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        數(shù)據(jù)驅(qū)動的城市交通規(guī)劃:一種基于GIS的空間建模方法,用于共享交通樞紐的選址

        《Sustainable Cities and Society》:Data-driven urban mobility planning: A GIS-based spatial modeling approach for shared mobility hub placement

        【字體: 時間:2026年03月03日 來源:Sustainable Cities and Society 12

        編輯推薦:

          多準則決策模型與GIS技術(shù)結(jié)合定位共享交通樞紐:研究通過整合專家驅(qū)動的模糊AHP與數(shù)據(jù)驅(qū)動的熵-TOPSIS模型,構(gòu)建綜合適宜性指數(shù),系統(tǒng)評估伊茲密爾市共享交通樞紐選址,揭示專業(yè)意見與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的互補性,最終確定21個高優(yōu)先級樞紐,驗證混合方法在可持續(xù)城市交通規(guī)劃中的有效性。

          
        奧魯克·阿爾廷塔西|奧斯曼·薩米·基爾蒂洛格魯
        土耳其伊茲密爾卡蒂普·切萊比大學(xué)工程與建筑學(xué)院土木工程系

        摘要

        戰(zhàn)略性規(guī)劃的共享出行樞紐對于提升多模式交通的整合性、減少對汽車的依賴以及支持可持續(xù)的城市交通系統(tǒng)至關(guān)重要。本研究提出了一個基于GIS的多標準決策支持框架,用于確定土耳其伊茲密爾共享出行樞紐的最佳位置。該框架整合了18個空間指標,這些指標涵蓋了微出行需求、公共交通和自行車出行的便利性、土地使用強度、城市活動集中度以及交通安全狀況。為了提高方法論的嚴謹性和穩(wěn)健性,采用了兩種根本不同的權(quán)重分配方法:i.) 基于專家的模糊層次分析法(Fuzzy-AHP);ii.) 基于數(shù)據(jù)的熵-TOPSIS模型。這兩種模型分別得出了反映不同但互補的規(guī)劃邏輯的適宜性分布圖。結(jié)果表明,F(xiàn)uzzy-AHP方法更傾向于選擇那些具有成熟微出行需求和連續(xù)自行車基礎(chǔ)設(shè)施的區(qū)域,尤其是伊茲密爾海灣沿岸和大學(xué)周邊地區(qū);而熵-TOPSIS模型則更關(guān)注那些公共交通便利性多樣且興趣點(POIs)高度集中的新興區(qū)域。通過一種新穎的綜合適宜性指數(shù)(ISI),這些結(jié)果被整合在一起,從而實現(xiàn)了系統(tǒng)的比較,并減少了方法特定的偏差。利用80%的ISI閾值并通過空間聚類,最終確定了21個高優(yōu)先級的共享出行樞紐位置。所有選定的樞紐都位于兩種模型共同認定的高適宜性區(qū)域內(nèi),這體現(xiàn)了跨模型的強一致性和結(jié)構(gòu)的穩(wěn)健性?傮w而言,研究結(jié)果表明,將專家知識與數(shù)據(jù)驅(qū)動的變量相結(jié)合顯著增強了共享出行樞紐選址的空間決策能力。所提出的框架為城市規(guī)劃者和政策制定者提供了可行的指導(dǎo),并為推動具有韌性、以用戶為中心且多模式整合的交通系統(tǒng)提供了可擴展的決策支持工具。

