基于共享單車數據的街區騎行特征研究

舒洪暢

（北京建筑大學測繪與城市空間信息學院，北京 100044）

1 概述

共享單車在2014 年首次出現，2016 年獲得爆發式發展，繼出租車、地鐵和公交之后，共享單車已經成為受居民青睞的公共交通方式，并以其“隨用隨棄”和解決出行“最后一公里”的特點成為我國城市交通出行的重要工具，并且正在深入影響人們的出行方式，對社會和經濟產生了積極的作用[1]。因此，對共享單車時空特征進行分析，不僅有有益于加深對居民出行的認識，同時為從居民感知的視角深入揭示街區的特點打下基礎。

在大數據時段，隨著互聯網和共享單車的快速發展，共享單車的出行數據為城市的研究、規劃和治理提供了新的數據源。眾多研究者利用共享單車數據，結合GIS軟件相關功能，使用空間分析、聚類、空間關聯等方法，分析共享單車的時空分布特征。在研究數據方面，鄧力凡[2]等基于摩拜單車數據研究發現交通、商業、餐飲等城市要素對北京市共享單車空間分布存在較大的影響；王璐[3]等基于摩拜單車數據進行居民出行熱點區域識別；冉林娜[4]等采用調查問卷的形式分析影響共享單車出行特征的因素。在研究內容方面，王婧穎[5]等從道路類型、出行時間、“POI_OD”矩陣3 個方面分析了共享單車的出行特征；高楹[6]等從共享單車的凈流出（入）率出發，分析了北京市不同時間段的源、匯點的分布特征，并結合土地利用分類數據對單車使用情況做了合理的解釋。在研究單元選擇方面，吳雪穎[7]分析地鐵站域的共享單車在時間維度和空間維度的特征；周榮等分析了城市范圍的共享單車空間特征、騎行特性和共享單車周轉率；高楹[8]等以網格為研究單元分析了北京市的共享單車在接駁地鐵時使用模式的差異。上述研究一方面受限于特定的單車數據，對于騎行時空特征的描述多從指定范圍內的單車數量上進行橫向對比。另一方面還未考慮從街區騎行的角度分析單車分布的時空特征。本文基于北斗導航位置服務平臺提供的共享單車位置數據，以北京老城區的街區為研究對象，分析共享單車的騎行距離、騎行時間和騎行空間分布，挖掘共享單車在街區內和街區間的騎行差異。

2 研究區域和方法

2.1 研究區域

本文的研究區域為北京市老城區的街區（圖1），北京老城區包括東城區和西城區兩個行政區，一共有183 個街區，每個街區面積大約0.4-1 平方公里，總用地面積約為92.5 平方公里，常住人口216.2 萬，擁有豐富的居住環境和基礎設施，是共享單車投放最早的城市之一。

圖1 研究區域范圍

2.2 研究方法

如圖2 所示，根據街區與共享單車騎行的空間關系，將單車騎行分為在街區內騎行的單車和在街區間騎行的單車。如圖3 所示，以矩陣的形式統計各個街區的單車在街區內的流動數量（Kn）以及街區間流動的單車數量（流出量：In；流入量：Jn），矩陣的行和列分別表示街區編號。獲取單車在街區內和街區間的騎行數量是本文分析單車騎行時空特征的基礎。

圖2 街區與共享單車騎行的空間關系

圖3 街區單車騎行量統計矩陣

3 結果與分析

3.1 數據概況

本研究使用的共享單車數據由北斗導航位置服務平臺提供，該數據涵蓋了北京市6個行政區4 家單車企業在2018 年3 月一整個月內的單車使用情況，共有2274 萬條記錄，數據結構如表1 所示。

表1 共享單車位置數據結構

本研究實驗選取了北京市東城區和西城區2018 年3 月23 日的單車位置數據，經數據預處理后一共有32萬條記錄。共享單車在街區內和街區間的騎行量統計結果如圖4 所示。

圖4 單車在街區內和街區間騎行量統計結果

3.2 騎行距離

共享單車騎行距離以2 公里內為主，占總騎行量的87%，所以著重對在街區內和街區間的單車騎行距離為2 公里內的進行分析。如圖5 所示,在街區內騎行的單車，短距離出行特征更明顯，其中59.7%的單車騎行距離在300m-600m。而在街區間騎行的單車，騎行距離分布較均勻，其中79.5%的單車騎行距離超過了700m。

圖5 街區內和街區間單車騎行距離分布

3.3 騎行時間

一天內單車分別在街區內和街區間的騎行數量隨時間變化的占比情況如圖6 所示。結果顯示在街區內和街區間騎行的單車均呈現早晚高峰特征，早高峰為7 點至9 點，晚高峰為16 點至18 點，而且早高峰騎行量大于晚高峰騎行量。從圖中還可以發現，早晚高峰時段在街區間騎行的單車數量明顯多于在街區內騎行的單車數量，其中早高峰時段，單車在街區間和街區內的騎行數量分別為42328 次和17745 次，晚高峰時段，單車在街區間和街區內的騎行數量分別為36847 次和14877次。

圖6 街區內和街區間單車騎行時間分布

3.4 騎行空間分布

統計各街區在街區內的騎行數量，平均騎行量為441 次，最大騎行量為4902 次，最少為1 次。如圖7 所示，用戶在街區內騎行量大于1000 次的街區分布在：以商業為主的王府井、金融街、西單和中糧廣場區域；以居住為主的復興門外小區、東華門小區、馬連道西里小區、展覽館路小區；以公共設施為主的北京安定醫院、北京同仁醫院、北京醫院、北京市和平里醫院。

圖7 街區內騎行空間分布

統計各街區在街區間的騎行數量，平均騎行量為15 次，最大騎行量為1146 次，最少為1次。從圖8 的可視化結果分析發現，用戶在同屬于一個街道的街區間騎行需求較大，例如位于老城區中心的東華門街道和金融街街道，位于老城區北部的德勝門街道和和平里街道，位于老城區南部的永定門外街道。

圖8 街區間騎行空間分布

4 結論

本文基于共享單車位置數據，分析了北京市老城區單車在街區內和街區間的騎行距離、騎行時間和騎行量空間分布特征，研究發現：（1）單車在街區內的短距離出行特征更明顯；（2）街區內和街區間騎行的單車都具有早晚高峰特征，但街區內的騎行數量明顯少于街區間的騎行數量。

本研究僅針對一天的單車在街區內和街區間的騎行特征進行分析，還未考慮不同日期單車的騎行情況，還未考慮影響單車在不同街區內和街區間騎行量差異的因素，未來還會對工作日和休息日的街區單車騎行情況進行分析，并設計在街區內和街區間騎行的單車騎行特征提取方法。