交通流量时空特征可视化分析——以海口市2017年5月至10月滴滴出行数据为例

滴滴出行数据中包含了丰富的用户位置信息、出行时空属性、用户行为规律与特征,通过对这些信息的深入分析与挖掘,并结合可视化技术,以图形图像的方式展示,有助于分析用户出行的规律。为了直观展示海口市交通流量动态变化,分析车辆出行的时空规律和交通出行路况,设计一个可视化分析系统。以日历图、径向柱状图等可视化方法为依据,结合可视化工具,从出行数据的不同维度着手分析海口市交通流量情况。该系统能够客观地反映海口市交通变化情况,可以为交通管理规划提供合理的依据。

海口城市建成环境对高峰期网约车通勤出行的影响——基于滴滴出行数据

网约车的普及重塑了居民的通勤行为。城市建成环境作为居民通勤出行的制约因素,是交通地理学的重要研究议题。采用海口市滴滴出行订单数据,刻画格网尺度的居民通勤时间与通勤距离的空间分异格局,并运用地理探测器分析城市建成环境对居民通勤出行的影响。结果表明:(1)早晚高峰通勤时间在空间上表现为中间集聚、四周分散的分布特征;早晚高峰通勤距离呈现梯度递增的圈层结构。(2)不同维度的建成环境因素对通勤时间和通勤距离的影响程度不一;其中距公交站距离、距市中心距离、职住比、道路邻近度是核心影响因素;人口密度、就业可达性、路网密度产生较为显著的影响。(3)从影响效应看,交通区位优越、职住趋于平衡、道路邻近度高、就业可达性好能引导网约车与多元交通协同发展。结果可为改善交通出行环境、优化居民通勤结构提供借鉴。