        引言

        城市交通規(guī)劃正在經(jīng)歷重大變革,這一變革受到基于共享經(jīng)濟原則的新出行服務(wù)迅速興起和車輛電氣化的影響(Jenn等人,2018年;Pan等人,2021年)。自行車共享、電動滑板車共享和電動汽車共享等新型出行方式及其相關(guān)服務(wù)的普及,極大地豐富了個人的交通選擇,為滿足多樣化的出行需求提供了定制化的解決方案。這些變化為解決城市交通中長期存在的問題(如車輛排放、交通擁堵、公平性差異和出行便利性不足)提供了獨特的機會(Joshi等人,2021年;Peer等人,2024年)。隨著城市努力實現(xiàn)共享電動出行系統(tǒng)的好處,這些服務(wù)與用戶偏好和行為變化的對齊對其成功至關(guān)重要(Kavta等人,2024年)。在這種情況下,出行樞紐的發(fā)展通過整合多種交通模式并促進可持續(xù)的城市出行方式發(fā)揮了關(guān)鍵作用。
        出行樞紐作為城市交通網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點,有助于各種交通方式的無縫銜接,提升了“首公里”和“最后一公里”的出行效率(Geipel等人,2024年;Aydin等人,2022年)。這些樞紐通常包括自行車共享、電動滑板車共享和汽車共享等共享出行服務(wù),以及電動汽車的充電設(shè)施(Blad等人,2022年)。通過提供不同交通方式之間的便捷連接,出行樞紐減少了人們對私人汽車的依賴,降低了溫室氣體排放,并帶來了顯著的社會經(jīng)濟效益(Geurs等人,2024年)。它們位于主要公共交通站或交通走廊附近的戰(zhàn)略位置是設(shè)計時的關(guān)鍵考慮因素,確保了與更廣泛的城市交通生態(tài)系統(tǒng)的最佳融合(Geipel等人,2024年)。
        盡管越來越多的人認識到共享出行服務(wù)是可持續(xù)城市交通系統(tǒng)的重要組成部分,但目前的關(guān)注點主要集中在它們的環(huán)境和社會經(jīng)濟效益上(Aydin等人,2022年;Roukouni等人,2023年)。一些研究使用各種分析技術(shù)(包括便利性測量或優(yōu)化模型)探索了最佳樞紐位置(Geipel等人,2024年;Frank等人,2021年;Steiner和Irnich,2020年;Cheng等人,2019年)。然而,采用基于GIS的多標準決策(MCDM)方法的研究相對較少,這些方法考慮了微出行事故熱點、微出行模式或建成環(huán)境因素等空間動態(tài),這些因素對于理解用戶行為和城市風險環(huán)境至關(guān)重要;同時,將基于專家的權(quán)重分配方案與基于數(shù)據(jù)的權(quán)重分配方案結(jié)合在統(tǒng)一且經(jīng)過實證驗證的空間決策框架中的研究更是寥寥無幾。這一差距凸顯了確定出行樞紐位置時需要采取更全面的方法,這也是本研究的重點。
        以土耳其伊茲密爾為例,其城市交通網(wǎng)絡(luò)包含了廣泛的出行選擇,包括公共汽車、地鐵線路、有軌電車和渡輪,構(gòu)成了一個發(fā)展完善的多模式交通體系。然而,共享出行樞紐的數(shù)量仍然有限,且它們與現(xiàn)有交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間整合效果不佳。這種缺乏協(xié)調(diào)的情況尤其削弱了“首公里”和“最后一公里”的出行效率,往往迫使用戶更加依賴私人汽車,加劇了城市交通擁堵。為了解決這一問題,本研究引入了一個基于GIS的決策支持框架,該框架整合了豐富的空間數(shù)據(jù)集,包括微出行事故記錄、微出行模式、土地使用數(shù)據(jù)、公共交通便利性和道路網(wǎng)絡(luò)特征,以評估和確定伊茲密爾共享出行樞紐的最佳位置。為此,本研究開發(fā)了一個基于GIS的多標準決策框架,結(jié)合了基于專家和基于數(shù)據(jù)的權(quán)重分配方法來進行樞紐選址。該框架考慮了18個空間指標,涵蓋了微出行需求、公共交通和自行車出行的便利性、土地使用強度、城市活動集中度以及交通安全狀況。采用了兩種根本不同的方法:基于專家的模糊層次分析法(Fuzzy-AHP)和基于數(shù)據(jù)的熵-TOPSIS模型。這兩種方法的輸出通過一個稱為綜合適宜性指數(shù)(ISI)的新指標進行系統(tǒng)整合,該指數(shù)將主觀的規(guī)劃專業(yè)知識與客觀的空間信息變量相結(jié)合,實現(xiàn)了適宜性的統(tǒng)一和比較評估,同時減少了方法特定的偏差和對權(quán)重假設(shè)的敏感性,使我們的研究具有創(chuàng)新性。采用六邊形網(wǎng)格技術(shù)對空間分析單元進行了標準化處理,這種方法不僅提高了規(guī)劃決策的空間分辨率,還通過使其更緊密地符合需求和安全模式,增強了樞紐選址策略的實際相關(guān)性。研究結(jié)果旨在為規(guī)劃者和政策制定者提供基于證據(jù)的決策支持,以準確確定合適的共享出行樞紐位置,從而促進可持續(xù)的城市出行。
        文章的其余部分安排如下:第2節(jié)深入回顧了有關(guān)共享出行樞紐選址的相關(guān)文獻;第3節(jié)概述了研究中使用的方法論框架;第4節(jié)展示了主要發(fā)現(xiàn);第5節(jié)總結(jié)了研究見解和政策建議。

