共享单车在中国发展历经起落，解决了用户上下班通勤、娱乐休闲与短途出行的需求。然而，若无准确的共享单车使用预测和有效调度，将造成共享单车时空供需不匹配，使用灵活性与效率将大幅降低，从而可能带来一些诸多问题，例如盲目投放、过度占用公共空间等。因此，定量研究共享单车使用的影响机制并探究其中存在的可塑性面积单元问题（MAUP），可为共享单车预测和调度提供科学依据，对提高共享单车的管理和服务水平至关重要。

相关成果以“Understanding the modifiable areal unit problem in dockless bike sharingusage and exploring the interactive effects of built environment factors”为题在线发表于《International Journal of Geographical Information Science》(GIS类国际排名第一刊物)，本文第一作者为广州大学地理科学与遥感学院2014级地理信息科学专业本科毕业生、2018级地图学与地理信息系统专业在读硕士研究生高枫，通讯作者为李少英副教授。

论文首先构建多源时空数据影响因子体系，其次基于地理探测器模型对十个候选空间尺度以及三种划区方法对MAUP进行测试，最终基于识别的最优空间尺度与划区方法，量化了各建成环境因子对共享单车骑行的独立与交互影响因素。结果表明：（1）地铁、职业、居住、娱乐、混合和人口等建成环境影响对空间尺度具有敏感性。意味着城市规划者在规划这些建筑环境因素时，应该更多地关注地区空间尺度，以促进共享单车的使用。这些因素在不同格网空间尺度上不一致的结果，可以提供在具体一定空间尺度上应该更重视哪些建成环境因素的政策建议。（2）实时人口核心影响因素，影响力高于设施、交通与土地利用因素。地铁因子与设施分布类别因子是工作日与周末各时段影响力最强的交互因子组，但存在日、时段、OD的差异。

图 影响机制与MAUP候选尺度数据聚合分布

引用信息：

Feng Gao , Shaoying Li* , Zhangzhi Tan , Zhifeng Wu , Xiaoming Zhang ,Guanping Huang & Ziwei Huang (2021): Understanding the modifiable areal unit problem in dockless bike sharing usage and exploring the interactive effects of built environment factors,International Journal of Geographical Information Science.doi.org/10.1080/13658816.2020.1863410