肖 勝，周 軍，譚澤芳

(深圳市規(guī)劃國土發(fā)展研究中心，深圳 518000)

0 引言

通過跨界交通調查掌握出入境客流特征，是口岸運營管理和跨界交通設施規(guī)劃建設的基礎. 以往跨界交通調查一般采用傳統(tǒng)問卷調查形式，抽樣率較低，調查成本較高，且存在母體庫信息不夠全面、被調查人員故意瞞報錯報等問題. 手機信令技術與傳統(tǒng)調查方法相比具有覆蓋面全、實時性高、系統(tǒng)成本較低等優(yōu)勢.

目前，國內外已有較多在交通調查中使用手機信令技術的研究及應用. 手機信令主要應用領域包括：居民出行特征調查[1-2]、軌道交通客流特征調查[3-4]、旅游交通客流特征分析[5]、高速公路服務區(qū)客流特征分析[6]、交通樞紐客流監(jiān)測[7]；應用范圍包括區(qū)域[8]、城市和片區(qū)[9]等不同尺度空間領域. 其中，冉斌等[10-11]論述了手機信令數(shù)據(jù)在交通調查與分析中的應用場景，包括人口居住就業(yè)分布特征、交通出行時耗、出行距離、出行強度分析等；胡必松[3]利用手機信令數(shù)據(jù)，提取鐵路車站的旅客發(fā)送量、高峰小時客流量、最高聚集人數(shù)等；程志華[5]基于手機信令數(shù)據(jù)對烏魯木齊市相關人員的交通活動特征進行了分析；陳宇[9]以深圳市高新園區(qū)為例，對中小尺度下手機定位數(shù)據(jù)在城市規(guī)劃基礎調查中的適用性進行了分析. 綜上所述，已有文獻大多集中于城市內部交通調查，對手機信令是否適用于邊境地區(qū)跨界交通調查，目前研究較為匱乏.

跨界交通出行必須通過口岸，但口岸內部及周邊存在不同類型的手機用戶，除了跨界旅客外，還有海關、邊檢、物業(yè)管理的工作人員以及城市內部客流，客流組成復雜. 如何在客流組成復雜的情況下，使用手機信令技術識別跨界旅客，并開展客流特征分析，是一個值得深入研究的問題. 本論文提出了基于手機信令數(shù)據(jù)的跨界旅客識別和客流特征提取方法，并以深港跨界交通調查為例，通過傳統(tǒng)抽樣調查方法，并融合邊檢出入境系統(tǒng)等多源數(shù)據(jù)，驗證手機信令數(shù)據(jù)的應用精度. 本文提出的調查方法可為我國其他邊境地區(qū)跨界調查提供參考和借鑒.

1 口岸客流特性

口岸是國家對外開放的門戶，是對人員、貨物和交通工具合法出入境的場所，是一類特殊的交通樞紐. 一般而言，口岸需設置旅客聯(lián)檢樓、車輛查驗場地、交通接駁設施、報關大樓以及辦公、免稅店等配套設施，入駐單位包括海關、邊檢、口岸服務中心以及配套的公安、消防管理單位. 以深圳福田口岸為例，該口岸定位為純客運口岸，采用兩地兩檢模式，深港兩地的聯(lián)檢樓通過人行橋梁連接. 深圳河是深圳與香港的分界線，深圳側口岸相關設施包括口岸聯(lián)檢樓、地鐵接駁站、社會停車場、公交場站等.

圖1 深圳福田口岸設施布局示意圖

應用手機信令分析跨界客流，首先要分析手機用戶構成. 口岸及周邊手機用戶有：①跨界旅客：即通過口岸出入境的旅客；②工作人員：主要包括海關、邊檢、口岸管理、商鋪等工作人員；③周邊居民：口岸周邊住宅區(qū)的居民；④城市客流：口岸一般為城市內部交通樞紐，因此包括通過口岸交通接駁設施換乘的城市內部客流，也包括使用口岸周邊道路的路人.

