基于通勤交通流的粤港澳大湾区城市边界效应研究

粤港澳大湾区是世界级城市群中边界最复杂的地区,其多种隔离、多重边界的格局是建设国际一流大湾区面临的核心挑战。边界的存在使得大湾区各城市最大化地保持了差异。准确评估这种差异性如何影响城市间的要素流动,用以制定针对性的发展策略,对促进大湾区高质量发展是十分必要的。基于通勤交通流建立大湾区城市边界效应的分析框架和计算模型,以深圳为起点城市,利用多元数据对边界效应进行计算。计算结果与大湾区的实际发展情况相符,解释了大湾区边界效应的规律和特征。在对边界效应影响程度定量评价的基础上,提出了大湾区城市之间成本边界、政策边界、地理边界三种边界效应的基本特征。大湾区应优化政策和资源投入,强化市场机制,降低政策边界障碍,推进重大交通基础设施建设,减少地理边界的影响。

基于LBS大数据的长沙市职住平衡与通勤交通分析

基于百度地图位置通勤大数据,以长沙市为例探索互联网位置大数据在城市通勤交通研究中的分析应用。首先测度长沙市各组团片区的职住空间和职住平衡特征并进行比较和分类,其次分析影响职住空间特征的主要因素。研究表明,两个次中心已经在逐渐崛起,其余五个组团的中心也已具备雏形,但主要的岗位供给仍集中在中心片区,长沙市仍是一个强中心城市。最后对长沙市的未来城市通勤交通提出发展建议。

基于结构方程模型的通勤交通方式选择

基于以往出行方式选择的相关研究中,大部分是基于个体属性对于方式选择的影响,而针对各类出行者特性与出行方式特征的关联性分析较少的情况,以拥有小汽车的中长距离通勤者为研究对象,提取相关的个体属性参数和交通方式特性参数构建结构方程模型,分析其个体属性与公交和小汽车出行特征之间的相互影响,从而探索各因素之间的关系以及对公交出行意愿的影响方向与程度.研究结果表明:个体的经济水平会对方式选择产生根本性的影响,更短的停车后步行时间、低廉的停车费用或充足的停车设施泊位供给会鼓励出行者选择自驾出行,而减少公交等车换乘时间,提高公交运行时速则会增强公交的吸引力,这对于城市中心区制定引导居民公交出行对策有一定借鉴意义.

基于归纳式学习法的通勤交通满意度指标研究

以评价通勤者对交通系统满意度为目的,建立通勤交通满意度指标.以问卷形式采集数据,采用归纳式学习方法,分析通勤者满意度等级与通勤时间之间的相关信息,得到以大于0.5证据权的出行时间区间为代表值的满意度指标.其中,通勤时间区间10～30min为出行者最满意的通勤时间代表值.此结论从一个角度说明交通出行行为具有"可达性"与"移动性"的双重价值.

大都市近郊通勤交通需求管理策略

随着城市向郊区蔓延,城市内部的居住-就业关系逐渐由"职住合一"向"职住分离"演变,随之而来的长距离郊区—主城向心通勤加剧了城市交通问题。分析了南京近郊(东山和秣陵街道)的市郊通勤交通特征及问题归纳,从土地利用、多样化交通方式、机动车管理等方面对长距离的通勤提出了相适应的综合性交通需求管理策略,以达到优化郊区通勤交通结构、改善郊区通勤出行质量的目的。为进一步实施交通需求管理提供参考。

世界级CBD合理通勤交通模式研究

借鉴国际著名CBD的交通发展经验,有助于科学规划我国城市CBD交通的良性发展。首先通过对53个CBD的岗位密度和通勤交通模式的统计分析,指出CBD非公共交通通勤模式存在容量约束现象,其岗位密度与公共交通通勤比例存在正相关关系。在总结纽约曼哈顿和伦敦金融城两个著名世界级CBD的交通需求和通勤模式特征的基础上,详细分析了支撑其通勤模式的交通设施供应模式、未来面临的岗位增长压力和选择的交通发展战略。最后指出上海市陆家嘴金融城的土地利用规划和交通系统规划存在的不适应性,并对其未来合理的通勤交通模式和交通设施供应策略提出了初步建议。

多中心城市结构下的通勤交通效应——以上海市为例

多中心城市结构能否以及如何实现对交通拥堵的疏解这个问题在西方学术界已经引起了极大的关注,但是在国内还鲜有研究。本文在传统的理论分析基础上,通过对上海市的实证研究,支持了多中心城市结构有助于改善城市通勤交通状况这一论点,并进一步分析了多中心结构疏解交通的影响因素,为国内外的该项研究提供了实证依据。同时,也为国内特大城市解决交通拥堵问题提供了城市空间结构层面上的解决思路。

