浮动车数据的分区出租车空间分布特征

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1、中国大城市交通规划研讨会论文集基于浮动车数据的分区出租车空间分布特征张铮【摘要】以往对城市出租车运行状态的研究较少。多关注在市场投放规模的平衡角度。浮动车技术的发展使得采集城市出租车实时数据成为可能，为城市出租车运行状态单独分析提供了技术支持。本文基于浮动车数据，将城市划分为多个分区，分析该分区不同性质日期、不同时段内出租车出行信息，获得分区出租车出行空间分布特征初步结论。【关键词】浮动车数据分区出租车空间分布0．引言囿于技术手段有限，以往对出租车市场运行规律的研究较为粗糙，无法探知城市出租车真实运行状态和供给需求水平。浮动车数据技术的应用使得采集城市实

2、时交通状态成为可能。出租车管理公司和行业管理者渴望知晓城市不同性质、不同功能地块在不同日期、不同时间段的出租车运行状态，以便实施有针对性的精细化调度引导。本文结合深圳市政府投资项目SUTSS，从不同性质用地上人群出行需求差异的角度出发，选取城市不同功能地块为对象，分析其出租车出行特点。1．数据来源通过在出租车上加载GPS定位系统，获得大量原始的出租车运行数据，包括同一辆车在不同时间及地点的运行状态。数据包括Date、Time、ID、Longitude、Latitude、Speed、IfUse等要素。由于原始数据量巨大，且存在多用因素导致的错误数据。在提取

3、数据信息前，需对其进行数据预处理，排除因数据错误或数据丢失(如GPS数据“飘逸现象”、数据“假象”、数据“跳跃现象”)带来的信息反映偏差。之后，将FCD数据匹配到路网上，进一步从各个角度提取出租车特征。预处理后，选取2006年11月29日至2007年3月20日之间36天浮动车返回的3964万条数据记录。每个调查日数据记录时间均从0：00至23：59：59，保证了数据反映的全天出租车出行特征的完整性。数据采样间隔主要分布在45—90秒段。每日出勤出租车数量保持基本稳定，数量波动在5％以内。2．分区出租车出行空间分布特征提取2．1重点区域选取出租车在空间上的

4、分布是不均匀的，少数区域产生、吸引了大部分的出租车载客出行。在分析深圳市出租车载客空间分布特征时，选取功能明确、出租车载客出行集聚的几个典型区域，对各区域内出租车载客出发、到达空间分布加以统计分析，如下表所示。94l中国大城市交通规划研讨会论文集表l重点区域信息汇总表面积重点分区经度范围纬度范围所在区用地性质及功能／km2市级CBD区域，重要商业中心，分福田CBD区域114．055，114．06522．53．22．54福田区约2布大型购物消费场所、密集写字楼群和中高档社区国贸区域114．105，114．12322．534，22．548罗湖区约0．9传统金

5、融中心区域连接香港的口岸通道，分布有罗湖罗湖口岸区域114．109，114．11722．530，22．538罗湖区约0．6口岸、深期l火车站、罗湖汽车站等皇岗口岸114．068，114．08022．518，22．529福田区约1连接香港的重要口岸通道皇岗村区域114．058，114．06922．517，22．528福田区约1．4紧邻福田CBD，社区集中黄贝街道区域114．130，114．14322．545，22．557罗湖区约1．5居住区南湖街道区域114．113，114．13122．539，22．545罗湖区约1．3居住区东门区域114．12，114．

6、1322．544，22．554罗湖区约1商业、休闲、娱乐区域2．2重点区域出租车载客出发、到达量下表为八个重点区域36个调查日内出租车载客／N达次数。将每个重点区域上客总次数作为标准数，其下客总次数与标准数的比例与100．00％的差值作为到达／出发不均衡比率，反映各个区域出租车载客产生和到达吸引的不均衡性。到达／出发不均衡比率为正，表明该区域到达次数高于上客次数：到达／出发不均衡比率为负，表示该区域上客次数高于到达次数。表2重点区域出租车载客出发、到达次数上客下客在八个区域出行总相对上客次在八个区域出行总总次数次数中的比例数比例次数中的比例国贸区域141

7、00615．72％120396-14．62％13．43％罗湖口岸区域336843．76％74932122．46％8．36％皇岗村区域631677．04％7957025．97％8．87％福田CBD区域259312．89％23517．9．31％2．62％皇岗口岸区域157141．75％23747S1．12％2．65％黄贝街道区域262132．92％23712．9．54％2．64％南湖街道区域658807．3S％60088-8．79％6．70％东门街道区域628967．01％56273．10．53％6．28％合计43449148．45％46223551．55％

8、这种不均衡性是由区域用地性质、主要设施功能、城市布局等因素导致的居民出行活动特点