基于GWR的建成环境对公共自行车出行模式的影响分析.pdf

第 卷 第期 年月合 肥 工 业 大 学 学 报(自 然 科 学 版)J OUR NA LO FHE F E IUN I V E R S I T YO FT E C HN O L O G Y(NA TUR A LS C I E N C E)V o l N o J u l 收稿日期:;修回日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目();云南省交通运输厅科技创新及示范资助项目()作者简介:王涛(),男,重庆市人,昆明理工大学硕士生,重庆市交通规划研究院助理工程师;戢晓峰(),男,湖北随州人,博士,昆明理工大学教授,博士生导师,通信作者,E m a i l:y i l u x i n s h i s i n a c o mD O I:/j i s s n 基于GWR的建成环境对公共自行车出行模式的影响分析王涛,戢晓峰(昆明理工大学 交通工程学院,云南 昆明 ;重庆市交通规划研究院,重庆 )摘要:为分析建成环境对公共自行车出行模式的影响,文章结合公共自行车运营数据和建成环境数据,以公共自行车站点为中心建立缓冲区并提取缓冲区内兴趣点(p o i n t o f i n t e r e s t,P O I),在考虑P O I规模的基础上划分站点类型;根据站点类型对出行起讫点(o r i g i n d e s t i n a t i o n,O D)分类,以O D类型确定公共自行车出行模式,使用地理加权回归(g e o g r a p h i c a l l yw e i g h t e dr e g r e s s i o n,GWR)模型,分析建成环境对公共自行车出行模式的影响;以昆明市为例进行实证分析.结果表明:昆明市公共自行车出行模式可划分为 种,O D皆为住宅主导型和公司(企业)主导型站点的出行模式约占 ;建成环境对不同出行模式的影响效应存在差异;土地利用混合度是公共自行车出行模式的主要影响因素.研究结果可为公共自行车布局优化及运营管理提供参考.关键词:城市交通;公共自行车;出行模式;地理加权回归(GWR);建成环境中图分类号:U 文献标志码:A文章编号:()I m p a c t o fb u i l t e n v i r o n m e n t o np u b l i cb i c y c l e t r a v e l p a t t e r n sb a s e do ng e o g r a p h i c a l l yw e i g h t e dr e g r e s s i o nWANGT a o,J IX i a o f e n g(F a c u l t yo fT r a n s p o r t a t i o nE n g i n e e r i n g,K u n m i n g U n i v e r s i t yo fS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,K u n m i n g ,C h i n a;C h o n g q i n gT r a n s p o r tP l a n n i n gI n s t i t u t e,C h o n g q i n g ,C h i n a)A b s t r a c t:T h i sp a p e r e x p l o r e s t h e i m p a c t o f t h eb u i l t e n v i r o n m e n t o n t h e t r a v e l p a t t e r n so f p u b l i cb i c y c l e s C o m b i n e dw i t ht h ep u b l i cb i c y c l eu s a g ed a t aa n db u i l t e n v i r o n m e n td a t a,ab u f f e rz o n ec e n t e r e do np u b l i cb i c y c l e s t a t i o nw a s e s t a b l i s h e d,a n d t h ep o i n t so f i n t e r e s t(P O I s)i n i tw e r ee x t r a c t e d B a s e do nt h es c a l ed i f f e r e n c e so fP O I s,t h es t a t i o nt y p ew a sd i v i d e d T h e