基于主成分回归分析法的通勤交通方式影响因素

通勤交通方式选择是诸多影响因素综合作用的结果,本文基于主成分回归分析法研究通勤交通方式的影响因素。首先,提取了影响通勤交通方式的主成分,并建立了小汽车、公交、慢行交通(步行+非机动车)出行比例与主要影响因素之间的拟合关系式。通过拟合值与调查值的比较分析,发现拟合等式的平均误差都在5%以内。然后,根据苏州工业园区现状发展情况和未来发展趋势,结合对现状通勤交通方式与主要影响因素之间影响机理的分析,研判了未来通勤交通方式出行比例的变化趋势,并提出了应采取的必要措施。本文研究对于理解通勤交通方式的影响因素及其机理,并为未来发展制定针对性的措施提供必要的理论支持。

基于AHP和模糊TOPSIS的通勤交通方式选择预测

交通方式选择预测是交通规划、交通管理政策制定的重要依据.通勤交通占城市交通出行的比例最大,其交通方式的选择行为直接影响着城市交通结构.以闽江学院教师通勤的交通方式选择为例,首先建立交通方式选择的评价指标体系,利用AHP确定各评价指标的权重.然后以三角模糊数的方式给出各交通方式各指标的语言评价值,采用TOPSIS方法对各交通方式进行评估排序,得出闽江学院教师通勤的交通方式选择预测结果,实例表明该方法简单有效.

基于社区发现算法的宏中观通勤交通分析单元划分方法探索——以武汉市中心城区为例

城市宏中观通勤交通分析多采用集计分析的方法,其基本单元目前主要以行政区、规划管理单元、或人工划定的单元为主,存在和实际通勤紧密联系区域不相符,不够客观等问题,不同的划分会影响区内外OD通勤数量,进而影响交通量预测、分配等后续研究。基于社区发现算法,提出了一种城市宏中观通勤交通分析单元的自动划分方法:它首先将城市划分成规则网格,并利用手机移动位置大数据统计网格之间的通勤量,然后在不同解释度下,根据网格间的通勤联系强度自动识别每一个网格归属的通勤单元,使同一通勤单元内的网格与网格的连接强度最强,从而得到不同解释度,亦即不同尺度下的通勤交通单元。通过在武汉的实证分析发现,所得到通勤单元边界清晰、内部完整,分区与实际的职住分布保持一致,边界与江湖、铁路线等通勤隔阻要素重叠。区内、区间通勤量相比基于区级行政区划的计算结果更加合理,更具现实价值,证实了该方法的有效性。

基于多重线性回归分析法的通勤交通方式影响因素分析

居民通勤交通方式的选择受多种因素的共同影响,基于多重线性回归方法研究通勤交通方式的影响因素。以大连市为例,通过对居民的个人属性、社会属性、心理偏好等信息开展调查,利用SPSS软件进行模拟分析。结果表明:所选因素对居民选择通勤的交通方式均有一定影响,其中满意度对通勤交通方式的选择尤为重要。最后,根据大连市的交通现状及未来发展趋势,结合对现状居民出行交通方式的主要影响因素进行分析,并提出相关的应对措施。本研究对未来城市的交通发展,以及制定相关针对性措施能够提供必要的理论借鉴。

北京市职住分布与通勤交通特征

通勤交通问题是困扰大城市发展的普遍难题,城市通勤交通服务水平的提升是建设高质量交通体系、人民满意交通的关键点。通过手机信令数据进行职住地识别,获取通勤OD数据,分析北京市总体职住分布和通勤交通特征,深入挖掘45 min通勤人口空间分布特征及其影响因素。聚焦重点地区,对北京市大型居住组团、重点就业功能区以及新城地区职住分布和通勤交通特征进行分析,剖析主要问题。在此基础上提出相关发展对策与建议:1)提高区域内用地混合度,提升区域职住平衡水平;2)提高新城与中心城区轨道交通运行组织水平;3)持续推动新城产城融合发展,推动新城基础设施完善优化和公共服务品质提升。

城市居民通勤交通的出行规律及诱导策略——以上海常规公交的效能策略研究为例

随着轨道交通的发展,常规公交在额定人数减少、舒适度增加的同时,却经常被"堵"在各个路段上,运输功能被大大削弱,因此对于城市常规公交的再定位与再设计十分有必要,而重点关注"政府投入是关键"、"常态化运营是基础"、"规划管理是前提"、"智能效能是核心"这四方面理念,城市公交优先的发展才具有可持续意义。

县域农民工职住关系及通勤交通特征研究

农民工在县域城乡融合地区的流动特征是认识城乡关系的重要基础。以山东省高唐县、邹平县和诸城市为对象,采用问卷调查和基于空间的统计分析方法,研究了农民工的职住分布特征和通勤交通特征。研究发现:县域城乡职住空间关系具有差异化特征,存在以县城为核心的单中心模式、以乡镇为核心的多中心模式和县城与乡镇相对均衡的模式,不同的空间模式反映了县域的社会经济组织关系,对通勤行为具有决定性影响;以机动性为特征的个体化交通成为县域城乡通勤的主导交通方式,城乡公交的服务水平难以满足通勤需求,需要建立城乡一体的综合性交通发展框架。

