地球信息科学学报 ›› 2019, Vol. 21 ›› Issue (1): 107-117.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180216
• 地理大数据时空模式挖掘的方法与应用研究 • 上一篇 下一篇
收稿日期:
2018-04-30
修回日期:
2018-11-19
出版日期:
2019-01-20
发布日期:
2019-01-20
作者简介:
作者简介:孟 斌(1971-),男,安徽肥东人,博士,教授,硕士生导师,主要从事城市地理和地理信息科学研究。E-mail:
基金资助:
Bin MENG1,*(), Song HUANG1, Qin YIN2
Received:
2018-04-30
Revised:
2018-11-19
Online:
2019-01-20
Published:
2019-01-20
Contact:
Bin MENG
E-mail:mengbin@buu.edu.cn
Supported by:
摘要:
伴随城市转型进程的加快,交通需求不断膨胀,导致大城市交通拥堵日趋严重,以调节出行者的选择行为为核心要素的交通需求管理理念成为相关政策的重要理论基础,但现有研究也表明,交通需求管理对出行弹性较高的出行具有显著调节作用,而对出行弹性较低的出行调节作用并不明显。因此,加强出行弹性等居民出行行为研究日益迫切,而公交刷卡数据等新的时空数据为居民复杂出行行为的挖掘提供了新的契机。本文利用北京市2014年3月地铁刷卡数据,以出行者出发时刻的可变性来测度出发时间选择的可改变程度,对居民地铁出行出发时间选择弹性进行测度,并结合GIS空间分析技术对其时空分布特征进行分析。研究表明:① 北京市地铁出行的居民出行弹性平均值为0.521,出发时间选择弹性整体上较大,表明北京居民出发时间选择相对较为灵活;② 北京市居民地铁出行弹性存在时空差异,居民个体休息日出行弹性高于工作日,一天中高峰时段出行弹性高于非高峰时段;③ 居民出行弹性存在空间自相关,倾向于在空间上发生集聚,存在明显的冷热点区域;内城居民的出行弹性明显高于城市外围居民。
孟斌, 黄松, 尹芹. 北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(1): 107-117.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180216
Bin MENG, Song HUANG, Qin YIN. Spatial and Temporal Distribution Characteristics of Residents' Depart Times Elasticity in Beijing[J]. Journal of Geo-information Science, 2019, 21(1): 107-117.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180216
表1
样本数据构成"
卡号 | 日期 | 星期 | 进站 | 出站 | 通勤时间 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
时间 | 线路 | 站点 | 时间 | 线路 | 站点 | ||||
00***44 | 19 | 星期三 | 7:26:00 | 1 | 8 | 8:04:01 | 1 | 22 | 0:38:01 |
00***56 | 18 | 星期二 | 6:25:00 | 13 | 41 | 7:21:49 | 94 | 29 | 0:56:49 |
21***65 | 12 | 星期三 | 7:14:00 | 96 | 27 | 8:10:26 | 9 | 27 | 0:56:26 |
32***34 | 9 | 星期天 | 7:33:00 | 13 | 45 | 7:40:49 | 13 | 49 | 0:07:49 |
86***06 | 27 | 星期四 | 7:10:00 | 95 | 39 | 8:49:10 | 13 | 45 | 1:39:10 |
表4
不同数据集下出行弹性测度结果"
数据集 总人数/人 | 卡号 | 刷卡 总次数/次 | K(D) | 进站时间 (平均值) | 出站时间 (平均值) | 通勤时间 (平均值) | 进站 站点 | 出站 站点 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
全体样本(417 321人) | 460**115 | 24 | 0.592 | 7:23:23 | 7:59:04 | 0:35:41 | 9059 | 645 |
164**510 | 21 | 0.617 | 7:29:34 | 8:04:40 | 0:35:06 | 1335 | 433 | |
000**244 | 24 | 0.628 | 7:34:15 | 8:16:23 | 0:42:08 | 18 | 122 | |
000**932 | 21 | 0.479 | 7:27:17 | 7:44:38 | 0:17:21 | 27 | 643 | |
000**912 | 20 | 0.396 | 6:31:00 | 7:14:53 | 0:43:53 | 521 | 218 | |
工作日样本 (400 206人) | 046**115 | 21 | 0.561 | 7:19:43 | 7:55:55 | 0:36:12 | 9059 | 645 |
520**567 | 20 | 0.449 | 7:29:06 | 8:12:55 | 0:43:49 | 523 | 643 | |
823**711 | 18 | 0.491 | 8:20:23 | 8:32:10 | 0:11:47 | 1027 | 1035 | |
100**982 | 17 | 0.548 | 8:36:18 | 8:53:55 | 0:17:37 | 559 | 545 | |
138**755 | 21 | 0.550 | 7:44:31 | 8:15:55 | 0:31:24 | 819 | 839 | |
休息日样本 (72 965人) | 489**451 | 7 | 0.353 | 6:32:09 | 7:35:18 | 1:03:09 | 621 | 9627 |
899**448 | 8 | 0.583 | 7:13:37 | 7:43:06 | 0:29:29 | 1343 | 529 | |
879**668 | 9 | 0.652 | 8:31:00 | 8:56:18 | 0:25:18 | 445 | 465 | |
504**812 | 9 | 0.586 | 8:20:07 | 8:58:05 | 0:37:58 | 813 | 9429 |
表5
不同概率下出行弹性等级区间取值"
弹性等级 | A情况:Pi≥ 80%的条件 | B情况:Pi≥ 90%的条件 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
弹性等级区间 | 人数/人 | 占比/% | 弹性等级区间 | 人数 | 占比/% | |
1 | [0 , 0.203] | 7 927 | 1.90 | [0 , 0.102] | 2 576 | 0.62 |
2 | (0.203 , 0.444] | 98 053 | 23.50 | (0.102 , 0.371] | 52 020 | 12.47 |
3 | (0.444 , 0.617] | 208 300 | 49.91 | (0.371 , 0.565] | 190 771 | 45.71 |
4 | (0.617 , 0.696] | 76 364 | 18.30 | (0.565 , 0.653] | 108 288 | 25.95 |
5 | (0.696 , 1] | 26 677 | 6.39 | (0.653, 1] | 63 666 | 15.26 |
表6
不同进站时间出行者出行弹性"
进站时间 | 全体样本 | 工作日样本 | 休息日样本 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
人数/人 | 平均K(D) | 人数/人 | 平均K(D) | 人数/人 | 平均K(D) | |
5:00-5:30 | 508 | 0.305 | 574 | 0.291 | 344 | 0.289 |
5:30-6:00 | 3399 | 0.374 | 3580 | 0.352 | 1868 | 0.350 |
6:00-6:30 | 11 509 | 0.432 | 12 304 | 0.402 | 4367 | 0.415 |
6:30-7:00 | 33 377 | 0.461 | 35 390 | 0.432 | 7626 | 0.448 |
7:00-7:30 | 72 421 | 0.494 | 73 270 | 0.467 | 10 092 | 0.478 |
7:30-8:00 | 116 454 | 0.519 | 111 270 | 0.493 | 14 504 | 0.489 |
8:00-8:30 | 105 008 | 0.542 | 95 643 | 0.516 | 15 646 | 0.501 |
8:30-9:00 | 53 073 | 0.566 | 48 108 | 0.542 | 11 112 | 0.514 |
9:00-9:30 | 19 185 | 0.572 | 17 728 | 0.554 | 6164 | 0.505 |
9:30-10:00 | 2387 | 0.534 | 2339 | 0.523 | 1242 | 0.465 |
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