基于空间计量模型的城市土地利用对地铁客流影响研究.pdf
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1、铁道运输与经济RAILW AY TRANSPORT AND ECONOMY第 45 卷 第 09 期基于空间计量模型的城市土地利用对地铁客流影响研究Study on Relationship between Urban Land Use and Subway Passenger Flow Based on Spatial Econometric Model杨静1,王月杏1,周浪雅2,张红亮3,邢淑美1YANG Jing1,WANG Yuexing1,ZHOU Langya2,ZHANG Hongliang3,XING Shumei1(1.北京建筑大学 土木与交通工程学院,北京 100044;2
2、.中国铁道科学研究院集团有限公司 运输及经济研究所,北京 100081;3.北京交通大学 交通运输学院,北京 100044)(1.School of Civil and Transportation Engineering,Beijing University of Civil Engineering and Architecture,Beijing 100044,China;2.Transportation&Economics Research Institute,China Academy of Railway Sciences Corporation Limited,Beijing 10
3、0081,China;3.School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)摘要:揭示城市土地利用与地铁客流的相互作用机理是实现地铁与城市区域功能一体化发展的基础。以北京市为例,将地铁车站之间的空间效应作为变量纳入回归方程,并用精细化的POI数据反映土地利用情况,构建基于空间计量模型的地铁车站出站客流与周边土地利用关系模型。计算结果表明:空间计量模型对空间数据回归精度更高,其中,地理加权回归模型更能精确描述客流的空间异质性;对工作日早高峰出站客流量有积极影响的因素按显著性排
4、序为:写字楼=政府机构科研教育公司单位金融;按单位用地类型增减对客流量的影响程度:政府机构写字楼金融科研教育公司单位;按影响车站数量:写字楼公司单位金融科研教育=政府机构;各类用地对车站客流的影响存在区位差异。关键词:城市土地利用;地铁客流;空间计量模型;POI;空间异质性Abstract:Revealing the interaction mechanism between urban land use and subway passenger flow is the basis of realizing the integrated development of subway and ur
5、ban regional functions.By taking Beijing as an example,the spatial effect between subway stations was included in the regression equation as a variable,and the land use situation was reflected by the refined point of interest(POI).The relationship model between passenger flow in and out of subway st
6、ations and land use around stations was built based on a spatial econometric model.The results show that The spatial econometric model has higher regression accuracy for spatial data,among which the geographically weighted regression model is more accurate to describe the spatial heterogeneity of pa
7、ssenger flow.The factors that have a positive impact on the outbound passenger flow in the morning peak on weekdays are ranked as follows:office building=government institutionscientific research and educationcompanyfinance.According to the influence degree of land use type on passenger flow,the fac
8、tors are ranked as follows:government institutionoffice buildingfinancescientific research and educationcompany.According to the number of affected stations,the factors are ranked as follows:office buildingcompanyfinancescientific research and education=government institution.There are regional diff
