多源大数据支持下的共享单车出行与空间品质耦合研究.pdf
《多源大数据支持下的共享单车出行与空间品质耦合研究.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《多源大数据支持下的共享单车出行与空间品质耦合研究.pdf(8页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、2023年第4期/西部人居环境学刊/047多源大数据支持下的共享单车出行与空间品质耦合研究*The Coupling of Bike-Sharing Use and Cycling Space Quality:A Multi-Source Data-Supported Analysis杨林川 喻冰洁 梁 源 赵桂林 YANG Linchuan,YU Bingjie,LIANG Yuan,ZHAO GuilinDOI:10.13791/ki.hsfwest.20230407杨林川,喻冰洁,梁源,等.多源大数据支持下的共享单车出行与空间品质耦合研究J.西部人居环境学刊,2023,38(4):47-
2、54.YANG L C,YU B J,LIANG Y,et al.The Coupling of Bike-Sharing Use and Cycling Space Quality:A Multi-Source Data-Supported AnalysisJ.Journal of Human Settlements in West China,2023,38(4):47-54.摘 要:在“碳达峰、碳中和”的发展背景下,共享单车作为高效、便捷、绿色的出行方式,对建设低碳城市具有重要意义。以厦门岛为例,利用共享单车轨迹数据、百度街景等多源大数据,挖掘共享单车出行时空特征,并基于服务设施密度、功
3、能多样性、交通可达性、骑行视觉舒适度、骑行设施完整度等原则建立了骑行空间品质评价模型,运用四象限法与地理加权回归(GWR)模型,解析人本尺度下的“单车出行空间品质”的耦合关系。研究发现:厦门岛的共享单车出行形成了“多点一轴”的空间格局,骑行网络以地铁站点为核心向外扩散。“单车出行空间品质”的四象限分析将各路段划分为高出行高品质、高出行低品质、低出行高品质、低出行低品质四种类型。GWR模型分析显示,骑行品质要素在不同的路段对单车出行的影响差异显著。基于此,提出构建层级化的站域慢行“微中心”、开展差异化的街道空间重塑的规划响应策略,为城市慢行系统多尺度空间优化提供了“定点”与“定向”的理论支撑与优
4、化思路。关键词:共享单车出行;空间品质;多源大数据;四象限分析;GWR模型;耦合关系Abstract:The transportation sector is a significant contributor to carbon emissions,accounting for nearly a quarter of the total.Given Chinas current focus on achieving“carbon emission peak before 2030”and“carbon neutrality before 2060”,it is crucial that th
5、is sector receives increased attention in China.Presently,the rapid growth of and excessive reliance on private vehicles has created immense pressure on road traffic,leading to elevated levels of air and noise pollution as well as carbon emissions.Governments and scholars alike are increasingly conc
6、erned with promoting the adoption of sustainable transportation modes(or encouraging environmentally-friendly travel behaviors among residents).Against this backdrop,the development of a green transport system becomes both urgent and indispensable.Such a transport system would help alleviate urban t
7、raffic congestion,enhance traffic efficiency,and mitigate environmental pollution and carbon emissions.In recent years,bike-sharing has emerged as a prominent green travel mode,gaining popularity in numerous cities worldwide,including New York,Paris,Beijing,Shanghai,and Chengdu.This sustainable trav
8、el mode boasts almost zero carbon emissions and can serve as both a standalone mode of transport and a convenient last-mile solution.Furthermore,bike-sharing encourages physical activity,benefiting the overall health of individuals and communities alike.With its potential to alleviate traffic conges
9、tion,reduce energy consumption,curb air pollution,and promote public health,bike-sharing holds immense promise for enhancing urban transport systems.However,the urban built environment has not adequately adapted to the rise and expansion of the bike-sharing market,particularly concerning the explosi
10、ve growth of shared bikes.Since its introduction in Xiamen(the study area,a coastal city in China)in 2016,bike-sharing has experienced rapid development but has also presented significant challenges to sustainable urban growth.The uncontrolled occupation of sidewalks and entrances/exits of metro sta
11、tions,along with supply-demand imbalances,have become common issues in Xiamen.These challenges highlight the need for effective urban spatial resource allocation and careful consideration of the bike-sharing phenomenon to ensure sustainable development in the city.The evaluation of the bike-sharing
12、travel environment(or cycling space)and the identification of its issues and areas for improvement have become crucial and intriguing research endeavors.To this end,this study utilizes multi-source data,including bike-sharing trajectory data and Baidu street view imagery,to examine the spatio-tempor
