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共享单车是接驳地铁出行的最有效选择之一,但共享单车的时空分布不均问题对使用者和管理者造成了很大的不便,尤其是早高峰期间出现这种问题更会大大降低2个交通系统的运行效率。因此,研究用于接驳地铁出行的共享单车的时空均衡性特点对提升早高峰期间的通勤效率有一定意义。为了了解接驳地铁骑行的时空均衡性特点,本文以厦门市作为实验区,将厦门市早高峰期间接驳地铁站的骑行作为主要研究对象,基于出行OD提出了新的地铁站吸引区域建立方法,基于出行特点提出了考虑地铁站点的单车聚类方法。本文还从潮汐比统计角度和吸引区域角度对各个地铁站的早高峰整体出行均衡性做了分析,从时空角度对早高峰中不同时段的地铁站接驳骑行的时空均衡性做了分析, 通过分析得出了3种角度下各个地铁站点均衡性的相似点与不同点,结果表明：① 根据潮汐比特点,地铁站对骑行的接驳职能可划分为4类,分别为起始型,均衡型,到达型和不适合接驳地铁出行型,反映了各地铁站点的总体接驳特征;② 地铁站对接驳骑行的吸引区域与潮汐比特点有所差别,其主要影响因素为地铁站点的地理位置及周边土地利用类型;③ 对于时空均衡性分析结果而言,潮汐比对时空均衡性层面没有显著影响,其最大影响因素为周边土地利用类型。该分析结果能体现出厦门市早高峰期间与各地铁站接驳骑行的共享单车运行的差异性以及与地铁接驳效率的高低,以此来支持共享单车企业的重点区域调度和监管。 相似文献
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随着互联网租赁自行车(共享单车)的兴起，“共享单车+地铁”“共享单车+公交”已成为城市通勤的主要接驳方式，但共享单车的“潮汐效应”也成为共享单车管理和资源调配的“痛点”和“难点”。因此，发现共享单车的“潮汐规律”，准确预测共享单车停车区(电子围栏)的租还需求，对于共享单车的有序规范发展，优化用车体验和环境等具有重要意义。本文首先基于共享单车订单数据和“电子围栏”空间数据，提出一种识别共享单车潮汐点的时空模型并分析其潮汐性时空特征。该模型将潮汐点定义为短时间内因大量共享单车租或还从而导致无车可租或无车位可停的电子围栏，然后根据电子围栏在某时间段的状态进行分类，并赋予不同的缺车/缺停指数。结果显示该模型能够精准识别特定时段出现的潮汐点。随后，基于共享单车订单、城市信息点(POI)、道路、人口、土地利用、气温、风速等时空数据，并考虑局部范围内的电子围栏相关性，构建KNNLightGBM模型来预测共享单车租还需求：(1)利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)进行特征提取；(2)利用KNN(K Nearest Neighbors)算法计算局部范围内电子... 相似文献
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共享单车的爆发式增长给城市规划管理和交通运行带来较大挑战,如何定量解译城市内共享单车的出行时空规律和空置率情况是单车科学调度的迫切需求.基于北斗平台提供的北京市共享单车数据,辅以POI数据,采用空间统计方法提取不同区域内共享单车的时空特征、挖掘单车与城市功能区间的关系,并提出共享单车空置率模型,从而揭示城市中共享单车用户短途出行的时空规律与多区域、多时段单车空置率情况.研究发现:工作日呈现规律性的早晚骑行高峰,出行具有明显的潮汐现象,且热点区域相比休息日更为集中;空置率随用户出行时序变化,以北京市东单区域为例,定量结果显示交通枢纽在早晚出行高峰单车使用率较高空置率较低,从而反映用车需求.本文研究结论可为单车管理调度、辅助城市规划提供参考. 相似文献
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北京市摩拜共享单车源汇时空特征分析及空间调度 总被引：1，自引：0，他引：1
共享单车是解决城市出行最后一公里的重要工具。然而,共享单车在使用过程中出现了供需时空失衡的现象,导致部分区域无车可用,而另一些区域却车满为患。这一现象不仅给用户带来不便,同时也降低了单车周转效率。解决供需失衡问题,关键在于探究共享单车供需失衡的时空分布特征。本文定义了共享单车的“源”、“汇”点,采用2017年5月10日至2017年5月16日北京市摩拜单车数据以及土地利用分类等多源数据,分析了共享单车工作日与周末,以及早、晚高峰期间强源、强汇点的分布特征,并结合土地类型信息分析了不同用地类型的单车使用模式,从而进一步提出了共享单车的空间调度模型。结果显示,在考虑不同土地利用类型的影响下,摩拜共享单车强源汇点分布模式具有明显的时空异质性：① 工作日单车使用量明显高于周末,且不同土地利用类型的源汇分布显著不同,如居住用地、商业金融用地等地净流入、流出密度更大,绿地等地区则相对较小;② 对比早晚高峰期间,同一地区的单车使用源汇模式极可能相反,如教育科研用地、商业金融用地等带有办公性质的地区会有“早汇晚源”的特征,而居住用地则是“早源晚汇”;③ 同一类土地利用在工作日与周末的早晚高峰期间,单车使用的源汇特征亦存在差异,如办公性质的地区在周末时源汇比例会明显产下降。基于上述结果,本文提出了一种局部优化的调度模型,并通过实际数据进行了检验。该模型在一定程度上可以解决车辆空间分配不均衡的问题,提高城市共享资源使用率,增加人们出行的方便程度。 相似文献
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当前,我国政府和单车企业多以划定电子围栏停车点的方式进行共享单车的规范化管理,由于单个电子围栏内部单车流入流出的随机性和不确定性较大,以单个围栏为单位进行单车管理的工作量大且不具现实意义。因此,有必要对电子围栏停车点进行聚类划分,实行区域化的管理与调度。基于此,本文提出一种基于时空约束的网络图聚类算法,该算法综合考虑空间因素（地理位置、地理环境特征）和时间因素（历史订单）,只需通过距离阈值设定即可实现电子围栏的多尺度聚类划分,实验分别在3000 m和700 m距离阈值条件下对厦门岛和乌石浦地区电子围栏进行聚类,结果显示该算法不仅能够将具有相似时空特征的电子围栏聚到同一社区簇内,而且能够使得单车流动主要集中在划分后的社区内部;随后,在社区划分基础上进行单车潮汐特征挖掘,能够有效识别和定位单车使用的热点地区;最后,利用长短时记忆神经网络（Long-Short Time Memory network, LSTM）进行单车订单需求预测,结果显示有84%以上社区的预测准确率在85%以上,平均预测准确率为91.301%,预测效果较好,可有效满足单车调度需求。本文研究成果可服务于电子围栏停车点规划与共享单车的区域化管理与调度工作。 相似文献