nt h eo r i g i n d e s t i n a t i o n(O D)d a t ao fp u b l i cb i c y c l ew a sc l a s s i f i e da c c o r d i n gt ot h et y p e so fs t a t i o n s A n dt h ep u b l i cb i c y c l et r a v e lp a t t e r n sw e r ed e f i n e db yO Dp r o p e r t i e s F i n a l l y,g e o g r a p h i c a l l yw e i g h t e dr e g r e s s i o n(GWR)m o d e lw a su s e dt oa n a l y z et h ei m p a c to ft h eb u i l te n v i r o n m e n to np u b l i cb i c y c l et r a v e lp a t t e r n s A ne m p i r i c a ls t u d yo nK u n m i n gC i t yw a sc o n d u c t e d,a n dt h er e s u l t ss h o wt h a tt h e r ea r e p u b l i cb i c y c l et r a v e lp a t t e r n s i nK u n m i n gC i t y,a n dt h ep r o p o r t i o no f t r a v e lp a t t e r n st h a tb o t hO Da r er e s i d e n t i a l l e da n dc o m p a n y l e ds t a t i o n s i s ;t h eb u i l te n v i r o n m e n th a sd i f f e r e n te f f e c t sf o rd i f f e r e n tt r a v e lp a t t e r n s;l a n du s em i x i s t h ec h i e f f a c t o r i n f l u e n c i n gp u b l i cb i c y c l et r a v e lp a t t e r n s T h er e s e a r c hr e s u l t sc a np r o v i d er e f e r e n c e f o r t h eo p t i m i z a t i o no fp u b l i cb i c y c l e l a y o u t a n do p e r a t i o n sm a n a g e m e n t K e yw o r d s:u r b a nt r a f f i c;p u b l i cb i c y c l e;t r a v e lp a t t e r n;g e o g r a p h i c a l l yw e i g h t e dr e g r e s s i o n(GWR);b u i l t e n v i r o n m e n t引言城市公共自行车作为一种绿色、低碳的交通工具,可以有效地接驳其他公共交通方式,节省出行时间、减少噪声和空气污染,在解决交通拥堵等问题中发挥了重要作用,成为城市交通可持续发展策略的重要组成部分 .但是,公共自行车出行模式呈多样化发展态势,其运营过程中出现了时空失衡现象 、其服务水平和出行者满意度下降等问题.随着无桩共享单车的发展,其分布广泛、使用方便等特点为公众提供了更好的出行体验,为解决城市交通“最后一公里”问题提供了新的方案,相关研究逐渐成为热点.但共享单车随处停放、占用城市其他公共空间等问题日益严重.因此,深入研究有桩公共自行车使用特征及影响机制,优化公共自行车布局,对于城市交通规划与管理具有重要的现实意义.目前,国内外公共自行车相关研究主要集中于服务能力与满意度、站点布局与车辆优化分配调度和公共自行车出行行为 等方面.其中,公共自行车出行行为研究主要采用问卷数据,分析公共自行车的出行特征及影响因素,如文献 对太原市公共自行车用户的个体特征和出行行为特征开展调查,通过因子分析发现,公共自行车使用需求主要受服务质量、推广力度和用户社会经济属性的影响.随着公共自行车刷卡数据的使用,公共自行车出行行为得到多层次解析,如文献 使用杭州市公共自行车刷卡数据,从使用量、使用时长、周转率等方面分析公共自行车出行行为.