周 榮 王元慶 朱 亮 吉淑娟

(長安大學(xué)公路學(xué)院 西安 710064)

0 引 言

過去10年來，有樁固定停車的傳統(tǒng)公共自行車和無樁化自行車模式的共享單車在全球得到快速的發(fā)展[1-3].共享單車為人們提供了便捷的出行方式，以更加方便的、快捷的換乘其他交通方式，是一種低碳的方式解決了出行“最后一公里”問題.

隨著公共自行車的流行與普及，Buck等[4]將研究集中于分析城市建成環(huán)境、土地利用、公共交通、天氣、出行時間等因素對公共自行車的影響.郭素萍等[5]主要研究了公共自行車的時空特性與租賃點布局規(guī)劃；Wang等[6]以西安市為例分析了影響公共自行車騎行的因素.國內(nèi)外對傳統(tǒng)的公共自行車研究較多、理論較為成熟，然而對于新的出行方式—共享單車的研究則相對較少.馬書紅等[7]研究認為共享單車與公共自行車可以實現(xiàn)互補，以此促進城市居民出行更加便捷、舒適.鄧力凡等[8]則研究了共享單車下的設(shè)施規(guī)劃研究，以促進城市設(shè)施優(yōu)化布局，并簡單分析了共享單車的統(tǒng)計屬性.

文中基于2017年10月31日武漢、西安、杭州三個城市的共享單車時空數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按照研究范圍、數(shù)據(jù)來源、城市空間、騎行特征與周轉(zhuǎn)率進行分析，進一步總結(jié)分析共享單車的出行特征與城市布局.最后為共享單車運營單位、城市管理相關(guān)部門提出對策及建議.

1 研究范圍、數(shù)據(jù)來源與分析方法

以武漢、西安、杭州三個城市的市轄區(qū)建成區(qū)范圍為研究區(qū)域，該區(qū)域交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達、人口居住密集、商業(yè)集中.其城市發(fā)展主要指標見表1.

表1 武漢、西安、杭州城市2017年主要技術(shù)經(jīng)濟指標

注：建成區(qū)面積數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒2017》.

從技術(shù)經(jīng)濟指標上看，三座城市人口相差不大，武漢是千萬人口城市，西安、杭州略低于武漢；國民生產(chǎn)總值GDP武漢與杭州接近，西安最低為7 469億元；各市轄區(qū)建成區(qū)面積相差不大；軌道交通便捷程度上武漢最高，杭州、西安次之；共享單車樣本數(shù)量上杭州西安接近，武漢樣本量最大.因此這三座城市具有一定的代表性，分析的結(jié)果具有一定的現(xiàn)實意義.

共享單車數(shù)據(jù)來自網(wǎng)絡(luò)爬蟲，獲取時間為2017年10月31日星期二.將研究區(qū)域分為200 m×200 m的網(wǎng)格，在每個網(wǎng)格中心采集最近的30輛摩拜單車，每小時采集一次(共采集24次)，獲得全天數(shù)據(jù)量分別為：武漢1 048 580條、西安347 259條及杭州465 346條.數(shù)據(jù)字段包含單車ID、單車類型、經(jīng)緯度坐標、采集時刻和采集次數(shù).

為了保證數(shù)據(jù)的精準度和分析結(jié)果的可靠性，在進行數(shù)據(jù)分析前需要對采集數(shù)據(jù)進行清洗，剔除干擾數(shù)據(jù).根據(jù)數(shù)據(jù)采集的方式與分析目的，擬對數(shù)據(jù)做如下清洗：①同一時刻采集的數(shù)據(jù)，共享單車Id不重復(fù)，即單車的唯一性.利用字段Id和TimeNumber可剔除同一采集時刻重復(fù)出現(xiàn)的單車；②所有采集時刻，單車出現(xiàn)不止一次，即單車出現(xiàn)的反復(fù)性.利用Excel數(shù)據(jù)透視表中的Id字段，剔除只出現(xiàn)一次的共享單車；③所有采集時刻，共享單車位置須發(fā)生變化，即剔除共享單車全天內(nèi)未移動過的數(shù)據(jù).利用Excel數(shù)據(jù)透視表中的Id與經(jīng)緯度字段，剔除經(jīng)緯度計數(shù)項為1的共享單車；④剔除共享單車的停留點.利用Id，lng與lat字段剔除共享單車的停留點.

