地理研究 ›› 2019, Vol. 38 ›› Issue (12): 2859-2872.doi: 10.11821/dlyj020190081
高枫1, 李少英1(), 吴志峰1, 吕帝江2, 黄冠平1, 刘小平3
收稿日期:
2019-01-28
修回日期:
2019-03-14
出版日期:
2019-12-20
发布日期:
2019-12-25
通讯作者:
李少英
作者简介:
高枫(1996- ),男,广东中山人,硕士,研究方向为地理大数据与城市研究。E-mail: vincenttheone@163.com
基金资助:
GAO Feng1, LI Shaoying1(), WU Zhifeng1, LV Dijiang2, HUANG Guanping1, LIU Xiaoping3
Received:
2019-01-28
Revised:
2019-03-14
Online:
2019-12-20
Published:
2019-12-25
Contact:
LI Shaoying
摘要:
已有共享单车骑行影响因素研究主要关注起点,大多忽略目的地,在探讨其影响因素的时间差异及交互作用方面较少。以广州市主城区为例,引入地理探测器,精细分析目的地分布影响因素的时间差异,并进行交互探测。研究发现:① 早高峰到达量大于晚高峰,早高峰目的地多分布在CBD,信息产业园和职住平衡地区,晚高峰多分布在地铁3号线体育西至华师站沿线和高密度住宅区。② 服务设施类是影响最显著的类别,其次是交通可达、土地利用和自然环境类别,其中影响力较大的因子依次是住宅、餐饮、公司、购物设施分布、路网密度、距地铁站口距离和POI多样性。③ 各因子影响力存在明显时间差异,所有建成环境因子在早晚高峰时段影响力均大于其他时段,其中公司企业分布因子的影响力在早高峰时段迅速增强。④ 因子间均为双因子增强关系,其中服务设施分布类别中因子交互作用最显著,服务设施分布与交通可达类别的因子交互作用次之。
高枫, 李少英, 吴志峰, 吕帝江, 黄冠平, 刘小平. 广州市主城区共享单车骑行目的地时空特征与影响因素[J]. 地理研究, 2019, 38(12): 2859-2872.
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表1
共享单车骑行目的地分布的影响因子选取"
类别 | 因子 | 均值 | 标准差 | |
---|---|---|---|---|
自然环境影响因子 | 高程(m) | 156.45 | 108.71 | |
坡度(°) | 3.19 | 4.20 | ||
距河流距离(m) | 3 023.59 | 3 291.31 | ||
气温(℃) | 30.13 | 2.28 | ||
建成环境影响因子 | 交通可达因子 | 距地铁站出口距离(m) | 1 329.95 | 1 159.92 |
距普通公交站距离(m) | 324.50 | 321.90 | ||
距BRT公交站距离(m) | 6 041.07 | 3 769.47 | ||
路网密度(km/km2) | 6.63 | 5.72 | ||
土地利用因子 | POI多样性 | 0.70 | 0.64 | |
建筑高度(floor) | 4.78 | 5.16 | ||
服务设施因子 | 购物设施分布密度(/km2) | 4.64 | 6.95 | |
餐饮设施分布密度(/km2) | 67.08 | 99.90 | ||
住宅分布密度(/km2) | 13.82 | 21.98 | ||
公司企业分布密度(/km2) | 111.94 | 169.50 |
表3
共享单车骑行目的地分布因子探测结果"
因子 | 早高峰(7-9时) | 晚高峰(17-19时) | 其他时段 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
q值 | q排序 | q值 | q排序 | q值 | q排序 | ||||
自然环境因子 | 高程 | 0.056 | 13 | 0.048 | 13 | 0.054 | 13 | ||
坡度 | 0.039 | 14 | 0.039 | 14 | 0.035 | 14 | |||
距水体距离 | 0.148 | 11 | 0.131 | 11 | 0.141 | 11 | |||
气温 | 0.124 | 12 | 0.114 | 12 | 0.155 | 10 | |||
交通可达因子 | 距地铁站口距离 | 0.366 | 6 | 0.388 | 6 | 0.321 | 6 | ||
距普通公交站距离 | 0.152 | 10 | 0.146 | 10 | 0.133 | 12 | |||
距BRT站距离 | 0.285 | 8 | 0.282 | 8 | 0.216 | 8 | |||
路网密度 | 0.443 | 5 | 0.471 | 5 | 0.391 | 5 | |||
土地利用因子 | POI多样性 | 0.292 | 7 | 0.316 | 7 | 0.278 | 7 | ||
