虚拟专题：GIS与交通（2022）

摘要：港口是物流供应链中的核心环节,港口服务效率会决定整个物流供应链的效率。本文提出了一种基于海量船舶AIS（Automatic Identification System）轨迹数据的港口服务效率计算框架,利用集装箱船舶AIS轨迹、港口地理信息等海事大数据,采用滑动窗口算法等数据挖掘方法判断船舶在港内的状态,估算出反映港口服务效率的AWT/AST指标,从时间维度对港口服务效率评价,为港口管理运营部门和航运公司决策提供参考。并以上海港、宁波港、深圳港、釜山港为例,采用2018年全年全球5600余艘集装箱船舶的AIS轨迹数据,量化评价4个亚洲集装箱港口的服务效率。结果显示:① 船舶抵港泊位作业时间近似正太分布,正太分布均值在14~18 h之间,船舶泊位作业时间集中在10~30 h;② 船舶泊位作业时间与船舶船型大小成正相关,船型越大则泊位作业时间越长;③ 32%的船舶抵达上海港会发生等待时间,体现上海港集装箱码头整体处于供不应求的状态。宁波港整体服务效率较高,船舶发生等待事件较少。作为区域性枢纽港,釜山港近洋区域性运输频繁使得釜山港抵港船舶频率较高。④ 洋山四期码头为自动化码头,其港口装卸工艺与其他码头不同,但其码头作业效率并未高很多。

关键词：水路运输, 数据挖掘, AIS船舶数据, 港口效率, 相关性分析, 泊位作业时间, 锚地等待时间, 滑动窗口算法

 2018年泊位作业时间与船型大小线性拟合图  

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摘要：在当前国土空间规划的背景下,自然资源部提出了基于等时圈的中心城区可达性评价方法。本文以南昌市为研究对象,利用静态交通数据和从开放地图平台获取的工作日15:00（平峰）、18:00（晚高峰）和周末的15:00、18:00的动态交通数据分别生成中心城区等时圈,随后使用混淆矩阵及Kappa系数对两种数据的结果进行一致性检验。研究发现：南昌市中心城区大部分区域都位于以八一广场或绿地中央广场为起点的60 min等时圈内,南昌市域大部分区域则位于120 min等时圈内;静态数据生成的等时圈与对应的工作日晚高峰的动态数据生成的等时圈相比仅具有一般一致性,但前者在中心城区尺度与工作日平峰的动态数据生成的等时圈达到了高度的一致性,更适合在中心城区层面评价工作日平峰的可达性;4个时段的动态数据的等时圈结果表明工作日15:00的中心城区可达性明显优于其他3个时段,但各个时段的等时圈覆盖面积占市域面积的比例随车程的增加都呈现出Logistic曲线特征,各曲线增长的关键时间节点能够为等时圈划分提供更有针对性的分级阈值。

关键词：可达性, 静态交通数据, 动态交通数据, 等时圈, ArcGIS, Kappa系数, Logistic曲线, 中心城区

 等时圈覆盖面积占比随车程变化曲线 

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摘要：全球气候变化背景下,降雨事件日益增多,严重影响城市交通和居民的日常出行。本文以上海市为例,基于分时降雨数据和地铁OD客流数据,运用Prophet时序模型拟合降雨事件下的客流常态值,从站点和OD二个维度定量评估降雨造成的地铁通勤客流变化时空格局。研究结果表明：① 通勤客流总体随小时雨量增大而下降,不同类型站点客流的降雨波动性呈现差异;降雨会造成进站客流的时间滞后性和堆积性,通勤出行需求越大的站点类型堆积效应越显著;由于出发时间弹性差异,不同时点客流的降雨敏感性也不同,7:00和17:00敏感性较高,8:00—9:00和18:00—19:00则相对刚性;② 降雨会造成行程时间≤15 min的短距离客流显著上升,总体增加7.3%,中长距离客流变化不明显,总体减少1.3%;在不同功能区之间,早高峰居住型→产业型的客流波动和时间堆积性最为显著,晚高峰商服型→居住型的返程客流波动性较低;早高峰降雨敏感性线路的起始站点多分布在大型居住区,晚高峰则位于大型产业园区和商业中心;晚高峰返程客流的波动性低于早高峰。尽管降雨事件对通勤客流总量影响不明显,但会造成局部空间区域和时点的客流激增。本文的研究方法与结果有助于量化降雨对地铁通勤客流的影响程度,并为空间化的交通运行保障提供决策依据。

