高悦尔
, 陈舒婷, 郑承于, 边经卫
华侨大学建筑学院,福建 厦门 361021
GAO Yueer, CHEN Shuting, ZHENG Chengyu, BIAN Jingwei
版权声明: 2016 地理科学进展 《地理科学进展》杂志 版权所有
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作者简介:
作者简介：高悦尔(1983-),女,福建晋江人,讲师,博士,从事城市土地利用与城市交通规划研究,E-mail:gaoyueer123@gmail.com。
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摘要
随着旅游业的快速发展,旅游城市在法定节假日出现了交通需求的大幅增长,导致不同程度的交通问题。本文利用厦门市的浮动车数据(FCD),分别选取2014年10月1日与10月14日作为节假日与工作日的样本进行研究,首先通过OD点核密度估计判断节假日与工作日出行在时空上的差异,确定研究的时空范围;其次,通过对FCD数据进行核密度估计分析旅游景点周边的车流量变化,并与路段的等级、车道数等道路设施属性进行对比,推测路网的容量;最后进一步通过计算路网中路段行程车速验证方法的可行性。结果显示：节假日期间的旅游交通与工作日的通勤交通在时空分布上存在差异,同时基于FCD数据研究旅游景点周边的路网容量是有效的,厦大—南普陀景点周边路网在节假日期间无法满足车流量的需求。本文对旅游景点周边路网容量的评估结果可为旅游旺季旅游路网的合理规划与管控提供依据。
关键词：
Abstract
With the rapid development of tourism, there has been a sharp increase in traffic demand in tourist cities during public holidays, which results in various traffic problems. This article examines the traffic characteristics of Xiamen using floating car data (FCD) on 1 October (a public holiday) and 14 October 2014 (a normal working day). The spatial scope of the study was determined by the spatiotemporal differences between the number of trips on the public holiday and the normal working day using the origin and destination's kernel density estimation method. Road network capacity was estimated by analyzing the change of traffic volume near the tourist sites using kernel density estimation based on FCD, and comparing with road facility attributes such as the grade of the road section, and the number of lanes. Finally, the study validates the feasibility of the method by estimating the traffic speed of the road sections in the road network. The results show that there exist spatiotemporal differences between the tourist traffic on the public holiday and commuting traffic on the normal working day, and the method for road network capacity study near the tourist sites is effective based on FCD. The road capacity near Xiamen University and Nanputuo Temple cannot meet the traffic demand during the public holiday. The estimation of road network capacity near tourist sites can provide a basis for reasonable planning and management of the tourism road network during the tourist season.
Keywords：
随着中国旅游业的快速发展,旅游城市在法定节假日出现了交通量的大幅增长。旅游交通由于旅游出行目的地(旅游景点)与出行时间(节假日)的聚集,造成一定时间内旅游交通需求大幅增长,使得在节假日期间旅游景点周边的路网面临巨大的交通压力,造成了超负荷的现象。2005-2014年,厦门市年接待游客从1712.88万人次增长到5337.86万人次,因此,针对节假日期间旅游景点周边骤增的交通量带来的问题,对城市旅游景点周边路网进行研究,可为厦门城市旅游交通规划与管理提供依据。
国内外对城市路网的研究主要集中在路网容量、路网结构、路网布局等方面。在路网容量方面,学者们研究了不同道路条件下的路网容量。如冷军强等(2010)以路段行程时间可靠性及容量为约束条件,设计了用于评估冰雪条件下的路网容量可靠性模型;王建等(2013)构建了一种用于描述交叉口多相位信号控制路网容量的双层规划模型,通过信号灯配时使路网容量达到最大。在对路网结构的研究中,大多数学者对城市内部路网结构的影响因素进行分析,提出路网结构的优化方法。如Jenelius(2009)发现路网结构的脆弱性差异取决于交通系统的基本属性和人口密度;龙雪琴等(2012)考虑城市交通事故与道路网结构的关系,结合交通事故导致的时间延误,提出了基于交通安全的城市路网结构优化方法。在路网布局方面,孙慧娟(2010)运用“点线面多模块层次分析”的方法,对西安城市快速路交通网络进行“点”“线”“面”3个层次分析,最终提出了城市快速路交通网络布局规划原则。已有对路网的研究通常是指行政区划下的城市路网,没有特别针对某个交通问题严重的节点进行周边路网的分析,而对交通问题突出节点的研究主要集中在大型活动的人流车流运行特征方面,同时提出活动区域相应的交通组织措施。