论文部分内容阅读
摘 要：公交运行速度是衡量公交运行质量的关键指标，也是反映城市发展水平的标志之一，城市发展梯度与公交运行速度之间有一定的内在联系，如果能够建立公交运行速度与城市发展的内在关系，将会对城市发展评价提供有效的评价指标。基于广州市的公交综合调查数据，建立了人口和空间集聚度对公交运行速度的影响关系，并建立了公交运行速度的梯度模型，模型的标定结果证明，其相关度较高。
关键词：公交运行速度；城市发展；城市梯度；速度模型
现有的研究成果主要从道路、交通等方面研究对公交运行速度的影响，尚缺乏公交运行速度与城市发展的关系方面研究。本文通过大量的公交调查数据从城市的发展水平与公交运行速度的关系角度进行研究，以图建立两者的关系模型，为城市发展的评价提供参考。
1 数据调查
为了研究公交运行速度与城市发展水平的关系，探讨不同城市梯度之间公交运行速度的关系，对广州市不同区域的公交运行情况进行了早、晚高峰和平峰不同时段的往返跟车调查。根据调查线路在调查时段内的发车频率对公交车辆进行抽样。公交线路综合调查采用人工跟车调查，记录每条调查线路调查班次在各站点车辆到站时间。
2 公交运行速度分析
2.1 各区公交速度特征
本文选择公交车的运行时间，经与公交站点之间的距离进行换算，获得了公交车的的行程车速，行程车速是指每路公交从起点到终点的平均车速。根据市区速度分布特点，通过检验发现市区内线路的行程速度频率近似服从正态分布。
2.2 行程速度的统计分析
对各个区域的行程速度，进行深入的统计计算和分析其平均速度、速度方差，其结果如表1所示。
不同区域的速度、方差分布大体反映出的规律是，离广州市市区越近，各地区公交的速度越慢；图2直观的反映出公交均值速度呈现出梯度关系。广州到南沙行车距离68.08km，广州到增城行车距离91.49km，广州到从化行车距离77.02km，地理位置显示南沙线路、增城线路、从化线路都在市中心的外围，离市中心较远。
而方差主要反映样本的离散程度。比较分析得出方差也存在梯度，方差的梯度则说明离市区越远公交速度越离散，公交运行速度变化范围也就越大。
3 城市发展与公交运行速度的关系
3.1 城市发展梯度与公交运行速梯度的关系
反映城市发展梯度的主要因素是空间集聚度和城市经济发展水平。空间聚集度主要反映城市各个区域离中心城市的距离。而各区域经济发展水平越好，人口密度越大，交通需求量大。根据《广州统计年鉴2017》和广州统计信息网，将广州市各区域的人口数、人口密度、各区域2017年的区域生产总值GDP，以及各区域中心到广州市中心的距离等相关信息汇总如表2。
根据表3不难发现，不同地区的人口密度和区域生产总值GDP存在着梯度关系，参照文献[3]将广州市分为三个阶梯，第一阶梯为城区，GDP占比相当大71%，且人口密度也是远超其他几个区域；第二阶梯为番禺和花都，该区域人口密度、GDP占比中等；第三阶梯为南沙、增城和从化，这些地方远离城区，人口密度和经济发展相对滞后。
3.2 公交行程速度与城市梯度影响因素的系模型
将城市梯度的影响因素，人口密度、各区生产总值GDP、离城市中心的行车距离，与速度梯度采用多元回归模型进行拟合。 拟合得到的多元线性回归方程为：Y=8.4-0.0006787X1+0.0003106X2+0.17243X3。由回归统计表3看出拟合相关系数调准R2=0.78，拟合效果很好。拟合结果也说明城市发展水平与公交运行速度之间存在线性相关关系，城市发展越好公交速度相对越慢，公交車速度的标准差也越小，速度变化范围越小。
4 结语
本文通过对大量的公交运行速度数据进行了统计分析，检验结果表明各区的公交速度服从正态分布；对速度和方差进行分析发现其存在梯度关系，建立了公交行程速度与城市梯度影响因素的定量关系模型拟合相关系数调准R2=0.78，得出了影响因素的线性拟合图，拟合效果很好。这将会对城市发展评价提供有效的评价指标，为城市公交的调度提供参考。
参考文献：
[1]刘江，田萍，等.驾驶员气质与行车速度关系的初步研究[J].北京工业大学学报，2006，32（1）：27-32.
