本刊“学术动态(Planning Reviews)”栏目,推介国内外学术书籍和文献报告、关注国际研究动态和前沿热点、分享规划案例研究。本期“城乡交通与市政基础设施”专栏,向大家推介二篇交通方向的国外研究文献和国内玉溪市水资源研究专题简报。
(专栏编辑:卓健)
建筑环境和天气对自行车共享需求的影响:多伦多商业共享自行车站点层面的分析
来源: EL- ASSI W, MAHMOUD M S, HABIB K N. Effects of built environmentand weather on bike sharing demand: a station level analysis of commercialbike sharing in Toronto[J]. Transportation , 2017, 44: 589-613.
多伦多自行车共享是加拿大第二大公共自行车共享系统,为城市中心区域提供了一个相对快速的出行方式,是现有交通系统的有益补充。该系统也是一个独特的研究案例:它是位于相对较冷的北美地区的少数自行车共享项目之一,且全年运行。本研究采用全年出行数据,通过全面的空间分析揭示建筑环境、天气等对自行车共享的影响。模型还揭示了道路网络配置(车站交叉口密度和空间分散)、自行车基础设施(自行车道、路径等)的影响。研究结果可以转化为指南,以增加城市中心的自行车共享活动。
1. 研究区域选择和数据描述
本文选取了80 个自行车共享站,为研究影响自行车出行生成量和出行吸引量的因素,将天气信息、自行车乘客数据、社会人口特征、土地利用和建筑环境属性合并,创建一个完整和全面的数据集。
图:研究区域
天气主要指感知温度,乘客数据集包括行程开始时间和日期、结束时间和日期、持续时间、起始站、终点站、车站的停车数量和自行车编号。还考虑区域人口和就业密度、交通换乘站和大学校园、200m 区域内站点数量及每个站点停车数量。
2. 研究方法
为了研究上述因素对自行车共享乘客的影响,从三个不同层次进行回归分析:出行生成、出行吸引和站到站出行,并创建了五个数据集。包括工作日和周末出行生成和出行吸引各两个数据集,第五数据集是使用分解出行信息创建的,以确定各起始点-目的地(OD) 的出行次数。由于出行次数是非负变量,因此使用其自然对数作为因变量。本文采用分布式滞后模型和多级/线性混合效应模型进行分析。
3. 实证结果分析
3.1 工作日和周末分布式滞后模型
大部分参数用预期指标估计,在95%的置信水平上具有统计学意义。
工作日模型结果表明,大学校园和换乘站点区域内出行较多,用户多使用自行车进行交通中转。人口和就业密度与出行呈正相关。此外,突出了车站容量和站与站之间接近度的重要性,它为出行生成提供了足够车辆,为出行吸引提供了足够停靠空间。较高温度,较低湿度水平和较少地面积雪与乘客量呈正相关。感知温度在20—30℃之间时,数量最高。即要在早秋和春季期间保持自行车共享系统运行。
对于周末模型,出行生成和吸引与人口密度呈显着正相关,与换乘站点无关。因为周末可能只简单地进行休闲活动,而不是通勤或多方式换乘。多数变量的相关性与工作日模型类似。
3.2 站到站原点目的地分布式滞后模型
基于站与站之间路道路层面的服务属性以及其他区域层面因素生成了起始点-目的地(OD) 回归模型。为了进行回归分析,准备了一个OD 数据集,应用谷歌地图,生成综合自行车路径,使行驶距离最小化,路线上自行车基础设施百分比最大化。计算自行车道路数据,如行驶距离、与主要道路交叉路口的数量以及自行车基础设施占总自行车路线的百分比。
结果显示了距离和自行车乘客呈负相关。沿途自行车基础设施增加和与主要道路交叉路口数量减少与出行次数呈正相关。这解释了自行车用户欲减少碰撞风险的安全感需求。
3.3 多级/线性混合效应模型:随机截距和斜率
采用线性混合效应模型方法研究天气变量,社会人口特征和建筑环境背景下自行车共享行为的时间变化。研究了一年中不同季节出行活动的变化及工作日和周末不同时段内出行活动的变化。温度、车站容量、区域人口和就业密度以及与换乘站和大学的接近程度与自行车共享行为活动呈正相关。季节性出行变化和吸引量与换乘站区域,高人口和就业密度区以及大学校区呈正相关,秋冬季节表现出较高的系数,反映了本学年的使用情况。
开发的模型可用于预测在可能的站点位置生成或吸引的总月度出行率。这可以帮助自行车共享系统来确定新车站的可能位置,以最大限度地提高自行车总乘客量。此外,OD 模型可用于估计新站点和现有站点之间出行的分布,还可以根据预计的自行车路线来评估现有的自行车基础设施。了解汽车和行人交通的影响,可以帮助城市规划者和自行车共享系统运营商对车站位置选择作出更好的决策。
(供稿:赵雨飞)
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