建筑高度 | 0.218 | 9 | 0.235 | 9 | 0.190 | 9 | |||
服务设施因子 | 购物服务 | 0.480 | 4 | 0.535 | 3 | 0.482 | 3 | ||
餐饮服务 | 0.544 | 2 | 0.601 | 2 | 0.508 | 2 | |||
住宅小区 | 0.616 | 1 | 0.680 | 1 | 0.571 | 1 | |||
公司企业 | 0.523 | 3 | 0.505 | 4 | 0.422 | 4 |
表4
早高峰共享单车骑行目的地分布交互探测结果"
周二8时(到达量最小的早高峰) | 周五8时(到达量最大的早高峰) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
排序 | 主导交互因子 | q值 | 交互结果 | 排序 | 主导交互因子 | q值 | 交互结果 | |
1 | 公司企业分布∩住宅小区分布 | 0.7740 | 双因子增强 | 1 | 公司企业分布∩住宅小区分布 | 0.7282 | 双因子增强 | |
2 | 路网密度∩公司企业分布 | 0.7171 | 双因子增强 | 2 | 餐饮设施分布∩住宅小区分布 | 0.7076 | 双因子增强 | |
3 | 住宅小区分布∩距BRT站距离 | 0.7077 | 双因子增强 | 3 | 路网密度∩餐饮设施分布 | 0.7007 | 双因子增强 | |
4 | 路网密度∩餐饮设施分布 | 0.6982 | 双因子增强 | 4 | 购物设施分布∩住宅小区分布 | 0.6949 | 双因子增强 | |
5 | 公司企业分布∩距BRT站距离 | 0.6979 | 双因子增强 | 5 | 住宅小区分布∩距BRT站距离 | 0.6846 | 双因子增强 | |
6 | 餐饮设施分布∩住宅小区分布 | 0.6923 | 双因子增强 | 6 | 距河流距离∩住宅小区分布 | 0.6779 | 双因子增强 | |
7 | 餐饮设施分布∩公司企业分布 | 0.6860 | 双因子增强 | 7 | 住宅小区分布∩时均气温 | 0.6664 | 双因子增强 | |
8 | 路网密度∩住宅小区分布 | 0.6672 | 双因子增强 | 8 | 路网密度∩住宅小区分布 | 0.6618 | 双因子增强 | |
9 | 购物设施分布∩住宅小区分布 | 0.6653 | 双因子增强 | 9 | 餐饮设施分布∩公司企业分布 | 0.6613 | 双因子增强 | |
10 | 距地铁站出口距离∩公司企业分布 | 0.6614 | 双因子增强 | 10 | 路网密度∩购物设施分布 | 0.6579 | 双因子增强 |
表5
晚高峰共享单车骑行目的地分布交互探测结果"
周一18时(到达量最大的晚高峰) | 周四18时(到达量最小的晚高峰) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
排序 | 主导交互因子 | q值 | 交互结果 | 排序 | 主导交互因子 | q值 | 交互结果 | |
1 | 餐饮设施分布∩住宅小区分布 | 0.7804 | 双因子增强 | 1 | 餐饮设施分布∩住宅小区分布 | 0.7714 | 双因子增强 | |
2 | 公司企业分布∩住宅小区分布 | 0.7739 | 双因子增强 | 2 | 公司企业分布∩住宅小区分布 | 0.7600 | 双因子增强 | |
3 | 购物设施分布∩住宅小区分布 | 0.7664 | 双因子增强 | 3 | 购物设施分布∩住宅小区分布 | 0.7543 | 双因子增强 | |
4 | 住宅小区分布∩距BRT站距离 | 0.7590 | 双因子增强 | 4 | 路网密度∩餐饮设施分布 | 0.7499 | 双因子增强 | |
5 | 路网密度∩餐饮设施分布 | 0.7549 | 双因子增强 | 5 | 住宅小区分布∩距BRT站距离 | 0.7404 | 双因子增强 | |
6 | 住宅小区分布∩时均气温 | 0.7397 | 双因子增强 | 6 | 住宅小区分布∩时均气温 | 0.7205 | 双因子增强 | |
7 | 路网密度∩住宅小区分布 | 0.7341 | 双因子增强 | 7 | 距河流距离∩住宅小区分布 | 0.7095 | 双因子增强 | |
8 | 距河流距离∩住宅小区分布 | 0.7324 | 双因子增强 | 8 | 路网密度∩住宅小区分布 | 0.7087 | 双因子增强 | |
9 | 距地铁站出口距离∩住宅小区分布 | 0.7306 | 双因子增强 | 9 | 距地铁站出口距离∩住宅小区分布 | 0.7072 | 双因子增强 | |
10 | 高程∩住宅小区分布 | 0.7164 | 双因子增强 | 10 | 路网密度∩购物设施分布 | 0.6949 | 双因子增强 |
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