上述对公共自行车出行行为的相关研究结果表明,城市空间结构对公共自行车使用特征影响显著,因此建成环境与公共自行车使用特征之间存在一定关联.近年来,研究者开始将建成环境数据引入相关研究 .文献 使用南京市公共自行车刷卡数据及建成环境数据,通过零膨胀负二项模型发现,公共自行车使用频次与建成环境呈显著相关关系,位于居住小区、公交车站、地铁站、公司及公共服务设施附近的站点使用频次更高;文献 使用空间滞后模型,着重考虑土地利用类型及强度对公共自行车使用的影响机制,发现土地利用密度更高的区域会带来更多的公共自行车出行需求;文献 以南京市桥北片区为例,研究公共自行车使用特征与建成环境的关系,发现公共自行车使用频次主要受站点附近公共交通、骑行环境和服务设施密度的影响.为了分析公共自行车出行过程,需要引入出行模式 相关概念,文献 以出行目的为依据,将公共自行车出行模式划分为“全程模式”“换乘模式”和“往返模式”.关于建成环境对公共自行车出行模式的影响,文献 运用层次聚类方法识别台北市公共自行车出行模式,采用多项L o g i t回归模型进行分析,结果表明,城市公共自行车出行模式主要受到站点位置、土地利用及公共设施情况等因素的影响.综上所述,公共自行车出行行为的相关研究主要围绕公共自行车出行特征、使用需求等,或从站点尺度探寻公共自行车使用强度和建成环境之间的关系;关于建成环境对公共自行车使用强度的影响,相关研究多以站点周边的公共设施、人口分布、兴趣点(p o i n t o f i n t e r e s t,P O I)数量、骑行环境等作为影响因子,从不同时间尺度分析其对公共自行车使用率的影响.同时,已有研究对P O I数据的处理主要以各类P O I的数量为主,未考虑各类P O I自身规模差异导致的影响程度差异.此外,对公共自行车出行模式的定义采用主观描述或使用运营数据进行分析归类,无法反映公共自行车出行的完整情况.因此,精确识别公共自行车出行模式,准确捕捉公共自行车出行行为,深入解析建成环境对公共自行车出行模式的影响机制,对于公共自行车的差异化投放具有重要意义.为了系统分析建成环境对公共自行车出行模式的影响机制,本文以云南省昆明市为例,使用公共自行车运营数据和建成环境数据,划分公共自行车站点类型,识别公共自行车出行模式,并分析建成环境对其影响机制,以期为城市公共自行车的投放、运营和管理提供依据.公共自行车出行模式指标选取 公共自行车出行模式测度指标公共自行车出行模式可以通过出行起终点来定义,本文以公共自行车站点用地属性划分出行起讫点(o r i g i n d e s t i n a t i o n,O D)类型,根据O D类型确定公共自行车出行模式.在确定站点用地属性时,以公共自行车站点为中心建立缓冲区,并提取缓冲区内P O I,然后根据文献 的居住用地、工业用地等种用地类型,对应选取缓冲区内交通设施、餐饮等类P O I为测度指标 ,各用地类型对应的P O I见表所列,最后根据缓冲区内各类P O I的密度对站点进行聚类,以此确定站点的用地属性.合肥工业大学学报(自然科学版)第 卷表出行模式测度指标用地类型居住用地公共管理与公共服务用地商业服务设施用地工业用地交通设施用地P O I 住宅医疗保健、科教文化、政府及社会团体生活服务、购物设施、餐饮、金融保险、商务住宿设施公司(企业)交通设施 出行模式影响因素影响公共自行车出行模式的主要因素包括站点位置、土地利用及公共设施情况等 ,为探究影响公共自行车出行模式的关键因素,本文以 节所述的缓冲区作为基本的研究单元,选取密度、混合度、可达性和骑行环境类变量建立建成环境指标体系,类变量的定义见表所列.表建成环境指标变量类别变量变量含义密度临近站点数量/个研究单元内其他站点数量混合度土地利用混合度包括餐饮、商务住宅等类P O I与地铁站的距离/m站点与最近地铁站之间的距离可达性公交站点数量/个研究单元内的公交站点数量与公交站的距离/m站点与最近公交站之间的距离主干道长度/m研究单元内主干道总里程骑行环境 支路长度/m研究单元内支路总里程人行道长度/m研究单元内人行道总里程研究方法 出行模式划分以公共自行车站点为中心,运用A r c G I S软件建立缓冲区,采用空间连接提取缓冲区内P O I,根据缓冲区内各类P O I的密度,通过K m e a n s聚类算法对公共自行车站点进行聚类分析,确定缓冲区内主要的P O I类型,以此定义站点类型.根据聚类结果,可将研究区域内的所有公共自行车站点划分为n个类别(S,S,Sn),根据站点类型,公共自行车出行对应n类起点(O,O,On)和n类终点(D,D,Dn),由此确定CnCn种公共自行车出行模式.每次公共自行车出行对应种出行模式,使用本文研究的基础数据,可得到本研究所需出行模式频次总量.公共自行车出行模式划分流程如图所示.