宁波市高新区公共自行车骑行网络与城市用地空间耦合特征解析.pdf
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1、17交通科技与管理规划设计0引言公共自行车已经遍布我国许多城市,作为一种零碳交通方式,在满足出行需求的同时,将有效助力碳达峰、碳中和。过去的研究发现,公共自行车站点设施目前主要分布在城市各中心区,且注重对于居住区的覆盖,呈集聚分布的特征,外围分布较为均衡1。在此设施布局基础上,公共自行车的使用也主要围绕着城市核心功能区而形成了不同特征的聚集区2,站点间公共自行车流量具有高度空间自相关性3,骑行网络形成了“核心边缘”结构。根据陈红4、朱才华5等人研究,可以发现公共自行车站点租还量与用地混合度有关,且不同用地类型相关性系数不同6。面对共享单车浪潮逐渐褪去,传统公共自行车迎来了新的发展机遇,有必要掌
2、握公共自行车骑行特征,并且正确理解公共自行车布局与城市土地利用的关系。1数据与方法1.1数据来源与处理宁波国家高新技术产业开发区(下文简称“宁波高新区”),东与北仑区相邻,南至通途路,西靠福明路,北临甬江。全区分为老庙、兴普等 8 个区块(见图 1)。区域南北向跨度约 2.8 km,东西向跨度约 5.5 km,是公共自行车适宜骑行距离,且区域“面江临路”相对独立。办公用地主要集中于中部核心片区,居住用地主要集中西部的老庙、大漕片区和东部的梅墟片区,商业用地主要分布于老庙片区和梅墟、梅墟南片。研究区内共设置公共自行车站点 50 个,研究数据主要为公共自行车 IC 卡及 POI 数据。IC 卡数据
3、属性包括订单 ID、用户 ID、租还车时间、租还车站点名称等。筛选后共有 90 159 条数据,其中工作日共 71 537 条,非工作日 18 622 条。POI 数据来源于高德,分为商业用地、办公用地及居住用地,其中商业用地包括餐饮服务、购物服务、生活服务。办公用地包括金融保险服务、公司企业、产业园区,居住用地包括住宅区。利用泰森多边形5划分原则,确定各租赁点服务面积,计算求得单位面积各用地 POI 占比,以此表征租赁点周边各用地类型的强度4。1.2研究方法1.2.1社会网络分析(1)网络密度反映的是网络整体或内部节点间联系疏密程度,见式(1)。(1)式中,De 网络密度;n 网络中租赁点的
4、个数;Fij 节点 i 与 j 之间租还联系量。(2)节点中心性主要包括 3 个指标。度数中心度CD(i)表示某个节点与其他节点间存在直接联系的强弱;中介中心度 CB(i)表示节点对联系路径的控制程度;接近中心度 CC(i)表示网络中节点不受其他节点控制的能力。将 3 个中心度赋予相应权重,融合为单一综合中心度,可以评估租赁站点在骑行网络中的总体重要性,见式(5)。收稿日期:2023-08-02作者简介:方晨晨(1995),男,硕士研究生,工程师,研究方向:交通规划与设计。通信作者:但晓明(1997),男,本科,助理工程师,研究方向:交通工程。宁波市高新区公共自行车骑行网络与城市用地空间耦合特
5、征解析方晨晨1,陈磊1,但晓明2(1.杭州市交通规划设计研究院有限公司,浙江 杭州 310000;2.浙江大学城乡规划设计研究院有限公司,浙江 杭州 310000)摘要文章基于宁波市高新区公共自行车订单与用地 POI 数据,探索公共自行车骑行网络与城市用地的耦合关系。研究结果表明:高新区公共自行车骑行网络分级现象明显;工作日期间公共自行车骑行频率更大,出行链更加固定,而非工作日期间出行起讫点更多元,出行链方向性更多;空间上公共自行车骑行网络呈现较为明显的东西片区分割现象,表现为核心高集聚、边缘低分散的块状分布态势,东片区联系强于西片区,且南北轴向联系强于东西轴向;用地强度与公共自行车骑行网络分
6、布存在正相关性,工作日期间公共自行车骑行网络的产生主要依托于居住和办公用地,非工作日期间主要依托于居住和商业用地。关键词规划与管理;空间耦合特征;空间自相关;公共自行车;骑行网络结构中图分类号U491文献标识码A文章编号2096-8949(2023)17-0017-042023 年第 4 卷第 17 期18交通科技与管理规划设计()112-2nnijijDjiFFCin=+=(2)(3)()()11,Cnjnid i jC=(4)C(i)=0.5CD(i)+0.25CB(i)+0.25CC(i)(5)式中,gjk 节点 j 对 k 产生联系的最短路径数量;gjk(i)节点 j 对 k 产生联系
7、的最短路径中经过节点 i 的数量;d(i,j)节点 i 和 j 之间的捷径距离。1.2.2双变量空间自相关双变量空间自相关通过 Morans I 指数测量空间相邻样本点两种属性值的相似程度来判定是否存在空间相关性,分为全局相关性和局部相关性。11111()(X)()()jnnabijiajbijnnnabijiabijinXXXIXXXX=(6)12()()nabiaijjbjabiXXXXIS=(7)式 中,I 全 局 Morans I 指 数;abiI 局 部Morans I 指数;n 样本单元个数;aiX 单元 i 属性值 a;bjX 单元 j 的属性值 b;S2 样本的二阶中心距;aX
8、 所有样本单元属性 a 的平均值;ij空间权重矩阵。2公共自行车骑行网络特征2.1骑行网络密度对订单数据归纳汇总后计算租赁点间日均租还 OD量。通过自然间断点法将 OD 量划分为 5 个层级,可视化公共自行车骑行网络(见图 2)。分析可见,工作日期间的骑行网络比非工作日期间更密集,租赁点之间发生租还联系更高。骑行网络呈现较为明显的东西分块现象,南北向联系强于东西向,老庙、兴普等片区联系强于梅墟、龙山等片区,且中部的大漕、核心片区与西部片区更容易发生联系。依据式(1)计算上述五级租还联系网络密度(见图 2)。两个时间段公共自行车骑行网络总体密度分别为 0.212 和 0.143,尚未达到 0.5
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