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小城市居民出行行为时空动态及驱动机制研究

发布时间:2018-03-08 18:12

  本文选题:小城市 切入点:出租车 出处:《地球信息科学学报》2017年02期  论文类型:期刊论文


【摘要】:相比于大城市,中小城市在新型城镇化中至关重要,具有独特的居民出行行为特征,但以往的研究并没有得到足够的关注。目前研究主要使用浮动车数据分析特大城市居民的出行行为,但考虑到小城市土地开发强度低、公共交通不发达、研究空间尺度精细等特点,这些研究方法不能完全适用于针对小城市的研究。因此,本文使用小城市出租车GPS轨迹数据识别上下客事件,沿道路生成随机样点采样得到了分时段的上下客密度,并对其时空动态进行描述和表达;筛选出显著影响上下客密度时空分布的9类设施,建立出租车上下客事件的地理加权回归模型;分析了小城市出租车上下客时空动态与各类城市设施的时空关系,发现在工作日与双休日和一天中不同时段中,不同城市设施对上下客事件的影响具有不同的分布规律及其驱动机制。研究结果可为小城市的城市规划和交通需求精细化管理提供参考。
[Abstract]:Compared with large cities, small and medium-sized cities are of great importance in the new urbanization, and have unique characteristics of residents' travel behavior. However, previous studies have not received enough attention. At present, the study mainly uses floating vehicle data to analyze the travel behavior of residents in mega-cities, but considering the low intensity of land development and the underdevelopment of public transport in small cities, Because of the fine spatial scale, these methods can not be applied to the study of small cities. Therefore, in this paper, the GPS trajectory data of taxis in small cities can be used to identify passenger events. Random sampling points along the road are used to obtain the time and space density of passengers, and the spatiotemporal dynamics are described and expressed, and 9 kinds of facilities that have significant influence on the spatial and temporal distribution of upper and lower passenger density are selected. This paper establishes a geo-weighted regression model of taxi disembarkation events, analyzes the spatio-temporal relationship between the spatial and temporal dynamics of taxi disembarkation and all kinds of urban facilities in small cities, and finds out that during weekdays and weekends and different periods of the day, Different urban facilities have different distribution law and driving mechanism of passenger events. The results can provide reference for urban planning and fine management of traffic demand in small cities.
【作者单位】: 北京大学城市规划与设计学院城市人居环境科学与技术重点实验室;北京大学城市与环境学院地表过程分析与模拟教育部重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金项目(41271101)
【分类号】:U491.1;P228.4

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:1584997


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