佳作欣赏——基于时空数据分析的城市规划和建设

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引言

       地理学对于个体行为的关注主要体现在行为地理学和时间地理学两个方面。时间地理学作为个体行为过程的分析方法之一，整合了个体的行为的空间和时间维度，是理解个体时空行为制约的有效工具。但因为空间位置和时间信息的难以收集、时空数据的计算庞大，使得时空数据的分析应用一直停留在理论阶段。近年来随着移动GIS、云计算存储、无线定位技术的发展，有效的为研究个体行为提供了高精度的时空数据信息和庞大的计算资源。同时，在如今的城市规划过程中，个体行为的空间分布也在金融、交通、社区、娱乐等规划上展现出了独特的研究价值。以当下流行的共享经济为例，时空数据的有效分析将为共享经济提供更加合理的资源分配，为人们的生活提供更加智能的生活服务，为大家带来更高的经济效益。后面就将用2017年05月10日至5月25日北京市建成区摩拜单车的数据进行操作简单说明。

数据分析方法及其分析结果

数据分析方法

首先，研究利用Python及其数据分析软件包，对原始数据进行处理及概况性分析，选取符合需要的、有效的数据子集；其次，研究对数据子集进行时间序列分析和空间聚类分析，从整体上判断共享单车用户使用的时空间特征； 最后，研究利用ArcGIS分析平台的多环缓冲区和空间链接分析工具，在早晚高峰时期对地铁站点、公交站点以及居住类、工作类、商业购物类等空间要素周边的摩拜单车需求量进行对比分析，总结出5种不同类型的骑行区域的特点。并且由于自行车出行受天气原因影响较大，所以研究选取的天气以多云，空气状况优良的一周进行分析。

骑行行为的时间特征：

以每5分钟统计一次单车用户数量，得到一天内用户单车需求时间分布曲线如图1：

图1

发现单车的使用情况与人们的生活生活习惯具有很大关联。如图1，在工作日早晚上下班通勤性出行具有很大的单车需求量。在早高峰期，由于上班单车需求急速增加，在晚高峰期，生活性用车导致需求量缓步上升。而在休息日中，人们多为购物，健身等以生活性用车较多，所以单车需求无峰值，并且使用分布波动不明显，如图2：

图2

骑行行为的空间特征：

       单车需求的空间分布是合理规划共享单车停车设施的总要依据。通过将用户骑行的起点和终点进行可视化分析后得到每小时内的骑行OD图，选用早晚高峰期骑行用户最多的时段，形成了具有明显的空间聚集特征，如图3、图4：

图3

图4

早晚高峰期多以地铁站为起止点，形成了以地铁站为中心向外放射的扇形区域，且单车起止点间距离较短，这在一定程度上反映了，共享单车能够很好的解决人们“最后一公里”的问题。因此，如何协调好共享单车停车设施和地铁、公交等站点的衔接关系是进行两种交通换乘衔接的关键点。

通过互联网获取地铁线路及站点信息，借助ArcGIS平台以地铁站点为中心以距离为等级构建多环缓冲区进行分析，分别统计早晚高峰时期地铁站点不同距离范围内骑行产生和结束的频数，从而形成早高峰起点频数、早高峰终点频数、晚高峰起点频数、晚高峰终点频数与距离关系这四条特征曲线。最后综合全市所有地铁站点，得到北京市早晚高峰时期地铁站点周边骑行起止点与地铁站距离间关系的统计图5：

数据分析结果

图5

对共享单车使用时空分析后的结论：

在共享单车停放的空间布局方面，我们应该充足的利用共享单车对轨道交通站点的依赖性，合理规划。如上图所示，应该多以地铁站点200米范围以内布置集中式的地方点，且在600-800米范围内布置分散的小型停放点。同时在市区成熟发展的区域，也应充分考虑区域内各空间要素的影响，如商场、电影院、体育馆、居民区等，建议通过建立以相应空间要素为中心的多环缓冲区经行分析。

而在共享单车的时间使用上，呈现集中峰值现象，所以对共享单车的维护和运营上应该合理考虑公共用车时间段所呈现的数据峰值。如在某地铁站点工作日早高峰期需求共享单车数量为500辆，则可以在节假日末对该站点共享单车数量进行调节，满足节假日对共享单车多分布需求，而工作日多集中需求的要求。

通过对共享单车停放的时间和空间规律上的分析其实就是一次简单的时空数据分析，而时空地理信息数据随着科技的发展，从原本的难收集、计算，到现在的已经在经济，交通，城市规划等各领域有了显著的应用。通过时空地理信息的分析，我们可以有效的提升资源的利用率，不断合理优化城市建设，为社会创造出巨大价值。

素材来源：

1.赵莹, 柴彦威, 陈洁,等. 时空行为数据的GIS分析方法[J]. 地理与地理信息科学, 2009, 25(5):1-5.
2.邓力凡, 谢永红, 黄鼎曦. 基于骑行时空数据的共享单车设施规划研究[J]. 规划师, 2017, 33(10):82-88.

责任编辑：赵威 王善辉 曾要忠 陈太丽

推文审核：张天舒 孙嘉欣

素材审核：胡森林

总审核：学术无界顾问团

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