基于时空数据可视化的出租车与地铁竞合关系研究

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随着城市交通系统的不断完善与更新,城市居民的出行选项也日渐增多。为了有效优化城市交通系统资源配置,分析并掌握现有不同公共交通方式之间的关系是必不可少的。出租车与地铁是城市公共交通系统中两个重要的组成部分:其中,地铁服务的地理位置固定,用户可根据出行的起点终点与地铁站位置的适配情况作出出行选择与调整;而出租车服务相对自由,能对用户出行需求给予“点至点”完全匹配的服务。随着地铁轨道交通建设逐步完善,出租车与地铁服务在地理位置上出现了越来越多的重叠。研究这两种交通方式间的关系,不仅可揭示出租车在城市交通服务中的具体角色,还能缓解交通资源配置中的不确定性,具有重要的研究意义。本文研究中利用地铁出行刷卡数据与出租车轨迹数据集,统计并分析了二者各自在空间与时间上的分布特征。特别地,从站内拥挤和车厢拥挤的角度对地铁服务质量指标进行了量化,并基于该指标与空间位置参数一起构建了出租车-地铁关系模型。该模型将出租出行记录划分为竞争,分担,合作与补充。最后,本文构建了可视化平台对上述研究中的重要信息以及结果进行表达。本文研究发现:(1)出租车与地铁出行统计量在空间上均存在着明显的异质性,其中出租车出行高值聚集区主要集中在“原关内”以及其周边区域,而地铁出行出现的高低值聚集现象仅出现了较小规模的聚集。(2)竞争型与分担型出租出行均集中在福田区及其周边,合作型出租出行与地铁线路联系紧密,而补充型出租出行分布最广,在除了大鹏新区以外的地区均有分布,且上下客点较为分散。将竞争型与分担型出租车出行分别与地铁出行进行耗时对比,发现在多对出行组合上竞争型出租车出行的节时与费时情况数量相对平均,而分担型出租车出行的节时情况数量会相对更高。(3)工作日时地铁系统在运输方向上存在着明显的潮汐现象,这种现象几乎发生在地铁三号线与四号线的整条线路中,同时也发生在一号线固戍站至高新园站与五号线的坂田站至长岭坡站局部段上。
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根据最新的统计数据,在全球范围内排名前10的癌症中,前列腺癌(PCa)有非常高的发病率(第二)和死亡率(第五)。因此在早期阶段便诊断出患者是否患有PCa就显得非常重要,有助于降低PCa患者的死亡率,提高患者的生活质量。2009年,Sreekumar及其同事发现血清或尿液中的肌氨酸浓度水平与前列腺癌的侵袭行为呈正相关性,预示肌氨酸可能是PCa的生物标记物。由于肌氨酸在人体内的浓度非常低,而且有诸多干