【摘 要】
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近年来,城市共享单车发展迅猛,具有绿色低碳、费用低廉、灵活机动等特点,为人们出行提供方便。然而共享单车在改善交通、美化环境和方便出行的同时,也存在着投放过量、乱停乱放等问题。本文结合SPSS统计分析和地理信息系统（GIS）空间统计分析中的核密度估计、空间自相关、回归分析、方差膨胀系数、单样本K-S正态分布检验等方法。对共享单车骑行时空特征及影响因素进行研究,为上海市摩拜共享单车的投放、配送、调度、
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近年来,城市共享单车发展迅猛,具有绿色低碳、费用低廉、灵活机动等特点,为人们出行提供方便。然而共享单车在改善交通、美化环境和方便出行的同时,也存在着投放过量、乱停乱放等问题。本文结合SPSS统计分析和地理信息系统（GIS）空间统计分析中的核密度估计、空间自相关、回归分析、方差膨胀系数、单样本K-S正态分布检验等方法。对共享单车骑行时空特征及影响因素进行研究,为上海市摩拜共享单车的投放、配送、调度、运营和管理提供一定的指导依据。本文的主要研究内容和成果如下:（1）共享单车骑行时空特征本文首先运用SPSS统计分析,对共享单车的骑行时间、骑行时长、周转频率、骑行距离进行分析。结果表明,在时间序列上:共享单车骑行日动态特征总体趋势呈M型分布,骑行出现了早、中、晚三个高峰时段;骑行时长方面:76.58%的用户骑行时长在20min内,其中骑行6-1 0min的用户占比31.58%;用户平均骑行时间16min;周转频率方面:周转率1-3次/日的单车有9.26%,周转率超过3次/日的单车占90.74%,这充分表明摩拜单车运行情况良好;骑行距离方面:低于3km的路程是居民选择骑行单车的主要参考距离,而2km是最优参考距离。借助ArcGIS空间统计分析,对单车骑行空间分布、骑行热点区域、单车骑行站点、骑行热点路段进行深度挖掘。在单车骑行现状方面,首先利用空间统计对各单元的单车骑行数量和活动密度进行分析,结果表明:在殷行街道、五角场街道、大场镇等地区骑行量最多,单车活动密度整体呈现圈层分布,由内向外逐渐稀疏;运用全局Moran’s I指数、广义General G统计量、局部Moran’s I指数对单车活动的空间分布特征进行描述,发现在大桥街道、定海路街道、殷行街道、五角场街道、新江湾城街道、江湾镇等街道呈现高高聚集特征,其它区域呈现随机分布特征,这表明大部分单元的单车活动呈现随机性。基干核密度估计和Getis-Ord Gi*探测方法提取单车活动热点区域,发现具有连续性、区域性特征,且主要分布在杨浦区、宝山区、虹口区、黄浦区、普陀区等区域。使用OD模型和渔网功能获取的骑行站点数量众多、密集度高,基本覆盖上海市主要城区,租借归还站点共计27846个,骑行均衡站点3885个,占骑行站点总数的13.94%,这表明单车的调度优化极其重要。利用网络分析模块（Network Analyst）中的最短路径分析函数和网络核密度估计得到的单车骑行热点路段呈现“大聚集,小分散”的分布特点,并且集中分布在杨浦区、宝山区、虹口区等区域,其它区域也有热点路段零星分布。（2）共享单车与城市要素空间关联性特征首先,对可能影响共享单车骑行活动的影响因素进行了数据获取及预处理工作,选取道路、建筑、人口、公交、地铁等数据为自变量,以摩拜单车骑行数量为因变量。采用方差膨胀因子与Moran’s I指数对自变量和因变量进行检验,对筛选获得的自变量与因变量构建最小二乘回归模型和地理加权回归模型,对比分析两种模型的拟合效果,探索城市要素与单车活动的相关度。全局回归模型拟合度指标校正后R2为0.545;模型性能指标阿凯克信息准则（AICc）值为167.688;模型稳态显著性检验的Koenker（BP）值为19.3985,并通过显著性检验;模型的拟合度和显著性显示出变量间存在空间非稳定性,因此该模型的描述存在一定的局限性。与最小二乘回归模型相比,地理加权回归模型校正后R2为0.810,解释能力提高了 26.5%;阿凯克信息准则（AICc）为119.373,相比OLS模型减小了 48.315,该模型性能更好;对于衡量样本数据拟合度的Residual Squares指标,值越小表示模型越拟合样本数据,OLS与GWR模型的Residual Squares值分别为31.832和11.004,说明GWR模型的更加拟合样本数据。综上所述,不论是模型的性能还是拟合度,都证明GWR模型优于OLS模型。模型的回归结果表明城市要素与单车活动间存在一定的空间关联性,并且这种关联具有明显的空间异质性。实验结果发现:回归系数平均相关度由高到低为建筑、人口、POI、地铁、公交、道路,回归系数变化范围由高到低是建筑、道路、公交、铁站、POI、人口,且影响因素回归系数中建筑的标准差最大。
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