代 位

[上海市政工程設(shè)計研究總院（集團）有限公司城鄉(xiāng)規(guī)劃院，上海市 200092]

0 引言

城市綜合交通調(diào)查是為明確城市交通需求和運行特征而進行的調(diào)查，為城市綜合交通體系規(guī)劃編制、交通模型標定與校驗等工作提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包含居民出行調(diào)查等9項內(nèi)容[1-2]。具備條件的城市可采用信息化數(shù)據(jù)對調(diào)查項目和內(nèi)容進行適當調(diào)整，信息化數(shù)據(jù)包括視頻或檢測數(shù)據(jù)、車輛定位數(shù)據(jù)、移動通信數(shù)據(jù)等。

出租車軌跡數(shù)據(jù)是信息化數(shù)據(jù)的一種，屬于車輛定位數(shù)據(jù)，具有以下幾個特點：一是分布廣泛，出租車在城市各處流動；二是采集連續(xù)，出租車在運營期間不間斷返回定位數(shù)據(jù)；三是應(yīng)用面廣，其數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)既能反映出租車運營特征，也可反映道路交通運行情況。因此，出租車軌跡數(shù)據(jù)在交通調(diào)查中應(yīng)用價值價高。

當前對出租車軌跡數(shù)據(jù)的研究主要集中在地圖匹配方面，大量文獻研究了車輛軌跡點與路段匹配的精確算法[3]，包括幾何方法[4]、隱馬爾可夫模型[5]以及其他方法[6-7]，為出租車軌跡數(shù)據(jù)的處理方法積累了大量的經(jīng)驗。近年一些研究傾向于挖掘出租車軌跡數(shù)據(jù)所包含的居民出行[8-10]、通勤活動[11]、路網(wǎng)狀態(tài)[12]等信息。但缺乏對出租車軌跡數(shù)據(jù)在交通調(diào)查中應(yīng)用的梳理。

本文從綜合交通調(diào)查的應(yīng)用角度出發(fā)，梳理出租車軌跡數(shù)據(jù)在交通調(diào)查中的應(yīng)用場景及要求，分析數(shù)據(jù)處理框架，并涉及適宜交通規(guī)劃項目的數(shù)據(jù)處理方法，最后以實際項目為例介紹應(yīng)用情況。

1 基于交通調(diào)查場景的出租車軌跡數(shù)據(jù)處理方法

1.1 出租車軌跡數(shù)據(jù)的交通調(diào)查應(yīng)用場景分析

根據(jù)《城市綜合交通調(diào)查技術(shù)標準》（GB/T 51334—2018）[1]（下稱《標準》）和《城市綜合交通體系規(guī)劃交通調(diào)查導(dǎo)則》[2]（下稱《導(dǎo)則》），可應(yīng)用到出租車軌跡數(shù)據(jù)的交通調(diào)查主要有：出租車調(diào)查（《導(dǎo)則》中為“商用車調(diào)查”出租部分）、居民出行調(diào)查、道路交通調(diào)查、出行生成源調(diào)查。各項調(diào)查內(nèi)容見表1。

表1 出租車軌跡數(shù)據(jù)在交通調(diào)查中的應(yīng)用場景及要求

1.2 出租車軌跡數(shù)據(jù)處理分析框架

1.2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及處理框架

出租車軌跡數(shù)據(jù)至少應(yīng)包含定位時間、經(jīng)緯度、載客狀態(tài)等字段，典型的軌跡數(shù)據(jù)字段及對應(yīng)的數(shù)據(jù)類型如表2所示。其中定位時間、經(jīng)緯度確定出租車輛的時空位置，載客狀態(tài)的變化判斷出租車輛訂單轉(zhuǎn)換，行駛速度或距離確定車輛速度。

表2 出租車軌跡數(shù)據(jù)在交通調(diào)查中的應(yīng)用場景及要求

出租車軌跡數(shù)據(jù)在交通調(diào)查應(yīng)用中的處理流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析三個步驟，分析框架見圖1。

圖1 出租車軌跡數(shù)據(jù)處理框架

1.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

出租車軌跡的原始數(shù)據(jù)會存在幾個問題：

一是未定位的數(shù)據(jù)：往往產(chǎn)生于一輛出租車啟動或關(guān)閉定位功能的短時間內(nèi)，這段時間出租車信號很弱，無法獲得準確坐標，定位狀態(tài)字段[LOCATION]顯示FALSE。需刪除該部分數(shù)據(jù)。

二是坐標系問題：不同出租車服務(wù)商采用的定位數(shù)據(jù)坐標系可能不同，需要與交通調(diào)查所選用的坐標系統(tǒng)一。

三是有無客狀態(tài)標記錯誤數(shù)據(jù)：在實踐過程中，發(fā)現(xiàn)有部分出租車輛的載客狀態(tài)字段[STATUS]的“搖擺”現(xiàn)象。例如t時刻顯示“載客”，在t+Δt時刻（Δt為軌跡數(shù)據(jù)的記錄時間步長，本文中為15 s）顯示“空駛”，在t+2Δt時刻又顯示“載客”。該部分數(shù)據(jù)需要通過完整的載客行駛鏈判斷修正。

