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| 1 | 基于结构方程模型的广州城市社区居民出行行为显示文摘基于行为主义的视角,从微观的社区层面研究城市居民的出行行为。选取广州市的3个城市社区作为案例,以218个样本数据库为基础,根据研究的侧重点不同分别建立两个结构方程模型,拟合各变量之间的路径关系。其中居民出行选择的结构方程模型重点分析居民属性、居住区位与居民出行目的、出行时间、出行方式等出行偏好之间的关系。居民出行决策的结构方程模型则模拟居民的出行决策过程。结果显示:居民之间由于自身属性不同在出行选择和出行偏好上存在差异,居民出行行为中居民属性和居住区位是根本,出行目的是关键,居民出行行为可以概括为'属性决定目的,目的影响行动'。此外,居民的出行行为有其复杂的作用机制和决策路径,居民的出行决策过程可以解读为性别决策子系统、年龄决策子系统、收入决策子系统和居住区位决策子系统等4个决策子系统,各子系统中路径作用的不同使居民属性和居住区位对居民出行决策产生多重多向的效应,在复合系统的影响下城市社区居民表现出差异化的出行行为。 | 曹小曙 林强 | 2011 | 地理学报2011，66，2： | 54 |
| 2 | 中国城市私人汽车发展的时空特征及影响因素显示文摘选取中国235个地级以上城市为样本,研究了1990-2009年中国城市私人汽车拥有量演变的时空特征,并选取了9个解释变量,使用1995-2009年的面板数据,建立面板数据模型量化各影响因素的贡献率,分析各因素对城市私人汽车拥有量的作用机制。研究结果表明:①中国城市私人汽车的发展呈现出一定的阶段性特点,并具有明显的空间集聚及区域分异特征;②中国城市私人汽车发展的空间差异呈先增大后缩小的倒'U'形变动轨迹;2000年后,中国城市私人汽车发展的空间差异出现了地带间趋异而地带内趋同的现象;③经济因素是私人汽车拥有量的决定性因素,私人汽车拥有量随人均收入的发展呈现出'S'形增长,城市化水平对私人汽车拥有量具有显著正效应,但对特大及巨大城市却产生了不显著的负效应;④城市空间扩张带来的城市规模增加会导致城市私人交通工具使用需求增大,当城市人口规模达到一定的临界值以上后,城市人口密度的增加能抑制私人汽车拥有量的增加;⑤城市公共交通及出租车的服务能力对私人汽车的增长有抑制作用,但并不显著,且随着城市规模的扩大,城市公共交通发展对私人汽车增长的抑制作用逐渐增强。 | 黄晓燕 曹小曙 李涛 | 2012 | 地理学报2012，67，6： | 22 |
| 3 | 我国私人汽车拥有量发展现状及影响因素分析显示文摘随着我国经济的快速发展,私人汽车拥有量在以每年一千多万辆的增长速度持续上涨,目前存在很多影响私人汽车拥有量变动的要素。笔者主要选取了中国国家统计局、中宏数据库、《中国统计年鉴》和《中国汽车年鉴》所统计的1985年~2014年的相关数据,旨在对私人汽车拥有量的发展现状及影响因素进行分析和预测,通过灰色关联法分析公路里程数、国内生产总值、公路营运汽车总量、城镇人均可支配收入和钢材产量对私人汽车拥有量的影响程度。结论为我国公路营运汽车拥有量对私人汽车数量的影响程度最深,二者有着正向的关系;国内生产总值和我国城镇居民可支配收入也与我国私人汽车拥有量有着密不可分的关系,即当我国城镇居民收入和GDP增加时,私人汽车的数量也会随之增多;公路里程数和钢材产量即使不如其余因素对私人汽车数量的影响程度深,但是也在影响私人汽车数量的变化上起着不可或缺的作用。最后依据研究推断的结论给出对应意见。 | 王璐 | 2017 | 城市2017，，5： | 9 |
| 4 | 厦漳泉城市群小时交通圈研究显示文摘本文基于2014年厦漳泉城市群交通网络数据和调查数据,采用问卷调查确定城内交通时间及交通时间满意度时间阈值,应用凸壳理论划分城际理论小时交通圈,继而利用城内交通时间修正城际理论小时交通圈,生成城际实际小时交通圈,并结合百度地图划分基于交通时间满意度的城内小时交通圈。研究结果表明:1城际理论小时交通圈均超过本市域范围,而厦门、漳州和泉州各城市城际实际小时交通圈面积相较于城际理论小时交通圈大幅缩小,缩小幅度分别为91.7%、82.9%、83.9%,覆盖区域主要为各自市域范围;2受访者城内交通时间为31~61min;而使用公交车通常需60 min以上到达汽车站、90 min以上到达动车站,处于不满意甚至很不满意的时间阈值内,其中非常不满意占主导地位;367.71%的受访者对城际交通时间表示很满意或满意,但69.1%受访者对城内交通时间表示很不满意或不满意。厦漳泉城市群城内交通系统有待改善,建议应完善厦漳泉交通网络尤其是城内交通网络。 | 曾月娥 伍世代 | 2016 | 地理科学进展2016，35，8： | 3 |
| 5 | 基于互联网开放数据的城市实时交通圈提取及分析显示文摘以北京市为研究区,结合Python语言获取在样本点位置百度地图API所提供的实时交通数据,通过空间插值的方法将样本点转化为可达性面,并将面数据进行分级处理,最终获得交通圈数据。通过北京市公交刷卡数据来对获取的时空圈进行置信度评价,以此为依据,划分驾车和公共交通两种模式下的高峰和非高峰时空圈。结果表明:(1)获取的交通数据与刷卡数据有较强的相关性,说明通过百度地图API获取实时交通数据方法可行;(2)比起传统的交通圈获取方法,利用百度地图API获取的数据能够更准确更实时地反映交通圈信息;(3)相比驾车模式、北京市公共交通模式下的交通圈在偏向式延伸方面支撑力较差;(4)公共交通模式获取的时空圈考虑到步行的距离和时间,这对未来研究城市内部公共交通分布的均衡性提供依据。 | 张龙深 葛星 刘迪 | 2017 | 河北工程大学学报(自然科学版)2017，34，4： | 1 |
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