关键词：降雨事件, 地铁通勤, 客流波动, 通勤距离, 通勤弹性, 时空格局, 上海市, Prophet模型

 上海市2020年6月5日早晚高峰主要线路的通勤客流变化 

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摘要：在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。

关键词：短时交通流量预测, DTW, KNN, 自适应时序剖分, 互信息法, 交叉验证, 自适应时间延迟与K值

 不同预测算法可视化结果 

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摘要：浮动车轨迹数据已逐渐成为城市交通状态识别的主要数据源之一,但是现有基于浮动车轨迹数据的交通状态识别中多数是应用高精度或是多源轨迹数据。针对稀疏轨迹数据在城市交通状态识别中存在识别精度不高的问题,本文提出一种结合戴维森堡丁指数（DBI）和轨迹相似性度量的动态交通状态划分方法。首先,对轨迹数据和路网数据进行预处理并且建立不同时间片的路段轨迹集合;接着,依据轨迹速度-空间相似性,利用戴维森堡丁指数动态地扩展轨迹的空间维度,并根据轨迹相似性度量方法构建最佳车辆队列;然后,将前后不同的车辆队列进行二次处理,连接组成交通流簇;最后,基于模糊C均值聚类方法将交通流进行划分,实现路段交通状态的识别。采用厦门市厦禾路、湖滨西路和湖滨南路交叉路段上的真实出租车轨迹数据进行测试,结果表明,本文所提方法保证了车辆队列速度分布与原始轨迹速度分布基本一致,相比对比方法Kmeans++和ST-DBSCAN,本文方法均方根误差平均下降了18.77%和21.22%,并且在不同的实验路段表现更加稳定,可有效、可靠地运用稀疏轨迹数据识别城市交通状态,进而实现城市交通状态的精细分析。

关键词：城市交通, 动态划分, 轨迹相似性度量, 稀疏轨迹数据, 戴维森堡丁指数, 车辆队列, 状态识别, 模糊聚类

注：时间段1表示17:00-17:02,时间段10表示17:20-17:22,以此类推。 

 路段A—H交通状态

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摘要：由于城镇化发展迅速、居民对医疗服务需求的提高,使得城市人口密集区域医疗服务压力增大,因此进行医疗服务设施可达性分析具有重要意义。本文以福州市主城区为例,医疗数据来自于福州市卫健委,利用爬虫技术获得小区户数进行人口估算,基于早、中、晚各时段的实时路况信息,计算居民点到医疗服务设施的最优路径旅行时间,并绘制医疗服务等时区,利用高斯距离衰减函数改进的两步移动搜法（Gaussian-Two Step Floating Catchment Area Method, Ga-2SFCA）,考虑出行模式,对福州市主城区二级以上医院进行可达性分析。结果表明：① 驾车出行模式下,医疗服务覆盖率和居民就医可达性要明显好于公共交通出行模式;② 驾车出行模式下,医疗服务可达性受出行时段影响较大;而公共交通出行方式下,各时段差异较小;③ 随着时间阈值的增大,居民点的医疗服务可达性等级提升,且高等级可达性范围逐渐扩大;④ 驾车模式下的医疗可达性空间分布和道路保持一致,呈现出“环线层次”的现象;而公共交通模式下的可达性空间分布由于受到城市公交微循环系统的影响,呈现出“轴向扩张”的现象。

