城市公共交通耦合网络与居民出行分布模式协同演化关联研究

Mass transit network, as an evolving system, plays a critical role in delivering urban mobility and tackling urban transport problem. Recognizing its structural properties in space and time enables us to better understand urban dwellers' movement patterns as well as urban socio-economic function. This research proposal leverages long-term (i.e., multi-year) collections of mass transit network (i.e., subway and bus lines) snapshots and taxicabs' digital traces in a city to explore the structure evolution of mass transit network and its consequential impact on high-level collective mobility patterns. The subway and bus lines, in a coupled fashion, will be modeled by complex network theory and topological structures of the derived network, including centrality, accessibility and community, will be obtained. Urban mobility patterns will be quantified by well-received spatial statistics, including hotspots, distance-decay and frequent-pattern. Spanning over a long time period, those multiple properties and patterns will be treated in the form of time sequences, and the relationships between them will be quantitatively investigated using static and dynamic panel data linear regression models. This research work will deepen our understanding of the interplay between mass transit system and general urban mobility, and shed light on the rational development and optimization of urban transport systems. It also demonstrates the merits of integrating GIScience and Data Science for conducting urban transport studies.

快速发展中的城市公共交通网络是影响城市交通行为和解决城市交通问题的基本途径，定量分析其结构演化特征及对居民出行分布宏观影响对保障城市功能发挥和社会经济发展具有重要的科学价值。本项目提出一种以数据为驱动、以定量为手段的分析框架，通过观察长时期（多年份）城市公共交通系统（地铁和公交）线网发展和出租车出行活动时空分布变化：对公共交通线网进行网络耦合建模，研究城市公共交通网络中心性、可达性、组团结构和城市居民出行分布热点、频繁路径、活动子区域的演化模式；进而重点基于面板数据动静态线性回归方法，顾及多时间截面和时间滞后效应，定量研究公共交通网络结构演化与居民出行分布模式演化间的潜在时空关联关系。本项研究将提供一种系统性、定量化评估城市公共交通系统规划和发展影响的方法，揭示公共交通网络结构和出行分布模式时空协同演化特征及其动态相互影响机制，是将地理信息科学、数据科学和交通行为研究相结合的一次有益探索。

城市经济和交通系统的快速发展变化要求研究者基于动态演化的视角考察交通网络结构与居民出行分布之间的相互影响，理解交通网络与城市功能结构及居民出行分布之间的相互依赖关系。城市内部不同类型和时态的交通子系统的重要程度具有显著差异，需要合理的分析手段进行网络耦合建模分析。现有城市交通系统和居民出行活动研究多对交通系统进行简单化网络建模，分析网络拓扑结构和出行分布模式的静态特征，缺少对城市交通系统耦合网络结构的全面和动态分析，较少关注城市居民出行活动因受交通网络发展变化影响而产生的长期演化规律。如何定量分析城市交通网络结构特征演化、居民出行分布统计模式演化以及两者之间的动态关联关系是主要的研究难点。本研究以出租车、地铁和公交车等交通出行数据为数据源，顾及时空关联度构建城市多模式多时序交通出行交互耦合网络，运用矩阵分析技术解析不同交通工具出行活动的竞争、互补和综合等互动关系及城市人群频繁活动子区、出行时空模体等的时空间分异程度；分析人口流动的时空集散特征，顾及社会经济属性及城市资源配置差异解析交通出行网络的时空演化特征；以城市环境因子与个体出行活动之间的依赖关系为基础，分析和评价在特定环境条件下城市人群出行活动的长短期动态变化趋势。基于上述内容，本研究重点提出了创新性的顾及时空关联度矩阵拉普拉斯方法的城市多模式多时序交通出行交互耦合网络建模分析方法、基于人群活动场所二元交互网络非负矩阵分解技术的人群出行多阶场所链的时空间分异模式提取方法、综合时空影响因素张量表示计算框架的城市人群分布集散区域形态时空演变分析方法、基于开放城市大数据和网络图卷积空间依赖机制的城市人群流动集散风险评估方法等，可为全面掌握居民日常活动规律和城市空间使用动态，优化城市人群精细管理及资源公平配置提供方法和工具支持，指导城市社会经济发展宏观政策及交通应急事件响应。