《广州大学》 2019年
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基于多源地理大数据的地铁客流影响因素研究

吕帝江  
【摘要】:随着我国经济发展和城市化进程的加快推进,城市人口和汽车保有量逐年增长,许多城市交通堵塞问题日益突出。城市地铁由于其速度快、运量大、频次高、准时性和舒适度高等特征成为缓解城市堵塞问题的最有效途径。当前我国地铁规划建设进入快速发展阶段,规划规模持续增长,逐步进入网络化阶段。研究地铁客流影响因素,对地铁客流预测、对新建地铁站点规划、已建站点客流管理、促进轨道交通和土地利用协调发展等方面具有重要意义。本研究基于腾讯微信实时人口数据、建筑物轮廓高度数据、高分影像数据和POIs数据等多源地理空间大数据,采用向后逐步回归法、地理加权回归方法和K-Means聚类方法对广州市中心城区75个地铁站点进行客流影响因素分析以及对全市域124个地铁站点客流影响因素空间差异进行探讨,得到以下结论:(1)基于多源地理大数据较好地精细识别了地铁站点周边建成环境,并探讨了居住人口密度、就业人口密度、精细土地利用和站点自身特征与工作日全天客流、休息日全天客流、工作日早进晚出、早出晚进、早高峰总和晚高峰总等多类型客流的影响关系。(2)在基于全局回归的6种地铁客流影响因素分析模型中,发现了居住人口密度、容积率、进出站口数量、是否为换乘站4种因素对站点客流具有显著正向影响;工作日全天客流和休息日全天客流影响因素存在较大差异,教育科研用地只在工作日客流中保留,而体育用地只在休息日客流中保留;工作日早进晚出和早出晚进客流回归模型也存在较大差异;工作日早高峰总和晚高峰总客流回归模型具有较大的相似性,在各精细公共管理与公共服务用地、商业用地、二类居住用地等变量中系数和显著性相似或相近。(3)通过地理加权回归方法探讨了广州市全市域多类型地铁站点客流影响因素的空间异质性,发现了居住人口密度、就业人口密度和交通场站用地等精细建成环境要素在多类型客流回归模型空间异质性影响机制中存在明显的差异。(4)基于GWR各系数采用K-Means聚类算法进行分析,探讨了广州市全市域地铁站点客流影响的空间差异,最终对聚类片区提出分区建议,为地铁站点规划管理提供了有益参考。
【学位授予单位】:广州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:P208;U293.13

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