关键词：医疗服务设施, 公共交通, 驾车, 百度地图, 旅行成本, 可达性, 高斯两步移动搜索法, 福州市主城区

 早、午、晚出行时段下驾车模式医疗可达性空间分布 

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摘要：外来人口是大型或超大型城市人口结构的重要组成部分,研究特定城市外来人口的迁移特征及其影响因素不仅有助于从迁入地视角发现以特定城市为目标的人口迁移规律,对新城镇化背景下的城市化建设与发展也具有重要的现实意义。本文以北京市为例,通过收集2005—2018年的公安机关外来人口登记数据,对外来人口在不同年份的市级迁出地空间分布格局进行了研究,并利用空间回归模型对人口迁移的影响因素进行了分析,得到如下发现：① 北京市外来人口的迁出地在市级尺度下表现出明显的空间聚集效应,且聚集效应逐年增强;外来人口迁出地空间分布基本稳定,热点迁出地分布主要集中在河北-天津和河南省南部-湖北省北部2个主要聚集簇中;② 影响人口向北京迁移的主要变量为各迁出地的人口规模、交通时间、人均收入、高等教育水平、人口密度等,其中人口规模和人均收入对人口迁移的影响较为稳定,而高等教育水平和人口密度的影响分别从2010年和2014年后才开始显现,交通时间对人口迁移的障碍性作用虽然有所下降,但对人口迁移的影响变化不大;③ 空间误差项持续显著,表明迁出地的人口迁出量可能受相邻地市的社会文化等其他变量的影响。

关键词： 外来人口, 空间分布, Moran' s I指数, 空间异质性, 多元线性回归, 空间误差回归

 注：该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1549号的标准地图制作,底图无修改。由于数据获取困难,本研究不包括香港、台湾和澳门。
2005—2018年北京市外来人口迁出地的LISA聚集图 

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摘要：相较于传统的网络分析,利用在线地图API可以更加准确地获取实时出行时间数据。本文基于高德地图API,在居民出行视角下解析北京首都国际机场（“PEK”,简称“首都机场”）和北京大兴国际机场（“PKX”,简称“大兴机场”）在驾车和公共交通2种出行模式下的可达性空间格局,尝试对双枢纽机场可达性以及城市的“民航+城市交通”一体化发展提出建议。结果表明：① 大兴机场的投用使北京市民航服务在空间分布上趋于“南北均衡”,两机场分别在驾车出行0.5 h和公共交通出行1 h的覆盖范围形成互补,有效提升了城市内部腹地的覆盖;② 在以北京为起止点的出行视角下,驾车出行的1 h覆盖范围开始出现重叠;而公共交通出行模式的1.5 h范围呈现重叠;③ 驾车出行模式下的机场可达性高于公共交通出行模式,且在公共交通出行模式下,北京市两机场1 h服务面积和人口数量均有待提高,亟需打造“1 h公共交通服务圈”;④ 在以北京为中转点的视角下,首都机场到各火车站的可达性高于大兴机场;未来应重点提升大兴机场-城市交通枢纽的可达性,以提升城市内部中转能力。本研究有助于为双枢纽机场城市的“民航+城市交通”一体化发展提供科学依据。

关键词：居民出行, 双枢纽机场城市, 城市交通, 可达性, 空间格局, 出行规划, 北京

 公共交通出行模式下两机场可达性覆盖面积及人口 

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摘要：交通违法行为是引发交通事故的重要原因,然而现有研究主要关注交通违法行为的整体特征,缺少面向交通违法治理需求的分析框架。本文基于时空热点分析方法,提出从热点区域时间分布特征和典型时段热点区域空间分布特征两个角度识别交通违法行为特征的分析框架,分别用于支撑局部交通违法热点以及全局违法模式的原因分析和精准治理。基于该方法对福州市的机动车和非机动车（含行人）违法行为特征进行了识别分析,结果表明：机动车和非机动车违法行为在时间维度均呈现出9:00和16:00一日双峰特征,在空间维度呈现出“一片区、多热点”的聚集分布特征。二者也存在明显差异,具体表现为：① 在时间维度,非机动车违法行为呈现出更大的变化幅度,高峰时段与中午低谷时段、工作日与周末的违法行为数量差异均明显高于机动车;② 在空间维度,机动车违法行为在商业中心、医院等重要场所和交通枢纽呈现出聚集特征,分布范围更广,而非机动车违法行为则主要在人流量大且人车混行严重的城市中心路口区域呈现聚集特征;③ 不同违法热点地区产生的原因存在差异,需要有针对性制定治理措施。上述发现表明了本文方法能够全面快速识别交通违法行为特征,可以帮助指导城市交通违法行为动态监测分析系统建设,为持续优化城市交通现场执法警力动态分配以及交通违法行为精准治理提供决策支持。