大伦敦职住空间关系及通勤交通研究

超大城市的职住空间关系和庞大的通勤交通需求是构建高效综合交通系统面临的严峻挑战。以大伦敦地区为例,面对中心区人口增速回归和就业密度攀升,职住空间分布圈层化、走廊化的发展趋势,大伦敦构建了多模式、多层次的综合交通体系来应对日益增长的通勤压力,可为我国超大城市提供经验借鉴。

时间地理学视角下职住空间对通勤效率的影响研究--以昆明市双职工家庭为例

家庭职住空间是城市通勤格局形成的重要影响因素,而通勤效率是居民日常出行行为决策的评价标准之一,剖析二者间互动机理是优化城市空间布局及提高交通可达性的关键。基于时间地理学理论建立职住空间与通勤效率研究框架,提出家庭职住空间和通勤效率度量方法,利用2016年昆明市居民出行调查数据,采用结构方程模型探讨职住空间对通勤效率的影响机理。研究表明:职住空间分散的家庭倾向于将非工作活动嵌入通勤链或采用小汽车出行以提高通勤效率,但更高的小汽车拥有水平会增加接送类时空固定性较强的活动,最终导致家庭通勤效率降低;高收入和长住学距离均使家庭的职住空间更加分散,然而高收入促进通勤效率提高,而长住学距离使通勤效率下降;通勤效率具有显著的空间异质性特征,近市中心居住家庭的非工作活动以时空灵活性较强的购物与休闲为主,故而通勤效率较高,郊区居住家庭周边的商业设施较少且非工作活动较为固定,故而通勤效率较低。因此,城市用地布局和住房供给应综合考虑如何降低通勤交通的机动化依赖程度、如何缩短非工作活动的出行时耗以及不同社会经济属性家庭的需求,以逐步提高城市居民的通勤效率。

城市居住区周边土地混合度对居民通勤交通碳排放的影响——以南京市江宁区典型居住区为例

建立低碳城市发展模式和都市空间结构是当前城市规划的重要实践内容之一。结合对南京市江宁区典型居住区的调研数据,文章初步分析了城市居住区周边土地混合度对通勤交通碳排放的影响。结果表明:(1)城市中心区土地混合度与通勤交通碳排放呈高度负相关;(2)在通勤交通碳排放中,私家车通勤碳排放占主导地位;(3)不同小区居民通勤交通碳排放呈现明显差别,城市中心区居民低碳排通勤交通方式特征显著,而城郊居民通勤方式呈现高碳排特征;(4)城市中心区土地混合度与低碳出行比例呈高度正相关。未来,应适当提高各城市功能区土地混合度,改善居民的通勤结构,进而减少通勤交通产生的碳排放,构建低碳城市。

大数据城市通勤交通模型的构建与模拟应用

近年来大数据在交通分析中被广泛关注,但目前多以可视化展示和现象空间分析描述为主,缺乏基于大数据的交通数量模型和模拟预测研究,成为大数据技术在交通规划中应用的主要技术障碍。本文基于交通与土地利用之间的交互作用关系,构建区位空间依赖因子(Location-space Dependence Indicator,LSDI),对传统重力模型进行改进,提出大数据城市通勤分布模型。以北京市为例,采用某运营商2017年9月的手机信令大数据,进行模型的应用和校验。模拟结果显示,在出行产生预测中,通勤人口与常住人口表现出良好的线性关系;在出行分布预测中,基于区位空间依赖因子的修正重力模型综合表现最优,在通勤OD分布中实现了低估现象的优化,在OD数量发生率中拟合优度达到0.85。本研究为大数据城市交通预测模型研发提供了新的技术方法,对于推动大数据在交通规划中的应用具有一定价值。

大都市市域通勤轨道交通网规划方案评价

基于我国大都市与大都市圈发展中面临的郊区新城镇规划建设带来的通勤交通问题,结合大都市市域通勤轨道交通网规划评价决策的特点,探讨其评价指标体系和评价方法,提出比较适用的"客观赋权的灰色关联度"评价模型.通过一个案例,验证该方法的合理性、有效性和可行性.

通勤交通减量——基于交通需求管理的CTR方法研究

文章主要介绍交通需求管理当中的通勤交通减量(CTR)方法,分别从该方法的基本内涵、主要措施、政策影响、实施办法等方面入手,介绍了CTR方法对减少通勤交通总量、缓解城市交通拥堵的可行性和有效性。在此基础上,通过分析国外实践经验和列举国外城市案例,揭示了CTR方法在实施过程中可能存在的问题,以及有效的应对措施;并对CTR方法在国内城市推广应用的可能性提出建议,为相关城市管理者和规划工作者提供必要参考。