Published November 13, 2023 | Version v1
Publication Open

Optimization of shared bicycle location in Wuhan city based on multi-source geospatial big data

Creators

  • 1. Aerospace Information Research Institute
  • 2. Chinese Academy of Sciences
  • 3. Lanzhou Jiaotong University
  • 4. Jilin University

Description

With urban development and a growing focus on sustainability, shared bicycles have become a popular mode of eco-friendly transportation. However, issues like chaotic parking, excessive deployment, and suboptimal distribution need solutions. This study analyzes shared bicycle usage in Wuhan, focusing on time and location patterns to inform better docking point selection. It uses GPS data from Mobike shared bicycles in October 2018, point of interest (POI) data, and population distribution data for Wuhan. The research employs mathematical and statistical analysis, spatial analysis, geographical detectors, and optimization methods. The study uncovers usage patterns, highlights travel trends, and identifies the relationship between factors like POIs, public transportation facilities, population density, and shared bicycle usage. It establishes a model called the Maximum Covering Location Problem (MCLP) for selecting docking points, considering demand intensity. In summary, this study deepens our understanding of shared bicycle usage in Wuhan, provides a model for selecting docking points, and offers valuable insights for urban transportation planning and sustainability.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

مع التنمية الحضرية والتركيز المتزايد على الاستدامة، أصبحت الدراجات المشتركة وسيلة شعبية للنقل الصديق للبيئة. ومع ذلك، فإن مشكلات مثل وقوف السيارات الفوضوي والنشر المفرط والتوزيع دون المستوى الأمثل تحتاج إلى حلول. تحلل هذه الدراسة استخدام الدراجات المشترك في ووهان، مع التركيز على أنماط الوقت والموقع لإبلاغ اختيار أفضل لنقطة الالتحام. ويستخدم بيانات نظام تحديد المواقع العالمي من دراجات موبايك المشتركة في أكتوبر 2018، وبيانات نقاط الاهتمام (POI)، وبيانات توزيع السكان في ووهان. يستخدم البحث التحليل الرياضي والإحصائي والتحليل المكاني والكواشف الجغرافية وطرق التحسين. تكشف الدراسة عن أنماط الاستخدام، وتسلط الضوء على اتجاهات السفر، وتحدد العلاقة بين عوامل مثل نقاط الاهتمام، ومرافق النقل العام، والكثافة السكانية، واستخدام الدراجات المشترك. ينشئ نموذجًا يسمى مشكلة موقع التغطية القصوى (MCLP) لاختيار نقاط الإرساء، مع الأخذ في الاعتبار كثافة الطلب. باختصار، تعمق هذه الدراسة فهمنا لاستخدام الدراجات المشترك في ووهان، وتوفر نموذجًا لاختيار نقاط الرسو، وتقدم رؤى قيمة لتخطيط النقل الحضري والاستدامة.

Translated Description (French)

Avec le développement urbain et l'accent mis de plus en plus sur la durabilité, les vélos partagés sont devenus un mode de transport écologique populaire. Cependant, des problèmes tels que le stationnement chaotique, le déploiement excessif et la distribution sous-optimale ont besoin de solutions. Cette étude analyse l'utilisation partagée du vélo à Wuhan, en se concentrant sur les modèles de temps et de lieu pour mieux choisir les points d'ancrage. Il utilise les données GPS des vélos partagés Mobike en octobre 2018, les données sur les points d'intérêt (POI) et les données sur la répartition de la population de Wuhan. La recherche utilise l'analyse mathématique et statistique, l'analyse spatiale, les détecteurs géographiques et les méthodes d'optimisation. L'étude révèle des modèles d'utilisation, met en évidence les tendances en matière de voyages et identifie la relation entre des facteurs tels que les points d'intérêt, les installations de transport public, la densité de population et l'utilisation partagée du vélo. Il établit un modèle appelé Maximum Covering Location Problem (MCLP) pour sélectionner les points d'amarrage, en tenant compte de l'intensité de la demande. En résumé, cette étude approfondit notre compréhension de l'utilisation partagée du vélo à Wuhan, fournit un modèle de sélection des points d'ancrage et offre des informations précieuses pour la planification et la durabilité des transports urbains.

Translated Description (Spanish)

Con el desarrollo urbano y un creciente enfoque en la sostenibilidad, las bicicletas compartidas se han convertido en un modo popular de transporte ecológico. Sin embargo, problemas como el estacionamiento caótico, el despliegue excesivo y la distribución subóptima necesitan soluciones. Este estudio analiza el uso compartido de bicicletas en Wuhan, centrándose en los patrones de tiempo y ubicación para informar mejor la selección del punto de acoplamiento. Utiliza datos de GPS de bicicletas compartidas Mobike en octubre de 2018, datos de puntos de interés (POI) y datos de distribución de la población de Wuhan. La investigación emplea análisis matemático y estadístico, análisis espacial, detectores geográficos y métodos de optimización. El estudio descubre patrones de uso, destaca las tendencias de viaje e identifica la relación entre factores como los puntos de interés, las instalaciones de transporte público, la densidad de población y el uso compartido de bicicletas. Establece un modelo denominado Problema de Localización de Cobertura Máxima (MCLP) para la selección de puntos de atraque, considerando la intensidad de la demanda. En resumen, este estudio profundiza nuestra comprensión del uso compartido de bicicletas en Wuhan, proporciona un modelo para seleccionar los puntos de atraque y ofrece información valiosa para la planificación del transporte urbano y la sostenibilidad.

Files

3615888.3627815.pdf

Files (3.0 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:179dfc8862cd9c9b46c9706b9e4653c6
3.0 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تحسين موقع الدراجات المشترك في مدينة ووهان بناءً على البيانات الجغرافية المكانية الضخمة متعددة المصادر
Translated title (French)
Optimisation de l'emplacement des vélos partagés dans la ville de Wuhan sur la base de mégadonnées géospatiales multi-sources
Translated title (Spanish)
Optimización de la ubicación de bicicletas compartidas en la ciudad de Wuhan basada en big data geoespacial de múltiples fuentes

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4388823951
DOI
10.1145/3615888.3627815

Is supplement to
https://openalex.org/W96612179 (Other)
https://openalex.org/W4367313141 (Other)
https://openalex.org/W2987774938 (Other)
https://openalex.org/W2910751785 (Other)
https://openalex.org/W2770234245 (Other)
https://openalex.org/W2767216760 (Other)
https://openalex.org/W2733999579 (Other)
https://openalex.org/W2566006169 (Other)
https://openalex.org/W2110217573 (Other)
https://openalex.org/W2004086023 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W160850993
  • https://openalex.org/W2163283323
  • https://openalex.org/W2755623735
  • https://openalex.org/W2802062144
  • https://openalex.org/W2808089867
  • https://openalex.org/W3087500993
  • https://openalex.org/W4224213880
  • https://openalex.org/W4306847678
  • https://openalex.org/W4323928500