根據(jù)上述數(shù)據(jù)清洗原則，各階段數(shù)據(jù)清理結(jié)果見表2.

表2 共享單車數(shù)據(jù)各階段清洗結(jié)果

基于EXCEL和ARCGIS平臺，首先分析04:00與14:00的數(shù)據(jù)，總結(jié)城市空間布局特征；其次使用04:00據(jù)分析了地鐵站點500 m范圍內(nèi)的單車吸引量，總結(jié)地鐵站點附近的共享單車特征；最后利用全天數(shù)據(jù)分析了共享單車的騎行長度與周轉(zhuǎn)率.

2 城市空間布局分析

將數(shù)據(jù)清洗前后的數(shù)據(jù)按時間順序做折線圖，見圖1.數(shù)據(jù)清洗前武漢、杭州、西安在00:00—16:00波動均較小，表現(xiàn)出穩(wěn)定性，數(shù)據(jù)清洗后，其數(shù)據(jù)在02:00—16:00保有較好的穩(wěn)定性.

圖1 數(shù)據(jù)清洗前后比較

對數(shù)據(jù)進行全部清洗完成后，得到共享單車密度分布圖.因此在分析城市空間特征時，做出如下假設(shè)：共享單車在00:00—06:00幾乎不移動，保持采集的穩(wěn)定性，且共享單車停留在具有一定居住功能的區(qū)域，如旅館、酒店、居住小區(qū)等；共享單車在14:00—16:00更加可能是停留在具有辦公或交通樞紐功能的區(qū)域，如單位、商業(yè)中心、地鐵站點等.從而基于上述假設(shè)，選取第三次清洗后的04:00—14:00的數(shù)據(jù)，并進行第四次數(shù)據(jù)清洗.最后得到出行空間分布熱力圖，見圖2.

圖2 數(shù)據(jù)清洗后共享單車密度分布與出行空間分布熱力圖

根據(jù)數(shù)據(jù)處理原則，圖2中顏色越深，則證明該處就業(yè)功能越顯著，反之顏色淺，則證明該處居住功能越顯著.對比武漢、西安、杭州三城來看，出行熱度集中于城市新區(qū)與商業(yè)中心，如武漢出行熱度處于二環(huán)線與三環(huán)之間的南側(cè)，西安出行熱度在南二環(huán)與南三環(huán)之間，杭州出行熱度則更加分散，遍布杭州市區(qū)，因此，從這一角度來說，武漢在洪山區(qū)職住較為均衡，洪山區(qū)中心以光谷廣場為代表的就業(yè)中心，周邊以各高校為代表的居住中心，但在漢陽區(qū)就業(yè)功能低于洪山區(qū)，更偏向于居住，武漢其他區(qū)域則更偏向于居住.此外，西安整體偏向于居住，就業(yè)區(qū)域較少，且不分散，因此在職住均衡程度上較低.杭州商業(yè)與居住分布更加均衡與離散，職住更加平衡，且是沿著地鐵走向分布.并且與共享單車密度相比較，可以發(fā)現(xiàn)與空間分布結(jié)果相吻合，即核心區(qū)單車出行量較大.

3 共享單車騎行分析

3.1 地鐵站吸引量分析

據(jù)城市智行研究院實施的2018年共享單車民意調(diào)查發(fā)現(xiàn)，超過九成的人認為共享單車對出行產(chǎn)生了極大的影響，已經(jīng)成為出行的重要方式之一，并改變了城市交通方式分擔率.具體表現(xiàn)為：83.5%的公眾由步行轉(zhuǎn)向共享單車，51.0%的替代或與地鐵接駁，30.1%的替代或與公交接駁，6.8%替代了出租車,因此,分析地鐵站點的共享單車吸引量，能夠在一定程度上反映城市空間的布局和騎行特征.以三城(武漢、西安、杭州)的地鐵站點經(jīng)緯度數(shù)據(jù)及04:00清洗后的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，得到地鐵站500 m范圍內(nèi)吸引共享單車數(shù)量及分布情況.

