佳文推介 | 大数据城市通勤交通模型的构建与模拟应用

智绘科服 2022-07-16

以下文章来源于地球信息科学学报，作者地球信息科学学报

本文内容来源于《地球信息科学学报》2021年第7期，版权归原作者及刊载媒体所有，所刊载内容仅供交流参考使用。

引用格式：

刘云舒,赵鹏军,吕迪.大数据城市通勤交通模型的构建与模拟应用[J].地球信息科学学报,2021,23(7):1185-1195. [ Liu Y S, Zhao P J,Lv D. Big-data oriented commuting distribution model and application in large cities[J]. Journal of Geo-information Science, 2021,23(7):1185-1195. ]DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200334

引言

随着城市化与机动化的推进，交通拥堵、能耗排放等交通问题成为社会关注的重点问题，北京等特大城市面临的形势尤为严峻。传统交通研究多通过居民出行调查、交通检测器等获取截面数据，对居民出行和道路承载情况进行获取，经典的交通需求预测框架以“四阶段”模型为代表，在模型应用上，高时空精度数据的匮乏成为提升模型预测水平的阻碍。

近年来大数据在交通分析中被广泛关注，但目前多以可视化展示和现象空间分析描述为主，缺乏基于大数据的交通数量模型和模拟预测研究，成为大数据技术在交通规划中应用的主要技术障碍。本文基于交通与土地利用之间的交互作用关系，构建区位空间依赖因子（Location-space Dependence Indicator, LSDI），对传统重力模型进行改进，提出大数据城市通勤分布模型。以北京市为例，采用某运营商2017年9月的手机信令大数据，进行模型的应用和校验。本研究为大数据城市交通预测模型研发提供了新的技术方法，对于推动大数据在交通规划中的应用具有一定价值。论文在《地球信息科学学报》2021年第7期发表。点击文末“阅读原文”可进入学报官网。

赵鹏军

（本文通讯作者）

作者介绍

赵鹏军教授

北京大学城市规划与设计学院院长、北京大学城市与环境学院教授，国家杰出青年基金获得者。获荷兰格罗宁根大学规划学博士。现任自然资源部陆表系统与人地关系重点实验室主任，国际著名SSCI期刊《Cities》主编，国际地理联合会交通地理委员会副主席，剑桥大学土地经济系客座教授，中国城市科学研究会新型城镇化与城乡规划研究专业委员会副主任委员等。主要从事空间与交通规划、交通地理、村镇规划等领域研究。发表中英文论文200余篇，出版中文和英文专著4部。主持欧盟第七框架项目、国家自然科学基金重点项目等国际和国内科研项目21项。完成国土空间规划和城市规划实践项目30余项，获得国家发明专利6项，荣获全国优秀城乡规划设计奖一等奖等奖项。

邮箱：pengjun.zhao@pku.edu.cn

刘云舒硕士

北京大学深圳研究生院硕士，主要研究方向为时空大数据挖掘，人类移动性分析，智慧城市交通等。

邮箱：yunshu.liu@pku.edu.cn

吕迪博士

北京大学城市与环境学院博士，主要研究方向为交通规划与管理、国土空间规划、大数据分析与人工智能应用等。

邮箱：lvdi@pku.edu.cn

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