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建成环境对城市轨道交通客流特征影响研究
| 论文题名： | 建成环境对城市轨道交通客流特征影响研究 |
| 关键词： | 城市轨道交通;建成环境;客流特征;时空地理加权回归模型 |
| 摘要： | 建设和发展轨道交通系统已成为许多城市缓解交通拥堵、降低空气污染的重要举措。近二十年来，中国城市轨道交通系统发展迅速，已成为城市居民重要的出行方式之一。截至2020年底，中国已有45个城市开通了轨道交通。为适应城市轨道交通系统的快速发展，制定合理的地铁发展和运营计划，探究影响地铁客流量的因素变得尤为重要。 本文在既有研究的基础上总结了影响地铁客流的因素，通过处理成都地铁智能卡数据对客流的时空分布、旅行距离等出行特征进行了可视化分析，并建立了不同时期地铁客流与解释变量对应的回归模型，探讨了建成环境对客流影响的时空差异性。主要研究内容和研究结果如下： （1）介绍了研究区域和研究对象，并划分了各站点的服务范围。利用EmEditor软件和Python对原始数据进行了数据清洗并划分为对应的工作日、休息日和节假日客流。同时，基于既有研究成果，整理了影响地铁客流的因素，运用POI数据指代各站点服务范围内的建成环境，并对变量进行多重共线性和空间自相关性检验。 （2）基于已处理的客流数据，从时间分布、空间分布、旅行距离以及旅行时间四个方面探究不同时期地铁客流的出行特征。结果表明：工作日客流具有显著的早晚出行高峰特征，而休息日和节假日客流主要集中在8:00-19:00期间出行；工作日早高峰客流的空间分布从市中心向外围逐渐增多，而晚高峰正好相反，休息日和节假日客流的空间分布较为相似，但在节假日期间，一些著名景点和大型交通枢纽附近站点的客流量更高；工作日早高峰旅行距离和旅行时间较晚高峰更长，而休息日和节假日的旅行距离和旅行时间较为接近。 （3）考虑到地铁客流存在显著的时空非平稳性，建立了不同时期（工作日、休息日和节假日）对应的时空地理加权回归（GTWR）模型，深入探究建成环境对地铁客流影响的时空异质性。模型评价指标显示，相较于最小二乘法（OLS）和地理加权回归（GWR）模型，GTWR模型的拟合度最优，验证了该模型在处理具有显著时空特征数据时的优越性。GTWR模型结果的可视化分析显示，解释变量在不同时期对地铁客流的影响具有显著的时空差异。例如，商业型POI密度在任何时期都促进了地铁客流量的增长，但对工作日期间的早晚高峰与位于市中心和部分郊区（西部和南部）的站点、非工作日期间的16:00-20:00时段和位于市中心站点的促进作用更大。 本文的研究结果能为有关城市轨道交通客流出行特征及其影响因素的研究奠定一定基础，同时为企业调整运营方案提供理论支持。 |
| 作者： | 宁江 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 朱昌锋;章扬 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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