基于典型动态数据的武汉市交通出行时空特征分析与应用

城市结构由单中心向多中心发展,区域联系复杂化,出行方式多元化,出行特征差异化,规划思路由定性向定量转变。信息技术迅猛发展,为规划师重新审视城市变革、增强规划效率提供了新途径。选择几类典型动态交通数据,构建了反映出行时空特征的期望线、轨迹线、等时线、小区蛛网等模型,分别从特定区域、主城区、市域范围探索交通出行特征与城市空间布局以及设施配置间的关系,形成由基础设施到现状特征再到规划决策的闭合体系,应用于基础单元周边路网梳理、主城区土地开发与产业布局、市域发展战略规划等方面。     

重型货运车辆出行时空差异性和影响因素分析

重型货运车辆能促进城市经济生产和物流效率,但也因显著的排放、噪声和拥堵等外部属性对城市空间品质有明显影响,对其活动时空特征和影响因素分析是当前城市空间品质提升和交通管理精细化的迫切需求。基于深圳注册的12 t以上重型货车GPS轨迹数据,考虑不同类型货运车辆作业差异,提出利用统计抽样中最小样本量的观察结果确定不同类型重型货车轨迹数据出行切割阈值水平的方法;针对5类重型货车,分析出车强度和出行时段的差异性,与小客车进行对比分析发现,重型货车出行活动与小客车出行在时间上存在错峰特征,且夜间出行比例较高;重型货车的活动空间具有组内差异性,集装箱卡车具有显著的跨城市活动需求,更多承担中长距离运输功能,而土方车和重型罐式车更多承担本地化运输服务功能;重型货车的活动空间具有集聚特征,出行活动的节点强度具有无标度幂律分布特征;利用广义加性模型分析两类典型货车活动空间的影响因素,集装箱卡车活动与港口及交通仓储园区等物流设施呈现非线性关系,而普通大货车与工业园区等产业用地具有紧密关系。本文可以为重型货车交通精细化管理和交通需求模型建设提供新的思路和方法。     

基于GPS 轨迹挖掘的城市空间动态交互特征研究

对城市移动轨迹进行深入挖掘,有助于更加精细地理解城市空间动态交互特征. 以兰州市出租车GPS轨迹为基础,采用栅格方法,分析城市栅格空间的交通出行量. 以栅格为节点,以交通出行量为权重,建立动态有向加权复杂网络. 采用Infomap 算法识别城市社团结构,研究兰州市城市结构的时空演化特征,并对城市社团识别结果进行可视化分析. 研究表明,休息日和工作日城市动态时空交互存在明显差异. 工作日的城市空间交互距离和范围较大,空间交互更加紧密;休息日的空间交互范围相对较小,分裂程度较大. 高峰期和非高峰期城市空间交互也有不同,城市空间交互随时间动态变化. 研究结果可为政府管理城市,商家运营和居民出行提供决策服务.     

基于手机信令数据的旅游交通出行网络特性

为了合理开展面向区域城市群的旅游交通协同规划,以江浙沪皖地区的18个主要旅游城市为例,基于入境旅游者的手机信令数据构建了城市间的旅游出行网络,并运用节点结构指标和网络结构指标对其进行评价,定量分析了入境旅游客流在城市间的空间分布特征。研究结果表明：上海、杭州和南京等城市在区域旅游交通规划中起着重要的引领作用;连云港、徐州和盐城等城市需加强与核心城市之间构建高效的出行路径;城际间便捷的综合交通出行网络对于提升区域旅游的整体竞争力发挥着重要作用。     

出租汽车GPS数据的空间分布特征及应用——以广州市为例

出租汽车GPS数据记录了车辆的出行轨迹、时间、起讫点等信息,利用相关算法可以挖掘车辆或乘客的运行特征、时空分布特征等,应用于交通规划和运营管理。在总结出租汽车GPS异常数据的处理方法以及时空分布特征主要算法的基础上,对广州市约2万辆出租汽车的上下客流热点区域、时间分布、OD分布等进行总结。以广州市为例进行实证研究,从交通规划、运营管理、服务模式等方面选择典型案例,剖析广佛出租汽车返程点布局规划、公共汽(电)车夜班线路优化,以及如约巴士+出租汽车新服务模式的应用尝试。     

