基于大数据的南京市共享单车时空特征研究

共享单车的兴起极大地便利了人们的短距离出行,利用单车大数据来挖掘和分析短距离的出行规律已成为智慧城市和智慧交通的重要热点.利用南京市的摩拜单车时空数据,研究了单车的时空分布规律与差异,并重点挖掘了早晚高峰时刻以及区域间单车流动规律等,研究表明:(1)南京市整体早、晚高峰时间分别为7:10-8:37和17:15-18:25;副中心早高峰比主城区早35min开始,且晚高峰持续时间长;(2)早、晚高峰高强度骑行主要分布在以新街口、百家湖等为中心的区域;主城区和副中心区有着骑行差异,短距离骑行主城区相对副中心具有更高的比例,副中心则具有更多的长距离骑行;(3)单车骑行围绕地铁站而显现聚集趋势,并且集中于地铁1,2,3号线区域.

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。