城市公共自行车租还不均衡的时空特征与影响因素

准确掌握城市公共自行车租/还不均衡程度的时空规律,是引导用户参与自平衡调度、降低调度成本的重要前提。本文以宁波市中心城区公共自行车及其300 m缓冲区建成环境为研究对象,将站点的单车缺口值作为不均衡程度量化指标,基于大规模IC卡刷卡记录数据,利用Kmeans聚类与空间统计等手段,分析了全局站点单车缺口的时空变化规律及骑行OD特征,并构建考虑空间自相关的地理加权回归模型,对建成环境与单车缺口的内在联系进行实证研究。研究表明：(1)研究区域内公共自行车站点的工作日活跃特征分为2类：均衡型、就业导向型,休息日内站点特征分为3类：居住导向型、均衡型、休闲导向型;(2)工作日和休息日的站点单车缺口的全局Moran’s I分别为0.116和0.102,表现出显著的空间正相关性;(3)人口密度、主干路里程、居住社区型POI变量在早/晚高峰时段分别对单车缺口具有正向/负向影响,并且南北部地区影响效用差异明显;地铁站点的影响效用与以上变量相反,空间作用特征是随地铁2号线的走向呈梯度变化。     

时间维度下上海市共享单车骑行模式研究

基于上海市摩拜单车一个星期的骑行数据，从时间角度深入挖掘骑行数据背后隐藏的行为模式和规律. 统计结果显示，工作日和周末的骑行行为存在显著差异，工作日呈现两个明显骑行高峰时段，周末的骑行分布则比较均匀. 在区分工作日和周末的基础上，根据骑行行为对每日的骑行者进行分类，每组骑行者均表现出独特的骑行开始时间和骑行时长. 基于周中的一天与骑行开始时间，以及周中的一天与骑行时长这两个组合分别计算赫希曼指数 (HHI)，证实共享单车骑行高度的时间规律性；周中的一天与骑行开始时间组合的HHI值具有更大的标准差，显示了共享单车的灵活性. 对共享单车骑行模式的探究，能够在一定程度上促进城市交通系统的持续改善，吸引更多出行者使用绿色交通方式.     

基于GWR模型的共享单车空间分布影响因素分析

为辨别不同时段不同地区影响单车出行的关键因素,认识共享单车与用户间的动态平衡关系,基于对城市多源数据的分析,从用车环境、道路交通基础设施、公共交通变量和土地利用变量4方面选取共享单车出行影响因素,并以此为输入性指标建立全局回归分析初选模型与地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression, GWR),初步分析各因子的空间非平稳性。通过地理差异检验得到具有空间异质性的影响因子,然后采用空间可视化分析方法进一步探究单车出行分布与关键因子间的作用机理。以西安市建成区共享单车出行数据为例进行分析,结果表明:在工作日早高峰和晚高峰时段,共享单车设施分布密度对共享单车出行起点分布的影响存在空间异质性,企业密度在工作日早高峰时段、餐饮类分布密度在工作日晚高峰时段对共享单车出行终点的影响具有空间异质性;GWR模型对单车起终点影响因素回归分析的拟合优度R~2相比全局回归模型分别提高了0.428, 0.378, 0.208和0.309,且修正后的赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)值(AICc)与残差平方和均有所降低,表明GWR模型能较好地反映变量之间的空间异质性,具有较高的准确性与适用性。     

轨道交通车站周边建成环境对骑行的影响——基于深圳市ofo数据的实证研究

互联网租赁自行车为城市公共交通出行"最后一公里"问题提供了有效解决方案。为深化对其接驳轨道交通的理解,基于深圳市ofo共享单车大数据,研究接驳轨道交通的骑行流量与建成环境因素的关系。在计算各轨道交通车站骑行接驳范围的基础上,通过描述性分析并采用空间回归模型诊断影响接驳骑行的建成环境因素。结果表明:居住和办公楼板面积、土地利用混合程度、非机动车道长度、轨道交通车站的地面出入口数量对接驳车站的骑行流量有显著的正向影响;轨道交通车站与组团中心的距离、车站为城市综合客运枢纽、车站服务范围内的其他车站数量对于接驳骑行流量有显著的负向影响;现有公共汽车站和公共自行车租赁点建设完善的地区,骑行接驳轨道交通车站的流量仍然很高。提出未来的城市规划及管理应充分考虑互联网租赁自行车资源的调度分配和配套建设,以构建更加灵活稳健的公共交通系统。     

