共享单车与地铁接驳行为的时空特征及影响因素研究——以北京市为例

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地铁能够大幅缩减人们的通勤时间、缓解拥堵,但线路固定不变,灵活度不高,不能覆盖城市的每一个角落。共享单车与地铁的结合,能够扩大地铁的辐射范围,提高出行效率。然而,共享单车与地铁接驳现象的形成,主要是基于共享单车系统和地铁系统的简单对接,忽视了微观层面上用户出行行为的时空特征与影响因素,在接驳过程中存在着堵塞交通、调度不合理等问题。现有相关研究往往分别进行时空分析或影响因素研究,且包含的影响因素类别不够全面。因此,本研进行地铁-共享单车换乘的时空及影响因素分析,基于具体研究成果提出政策建议,对于改善共享单车与地铁的接驳现状、改善城市交通环境具有重要意义。
  不同于以往研究,本研究基于多源大数据,刻画了无桩共享单车-地铁接驳行为的时空特征,进而划分接驳区与服务区范围,进行影响因素分析。引入负二项回归模型和随机森林的方法论比较,对比研究了社会经济属性、建成环境、交通设施、地铁站特征、天气、时间六类因素,在14个不同时间段与进出站状态下对共享单车-地铁接驳产生的影响。
  时空分析分别从总体趋势、时间和空间特征三个维度切入,绘制一系列可视化图,旨在挖掘利用地铁-共享单车接驳行为的时空特征,探寻现有地铁-共享单车接驳行为的潜在问题和可能原因。发现了早起点、晚终点流量较大的典型工作区,早终点、晚起点流量较大的典型居住区,以及节假日流量较大、总体订单量小的典型休闲娱乐区等具有不同换乘特征的特征站点。响因素分析以共享单车-地铁客流作为被解释变量,利用ArcGIS构建泰森多边形并划分地铁站的服务范围,利用网页爬取、实地调研等多种方法搜集并计算36种解释变量,建立使用向后回归逐步的负二项回归模型和基于CART算法的随机森林模型,探究居民使用地铁-共享单车接驳的影响因素。发现两种模型中影响因素的影响力表现大体相同,随机森林模型的拟合程度更好。政府机关数量、公司数量等影响因素对共享单车与地铁接驳具有显著正向影响,房价具有显著负向影响,路网密度、教育研究用地比例、体育文化用地比例在不同区间范围内影响不同。最后在以上研究的基础上,从共享单车运营、地铁站周边管理和促进共享单车与地铁接驳政策三方面提出改善共享单车与地铁接驳的政策建议。
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