9、erences in the influence of various land use types on station passenger flow.Keywords:Urban Land Use;Subway Passenger Flow;Spatial Econometric Model;Point of Interest;Spatial Heterogeneity 文章编号:1003-1421(2023)09-0081-08 中图分类号:U121 文献标识码:ADOI:10.16668/ki.issn.1003-1421.2023.09.12引用格式:杨静,王月杏,周浪雅,等.基于空
10、间计量模型的城市土地利用对地铁客流影响研究J.铁道运输与经济,2023,45(9):81-88.YANG Jing,WANG Yuexing,ZHOU Langya,et al.Study on Relationship between Urban Land Use and Subway Passenger Flow Based on Spatial Econometric ModelJ.Railway Transport and Economy,2023,45(9):81-88.-81杨静 等 基于空间计量模型的城市土地利用对地铁客流影响研究0引言地铁作为城市交通的重要组成部分,在压缩时空距
11、离、减缓道路交通拥堵等方面有重要意义,而车站作为集疏旅客的重要节点,不仅体现交通价值,其周边土地利用开发强度或组成还促使车站体现出商业价值、土地价值1-2。地铁建设对未来城市土地利用的发展模式起到引导作用,车站客流的分布同样受到站点周边土地利用开发强度或构成的影响,揭示城市土地利用与地铁客流的相互作用机理是实现地铁与城市区域功能一体化发展的基础。既有研究将土地利用因素考虑进车站分类、客流预测中,认为地铁车站周边土地利用会影响客流特征,进而使车站呈现某种典型特征3-4,在站域协调性研究中,土地利用是衡量车站周边环境的重要变量5。针对土地利用对地铁车站客流的影响,已有研究主要运用回归模型分析其相互
12、影响机理,早期研究者常用普通回归模型,GUTIERRZ等6建立基于距离衰减的多元回归模型,CHOI等7建立泊松回归模型,张和美子等8以最小二乘法作为研究模型,得出土地功能混合度与客流量成正比、提高土地功能混合度将促进地铁乘客量、不同时段不同性质的客流与车站周边用地类型有关等结论,谭章智9分析了空间维度下地铁对其周边土地利用的影响规律,得出地铁站点对土地利用变换影响规律存在明显的空间异质性,从空间角度分析地铁客流与土地利用间的关系可以更好地理解地铁车站客流的产生和变化机理。在此基础上,学者们将空间计量模型引入到地铁客流与土地利用的关系分析中,CHEN等10总结出空间计量模型相较于普通回归模型的主
13、要优点是其在研究区域加入空间结构,能更好地解释地理异质或邻近对研究结果的影响。常用的空间计量模型有全局模型(空间自回归模型、空间误差模型、空间滞后模型)和局部模型(地理加权回归模型),全局模型仅能显示空间关系的平均水平,局部模型则能表现空间异质性导致的局部特征,对空间数据的解释性更强11-13。LI14用空间计量模型得出土地利用多样性、就业密度对客流量有重要影响,高德辉15得到每个车站的地理加权回归参数,认为用地功能混合度并不是对所有车站客流量有积极影响,局部站点呈消极影响。在土地利用变量选取方面,已有研究主要用土地功能混合度61011、用地密度1416或各类兴趣点(Point of Inte
14、rest,POI)数量11等表征土地特征,LI 等14得到住宅区等居住相关用地对早高峰进站客流影响明显,马晓磊等16认为住宅密度越高乘坐地铁的乘客越多,彭诗尧等11得出写字楼等就业类用地对早高峰出站客流吸引效应明显等结论。已有研究对地铁客流与土地利用关系进行了较全面的分析,但对于北京市这样集政治、经济、文化多功能一体且市域面积广的大都市,土地利用因素对客流的影响存在显著空间区位差异,不同类型用地对车站客流的影响程度需要更为细致的定量研究。因此,拟建立空间计量模型分析土地利用对地铁客流的影响,用细粒度POI作为解释变量,分别选择普通最小二乘法、全局空间计量模型和局部空间计量模型进行回归分析,量化
15、每类用地对客流量的影响程度,并将局部模型回归参数分布到空间上,从空间异质性的角度进一步分析土地利用与地铁客流的相互关系,以期为北京市实现以车站为中心的TOD模式建设提供理论依据,实现大容量公共交通与城市区域功能协调发展。1数据处理与分析1.1基于AFC的地铁车站客流数据统计目前,北京地铁数据采集系统主要依靠自动检售票系统(AFC)记录乘客的智能卡号、出行起讫点以及进出站时间,通过对乘客进出站时间处理与统计,得到高峰时期进出站客流量。为避免疫情期间出行数据的失真,研究选取2019年11月27日(周三)早高峰(6:309:30)客流出站刷卡数据,早高峰出站客流分布如图1所示。早高峰出站客流量低于5
16、 000人的车站主要分布在北五环外和南四环外,以及二环内天安门等历史古迹周边,四环内和北五环车站早高峰出站客流量较大,如海淀区中关村、西二旗、上地等站,朝阳区望京、来广营等站。1.2地铁车站周边POI数据获取利用百度地图API开放的“地铁站”数据库,批量获得北京市306座车站的经纬度坐标,精确到小数点后第6位。参考城市用地分类与规划建设-82杨静 等 基于空间计量模型的城市土地利用对地铁客流影响研究用地标准(GB 501372011)17对城市土地利用性质的类别划分,按百度地图划分的POI进行检索、聚集,与地铁车站匹配后得到以地铁站周围500 m范围内各类POI数量。POI的构成有以下22类:
17、美食、酒店、购物、丽人、金融、写字楼、公司单位、商业服务、休闲娱乐、运动健身、商业培训、汽车服务、公共游览、科研教育、公共医疗、政府机构、公共设施、工业厂矿、对外交通设施、公交车站、其他交通设施、绿地广场。抓取POI地理位置,并根据 TOD 模式下用地分类,将POI分为办公、公交站、商业购物和绿地广场4类,地铁周边(500 m)用地分类和分布图如图2所示。可以看出北京市地铁站周边用地分布较均衡,大多数车站周边分布办公用地和商业购物,但整体而言,靠近市中心区域的车站周边办公类和商业购物类用地更多,且用地混合度更高。2研究方法空间计量模型中一个空间单元上解释变量的变化除了对其自身被解释变量的影响之
18、外,还对其它空间单元的被解释变量有间接影响,包括空间依赖性和空间异质性。空间依赖性即空间相关性,空间异质性也叫空间差异性,由于地理空间上的区域缺乏均质性,存在中心、外围的区别,从而导致城市用地结构和客流量等存在较大空间差异。为刻画地铁客流与沿线土地功能之间的空间依赖关系和可能存在的空间异质性,选择空间自回归模型(Spatial Autoregressive Model,SAR)、空间误差模型(Spatial Error Model,SEM)和地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression,GWR)做回归分析,并引入普通最小二乘法(Ordinary Lea
19、st Squares,OLS)做比较。2.1空间计量模型构建SAR认为相邻区域的被解释变量可能相互依赖,即在空间中邻近车站的客流存在相互影响;SEM认为总体回归模型的随机误差项存在相关关系,将被解释变量的空间相关关系刻画于随机误差中;当空间依赖性和空间异质性同时存在时,全局模型并不能区分异质性和依赖性,而GWR的实质是将地理位置因素添加到普通的线性回归模型中,可以较图1早高峰出站客流分布Fig.1Outbound passenger flow distribution in morning peak图2地铁周边(500 m)用地结构和分布图Fig.2Land structure and dis
20、tribution around the subway(500 m)-83杨静 等 基于空间计量模型的城市土地利用对地铁客流影响研究好地反映土地利用对地铁客流影响的空间异质性。地理位置因素用空间权重矩阵表示,研究采用高斯权函数计算空间权重矩阵。三种模型和空间权重矩阵的计算公式如式,变量及说明如表1所示。fSAR-i=j=1nwijfj+P=1mPliP+ifSEM-i=j=1nwijj+P=1mPliP+ifGWR-i=0()ui,vi+P=1mP()ui,viliP+iwij=exp-(dijb)2 2.2变量检验当变量间相关性过强时,可能会导致后续回归分析结果偏离真实值甚至错误,回归自变量
21、的选择通过相关性和多重共线性检验确定。选择Pearson系数衡量变量之间的相关性强度,对相关性过强的变量进行多重共线性检验,并对土地利用指标变量与出站客流量进行相关性检验,筛选出与出站客流量显著相关的土地利用变量带入模型。认为当方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,VIF)10时,变量间不存在共线性问题,显著性水平低于5%时,自变量与因变量之间存在显著相关关系,可以带入模型。变量检验如图3所示。为防止变量间强相关对回归结果的影响,需进一步多重共线性检验。由图3a可知,存在部分指标间相关性较强,如科研教育与公司单位和商业培训用地之间,存在指标与其他指标间相关性较弱甚表
22、1变量及说明Tab.1Variables and description变量fjwijliPnjP(ui,vi),b说明车站j的客流量,人车站i,j的空间权重,采取空间距离权重车站i的第P类POI数量,个车站数量,个,n=306车站j的空间误差项参数坐标(ui,vi)处第P类POI的估计参数带宽,由交叉验证法确定最优带宽变量fSAR-i,fSEM-i,fGWR-iPim0(ui,vi)dij说明SAR,SEM,GWR模型计算车站i的客流量,人空间自相关系数第P类POI的估计参数随机误差项,iN(0,2)POI数量,个坐标(ui,vi)处的截距车站ij的空间距离,根据车站经纬度坐标计算,m图3变
23、量检验Fig.3Variable test-84杨静 等 基于空间计量模型的城市土地利用对地铁客流影响研究至无相关关系,考虑剔除。由图3b可知,公司单位、其他交通设施、美食3类POI的VIF较高,但均小于容许的VIF值,通过多重共线性检验;但对外交通设施类 POI 对客流量影响显著性水平高于5%,不通过变量显著性检验,因此剔除对外交通设施类POI变量。综上,选择21类POI衡量土地利用特征带入最小二乘法模型和空间计量模型。2.3模型评估鉴于各种模型的适用性不同,选取多个指标对模型进行综合评估,以期得到可以更好解释客流量与土地利用关系的模型。筛选得到以下评价指标:校正拟合优度(R2)、残差的莫兰
24、指数、赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)。一般而言,R2越接近1,拟合效果越好;残差的莫兰指数越接近0,回归模型对残差的空间特性处理得越干净,模型更优;AIC提供了权衡估计模型复杂度和拟合数据优良性的标准,具有较低AIC值的模型可以更好地拟合观测数据。3研究结果与分析3.1参数估计结果与分析当土地利用指标与客流量呈正相关时,表示该类用地在地铁车站周边的增加会诱增早高峰出站客流量,表现出积极影响;反之则会抑制出站客流量,表现出消极影响。高峰出站客流参数估计如表2所示。表2为通过显著性检验的参数估计结果,其中,GWR参数估计结果用平均值表示,括号内数字
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