13、al characteristics of bike-sharing usage on Xiamen Island,China,specifically between 6 a.m.to 10 a.m.Furthermore,the study establishes an assessment model for cycling space quality by incorporating parameters such as density,diversity,accessibility,and visuality.A four-quadrant analysis and a geogra
14、phically weighted regression(GWR)model are then employed to analyze the coupling relations between bike-sharing usage and cycling space quality.This comprehensive approach enables the identification of areas and aspects that require improvement to create a more cycling-friendly environment.Specifica
15、lly,the four-quadrant 中图分类号 TU984.191文献标识码 B文章编号 2095-6304(2023)04-07-08 *国家自然科学基金面上项目(52278080)作者简介杨林川(通讯作者):西南交通大学建筑学院,教授,博士生导师,喻冰洁:西南交通大学建筑学院,博士研究生梁 源:香港浸会大学社会科学院,博士研究生赵桂林:西南交通大学建筑学院,硕士研究生ISSUE 4 Aug.2023/JOURNAL OF HUMAN SETTLEMNTS IN WEST CHINA/0480 引言绿色、低碳交通是实现“双碳”发展目标的重要发展路径1-2,为全社会深度脱碳提供了关键补
16、充。共享单车作为新时期共享经济的典型代表和“互联网+共享”的绿色、低碳交通工具,有助于解决公共交通出行“最后一公里”3-4,缓解交通拥堵、环境污染以及温室气体排放等问题5-7。此外,共享单车在促进居民体力活动、提升人群和社会健康等方面也发挥了积极作用8-9。2016年,共享单车开始在中国兴起,并在多个大中城市快速发展。智研咨询公布的20222028年中国共享单车行业竞争格局分析及未来发展潜力报告 显示,2021年中国共享单车用户规模达到3亿,较2020年增加了0.18亿,同比增长6.38%。然而,城市建成环境与空间治理未能及时响应共享单车的高速扩张,这导致了共享单车停放无序、供需失衡等一系列问
17、题。因此,在“双碳”发展目标以及骑行需求增长的社会语境下,合理优化共享单车与空间资源的配置,保障城市建成环境良性适配居民骑行特征,对实现骑行友好、建设低碳城市具有重要意义10-11。国内外学者对共享单车出行时空特征与影响因素等方面开展了广泛的研究。有学者通过共享单车数据对骑行时长、骑行距离以及OD(origin-destination,即起点讫点)网络等进行分析12-14,发现工作日的骑行存在明显的早晚高峰聚集特征12-13,具有典型的潮汐分布现象14。有学者研究发现共享单车出行与居住、公共服务用地面积比重、POI密度、土地多样性等因素正相关,与到市中心距离和到公交站距离负相关15;在短距离出
18、行中,共享单车与公交巴士容易形成竞争关系,与轨道交通形成共生关系16。还有部分研究采用调查问卷的方法收集相关数据,从年龄、性别、职业、受教育程度等不同因素与共享单车出行的关联,研究发现女性、年轻人、受教育程度越高的人群更倾向于共享单车出行17。骑行环境(主要指街道环境)的品质对居民的共享单车骑行意愿有较大的影响。国内外学者主要从骑行者角度出发,解析个人/家庭社会经济属性(如年龄、性别、就业特征、骑车经历)、建成环境等因素与骑行行为的关联,探究居民对骑行环境要素的偏好规律,并构建出行品质评价模型与方法18-21。相关的建成环境要素可分为:路段要素,如道路等级、机动车路边停车、自行车设施类型、机动
19、车流量、地形、路面宽度、街道绿化、街道景观;路径要素,如自行车道连续性、路径上的红灯数量、交叉路口的数量、自然景观。有学者通过叙述性偏好(stated-preference,SP)方法对虚拟骑行路径进行调查,并建立离散选择模型对骑行环境因素进行分析22-24。结果表明,骑行者最关注的环境要素包括自行车道类型、机动车流量、机非隔离设施、机动车路边停车和街道景观24;更长的骑行时间会对自行车的吸引力产生显著的负面影响20,23。也有学者通过显示性偏好(revealed-preference,RP)方法对共享单车使用特征进行分析,挖掘骑行环境偏好规律25-26。近年来,城市街景数据也被广泛用于共享单
20、车出行影响的研究。例如,埃文斯考利(Evans-Cowley)等采用StreetSeen骑行偏好调查工具来分析骑行者的环境要素偏好,并建立离散选择模型来解析路段级因素产生的影响,结果表明人行道、行人、交通稳静化(traffic calming)设计符合受访者的骑行偏好27。由于共享单车出行存在较强的时空差异,很多街道的骑行环境无法较好地适配单车出行。单车出行和空间品质的不匹配影响着居民的骑行意愿与便利性,因此亟需开展两者的耦合研究,但现有研究付之阙如。此外,关于骑行空间品质的测度,仅有少数学者关注“人本尺度”的建成环境指标,例如绿视率、天空率、建筑色彩等街景视觉体验指标。基于此,本文以厦门岛为
21、例,挖掘共享单车数据,解析共享单车使用规律,利用POI、公交线网、街景图像等多源大数据,通过深度学习与熵权法建立骑行空间品质测度模型。最后基于四象限法与地理加权回归(GWR)模型研究“单车出行空间品质”的耦合关系,实现骑行友好空间优化的定点定向。本文可为骑行友好城市/社analysis,which jointly considers bike-sharing travel demand and cycling space quality,categorizes road segments into four groups:“high usage-high quality”,“high usag
22、e-low quality”,“low usage-high quality”,and“low usage-low quality”.Moreover,the GWR model reveals the spatially heterogeneous impact of each independent variable on bike-sharing usage,and its result provides profound policy implications for spatial optimization.The findings of the study are as follo
23、ws:the bike-sharing usage pattern on Xiamen Island can be characterized as“one axis and multiple points”.Generally,bike-sharing trips are short in distance and duration,with distances between 500-1 500 m and durations of 5-10 minutes being the most common.In the study period(6-10 a.m.),popular bike-
24、sharing routes include journeys from residential areas to metro stations,from metro stations to workplaces,and from BRT(Bus Rapid Transit)stations to metro stations.Qiaoque East Road and Chengqing Road belong to“high usage-low quality”roads,and they are in the greatest need of improvement.Accordingl
25、y,the study proposes two improvement strategies:the development of slow-traffic micro-centers in metro station areas and the place-varying redesign of street spaces.The study serves as a theoretical and practical foundation for the optimization of the urban slow-traffic system at multiple scales.As
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 多源大 数据 支持 共享 单车 出行 空间 品质 耦合 研究
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。