Rail transit networks are crucial for mega-cities to alleviate traffic congestion and they significantly affect urban spatial patterns. There are more than 30 cities in China in the stage of developing rail transit transportation, which becomes an important issue in the study of transport geography. Beijing rail transit network is one of the earliest and largest subway systems in China. It has expanded rapidly in recent five years. Investigating its effects on the urban spatial pattern and resident trips can offer suggestions to build or expand rail transit networks for other mega-cities. With Smart Card Data (SCD), this project will combine data mining with techniques of spatial analysis in the examination of spatial patterns in the demand network and human mobility by transit. A Bayesian network model will be employed and the probabilities estimated will be used in traffic assignment so that this project can simulate dynamics of the route network. Based on demand patterns and traffic flows along transit routes, the project will investigate the evolutionary mechanism of Beijing rail transit network. In summary, this project will provide a case study in Beijing from four spatial scales (i.e. stations, street communities, ring roads and municipal districts) and multiple temporal dimensions so that we can systematically analyze spatial-temporal coupling effects of the rail transit network. It will give an empirical analysis for planning and management of rail transit networks in mega-cities.
轨道交通是大城市解决交通拥堵的关键途径,对城市空间格局有重要影响。当前我国30多个城市处于快速发展轨道交通的时期,轨道交通的大规模发展成为交通地理研究的重要课题。北京市轨道交通网络是我国发展最早、规模最大的地铁网络之一,近五年来处于迅猛发展阶段。研究北京市轨道交通网络对城市空间格局、居民出行的影响,对我国其他大城市的轨道交通建设与发展有着重要意义。基于智能交通卡数据(SCD),本项目将运用大数据分析方法和GIS空间分析技术,解析北京市轨道交通需求网络的时空格局,分析居民地铁出行的能动性特征。本项目将构建贝叶斯网络模型,将模型结果运用到交通分配模型中,模拟径路网络客流的动态特征。基于交通需求分布和径路网络客流,本项目将研究轨道交通设施网络的演化机制。从站点、街道、环路和市辖区等空间尺度,结合不同时间维度,形成轨道交通网络时空耦合效应的系统研究,为其他大城市轨道交通规划与管理提供实证分析。
轨道交通是大城市解决交通拥堵的关键途径,对城市空间格局有重要影响。当前我国多数大城市处于快速发展轨道交通的时期,轨道交通发展成为交通地理研究的重要课题。北京市轨道交通网络是我国发展最早、规模最大的地铁网络之一,研究北京市轨道交通网络对城市空间格局、居民出行的影响,对我国其他大城市的轨道交通建设与发展有着重要意义。本项目构建了从个体出行尺度出发、站点尺度的职住分布格局、再到全局网络运营的多层次交通网络时空耦合研究方法。基于地铁刷卡大数据,以北京市为例,研究发现了交通出行行为与职住动态关系的45分钟定律,揭示了不同出行群体住房成本与交通出行时间的均衡博弈关系,从不同尺度解析了地铁客流的时空分布规律,解析了职住空间格局及城市空间结构,构建了地铁运营时刻表的时空差异研究方法实践了轨道交通多层次网络时空耦合效应理论研究,系统地分析了轨道交通设施网络、组织网络、需求网络的时空格局及演化机制,解析了轨道交通与城市空间格局的耦合关系,为大城市轨道交通规划与管理提供了科学依据。
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数据更新时间:2023-05-31
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