地铁站域无桩共享单车骑行时空间特征及其影响因素研究

发布时间：2020-09-28 12:21

　　无桩共享单车加地铁的出行模式,有效解决了公共交通出行的“最后一公里”难题,成为人们日常生活出行必不可少的环节。随着无桩共享单车不断在城市中的蔓延发展,一些地铁站口车辆堆积、找车难、相关骑行设施缺乏等问题也随之显现,这对地铁站域空间内的骑行设施配置以及相关管理措施等提出了更高的要求。但现有研究更多关注于有桩公共自行车的使用及其影响因素的探讨,对于无桩共享单车接驳地铁的相关骑行特征及其与地铁站域建成环境等因素的关系的相关研究较为缺乏,在此背景下,本文针对地铁站域无桩共享单车出行的时空间特征及影响因素进行深入分析,为全面了解“最后一公里”接驳骑行及制定相应的规划管理政策提供理论参考。本文以地铁站域无桩共享单车为研究对象,从接驳骑行量和接驳骑行距离两个方向,分析了与地铁接驳的无桩共享单车在时间维度的变化特征和空间维度的分布特征。在接驳骑行量的特征方面,对接驳骑行的全周及全日骑行总量、进出站量以及骑行时间等方面特征进行了分析总结,对比各站点在空间分布上的特征,并进行分类得到“早出晚归”、“早来晚走”、“持续输入”和“持续输出”四种不同类型的站点;在接驳骑行距离的特征分析中,对全周及全日平均骑行距离等方面进行总结,对比不同站点的平均接驳骑行距离在空间上的分布规律,另外根据各站点的接驳骑行距离分布特征,将站点分为“单峰分布”以及“双峰和多峰分布”类。结合城市规划领域中公共自行车的相关研究,本文提取了影响无桩共享单车接驳地铁出行的多方面指标,包含个人经济社会属性、建成环境以及站点属性等多个维度,通过构建多元线性回归模型探讨地铁站域无桩共享单车的骑行量和骑行距离与选取的影响因素之间的关系。研究发现影响接驳骑行量的主要因素包括地铁站域租房人数、工作和休闲娱乐设施密度、坡度以及植被覆盖程度等,其中除坡度为负向影响外,其余因素均为正向影响;影响接驳骑行距离的主要因素是居住类和商业类设施在地铁站域空间上的分布情况,各类设施与站点的距离越近,相应的接驳骑行距离越短,另外,坡度越大,地铁站点自身可达性越高,接驳骑行距离越短。最后根据相应的影响因素提出了关于无桩共享单车的规划与管理策略。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U491.225
【部分图文】：

空间分布,单车,数理统计分析法,建成环境

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文行量以及骑行距离的空间分布差异。（2）数理统计分析法在分析过程中，借助 SPSS 和 Excel 等分析软桩共享单车骑行量以及骑行距离等进行统计分析；运用多元线性回归和回归等数理统计分析方法，探究建成环境、个人社会经济属性以及站点属和无桩共享单车骑行量和骑行距离的相关性，得到影响无桩公共自行车的影响因素。研究框架在研究内容的基础上形成了本文的研究框架，如图 1-1。

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图 2-1 公共自行车接驳地铁模式1）出行区域性通过城市道路或自行车专用道骑行到达地铁站点点或到达点均位于地铁站点的影响范围内。也就是说，以轨道站点为骑行的平均距离为半径的区域，该半径一般是骑行者可接受的接驳2）车辆使用的潮汐性自行车的部分使用目的是进行上下班通勤具有早晚高峰特性。早高峰时，自行车从出发地向地铁站点附近聚又从地铁站点开始分散到原来的出发点。3）站点周边停车特性骑行者使用公共自行车到达地铁站点以后在地铁站口附近。虽然自行车的到达时间是随机的，但集中于某些大量的公共自行车到来，对地铁站点周边道路交通造成很大的影响公共自行车接驳地铁站点的影响因素分析于前文的文献研究，综合现有直接关于影响接驳骑行的研究和影响

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（O 点）和结束点（D 点）的经纬度坐标进行转换，然后在 ArcGIS 平台中将所有订单的 O、D 点呈现再分批处理，部分程序代码见附录一。最终得到具有平面坐标的骑行订单数据。（3）筛选接驳骑行订单从空间上来看，若用户使用共享单车作为接驳工具，则需要在地铁站口附近完成停车或取车的活动，因此，在本研究中认为地铁站口 100 m 空间范围内的所有停车与取车是与地铁进行接驳换乘活动的订单。筛选过程共分为三步：第一步，以深圳市 2016 年 167 个地铁站的各个地铁站口为圆心，画 100 m 缓冲区；第二步，将转换完坐标的所有订单的起始点和结束点在 ArcGIS平台加载；第三步，以地铁站口缓冲区为选择单元，叠加选择在缓冲区内的订单的起始点和结束点，并把所有被选择的订单合并导出，成为最终在深圳市地铁站域范围内进行接驳换乘骑行的出行订单，如图 2-3。另外，由于在数据清洗过程中已经将短时间的骑行订单删除，也就相当于把骑行距离小于 200 m 的订单剔除，所以不存在同一订单的起始点和结束点都在缓冲区内的情况。通过以上数据处理步骤，深圳地铁站域共享单车接驳换乘的所有出行数据，用于分析共享单车使用的时空间特征，数据量约为 410 万条。

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