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采用正交布设的电极装置监测广州3条地铁运行产生的杂散电流,并对其来源开展分析。结果显示,距离1 km地铁启动或制动产生的剩余电位大于100 mV,其背景值小于3 mV;自然电位时序的主要周期为119.2 s,其余显著峰值为51.16 s、178.9 s和358.5 s;其功率谱的主要能量分布在200 s以下,与无地铁运行时存在显著差异。通过对地铁信号的脉冲细节进行模板匹配,得到与地铁运行频率接近的脉冲数量,对这些脉冲进行定位能够分辨出电流信号的来源方位。结合本文数据和其他在运行地电场和地磁场受地铁干扰的数据,可开发滤波技术以去除地电场和地磁场观测中的地铁杂散电流信号。 相似文献
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地铁隧道沉降监测系统主要用于自动、实时、连续的监测隧道沉降.通过振动干扰导入,利用环境模拟方法对系统进行了响应测试.实验结果表明列车运行时产生的振动干扰在系统监测允许误差范围内. 相似文献
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多源遥感影像共享平台的设计与实现 总被引：3，自引：2，他引：1
在分析不同来源遥感影像共享的基础上,提出了适合多源遥感影像的"影像波段/影像栅格+GridGeome-try+元数据"的基本数据结构。GridGeometry是遥感影像空间信息的抽象,采用GridGeometry可以避免直接对大数据量的遥感影像进行处理;采用ISO 19115元数据标准实现对遥感影像相关信息的描述,并基于XML和数据库技术实现对元数据的表达、存储、解析和处理。最后本文提出了多源遥感影像共享平台的主要体系,并在该体系的基础上实现了多种服务形式,包括:定制的共享网站和符合OGC规范的WMS、WFS和WCS服务等。不同的服务形式能够满足用户的多层次需要,而且为更灵活的服务应用提供了标准接口,在技术上为共享服务的广泛使用提供有力的保障。 相似文献
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探索地铁乘客出行目的识别方法,有助于突破智能卡数据（Smart Card Data,SCD）在具体应用场景中的局限性,提升SCD在交通出行研究、交通发展规划等领域的应用价值。本文融合多源地理大数据,基于城市交通与土地利用时空间互动理论,以北京市居民地铁出行为例,在交通出行调查数据中提取5565个地铁出行样本及其对应的出行目的和出行特征相关变量。基于兴趣点（Point of Interest,POI）数据得到各样本起止站点的土地利用特征相关变量,形成包含每次地铁出行的出行目的、出行特征、土地利用特征的地铁出行数据集。使用基于随机森林（Random Forest,RF）算法对地铁出行数据集进行训练完成的分类器对SCD记录的每一次地铁出行进行分类,获得该次出行的出行目的及其不同目的地铁出行时空间分布规律。研究结果表明,本识别方法可有效预测地铁乘客的出行目的,其中,“上班”、“回家”2类出行目的的预测准确率均超过90%;纳入土地利用特征相关变量可显著提升RF分类器预测准确率,印证了城市交通与土地利用的时空间互动理论。鉴于当前SCD的可获取性逐渐提高,该项技术在居民地铁出行监测与预测、地铁线网布局和地铁周边土地利用规划等实践方面,具有很强的推广性,有助于更全面地认知大城市居民的地铁出行行为。 相似文献
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Mobile information and communication technologies(MICTs) have fully penetrated everyday life in smart societies;this has greatly compressed time, space, and distance, and consequently, reshaped residents’ travel behaviour patterns. As a new mode of shared mobility, the sharing bicycle offers a variety of options for the daily travel of urban residents. Extant studies have mainly examined the travel characteristics and influencing factors of public bicycles with piles, while the travel patterns for sharing bicycles and their driving mechanisms have been largely ignored. Using one week’s travel data for Mobike, this study investigated the spatial and temporal distribution patterns of sharing bicycle travel behaviours in the central urban area of Guangzhou, China;furthermore, it identified the influences of built environment density factors on sharing bicycle travel behaviours based on the geographically weighted regression method. Obvious morning and evening peaks were observed in the sharing bicycle