张伟(2014)设计了一类大型公共场所的行人交通状态评价方法以及行人交通应急疏散模型;陈小鸿等(2013)基于车流波动理论,分析城市大型活动车队行驶特征及对交通的影响。目前,浮动车数据(floating car data, FCD)在信息采集、数据处理等方面已形成一套较为成熟的技术方法。通过对浮动车数据的处理,能够获取城市道路实时交通信息(如行程速度、行驶时间等),以反映城市路网的交通状态特征。刘伟铭等(2011)以浮动车的平均行程速度和平均行车时间延误作为道路状态评价指标,建立模糊综合评价模型对评价时段内路网交通状态的进行判别;Li等(2011)以浮动车数据为基础,根据网络内核密度估计(NKDE)和网络线密度估计(NLDE)2种方式提取信息点(POI)数据信息,提出一个基于实时行程速度的平日和周末的高峰时段、非高峰时段的时空动态判别模型。由于FCD数据量大、覆盖范围全面的优点,近年来,有学者开始用动态的FCD数据分析静态的路网问题和交通的可达性问题。如马林兵等(2015)将城市路网密度与路网中浮动车分布核密度进行对比,提出一种基于FCD数据的城市有效路网密度评价方法;胡继华等(2012)通过浮动车数据,建立出租车经验路径库,计算广州市中心城区的可达性;陈建国等(2016)通过浮动车数据,分析交通拥堵对广州市中心城区急救医疗设施时空可达性的影响。另外,也有研究从其他动态数据源分析城市交通问题(吴健生等, 2012)。
在旅游交通的出行需求持续增长、季节性特征日益显著以及安全问题不断暴露的形势下,本文以厦门岛为例,利用动态的FCD数据对旅游景点周边的路网容量进行研究,进一步发现静态路网存在的问题,旨在为城市旅游交通规划管理提供参考依据。
厦门市位于中国东南沿海,福建省南部,辖思明区、湖里区、集美区、海沧区、同安区、翔安区6个区。本文主要研究范围为厦门岛,包括思明区和湖里区2个行政区(图1)。区域内含厦门大学、鼓浪屿、曾厝垵、南普陀寺、中山路步行街、环岛路等景点,这些城市旅游景点节假日期间往往成为人流车流高度聚集的节点。
目前,厦门市浮动车系统拥有出租车5000余辆,GPS数据回传间隔为10~30 s,每天采集GPS数据8000多万条,数据内容包括车辆编号、当前日期、当前时刻、经纬度坐标、瞬时车速、方向角、载客标志等,数据涵盖厦门市市域范围内高速公路、快速路、主干路、次干路、支路共计11696个路段,覆盖率达到90%。本文选取了法定节假日(2014年10月1日)与正常工作日(2014年10月14日)的FCD数据展开研究。
核密度估计法(Kernel Density Estimation, KDE)是借助一个移动的单元格,利用核函数来计算单元格内要素密度的估计法(汤国安等, 2016)。核密度估计法可将浮动车瞬时坐标与路网2种不同的空间要素,通过转化成相同的栅格数据进行分析。将核密度多时段栅格数据进行对比研究,能直观地发现路网中浮动车流量的时空变化特征。
在GIS的核密度制图中,落入搜索区内的点具有不同的权重,靠近格网搜寻区域中心的点或线会被赋以较大的权重,随着其与格网中心距离的加大,权重降低。核密度估计在二次函数表达形式为(Shi, 2010)：
式中：f (x, y)为位于(x, y)位置的密度估计;n为观测数值;h为带宽或平滑指数;核函数k(·)是一个权函数;
城市道路网络容量是指在约束条件一定的情况下,城市道路交通网络系统所能容纳或服务最大车辆数(李晶等, 2006)。本文采用核密度估计法分析FCD数据在空间上的聚集特征,描述厦门节假日期间游客旅游活动的时空特征,通过出租车在单位时间的密集程度并结合道路设施属性进一步对旅游景点周边的路网容量进行评估。具体步骤如下：
(1) 研究时空范围的界定。旅游高峰时间的交通状态极大部分是因游客的旅游活动引起的,由于旅游出行属于弹性出行,对出租车的需求较高,因此旅游高峰时间的出租车运营OD点(“O”是Origin的缩写,指出行的出发地点;“D”是Destination的缩写,指出行的目的地)能较好地表达游客出行的高峰小时与游客对旅游目的地的选择。首先对比节假日与工作日的出租车载客次数,选取与工作日出租车载客次数差距较大的高峰小时,确定为研究的高峰时间;将出租车运营OD点匹配至GIS电子地图,运用核密度估计法,对高峰时间出租车运营OD点进行核密度分析,然后选择其中一个景点核密度高等级点作为研究对象,并根据核密度等级的边缘递减效应确定研究的路网范围,从而得到旅游景点周边路网的时空范围。
(2) 旅游景点周边路网车流量的空间分析。以5 min为间隔,将高峰小时的FCD数据分为12组,分别匹配至GIS地图,并进行核密度分析。根据核密度的空间分布变化可以得到该高峰小时内景点周边路网承担车流量的空间变化特征。
(3) 对比研究路网容量。通过核密度分析得到车流量在路网中不均衡的空间分布,将其与路段实际道路设施属性进行对比,推测目前旅游景点周边路网存在的问题。最后,通过运用FCD数据对研究范围内路段行程车速进行计算,验证推测结果。
由于主要出行目的的不同,节假日与工作日的出行高峰时间与地点可能会存在差异,通过对该差异的分析,能够减弱其他交通因素的干扰,得到旅游交通的高峰时间与空间范围。FCD数据虽只包含出租车数据,但旅游景点及旅游基础设施周边常常存在大量的出租车上下客现象,同时从FCD数据中提取的交通信息已成为反映城市道路交通状态的重要手段之一,因此本文使用FCD数据对节假日期间的交通问题进行分析。利用出租车GPS数据,从每辆出租车的第一条数据开始记录车辆的空间位置与载客状态,当载客状态发生变化时,完成一次记录,得到出租车的OD点坐标与对应的时间信息,即一次上下客的坐标与时间信息。出租车的OD数据能很好地体现节假日游客出行的目的地,如景点的选择,因此利用出租车上下客载客数据能得到节假日游客旅游活动的聚集倾向,从而得到旅游活动高峰的空间分布。
3.1.1 旅游活动强度高峰时间
将出租车OD数据按小时进行统计,并绘制折线图,对比分析得到出租车运营高峰时间。本文分别选取了10月1日和10月14日7:00-19:00的FCD数据,将每小时的出租车OD数据分别匹配至GPS地图,删除坐标异常(没有落到道路上的点)的上下客记录点,得到整个厦门岛正常运营的出租车上下客记录点。
节假日(10月1日)7:00-19:00,厦门岛内共记录276850条出租车上下客信息,其中出现了2个高峰小时,分别为12：00-13：00及18:00-19:00。工作日(10月14日)的7:00-19:00,厦门岛内共记录260813条出租车上下客信息。相比于节假日,出租车当日运营数量减少了5.8%,高峰时间也出现了明显的差异。工作日(10月14日)出租车的运营高峰分别为9：00-10：00以及14：00-15：00(图2)。通过对比节假日与工作日每小时的出租车运营数量差值(图3),发现7:00-10:00差值出现了负值,说明该时间段的工作日出租车载客次数大于节假日出租车载客次数,可认为该时间段为工作日的通勤时间;并且在10月1日的该时间段,出租车载客次数较少,也是节假日旅游出行的低峰时间。另外,12:00-13:00与18:00-19:00节假日出租车载客次数远大于工作日,可认为节假日这2个时间段以旅游为目的的出行活动有了较大的增长。