因而數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：

一是刪除未定位的數(shù)據(jù)；

二是坐標轉(zhuǎn)換，將全部軌跡點經(jīng)緯度坐標，轉(zhuǎn)換為交通調(diào)查的統(tǒng)一坐標；

三是根據(jù)載客狀態(tài)的變化提取初步訂單行駛鏈，當載客狀態(tài)在t時刻從“空駛”變?yōu)椤拜d客”，在t+NΔt時刻（N為時間步長個數(shù)）從“載客”變?yōu)椤翱振偂?，則t至t+NΔt時間內(nèi)的記錄構(gòu)成一條初步訂單行駛鏈Li（i為初步載客出行鏈編號）；

四是完整訂單行駛鏈處理，由于可能存在載客狀態(tài)字段的“搖擺”現(xiàn)象，需要判斷前后初步訂單行駛鏈的時間間隔，記相鄰兩條初步訂單行駛鏈Li和Li+1的終點和起點時間分別為tsLi，teLi+1，設(shè)定訂單間距時間閾值θ，若teLi+1-tsLi≤θ，則將Li和Li+1合并，繼續(xù)與下一條鏈進行判斷，若teLi+1-tsLi＞θ，則Li標記為完整訂單行駛鏈，Li+1進行下一步判斷。

1.2.3 數(shù)據(jù)處理方法

根據(jù)數(shù)據(jù)分析需求不同，出租車數(shù)據(jù)處理分為訂單行駛鏈的起終點處理和中間點處理。

（1）訂單行駛鏈的起終點處理

起終點處理目的是得到各車輛在每次訂單的起點位置、起點時間、終點位置和終點時間，主要方法是對預(yù)處理后的完整訂單行駛鏈起終點進行統(tǒng)計聚合處理，方法比較簡單，本文不展開介紹。

（2）訂單行駛鏈的中間點處理

中間點處理的目的是根據(jù)出租車的實時速度判斷路段車速。本文采用一種較為簡單的“相鄰定位點最短路徑匹配法”實現(xiàn)地圖匹配計算過程。過程介紹如下：

a.路網(wǎng)數(shù)字化處理。為和交通調(diào)查中其他交通系統(tǒng)匹配，采用統(tǒng)一的路網(wǎng)，一般為CAD路網(wǎng)文件。在ArcGIS軟件中導(dǎo)入CAD路網(wǎng)，轉(zhuǎn)換坐標后，采用“要素轉(zhuǎn)線”功能將路網(wǎng)打斷，生成較為細致的路網(wǎng)圖層。在該圖層中，利用字段計算器中“shape.wkt”函數(shù)，生成線要素文本[wkt]字段。將[wkt]字段中的數(shù)據(jù)提取出來，獲得路段點（交點或端點）的坐標、路段與路段點的關(guān)聯(lián)關(guān)系。此處記路網(wǎng)G：

式中：P為路段點集合P={p1，p2，···，pi，···，pn}；E為路段集合E={e1，e2，···，ei，···，em}；對于路段集合中任意路段ei，又由點集合中的兩元素pj（起點）、pk（終點）對應(yīng)，即ei=（pj，pk）。

b.相鄰軌跡點匹配路段點。按距離最短原則，對于出租車載客行駛鏈Li中的任意相鄰兩軌跡點lq和lq+1，匹配路段點集P中最近的兩個路段點pq和pq+1。為減少匹配計算量，可劃定每個軌跡點的匹配范圍：記軌跡點lq坐標分別為xq、yq，設(shè)定匹配坐標計算閾值Δx和Δy，則生成路段點集P的子集Ppq滿足Ppq={p（ixi，y）i|xq-Δx≤xi≤xq+Δx，yq-Δy≤yi≤yq+Δy}，進而在Ppq中進行路段點的匹配。

c.生成匹配路段點的最短路徑并賦速度值。對于路網(wǎng)G，尋找路段點pq和pq+1間的最短路徑Eq=對最短路徑集E中的每一條路段q記錄定位點此時的時刻和速度。若車輛在某時段速度很低（例如發(fā)生了擁堵情況），導(dǎo)致匹配的路段點相同，即pq=pq+1，則將速度值賦給上一時段。同樣，為減少計算量，可劃定最短路徑計算范圍：合并計算路段點pq和pq+1時的點集Ppq和Ppq+1，得到點集PΣq，并得到其關(guān)聯(lián)的路段集EΣq，構(gòu)成路網(wǎng)子集GΣq={PΣq，EΣq}，進而在GΣq中計算最短路徑Eq。

d.聚合出結(jié)果。所有車輛的軌跡點匹配完成后，計算各時段每條路段的平均運行速度值。由于不同等級路段直接比較運行速度意義不大，還可以計算路段運行指數(shù)。本文定于路段運行指數(shù)=該段道路上最高運行速度/統(tǒng)計時段內(nèi)平均運行速度。

