随着城市化进程的加速，城市的规模持续扩张，人口密集度不断提升，这一现象往往伴随着显著的职住分离现象。职住分离，即城市人群在工作地与居住地之间出现的空间分异，已经成为现代城市规划与交通管理面临的重大挑战之一。众多研究已对这一现象进行了深入剖析，揭示了工作聚集和居住聚集现象对城市空间结构、交通流动模式及居民生活质量的深远影响。
在职住分离的背景下，混合交通换乘出行模式成为城市居民日常通勤的重要组成部分。然而，由于换乘行为的复杂性和多样性，其背后蕴含的规律尚未得到充分揭示。当前，国内外关于换乘行为的研究多集中于换乘站点的预测和换乘量的估算，而对于换乘行为本身的提取和分析则相对不足。现有研究在提取换乘行为时，往往依赖于人工设定的时间或距离阈值，这种方法具有较强的主观性和局限性，难以准确反映真实的换乘行为特征。
因此，本研究针对这一问题，利用北京市海量的公交和地铁出行数据，从公共交通数据统计特征出发，提出了一种自动选取时间阈值和距离阈值的方法。这种方法能够在时间-距离双约束条件下，从海量的公共交通IC卡数据记录中智能化提取换乘行为。通过这一方法，我们获得了对换乘行为更为深入的理解。
时间-距离双约束下公交-地铁换乘行为智能提取流程
通过上述流程提取换乘行为，并将其自动分为9类，结果表明，所有类型的换乘行为的早高峰均早于公交和地铁的出行早高峰，短-长换乘的早高峰时间甚至比一般出行的早高峰时间提前了30分钟。这一发现充分说明了以换乘模式通勤的乘客需要付出更大的努力来应对早高峰的交通压力。与此同时，晚高峰的出行时间则各有早晚，例如长-长、长-短换乘模式的晚高峰明显滞后于一般出行的晚高峰时间，这进一步凸显了换乘群体在通勤过程中所面临的成本负担。
不同模式换乘行为出行时间分布特征
而从出行距离的角度来看，九种换乘行为的通勤距离峰值远大于一般出行的峰值，甚至多分布于20～40km之间。这一数据不仅体现了换乘行为在远距离通勤中的普遍性，也暗示了城市空间结构与通勤模式之间的紧密联系。
不同模式换乘行为出行距离分布特征
结合对换乘行为的分类研究与统计结果，我们能够更加深入地探索城市换乘行为的规律，为城市交通规划与管理提供更为科学的依据。本项研究不仅有助于优化城市交通系统，提高居民的出行效率，也为未来城市规划和交通管理领域的研究奠定了良好的技术基础。
卢宾宾 严敏祖
作者简介
武汉大学遥感信息工程学院副教授，博士生导师。主要从事空间统计、时空大数据挖掘、空间数据科学等方面的研究，开发和维护地理加权建模技术R函数包GWmodel和高性能软件工具GWmodelS。
武汉大学遥感信息工程学院硕士生。本科毕业于武汉大学，主要研究方向为交通数据挖掘与计算。
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