手機信令的數(shù)據(jù)量大，如何在海量數(shù)據(jù)中識別哪些是跨界客流，哪些是非跨界客流，是手機信令數(shù)據(jù)應用于跨界客流特征分析的一個關鍵問題.

2 口岸手機信令特征

手機信令數(shù)據(jù)是通過手機用戶與基站之間的信息交換來確定用戶的空間位置，主要包含匿名手機用戶編號、時間、基站編號、基站經(jīng)度及基站緯度5類信息，能相對準確地記錄人流的時空軌跡. 應用手機信令數(shù)據(jù)分析用戶活動特征，關鍵在于通過基站對手機進行定位.

從手機基站布局來看，手機移動運營商考慮到本身的電話業(yè)務和通話接通率,人口越密集的地方布設基站越多，人口越稀疏的地區(qū)基站越少. 大城市市域范圍，基站覆蓋半徑一般為500 m,人口密集地區(qū)可到100 m；相反,在人口密度小如山區(qū)湖泊等地區(qū),基站較少，一個基站服務的面積最大可能達到40 km. 口岸區(qū)域設置了一定數(shù)量的基站，基站的信號實際覆蓋范圍不規(guī)則，一般使用泰森多邊形方法進行模擬分析(見圖2).

圖2 口岸區(qū)域劃分、邊境線及基站分類示意圖

根據(jù)口岸空間布局特征，將口岸劃分為口岸監(jiān)管區(qū)、交通樞紐區(qū)、其他區(qū)域3類，邊境線作為跨界交通境界線. 跨界旅客均通過口岸聯(lián)檢樓進出，且需穿過邊境線. 根據(jù)口岸布局與基站服務范圍的空間關系，將手機基站分為3類：

1)覆蓋口岸監(jiān)管區(qū)的基站，用Q1表示；

2)覆蓋交通接駁設施的基站，用Q2表示；

3)覆蓋邊境線且未覆蓋口岸監(jiān)管區(qū)的基站，用Q3表示.

其中Q=Q1+Q2+Q3.

分析各類客流的交通特征及停留時間，建立4類客流與基站的空間聯(lián)系，具體方法如下：

1)居民：具有固定的居住地點和停留點，晚上休息時段內的停留時間超過一定時長. 居民數(shù)據(jù)一定出現(xiàn)在第3類基站,可能出現(xiàn)在第2類基站，可將00:00—06:00時間段內，在分析域內累計停留時間大于5h的用戶認定為居民.

2)工作人員：具有固定的工作地點和停留點，工作時間累計停留時間超過一定時長，工作人員在3類基站都有可能出現(xiàn). 每個口岸開放時間不盡一致，有些為24 h通關口岸，有些開放時間為06:30—24:00，可根據(jù)口岸具體情況設定累計停留時長，以認定工作人員.

3)城市客流：口岸范圍內沒有固定的駐留地點，總停留時間短于其他類型用戶，根據(jù)《2018年深港莞惠跨界交通調查》，城市客流在口岸的平均停留時間為8 min，最長停留時間為56 min. 城市客流可能出現(xiàn)在第1類、第2類和第3類基站.

4)跨界客流：不會連續(xù)幾天出現(xiàn)在分析域，跨界客流必須通過口岸監(jiān)管區(qū)域出入境，因此一定出現(xiàn)在第1類基站，可能出現(xiàn)在第2類和第3類基站.

4類客流與3類基站的對應關系如表1所示.

3 基于手機信令的口岸跨界客流特征模型

3.1 技術流程

將覆蓋3類基站的范圍作為分析域，通過通信運營商獲得分析域內一定時間范圍內所有的手機信令數(shù)據(jù)，作為原始數(shù)據(jù)集. 基于手機信令的口岸跨界客流特征模型主要包括數(shù)據(jù)清洗、跨界客流識別、客流特征提取共計3個步驟.

表1 各類客流與基站的關系

數(shù)據(jù)清洗：對原始信令數(shù)據(jù)進行預處理，減少誤差，降低冗余度，主要包括殘缺數(shù)據(jù)篩除、漂移數(shù)據(jù)處理、同位置點合并等.

