我国入境旅游流循环空间分布特征及影响因素

本研究收集了我国2019年入境旅游流的有关数据,构建入境旅游流循环分析指标,利用自然断点法、社会网络分析法、QAP分析法,揭示我国入境旅游流循环的空间分布特征及影响因素,结果发现:(1)存在117个省际入境旅游流循环、25个经济区间入境旅游流循环以及7个经济区内入境旅游流循环,涉及26个省区市。(2)入境旅游流循环强度的空间分布表现为“东高西低”,流量规模匹配度呈“高分散、低集聚”的空间分布格局,高、中、低3个等级的流向偏好匹配度均集中在中东部地区。(3)省际、区域间、区域内入境旅游流循环类型的数量和空间分布特征存在一定差异。多数入境旅游流循环的强度、流量规模匹配度、流向偏好匹配度不高,反映了我国入境旅游流循环质量不高,有待提升。(4)入境旅游流循环网络呈现出“东密西疏”的空间分布特征,整体网络密度较低。(5)交通便捷程度、对外经济贸易、旅游资源禀赋、经济发展水平和旅游接待能力均是影响入境旅游流循环的重要因素,各因素对入境旅游流循环强度、流量规模匹配度和流向偏好匹配度的影响不同。

中国入境旅游流的收敛与空间溢出效应分析

本文运用经济增长收敛理论与验证性空间数据分析探讨了2005年-2013年中国市域入境旅游流增长收敛、溢出效应的时空特点与影响因素。研究表明：①入境旅游流分布呈不同层级的＂中心-外围＂格局,港澳台客流东南向西北递减,外国客流由沿海、沿边向中部不断填充;②旅游流增长空间自相关,高增长率地市集中于中西部,供需结构的优化推动中西部入境旅游的快速发展,缩小与东部的差距;③旅游流增长率满足绝对与条件收敛假设,中西部初始值低,后续增速较快,东部初始值高,后续增速放缓;④旅游资源、经济外向度、与京沪穗的距离这三大全域型影响因素的作用最显著;⑤空间外溢效应具有距离敏感性与市场差异性,对客流的促进作用大于资金流,对外国人客流的促进作用大于港澳台。本文提出加强与京沪穗及边境国家的合作、完善旅游空间网络体系、关注游客偏好动向,延长停留时间等对策。

大型客运站最高聚集人数仿真计算方法研究

铁路客运站最高聚集人数传统计算方法采用静态公式计算,忽略了车站功能布局、客流组织方案与最高聚集人数的互动影响。在研究旅客最高聚集人数形成机理的基础上,提出并证明3个规律,揭示最高聚集人数影响因素的作用规律、最高聚集人数的周期特性和出现时间;通过对15万条现场统计数据的拟合分析,提出旅客提前到站时间分布密度函数;运用车站客流组织仿真系统,研究提出车站最高聚集人数的仿真计算方法,并采用北京南站数据进行验算。结果表明,该方法可为车站方案设计、运营管理方案编制提供参考。

基于人群分类的城市公交走廊客流分配模型

在随机用户均衡理论基础上,在静态均衡模型中引入时间变量及人群属性分类,建立基于人群分类的城市公交走廊动态客流分析模型,描述了走廊内出行者对于出发时刻和路径的选择问题,并分析不同人群的行为差异.给出了模型的基本假设及求解算法.研究结果表明,模型的动态化及人群分类特征,不仅能够真实反映走廊内不同属性客流的时空分布情况,还能够仿真不同交通措施的作用及效果.算例通过采取错峰上班及调整票价,使高峰时刻走廊断面客流下降24%;选择轨道交通的客流由82%下降71%,选择巴士交通的客流由11%提升至20%,有效降低了公交走廊的交通负荷,并使各方式分担率更加均匀.此动态客流分析模型为城市公交走廊的功能优化提供了有力工具.

沈阳市轨道交通近期建设线网规模与布局研究

从宏观政策、交通需求及城市规划三方面导向剖析了沈阳市轨道交通近期建设的必要性。基于投资能力与建设能力两种方法对沈阳市轨道交通近期建设线网规模进行预测,投资能力预测主要通过GDP与财政收入两项指标控制,建设能力预测主要通过沈阳市历年轨道交通建设速度与其他城市轨道交通建设速度类比进行控制。以规模控制为基础,以客流效益为支撑,确定轨道交通近期建设线网比选方案;采用线网客流预测、各条线路客流预测及空间板块客流分布预测三项指标分析比选方案客流效益,最终形成近期建设线网规划方案。

京沪高速铁路客流空间分布预测方法研究

为准确预测高速铁路站间OD客流,采用时间和空间预测相结合的预测方法,首先构建高速铁路发到量的灰度预测模型,然后将预测结果应用于双约束重力模型预测高速铁路站间OD客流量。以京沪高速铁路为例,基于2012—2015年发送量和到达量的历史数据建立灰度预测模型,预测2016年京沪高速铁路的发送量和到达量,再根据2015年京沪高速铁路24个车站的OD客流数据拟合出双约束重力模型,进而预测2016年各站间OD客流分布情况。结果表明,时间和空间预测相结合的预测方法可以应用于高速铁路客流空间分布预测。

