论文题目：
Visualizing the Spatiotemporal Characteristics of Dockless Bike
Sharing Usage in Shenzhen, China
论文地址：
h
ttps://doi.org/10.1007/s41651
-022-00107-z
论文作者：
高枫（一作），
李少英（通讯
），
谭章智，
廖顺意
引用：
Gao, F., Li, S., Tan, Z. et al. Visualizing the Spatiotemporal Characteristics of Dockless Bike Sharing Usage in Shenzhen, China.
2022.
J
ournal of
Ge
ovis
ualization and
S
pat
ial
A
nal
ysis
6
:
12
. https://doi.org/10.1007/s41651-022-00107-z
共享单车已成为城市居民生活中不可或缺的出行方式。全面了解共享单车使用时空特征和模式对于制定共享单车管理调度策略至关重要。
近年来共享单车相关主题已成为研究热点，现有研究主要是对共享单车骑行特征进行时、空二元化分析，尚未涉及不同空间单元的时间模式变化特征。为弥补这一研究空白，本研究
基于超过
621万条GPS轨迹数据
，结合时空立方体模型与新兴热点分析方法，识别深圳市共享单车骑行的时空热点模式。
研究发现骑行起始点在
工作日和周末具有时空异质性。骑行频次方面，除常规的工作日早晚高峰外，周六仍存在的骑行早高峰反映了深圳典型的“996”现象；骑行速度方面，
在繁忙的工作日早高峰骑行速度比在悠闲的周末晚高峰平均快
30%；骑行时空模式方面，本研究共识别出8种时空聚类模式，包括
连续热点、分散热点、振荡热点、加强冷点、持续冷点、衰减冷点、分散冷点及振荡冷点。最后，根据各类模式的骑行起始点数量时间变化，提出相应调度策略。
图1
. 工作日、周末
共享单车骑行OD空间分布
图2
. 骑行频次、时长、距离统计
图3
. 基于共享单车OD数据构建时空立方体三维分布
