基于共享單車流動特征的街區(qū)相似度計算模型

舒洪暢

（北京建筑大學測繪與城市空間信息學院，北京102616）

1 概述

共享單車起源并流行于我國，是→點式公共自行車的新型演變和升級，因其綠色環(huán)保、成本低、便捷的特點方便了居民出行[1]?，F(xiàn)階段探究共享單車的時空特征具有重要的理論和實踐意義[2]。

現(xiàn)有研究聚焦共享單車的起點或終點的時空特征分析[3-4]，較少有研究關(guān)注共享單車的流動特征，并且缺少量化共享單車流動特征的方法。在研究區(qū)域選擇方面，現(xiàn)有研究主要關(guān)注較大尺度的城市區(qū)域，如周超[5]和周榮[6]等人分別以南京市和武漢、西安為例探究單車在工作日、休息日及早晚高峰等時段的空間分布和使用情況，目前還沒有針對北京市老城區(qū)的共享單車時空特征分析的研究。本研究以北京老城區(qū)的街區(qū)為研究對象，提取共享單車流動的時空特征，以此定量街區(qū)對單車的吸引力，并提出了顧及街區(qū)內(nèi)和街區(qū)間的單車流動時空特征的街區(qū)相似度計算模型，挖掘單車與城市功能區(qū)的關(guān)系。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)準備

2.1 研究區(qū)概況

本文的研究區(qū)域為北京市老城區(qū)，包括東城區(qū)和西城區(qū)兩個行政區(qū)，總用地面積約為92.5 平方公里。該范圍內(nèi)人口高度聚集，分布著眾多與老城居民日常生活息息相關(guān)的區(qū)域和場所。

2.2 數(shù)據(jù)準備

本研究獲取了北斗導航位置服務(wù)平臺提供的北京市共享單車位置數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)記錄包括城市區(qū)域代碼、共享單車企業(yè)代碼、車輛編號、經(jīng)緯度、單車狀態(tài)和時間等條目信息。選取時間為2018 年3 月23 的北京市東、西城區(qū)的單車數(shù)據(jù)，共有324342 條記錄。這些數(shù)據(jù)基于用戶完全自發(fā)的騎行行為，可以較客觀地反映用戶流動特點和空間需求。

北京老城區(qū)一共有183 個街區(qū)，每個街區(qū)面積大約0.4-1 平方公里。如圖1 所示，本文根據(jù)規(guī)劃方面的文字圖集資料識別了93 個居住類型街區(qū)[7]。

圖1 北京市老城區(qū)居住街區(qū)分布圖

3 研究方法

3.1 共享單車流動特征提取

本文在McKenzie 等學者基于道路網(wǎng)絡(luò)距離提取流動特征的方法[8]基礎(chǔ)上，設(shè)計了基于街區(qū)間距離提取單車流動特征的方法，從時空維度表征街區(qū)對單車的吸引力，為建立街區(qū)相似度計算模型提供基礎(chǔ)。

3.1.1 街區(qū)單車流動數(shù)量空間特征

為了能夠定量描述單車流入街區(qū)的空間分布，統(tǒng)計了從不同街區(qū)流入街區(qū)的單車數(shù)量。具體公式如下。

式中V 為空間維度街區(qū)對單車吸引力，c 是流入街區(qū)的單車數(shù)量，N 是目的地街區(qū)與起始街區(qū)質(zhì)心的歐式距離。

3.1.2 街區(qū)單車流動數(shù)量時間特征

為了能夠定量描述單車流入街區(qū)的時間分布，將一天分為4 個時段，分別是早上（5 點-10 點）、中午（10 點-15 點）、下午（15 點-20 點）、晚上（20 點-5 點），統(tǒng)計了從不同街區(qū)流入街區(qū)4 個時段的單車數(shù)量百分比。具體公式如下。

式中：T 為時間維度街區(qū)對單車吸引力，t 是一天4個時段的從不同街區(qū)出發(fā)的單車數(shù)量百分比，N 是目的地街區(qū)與起始街區(qū)質(zhì)心的歐式距離。

3.2 街區(qū)相似度計算模型

為定量反映街區(qū)對單車吸引力的差異性，本文引入了余弦相似度的計算方法，計算方法如公式（3）所示，該方法是通過計算兩個向量內(nèi)積空間的夾角的余弦值來表征相似度，可以避免街區(qū)的面積和單車流動數(shù)量存在顯著差異時給計算結(jié)果帶來的影響，余弦值越接近1，說明度量對象之間的差異程度越小。為了同時衡量時空維度街區(qū)對單車的吸引力，所以采用加權(quán)組合的方法來計算街區(qū)的相似度，計算公式如（4）所示。

式中Weightedsimilarity為加權(quán)后的街區(qū)相似度計算結(jié)果，simV，simT分別為單車流動數(shù)量空間和時間維度的街區(qū)相似度計算結(jié)果，WV,WT為指標的權(quán)重，其中WV+WR=1。