利用核密度估计法进一步研究出租车运营记录点在各个时间段的空间分布特征。本文选取了工作日通勤高峰时间7:00-8:00、节假日与工作日差值较大的12:00-13:00与18:00-19:00,以研究不同时间段工作日与节假日出租车运营OD点的空间分布差异。分析中的搜索半径即核密度分析带宽,经过多次试验,确定为900 m,与GIS软件自动生成的488 m搜索半径对比发现,利用900 m生成的密度曲面较为平滑,并能清晰地识别出浮动车分布的密度中心。分析得到的核密度值分布在0~1550000之间,且核密度最大值出现在10月1日12:00-13:00,将该时间段的核密度值按照自然间断法分为等级1(密度极小) 、等级2(密度小)、等级3(密度较小) 、等级4(密度较大)、等级5(密度大)等5个级别,并以此分段数据区间为标准,运用于每个时间段的核密度等级划分(表1)。通过分析,可得出：
(1) 与工作日相比,节假日出租车OD点核密度等级与分布范围有较大增量。对比发现,10月1日7:00-8:00、12:00-13:00、18:00-19:00等3个时间段的高等级密度核的范围与最高值都远大于14日的3个时间段,说明节假日期间厦门岛的出租车交通量在高密度核周围有一个较大的增量,且影响范围也有所扩大。
表1 厦门岛内出租车OD点核密度估计分布特征
Tab.1 Distribution characteristics of taxies' origin-destination (OD) points by Kernel density estimation (KDE) in Xiamen Island
| 时间段 | 节假日(10月1日) | 工作日(10月14日) | ||
|---|---|---|---|---|
| 核密度分布 | 密度特征(面积比例) | 核密度分布 | 密度特征(面积比例) | |
| 7:00-8:00 |  | 等级2(7.94%) 等级3(2.96%) 等级4(0.84%) 等级5(0.02%) |  | 等级2(11.64%) 等级3(4.09%) 等级4(0.18%) 等级5(0.00%) |
| 12:00-13:00 |  | 等级2(10.03%) 等级3(4.06%) 等级4(2.04%) 等级5(0.58%) |  | 等级2(9.20%) 等级3(3.81%) 等级4(2.20%) 等级5(0.27%) |
| 18:00-19:00 |  | 等级2(12.24%) 等级3(4.84%) 等级4(1.75%) 等级5(0.22%) |  | 等级2(12.25%) 等级3(4.54%) 等级4(1.07%) 等级5(0.06%) |
 | ||||
(2) 节假日与工作日出租车OD点核密度空间分布具有差异性。对比10月1日与10月14日3个时间段的核密度分布可以发现,高核密度点的位置和范围存在较大差异。工作日与节假日在核密度等级4与等级5的位置均有了一定的偏移,并且旅游景点的核密度值有了明显的增加,说明节假日交通压力大的节点与工作日不同,所以应与工作日的路网分开研究。
(3) 12:00-13:00的出租车OD点核密度更大,整个岛内出租车运营数量增加最多的时间段是18:00-19:00。对比7:00-8:00、12:00-13:00、18:00-19:00这3个时段发现,核密度最大的点出现在12:00-13:00,而出租车增量最大的18:00-19:00密度分布更为均匀。这说明12:00-13:00的旅游景点交通问题更为突出。因此,将选取10月1日的12:00-13:00这一时间段的路网作为研究对象。
图3 10月1日与14日出租车载客次数差值
Fig.3 Difference of taxi passenger numbers between1 October and 14 October
3.1.2 旅游活动强度高峰空间
提取旅游高峰时间10月1日12:00-13:00的出租车OD数据,并进行核密度分析。从表2可以看出,核密度增量较大的空间即为旅游活动高峰空间,均出现在景点附近,如：轮渡—中山路、厦大—南普陀寺、胡里山炮台、曾厝垵等(图4)。这证实了节假日期间厦门岛内旅游景点周边路网压力骤增,可能存在路网容量不足的情况,因此需要对旅游景点周边路网进一步分析。核密度最大值出现在轮渡—中山路景点,但由于轮渡—中山路附近的交通更为复杂,涉及水陆两大交通枢纽,远不止包含旅游活动所产生的交通问题,因此本文选取节假日与工作日在高峰小时内核密度差异较大的厦大—南普陀寺景点进行周边路网分析。
表2 节假日出租车OD点核密度增量较大范围示意
Tab.2 Larger increment scope of taxies' OD points by KDE on holidays
| 节假日核密度增量较大范围示意图 | 核密度分析范围 | 10月1日12：00-13：00 | 10月14日12：00-13：00 |
|---|---|---|---|
 | 景点群 |  |  |
| 厦大—南普陀 |  |  |
对表2进一步分析发现,厦大—南普陀寺景点周围的核密度等级由等级2提高到等级4,说明该景点在旅游时间承担着比工作日更高的交通压力。根据核密度等级的边缘效应,成功大道以北核密度开始上升,说明其受到第一码头景点较大的影响;而厦大—南普陀寺景区以东核密度等级为0,则是由于该区域出租车无法通行造成。因此本文选择演武大桥、成功大道与厦门大学北面山体围合的区域作为研究对象(图5),对厦门大学—南普陀景点周边旅游路网进行研究。
图5 厦大—南普陀寺景点周边旅游路网研究范围
Fig.5 Research scope of tourism road network around Xiamen University and Nanputuo Temple
根据上述旅游景点对周边路网影响的时空范围,通过在研究范围内对FCD数据进行核密度分析,利用分布在旅游景点周边路网上的FCD数据聚集情况,得到旅游景点周边路网承担车流量的主要空间分布特征,并进一步对厦大—南普陀寺景点周边的路网进行分析。
选取研究范围内2014年10月1日12:00-13:00时间段的FCD数据,每隔5 min对FCD数据进行一次统计发现(图6),出租车载客次数在60次上下浮动,并没有太大的差距,说明景点周边路网在该高峰时间内厦大—南普陀寺景点周围出租车载客次数持续较为平均。
图6 10月1日研究范围内出租车载客次数统计
Fig.6 Taxi passenger number statistics in the research area on 1 October