[2]杨云.山地城市公交运行速度研究[D].重庆：重庆交通大学，2014.
[3]黎中彦.广州市区域综合经济实力比较研究[D].广州：暨南大学，2011.
关键词：公交运行速度；城市发展；城市梯度；速度模型
现有的研究成果主要从道路、交通等方面研究对公交运行速度的影响，尚缺乏公交运行速度与城市发展的关系方面研究。本文通过大量的公交调查数据从城市的发展水平与公交运行速度的关系角度进行研究，以图建立两者的关系模型，为城市发展的评价提供参考。
1 数据调查
为了研究公交运行速度与城市发展水平的关系，探讨不同城市梯度之间公交运行速度的关系，对广州市不同区域的公交运行情况进行了早、晚高峰和平峰不同时段的往返跟车调查。根据调查线路在调查时段内的发车频率对公交车辆进行抽样。公交线路综合调查采用人工跟车调查，记录每条调查线路调查班次在各站点车辆到站时间。
2 公交运行速度分析
2.1 各区公交速度特征
本文选择公交车的运行时间，经与公交站点之间的距离进行换算，获得了公交车的的行程车速，行程车速是指每路公交从起点到终点的平均车速。根据市区速度分布特点，通过检验发现市区内线路的行程速度频率近似服从正态分布。
2.2 行程速度的统计分析
对各个区域的行程速度，进行深入的统计计算和分析其平均速度、速度方差，其结果如表1所示。
不同区域的速度、方差分布大体反映出的规律是，离广州市市区越近，各地区公交的速度越慢；图2直观的反映出公交均值速度呈现出梯度关系。广州到南沙行车距离68.08km，广州到增城行车距离91.49km，广州到从化行车距离77.02km，地理位置显示南沙线路、增城线路、从化线路都在市中心的外围，离市中心较远。
而方差主要反映样本的离散程度。比较分析得出方差也存在梯度，方差的梯度则说明离市区越远公交速度越离散，公交运行速度变化范围也就越大。
3 城市发展与公交运行速度的关系
3.1 城市发展梯度与公交运行速梯度的关系
反映城市发展梯度的主要因素是空间集聚度和城市经济发展水平。空间聚集度主要反映城市各个区域离中心城市的距离。而各区域经济发展水平越好，人口密度越大，交通需求量大。根据《广州统计年鉴2017》和广州统计信息网，将广州市各区域的人口数、人口密度、各区域2017年的区域生产总值GDP，以及各区域中心到广州市中心的距离等相关信息汇总如表2。
根据表3不难发现，不同地区的人口密度和区域生产总值GDP存在着梯度关系，参照文献[3]将广州市分为三个阶梯，第一阶梯为城区，GDP占比相当大71%，且人口密度也是远超其他几个区域；第二阶梯为番禺和花都，该区域人口密度、GDP占比中等；第三阶梯为南沙、增城和从化，这些地方远离城区，人口密度和经济发展相对滞后。
3.2 公交行程速度与城市梯度影响因素的系模型
将城市梯度的影响因素，人口密度、各区生产总值GDP、离城市中心的行车距离，与速度梯度采用多元回归模型进行拟合。 拟合得到的多元线性回归方程为：Y=8.4-0.0006787X1+0.0003106X2+0.17243X3。由回归统计表3看出拟合相关系数调准R2=0.78，拟合效果很好。拟合结果也说明城市发展水平与公交运行速度之间存在线性相关关系，城市发展越好公交速度相对越慢，公交車速度的标准差也越小，速度变化范围越小。
4 结语
本文通过对大量的公交运行速度数据进行了统计分析，检验结果表明各区的公交速度服从正态分布；对速度和方差进行分析发现其存在梯度关系，建立了公交行程速度与城市梯度影响因素的定量关系模型拟合相关系数调准R2=0.78，得出了影响因素的线性拟合图，拟合效果很好。这将会对城市发展评价提供有效的评价指标，为城市公交的调度提供参考。
参考文献：
[1]刘江，田萍，等.驾驶员气质与行车速度关系的初步研究[J].北京工业大学学报，2006，32（1）：27-32.
[2]杨云.山地城市公交运行速度研究[D].重庆：重庆交通大学，2014.
[3]黎中彦.广州市区域综合经济实力比较研究[D].广州：暨南大学，2011.