加强郊区小汽车交通需求管理

一、郊区新城出行量快速增长随着郊区城市化、机动化进程的加快,郊区居民出行量快速增长。至2010年,上海郊区新城常住人口日均出行874万人次,占郊区出行总量的38%,占全市出行总量的18%。郊区新城个体机动化出行比重普遍在20%以上,青浦新城个体机动方式的比重接近30%,远高于中心城区(不到20%)。郊区常住人口出行量增幅远高于中心城和全市增长幅度。2010年上海郊区常住人口日均出行2298万人次,较2004年增长46%,远高于同     

上海地面公交系统整合

一、公交专用道网络规划 2012年轨道交通基本网络形成后,轨道站点按服务半径600米计算,内环以内区域覆盖率达到82．8%,内外环间覆盖率23．8％,整个中心城的覆盖率为33．9％。要实现上海交通发展战略设定的公共交通占全市出行比例30％、中心城40％的目标,地面公交系统承担的运量应继续增长。因此,必须通过提高运行服务水平,吸引更多客流。     

天津市双城战略下的交通特征与发展对策

为更好地促进天津市双城空间战略的实现以及城市交通的可持续发展,基于天津市4次居民出行调查,总结改革开放30年来城市交通在出行强度、出行分布、出行结构方面的交通特征与规律。从用地布局和交通模式两方面有针对性地提出了发展对策。用地布局方面,提出提升滨海新区核心区城市职能、注重职住平衡、提倡土地混合利用的发展策略;交通模式方面,针对双城间交通、双城对外交通、双城内部交通提出了具体策略。     

上海市主城区公共交通分担率与土地利用相关性

上海市主城区近30年公共交通与土地利用发展历程充分体现了公共交通分担率与人均城市建设用地面积的紧密关系。利用上海市综合交通调查数据和交通模型,定量分析主城区土地利用效率与公共交通分担率的相关程度,指出人均城市建设用地面积越大、公共交通分担率越低,且公共交通分担率存在阈值。同时探讨城市功能空间布局对公共交通分担率的影响,上海市主城区不同区域、不同出行方向的公共交通分担率有明显差异。最后指出,公共交通分担率的目标设定需要结合城市用地开发同步考虑和深入研究,不能一概而论。     

中小城市居民出行特征片区差异性分析——以浙江省长兴县为例

由于城市规模的差异,中小城市的出行需求与大城市存在较大区别,且由于区域发展进程的不同,中小城市内部也多呈现明显的片区差异。以浙江省长兴县中心城区居民出行调查数据为基础,在城区总体居民出行特征框架下,从出行次数、出行目的、出行距离、出行方式和出行时耗等方面分析各片区居民出行特征的差异,并以此挖掘片区的发展症结。最后以优化出行结构为目的,从用地规划、非机动交通环境营造、公共交通优化和小汽车管控等四个方面对中小城市的交通发展提出对策。     

依据交通承载力确定土地适宜开发强度——以北京中心城控制性详细规划为例

为了实现土地利用与交通的协调发展,基于土地利用与交通双向互动理论,对评价土地开发强度与交通承载力关系的定量分析方法进行了研究。建立了静态对比测算和动态模型测试相结合的交通承载力分析方法,以协调土地利用与交通的关系。以《北京中心城控制性详细规划》为例,在静态对比测算中,将北京市中心城区各街区居住用地、产业用地发开强度与交通承载力进行了对比分析。在动态模型测试中,对3种方案的道路流量、交通负荷进行了对比,在空间分布上定位不协调区域及不协调程度。     

引导公众参与公交规划——以上海市杨浦区为例

"十二五"是杨浦区面临建设国家创新型试点城区的重大机遇和"后世博"可持续开发、和谐发展的新起点。五角场市级副中心和滨江发展带等重点区域的功能将不断释放,城区形态向高端化、集聚化方向发展。"十二五"交通规划中,上海市提出公交出行力争达到"5050"目标,即公共交通出行占市民出行总量的50%,轨道交通客运量占公共交通客运量50%的目标。目前,杨浦区公共交通出行比例为29.4%,低于中心城(外环内)现状公共交通出行比例的34.6%,同时也远低于公交出行"5050"的目标。作为上海中心城区     

基于出行特征的用地类型推断方法研究

提出一种基于卷积神经网络推测城市交通小区内用地特征的算法,同时对交通小区内多种用地类型进行预测.选用公共交通出行数据集和网约车出行数据集,融合多种出行方式的出行特征对交通小区内用地特征刻画.提取交通小区内发生强度,吸引强度和产吸差强度3个指标作为模型输入,训练得到基于区域内出行特征双通道的卷积神经网络模型,采用网格寻优方法确定最优网络结构.选取北京市六环内交通小区作为研究对象,结果表明,本文算法能够同时推断交通小区内居住、工作和休闲用地特征,并获得各用地类型在小区内占比分布.     

国际大城市机动化交通出行方式结构变化特征研究及应用

为研究大城市交通出行结构变化特征,给国内各城市制定交通发展策略提供参考,选取亚 洲、欧洲、北美洲的大城市和超大城市,收集各城市交通出行方式结构特征数值,通过横向、纵向对比,梳理中心城区、外围城区间的差异,总结各城市交通发展策略。最后,以深圳为例,分 析其近年交通出行方式结构的变化趋势,预判未来的交通出行方式结构特征。研究结果表明,人口规模较大、土地资源相对受限的亚洲地区的新加坡、首尔、香港3 座城市,采用了以公共交通 为主导的机动化出行结构;国际4 大都市东京、伦敦、巴黎、纽约中心城区内公共交通发挥着重要作用,其中东京、伦敦公共交通出行比例占绝对优势。在相同的空间尺度下,国内城市人口规 模一般远超过国际大城市,在人口密度高、道路交通设施供给能力有限的中心城区,公共交通尤其是轨道交通必须占据主要地位。     

基于出行特征的用地类型推断方法研究

提出一种基于卷积神经网络推测城市交通小区内用地特征的算法，同时对交通小区内多种用地类型进行预测.选用公共交通出行数据集和网约车出行数据集，融合多种出行方式的出行特征对交通小区内用地特征刻画.提取交通小区内发生强度，吸引强度和产吸差强度3个指标作为模型输入，训练得到基于区域内出行特征双通道的卷积神经网络模型，采用网格寻优方法确定最优网络结构.选取北京市六环内交通小区作为研究对象，结果表明，本文算法能够同时推断交通小区内居住、工作和休闲用地特征，并获得各用地类型在小区内占比分布.