为了验证该高峰小时内旅游景点周边路网一直持续高车流量而非瞬时高车流量,以5 min为时间间隔,将12:00-13:00时间段内,厦大—南普陀寺景点周边的FCD数据分成12组进行核密度分析。经过多次试验,搜索半径确定为400 m。分析得到的核密度最大值出现在10月1日12:50-12:55,将该时间段的核密度值同样按照自然断裂法分为等级1(密度极小)、等级2(密度小)、等级3(密度较小)、等级4(密度较大)、等级5(密度大)等5个级别,进行核密度划分。
如图7所示,在研究范围内,节假日高峰小时12:00-13:00的FCD核密度持续较高,高峰小时景点周边路网一直存在较大的车流量。同时,景点周边FCD核密度在高峰小时内持续较大的路段为思明南路、演武路(思明南路以南路段),密度等级以景点为中心向外逐级递减。
图7 厦大—南普陀寺景点周围路网FCD核密度分析
Fig.7 KDE of FCD in the road network around Xiamen University and Nanputuo Temple
3.3.1 对比结果
基于FCD数据的核密度分析,实际上是对旅游路网内部各路段所承担的车流量多少进行直观、可视化的反映,从而更直接地反映车流在路网中不均衡的空间分布。将现状车流量与道路设施属性进行对比,可发现目前旅游路网发展存在的问题,为旅游路网的合理规划与管理提供依据。
对比发现(表3),演武路和思明南路FCD的最大核密度等级为5,均为城市双向四车道次干路,而城市快速路成功大道和城市主干路环岛路FCD的最高核密度等级只有3和2。演武路和思明南路等级与车道数均小于成功大道与环岛路,但最高核密度等级却远大于成功大道与环岛路。
由于FCD数据的落点分布于每个车道,进行核密度分析时无法分辨道路的车道数与宽度。将FCD数据根据所落在的路段进行分组,将每一组数据根据x坐标排序后,按车道数等间隔删减坐标点,可得到近似的单车道浮动车分布信息,再进行核密度分析,由此得到路网中各个路段的单车道浮动车流量核密度分布特征。如图8所示,演武路与思明南路承担的车流量压力远大于其他路段,因此可以推测该景点周边路网中各路段的容量与承担的车流量之间的严重失衡。
图8 10月1日12:00-13:00厦大—南普陀寺景点周边路网单车道FCD核密度分析
Fig.8 KDE of FCD in single lane of the road network around Xiamen University and Nanputuo Temple during 12:00-13:00, 1 October
3.3.2 结果验证
利用12:00-13:00的FCD数据对路段速度进行计算,以验证以上结论。针对不同道路等级,依据路段平均速度对路段交通运行通畅程度进行划分。由于未查到相应的国家标准,且厦门市也尚未出台相关地方标准,本文采用《北京市道路交通运行评价指标体系》(北京市质量技术监督局, 2011)中的划分标准进行分析。将结果匹配至电子地图发现(图9),演武路与思明南路靠近厦门大学路段属于中度拥堵,环岛路与成功大道则较为畅通,与上述核密度分析的研究成果相符。
图9 10月1日12:00-13:00厦大—南普陀寺景点周边路段交通状态示意图
Fig.9 Traffic condition around Xiamen University and Nanputuo Temple during 12:00-13:00, 1 October
表3 厦大南普陀景点周边路段FCD最高核密度等级与路段基本特征对比
Tab.3 Highest level of FCD kernel density in the road network around Xiamen University and Nanputuo Temple compared to the basic characteristics of the roads
| 道路名称 | 核密度等级 | 道路等级 | 车道数 |
|---|---|---|---|
| 成功大道 | 3 | 快速路 | 双向6车道 |
| 环岛路 | 2 | 主干路 | 双向6车道 |
| 演武路 | 5 | 次干路 | 双向4车道 |
| 思明南路 | 5 | 次干路 | 双向4车道 |
| 民族路 | 3 | 支路 | 双向2车道 |
| 大学路 | 3 | 支路 | 双向2车道 |
出租车作为特殊的公共交通工具,在旅游节假日期间承担了大量的游客出行需求。本文选取厦门市2014年10月1日与10月14日的FCD数据,首先判断节假日与工作日由于不同出行目的导致的出行时空差异,针对节假日的特殊情况,对旅游路网进行出租车OD点核密度分析,最终通过出租车在景点周边路网中的空间分布与路段的等级、车道数等道路设施属性进行对比分析,推测路网存在的问题。主要结论如下：
(1) 旅游交通具有特殊性。通过节假日(2014年10月1日)与工作日(2014年10月14日)的对比发现,出租车出行的高峰时间存在明显差异。从OD点核密度分布来看,在节假日高峰时期,各个景点形成了新的较高密度区,密度等级与范围均大幅度提升。该结果反映了节假日期间旅游交通的特殊性,说明节假日期间旅游交通与工作日通勤交通时空分布存在差异。
(2) FCD数据在旅游交通应用的有效性。厦门市的FCD数据具有局限性(只包含出租车数据),但由于旅游出行属于弹性出行,出租车在旅游景点和旅游基础设施周边存在大量的上下客现象,本文首次运用FCD数据对节假日期间景点周边交通压力骤增的路网进行分析研究,通过对比手段简化了分析方法,可较快地找出路网存在的容量问题,通过路段速度对其进行验证,证明该方法的有效性。
(3) 厦大—南普陀寺景点周边路网存在问题。研究发现,次干路演武路与思明南路为研究区域内核密度等级最高的路段,而高等级的环岛路与成功大道却是区域中核密度等级最低的路段,区域中的城市支路核密度等级介于两者之间。通过与路段等级、车道数等道路设施属性的对比研究推测,演武路与思明南路的道路容量在节假日期间无法达到车流量的要求。
基于节假日期间对出租车的交通需求,本文通过出租车在节假日期间旅游景点周边的空间聚集,在一定程度上反映了旅游景点周边的路网容量,并提出相应的改善措施。在厦大—南普陀寺景点的研究中,可以打通区域内东西向的内部支路,或对较为拥挤的思明南路、演武路进行节假日期间的交通管控。另外,也可以通过在节假日期间增开旅游公交线路,引导游客改变出行方式。但由于数据源的局限,对出租车以外的其他交通方式没有考虑。随着网约车、顺风车等新的出行方式兴起,人们的出行习惯正在发生改变。因此,未来可以通过增加这类基于定位服务技术所提供的数据源,对旅游景点周边的路网容量作进一步深入研究。
The authors have declared that no competing interests exist.
