城市建成环境对共享单车出行影响的时空特征——以深圳市为例

以深圳市为例,利用共享单车OD等多源数据,从工作日、休息日多时段分析共享单车出行时空特征,并构建基于客观物质空间、主观感知体验的建成环境“5Ds”指标,运用多尺度地理加权回归模型(MGWR)解析不同建成环境对共享单车出行流量影响的时空异质效应。研究表明:1)时间上,工作日和休息日早、晚高峰的共享单车出行流量较其他时段整体显著,且休息日较工作日的峰值时段具有滞后性;空间上,各峰值时段的出行流量高值区域呈“多核集聚、带状延伸”的分异格局;2)各建成环境要素对共享单车出行流量影响的时段差异显著。就业设施密度、围合度及人口密度在各时段均具有高解释度,其影响力整体呈全局显著特征,其余变量则在不同时段存在局部显著效应;3)各时段影响较为显著的变量在空间作用尺度上存在分异。就业设施密度与围合度的影响力在各时段的空间变化最为稳定,街道绿视率与人口密度在不同时段呈现差异化的空间分布特征。

多源大数据支持下的共享单车出行与空间品质耦合研究

在“碳达峰、碳中和”的发展背景下,共享单车作为高效、便捷、绿色的出行方式,对建设低碳城市具有重要意义。以厦门岛为例,利用共享单车轨迹数据、百度街景等多源大数据,挖掘共享单车出行时空特征,并基于服务设施密度、功能多样性、交通可达性、骑行视觉舒适度、骑行设施完整度等原则建立了骑行空间品质评价模型,运用四象限法与地理加权回归(GWR)模型,解析人本尺度下的“单车出行—空间品质”的耦合关系。研究发现:厦门岛的共享单车出行形成了“多点一轴”的空间格局,骑行网络以地铁站点为核心向外扩散。“单车出行—空间品质”的四象限分析将各路段划分为高出行—高品质、高出行—低品质、低出行—高品质、低出行—低品质四种类型。GWR模型分析显示,骑行品质要素在不同的路段对单车出行的影响差异显著。基于此,提出构建层级化的站域慢行“微中心”、开展差异化的街道空间重塑的规划响应策略,为城市慢行系统多尺度空间优化提供了“定点”与“定向”的理论支撑与优化思路。

关于北京市感知价值对共享单车出行选择影响的调查分析

为研究共享单车在城中化进程中的发展以及其在促进公共交通和减少私家车使用中的重要作用。通过把行为经济中的感知价值因素引入到共享单车出行选择分析框架中,把反映出行者感知利得和感知利失的潜变量以及刻画骑行者个人特征和出行特征的显变量统一纳入到离散选择潜变量混合模型(integrated choice and latent variable,ICLV),研究了感知利得(包括感知节约、感知激励、履行社会规范)和感知利失(包括转换成本和感知风险)心理权衡过程对出行者出行选择的量化影响水平。结果表明:①收入,偏好以及衔接性正向显著影响出行者共享单车出行选择行为;②男性比女性更愿意选择共享单车出行;③出行目的也显著影响出行者共享单车出行选择行为;④在感知价值方面,感知利得正向影响通勤者共享单车出行选择行为,其中感知时间节约,沿途风景欣赏,资源节约显著影响;感知利失负向显著影响出行者共享单车出行选择行为,其中转换心理成本和感知信息风险会显著影响。

城市建成环境对共享单车还车量的影响分析

在确定共享单车客流最佳空间单元集计方法后,进行城市建成环境对共享单车还车量的影响程度分析。以厦门岛为例,将共享单车还车位置数据进行集计得出的空间单元还车量作为因变量,计算各空间单元的建成环境指标作为自变量,利用最小二乘法、地理加权回归、多尺度地理加权回归模型,针对8种空间单元划分方法进行回归分析,确定拟合优度最佳的空间单元划分方法,并分析建成环境变量影响程度的空间异质性。研究结果表明:①采用交通分区进行还车量集计的多尺度地理加权回归模型拟合优度最佳;②公司企业兴趣点密度、建筑密度、交叉口数量和共享单车电子围栏数量与还车量呈正相关;空间封闭度、科研教育兴趣点密度、至最近地铁站距离和兴趣点多样性与还车量呈负相关;最近公交站距离在西南部呈负相关,在西北、北部和东北部呈正相关。研究思路和方法为提高共享单车还车量预测模型精度提供了参考,建成环境变量影响程度的空间异质性结果为不同区位提出差异化的建成环境更新策略提供了科学依据。

改进Dijkstra算法在公共交通出行的研究

文章利用邻接表和优先队列对传统Dijkstra算法进行改进,以公交地铁换乘查询的方式为基础,根据使用者的需求特点生成不同的最佳换乘方案,提供换乘方案的三种可选方向分别是时间最优、最少换乘和少步行。将公交站点和地铁站点信息相融合,将考虑站点间换乘的距离和共享单车出行方式相结合,实现公交地铁交叉换乘查询最优,并以南昌市和北京市公交地铁线路为样本加以论证和分析。