关键词：交通违法, 时空热点分析, 尺度效应, 非机动车违法行为, 机动车违法行为, 空间异常聚集, 数据挖掘, 福州市

 不同方法在500 m网格下违法行为空间异常热点识别结果 

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摘要：共享单车是接驳地铁出行的最有效选择之一,但共享单车的时空分布不均问题对使用者和管理者造成了很大的不便,尤其是早高峰期间出现这种问题更会大大降低2个交通系统的运行效率。因此,研究用于接驳地铁出行的共享单车的时空均衡性特点对提升早高峰期间的通勤效率有一定意义。为了了解接驳地铁骑行的时空均衡性特点,本文以厦门市作为实验区,将厦门市早高峰期间接驳地铁站的骑行作为主要研究对象,基于出行OD提出了新的地铁站吸引区域建立方法,基于出行特点提出了考虑地铁站点的单车聚类方法。本文还从潮汐比统计角度和吸引区域角度对各个地铁站的早高峰整体出行均衡性做了分析,从时空角度对早高峰中不同时段的地铁站接驳骑行的时空均衡性做了分析, 通过分析得出了3种角度下各个地铁站点均衡性的相似点与不同点,结果表明：① 根据潮汐比特点,地铁站对骑行的接驳职能可划分为4类,分别为起始型,均衡型,到达型和不适合接驳地铁出行型,反映了各地铁站点的总体接驳特征;② 地铁站对接驳骑行的吸引区域与潮汐比特点有所差别,其主要影响因素为地铁站点的地理位置及周边土地利用类型;③ 对于时空均衡性分析结果而言,潮汐比对时空均衡性层面没有显著影响,其最大影响因素为周边土地利用类型。该分析结果能体现出厦门市早高峰期间与各地铁站接驳骑行的共享单车运行的差异性以及与地铁接驳效率的高低,以此来支持共享单车企业的重点区域调度和监管。

关键词：城市交通, 时空均衡性, 共享单车, 地铁站点, 吸引区域, OD分析, 聚类分析, 接驳

  注：框选区域为海沧湾公园和集美学村地铁站。
厦门市地铁站吸引区域对比 

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摘要：铁路客流是城市群内经济社会联系的重要反映,也是区域流空间的关键体现。本文依据流空间理论,采用复杂网络方法和2018年中国铁路班次OD数据,从全国尺度分析城市群社区结构特征,并从城市群尺度比较分析了5个主要城市群的空间结构、规模结构和网络节点结构。结果显示,从铁路客运班次联系来看,城市组团片区与国家规划方案中的城市群在范围上存在一定的空间错位。5个主要城市群具有不同的局部特征：① 长江三角洲城市群呈网络状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为局部节点的枢纽作用与规模的匹配性有待提高;② 珠江三角洲城市群呈放射状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为与全国其他城市群的联系相对薄弱;③ 京津冀城市群呈放射状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为存在边缘化的节点;④ 长江中游城市群呈组团状的空间形态和相对分散的规模分布,主要问题为内部结构较为松散;⑤ 成渝城市群呈哑铃状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为与全国其他城市群的联系薄弱。随着区域一体化进程,需要根据不同城市群网络结构发展阶段的差异,补足城市群内和城市群间的联系短板,促进规模位序结构与网络结构的耦合协调,推动建设层次分明、枢纽协作、网络化发展的客运服务网络,支撑城市群一体化发展。

关键词：铁路班次, 城市群, 网络结构, 流空间, 比较, 交通, 客运, 复杂网络

 5个城市群之间铁路班次OD弦图  

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摘要：利用海上交通事故空间分布特征进行安全分析是海上交通安全管理的重要组成部分。本文使用厦门港2008—2020年的海上交通事故数据,经过事故数据空间分布特征提取、分析及预测等流程,最终得到厦门水域海上交通事故潜在危险区域。本文首先使用原始事故数据在GIS软件中进行空间定位,形成事故点的可视化空间分布图,然后使用核密度分析法鉴别海上交通事故多发区域,再利用空间自相关分析法,得到该区域事故空间的分布特征和具体的聚集点,最后使用该分布特征、对目标水域数据进行标准化网格切分,并利用机器学习算法对潜在事故风险区域进行预测。本文在核密度分析结果中发现：就事故频度而言,厦门湾和西海域交通事故频度较高。在空间自相关分析的结果中表明：就空间分布特征而言,厦门港的空间分布出现聚集特征且为空间正相关模式,且就事故具体的空间聚集点而言,厦门湾和西海域仍是事故高发的中心区域。而最后的厦门湾及周边水域风险预测模型显示：潜在事故风险区域多位于沿海和河口交汇区域。本文研究结果表明在基于地理空间数据分布特征提取和网格化分析的基础上,结合机器学习方法（随机森林）,对于海上交通事故的预测具有良好的效果。