西安地铁与共享单车接驳利用率分析和优化

随着城市轨道交通的发展,为解决城市轨道交通出行中站间距离过大造成的“最后一公里”问题的困扰,对西安地铁一号线“B+R”即共享单车接驳的城市轨道交通方案进行了研究。以西安地铁一号线为例,采用问卷调查法、空间句法和案例分析法相结合系统分析使用共享单车接驳城市轨道交通的用户特点、车站周围辐射区域内的共享出行特点以及出行者基本状况等因素。结果表明：共享单车使用者年龄整体趋于年轻化,骑车时间多集中于10 min之内、骑车间距多分布在1 km之内;一号线客流量对共享单车的利用率存在着数量与时变特征两方面影响;通过增加街道之间的连接、优化街道路网结构和根据实际使用情况设计街道宽度等措施提高共享单车的使用率。     

建成环境对共享单车使用特征的非线性影响研究

为研究共享单车使用特征与建成环境的依赖关系,本文以2020年厦门市共享单车订单数据和电子围栏信息为基础,从集计(栅格区域)和非集计(个体出行)两个层面,利用极端梯度提升模型(XGboost),探究建成环境对共享单车使用特征的非线性解释能力。首先,识别密度、设计、目的地可达性、土地利用多样性、公共交通可达性和需求管理六个维度的建成环境变量对单车出行生成、吸引以及用户出发时间选择的相对重要性。之后,根据部分依赖图,揭示建成环境变量对单车使用特征指标的影响趋势。结果表明,在集计层面,电子围栏密度是最重要的建成环境因素,对出行生成和吸引的影响程度分别为26.88%和51.90%,且在150个·km^-2附近产生阈值效应。在非集计层面,单车用户早高峰借车概率与出行起讫点的建成环境均有关联。其中,目的地栅格中工作场所比例影响最显著(18.17%),出发地栅格CBD邻近度(7.34%)和出发地栅格公交站点密度(5.91%)次之。     

基于网络核密度的网约车上下客热点识别

为分析网约车上下客热点的时空分布特性,利用网约车订单数据,构建基于网络核密度估计的上下客热点识别模型,采用回归模型对热点进行聚类和分级。通过研究区域划定、数据清洗和筛选,引入以路网距离为度量的网络核密度估计方法,基于非均质网络方向延展和网络距离衰减效应,对工作日和非工作日的特征时段内网约车上下客点的核密度值进行估计。采用零膨胀负二项回归模型对核密度值进行聚类,识别出研究区域的热点路段分布及其等级。通过与平面核密度估计结果对比分析,本文提出的网络核密度估计方法体现了上下客热点在路段和交叉口的分布特点,表征了实际的交通需求与路网结构的关系。研究结论为优化城市网约车的运营管理、提高城市居民出行效率提供理论依据。     

步行和非机动车交通设施环境决策支持平台研究——以天津市为例

为精准评估城市绿色交通出行环境问题并提供改善决策参考,融合共享单车运行、互联网地图、居民出行调查等多源异构数据,构建步行和非机动车交通设施环境决策支持平台。平台实现了动态感知骑行时空特征、精准诊断交通设施环境问题、深度挖掘公众意见、辅助制定近期项目建设计划、量化评估社区生活圈配套服务短板、系统检验相关项目改造成效等分析功能。基于平台分析结果可知：天津市中心城区快速路环线以外地区步行和非机动车交通设施环境在便捷、安全和舒适方面亟待提升,19处典型社区存在配套服务短板,约200处重要路段亟待改造;相关改造措施如路网修补、增设隔离设施、种植树木等对步行和骑行流量提升、商业活力带动具有明显促进作用。借助平台功能辅助形成了针对天津市步行和骑行环境改善的一系列相关成果。     

基于多源数据的网约车与地铁接驳特征分析

网约车出行作为一种新兴的出行模式,在人们日常出行中发挥着重要作用。基于网约车订单数据,引入手机信令、地图导航等多源数据,首先,分析网约车与地铁接驳的时空特征,并与手机用户的地铁接驳出行数据进行对比;其次,基于XGBoost(extreme gradient boosting,极端梯度增强算法)构造充分考虑接驳距离、地铁乘距、接驳需求、公交便利程度、通勤出行占比等因素的回归模型;最后,从到达地铁站与离开地铁站两个方面,分析各因素对网约车与地铁接驳的影响。结果表明:使用网约车到达地铁站的订单量远大于离开地铁站的订单量,网约车与地铁接驳距离在1.5~3.5km的接驳量最大;网约车与地铁接驳存在明显的早高峰和晚高峰时段,高峰时段使用网约车与地铁接驳的出行占比与手机用户使用地铁出行的占比一致。     

建成环境对城市停车需求影响的非线性模型

为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律，从空间视角探究停车需 求与建成环境之间的关系。通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求，以土地 利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境，分别构建建成环境对停车需求影 响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares，OLS)模型与梯度提升迭代决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)模型。以保定市主城区停车调查数据中的商业类配建停车场为对象，基于 停车调查数据、兴趣点数据(Point of Interst，POI)、道路网络数据等多源异构数据进行模型实证分 析。结果表明，考虑非线性效应的GBDT模型比OLS模型具有更好的拟合度。从影响贡献度来 看，配建指标(18.92%)与区位(15.23%)是影响停车需求的最重要建成环境因素，交叉口密度 (5.19%)贡献度最小；在非线性关系方面，建成环境因子与停车需求均具有非线性关系与阈值效 应，除交叉口密度及人口密度与停车需求呈现U型关系，其余因素与停车需求的关系整体上保持 正相关或负相关。     