图公共自行车出行模式划分流程 公共自行车出行模式影响因素评估模型为了分析建成环境对公共自行车出行模式的影响,使用A r c G I S软件空间连接和网络分析等方法提取缓冲区内建成环境因子,以各出行模式的频次作为因变量,以缓冲区内各类建成环境因子为自变量,使用地理加权回归(g e o g r a p h i c a l l yw e i g h t e dr e g r e s s i o n,GWR)模型分析影响程度.GWR模型是体现空间异质性的局部变系数回归模型,可以解决全局回归模型中存在的空间非平稳性问题,并根据样本数据的空间位置信息生成随空间位置变化而变化的局部回归系数,其回归方程为:Yi(ui,vi)mm(ui,vi)ximi()其中:Yi为以第i个站点为出行起点的出行频次;(ui,vi)为第i个站点的经纬度;(ui,vi)为第i个站点的常数项;m(ui,vi)为第m个解释变量在第i个站点的回归系数;xim为第i个站点的第m个解释变量;i为随机误差.m(i,vi)为距离衰减函数,采用加权最小二乘法进行计算,计算公式为:m(ui,vi)XTW(ui,vi)X XTW(ui,vi)Y()其中:X为自变量;Y为因变量;W(ui,vi)为空间权重 矩 阵.确 定 带 宽 时,本 研 究 采 用 校 正 的A k a i k e信息准 则(A k a i k ei n f o r m a t i o nc r i t e r i o nc o r r e c t e d,A I C c),选择A I C c最小值时对应的带宽为最优带宽.A I C c值计算公式为:At l nL(i,x)/i()其中:A为A I C c值;t为GWR模型独立参数数量;i为极大似然估计值;L(i,x)为的极大似第期王涛,等:基于GWR的建成环境对公共自行车出行模式的影响分析然函数.实证分析 研究区域及数据来源)研究区域.昆明市作为云南省的省会,是中国西部地区重要的中心城市之一.本文研究区域为昆明市区,自昆明市公共自行车系统投入使用以来,截至 年月底,运营站点发展至 个.昆明市区范围及公共自行车站点空间分布如图所示(基于自然资源部标准地图服务网站审图号为G S()的标准地图绘制,底图边界无修改).其中,锁止器约为 个,累计投放自行车约为 辆,日均租用量约为 人次,免费使用率达 ;线上(叮嗒出行A P P)和线下(昆明公交一卡通)相结合的租车方式拓宽了使用人群,h内免费和公交换乘优惠的收费方式提高了公共自行车的吸引力.)数据来源.本文数据主要包含公共自行车运营数据和昆明市建成环境数据类,其中运营数据采集自昆明市公共自行车运营管理有限公司,包含 年月昆明市所有正常使用的记录完整骑行过程的公共自行车数据,具体包含租车卡号,租、还车时间点,租、还车网点名称及编号,车辆编号,使用时长等信息,样例见表所列.图研究区域及公共自行车站点分布表公共自行车刷卡数据样例租车卡号租车时间点租车点车辆编号还车时间点还车点租车点编号使用时长还车点编号u :东华小区 :小龙路中段 m i n s :云兴路 :环城西路 m i n s :滇池路 :气象路 m i n s 本文选取天气状况良好的所有租车记录,剔除异常租车数据之后得到 条骑行数据,将其作为本文研究的基础数据,结合叮嗒出行A P P和百度地图拾取公共自行车站点经纬度坐标.建成环境数据包括P O I数据、昆明市道路数据和公共交通基础设施数据等.利用百度地图所提供的开放接口,采集研究区域内所有的空间P O I,根据文献 将所有P O I数据按其功能匹配 类用地性质 得到P O I数据.公共自行车出行模式)站点类型划分.根据文献,研究,公共自行车站点的最佳吸引范围为 m,结合文献 的研究和样本分布情况,本文以公共自行车站点为中心建立 m缓冲区.采用空间连接提取缓冲区内P O I,结合缓冲区面积和缓冲区内各类P O I数量计算各类P O I的密度,合肥工业大学学报(自然科学版)第 卷以此为依 据采用K m e a n s聚 类算法将昆 明 市 个公共自行车站 点分为类,分别为 公司(企业)主导型站点、住宅主导型站点、商业服务主导型站点和公共服务主导型站点,见表所列.)出行模式划分.根据聚类结果将昆明市公共自行车出行模式划分为 种,根据出行频次计算比例结构,见表所列.从表可以看出,昆明市公共自行车主要出行模式为“公司公司型”“公司住宅型”“住宅公司型”和“住宅住宅型”,其余出行模式占比均较小.