基于GPS数据采集的出租汽车交通运行特点研究

对装载GPS的出租汽车采集到的数据进行预处理和地图匹配,实现了出租汽车路径的跟踪,确定了出租汽车上下客点的位置,据此可得到反映出租汽车交通运行特点的相关数据,为出租汽车交通管理乃至城市交通管理提供了科学依据.以深圳市装载GPS的出租汽车数据为例进行分析,通过一定的数据处理方法,利用Visual Basic和ArcView的组件Mapobject相结合进行编程,得到了深圳市出租汽车交通运行的特点,如出租汽车交通出行需求的空间分布、出租汽车出行距离分布、出租汽车出行时长分布等.     

基于复杂网络的高速铁路运输服务网络重构模型

运用复杂网络理论,基于L空间构建了以列车数量、运行时间为权重的高速铁路运输服务网络(该网络中包括525个车站、2 666列列车).在此基础上,利用度、强度、介数等复杂网络评价指标对两种网络进行对比分析,明确两种网络的不同运输意义,节点在两种网络中的不同作用.然后,充分考虑高速铁路路网乘客出行特征,以城市枢纽为研究重点、以运行时间为权重重构我国高速铁路运输服务网络,对比重构前后复杂网络指标值的变化,重点分析网络重构前后的网络特征、典型枢纽的变化.最后,基于分析结果为城市枢纽的客运换乘组织和车站分工提出参考方案.     

铁路大宗货物运输网络结构及流动空间格局 ——以云南省为例

铁路大宗货物运输在保障战略物资流通中发挥着主导作用,分析铁路大宗货物运输网络结构及其流动空间格局能够为产业规划与物流组织提供理论依据.利用铁路大宗货物到达和发送的数据,基于复杂网络理论构建了云南省铁路大宗货物运输网络模型,提取铁路大宗货物运输网络结构特征,并运用空间分析方法获取铁路大宗货物运输联系强度和流动格局.研究结果表明:① 云南省铁路大宗货物运输网络密度为0.05,平均聚类系数为0.308,铁路大宗货运网络具有显著的小世界网络特性;铁路大宗货运节点服从幂率分布,呈现明显的集群效应,具有无标度网络特征.昆明、曲靖、楚雄的整体中心性水平较高,节点间货物交流较为密切,对大宗货物流通具有绝对主导权.② 云南铁路大宗货物的整体货运规模空间分异显著,各节点货物运输水平两极分化严重,形成主要以昆明、曲靖的货运网络核心,大宗货运具有较高的集聚性.③ 云南铁路大宗货运网络呈现"中心-腹地"的空间运输联系格局,货运联系地理邻近效应显著,比较依存于与核心节点的连接,对省际货运网络结构具有一定的影响.④ 云南铁路大宗货运网络呈明显的轴辐式特征,不同节点大宗货物流通规模及运输通达性存在较大的差异,货物流向也表现出节点的吸引力和辐射力呈现非均质性.     

长吉高铁城际商务客流出行特征

高速铁路已成为城际商务出行的重要交通方式之一。选取长吉高铁出行群体为研究对象开展问卷调查,获取受访者基本信息和出行信息,探索城际商务客流出行特征。首先分析商务和非商务出行群体在社会经济属性、交通行为特征方面的差异。以非商务出行群体为参照,比较分析商务出行群体在区域层面和城市层面的空间分布特征。在区域层面,由于城市功能地位的差异,长春、吉林商务出行目的地在空间分布上呈现明显的不对称性;在城市内部,商务出行具有更为明显的出行目的地,而非商务出行相对离散。最后指出,相关规划应强调以高效的综合交通体系满足城市核心区之间的商务联系,同时在运输组织上进一步降低商务出行时耗。     

基于公交OD数据的居民公交出行特征研究

已有研究在应用“四阶段法”进行公共交通需求预测时,缺少对居民公交出行分布规律及变化特征的分析．文中通过从潍坊、常州、上虞、蚌埠和湖州五个典型城市居民出行调查数据库中提取出公交OD出行的有效数据,运用图形处理及模型标定等方法进行深入的数据挖掘,研究了居民出行时间消耗特征、出行时间分布特征和出行空间分布特征。指出：0公交出行的可容忍时间与建成区面积及公交分担率密切相关：②由于城市发展状态、经济发展水平及人们出行规律的不同,都会造成出行时间分布的差异;③分析同一城市不同时期居民出行空间分布时,应具体分析各区之间的出行联系强度。居民公交出行时空分布特征的研究,可以为城市公共交通需求预测及公交线网规划提供定量的参考依据及理论支持,该项研究的结论和分析方法可供其他城市借鉴和使用。     

