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《地理教学》2006,(7):28-28
作为上海21世纪标志性交通建筑一上海铁路南站交通枢纽，已于2006年7月1日将正式开通运营。上海南站是中国内地铁路建设中第一次融入“航空港”设计理念，采用？高进低出”方式的现代化火车站。整个建筑分为出发层、站台层和到达层。自驾车或出租车由高架路道路直奔至九米高的候车大厅门口，旅客下车后直接经过安检通道即可安心候车；“低出”则是在零米层广场上有出租、公交、轨道交通等多种交通工具供抵沪的旅客选择乘坐离开。上海南站主站屋东西两条出站地道的尽端设南北地下换乘敞厅，与地铁、轻轨的地下站厅连接，从真正意义上实现了铁路客运与城市轨道交通的“零距离”换乘。换乘敞厅外侧为出租车上客区，再向外延伸为下沉式坡形绿化景观，使出站旅客在地下就能充分享受到阳光和绿色。平行于出站地道的南北社会联系地道贯穿整个基地，有效连接南北各类交通节点以及地下辅助商业空间，使之成为有机的地下，公共步行系统。 相似文献
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当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据（公交和地铁刷卡）和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性：① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现：① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。 相似文献
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出租车轨迹数据挖掘进展 总被引：1，自引：0，他引：1
大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步。随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题。通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义。本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状。随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势。最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向。 相似文献
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掌握城市人口流动动态有利于进行交通预测、应急快速响应,以及合理的城市规划。出租车作为城市主要的交通运输工具之一,可以反映城市中人口的流动。本文以出租车上下客点数据为例,对比在工作日以及休息日的人口流动差异,分析出租车数据的空间分布及其动态变化,揭示城市人口流动模式。 相似文献
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基于地域的移动模式（zone-based movement pattern,ZMP）的发掘通过对出租车轨迹的聚类分析,同步发掘地域与移动轨迹。该方法通过ZMP的合并达到新地域发掘的目的,并加以距离和专题属性组成的相邻约束以保留移动的方向性、地域的功能属性以及地域间的距离关系。通过连接矩阵迭代计算得到最优合并的ZMP进行合并,从而发掘ZMP,同时通过覆盖度、精准度以及基于这两者的平衡评估因子等对合并得到的ZMP进行评定。通过现实世界的出租车数据进行实验,结果表明该方法高效可行,能合理地实现合并现有区以发掘新地域。 相似文献
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随着城市的快速发展,道路拥堵、打车难等问题越来越突出,严重影响了居民的出行效率和生活质量。出租车GPS数据,在一定程度上包含了部分居民出行行为的丰富信息。考虑到出租车载客事件发生于一维道路网络空间,本文提出对出租车上下客事件所在路段进行分析,得到不同时段居民出行的热门路段和区域,分析居民出行时空分布特征,有助于了解交通现状和居民出行需求,提高城市对居民出行活动的服务水平。 相似文献
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城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。 相似文献
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空间同位模式挖掘旨在发现空间数据库中频繁发生在邻近位置的地理事件。由于空间异质性,地理事件在不同区域邻近出现的频繁程度亦存在差异,进而形成局部同位模式。现有局部同位模式挖掘方法多基于欧氏空间的平面假设,难以客观揭示网络空间（如城市道路）内地理事件间的局部同位规律,因此基于空间扫描统计思想,提出了一种网络约束下的局部同位模式挖掘方法。首先,发展了网络约束下的路径扩展方法,识别可能存在局部网络空间同位模式的候选路径;其次,基于网络约束下的二元泊松分布构建显著性检验的零模型,判别候选路径中局部网络空间同位模式的有效性。通过模拟实验与北京市出租车供需模式分析,发现该方法比现有方法得到的结果更精细、更客观,能够有效地挖掘网络约束下的局部同位模式。 相似文献
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