表类站点数及其比例站点类型站点数比例/公司(企业)主导型 住宅主导型 商业服务主导型 公共服务主导型 表 种出行模式出行频次占比情况出行模式公司公司型公司住宅型公司商业型公司公共服务型住宅住宅型住宅公司型住宅商业型住宅公共服务型占比 出行模式商业商业型商业公司型商业住宅型商业公共服务型公共服务公共服务型公共服务公司型公共服务住宅型公共服务商业型占比 公共自行车出行模式影响因素分析 模型诊断及输出采用GWR模型分析类建成环境因子对公共自行车出行模式的影响程度,考虑到样本量的问题,选取统计结果中占比较高的“公司住宅型”和“住宅公司型”出行模式进行分析.在模型拟合前对站点进行筛选,去掉混合程度较高的难以确定其主导类型的站点,得到住宅主导型站点 个和公司(企业)主导型站点 个.使用S P S S软件对所有自变量进行共线性检验,所有影响因子方差膨胀系数(v a r i a n c ei n f l a t i o nf a c t o r,V I F)均满足共线性检验,无需剔除变量.使用A r c G I S软件分析空间相关性,其中“公司住宅型”出行模式莫兰指数(M o r a nsI)为 ,Z值为 ,P值为 ;“住宅公司型”出行模式M o r a nsI为 ,Z值为 ,P值为 .该结果表明,这种出行模式存在较强的集聚性和空间依赖性.在模型诊断指标中,R越大,A I C c值越小,表示解释变量对被解释变量的解释能力越强,诊断结果见表所列.表GWR模型诊断结果出行模式带宽/mA I C c值R修正后R公司住宅型 住宅公司型 选取拟合系数的最大值、最小值、均值、最小四分位数、中位数和最大四分位数个指标进行统计描述,当拟合系数为正值时,表明该自变量与因变量正相关;拟合系数为负值时,表明该自变量与因变量负相关.种出行模式下个建成环境变量拟合系数描述性统计结果见表所列.表种出行模式下个建成环境变量拟合系数描述性统计结果出行模式变量最大值均值最小值最小四分位数中位数最大四分位数临近站点数量 土地利用混合度 与地铁站的距离 公司住宅型公交站点数量 与公交站的距离 主干道长度 支路长度 人行道长度 第期王涛,等:基于GWR的建成环境对公共自行车出行模式的影响分析续表出行模式变量最大值均值最小值最小四分位数中位数最大四分位数临近站点数量 土地利用混合度 与地铁站的距离 住宅公司型公交站点数量 与公交站的距离 主干道长度 支路长度 人行道长度 拟合系数空间特性对个建成环境变量分别进行p 显著性检验,结果见表所列.由表可知,影响“公司住宅型”出行模式的关键因素(通过p 显著性检验的站点比例超过)为临近站点数量、土地利用混合度、与地铁站的距离、公交站点数量和人行道长度,“住宅公司型”出行模式的关键影响因素为临近站点数量、土地利用混合度、公交站点数量、主干道长度和人行道长度,各关键变量的影响程度及显著性存在较大差异.“公司住宅型”“住宅公司型”出行模式中分别有平均、的样本参数估计满足p,说明变量对“住宅公司型”出行模式的异质性更加显著.表种出行模式下个建成环境变量显著性检验结果出行模式临近站点数量土地利用混合度与地铁站的距离公交站点数量与公交站的距离主干道长度支路长度人行道长度公司住宅型 住宅公司型 注:表中数据为通过p 显著性检验的站点比例.根据显著性检验结果,选取临近站点数量、土地利用混合度、人行道长度和公交站点数量个关键变量的空间分布进行可视化处理,进一步分析拟合系数的空间特性.)人行道长度.人行道长度拟合系数分布如图所示.人行道长度对种出行模式的影响效应存在显著的空间差异,对“公司住宅型”出行模式在大部分区域呈正向作用,而对“住宅公司型”出行模式在大部分区域呈负向作用.这主要是由于人行道条件较好的区域主要分布于行政中心所在的呈贡新区,该区域远离城市商业中心区,平均出行距离相对更远.对远距离出行而言,公共自行车难以满足“住宅公司型”出行模式的出行需求.)临近站点数量.临近站点数量拟合系数分布如图所示.临近站点数量与种出行模式在大部分区域均呈负向作用.这说明无论是商业中心区域还是行政中心区域,当前公共自行车站点分布可能较为密集,值得注意的是,在公共交通枢纽附近临近站点数量与种出行模式均为正相关,这说明昆明市公共自行车对公共交通通勤方式存在较好的接驳作用.)公交站点数量.公交站点数量拟合系数分布如图所示.公交站点数量对“公司住宅型”出行模式主要呈正向作用,而对“住宅公司型”出行模式主要呈负向作用.这说明公共自行车对“公司住宅型”出行时长要求较低的出行模式存在更高的吸引力,与公交互为补充;而对“住宅公司型”出行模式作用效果不明显,与公交互为竞争关系.)土地利用混合度.土地利用混合度拟合系数分布如图所示.土地利用混合度在城市商业中心区域与种出行模式大多呈正向作用,而在行政中心区域多呈负向作用.这表明高土地利用混合度造成的商业中心区域私人汽车和公交出行不便的情况为公共自行车提供了较好的骑行条件,有利于公共自行车出行.此外已有研究表明,城市中的低收入人群工作、生活、娱乐大多集聚于高密度低档空间,因此公共自行车这种低消费的出行方式是此类低收入人群较好的选择.