考虑空间异质性的共享单车客流量与影响因素研究-以芝加哥为例

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有桩共享单车作为一种绿色可持续的出行方式,因其良好的特性优势而吸引越来越多的城市居民选择使用单车出行。在研究单车出行行为特征时,精准的客流需求预测可帮助系统管理者合理利用资源,提高单车系统运行客流量,使系统更好为城市用户提供服务。然而,城市形态以及城市基础设施布局等因素在空间分布不均衡,对出行需求产生的影响不尽相同,即表现为在研究空间范围内影响因素对客流的影响程度也有所差异。
  本文基于芝加哥市Divvy有桩共享单车出行数据等资料,建立负二项回归模型评估站点服务范围内社会经济变量、城市建成环境与交通服务相关指标对站点客流出行强度的影响。基于此,为评估影响因素可能在研究区域内表现出的空间分布差异,建立地理加权回归模型进行验证,并将地理加权回归模型的估计参数进行空间可视化。
  本文的主要工作有:1)依据共享单车出行特点对城市共享单车需求预测相关理论进行总结;2)对地理加权回归模型的结构,参数评估方法以及建模所需确定的权函数、带宽等进行归纳总结;3)运用ArcGIS与Python完成对出行客流数据以及建模数据的汇总整理;4)建立负二项回归模型分析影响因素对于不同群体出行的影响差异;5)建立地理加权回归模型评估影响因素的空间异质表现;6)运用R将影响因素空间异质表现进行可视化,并深入分析影响因素表现出空间分布差异的原因。
  研究结果证明,不同群体出行客流的影响因素作用表现是有差异的;城市建成环境等因素空间分布不均匀对出行需求产生的影响也有所差异,站点客流影响因素也表现出相应的空间异质性,即变量参数评估值在研究区域范围内不是恒定不变的。模型分析结论可以供意欲提高系统或局部客流的系统规划人员参考,对现有资源进行合理分配进而做出相应调整,更好为单车系统用户提供服务。
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