论文总字数：35628字

摘 要

论文作者签名：＿＿＿＿＿导师签名：＿＿＿＿日期：＿＿＿＿

基于GIS的居民活动出行为分析

21113214 陈佳琪

邓卫

摘要

近年来随着经济的发展，城市规模逐渐增大，城市交通问题日益成为限制城市发展的一项重要因素，越来越多的城市开始通过利用大量的交通调查数据发掘居民出行的特征与规律，以此作为交通规划的基础。在这一背景之下，本研究采用2013年南京市居民出行调查数据，基于GIS空间分析获得居民出行活动的各项衡量指标。着重于研究居民居住地的建成环境对于居民活动出行行为时空特性的影响，其中居民出行的时空特性由每日出行距离与每日出行时间来度量。本研究中使用的建成环境指标包括社区的零售业密度、公交站密度、停车场密度、熵指数和路网密度。除了这些建成指标外，还将居民社会经济属性和出行属性作为变量因素，考虑其对活动出行行为的影响。因为数据间存在空间自相关性，所以利用空间误差模型来分析它们之间的关系。研究发现，较短的每日出行距离与出行时间与更多的零售商店、更高的土地利用混合程度、更合理的路网密度有关。除此以外变量间的空间依赖程度还与居民邻里的距离定义有关。最后本文对于模型的适用性进行讨论，对于城市交通规划提出了改进建议。

关键词：出行行为；GIS；建成环境；时空特性；空间误差模型；

Analysis Of Residsents’ Travel Behavior Based On GIS

21113214 Chen Jiaqi

Supervised by Deng wei

Abstract

In recent years, with the development of economy, the scale of cities has gradually increased. Urban traffic problems have become an important factor of restricting the urban development. More and more cities have begun to explore the characteristics and laws of residents' travels by using a large number of traffic survey data, and use them as the basis of reasonable transport planning. Under this background, this study uses the survey data of Nanjing residents in 2013, and obtains the measures of residents' activity travel behavior based on GIS spatial analysis. It focuses on the relationship between the residents’ travel characteristics and the residents' built environment. The formers measured by the daily travel distance and the daily travel time, while he environmental indicators include the retail density, the density of the bus station, the density of the parking lot, the entropy index and the network density of the community. In addition to these built environmental indicators, socio-economic attributes of the residents and travel attributes are also considered as other factors, to discuss their impact on the activities and travel behaviors. This paper applies the spatial error model to analyze the relationship between all the variables, because of the spatial autocorrelation. the study found that the shorter daily travel distance and travel time is associated with more retail stores, higher land use mix, more reasonable road network structure. The spatial autocorrelation of the variables is also related to the distance definition of the neighborhood, but it has threshold value because of the development of city. Furthermore, this paper discusses the applicability of the model, and proposes the improvements for urban transport planning.

Keywords：Travel Behavior; GIS; Built Environment; Spatial-Temporal Characteristics; Spatial Error Model

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 活动出行行为研究理论及方法 1

1.2.2 基于地理信息系统（GIS）的活动出行行为分析 3

1.2.3 时空数据统计分析模型 4

1.3 研究内容与技术路线 5

1.4 论文组织 6

第二章 居民活动出行数据处理 8

2.1 居民活动出行调查概述 8

2.2 数据组织与预处理 8

2.2.1 问卷数据概述 8

2.2.2 问卷数据预处理 10

第三章 基于ArcGIS的数据处理 12

3.1 ArcGIS平台概述 12

3.2 地图匹配 12

3.3 自变量 13

3.3.1 个人社会经济属性 14

3.3.2 家庭社会经济属性 14

3.3.3 建成环境属性 14

3.3.4 个人出行属性 17

3.4 因变量 18

3.4.1 出行距离 18

3.4.2 出行时间 19

第四章 基于Geoda的数据建模分析 21

4.1 研究基本理论与模型 21

4.1.1 经典线形回归模型 21

4.1.2 空间自相关理论 21

4.1.3 空间计量模型 22

4.2 Geoda软件概述 23

4.3 模型因素 23

4.3.1 变量处理 23

4.3.2 统计描述 23

4.4 经典线形回归模型 25

4.5 空间自相关分析 25

4.5.1 空间权重矩阵 25

4.5.2 莫兰指数 26

4.6 空间误差模型 28

4.6.1 结果分析 30

第五章 结果与分析 32

致谢 33

参考文献 34

绪论

研究背景及意义

近年来，随着经济的发展，逐渐增大，城市交通问题日益成为限制城市发展的一项，导致人们对于它的关注度逐渐提升。基于这样的背景，许多城市已将列为城市规划的重要组成部分，而利用大量的交通调查数据发掘是交通规划的一项基础工作。

多年来分析的各种各样理论与方法层出不穷，传统的出行分析方法一般将加以相应的统计分析方法与适当的数学模型，分析居民特征，比如受到出行调查群体的出行目的、方式、出行的起止点、时间分布等。但这些传统的分析方法，模糊了样本个体之间的差异性，不能直观反映个体出行的内在规律，因此分析所得结果有时难以运用于实际规划之中。而基于活动理论以及非集计模型的提出在一定程度上解决这个问题。非集计模型以个体行为为分析为研究主体，研究人们的活动选择特征。而基于活动的理论明确居民的出行是活动的衍生需求，并且面临着时间与空间的约束，因此活动出行行为时常具有明显的时空分布特征。例如居民出行由于受到通勤时间的限制，从而在时间上呈现早晚高峰的分布特征；同样由于区域内的商圈可以满足餐饮、购物和娱乐等活动目的，因此在空间上呈现活动热度高于区域内的其他地区的分布特征。

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