travel patterns for both weekdays and weekends. The old urban area, which had a high degree of mixed function, dense road networks, and cycling-friendly built environments, was the main travel area that attracted sharing bicycles on both weekdays and weekends. Furthermore, factors including the point of interest(POI) for the density of public transport stations, the functional mixing degree, and the density of residential POIs significantly affected residents’ travel behaviours. These findings could enrich discourse regarding shared mobility with a Chinese case characterised by rapidly developing MICTs and also provide references to local authorities for improving slow traffic environments. 相似文献
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基于夜光遥感与POI数据空间耦合关系的南海港口城市空间结构研究 总被引：2，自引：0，他引：2
南海港口城市研究是南海资源环境监测的重要内容,目前对于南海港口城市空间结构特别是港口在城市空间结构中的地位缺乏研究。夜光遥感数据和POI数据均为城市空间结构研究的重要数据源,但对于2种数据的空间耦合关系与集成应用研究存在不足。针对上述问题,本文选取南海港口城市典型代表的三亚市为研究区,以研究区2016年NPP-VIIRS夜光遥感数据和POI数据为数据源,利用叠加分析将夜光遥感数据和POI核密度分析结果数据分别网格化。然后,利用双因素组合制图法对两种数据的空间耦合关系进行可视化,分析空间耦合关系相异区域和城市空间结构的关系,并在此基础上探讨港口在三亚城市结构中的地位。研究表明,三亚市夜光遥感和POI数据的空间分布总体趋势相一致,空间耦合关系相近的区域占比达85.6%;夜光遥感和POI数据空间耦合关系在三亚市内存在一定量的相异区域,如新城区、经济开发区、城市边缘区和乡镇中心等,结合2种数据的特点可以更显著地表征这些区域的城市空间结构特征;三亚市作为重要的南海港口城市,其城市的中心区域与港口密切关联。本研究为港口城市空间结构研究提供了新视角。 相似文献
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以江苏省商业网点POI（兴趣点）数据为基础,结合经济社会统计数据,分别对批发零售业、住宿业和餐饮业三种业态类型,运用标准差椭圆、核密度、最近邻指数以及多元线性回归等分析方法,探讨不同发展水平、发展阶段城市商业网点的空间分布模式和业态结构特征,并揭示其区域差异的影响因素。研究发现：江苏省商业网点总体上具有西北走向分布态势,呈现相对集中分布格局,表现出在长江以南地区集聚和在地级城市中心城区密集布局的特征;不同业态类型网点空间分布具有差异,批发零售业网点的空间集聚特征最显著,住宿业网点的分布相对均衡;各市商业业态结构呈现出批发零售业和餐饮业网点数量为主,以及批发零售业销售额独大的特征;地区生产总值、人口规模、居民人均可支配收入、城市综合可达性以及第三次产业产值比重是影响商业网点分布的重要因素,不同因素对商业网点分布的影响程度差异性较大,居民消费能力和地区发展水平是江苏省商业网点分布差异的主要驱动力。 相似文献
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城市区域内部建筑物较密集,外围建筑物逐渐稀疏,因此大多存在内部区域POI数据密度大,外围区域POI数据密度逐渐减小的现象,在使用均等网格作为识别单元进行城市“三生空间”的识别的过程中,就会出现网格尺度较大导致识别准确率较低或网格尺度较小导致无数据区较多两种情况。针对以上问题,本研究提出一种基于POI数据及四叉树思想的”三生空间”识别方法：综合利用互联网地图POI、行政区划、遥感影像等数据,引入四叉树思想对网格识别单元进行分级;将POI数据与城市建设用地分类和土地利用现状分类进行衔接,对POI进行重分类;综合各类POI的功能和面积,构建POI分类“三生功能”赋分体系,定量识别“三生空间”。以西安市中心城区为实验区进行实例验证,结果显示正确率在95%左右。通过与均等格网识别结果的对比,进一步证明引入四叉树思想对网格进行分级一方面能有效减少无数据区的存在,另一方面能使识别结果准确率大幅提高,为基于POI数据的城市三生空间的识别提供了一种新思路。 相似文献
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以广州市47 026个零售业网点为基本数据,通过梳理零售业空间分异的机制,构建包含人口密度、商务条件、公共交通便利性、业态丰富度与租金条件5个影响因子的零售业态空间分异影响因素评价体系,通过信息熵、核密度函数与空间回归模型分析零售业态的空间分异影响因素,对比不同城市圈层区位与不同零售业态集聚分异的因素差异。结果表明：① 需求、区位、竞争与成本构成了广州市零售业态空间分异的主要驱动力,同时,零售的景观分异也由于业态异质性与城市的空间异质性而存在驱动力分异;② 5个影响因素强度格局圈层差异明显,城市内圈层人口集聚度高,具备更好的公共交通便利性条件、商务条件与业态丰富度,同时也承受更高的地租;③ 人口密度是零售空间分异的核心要素,公共交通便利性条件、商务条件与业态丰富度对零售的集聚也有正向驱动作用,租金的影响较弱;不同圈层区位的零售空间分布与不同类型业态的空间分异的主要影响因素各不相同。 相似文献
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基于夜光遥感和小区POI的住宅发展与经济增长的空间耦合研究 总被引：1，自引：0，他引：1
