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(专栏编辑:肖扬,同济大学建筑与城市规划学院副教授)
基于共享单车系统的骑行活动时空特征分析
来源:XU Y, CHEN D, ZHANG X, et al . Unravel the landscape and pulses of cycling activities from a dockless bike-sharing system[J]. Computers, Environment and Urban Systems. 2019,75: 184-203.
近年来共享经济的蓬勃发展及其技术基础为城市交通生态系统带来了新的机遇。共享单车系统的成功实施一定程度上缓解了交通拥堵,空气污染,能源缺乏和人类健康恶化等城市问题。以往的研究主要集中在基于固定租赁站系统的公共自行车利用状况。然而无桩的共享单车利用的时空模式可能与具有固定租赁站的传统活动模式完全不同,目前对于无桩的共享单车的研究侧重于分析共享单车的活动强度及其空间分布,对于不同空间内对共享单车使用的需求随时间如何变化,以及这些时间特征如何在不同的空间之中变化的问题缺少相关研究。本项研究提出了一个分析框架,从共享单车系统中探索骑行活动的时空分布特征。
本研究选取新加坡作为研究区域,新加坡拥有721.5km2用地面积和560万人口(2016),是世界上人口最密集和高度城市化地区之一。该地区具有综合公共交通系统,高峰时段的人们选取公共交通方式比例高达67%。本研究使用的是从新加坡主要共享单车运营商采集的为期4个月GPS数据集。通过按时间顺序组织每辆自行车的地理定位,我们重建了所有自行车的GPS 轨迹,并用轨迹分割得出OD行程。其时间分布特征为:周一至周五的共享单车利用状况显示出相似的时间模式。在8∶00-9∶00和19∶00-20∶00之间观察到两个峰值,并且夜间骑行用户完成更多的出行。周末骑行活动具有与工作日不同的时间特征,其使用量在正午左右达到了第一个高峰。空间分布特征为:自行车活动集中在新加坡的特定地区。工作日和周末之间的空间分布相似,而在某些区域则略有差异。
本文利用矩阵特征值分解方法来分析新加坡骑行活动的时空模式。特征分解可用于获得与其变化最相符的数据集的主成分,用所解释方差百分比大小的排序得到的主成分来表示数据集的基础结构,这用于解释不同地方的自行车使用时间模式如何与城市的基本模式同质性或异质性。考虑到出行需求时间模式在出行起点和目的地不同,以及工作日、周末差异的问题,本研究将四种出行组合进行特征分解:①工作日的到达出行,②工作日的出发出行,③周末到达,④周末出发。为了捕捉整个城市的出行需求的时间特征,我们将新加坡划分为500×500m 网格,并将提取的OD对与每个方格匹配。然后我们根据土地使用和交通基础设施的信息构建了七个关键的建筑环境指标,来分析它们与共享单车使用的关联性。这七个指标为住宅的容积率,商业建筑的容积率,土地使用混合度,到大众捷运(MRT) 的网络距离,公交车站的数量,道路交叉点的数量,以及自行车道的长度。
结果显示,骑行活动在工作日具有多样化但规律的时空结构,而在周末则表现为静态但略有随机的时空结构。工作日出行的68%-86%可由矩阵特征分解得到的第一主成分解释,无论到达还是离开,工作日的到达出行的方差总是高于出发出行的方差,表明出行目的地的时间模式更具有多样性。周末出行90%的总方差需要4个主成分来解释,分析表明周末不同地方的自行车使用在高时空维度中更加离散或随机。通过对特征分解方法得出的PC系数与建成环境指标进行相关性分析,以了解共享单车的利用与城市空间形态间的关系。与城市的基线模型相比,住宅密度较高或者土地使用混合度较高的地点往往会在工作日的早晨吸引更少的出行,相较而言在夜间会有更多的出行。大众捷运(MRT) 站在早高峰时段具有显着的吸收效果,而在同一时期它们产生的出行较少。尽管程度有限,新加坡的共享单车确实可以作为“最后一英里”的解决方案。
本研究论证了如何使用矩阵特征分解的方法来更好地理解共享单车使用的时间变化特征和城市不同区域内的差异。通过特征分解和主成分分析得到的特征向量突出空间结构变化,以捕捉这些变化的细微差别,进而得出新加坡共享单车利用的时空间结构特征,更好地理解共享单车动态变化以及对城市设计和交通规划的影响。
(供稿:张庆来、卜嘉田,同济大学建筑与城市规划学院硕士研究生)
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