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DB11/T 785-2011 城市道路交通运行评价指标体系 [S].DB11/T 785-2011 urban road traffic performance index [S]]. |
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交通拥堵对急救医疗服务时空可达性的影响: 以广州市为例 [J].https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2016.04.004 URL 摘要
时间是急救服务的敏感因素,急救服务设施可达性的时空差异对于评估急救设施的选址及急救服务调度的效率,解决公众急救医疗需求与供给之间的矛盾,辅助政府部门的决策都至关重要。交通拥堵是常见的城市问题,尤其是在城市中心区域更为明显,由于交通拥堵带来的时间滞后对急救服务产生的影响不容忽视。本文通过浮动车GPS大数据,分析交通拥堵对广州市中心城区急救医疗设施时空可达性的影响。结果表明:1在考虑道路实际通行状况的情况下,在交通高峰期,社区的急救医疗服务平均可达时间和最长可达时间分别比采用设计时速计算增加20%和25%。2可达性存在明显的时空差异。急救医疗服务可达性以急救医院为中心,沿着路网向四周呈现衰减趋势。急救医院布局较多、路网密集区域的可达性高,反之则低。交通拥堵对路网密集、行车规则设计复杂以及存在通过性交通流的地区影响显著。3对不同阻抗系数下可达性变化的敏感性分析,发现随着阻抗系数的增大,可达性变化的趋势有所放缓,紧急医疗服务可达性的分异变小;这一变化趋势在交通平峰期表现更为明显。因此,在研究城市中心区域急救医疗服务时,考虑交通拥堵对可达性的影响,需要构建基于实时交通状况的可达性评估模型,合理选择模型参数,优化实时急救医疗服务调度,提升急救服务的效率和质量。
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时间是急救服务的敏感因素,急救服务设施可达性的时空差异对于评估急救设施的选址及急救服务调度的效率,解决公众急救医疗需求与供给之间的矛盾,辅助政府部门的决策都至关重要。交通拥堵是常见的城市问题,尤其是在城市中心区域更为明显,由于交通拥堵带来的时间滞后对急救服务产生的影响不容忽视。本文通过浮动车GPS大数据,分析交通拥堵对广州市中心城区急救医疗设施时空可达性的影响。结果表明:1在考虑道路实际通行状况的情况下,在交通高峰期,社区的急救医疗服务平均可达时间和最长可达时间分别比采用设计时速计算增加20%和25%。2可达性存在明显的时空差异。急救医疗服务可达性以急救医院为中心,沿着路网向四周呈现衰减趋势。急救医院布局较多、路网密集区域的可达性高,反之则低。交通拥堵对路网密集、行车规则设计复杂以及存在通过性交通流的地区影响显著。3对不同阻抗系数下可达性变化的敏感性分析,发现随着阻抗系数的增大,可达性变化的趋势有所放缓,紧急医疗服务可达性的分异变小;这一变化趋势在交通平峰期表现更为明显。因此,在研究城市中心区域急救医疗服务时,考虑交通拥堵对可达性的影响,需要构建基于实时交通状况的可达性评估模型,合理选择模型参数,优化实时急救医疗服务调度,提升急救服务的效率和质量。
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城市大型活动车队行驶特征与交通影响分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.0253-374x.2013.03.017 URL 摘要
为保证城市大型活动专用大巴车队行驶过程中的安全稳定,防止车队出现运行紊乱、前后脱节的现象,基于车流波动理论,以平均车辆延误、最小发车间隔、尾车追及距离为指标,分析车队长度、发车间隔、运行速度对于车队通过瓶颈路段运行状况的影响,并讨论大巴车队通过交叉口时对社会车辆产生的延误.最后,以深圳"大运会"开幕式为例,进行实证研究.研究结果表明,车队通过瓶颈路段的行驶稳定性随着车队长度、正常段与瓶颈段行驶速度差的提高而降低;交叉口社会车辆延误随着车队长度与发车间隔的增大而减小.
Platoon driving in urban mega-events: Characteristics and traffic impacts [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.0253-374x.2013.03.017 URL 摘要
为保证城市大型活动专用大巴车队行驶过程中的安全稳定,防止车队出现运行紊乱、前后脱节的现象,基于车流波动理论,以平均车辆延误、最小发车间隔、尾车追及距离为指标,分析车队长度、发车间隔、运行速度对于车队通过瓶颈路段运行状况的影响,并讨论大巴车队通过交叉口时对社会车辆产生的延误.最后,以深圳"大运会"开幕式为例,进行实证研究.研究结果表明,车队通过瓶颈路段的行驶稳定性随着车队长度、正常段与瓶颈段行驶速度差的提高而降低;交叉口社会车辆延误随着车队长度与发车间隔的增大而减小.