潘思东 《地球信息科学学报》2017,19(5):646-652
针对城市住宅业发展与其经济增长之间的单向或双向因果关系问题,有关学者利用宏观统计分析的方法得到了不同的结论。本文通过构建二者的时空数据集,在城市内部微观层面上剖析了二者的耦合联系及其空间差异性,以期在细尺度上解释二者之间的关系。本文选取郑州市作为研究区,提出了一种基于夜光遥感数据的GDP空间化估算方法,进而生成GDP时空数据集;基于住宅小区POI点数据对城市住宅进行空间密度估计,得到住宅小区的时空分布数据集;最后对GDP和住宅建设密度进行了空间互相关分析,探究住宅发展与经济增长像元尺度上的共变趋势。结果表明：与前人的宏观研究论断不同,耦合分析结果显示住宅业发展与经济增长之间的关系在城市内部具有空间差异性,两者既存在相互影响的区域,也存在无相关的区域;耦合协调关系极显著的区域约占两成,且主要位于市属区和县域中心区;耦合不显著和不相关的区域超过七成,大部分位于市属县域。 相似文献
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Source-sink landscape spatial characteristics and effect on non-point source pollution in a small catchment of the Three Gorge Reservoir Region 总被引：2，自引：0，他引：2
Jin-liang Wang Jiu-pai Ni Cheng-long Chen De-ti Xie Jing-an Shao Fang-xin Chen Ping Lei 《山地科学学报》2018,15(2):327-339
The source and sink landscape patterns refer to landscape types or units that can either promote positive evolvement of non-point source (NPS) pollution process, or can prevent/defer the ecological process, respectively. Therefore, the role of a catchment landscape pattern in nutrient losses can be identified based on the spatial arrangement of source and sink landscapes. To reveal the relations between landscape spatial characteristics and NPS pollution in small catchment, a case study was carried out in a Wangjiagou small catchment of the Three Gorges Reservoir Region (TGRR), China. Google earth imagery for 2015 were processed and used to differentiate source and sink landscape types, and six subcatchments were selected as sample regions for monitoring nitrogen and phosphorus nutrients. Relative elevation, slope gradient and relative flow length was used to construct the Lorenz curves of different source and sink landscape types in the catchment, in order to assess the source and sink landscape spatial characteristics. By calculating the location-weighted landscape indices of each subcatchment and total catchment, the landscape spatial load characteristics affecting the NPS pollution was identified, with a further Pearson correlation analysis for location-weighted landscape indices and nitrogen-phosphorus monitoring indicators. The analysis of Lorenz curve has revealed that the obtained distribution trend of Lorenz curve and curve area quantified well the spatial characteristics of source and sink landscape pattern related to the relative elevation, slope gradient and relative flow length in small catchment. Results of Pearson correction analysis indicated that location-weighted landscape index (LWLI) combining of terrain and landscape type factor did better in reflecting the status of nitrogen and phosphorus loss than the indices related to relative elevation, slope gradient and relative flow length. 相似文献