2 出租車軌跡數(shù)據(jù)在某市綜合交通調(diào)查中的應(yīng)用

以某市連續(xù)一周工作日的1 816輛巡游出租車數(shù)據(jù)進行相關(guān)交通調(diào)查工作。該市中心城區(qū)出租車輛總規(guī)模為5 150臺，其中巡游車2 750臺，網(wǎng)約車2 400余臺，出租車萬人擁有率為18.7臺/萬人。樣本比例為35%，滿足抽樣率要求。

2.1 出租車調(diào)查

經(jīng)過計算，該市出租車平均日載客19單，行駛里程163.2 km。平均每單載客時間14.3分鐘，出行距離為6.7 km（見圖2）。平均里程利用率為78%，空駛率較低，出租經(jīng)營狀態(tài)良好。從早8時至晚21時，出租車訂單比例均在5%以上，波動較?。怀鲎廛嚦鲂懈叻灏l(fā)生在17~18時，比例達7.2%，案例城市出租車訂單時變特征見圖3。

圖2 案例城市出租車出行距離分布

圖3 案例城市出租車訂單時變特征

從出租車訂單的起點和終點分布（圖4、圖5）來看，出發(fā)、到達地空間分布大體趨同，主要分布在高鐵北站、機場、火車站等重要交通樞紐區(qū)域，以及大學(xué)城、解放路商業(yè)中心、北京路商務(wù)中心等商貿(mào)活動片區(qū)，反映出租車出行主要服務(wù)進出城旅客和商貿(mào)活動乘客的特點。出租車訂單起終點空間分布也可為運營公司科學(xué)調(diào)配車輛資源提供決策依據(jù)。

圖4 案例城市出租車訂單起點空間分布

圖5 案例城市出租車訂單終點空間分布

2.2 車速調(diào)查

通過地圖匹配和各條道路聚合計算，結(jié)合不同道路等級對應(yīng)的設(shè)計速度，得到各時段各條路段平均行駛速度和擁堵指數(shù)分布。計算結(jié)果表明：

一是速度空間分布，高峰小時路段擁堵指數(shù)分布（如圖6）表明，通達路橋、沂蒙路橋擁堵嚴重，北京路橋、解放路橋行駛緩慢，城區(qū)過河交通壓力較大；橫向蘭山路、金雀山路、陶然路、鳳凰大街，縱向蒙山大道、通達路、沂州路等路段較為擁堵。

圖6 工作日晚高峰小時路段擁堵指數(shù)分布

二是速度時間分布，從全市出租車車速變化特征（圖7）可看出，存在兩個明顯“低谷”時段，分別為7~8時和17~18時，且晚高峰運行車速更低，路網(wǎng)更擁堵。

圖7 案例城市出租車車速時變特征

2.3 出行生成源調(diào)查

以高鐵北站為出行生成源，可研究其區(qū)域內(nèi)出租車到發(fā)時空分布。以到達地分布為例（見圖8），可看出，從高鐵北站出發(fā)的出租車，終點集中分布在大學(xué)城區(qū)域，此外北京路商務(wù)區(qū)、解放路商業(yè)區(qū)分布較多，機場、河?xùn)|區(qū)域、羅莊區(qū)域分布較少。

圖8 以高鐵北站為終點的出租車起點分布

2.4 居民出行調(diào)查

將每筆出租車訂單的起終點分別對應(yīng)到交通小區(qū)（或中區(qū)、大區(qū)）中，按區(qū)域聚合，便可得到區(qū)域間的出租車出行OD矩陣和期望線分布。圖9是該城市交通大區(qū)的出租車出行期望線圖，可看出，蘭山老城區(qū)與北城新區(qū)間聯(lián)系最為緊密，出租車出行量最大；與河?xùn)|區(qū)北部、羅莊區(qū)聯(lián)系較緊密；其他區(qū)域間出租車出行量不大。該數(shù)據(jù)結(jié)果，可為居民出行調(diào)查中的出租車出行分布提供校正依據(jù)，亦可為完善交通模型提供支持。

圖9 交通大區(qū)出租車出行期望線圖

3 結(jié) 語

本文系統(tǒng)梳理了出租車軌跡數(shù)據(jù)在交通調(diào)查中的應(yīng)用場景及應(yīng)用方法，重點介紹了數(shù)據(jù)處理流程、關(guān)鍵算法，及其在某城市出租車調(diào)查、車速調(diào)查、出行生成源調(diào)查和居民出行調(diào)查中的應(yīng)用結(jié)論。本文中的應(yīng)用方法適用于綜合交通規(guī)劃、相關(guān)交通專項規(guī)劃中的交通調(diào)查，為信息化手段進行交通調(diào)查提供了有效手段。今后將持續(xù)深入挖掘出租車軌跡數(shù)據(jù)的開發(fā)應(yīng)用。