共享单车与城市可持续发展——中国城市交通发展论坛2017年第一次专题研讨会

杭州在构建友好骑行城市方面的经验 刘树斌 (杭州市综合交通研究中心) 杭州是首批通过住房城乡建设部"城市步行和自行车交通系统示范项目"验收的城市.今天选取一些杭州发展中的案例,从市民、车辆、道路和政策四个角度,来描述友好骑行城市的发展历程. 第一,市民角度.现阶段杭州部分市民利用非机动车出行的积极性较高,需求仍非常旺盛.例如,场景一——某主干路,高峰时段单向3.5 m宽的非机动车道有时接近饱和.场景二——某居住区附近的地铁站,有200 m2的站前空间,每天白天基本停满非机动车,市民用于换乘地铁.场景三——市民配置了各种日常骑行装备,有挡雨的、防寒的等.     

基于SEM的共享单车使用决策研究

为探索用户对共享单车的使用决策形成过程,基于结构方程模型（Structural Equation Model, SEM）,以济南市历城区和历下区564 份用户骑行问卷数据为研究对象,将共享单车服务质量、环境质量、用户的忍受疲劳程度等因素作为潜变量,将出行距离、用户可接受骑行时长、温度、地势、车体质量等因素作为显变量,量化了外生潜变量与显变量之间、内生潜变量与显变量之间以及外生潜变量与内生潜变量之间的复杂关系,构建了共享单车使用决策模型。研究结果表明,用户的忍受疲劳程度在影响使用决策上起主要作用,其次是服务质量,环境质量的影响最小。在此基础上,提出了针对共享单车管理与投放的合理化建议,以促进运营企业提高服务水平、资源利用效率和经营效益。     

基于碳普惠制的城市共享单车出行碳减排量核算研究 ——以北京市为例

碳普惠制通过政策鼓励、商业激励和市场交易的有机结合,合理量化居民个体/小微企业的日常节能减排行为,是有效推动全社会节能减排的重要探索.本文借鉴CCER方法学和广东省碳普惠方法学,将共享单车出行作为碳普惠行为进行考量,充分考虑各项交通数据的可获得性,研究居民共享单车出行碳减排量核算方法,并以北京市为研究对象,计算了2018年度北京市居民共享单车出行产生的碳减排总量.结果显示,以2018年度北京市共享单车的骑行里程核算,全市共享单车出行的减碳量为50928tCO2.     

不同类型公共交通站点接驳共享单车使用特征分析

为更好地解决接驳共享单车供需不平衡问题,以共享单车为研究对象,分析不同类型公共交通站点接驳单车使用特征,提出基于数据的共享单车特征提取方法。首先,采集共享单车使用数据,对其进行起终点解码,并根据解码后的经纬度与周边用地类型将公共交通站点分为5种典型站点类型;其次,提出以接驳活跃度、接驳距离以及用户使用忠诚度作为共享单车出行特征指标;最后,以北京朝阳区的单车数据为例,分析共享单车出行特征指标。结果显示,共享单车作为公共交通"最后一公里"出行接驳工具,居住类站点接驳共享单车使用高峰为6:30—9:30,其他类站点为7:30—9:30。共享单车接驳距离一般在2 km以内,但办公类站点接驳距离可达到3 km,且该站点的用户使用忠诚度最高。     

公交出行时空模式的影响因素和效应研究

为揭示公交出行时空模式的影响因素和作用效应,利用智能公交数据获取公交出行时空特征,应用DBSCAN聚类算法挖掘公交出行的时空规律性。以起点建成环境、终点建成环境、出行路径性能、公交运营性能和公交出行强度5个方面的18个指标为自变量,以公交出行时空特征和公交出行时空规律性2个方面的4个指标为因变量构建变量指标体系,融合智能公交、POI等多源数据对指标进行量化计算,建立结构方程模型对公交出行时空模式的影响效应进行分析。研究结果表明：公交出行模式具有时空异质性,平峰时段公交出行距离和出行时长均长于早、晚高峰时段;时间规律性强的公交出行主要发生在高峰时段,空间规律性强的公交出行集中分布在城市中心区;出行路径性能、公交运营性能、起点建成环境、终点建成环境对公交出行的时空特征有显著影响（早高峰影响效应分别为-0.749,-0.413,-0.244,-0.228）;公交出行强度、出行路径性能、起点建成环境和终点建成环境对公交出行的时空规律性有显著影响（早高峰影响效应分别为0.688,0.069,0.022,0.021）;各因素对公交出行时空模式的影响具有时间异质性,平峰时段的影响均大于早、晚高峰时段...     