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基于出租车经验路径的城市可达性计算方法 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2012.06.006 URL Magsci 摘要
可达性计算中,始发地—目的地(Origin-Destination,简称OD)间的路径规划是一个很重要的问题。传统基于最短路径算法的路径规划存在与现实不符的可能,因此考虑出租车载客的经验路径,更符合现实的出行。本文基于潜能模型,综合考虑了人口分布、交通路网特征,兴趣点分布等因素,提出了城市可达性的计算方法,其中OD间行程时间采用出租车经验路径行程时间。然后以广州市中心城区为研究区域,进行网格划分,不同的网格分别作为OD;并采用一个月的广州出租车GPS数据,从中提取大量的载客经验路径,建立出租车经验路径数据库,将OD间的经验路径行程时间计算出来,最后完成了广州中心城区的可达性计算和分析。结果表明,广州中心城区可达性符合典型的势能分布,城市可达性在中心区最高,然后逐步向郊区递减。该结果验证了城市可达性计算方法具有较好的实用性和可计算性。
A computational algorithm of urban accessibility based on experiential taxi path [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2012.06.006 URL Magsci 摘要
可达性计算中,始发地—目的地(Origin-Destination,简称OD)间的路径规划是一个很重要的问题。传统基于最短路径算法的路径规划存在与现实不符的可能,因此考虑出租车载客的经验路径,更符合现实的出行。本文基于潜能模型,综合考虑了人口分布、交通路网特征,兴趣点分布等因素,提出了城市可达性的计算方法,其中OD间行程时间采用出租车经验路径行程时间。然后以广州市中心城区为研究区域,进行网格划分,不同的网格分别作为OD;并采用一个月的广州出租车GPS数据,从中提取大量的载客经验路径,建立出租车经验路径数据库,将OD间的经验路径行程时间计算出来,最后完成了广州中心城区的可达性计算和分析。结果表明,广州中心城区可达性符合典型的势能分布,城市可达性在中心区最高,然后逐步向郊区递减。该结果验证了城市可达性计算方法具有较好的实用性和可计算性。
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冰雪条件下城市路网容量可靠性 [J].https://doi.org/10.11918/j.issn.0367-6234.2010.04.019 URL Magsci 摘要
为研究冰雪条件下城市路网容量可靠性,采用路段行程时间可靠性及容量为约束条件进行研究.定义了冰雪条件下的路网容量可靠性概念,以BPR(Bureau of Public Roads)函数为基础,通过引入自由行程时间及通行能力修正函数,建立了适用于冰雪条件的ISB-BPR(Ice and Snowfall Based-Bureau of Public Roads)函数,并以路段容量和遵循ISB-BPR函数的行程时间可靠性作为约束条件构建了上层规划,以符合冰雪条件出行特征的弹性需求分配模型作为下层规划,提出了适用于冰雪条件的双层规划模型.根据模型反映的路径选择行为特点,设计了灵敏度分析法求解交通量分配模型,以Monte Carlo仿真算法求解路网容量可靠性.并给出1简单算例,计算结果表明:冰雪强度及交通供需对冰雪条件下路网容量可靠性有很大影响.该模型能够用于评估冰雪条件下的路网性能,并为路网规划、设计、维护提供依据.
Urban road network capacity reliability under ice and snowfall conditions [J].https://doi.org/10.11918/j.issn.0367-6234.2010.04.019 URL Magsci 摘要
为研究冰雪条件下城市路网容量可靠性,采用路段行程时间可靠性及容量为约束条件进行研究.定义了冰雪条件下的路网容量可靠性概念,以BPR(Bureau of Public Roads)函数为基础,通过引入自由行程时间及通行能力修正函数,建立了适用于冰雪条件的ISB-BPR(Ice and Snowfall Based-Bureau of Public Roads)函数,并以路段容量和遵循ISB-BPR函数的行程时间可靠性作为约束条件构建了上层规划,以符合冰雪条件出行特征的弹性需求分配模型作为下层规划,提出了适用于冰雪条件的双层规划模型.根据模型反映的路径选择行为特点,设计了灵敏度分析法求解交通量分配模型,以Monte Carlo仿真算法求解路网容量可靠性.并给出1简单算例,计算结果表明:冰雪强度及交通供需对冰雪条件下路网容量可靠性有很大影响.该模型能够用于评估冰雪条件下的路网性能,并为路网规划、设计、维护提供依据.
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基于Visum的路网容量计算理论研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-5328.2006.02.015 URL 摘要
道路网容量问题是交通规划中的基本问题之一,大量学者对该问题进 行过研究,其中与交通分配结合起来的交通模拟分配法计算路网容量的模型在实际规划中被广泛应用.将运筹学中图论的理论与传统交通分配方法相结合,提出通过 建立路网辅助图的方法计算路网容量.在研究方法中,利用交通规划软件PTV的Visum,对北京中关村地区OD实际交通量分配的结果,运用路网辅助图的方 法计算出该地区路网的容量.然后,通过改建该地区的路网结构,对新的路网结构进行新OD实际交通量分配,计算新的路网结构中的路网容量.最后对两次路网容 量的计算结果进行分析比较,得出改建后路网是否增容的结论.
A Visum-based method for determining road network capacity [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-5328.2006.02.015 URL 摘要
道路网容量问题是交通规划中的基本问题之一,大量学者对该问题进 行过研究,其中与交通分配结合起来的交通模拟分配法计算路网容量的模型在实际规划中被广泛应用.将运筹学中图论的理论与传统交通分配方法相结合,提出通过 建立路网辅助图的方法计算路网容量.在研究方法中,利用交通规划软件PTV的Visum,对北京中关村地区OD实际交通量分配的结果,运用路网辅助图的方 法计算出该地区路网的容量.然后,通过改建该地区的路网结构,对新的路网结构进行新OD实际交通量分配,计算新的路网结构中的路网容量.最后对两次路网容 量的计算结果进行分析比较,得出改建后路网是否增容的结论.
