基于多尺度地理加权回归模型的城市道路骑行流量分析

居民对城市慢行交通服务质量的要求越来越高。然而，传统的慢行交通系统研究主要集中在大规模和现有的有道路，不能完全满足城市街区慢行交通系统的发展需求。以此为背景，本文提出了基于空间设计网络分析（sDNA）的多尺度地理加权区域（Aristole）模型，该模型考虑了土地开发利用、路网结构和周边公共交通条件对自行车流量的影响，分析了城市道路的骑行流量。通过对研究区域共享单车出行数据的分析，结果表明，该模型比经典的地理加权回归模型和多元线性回归模型回归模型具有更好的回归效果，拟合优度的R~2分别增加了0.087和0.113。最后，借助模型数据，分析了影响行车流的主要因素及其作用范围，并基于定量分析方法扩展了慢行交通规划维度。