通過統(tǒng)計04:00有移動的共享單車，得到地鐵站500 m范圍內(nèi)共享單車數(shù)量，見圖3.在排除地鐵站點吸引量為零的情況下，各城市吸引1～25輛共享單車數(shù)量的地鐵站點數(shù)量最多，且隨著單車數(shù)量的等量增加，地鐵站點數(shù)量呈階梯式下降.大部分地鐵車站500米范圍內(nèi)吸引共享單車數(shù)量在1～75輛范圍內(nèi)，吸引量大于100輛的只有武漢.且武漢、西安、杭州各地鐵車站平均擁有33，23.3和25.5輛共享單車.從這兩點可以看出武漢居民選擇共享單車出行更加活躍，西安和杭州兩城則相差不大.也從側(cè)面反映了武漢共享單車投入力度比西安、杭州大.

圖3 各城市地鐵站點500 m范圍內(nèi)非零吸引單車數(shù)量統(tǒng)計

圖4為三城市地鐵站點吸引量空間分布.由圖4可知，武漢以長江為分隔，長江以南地鐵車站圍繞東湖分布，其中光谷廣場站、楊家灣站、虎泉站、街道口站、寶通寺站和羅家港站單車吸引量最多.長江以北以陶家?guī)X站、舵落口站、雙墩站、循禮門站、香港路站、漢口火車站站、丹水池站、塔子湖站單車吸引量最多；西安沿著長安中軸線分布密集，尤其是會展中心、緯一街、小寨、體育場、大雁塔等地鐵站吸引量最多；杭州以錢塘江分隔南北，其單車吸引量最多的地鐵站沿錢塘江分布，如錢江路站、江錦路站、城星路站、近江站、甬江路站、綏江路站等地鐵站.

圖4 地鐵車站500 m范圍內(nèi)吸引單車數(shù)量空間分布

具有較大單車吸引量的地鐵站點囊括了武漢、西安、杭州繁華的商業(yè)區(qū)域、風景秀麗的景區(qū)、適宜慢行的步道等.如武漢光谷廣場緊靠東湖且是商業(yè)中心，輻射周邊華中科技大學(xué)、中國地質(zhì)大學(xué)、中南民族大學(xué)等諸多知名高校；又如西安小寨地鐵站是西安最大的商業(yè)中心，并輻射周邊陜西省博物館、大雁塔、長安大學(xué)、體育場等旅游景點與高校；再如杭州沿著錢塘江吸引量較大，并向北有武林門廣場等繁華區(qū)域.

從行政區(qū)上，武漢單車吸引量集中于高校林立的洪山區(qū)、武漢中心的武昌區(qū)與金融商業(yè)發(fā)達的江漢區(qū)；西安主要集中于商業(yè)、景區(qū)、高校林立的雁塔區(qū)與碑林區(qū)；杭州集中于繁華的江干區(qū)、上城區(qū)、下城區(qū)與西湖區(qū).

綜上所述，在人口密集、商業(yè)繁華、著名景區(qū)、高校周邊的共享單車數(shù)量較大，因為這些區(qū)域往往意味著有著更為頻繁的出行需求.從而也在一定程度上反映了城市布局與形態(tài)，這些地方往往也是運營單位愿意多投放共享單車的區(qū)域.

3.2 出行長度分析

通過對全天采集的數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)單車ID、時間字段與經(jīng)緯度可以獲得同一輛單車不同時刻的位置，從而可以獲得單車出行OD與出行長度.

剔除出行長度小于100 m以下的出行后，得到出行長度分布圖與出行累積頻率分布圖，見圖5.從出行量上看，各城市出行頻次隨著出行長度的增加而降低，而武漢出行量遠高于西安、杭州，三座城市都是旅游勝地與歷史文化名城，其出行量應(yīng)該相差無幾.其原因可能在于分析樣本量不一致，武漢(61 343)遠大于西安(20 936)、杭州(22 176)，從而造成了武漢出行量遠高于西安、杭州的情形.