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基于地图匹配的城市道路实时交通状态模糊综合判别方法 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-0268.2011.10.016 URL Magsci 摘要
依托于浮动车数据,基于地图匹配对城市道路交通状态模糊综合判别方法进行深入研究。首先根据浮动车数据特点和道路交通信息,基于Mapbasic编程对数据进行地图匹配,并进行MapInfo二次开发,通过相关模型计算指定时段内的道路交通参数。建立模糊综合评价判别模型,对判别结果量化处理,以最大隶属度原则确定道路交通状态。最后,选取广州天河区某条道路进行实例分析,验证了判别方法的可行性和实用性。
Fuzzy comprehensive identification method of real-time traffic conditions for urban road based on map matching [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-0268.2011.10.016 URL Magsci 摘要
依托于浮动车数据,基于地图匹配对城市道路交通状态模糊综合判别方法进行深入研究。首先根据浮动车数据特点和道路交通信息,基于Mapbasic编程对数据进行地图匹配,并进行MapInfo二次开发,通过相关模型计算指定时段内的道路交通参数。建立模糊综合评价判别模型,对判别结果量化处理,以最大隶属度原则确定道路交通状态。最后,选取广州天河区某条道路进行实例分析,验证了判别方法的可行性和实用性。
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基于交通安全的城市路网结构优化方法 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-0268.2012.04.019 URL Magsci 摘要
考虑城市交通事故与道路网结构的关系,结合交通事故导致的时间延误,提出了基于交通安全的城市路网结构优化方法.首先分析了不同等级道路之间的衔接方式对出行者选择路径行为的影响,总结了交通事故的影响因素.然后在此基础上提出了基于交通安全的路网构造原则,建立了以路网安全度最大为目标的路网结构模型,并通过求解模型确定各路段的道路等级,得到安全度和结构不同的若干个路网.通过考虑交通事故时间延误情况下,进行随机均衡分配,得到路网各路段的交通量,并计算各路网的交通事故次数.最后提出了路网的安全性评价指标,分析交通事故次数和路网结构指标的关系,提出了考虑安全性的路网结构优化措施,并用实例验证了优化措施的有效性.
Urban road network structure optimization method based on traffic safety [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-0268.2012.04.019 URL Magsci 摘要
考虑城市交通事故与道路网结构的关系,结合交通事故导致的时间延误,提出了基于交通安全的城市路网结构优化方法.首先分析了不同等级道路之间的衔接方式对出行者选择路径行为的影响,总结了交通事故的影响因素.然后在此基础上提出了基于交通安全的路网构造原则,建立了以路网安全度最大为目标的路网结构模型,并通过求解模型确定各路段的道路等级,得到安全度和结构不同的若干个路网.通过考虑交通事故时间延误情况下,进行随机均衡分配,得到路网各路段的交通量,并计算各路网的交通事故次数.最后提出了路网的安全性评价指标,分析交通事故次数和路网结构指标的关系,提出了考虑安全性的路网结构优化措施,并用实例验证了优化措施的有效性.
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基于FCD数据的城市有效路网密度评价: 以广州荔湾区和越秀区为例 [J].https://doi.org/10.11821/dlyj201503012 URL Magsci 摘要
提出一种基于FCD数据的城市有效路网密度的评价方法,主要是从 城市路网的静态布局结构和动态交通流量两个方面对城市路网数据以及FCD数据进行核密度估计分析,得到城市有效路网密度等级的分布特征,继而通过理论与实 际道路网密度等级差异对比分析,发现路网中差异区域,为城市路网规划提供可靠的依据.以广州市中心城区越秀、荔湾内的主要路网数据以及2010年五一期间 中心城区内出租车的FCD数据为例,利用上述评价方法进行分析得出以下结论:区域内人民中路、人民南路、白云路、中山六路和中山七路路段的理论与实际密度 等级差异性明显,表现为路段上密度核的数量与核影响范围差异大,其中尤为突出的是人民中路和人民南路,从理论有效路网密度的分析角度,两个路段都是高密度 区域,与实际交通流量存在较大的密度分异.
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城市快速路路网布局方法探讨[D] .
Study on the urban expressway transit network planning theory[D].
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基于交叉口多相位信号控制的路网容量 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-0505.2013.04.040 URL 摘要
构建了一种用于描述交叉口多相位信号控制路网容量的双层规划模型.其中,下层模型是一个交叉口多相位信号控制路网用户均衡分配模型,用以求解给定信号配时参数和交通需求量下的路段均衡流量,该模型考虑了各相位下的信号延误.上层模型是一个非线性规划模型,模型以路网容量最大为目标,对信号配时参数和O-D需求量进行优化.双层规划模型采用基于灵敏度分析的BLABD算法求解,算法的主要思想是通过差商的方法估计路段均衡流量对设计变量的导数,从而将上层模型中未知路段流量函数展开为一个线性函数.算例分析结果显示,该算法能有效求解多相位信号控制路网容量问题,具有实用价值.
Capacity of road network with multi-phase signal controlled intersections [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-0505.2013.04.040 URL 摘要
构建了一种用于描述交叉口多相位信号控制路网容量的双层规划模型.其中,下层模型是一个交叉口多相位信号控制路网用户均衡分配模型,用以求解给定信号配时参数和交通需求量下的路段均衡流量,该模型考虑了各相位下的信号延误.上层模型是一个非线性规划模型,模型以路网容量最大为目标,对信号配时参数和O-D需求量进行优化.双层规划模型采用基于灵敏度分析的BLABD算法求解,算法的主要思想是通过差商的方法估计路段均衡流量对设计变量的导数,从而将上层模型中未知路段流量函数展开为一个线性函数.算例分析结果显示,该算法能有效求解多相位信号控制路网容量问题,具有实用价值.
