北京市地铁客流的时空分布格局及特征——基于智能交通卡数据
Investigating spatiotemporal patterns of passenger flows in the Beijing metro system from smart card data
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文摘
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城市轨道交通是居民绿色出行、缓解大城市交通拥堵的重要交通方式。研究大城市地铁客流时间和空间的分布特征,有利于深入了解大城市公共交通的需求,进而制定合理的交通需求管理政策。本文以北京市地铁为例,计算了431万条智能交通卡数据的出行时间和OD矩阵(Origin-Destination Matrix),研究其客流的时间和空间分布特征。研究发现:①全天、早高峰和晚高峰的出行时间分布符合Gamma分布,总体上离城市中心越远,平均出行时间越长;②从市辖区尺度和环路尺度分析,乘客流向和流量均呈现对称性;③从街道尺度来看,居民地铁出行强度的空间不均等性很强。 |
其他语种文摘
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Urban railway systems can reduce environmental footprints by residents' commuting and alleviate traffic congestion in mega-cities. Investigating the characteristics of the spatiotemporal distribution of passenger flows is significant in the examination of traffic demand in public transportation systems. Moreover, the study can help decision makers in traffic demand management. Taking the metro system of Beijing as an example, this study calculated the travel time of over 4 million trips and their origin- destination (OD) matrix. In the investigation of the spatiotemporal patterns, we found that: (1) travel time distribution of all trips and trips during the morning and afternoon peaks well fit with Gamma distribution; (2) patterns of passenger flows between districts or ring roads are symmetric; and (3) spatial inequity has been captured from the evaluation of average transit trips per person per day. |
来源
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地理科学进展
,2018,37(3):397-406 【核心库】
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DOI
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10.18306/dlkxjz.2018.03.010
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关键词
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城市轨道交通
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大数据
;
客流分布
;
时空格局
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北京市
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地址
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1.
中国科学院地理科学与资源研究所, 中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室, 北京, 100101
2.
中国科学院大学, 北京, 100049
3.
北京市交通信息中心, 北京, 100161
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语种
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中文 |
文献类型
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研究性论文 |
ISSN
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1007-6301 |
学科
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铁路运输 |
基金
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国家自然科学基金
;
中国科学院战略性先导科技专项(A类)资助课题
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文献收藏号
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CSCD:6207554
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参考文献 共
34
共2页
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1.
曹小曙. 基于GIS的公共交通可达性与居民出行特征.
华南师范大学学报:自然科学版,2013,45(5):98-105
|
CSCD被引
1
次
|
|
|
|
2.
曹小曙. 世界城市地铁发展历程与规律.
地理学报,2008,63(12):1257-1267
|
CSCD被引
10
次
|
|
|
|
3.
黄晓燕. 广州市地铁可达性时空演化及其对公交可达性的影响.
地理科学进展,2014,33(8):1078-1089
|
CSCD被引
24
次
|
|
|
|
4.
龙瀛. 利用公交刷卡数据分析北京职住关系和通勤出行.
地理学报,2012,67(10):1339-1352
|
CSCD被引
128
次
|
|
|
|
5.
陆化普. 城市土地利用与交通系统的一体化规划.
清华大学学报:自然科学版,2006,46(9):1499-1504
|
CSCD被引
6
次
|
|
|
|
6.
罗依. 广州市交通网络对居民出行碳排量的影响:以聚德、社学、祈福与晓西社区为例.
城市观察,2016(5):110-121
|
CSCD被引
1
次
|
|
|
|
7.
申悦. 基于GPS数据的北京市郊区巨型社区居民日常活动空间.
地理学报,2013,68(4):506-516
|
CSCD被引
55
次
|
|
|
|
8.
吴健生. 基于手机基站数据的城市交通流量模拟.
地理学报,2012,67(12):1657-1665
|
CSCD被引
14
次
|
|
|
|
9.
尹芹. 基于客流特征的北京地铁站点类型识别.
地理科学进展,2016,35(1):126-134
|
CSCD被引
27
次
|
|
|
|
10.
张文忠.
中国宜居城市研究报告,2016
|
CSCD被引
12
次
|
|
|
|
11.
赵晖. 职住分离的度量方法与空间组织特征----以北京市轨道交通对职住分离的影响为例.
地理科学进展,2011,30(2):198-204
|
CSCD被引
17
次
|
|
|
|
12.
赵鹏军. 我国大城市交通拥堵特征与国际治理经验借鉴探讨.
世界地理研究,2016,25(5):48-57
|
CSCD被引
4
次
|
|
|
|
13.
周素红. 基于T-GIS的广州市居民日常活动时空关系.
地理学报,2010,65(12):1454-1463
|
CSCD被引
33
次
|
|
|
|
14.
周素红. 基于居民通勤行为分析的城市空间解读--以广州市典型街区为案例.
地理学报,2006,61(2):179-189
|
CSCD被引
41
次
|
|
|
|
15.
Barthelemy M. Spatial networks.
Physics Reports,2010,499(1/3):1-101
|
CSCD被引
61
次
|
|
|
|
16.
Choi J. An analysis of metro ridership at the station-to-station level in Seoul.
Transportation,2012,39(3):705-722
|
CSCD被引
11
次
|
|
|
|
17.
Derrible S. The complexity and robustness of metro networks.
Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,2010,389(17):3678-3691
|
CSCD被引
29
次
|
|
|
|
18.
Hasan S. Spatiotemporal patterns of urban human mobility.
Journal of Statistical Physics,2013,151(1/2):304-318
|
CSCD被引
10
次
|
|
|
|
19.
Huang J. Circuity in urban transit networks.
Journal of Transport Geography,2015,48:145-153
|
CSCD被引
6
次
|
|
|
|
20.
Jang W. Travel time and transfer analysis using transit smart card data.
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board,2010,2144:142-149
|
CSCD被引
9
次
|
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