城市公交过剩通勤分析与评价——以广州市为例

发布时间：2024-02-24 10:01

　　利用公共交通出行的IC卡(smart card)数据,对城市公交通勤出行进行多种交通方式的过剩通勤分析,综合评估城市公交通勤,提出多交通方式的优化建议.以中国广州市作为研究案例,结果表明,广州居民公共交通平均通勤距离处于合理水平,不区分交通方式的过剩通勤指标与北京和上海近似,体现了3个城市整体公共交通发展水平一致;但广州市常规公交的过剩通勤指标高于地铁,与交通方式的预期不符,表明广州市常规公交和地铁尚有较大优化空间.过剩通勤可以有效评价城市公共交通空间结构的合理性,多交通方式的过剩通勤分析可以进一步发掘多种交通方式联合优化方向.

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【部分图文】：

图1研究区域

本研究选取广州市居民公共交通出行作为研究对象，包括常规公交和地铁出行方式，研究区域地理空间范围为113°10"11.60″E—113°32"0.93″E,23°2"25.89″N—23°15"36.86″N，包含广州市中心城区和佛山东侧部分地区，研究区域如图1中放大部分．研究区域....

图2公共交通站点分布

对具有完整OD信息的数据进行简单推断和筛选获得通勤数据，数据筛选过程如下．1)交通出行时间分布统计，确定通勤时间范围．将1d从00∶00开始以0.5h为单位划分成48个区间，统计每个区间的交通出行量，其中，换乘数据只考虑起讫点，不考虑中间换乘站点，如图3.

图3各时间区间段内交通生成量

由图3可见，相较于周六和周日，周中的早高峰大概在06∶00—09∶00，晚高峰大概在17∶00—19∶00．为了获得更加完整的通勤者，对早晚高峰时间段进行扩展，分别统计各时间段中具有相同起讫点的出行数量，如表1．可见，对早晚高峰时间段进行扩展，特别是晚高峰时间段，能够获得更多的出....

图4通勤者职住地分布

本研究基于ArcGIS软件的反距离权重插值法，将上述筛选过程得到的不区分交通方式的通勤站点交通发生量，转换为研究范围的全局分布图，以自然间断点分级法确定分组边界，得到如图4的居住地和工作地通勤强度分布图．图4中的颜色逐渐变化，深色代表高值，浅色代表低值．根据图4可以较为直观地看....

本文编号：3908825