论文总字数：51278字

摘 要

公共自行车作为一种绿色低碳交通方式，可满足短距离出行的多元化需求，有效解决“最后一公里”出行问题。公共自行车出行特征分析是公共自行车系统规划与管理的基础与前提。本文基于公共自行车刷卡数据，研究了不同季节条件下公共自行车出行特性的差异及其影响因素。

首先，从南京公共自行车公司和气象网站、百度地图等途径获取研究所需的数据，对原始数据中的无效数据、冗余数据、系统错误数据进行甄别与剔除，进一步使用ArcGIS等工具对既得数据进行归纳统计。

其次，通过MATLAB、Microsoft Excel等软件对多源融合数据进行可视化处理，并基于可视化结果，从出行时段分布特性、骑行时长和距离分布特性、用户使用频率特性等多角度进行了公共自行车出行特性分析。

最后，以季度作为分层依据，将各个交通小区公共自行车出行的频数作为因变量，构建多层回归模型，定量分析了不同季节条件下人口特征和建成环境等变量对公共自行车出行特性的影响机理，并结合模型结果分析了季节因素对于公共自行车出行特征影响的显著性。

关键词：公共自行车，IC卡数据，天气因素，出行特征，多层回归模型

Research on the Evolution of Public Bicycle Trip Characteristics and Influencing Factors under Seasonal Change

Abstract

With the development of urban transportation, problems such as traffic congestion and environmental pollution are increasingly prominent. Public bicycles can effectively increase the accessibility of urban traffic and reduce environmental pollution. Based on the public bicycle swiping data, this paper studies the differences of public bicycle travel characteristics under different season conditions and its influencing factors.

First, the data needed for the study was obtained from the Nanjing Public Bicycle Company and the weather website, Baidu Map, etc., and the invalid data, redundant data, and system error data in the original data were discriminated and rejected, ArcGIS and other tools were used to obtain the acquired data for further statistics.

Secondly, using MATLAB, Microsoft Excel and other software to visualize the multi-source fusion data. Combined with the visualization results, the characteristics of public bicycle trip characteristics were analyzed from the perspectives of travel time distribution characteristics, riding duration, distance distribution characteristics, and user frequency characteristics. .

Finally, using the quarter as a stratification basis, using the frequency of public bicycle trips in each traffic community as a dependent variable, a multi-level regression model was constructed to quantitatively analyze the independent variables of the demographic characteristics and built environment characteristics under different season conditions on public bicycle trips. The impact mechanism of characteristics, combined with the results of the model, analyzed the significance of seasonal factors on the characteristics of public bicycle trips from a statistical perspective. It was concluded that seasonal factors have a greater impact on public bicycle trips at weekends than on weekdays. Neither is too high nor too low temperature favorable to public bicycle travel.

KEY WORDS: public bicycle system, smart card data, seasonal factor, traffic characteristics, multilevel mode

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 天气因素对公共自行车出行的影响 1

1.2.2 公共自行车出行特性分析 2

1.2.4 多层回归模型 3

1.2.4 文献总结 4

1.3 本文主要内容 5

1.4 技术路线 5

第二章 多源数据的获取与处理 7

2.1 天气数据 7

2.2 公共自行车刷卡数据 8

2.3 地理信息系统数据 9

2.4 交通小区数据 10

2.5 本章小结 16

第三章 季节变换下公共自行车出行特征分析 17

3.1 出行时段分布特性 17

3.2 出行频数变化特性 22

3.3 用户使用频率分布特性 26

3.4 空间分布特性 27

3.5 本章小结 29

第四章 基于多层模型的公共自行车影响因素分析 30

4.1 多层模型简介 30

4.1.1 原理简介 30

4.1.2 参数估计方法 31

4.2 基本形式 31

4.2.1 零模型 32

4.2.2 完整模型 32

4.2.3 随机效应回归模型 33

4.3 模型的构建 34

4.3.1 因变量的选取 34

4.3.2 自变量的选取 34

4.3.3 共线性诊断 36

4.3.4 建模过程 39

4.3.5 模型结果 42

第五章 总结与展望 50

5.1 主要结论 50

5.2 创新点 50

5.3 研究展望 50

致谢 52

参考文献 53

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

随着社会经济高速发展和城市化进程不断加快，居民生活不断水平提高，出行需求也不断增加。为了减轻道路交通压力，解决城市交通问题，提出了一系列引导措施，建立城市公共自行车系统就是其中之一。“公共自行车”的理念最早由欧洲提出，是指公司或政府机构在大型的住宅小区、商业中心、公共交通枢纽、旅游景点等交通集聚地设置公共自行车固定站点，为出行者提供公共自行车租借服务，并根据使用时长征收一定费用。公共自行车系统是城市提倡“绿色低碳交通”的产物，具有低碳环保，锻炼身体，提高居民绿色出行意识等优点；同时公共自行车系统的发展，有利于增强道路网可达性，提高公交通达性，降低路网负荷，有效解决公交出行“最后一公里”的问题，缓解交通拥堵，满足居民短距离出行需求。因此公共自行车系统在国内许多城市都得到了推广，截止到目前，全国有200多个市县开通了公共自行车服务，遍布江苏、浙江、四川、湖南等多个省份。全世界已有超过400个城市建立了公共自行车系统。

公共自行车已在全世界范围内蓬勃发展，有关这一系统的研究也在逐步完善。建成环境、人口特征、天气因素等等变量都可能对公共自行车出行特征产生种种影响。不同的季节，气温、降水量、风速、空气湿度等等变量都有明显差异，人们对于公共自行车出行的偏好也往往受到他们的影响而有所不同。

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