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...