城市轨道交通客流空间分布模型

为定量分析轨道交通客流随线路距市中心距离增加的变化趋势,在分析路面使用性能衰变模型的基础上,建立了城市轨道交通客流空间分布模型.运用上海市和天津市轨道交通实际数据对模型进行了验证,结果表明:重要节点系数K取值越大,轨道交通重要节点站越重要,客流量越大;形状参数值β大于1时,客流变化趋势曲线呈反S形,小于1时呈凹形;城市规模参数α反映了轨道交通辐射范围,取值接近15 km的城市规模参数连线在上海市外环路附近,表明轨道交通客流主要集中在主城区内;预测客流随轨道交通车站距市中心距离变化的规律与实际情况相符.

城市群城际客运空间联系分布特征研究——以苏南地区为例

作者运用熵值反映系统差异程度的特点,提出客流分布熵的概念,并用以分析地区客流空间分布的均衡性;利用集中度、运输联系强度以及空间断裂点方法,分析空间运输联系的分布特征。以苏南地区为例,对分析方法和模型运用进行实证。结果表明:苏南地区城际客运空间联系具有双中心的特点,中心城市指向性较明显,且空间客流分布具有不均衡性。

湄洲岛国家旅游度假区客流时空分布研究

湄洲岛是中国最有名的海岛风景旅游区之一,但波动的客流影响到海岛风景旅游区的可持续发展。通过对湄洲岛国家旅游度假区的实地访谈、调查与相关统计资料的收集,分析了湄洲岛接待的游客。可以得出下面的结论:湄洲岛国家旅游度假区客流具有明显的时间和空间波动,当地政府应采取措施消除客流的大幅波动,如发展各种不同的旅游产品,完善海岛功能区规划等。

河北省入境旅游客源市场时空演化及拓展研究

以2008—2019年河北省入境旅游人数为依据,选取18个客源市场作为样本,运用市场占有率、时间变化强度指数、客流空间集中指数、亲景度指数研究方法,从时间变化和空间变化两个方面,对河北省入境旅游客源市场的演化特征进行了研究分析。研究表明:随着时间的变化,河北省入境旅游人数逐渐增长;入境游客量随时间变化强度指数在逐年减小,入境旅游市场发展良好并逐渐趋向稳定;河北省入境旅游客源市场的空间结构特征为:由分散向集中演化;2008—2019年河北省的亲景市场没有发生剧烈变动,但是除中国港澳台地区外,其他客源市场亲景度在逐年下降或保持原有水平,且各客源市场亲景度差异较明显。最后针对河北省入境旅游客源市场的演化,提出相应的拓展对策。

考虑轨道出行时空分布的断面客流预测

掌握列车区间段客流拥挤情况对列车运行调度有重要支撑作用。全线区间客流与站点分布、类型以及历史客流出行规律相关,提出具有时序化特征的出行引力因子对客流时空分布规律进行量化,选用长短期记忆人工神经网络(LSTM)处理该因子与区间客流间的关系。通过研究模型层数以及城市平均出行时间等对LSTM模型预测性能的影响,综合考虑全线区间客流总体平均绝对误差(MAE)和各轨道区间段客流MAE的离差以选择最佳预测模型。根据重庆市轨道历史数据,建立了时间步为3的双层LSTM模型预测重庆市轨道全线区间客流,结果表明:所提模型预测效果不仅优于时间序列模型,还优于直接将进出站客流作为LSTM输入的同类模型,能为城市轨道交通运营组织优化提供参考。

基于客流类别的轨道交通客流轨迹预测模型

传统的客流轨迹预测忽视了不同客流类别对客流轨迹预测结果的重要影响,导致客流轨迹预测结果精确度不高,难以给轨交运营单位提供有效决策依据。为精准预测城市轨道交通的客流空间分布,提出一种基于客流类别的轨道交通客流轨迹预测模型,其核心任务是以客流类别为基础,结合路径属性,利用支持向量机(SVR)得到客流轨迹。利用成都市轨道交通自动售检票系统(AFC)数据进行实验分析,实验结果表明,所提模型具有较高的预测精确度。

“双碳”视角下的上海市轨道交通客流时空格局及特征

在快速城市化与“双碳”背景下,城市通勤引发的交通及能源问题成为制约城市可持续发展的重要因素。故利用467万条智能交通卡数据分析上海市轨道交通客流的总体特征及空间分布特征。结果表明:从时间尺度上分析,早高峰、晚高峰时段内乘客的平均出行时间要稍低于全样本时段内乘客的平均出行时间;轨道交通进站客流早高峰会早于出站客流早高峰出现;从市辖区尺度分析,人口数量与各市辖区的轨道交通客流量呈现出一定的正相关性;从街道尺度来看,城市中不同街道的居民对于轨道交通的依赖程度存在较大差异,空间差异性较强。因此,建议发展以步行和自行车为主的低速交通网络,建立公交与步行城市交通并重的绿色出行发展模式,并不断完善交通需求管理方式,以减少城市道路的碳排放量,进一步提高城市绿色交通运行效率,推动城市低碳经济的快速发展。