跨界客流識別：根據(jù)不同類型用戶的出行特征，識別跨界旅客和非跨界客流，建立跨界旅客數(shù)據(jù)庫.

客流特征提?。涸谧R別跨界旅客出行軌跡后，進行匯總統(tǒng)計及擴樣，最后提取跨界客流特征，包括口岸通關量、高峰小時客流量、客流空間分布等.

圖3 跨界客流識別及交通特征分析流程示意圖

3.2 跨界客流識別方法

第1步：建立原始數(shù)據(jù)集.

選擇口岸開放時間T開至關閉時間T閉內，把經(jīng)過Q1(覆蓋口岸監(jiān)管區(qū)的基站)的所有用戶進行標記，作為跨界旅客識別的原始數(shù)據(jù)集.

第2步：提取用戶的出行鏈.

基于手機信令數(shù)據(jù)中用戶的時間與空間對應關系，得到用戶全天的出行軌跡，即出行鏈，并提取出行鏈中的活動點及每個活動點的停留時間.

第3步：剔除非跨界客流數(shù)據(jù).

1)剔除居民數(shù)據(jù).連續(xù)多日，用戶每天00:00—06:00在第2類或第3類基站停留時間t1≥5 h，且起點或訖點在分析域內，認定為居民并予以剔除.

(1)

2)剔除工作人員數(shù)據(jù).連續(xù)多日，用戶每天在口岸開放時間段內累計停留時長t2>5 h，出行鏈起點或訖點在分析域內，認定為工作人員并予以剔除.

(2)

3)剔除城市內部客流數(shù)據(jù).在口岸開放時間內，用戶出行起訖點均在分析域外，分析域內沒有固定停留點且累計停留時間t3<1.0 h，認定為城市內部客流并予以剔除.

(3)

式中，Oi，Di為用戶i的出行起訖點所在基站；Q為分析域所有基站；Pi為用戶i經(jīng)過的中途點；t1為用戶夜間在區(qū)域內的停留時長，t2為用戶口岸開放時間內在區(qū)域內的停留時長；t3為用戶全天在區(qū)域內的停留時長.

經(jīng)過以上步驟，非跨界旅客數(shù)據(jù)被識別并剔除后，剩下的即為跨界旅客數(shù)據(jù).

3.3 客流特征提取

3.3.1 客流總量及出行時間分布

統(tǒng)計跨界旅客用戶的數(shù)量及不同時段的比例分布，并根據(jù)所選擇運營商的市場占有率進行擴樣. 統(tǒng)計分析中，針對口岸客流特征，將客流總量分為口岸的發(fā)生量和吸引量(對應入境量和出境量)，客流時間分布分為入境客流時間分布和出境客流時間分布. 跨界客流總量、時間分布特征能體現(xiàn)出口岸在一段時間范圍內的運營情況變化.

3.3.2 客流OD分布

在生成跨界旅客出行鏈時，將各次出行的起、終點根據(jù)空間坐標信息映射至對應的交通小區(qū)，以便提取口岸至各交通小區(qū)的旅客出行量. 上述的各次出行在計算出行量時,需要區(qū)分口岸的發(fā)生和吸引. 對于口岸p與任意交通小區(qū)q之間的出行量ODpq計算如下，根據(jù)計算所得的出行量可建立出行的OD矩陣.

(4)

4 應用案例

4.1 研究對象

2018年深港跨界交通調查采用了中國聯(lián)通運營商的手機信令數(shù)據(jù)，采集數(shù)據(jù)的時間跨度為2018-10-1—2018-10-31，共計31 d. 信令采集基站覆蓋范圍全部深圳6個陸路口岸. 采集數(shù)據(jù)后，經(jīng)過處理后，根據(jù)中國聯(lián)通在深圳市的市場占有率，對數(shù)據(jù)進行擴樣.