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基于手机基站数据的城市交通流量模拟 [J].https://doi.org/10.11821/xb201212007 URL Magsci 摘要
基于移动定位数据的城市内社会经济活动特征分析是人类移动性的重要研究内容,而交通流量更是这些特征的基本反映。为还原城市道路网络的使用情况并分析其分布特征,本文从产生交通流量的个体出发,对包含基站位置的手机话单数据进行系统抽样,利用蒙特卡洛方法产生个体的出行起止点,并结合当地道路交通网络求得最短路径,最后估算出一天内道路交通网络上的流量分布。通过分析发现：城市内大部分道路的流量小,使用率低,大部分交通流量集中在小部分主干道路；进一步统计分析可知,当地道路交通流量符合20/80规律,即大约20%的道路承担着80%的交通流量；而对不同类型的道路,流量分布也反映出其在城市道路网络中的地位和作用。此研究对于历史交通流量分布的重现、城市道路交通模式的研究以及基于此的道路网络规划情景模拟都有着重要意义。
Traffic flow simulation based on call detail records [J].https://doi.org/10.11821/xb201212007 URL Magsci 摘要
基于移动定位数据的城市内社会经济活动特征分析是人类移动性的重要研究内容,而交通流量更是这些特征的基本反映。为还原城市道路网络的使用情况并分析其分布特征,本文从产生交通流量的个体出发,对包含基站位置的手机话单数据进行系统抽样,利用蒙特卡洛方法产生个体的出行起止点,并结合当地道路交通网络求得最短路径,最后估算出一天内道路交通网络上的流量分布。通过分析发现：城市内大部分道路的流量小,使用率低,大部分交通流量集中在小部分主干道路；进一步统计分析可知,当地道路交通流量符合20/80规律,即大约20%的道路承担着80%的交通流量；而对不同类型的道路,流量分布也反映出其在城市道路网络中的地位和作用。此研究对于历史交通流量分布的重现、城市道路交通模式的研究以及基于此的道路网络规划情景模拟都有着重要意义。
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大型公共场所行人交通状态评价及其应急疏散方法研究[D] .
Research on methods of pedestrian traffic condition evaluation and emergency evacuation at large public venues[D].
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Network structure and travel patterns: Explaining the geographical disparities of road network vulnerability [J].https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2008.06.002 URL Magsci 摘要
Inevitably, links in the road network are sometimes disrupted because of adverse weather, technical failures or major accidents. Link closures may have different economic and societal consequences depending on in which regions they occur (regional importance), and users may be affected differently depending on where they travel (regional exposure). In this paper we investigate in what way these geographical disparities depend on the road network structure and travel patterns. We propose aggregate supply-side (link redundancy, network scale, road density, population density) and demand-side (user travel time, traffic load) indicators and combine them in statistical regression models. Using the Swedish road network as a case study, we find that regional importance is largely determined by the network structure and the average traffic load in the region, whereas regional exposure is largely determined by the network structure and the average user travel time. Our findings show that the long-term vulnerability disparities stem from fundamental properties of the transport system and the population densities. Quantitatively, they show how vulnerability depends on different variables, which is of interest for robust network design.
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Dynamic accessibility mapping using floating car data: A network-constrained density estimation approach [J].https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2010.07.003 URL Magsci 摘要
The concept of accessibility has been attracting increasing attention from transportation planners and researchers. The goal of "smart growth" is to promote accessibility rather than mobility. Accessibility mapping is a highly effective tool to support smart growth planning. Studies on accessibility mapping and analysis have proliferated over the last decade as geographic information systems has been widely adopted to produce accessibility maps. Nevertheless, a major negative aspect of these efforts is the lack of dynamic access measurement. Traffic conditions change significantly over space and time, leading to non-stationary travel time estimation which is central to accessibility measurement. In this paper, the authors propose a dynamic accessibility measure based on real-time travel speeds that are derived from floating car data (FCD). They introduce a novel integrated access measure to compute accessibility to points of interest (POIs) constrained by road networks. POI accessibility measures are obtained by means of both network kernel density estimation (NKDE) and network linear density estimation (NLDE). Therefore, they are able to capture temporal dynamics by taking into account speed variability using FCD during peak and off-peak hours on weekdays and weekends. The authors demonstrate that the proposed approach can capture the spatio-temporal dynamics of accessibility using FCD for Wuhan city in China. Empirical studies were conducted to examine the impacts of density estimation parameters (search bandwidths) and POI weights on the integrated accessibility. They find that search bandwidth and POI weights would impose profound influence on final accessibility values. Experiments also show that NKDE and NLDE would produce significantly different estimation results.
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Selection of bandwidth type and adjustment side in kernel density estimation over inhomogeneous backgrounds [J].https://doi.org/10.1080/13658810902950625 URL 摘要
This article identifies and compares four different methods for dealing with inhomogeneous backgrounds in kernel density estimation. The four methods result from combinations of two bandwidth types (fixed vs. adaptive) and two adjustment sides (site side vs. case side). The fixed and adaptive bandwidths employ different uniform bases in density calculation (spatial extent vs. population support). The adaptive bandwidth's strength lies in identifying spatial extents of density variation. It also produces values that are more comparable between locations and more stable statistically. When making adjustments to address the background, the site-side method makes the adjustment at each site for which the density value is to be estimated, and the case-side method makes the adjustment at each case location. Within a disease-mapping context, the former measures population at risk around each site and the latter measures around each disease case. The case-side adjustment is more justifiable in an application like disease mapping. It is also less sensitive to spatial details of the background (a favorable feature) and considerably more computationally efficient. Lung cancer data from Merrimack County, New Hampshire, USA, are used to demonstrate and compare the results from the four methods, leading to the conclusion that the case-side-adaptive-bandwidth method is most advantageous.
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