本文選題：城市交通擁堵　切入點：時空分布特征　出處：《西北大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著快速城鎮(zhèn)化進程的不斷推進,城市人口密度持續(xù)提高,城市機動車保有量呈“井噴式”增長,而與城市交通密切相關(guān)的道路里程的增長卻遠遠落后。截止到2015年底,近十年間西安市機動車保有量增長293.6%,城鎮(zhèn)常住人口增長19.73%,旅游接待人次增長336.2%,而西安市的公路里程卻只增長39.85%,交通供需矛盾日益尖銳,交通擁堵逐漸發(fā)展成城市發(fā)展過程中必須解決的城市病之一。為了能夠有效解決城市交通擁堵問題,從城市級別探究交通擁堵的時空分布特征,找出擁堵產(chǎn)生的機理十分必要,而隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,交通領(lǐng)域的實時路況數(shù)據(jù)因其具有更新快、數(shù)據(jù)量大、實時性高等特點而逐漸被研究者用來研究交通擁堵問題。本文參考國內(nèi)外研究經(jīng)驗,提出了利用時空自相關(guān)和熱點聚類進行擁堵熱點判別的城市交通擁堵研究方法,結(jié)合西安市交通擁堵現(xiàn)狀,利用高德交通平臺發(fā)布的實時路況數(shù)據(jù),從時間上和空間上分析了研究區(qū)交通擁堵的分布特征,以期為緩解交通擁堵提供參考。首先,論文利用莫蘭指數(shù)、趨勢分析、皮爾遜相關(guān)系數(shù)等方法探究了研究數(shù)據(jù)在時間和空間上的相關(guān)性和平穩(wěn)性,以便為時空聚類分析提供前提。然后,論文將研究數(shù)據(jù)分為工作日、雙休日和節(jié)假日三類,利用時間上的對比分析法和空間上的熱點分析法分別對其進行研究,得出了以下結(jié)論:(1)整體上研究區(qū)交通擁堵在空間上呈現(xiàn)出一圈兩點的空間特征。擁堵最為嚴重的區(qū)域位于二環(huán)路這一圈以及鐘樓和小寨這兩點,時間上呈現(xiàn)出明顯的早晚高峰期。工作日時間上每天呈“M”型分布,空間上呈“環(huán)狀”和“心形”分布;雙休日時間上早高峰有所推遲,并增加了一個午間次高峰,空間上呈“蘑菇”狀分布;節(jié)假日交通擁堵時空特征與雙休日相似,同時疊加了旅游景區(qū)、景點的影響。(2)商圈分布、限行政策、人口密度以及路網(wǎng)密度與結(jié)構(gòu)對研究區(qū)交通擁堵的時空分布特征均產(chǎn)生不同程度的影響。類似于鐘樓、小寨的一些規(guī)模大、區(qū)位條件好、功能齊全的大型商圈更容易產(chǎn)生擁堵;限行力度與交通擁堵呈負相關(guān),力度越大,對擁堵的緩解作用越明顯;人口密度越大的區(qū)域交通擁堵也相應(yīng)的越嚴重,二者呈正相關(guān)關(guān)系;路網(wǎng)密度越大越不容易造成交通,“棋盤+放射”狀路網(wǎng)更容易產(chǎn)生交通擁堵。
[Abstract]:With the rapid development of urbanization, the density of urban population continues to increase, the number of urban motor vehicles is increasing "blowout", but the increase of road mileage, which is closely related to urban traffic, is far behind. As of end of 2015, In the past ten years, the number of motor vehicles in Xi'an has increased by 293.6, the resident population in cities and towns has increased by 19.73 and the number of tourists received has increased by 336.2, while the mileage of roads in Xi'an has only increased by 39.85, and the contradiction between supply and demand for transportation has become increasingly acute. Traffic congestion has gradually developed into one of the urban diseases that must be solved in the process of urban development. In order to effectively solve the problem of urban traffic congestion, it is necessary to explore the space-time distribution characteristics of traffic congestion from the city level and find out the mechanism of congestion. With the continuous development of big data technology, real-time traffic data in traffic field has been gradually used by researchers to study traffic congestion problems because of its characteristics of fast updating, large amount of data and high real-time performance. In this paper, a method of urban traffic congestion identification based on spatio-temporal autocorrelation and hot spot clustering is proposed. According to the traffic congestion situation in Xi'an, the real-time traffic condition data released by Gaude traffic platform are used. The distribution characteristics of traffic congestion in the study area are analyzed in time and space in order to provide a reference for alleviating traffic congestion. Firstly, the paper uses Moran index, trend analysis, Pearson correlation coefficient and other methods explore the correlation and smoothness of the data in time and space, in order to provide the premise for time and space clustering analysis. Then, the paper divides the data into three categories: working days, double weekends and holidays. Using the comparative analysis method in time and the hot spot analysis method in space, The following conclusions are drawn: 1) overall traffic congestion in the study area shows a space characteristic of two points in a circle. The most congested area is located on the second Ring Road and at the two points of the bell tower and Xiaozhai. During the working day, there was a "M" distribution and a spatial "ring" and "heart" distribution, while the morning peak was delayed and a midday peak was increased. The spatial distribution of traffic jams is similar to that of weekends, and it also superimposes tourist attractions, the influence of scenic spots, and the distribution of business circles and the restriction policy. The density of population and the density and structure of road network have different influences on the spatial and temporal distribution of traffic congestion in the study area. Similar to the bell tower, some large commercial areas with large scale, good location and complete functions are more likely to produce congestion. The intensity of traffic restriction is negatively related to traffic congestion, and the greater the intensity is, the more obvious the mitigation of congestion is; the more the population density is, the more serious the traffic congestion is, and the positive correlation is between them. The denser the road network is, the less likely it is to cause traffic congestion, while the "chessboard" road network is more likely to cause traffic congestion.
【學位授予單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U491.265

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本文編號：1619806