基于FCD数据的厦门城市旅游基础设施空间布局

[摘　要]随着国内城市旅游业的快速发展，旅游期间城市旅游景点及旅游基础设施周边出现大量人流、车流的聚集现象。出租车作为城市公共交通的重要组成部分，在旅游节假日期间承担了大量游客的出行需求。文章以旅游城市厦门为例，借助成熟的浮动车数据采集和处理技术，采用核密度估计法，对浮动车数据进行处理，分析出租车在节假日、工作日及双休日的空间聚集特征，并进一步挖掘旅游基础设施的空间布局特征，以期为城市规划管理提供依据。
[关键词] FCD；旅游基础设施；空间布局；核密度估计法；节假日；旅游城市
[文章编号]1006-0022(2017)01-0080-05　[中图分类号]TU984.11+9　[文献标识码]B
[引文格式]高悦尔，郑承于，边经卫，等．基于FCD数据的厦门城市旅游基础设施空间布局[J]．规划师，2017(1)：80-84.

FCD Based Tourism Infrastructure Spatial Layout Of Xiamen/Gao Yue’er, Zheng Chengyu, Bian Jingwei, Chen Shuting
[Abstract] Traffic congestion has become a common phenomenon around tourist sites with the rapid growth of tourism industry. Taxies play an important role in the transportation of tourists. With Xiamen case, the paper processes floating cars data with kernel density estimation method, analyzes the spatial clustering at holidays, working days, and weekends, and further, the spatial character of tourism infrastructures. It provides a reference for urban planning management.
[Key words] FCD, Tourism infrastructure, Spatial layout, Kernel density estimation, Holiday, Tourist city

0引言

近几年，旅游行业的快速发展为城市经济发展提供了新的动力，但众多旅游城市也因此产生了交通拥堵、旅游基础设施供不应求等问题。出租车作为城市旅游交通系统的重要组成部分，具有便利、快捷和时效性强等特点，是广大游客出行的主要选择。对旅游节假日期间出租车运营特征的分析，能较好地反映城市旅游交通的时空特征。同时，城市的土地利用情况决定了城市的交通需求，对出租车运营特征的分析也可以进一步反映旅游基础设施的空间布局特征。
现有对浮动车数据（Floating Car Data，简称“FCD”）的研究多应用于挖掘出租车的运营特征、交通状态和交通行为等问题，其中浮动车通常是指装有GPS定位装置并在道路上行驶的出租车或公交车。在运营特征方面，栾丽娜[1]对济南市出租车运营情况、不同功能区域的出租车出行特征和出租车运营影响因素进行研究；祁文田[2]应用信息熵理论和空间统计分析方法，研究出租车载客点的空间分布特征，以及重要设施周边出租车载客点的密度分布、聚集分布的范围和强度。在交通状态方面，Axer S等人[3]构建了一种基于历史浮动车数据的全路网服务水平评估方法；Li Q等人[4]提出一个基于实时行程速度的路网时空动态判别模型。在交通行为方面，孙蕊等人[5]以出租车GPS数据和IC卡数据为基础，利用DBSCAN空间聚类算法，以交接班车辆数、交接班车辆比例和交接班覆盖强度为指标研究北京市出租车交接班行为的特征。