期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于通勤率的东京都市圈空间结构研究及其启示 被引量:2
1
作者 李健 张琳 《同济大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2024年第1期74-85,共12页
都市圈是城镇化发展到高级阶段的重要空间组织形式,探讨其空间范围、空间结构和成长机制是优化都市圈规划的重要工作基础。选择与上海大都市圈相类似且发育更成熟的东京都市圈作为比较案例,基于“2018年东京都市圈城市交通特性调查”数... 都市圈是城镇化发展到高级阶段的重要空间组织形式,探讨其空间范围、空间结构和成长机制是优化都市圈规划的重要工作基础。选择与上海大都市圈相类似且发育更成熟的东京都市圈作为比较案例,基于“2018年东京都市圈城市交通特性调查”数据测度东京都市圈中心—外围的通勤流,运用社会网络分析法从关系网络视角对东京都市圈通勤网络结构特征及其效应进行分析,借助空间计量模型分析东京都市圈空间结构的影响因素,研究结果发现:第一,东京都市圈空间范围大致为11300平方千米,并且有明显“核心—外围”结构,形成了以东京区部为核心的东京都市圈5个圈层;第二,通勤率指标仍然是体现中心城市和外围城市之间紧密劳动力联系的重要考察标准;第三,轨道交通建设、经济发展、时间距离以及人口规模等指标都对都市圈空间结构产生影响;第四,东京都市圈空间组织具有多层级的复杂网络结构特征。以上四点研究发现对于上海大都市圈空间规划具有重要启示意义。 展开更多
关键词 上海大都市圈 东京都市圈 通勤率 空间结构
在线阅读 下载PDF
基于GIS空间融合技术的北京都市圈空间识别及通勤率特征研究 被引量:6
2
作者 赵晖 张纯 +2 位作者 梁晓红 李春艳 金佳萱 《上海城市规划》 北大核心 2023年第6期55-60,共6页
在京津冀区域一体化背景下,利用手机信令数据,对以城市中心区为通勤中央核的通勤空间特征进行研究,以此判别北京都市圈的空间边界及拓展趋势,同时为京津冀一体化背景下的城市群与都市圈综合交通网络融合和面向通勤群体提供高品质通勤服... 在京津冀区域一体化背景下,利用手机信令数据,对以城市中心区为通勤中央核的通勤空间特征进行研究,以此判别北京都市圈的空间边界及拓展趋势,同时为京津冀一体化背景下的城市群与都市圈综合交通网络融合和面向通勤群体提供高品质通勤服务的公交服务给予政策借鉴。采取基于GIS的空间融合分析技术,有效识别手机用户居住地、就业地和通勤OD链,通过测算外围地区到中央核的通勤率判定都市圈通勤范围空间特征。分析显示都市圈范围的空间层次与通勤率相关。以北京中心城区为通勤中央核,第一圈层30%通勤率等值线对应约在30 km之内,这是城市通勤行为最活跃密集的地带。第二圈层10%通勤率等值线对应30-50 km的不规则圈层范围,约为都市圈边界涵盖范围。最外圈层5%通勤率等值线对应的50 km之外的通勤偶发地带,在空间上呈现不连续分布的特征。 展开更多
关键词 都市圈 通勤率 空间融合技术 通勤距离 手机信令数据 北京
在线阅读 下载PDF
基于通勤率的都市圈非核心区轨道交通客流强度分析方法 被引量:1
3
作者 潘轲 邢行 马晨雨 《城市轨道交通研究》 北大核心 2022年第S02期93-99,104,共8页
目前的交通廊道上轨道交通客流强度分析方法主要考虑常住人口和就业岗位等表征单一区域的影响因素,其在都市圈非核心区的交通廊道上分析结果与实际相差较大。基于东京都市圈非核心区交通廊道的实证数据,引入通勤率这一表征区域间联系的... 目前的交通廊道上轨道交通客流强度分析方法主要考虑常住人口和就业岗位等表征单一区域的影响因素,其在都市圈非核心区的交通廊道上分析结果与实际相差较大。基于东京都市圈非核心区交通廊道的实证数据,引入通勤率这一表征区域间联系的变量,研究基于通勤率的都市圈非核心区轨道交通客流强度分析方法。研究结果表明:对于都市圈非核心区交通廊道,采用基于通勤率的人口折减系数的每公里常住人口和基于通勤率的岗位折减系数的每公里就业岗位,可以提高轨道交通客流强度分析的合理性和准确性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 交通廊道 客流强度 通勤率
在线阅读 下载PDF
建成环境对轨道交通站点客流量与通勤乘车率影响的差异化分析 被引量:8
4
作者 庞磊 任利剑 运迎霞 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期206-214,共9页
建成环境与轨道交通出行特征之间联系密切,然而既有研究主要致力于探究建成环境对轨道交通站点客流量的影响,较少对站点通勤乘车率进行分析。站点客流量体现了轨道交通的运输强度,而站点通勤乘车率体现了轨道交通的分担能力,两者对于轨... 建成环境与轨道交通出行特征之间联系密切,然而既有研究主要致力于探究建成环境对轨道交通站点客流量的影响,较少对站点通勤乘车率进行分析。站点客流量体现了轨道交通的运输强度,而站点通勤乘车率体现了轨道交通的分担能力,两者对于轨道交通客流运营效益都有重要影响。本文基于轨道交通智能刷卡数据与手机信令数据提出测度站点通勤乘车率的方法,采用多尺度地理加权回归模型(MGWR)探究并对比建成环境对站点客流量与通勤乘车率影响的差异。针对天津的研究案例表明:轨道交通站点客流量由城市中心向外围地区呈递减式空间分布,而通勤乘车率则由城市中心向外围地区呈递增式空间分布;影响站点客流量与通勤乘车率的建成环境因素既存在显著差异性又具有相似性,其中站点距公交站点平均距离是影响两者的全局变量且有显著负向作用;建成环境局部影响变量对站点客流量与通勤乘车率的作用强度及方向存在空间异质性。建成环境对站点客流量与通勤乘车率影响的差异说明:针对这两项不同的客流特征指标,不仅要考虑建成环境因素对其作用的种类差异,还要考虑建成环境局部影响变量对其空间效应的差异;在未来规划中应采取分类协同配置、分区划级干预的差异化策略,统筹激活建成环境因素的异质效应以综合提升站点客流运营效益。 展开更多
关键词 城市交通 通勤乘车 多尺度地理加权回归 城市轨道交通 空间异质性
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部