合肥工业大学学报(自然科学版)第 卷图人行道长度拟合系数分布图临近站点数量拟合系数分布图公交站点数量拟合系数分布第期王涛,等:基于GWR的建成环境对公共自行车出行模式的影响分析图土地利用混合度拟合系数分布结论)“公司公司型”“公司住宅型”“住宅公司型”和“住宅住宅型”是昆明市公共自行车主要出行模式.)建成环境对“公司住宅型”和“住宅公司型”出行模式的影响效应存在不同的空间特征,在与“公司住宅型”出行模式呈正向作用的区域大多与“住宅公司型”出行模式呈负向作用.)出行模式主要受到临近站点数量、土地利用混合度、人行道长度和公交站点数量的影响,其中土地利用混合度对“公司住宅型”和“住宅公司型”出行模式的影响效果最显著.需要指出的是,由于数据可获取性等客观条件限制,本文在定义公共自行车出行模式时主要侧重于公共自行车自身使用特征和站点附近的P O I类型,缺乏对使用者本身出行特征的考虑和对人口分布特点、共享单车分布情况等因素的分析.下一步研究可在本文的基础上完善建成环境指标,加入出行者的社会经济属性数据定义出行模式,深入分析建成环境对公共自行车出行模式的影响机制.参考文献F I S HMANE公共自行车近期文献综述J魏贺,译城市交通,():F I S HMA NE,W A S H I N G T O N S,HA WO R T H N公共自行车文献综述J张晓为,译城市交通,():L I UZL,J I AXD,C H E N G W S o l v i n gt h e l a s tm i l ep r o b l e m:e n s u r e t h e s u c c e s s o f p u b l i cb i c y c l e s y s t e mi nB e i j i n gJ P r o c e d i a S o c i a l a n dB e h a v i o r a l S c i e n c e s,:钱佳,汪德根,牛玉城市居民使用市内公共自行车的满意度影响 因 素 分 析:以 苏 州 市 为 例 J地 理 研 究,():周杨,张冰琦,李强,等公共自行车系统选址适宜性评价:以北京市地铁号线为例J城市问题,():常山,宋瑞,何世伟,等共享单车故障车辆回收模型J吉林大学学报(工学版),():赵迪,王航臣考虑使用特征的城市公共自行车租赁点布局优化J交通运输工程与信息学报,():B A C HAN D MA R L E AUJ,L E EB H Y,E L G E N E I D Y AM B e t t e ru n d e r s t a n d i n go f f a c t o r s i n f l u e n c i n gl i k e l i h o o do fu s i n gs h a r e db i c y c l es y s t e m sa n df r e q u e n c yo fu s eJT r a n s p o r t a t i o nR e s e a r c hR e c o r d:J o u r n a l o f t h eT r a n s p o r t a t i o nR e s e a r c hB o a r d,():Z HA OPJ,L ISX B i c y c l e m e t r oi n t e g r a t i o ni nag r o w i n gc i t y:t h ed e t e r m i n a n t so f c y c l i n ga s a t r a n s f e rm o d e i nm e t r os t a t i o na r e a si nB e i j i n gJ T r a n s p o r t a t i o nR e s e a r c hP a r tA:P o l i c ya n dP r a c t i c e,:R I X E YRA S t a t i o n l e v e l f o r e c a s t i n go f b i k e s h a r i n gr i d e r s h i p:s t a t i o nn e t w o r ke f f e c t si nt h r e e U Ss y s t e m sJT r a n s p o r t a t i o nR e s e a r c hR e c o r d:J o u r n a l o f t h eT r a n s p o r t a t i o nR e s e a r c hB o a r 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a