        章節(jié)片段

        文獻綜述

        對現(xiàn)有文獻的全面回顧顯示,大多數(shù)利用多標準決策(MCDM)方法的研究往往只關(guān)注單一交通模式。例如,基于地理信息系統(tǒng)(GIS)的MCDM模型已被廣泛用于確定自行車共享站的最佳位置(Chen等人,2024年;Dehdari Ebrahimi等人,2022年;Eren和Katanalp,2022年;Fazio等人,2021年;Kabak等人,2018年;Mix等人,2022年);共享電動滑板車的最佳位置(Altintasi和Yalcinkaya,2022年)

        方法論

        本研究旨在確定土耳其伊茲密爾人口密集且活動頻繁的中心區(qū)域內(nèi)的共享出行樞紐的最佳位置。通過結(jié)合基于專家的模糊層次分析法(Fuzzy-AHP)和基于數(shù)據(jù)的熵-TOPSIS多標準決策技術(shù),所提出的方法論解決了空間選址中的不確定性和復(fù)雜性問題,同時確保了對候選位置的全面評估。

        結(jié)果與討論

        根據(jù)前一節(jié)描述的方法論步驟,本文在以下三個小節(jié)中展示了基于GIS的多標準決策支持框架中的模糊隸屬模式結(jié)果、空間適宜性映射以及共享出行樞紐的識別結(jié)果,并進行了討論。

        結(jié)論與建議

        隨著城市向更加可持續(xù)和多模式整合的交通系統(tǒng)轉(zhuǎn)型,戰(zhàn)略性規(guī)劃的共享出行樞紐在提升多模式交通的連通性、減少對汽車的依賴以及支持活躍和公平的交通選擇方面發(fā)揮著越來越重要的作用。本研究開發(fā)了一個基于GIS的綜合性多標準決策支持框架,用于確定土耳其伊茲密爾共享出行樞紐的最佳位置。通過整合微出行需求的空間數(shù)據(jù),

        作者貢獻聲明

        奧魯克·阿爾廷塔西:撰寫——審閱與編輯、初稿撰寫、可視化、軟件開發(fā)、方法論研究、數(shù)據(jù)分析、概念構(gòu)建。奧斯曼·薩米·基爾蒂洛格魯:撰寫——審閱與編輯、初稿撰寫、可視化、軟件開發(fā)、方法論研究、數(shù)據(jù)分析、概念構(gòu)建。

        利益沖突聲明

        作者聲明他們沒有已知的財務(wù)利益沖突或個人關(guān)系可能影響本文的研究結(jié)果。

        致謝

        作者感謝伊茲密爾大都會市政府向他們提供了微出行數(shù)據(jù)。
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