关键词：海上交通事故, 空间分布特征, 核密度分析, 空间自相关分析, 事故预测, 随机森林, 厦门港, 风险

 厦门湾及周边水域事故可能发生风险网格 

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摘要：内河港口是内河航运纽带的重要节点,评估内河港口的区位优势度对长江经济带港口基础设施建设等具有重要意义。以2021年长江沿岸内河港口为研究对象,采用多源数据,结合长江内河港口辐射范围内的3个指标并对原模型进行改进,结合AHP-EWM模型计算长江经济带长江沿岸28个港口的区位优势度,研究结果显示：① 除重庆和武汉以外,江苏省以外的其他省份港口辐射范围内交通网络密度都比较低;从交通干线影响度来看,分布比较均衡且数值较为相近;而城市经济影响力的空间分布较为无序;② 根据区位优势度的高低以及空间分布得出长江经济带货运港口空间格局为“三中心,一组团”的空间格局;③ 将内河港口按长江岸线所属省份进行划分后发现：江西省3个港口区位优势度差异最小,但其优势度也整体偏低;安徽省与江西省类似;江苏省整体优势度较高且差异小,湖北省的优势度差异最大,表明存在基础设施建设不均衡等问题且亟需改善。研究成果可对长江经济带内各个港口范围内基础设施建设、道路交通规划、港口选址等方面提供指导性意见帮助打通铁路、高等级公路进港“最后一公里”。

关键词：长江经济带, 多源数据, 内河港口, 区位优势度, AHP-EWM

 长江经济带内河港口区位优势度  

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摘要：道路等级不仅反映在路网结构的静态骨架信息上,也蕴含在轨迹数据呈现的动态语义信息上。为解决(OpenStreetMap)OSM路网部分路段及路网生成产品等级缺失问题,本文提出一种顾及路网与轨迹多模特征的道路等级分类方法。首先通过轨迹数据的清洗、地图匹配和基于路名的路网合并实现轨迹点与命名道路的联结;然后以命名道路为分析单元,综合考虑路网及轨迹数据,在系统分析路网结构的道路几何特征、道路分布特征、道路拓扑特征及道路单双向信息基础上,进一步挖掘与融合轨迹数据蕴含的道路宽度、道路车流量、道路速度等静动态特征,形成关于道路等级的描述特征集,作为识别道路等级的基础与依据;最后以随机森林(RF)为基本分类器进行特征选择及模型训练实现道路等级识别。为验证本文方法,选取武汉市汉正街区域及二环区域,基于OSM路网数据及众源轨迹数据开展试验。该方法取得了较好的分类结果,小范围汉正街区域的验证集准确率为91.2%,大范围二环区域的验证集准确率达到80.8%。与单类特征相比,集成路网与轨迹特征极大提高了道路等级分类准确率;与原始路段形式进行道路等级分类相比,以路名重构道路形式进行道路等级分类效果更好。