在使用手機信令技術的基礎上，同步開展了傳統(tǒng)交通調查，并融合邊檢出入境系統(tǒng)數(shù)據(jù)、境界線視頻+補充錄像計數(shù)等多源數(shù)據(jù)，形成了以“手機大數(shù)據(jù)+傳統(tǒng)交通調查+其他多源數(shù)據(jù)”三位一體調查體系. 通過手機信令數(shù)據(jù)分析結果與香港特別行政區(qū)規(guī)劃署開展的跨界旅運調查數(shù)據(jù)相對比[12-14]，證實了手機數(shù)據(jù)分析精度較高，能滿足跨界交通調查需要.

4.2 跨界客流特征

4.2.1 日變特征

調查期間，深圳陸路口岸跨界客流日均總量約67.6萬人次. 從1周的變化情況來看，周三、四通關客流相對較少，周末達峰值，周末相較工作日客流量約多24%. 同時，跨界客流具有顯著的潮汐性，周六入境客流較多，周二、周日出境客流較多；其余4個工作日出境與入境客流全天總量相對平衡. 針對節(jié)假日和周末客流高峰，應建立面向居民的客流信息發(fā)布機制，引導旅客分散通關，建立口岸高峰客流應急預案，加強深港雙方在通關查驗、客流組織、交通接駁等方面的安排與對接，提高口岸監(jiān)管效能和風險防控能力.

圖4 深港跨界客流1周變化特征

4.2.2 時變特征

從1 d變化情況看，口岸出境與入境客流高峰差異較大，其中，出境高峰為07:00—08:00，占全天出境客流的12.2%；入境高峰為17:00—18:00，占全天入境客流11.5%. 與城市通勤客流早高峰為08:00—09:00、晚高峰為18:00—19:00相比，口岸客流與城市客流呈現(xiàn)一定的錯鋒分布特征. 針對出入境高峰，應增加口岸現(xiàn)場工作人員值守，開放更多的出境或入境查驗通道，加大公交、出租車等系統(tǒng)的運力，保障口岸客流出行需求.

圖5 深港跨界客流1 d變化特征

4.2.3 空間分布特征

深港跨界客流起訖點分布中，深圳占51%，東莞占29%、廣州占17%，其他地區(qū)占3%. 與往年調查數(shù)據(jù)進行對比，深圳的比例逐年降低，東莞、廣州比例逐漸升高，跨界客流呈現(xiàn)逐步朝深圳外圍的東莞、廣州等城市擴散的特征. 從深圳市內分布看，跨界客流主要集中在羅湖、福田和南山，約占全市的74%.

隨著粵港澳大灣區(qū)建設，香港與大灣區(qū)核心城市之間的聯(lián)系將更加密切，亟需加強口岸對大灣區(qū)的服務功能. 未來，應以口岸為樞紐，加強高速鐵路和城際鐵路建設，加強跨境交通的便利性，實現(xiàn)香港與大灣區(qū)核心城市的快速聯(lián)系，促進人員、貨物等各類要素高效便捷流動[15].

圖6 深港跨界客流在全國范圍的空間分布圖

圖7 深港跨界客流在深圳市內分布圖

5 結束語

本文基于手機信令數(shù)據(jù)，對跨界客流識別和客流特征提取方法進行研究，并以深圳陸路口岸為例，利用手機信令數(shù)據(jù)識別跨界客流并提取客流總量、時變及空間分布特征，與其他多源數(shù)據(jù)校核顯示，該技術精度較高，與傳統(tǒng)交通調查方法相比優(yōu)勢明顯.

黨的十九大提出建設“數(shù)字中國”，多源大數(shù)據(jù)將得到廣泛應用. 未來，可通過手機信令數(shù)據(jù)與多源信息相結合，對跨界旅客出行信息的匯聚、融合與挖掘，研究跨界旅客完整出行鏈，更準確的掌握跨界客流出行規(guī)律，建立跨界客流需求預測模型，獲得更加精確的參數(shù)標定，更加科學合理地指導跨界交通設施規(guī)劃、建設與管理.