因此,通過分析累積頻率會得出更加合理的結(jié)論.由圖5可見，各城市的出行頻率累積曲線基本一致，武漢略高于西安、杭州.在1 km以內(nèi)出行的武漢累積頻率為0.56、西安0.49和杭州0.47；

3 km以內(nèi)的出行累積頻率均超過了0.8.這表明共享單車主要解決了公眾的短途出行，致力于解決公眾出行的“最后一公里”、改善城市交通擁堵和環(huán)境污染等問題.方便了公眾的出行的便捷與促進了城市綠色健康發(fā)展.

圖5 共享單車騎行長度分布

4 周轉(zhuǎn)率分析

在分析單車使用頻次之前，需要將數(shù)據(jù)進行特定的處理，具體方法如下：首先使用各城市第一次清洗后的數(shù)據(jù)；然后剔除全天未發(fā)生位移的單車數(shù)據(jù)，得到全天使用次數(shù)為0的共享單車量；利用EXCEL中數(shù)據(jù)透視表功能篩選出現(xiàn)次數(shù)大于等于2的共享單車.在這里沒有保留透視表中出現(xiàn)次數(shù)為1的共享單車，原因是由于采集方法的緣故，無法判斷改共享單車是否未使用過.換言之，該共享單車出現(xiàn)一次，有可能是由于使用者將其騎行到了采集范圍之外,因此，得到共享單車使用次數(shù)見表3.

表3 全天共享單車使用量及其累積百分比

注：使用量單位：輛.

由表3可知，1 d之內(nèi)全天未使用過的共享單車數(shù)量占比均達到了60%以上，超過使用過的單車數(shù)量，這表明大量的共享單車處于閑置狀態(tài)，造成了不必要的資源浪費.各城市全天使用在不超過的3次占全部共享單車的92%以上.因此在城市投放共享單車遠遠超過了市場需求，需要針對性做出調(diào)整.

圖6為共享單車非零使用頻數(shù)分布圖，由圖6可知，共享單車使用次數(shù)在1～3次內(nèi)的三城各占比為武漢達65%、西安87%和杭州75%.

圖6 共享單車非零使用頻數(shù)分布

為了更好的衡量區(qū)域內(nèi)共享單車使用的次數(shù)和每個單車平均被利用的次數(shù)，這里根據(jù)停車周轉(zhuǎn)率定義共享單車周轉(zhuǎn)率的概念.所謂停車周轉(zhuǎn)率是指在一定時間段內(nèi)，研究區(qū)域內(nèi)停放車輛的數(shù)量與停車泊位總量之比，因此，將共享單車周轉(zhuǎn)率定義為在一定時間內(nèi)，研究區(qū)域內(nèi)共享單車使用量與共享單車總量之比.從而得到武漢、西安、杭州城市的共享單車全天周轉(zhuǎn)率分別為0.67，0.79和0.82.

5 結(jié) 論

1) 共享單車的投放一定程度上反映了城市的布局與形態(tài).并基于這一視角推城市斷職住均衡程度，杭州最佳，武漢與西安次之.

2) 共享單車騎行長度處于3 km以下的超過80%，這表明共享單車很好的解決了出行最后一公里的問題，促進了綠色出行的發(fā)展和便捷性.

3) 共享單車在城市投放目前處于過量的狀態(tài)，全天未使用過的單車數(shù)量占樣本總量的60%以上，從而導(dǎo)致單車周轉(zhuǎn)率不高，武漢、西安、杭州的周轉(zhuǎn)率分別為67%，79%和82%.

通過分析，針對以上問題提出如下建議.①根據(jù)城市布局分析結(jié)果，杭州職住最為均衡，武漢、西安次之，因此城市運營與建設(shè)者可以加強城市土地利用布局分布.②根據(jù)出行長度分析的結(jié)果，共享單車應(yīng)當盡量投放在地鐵站、居住小區(qū)與商業(yè)中心和慢行步道附近.③根據(jù)周轉(zhuǎn)率分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，公共自行車周轉(zhuǎn)率較低.可以通過如下途徑提高共享單車周轉(zhuǎn)率：改善非機動車騎行環(huán)境；合理投放共享單車數(shù)量；提高公共交通服務(wù)水平與質(zhì)量；增強共享單車運營、維修和保養(yǎng)質(zhì)量.