交需求，实现经济效益和社会效益的双赢.在本文中，根据用户均衡理论，构建了城市多方式交通出行的需求分析模型，采用灵敏度分析方法给出了城市公交价格-需求弹性的计算方法.在此基础上，充分考虑了各种方式的交通特征、公交需求弹性、公交运营成本及政府限价等因素，提出了城市公交票价优化的数学规划模型，并给出了求解算法.最后，以国内某城市居民出行调查及公交运营数据为基础，分析了不同条件下公交客运需求的变化规律及城市公交票价的优化策略.     

基于需求弹性的城市公交票价优化方法及实证分析

城市公交票价是公交系统健康发展的重要因素,票价制定需兼顾公交企业的市场性和公益性双重属性,在保证服务质量的同时,考虑运营成本和最大限度吸引公交需求,实现经济效益和社会效益的双赢.在本文中,根据用户均衡理论,构建了城市多方式交通出行的需求分析模型,采用灵敏度分析方法给出了城市公交价格—需求弹性的计算方法.在此基础上,充分考虑了各种方式的交通特征、公交需求弹性、公交运营成本及政府限价等因素,提出了城市公交票价优化的数学规划模型,并给出了求解算法.最后,以国内某城市居民出行调查及公交运营数据为基础,分析了不同条件下公交客运需求的变化规律及城市公交票价的优化策略.