城轨虚拟编组关键性能指标及技术探讨

列车虚拟编组技术能够实现车辆资源的高效灵活利用,是解决轨道交通客流时空分布不均衡问题的有效方法,已成为国内外的研究热点。既有研究借鉴了汽车编队追踪的思路,主要关注于列车稳定追踪的相关方法,未能完全适应轨道交通的实际需求。针对城市轨道交通(简称“城轨”)虚拟编组研究的需要,深入分析城轨列车运行的特征,在此基础上总结提出包括站台停车时间差等在内的城轨列车虚拟编组应符合的技术性能指标;其次,针对虚拟编组的技术特征,提出包括大小交路和Y型线路等适合列车虚拟编组的潜在应用场景,并对实现虚拟编组的关键技术及其原理进行介绍,可为城轨列车虚拟编组研究提供参考。

咸阳市国内旅游客流时空分布研究

近年来,咸阳市旅游业虽然有了较快发展,但是在地区、时间分布上呈现不均衡性。本文在实地调查的基础上,选取近三年的数据,对咸阳国内旅游客流的时空分布进行研究,分析造成这种现象的原因,并提出了一些改善措施。

城市轨道交通长度确定方法

以城市轨道交通客流空间分布模型为基础,通过应用模型中的城市规模参数和交通规划设计规范中的非直线系数,基于勾股定理,建立城市轨道交通长度确定模型,分别针对轨道交通线路起终点站在市中心两侧和起终点站在市中心一侧的两种情况进行分析。应用上海市轨道交通8号线客流数据对模型进行验证,证明模型的有效性及实用性。研究结果对我国城市轨道交通规划及发展具有指导意义。

基于属性加权回归的组团式城市轨道交通进出站客流预测模型研究

为增强轨道交通进出站客流回归预测模型在组团式城市的适应性,利用多源数据细化和完善各影响因素的统计指标,更加精细地体现不同轨道车站之间的差异。针对组团式城市进出站客流在不同尺度下表现出截然不同的空间分布特征的特点,结合K近邻非参数回归和地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,采用样本之间的属性差异表征异质性特征,提出一种属性加权回归(Attribute Weighted Regression,AWR)模型。重庆中心城区的案例分析表明:AWR模型能够兼顾样本集合在不同尺度下的空间分布特征,更适用于样本差异较大的情况,且对样本的空间相关特性没有特定的限制条件,针对组团式城市具有更强的适应性;相比于采用普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的多元线性回归模型和GWR模型,AWR模型对组团式城市轨道交通进出站客流需求的拟合优度和预测精度均显著提高,且误差的空间负相关性明显减弱,是轨道交通进出站客流预测方法的一种有益补充。

旅游景区智能客流统计系统应用研究——以玄武湖为例

以玄武湖景区为例,提出了应用智能视频分析技术实现景区客流统计的方法。探讨了客流统计系统架构、系统功能,总结了统计方法。从客流淡旺季差异、客流日分布特征、区域客流压力等多个角度分析了玄武湖景区客流的时间和空间分布特征;总结了客流统计系统实际应用中应注意的问题。

奥运会期间北京地铁客流研究

2008年北京奥运会期间,作为最主要交通方式之一的北京地铁采取了一系列措施,如编制奥运期间地铁运行图、延长地铁各线运营时间等,为两大奥运赛事期间赛会交通和城市日常交通的顺畅运行提供了保障.本文从时空分布特征角度分析了奥运期间日均客流量,尤其是开、闭幕式等重点日客流特征和各运营线路特别是紧邻奥运会热点赛事场馆的车站进站客流量变化.分析结果表明,奥运会对北京地铁客流的影响与奥运场馆的地区分布密切相关,奥运期间北京中心城区地铁平日客流量变化较小、假日小幅增长,而奥运会热点赛事地区地铁平日客流量呈小幅度增长、假日则大幅度增加.

基于IC卡数据的武汉市轨道交通客流时空特征

为了精准评估武汉市轨道交通运行现状、科学辅助编制轨道交通线网规划与建设规划、探寻运营组织中的潜在问题,通过对全市公共交通IC卡记录以及地理信息数据的融合与挖掘,从全网、走廊、断面等方面量化分析轨道交通发展历程和客流时空分布特征。在此基础上建立职住辨识模型,用于获取典型居住和就业区域的空间分布信息。基于此分析通勤群体的出行时间、距离、范围、方向不均衡性以及换乘等特征,并通过群体出行规律分析城市空间布局。最后对城市轨道交通发展提出建议:建立多样化运营模式,大力发展公共交通一体化换乘,注重轨道交通沿线土地开发利用和配套设施建设,加强各行政区协同发展和鼓励就近就业等。