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原文传递基于多源数据的共享单车接驳地铁出行特征及影响因素研究

论文题名：	基于多源数据的共享单车接驳地铁出行特征及影响因素研究
关键词：	共享单车;接驳出行;出行特征;多源数据
摘要：	共享单车具有低碳环保、灵活机动的特点，是解决地铁出行“最后一公里”问题的一种重要方式，有效扩大了地铁站点的服务范围，增加了地铁可达性。深入分析共享单车接驳地铁出行行为，有助于提升共享单车接驳地铁效率、改善地铁可达性、实现高效可持续的城市交通。因此，本文以南京市为研究案例，利用共享单车订单数据、地铁线路及站点数据、道路网数据及土地利用POI等多源数据，在识别共享单车接驳地铁出行的基础上，深入剖析共享单车接驳地铁的出行特征，并探索建成环境因素对不同地铁站共享单车接驳出行量的影响。　　首先，详细介绍了研究所需的多源数据的获取方法及预处理过程，为后续分析提供数据基础。随后深入分析地铁站点周边不同区域的共享单车出行行为，划分多种共享单车出行类型。在此基础上，提出识别共享单车接驳地铁出行的方法，识别思路如下：为地铁站各出入口构建多环缓冲区，根据多环缓冲区内共享单车订单增加量的变化确定接驳区最佳缓冲半径；基于共享单车起终点坐标，提取接驳缓冲区内的可能接驳出行；以起终点空间位置、地铁线路、骑行距离等为约束指标，剔除部分非接驳出行，则其余出行为接驳地铁出行。最后，基于南京市共享单车订单数据、地铁线路及站点数据，利用本文提出的识别方法提取接驳地铁出行数据，与传统的缓冲区识别方法相比，本文提出的识别方法剔除了约25％的非接驳出行，显著提升了接驳出行识别准确度。　　其次，基于共享单车接驳出行识别结果，根据接驳时间及接驳类型将接驳出行分为工作日进站接驳、工作日出站接驳、非工作日进站接驳、非工作日出站接驳四类，并从接驳出行量、接驳单车利用率、接驳距离及接驳时长多个角度，深入剖析不同类型接驳出行的时空分布规律。对比分析发现，不同时段的接驳出行量存在明显差异，工作日接驳出行表现出显著的早晚高峰，而非工作日接驳出行相对平稳；不同地铁站的接驳出行存在供需不平衡现象，市中心地铁站的接驳出行量较大且接驳单车利用率较低，郊区地铁站的接驳出行量较小且接驳单车利用率较高。　　最后，分别构建了全局回归模型（OLS）、地理加权回归模型（GWR）及多尺度地理加权回归模型（MGWR），从社会经济属性、土地利用、道路基础设施、公交可达性及地铁站点特征等方面揭示共享单车接驳地铁出行的影响机制。研究结果表明，综合考虑各因素空间异质性及空间尺度差异性的MGWR模型的拟合效果及解释能力更优越，能更好的揭示各因素对不同区域接驳出行影响的空间异质性；土地利用中商务大厦、住宅小区POI数量对工作日接驳出行产生了显著正影响，且商务大厦的影响呈现出空间非平稳性；体育休闲服务、购物服务、学校POI数量与非工作日接驳出行量正相关，并且表现出较强的空间异质性。另外，结合本文研究结论，提出了共享单车接驳地铁的优化策略及建议。
作者：	苏红
专业：	交通运输工程
导师：	李文权;顾怀中
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2022