关键词：智能交通, 众源轨迹数据, 多模特征融合, 命名道路, 道路等级, OSM, 道路属性更新, 随机森林

 本文方法特征重要性评价  

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摘要：新冠疫情爆发以来,居民城际出行受到显著影响,其时空波动规律反映了居民城际出行恢复力和恢复模式。文章基于百度迁徙数据,着眼于疫情防控常态化阶段,分析城际出行恢复力的分异格局,归纳总结时序波动规律与模式,并构建计量模型探究影响城际出行恢复力的因素。研究构建了波动比率、恢复比率、恢复弹性和恢复指数4个指标,用以衡量城际出行恢复力大小;将2021年中国新冠疫情划分为4个波次,各轮疫情持续时长不一,涉及地区范围各异。研究发现：① 居民城际出行恢复力表现出一定的空间差异,东部地区最好,西部地区和中部地区其次,东北地区最差;② 居民城际出行恢复模式时序与传统韧性三角形模式相似,根据疫情传播特征和性质具体可归纳为相对独立型、中间波动型、起点关联型、终点关联型、双向受制型等5种模式,表现出各异的曲线形态和特征;③ 对于居民城际出行恢复力的影响因素,机场、高铁等交通因素具有正向相关关系,而与GDP、产业结构等经济因素的影响表现为U型关系。疫情防控背景下,城际出行恢复模式和恢复力是城市韧性的重要方面,为制定相关城市政策提供了科学依据。

关键词：新冠疫情, 出行, 恢复力, 时序模式, 韧性, 风险, 大数据, 计量模型, 中国

 从疫情传播到出行恢复的时序模式识别  

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摘要：针对犯罪人空间出行距离测量及影响因素考虑上存在的不足,本文利用X市2015—2017年入室盗窃案件数据,基于百度地图计算了犯罪人居住地到作案地之间的步行、骑行和驾车等3种交通出行距离,作为实际空间出行距离的近似拟合,随后利用最优尺度回归模型分析了居住地和作案地所在区域的空间环境特征、作案时间特征和主体特征对犯罪人空间出行可能产生的影响。实证分析表明：① 计算得到的3种距离的频次分布均表现为距离衰减效应,超过50%的案件中犯罪人作案地到其居住地的交通距离均不超过10 km;② 在影响因素方面,犯罪人的空间出行距离分布主要受其作案地所在区域的空间环境特征影响,具体表现为目标较为集中、交通通达性较好的区域对邻近空间内的犯罪人具有较强的吸引性,而发案量较高的区域对距离较远的犯罪人具有较强的吸引性;③ 在主体特征上,团伙犯罪人较独狼式犯罪人有更长的空间出行距离,反映出团伙犯罪人在空间认知上有着更好的优势。本文有助于进一步深化对犯罪出行现象的理解,对犯罪预测具有一定的实践指导意义。

关键词：入室盗窃, 犯罪出行, 最优尺度回归, X市, 主成分分析, 距离衰减效应, 兴趣点, 团伙犯罪人

 X市入室盗窃犯罪人居住地、作案地核密度分布  

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摘要：探究高密度城市公园绿地资源空间配置的有效性和供需平衡问题对城市规划和居民生活具有重要意义。已有研究较少从多尺度、多交通出行模式以及结合地图大数据算法的角度对公园绿地可达性进行探究。本文以广州市越秀区为例,利用百度地图多交通出行数据,提出一种结合多类型公园绿地多级可达时间阈值的改进型引力模型,对越秀区公园绿地的空间可达性及其供需平衡特征进行研究。结果表明：① 越秀区各尺度和各类型公园绿地可达性差异显著,城区尺度可达性大体上呈现由北向南逐层递减趋势,街道尺度可达性则表现出明显的“极化”现象,大型公园绿地可达性远高于社区公园和街头游园且在城市整体可达性中占主体地位;② 从空间集聚情况来看,城区尺度公园绿地可达性值呈现明显的空间集聚分布特征,由北向南表现为高值聚类、不显著、低值聚类,街道尺度相比城区尺度高值聚类减少,低值聚类和无统计意义的区域增多;③ 基于供需平衡视角的空间可达性结果显示,公园绿地供给与居民需求在城区尺度和街道尺度分别呈现出整体平衡和局部失衡的现象,局部失衡主要集中在公园绿地资源相对匮乏的街道。

