基于SCD的公共交通换乘时空模式——以武汉市为例

作者：付诗航; 刘耀林^*; 方莹; 杨孝军; 刘艳芳; 彭明军

来源：武汉大学学报(信息科学版), 2020, 45(07): 1089-1098.

DOI：10.13203/j.whugis20190158

• 智能卡数据
• 大数据
• 换乘行为
• 时空模式

换乘问题直接影响数十万乘客出行方便,已成为影响城市公共交通系统运营的一个重要因素。基于武汉市2015年3月份完整一周的公共交通智能卡数据(smart card data,SCD),识别公共交通换乘行为,研究乘客换乘时空特征,分析轨道交通发展现状,总结换乘出行模式。研究结果如下:①换乘行为在工作日和休息日均呈现早高峰单高峰分布,大概率存在加班行为;②换乘行为地理特征的3个影响因素为城市地理格局、轨道交通建设、站点辐射范围;③根据武汉市的圈层结构和换乘出行方向,将换乘行为总结为4种模式。基于交通大数据识别乘客换乘行为及其时空分布特征并归纳换乘模式,可为城市规划、城市空间合理利用提供科学依据和决策支持。

• 单位
  武汉市国土资源和规划信息中心; 武汉大学