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  • 绿色出行及其影响因素探讨
  • 文章编号:1009-6000(2018)12-0022-08
  • 中图分类号:[U-9]    文献标识码:B
  • 项目基金:国家自然科学基金项目(41522104 );广东省自然科学基金项目(2017A030313228)。
  • 作者简介:谢蔚翰,中山大学地理科学与规划学院硕士,广东省城乡规划设计研究院规划 师,主要研究方向为人文地理学与城乡规划; 周素红,中山大学地理科学与规划学院教授,广东省公共安全与灾害工程技术研究中心,主 要研究方向为人文地理学及地理信息科学。
  • 建成环境对出租车出行需求影响的 时空间分异模式
  • The Spatial-Temporal-Nonstationary Effect of Built- Environment on Taxi Demand
  • 浏览量:
  • 谢蔚翰 周素红
  • XIE Weihan ZHOU Suhong
  • 摘要:
    出租车作为城市重要的公共交通工具,在满足居民日常出行需求、提高出行效率方面的作用举 足轻重。已有研究分析了城市建成环境对居民出租车出行需求影响的空间异质性,但受限于交 通大数据的可获取性,尚未考虑到该影响在时间维度上的差异,而研究时空差异恰恰可为制定 更符合居民出行需求的城市交通系统规划、日常管理与决策以及智慧城市建设等提供参考依据。 因此本文考察了在时间维度下,建成环境出租车出行需求影响机制的时空特征与模式。结果 发现,人口密度的影响在外围地区具有全天候的正向作用,而在城市内部则一直呈现负向影响, 且随时间推移,影响的“负值中心”逐渐西移 ;就业岗位密度的影响在全域空间上均为正向, 影响强度由中心向外围地区逐渐增强,且随时间推移影响的强弱区域范围发生融合与重组 ;土 地利用混合度的影响强度较大,作用机制与所处地区的中心地级别有关,但时间维度上的差异 不明显 ;道路网密度在全域均具有正向影响作用,且外环路以内地区为全天候影响较弱的区域, 晚高峰时间段出现“双弱中心”的时空演变格局。最后通过聚类发现,人口密度主导影响的地 区全天都分布在城市边缘地带,就业岗位密度与之相似 ;土地利用混合度主导影响的地区从早 至晚有从中心城区向外扩散的趋势,且呈现中心地区负向作用、外围地区正向作用的影响机理; 道路网密度主导影响的地区在不同时间段呈现跃迁与扩张变化,经历了从郊区到中心区再回到 外围生态休闲用地上的过程。
  • 关键词:
    建成环境出租车出行需求时空间分异地理加权泊松回归
  • Abstract: Taxi is an important component of urban transit system since it caters to a large amount of demand and enhance the transportation efficiency. In this paper, we understand the spatial-temporal variation of taxi ridership by Geographical Weighted Poisson Regression (GWPR). The taxi ridership is analysed by relating it to various built-environment variables. Population density is found to increase demand all day in surrounding regions while the negative-effect centre moves to the west gradually. The effect of employment density appears to be ring structure. Related to the business area rank, effect of the land use mix turns to be stable during different periods, and the demand among the outer ring road is positively associated with taxi ridership all day, while there appears to be double centre during evening peak. In addition, there are some spatial-temporal differences on the mainly influenced areas by the built- environment, and the summary of spatial-temporal pattern may provide valuable insights for predicting taxi demand as a function of spatial-temporally explicit variables which may have implications on taxi pricing, taxi industry regulation and urban planning.
  • Key words: built-environment; taxi demand; spatial-temporal-nonstationary; geographical weighted poisson regression
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