上海市出租汽车出行时空分布规律研究

为测定大样本视角下出租汽车出行时空规律,采用探索性空间数据分析（ESDA）技术进行相关研究。从上海市出租汽车调度系统的GPS数据提取单个运营日9921辆出租汽车的OD样本,按街道和时段统计出租汽车OD的时空发生量,定义并计算各区域各时段的载客空间密度指标,运用ESDA技术分时段计算、分析全局和局部莫伦值（Moran＇s I）。全局分析结果表明,上海市出租汽车出行在全局分布上具有较强的空间正自相关性,这与城市中心商业区高度集中的活动分布有关。局部分析结果表明,上海市出租汽车出行分布呈＂句＂字形聚集结构。全局结构和局部结构在时间序列上变化较小,表明上海市出租汽车出行分布的时空结构明显且稳定。     

学前教育资源空间布局与服务主体匹配性探析 ——以兰州市为例

学前教育是国民教育的基础阶段和重要环节。本文以兰州市幼儿园数量、在园人数、居住用地以及居住小区为基础性数据,运用核密度、克里金插值以及源点OD成本矩阵,分析幼儿园的空间分布特征以及与需求主体的空间匹配性。发现:(1)整体幼儿园空间分布呈现向心集聚态势,空间结构上呈现出"带状多中心"多层次的圈层结构,存在显著的空间非均衡,并存在"公办少民办多"的数量特征和空间分异特征。(2)通过幼儿园的空间布局与居住用地和居住小区的匹配性分析,发现兰州市幼儿园空间配置整体较好,但也存在部分区域还不够合理。较好的区域主要分布各在行政区的核心区域,较差的区域主要分布于城乡结合部,城市核心区域存在少量的服务"盲区"。     

基于网约车数据的城市区域出行时空特征识别与预测研究

针对交通需求特征识别和需求预测问题,构建改进的LDA(Latent Dirichlet Allocation)城市区域内出行需求识别与预测组合模型,快速识别城市区域内出行需求特征并对需求做出预测. 构建城市交通小区尺度内的空间和时间维度下的主要出行需求特征分布挖掘辨识方法,以及数据集在不同时间尺度下时间维度出行特征构建及预测方法. 利用北京市三环内网约车出行订单数据,验证模型的有效性和准确性. 结果表明,模型能够对不同时间窗口下的区域出行需求特征进行辨识和预测,取得较好的结果.     

高铁枢纽衔接城市交通网络的动静态可达性分析

为定量评估出行个体从高铁枢纽到达城市各区域的难易水平,从而合理进行公共交通资源的配置优化,选取国内主要省会城市和直辖市中共31个高铁枢纽,基于互联网地图开放数据系统分析高铁枢纽衔接城市交通网络的动静态可达性,包括高铁枢纽与城市区域的公共交通换乘衔接空间特征和换乘可达性静态特征,以及小汽车和公共交通时空可达性动态特征。研究发现,多数枢纽都能通过3次及以下公共交通换乘到达70%以上的城市区域,各等级城市枢纽公共交通换乘衔接空间特征呈现出以轨道交通等大运量公共交通线网为骨干的带状向外扩散形态;高铁枢纽与城市交通网络小汽车时空可达性为外疏内密的分布格局,而公共交通时空可达性表现出明显的条形放射状;高铁枢纽与城市各区域的小汽车衔接动态时空可达性较公共交通更好,但随着出行时长的增加,两者可达性差异逐步减小。     