关键词：公园绿地, 空间可达性, 多尺度分析, 多交通出行数据, 改进型引力模型, 供需平衡, 广州市越秀区

 多尺度公园绿地可达性与居民需求水平匹配模式  

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摘要：行程时间不确定性导致了可达性随时间的变化，相关研究表明忽略行程时间不确定性会高估可达性水平。既有可达性研究往往用行程时间可靠性表示行程时间不确定性，但未考虑不同可达性模型结果的差异以及行程时间可靠性价值。本文结合各OD之间的行程时间分布特征，构建方差型的行程时间可靠性来描述行程时间不确定性，并进一步将行程时间可靠性纳入到广义出行时间成本中，建立了时间距离模型、潜力模型、累计机会模型和高斯模型4种基于位置的可达性测算方法，以比较在不同测算方法下，行程时间不确定性对可达性的影响。深圳的案例研究表明：① 忽略行程时间不确定性会使全区域的可达性至少被高估5.04%，最大被高估95.04%。潜力模型、时间距离模型、累计机会模型和高斯模型的高估幅度由低到高；② 行程时间不确定性对可达性的影响存在阈值效应，阈值越高，可达性受影响的程度越小；③ 从空间分布来看，行程时间不确定性对可达性水平高和低的区域都有一定影响。若不考虑行程时间不确定性，可达性高的区域高估值大，而在可达性低的区域，可达性高估的百分比较大，高估百分比中位数的差异程度最大可达77.1%；④ 行程时间不确定性对潜力模型可达性分类的影响最小，对累计机会模型差异的影响最大。可达性使用者应充分考虑研究区域实际情况，结合可解释性与理论性偏好，进而选择合适的可达性模型和评判标准。

关键词：城市交通, 可达性, 可达性差异, 行程时间不确定性, 开源大数据, 行程时间可靠性

 不同模型之间的可达性高估百分比  

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摘要：轨道是缓解城市交通问题的重要设施，增加出行者选择轨道出行的概率，有利于交通与土地利用协调和TOD可持续发展。本文提出站点客流潜力的概念，并根据复杂网络特征和出行模式构建站点客流潜力模型，通过协调潜力值与实际客流为TOD研究提供新视角。以北京市轨道站点POI数据构建Space-L模型，并依据站点客流潜力模型计算北京市364个站点的客流潜力。研究发现：① 本文提出的站点客流潜力具有吸引力和承载力两类内涵，能定量分析站点空间与站域客流的协调情况；② 北京市站点客流潜力值空间分布为“核心-边缘”模式，区间概率分布为等差数列分类的指数分布和等比数列分类的正态分布；③ 根据出行目的设置四类出行情景。不同情景下出行者选择轨道出行的概率具有差异，早高峰和晚高峰情景下轨道出行概率大，受潜力值影响小，非工作出行情景下轨道出行概率小，受潜力值影响大。实例分析表明相比于单独考虑复杂网络特征，潜力值具有更好的可解释性和科学性；④ 耦合度C <0.5时认定站点失调，其中标准化的实际客流与潜力值的比值Z >1，表示客流过饱和，如西二旗等，会造成站点拥堵，Z <1表示站点交通地理优势未充分发挥，如北运河西等。北京市轨道交通需协调优化以提升效率，实现TOD可持续发展。

关键词：TOD, 复杂网络, 站点客流潜力模型, 北京市, 出行行为模式, 轨道交通, 客流潜力, 低碳交通

 北京市站点客流潜力值等比区间分布正态Q-Q图  

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《地球信息科学学报》是中国科技核心期刊、全国中文核心期刊，同时被以下数据库收录：CSCD、CNKI、EI、Geobase、Scopus、JST、CA。

《地球信息科学学报》由中国科学院主管，由中国科学院地理科学与资源研究所、中国地理学会联合主办，由资源与环境信息系统国家重点实验室（中国科学院地理科学与资源研究所）、虚拟地理环境教育部重点实验室（南京师范大学）、三维信息获取与应用教育部重点实验室（首都师范大学）联合协办，月刊。学报创刊于1996年，创始人为陈述彭院士。学报现任主编徐冠华院士，执行主编陆锋研究员。

《地球信息科学学报》主要刊登以地理系统信息流为研究对象，以地理信息认知理论、地理时空大数据挖掘、地理空间智能分析、地球信息图谱、遥感信息提取、虚拟地理环境、地理空间综合分析等为研究主题的学术论文，以及相关评论与简讯，重点关注地球信息科学理论方法创新成果的报道。学报开办有地球信息科学理论与方法、地理空间分析综合应用、遥感科学与应用技术等栏目，并依托国家重大项目、面向国家战略需求，先后组织了多个专刊。欢迎国内外学者踊跃赐稿，欢迎国家重大科研项目、国内外学术会议组织专辑专栏。