s s e n g e r r o u t e c h o i c ep a t t e r nu s i n gs m a r t c a r dd a t a f o r c o m p l e xm e t r os y s t e m sJ I E E E T r a n s a c t i o n s o n I n t e l l i g e n tT r a n s p o r t a t i o nS y s t e m s,():汪秉宏,韩筱璞人类行为的动力学与统计力学研究J物理,():X I AF,W A N GJ Z,K O N GXJ,e t a l E x p l o r i n gh u m a nm o b i l i t yp a t t e r n si nu r b a ns c e n a r i o s:at r a j e c t o r yd a t ap e r s p e c t i v eJI E E EC o mm u n i c a t i o n sM a g a z i n e,():朱玮,庞宇琦,王德,等上海市闵行区公共自行车出行特征研究J上海城市规划,():L I U HC,L I NJ J A s s o c i a t i o n so f b u i l t e n v i r o n m e n t sw i t hs p a t i o t e m p o r a l p a t t e r n s o f p u b l i cb i c y c l eu s eJ J o u r n a l o fT r a n s p o r tG e o g r a p h y,:中国城市规划设计研究院城市用地分类与规划建设用地标准:G B S北京:中国建筑工业出版社,:张延吉,秦波,朱春武北京城市建成环境对犯罪行为和居住安全感的影响J地理学报,():戢晓峰,李晓娟,杨晓泉,等基于P O I数据的城市交通设施空间分布特征提取:以昆明市主城区为例J地域研究与开发,():WANGXZ,L I N D S E YG,S C HON E RJE,e t a l M o d e l i n gb i k e s h a r e s t a t i o na c t i v i t y:e f f e c t so f n e a r b yb u s i n e s s e s a n dj o b so nt r i p st oa n df r o ms t a t i o n sJ J o u r n a lo fU r b a nP l a n n i n ga n dD e v e l o p m e n t,():K A R K ITK,L I U T H o wa c c e s s i b l ea n dc o n v e n i e n ta r et h ep u b l i cb i c y c l es h a r i n gp r o g r a m si nC h i n a?E x p e r i e n c e sf r o mS u z h o uc i t yJ H a b i t a t I n t e r n a t i o n a l,:Z HAN G Y,THOMA ST,B RU S S E L M,e ta l E x p l o r i n gt h e i m p a c t o f b u i l t e n v i r o n m e n t f a c t o r s o n t h eu s eo f p u b l i cb i k e sa tb i k es t a t i o n s:c a s es t u d y i nZ h o n g s h a n,C h i n aJJ o u r n a l o fT r a n s p o r tG e o g r a p h y,:(责任编辑张淑艳)(上接第 页)参考文献彭术,陈浩,水中和,等废弃混凝土再生粉制备超高性能混凝土基 体 的 性 能 研 究 J硅 酸 盐 通 报,():张圣彩,耿欧,赵桂云再生微粉混凝土的抗压强度及其活性激发J混凝土,():周文娟,季志远,赵磊,等建筑垃圾再生微粉基本材性及对水泥胶砂性能的影响J混凝土与水泥制品,():刘力,刘小艳,李田雨,等再生微粉对水泥浆早期性能和流变性能的影响J混凝土,():周长顺,吉红波,赵丽颖再生微粉在水泥基材料中的应用与研究进展J硅酸盐通报,():住房和城乡建设部标准定额研究所混凝土和砂浆用再生微粉:J G/T S 出版地不详:出版者不 详,:中国建筑材料联合会水泥胶砂强度检验方法(I S O法):G B/T S北 京:中 国 标 准 出