共享单车与公共交通多元关系分类及阈值研究

为准确评估共享单车和公共交通之间的复杂时空关系,根据替代或补充关系的具体成因类型,结合共享单车出行起讫点的分布情况,定义共享单车与公共交通多元关系;其次,考虑公共汽电车与轨道交通的差异性,提出一种基于弱监督全连接神经网络的共享单车与公共交通多元关系的分类模型,并根据共享单车轨迹数据,计算不同关系分类和交通方式下的公共交通可达范围、共享单车骑行时长及步行接驳距离边界阈值。结果表明：共享单车与公共交通的多元关系可分为接驳补充、空白补充、替代关系1和替代关系2。其中,共享单车与公共汽电车多元关系的三参数划分阈值分别为329.75 m、5.07 min和182.93 m,与轨道交通多元关系的划分阈值分别为816.96 m、10.27 min和653.91 m。共享单车与公共汽电车以替代关系1为主,占总行程的54.98%;共享单车与轨道交通以空白补充关系为主,占总行程的48.90%。共享单车与公共汽电车关系主要为多元替代与接驳补充,与轨道交通主要为多元补充与替代关系2。共享单车与公共汽电车的关系相比于轨道交通会更为复杂。本文可为促进共享单车与公共交通在各自优势距离上的协同发展提供支撑。     

成长性视角下建成环境对轨道交通站点客流影响分析

为准确把握城市轨道交通客流生成规律，本文从客流成长性视角探究城市轨道交通站点客流与站点周边建成环境之间的交互关系。以上海市城市轨道交通为研究案例，通过人口及就业密度、土地利用、路网密度、出入口数量、介中心性等13个因子刻画建成环境，基于上海市地铁刷卡数据、人口及经济普查、兴趣点(Point of Interest, POI)、道路网络等多源异构数据，分别构建建成环境对轨道交通客流影响的普通最小二乘法(Ordinary Least Square, OLS)模型与极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)模型进行量化实证分析。结果表明，基于机器学习算法的XGBoost模型比OLS模型具有更好的模型表现。从影响贡献度来看，轨道交通站点建成初期，地铁站点出入口数量(21.9%)，常住人口密度(15.9%)，路网密度(9.8%)是影响城市轨道交通站点客流的最重要建成环境因素。建成近期，商业设施用地(16.5%)、容积率(11.1%)和就业密度(8.5%)等用地类建成环境变量成为提升城市轨道交通站点客流的关键。建成远期，城市轨道交通站点客流水平取决于出入口...     

共享单车出行空间异质性特征及驱动因素研究

为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估，本文应用核密度分析和热点探测，获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量，减少尺度效应的干扰；引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律，挖掘空间异质性特征，确定邻域效应的尺度范围；利用空间序列的斜率表征变化趋势，同时，结合改进的空间滞后和残差模型，区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析，结果表明：北京市的共享单车出行存在中等的、 正的空间自相关性，空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型；空间自相关性的衰减半径为 1860 m，大于此距离时邻域效应消失；建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大，邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平，而土地利用对其的相对驱动力最小。     

厦门市大型公交站点共享单车接驳需求预测模型分析

近年来共享单车逐渐成为大型公共交通方式接驳的重要手段,但站点周边需求不一、投放过量的问题也成为管理部门的困扰。目前的需求预测方法存在基础数据不全、无法验证泛化能力等问题,难以支撑精细化的需求预测。基于厦门市长时间、全样本的共享单车数据,结合详实的人口、建成环境、天气等基础数据,分别对大型公交站点为起点和终点的共享单车出行需求建立传统数学模型、机器学习模型、深度学习模型,研究大型公交站点的共享单车接驳需求的关键影响指标。并以厦门市轨道2号线开通后站点周边流量数据为例,进行模型校核,通过情景假设,对环境优化后的骑行情况作量化分析。     

网约配送员典型危险骑行行为特性研究

针对网约配送员危险骑行行为的发生率远超普通电动车骑行者问题,通过路段观测的方法,收集并记录网约配送员的人口统计学信息及3种典型危险骑行行为(占道骑行、逆向骑行和使用手机);通过二元Logistic回归模型对观测数据进行分析,探究网约配送员危险骑行行为特性.结果表明:男性的危险骑行行为发生率要高于女性;年长组危险骑行行为发生率更高;不佩戴头盔的网约配送员会有更多的危险骑行行为;非机动车道密度、机动车道密度与速度因素对不同的危险骑行行为也有显著影响.研究结果可为交通管理部门及相关企业针对网约配送员特殊群体制定相关管理制度及安全培训措施提供借鉴,也有利于道路交通安全的改善.