面向驾驶员的城市出租汽车服务站调查——以广西壮族自治区柳州市为例

城市出租汽车服务站普遍存在建设无序与低效的情况,需进行合理布局规划。以广西壮族自治区柳州市为例,对出租汽车驾驶员进行问卷调查。分析出租汽车驾驶员特征、驾驶员对服务站功能的选择意向,并采用分形理论分析服务站选址分布与城市空间形态的关系。结果显示:出租汽车服务站的服务功能应以解决驾驶员停车、休息、就餐、如厕等基本需求为主;驾驶员年龄因素对服务功能选择有较为明显的影响;服务站的规划建设应密切依托城市空间形态及城市道路网、人口、用地等城市构成要素分布。通过将出租汽车微观数据与城市宏观形态相结合,为城市出租汽车服务站规划与评价提供新的视角。     

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。     

基于大数据的武汉市车辆运行特征分析与应用

全方位掌握道路交通运行状态和车辆出行特征既是城市交通规划研究的重要前提,也是治理交通拥堵、提高出行效率的有效途经。收集整理各类机动车、非机动车轨迹数据,采用多元数据融合、基于车速的道路流量模拟和基于网络学习的短时预测等技术,应用于道路常发拥堵点段识别、车辆集散特征分析、区域交通关联强度研究、城市空间分布评估等方面。当前武汉市正处于轨道交通网络全面建设、城市更新转型的重要时期。通过挖掘车辆运行数据反映出部分次支路对主干道疏解不足、短距离机动化出行比例过高、外围公共交通接驳不紧密、局部用地开发不均衡等问题,为政府决策制定和科学规划研究提供量化支撑。     

客流特征视角下的轨道交通网络特征及其脆弱性

为提高城市轨道交通网络脆弱性评估的客观性, 将乘客需求特性集成到网络脆弱性的计算中; 在城市轨道交通网络Space L空间下静态拓扑结构的基础上, 以客流为权重建立了轨道交通加权网络; 基于客流指标提出了车站连接强度和加权节点介数, 用于反映动态网络结构特征, 度量节点间相互作用强度; 针对城市轨道交通网络客流的时空特性, 结合网络客流需求特性, 基于出行消耗最大容限阈值, 构建了站点故障条件下的乘客有效路径子图和网络客流的OD损失率, 进而评估城市轨道交通网络的脆弱性; 以西安城市轨道交通网络为例, 从网络客流视角分析了城市轨道交通网络特征及其脆弱性。研究结果表明: 西安市轨道交通网络具有小世界网络特性, 平均路径长度为10.7, 其中小寨站和北大街站为网络关键节点, 其车站连接强度分别为166 795、149 059, 加权节点介数分别为0.365、0.369, 这两个站点的中断对西安市轨道交通网络效率的影响分别为40.1%、39.4%;乘客出行容限阈值极大地影响着网络中站点的重要性排序, 网络脆弱性随着乘客出行容限阈值的增大而逐渐降低; 脆弱性与介数的相关性强于脆弱性与度和强度的相关性, 随着出行容限阈值的增大, 加权介数与其脆弱性的关联性逐渐降低。可见, 提出的计算指标和方法突出了客流特征与乘客需求对轨道交通网络脆弱性的影响, 能够很好地体现轨道交通网络的功能特性。      

基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法

连续两个出租车 GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车 GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时空特性;基于轨迹线密度方法,计算了成都市春熙路商圈的路网密度值,划分路段热点强度,识别出了热点路段的位置,结合实际的出行需求分布完成方法有效性的验证.结果表明,本文所采用的方法能够有效识别出行需求旺盛的城市热点路段,不仅可以为出租车司机寻找客源提供重要的参考,还能够在交通相关部门选择出租车停靠站的位置时提供数据支持.     

基于多层复杂网络的物流枢纽城市多尺度分析及发育评价

多层网络(Multilayer Network)是国际研究领域正在兴起的概念,着眼于以不同准则叠加聚合的互补性网络的系统特征和影响力.以全球物流枢纽城市为研究对象,在构建海运、空运、物流企业组织及国际贸易网络的基础上,借助Gephi分析工具,试图从网络结构特性及节点物流运行能力揭示多层物流网络的复杂性特征,实现网络聚合并运用t-SNE与聚类算法,评估城市发育水平并探索其空间分布规律.结果表明：物流网络表现出显著的小世界及无标度特性;呈现以“欧洲西部-亚洲东部及南部-亚洲西部-北美洲东部”为核心的菱形空间结构;其分布具有明显的层级性,不同等级城市分布具有空间异质性.