利用共享单车大数据的城市骑行热点范围提取

共享单车成为市民出行不可或缺的一种代步方式,也对城市交通运行管理和规划发展带来压力和挑战。本文利用Python程序获取了2017年9月20日ofo单车的全天候位置数据,通过Arc GIS传统分析工具进行了西安市用户骑行行为的时空间特征分析,提取了用户出行OD模型及城市骑行热点路段。结果发现,在城市轨道交通、城市产业分配、医院学校分布及时间维度的影响下,骑行存在不同空间特征。基于大数据分析提取热点,利用可视化表达数据集合与相关城市数据集综合分析,可为集中规划非机动车设施、更好地优化城市空间布局提供新思路。

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.

基于共享单车GPS数据的小区道路生成方法

利用GPS数据生成路网对城市交通有着重要意义。由于机动车自身对道路条件的要求,利用机动车GPS提取路网主要针对城市主干道及主路,忽略了小路及小区路网。为完善城市路网,提出了一种基于共享单车GPS轨迹的道路拓扑结构生成方法。首先提取路网拓扑节点,通过引入趋势夹角判断转折点后利用转向角分析确定拓扑点。然后提取道路线型,通过OW(opening window)算法对轨迹进行分割、基于DBCSAN算法思想提出一种对子轨迹聚类方法,再提取特征点来拟合道路中心线。利用缓冲区验证路网的精度,结果表明该方法生成的道路既能确保拓扑结构又具有较高的覆盖率。

面向公交站点优化的多源数据可视分析方法

“公交+共享单车”模式已经成为城市出行的主要方式,公交站点设置的合理与否直接影响公交服务水平,如何评估站点设置的合理性及如何优化,成为城市规划的研究热点.共享单车产生的GPS数据可以反映人口分布、出行模式、城市热点等规律.基于上述背景,本文探索了一种通过共享单车、城市兴趣点等多源数据,帮助交通规划人员理解站点周围环境并对站点进行优化的解决思路,设计了一种可缩放的蜂窝状视图来显示兴趣点的空间分布,设计了一种径向布局的分层雷达图来分析人流的时间序列信息,提出了基于多源数据集的公交站点优化可视分析模型,并在此基础上设计实现了一个可视分析系统VisB4B.该系统以上海市公交线路站点数据、城市兴趣点数据、摩拜共享单车数据等为数据源,通过公交线路变化实例评估、交通可视化领域和交通规划领域专家评估等方法,验证了系统的有效性与可用性.

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。

数据驱动的道路骑行适宜性研究--以上海市杨浦区路网为例

近年来,共享单车的出现使得非机动车进一步回归城市,为提高出行者的感受,提高非机动车设施的服务水平,亟需建立道路骑行适宜性评价体系,为非机动车设施的规划设计与运行管理提供依据。该文基于数据驱动的分析方法研究道路路段骑行适宜性,利用轨迹数据提取单车速度特征指标,并在此基础上构建路段集计层面的流量-速度特征指标,基于关键评价因子进行评价模型构建。不同于以往研究,该文的评价指标体系基于实际骑行数据实现了非机动车路段骑行适宜性的快速、大范围评价,突破了传统研究调查工作的瓶颈和静态指标评价的不足。