4 結(jié)果與分析

4.1 居住街區(qū)單車流動特征分析

根據(jù)第3 章量化的街區(qū)單車流動空間特征的方法，如圖2 所示以柱狀圖的方式展示居住街區(qū)單車流動數(shù)量的空間分布，其中在街區(qū)距離為0 時代表了在居住街區(qū)內(nèi)的單車流動數(shù)量，其余的代表了單車在居住街區(qū)與不同距離街區(qū)間的流動數(shù)量。

圖2 居住街區(qū)單車流動數(shù)量空間分布

表1 居住街區(qū)單車在街區(qū)內(nèi)和街區(qū)間流動數(shù)量比例

由圖表可知，居住街區(qū)在街區(qū)內(nèi)的單車流動數(shù)量一共有35138 次。在街區(qū)間的單車流動數(shù)量隨距離的增加先迅速增加后逐漸減少，其中60.52%的單車在1km-2km 的街區(qū)間流動。

根據(jù)第3 章量化的街區(qū)單車流動時間特征的方法，如圖3 所示以柱狀圖的方式展示居住街區(qū)單車流動數(shù)量的時間分布，橫坐標表示一天中的4 個時間段，縱坐標表示單車流動數(shù)量的百分比。

圖3 居住街區(qū)單車流動數(shù)量時間分布

由圖可知，居住街區(qū)在街區(qū)內(nèi)的單車流動數(shù)量以白天時段為主且在白天時段分布較為均勻。而在街區(qū)間的單車流動以早上和下午為主，并且在晚上時段也有部分單車在流動，可能是晚上其他公共交通停止運營后居民選擇共享單車跨區(qū)域出行。

4.2 居住街區(qū)相似度計算結(jié)果分析

根據(jù)第3 章街區(qū)相似度計算方法，并通過多次實驗比較后確定指標權(quán)重為WV=0.4，WT=0.6。如圖4 所示是93*93 的居住街區(qū)相似度結(jié)果矩陣，圖中顏色越深表示街區(qū)的相似度越高，其中剔除了矩陣對角線為1 的相似度結(jié)果。

圖4 居住街區(qū)相似度結(jié)果矩陣

如表2 所示，計算每個居住街區(qū)與所有居住街區(qū)相似度的平均值并分組統(tǒng)計，目的是為每一個居住街區(qū)生成一個唯一的相似度值，從而作為定量街區(qū)對單車吸引力的依據(jù)，繼而進一步驗證街區(qū)對單車的吸引力越接近的街區(qū)越相似。

表2 居住街區(qū)相似度分組統(tǒng)計

如圖5 所示，分別在每組中選取三個街區(qū)對單車吸引力接近的居住街區(qū)進行空間可視化分析。圖5（a）中三個街區(qū)的相似度分別為0.811、0.815、0.823，通過查看電子地圖發(fā)現(xiàn)，這三個街區(qū)中具有高密度居住類型的建筑，如慶豐胡同小區(qū)、百萬莊小區(qū)、廣安門住宅小區(qū)；圖5（b）中三個街區(qū)的相似度分別為0.758、0.763、0.766，相較于圖5（a）中的居住街區(qū)，這三個街區(qū)內(nèi)部道路較寬，對外開放性較強；圖5（c）中三個街區(qū)的相似度分別為0.730、0.723、0.732，這三個街區(qū)中雖然以居住類型的建筑為主，但街區(qū)內(nèi)有其他配套功能，如長安商場、北京第二實驗小學前門分校、中海國際中心；圖5（d）中三個街區(qū)的相似度分別為0.650、0.655、0.689，這三個街區(qū)內(nèi)部道路寬，不僅對外開放性更強，而且相較于前三組街區(qū)，街區(qū)的功能混合明顯，均是以居住類型為主的多樣化街區(qū)。

圖5 街區(qū)相似度值接近的居住街區(qū)舉例

5 結(jié)論

由于城市居民出行模式受到城市功能區(qū)域分化的影響，相應的居民出行特征也一定程度上反映了城市的功能布局。本文利用共享單車位置數(shù)據(jù)，對北京老城區(qū)街區(qū)的單車進行了流動時空特征提取，并通過相似度計算方法進一步挖掘了單車與城市功能的關(guān)系。此外，通過對實驗結(jié)果的深入分析，證明了本文所提出的顧及街區(qū)內(nèi)和街區(qū)間單車流動特征的街區(qū)相似度計算模型的有效性。本文得到的研究結(jié)果可以為城市規(guī)劃、共享單車管理等提供參考。

但是，本文只針對共享單車的位置數(shù)據(jù)進行研究，數(shù)據(jù)源比較單一，因此接下來的研究工作中將引入多種數(shù)據(jù)源對居民出行特征與城市功能區(qū)的關(guān)聯(lián)進行研究。