基于出租车GPS数据的城市居民出行行为分析
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行 时间段 为 ７ ０ — ：０和 １ ：０ １ ：０ 出行 空 间分布 主要是居 住地和 工作地 ； ：０ ９ ３ ７０— ９３ ， 而休 息 日的居 民出行 除 了 ０ ０ — ：０时间段 ：０ ７ ０
较 少 以外 ， 其他 时间段的 出 分布平均 ， 行 出行 空间分布 集中于商业娱 乐休 闲等 区域 ， 结果更加真 实可靠 。 分析
一
１ 车辆编号 Ｃ ｒ 啪 ｂｒ ｖｒｈｒ ａＮ ｅ ａ ａ ℃ ２ 经度坐标 ＧＰ Ｓ Ｘ ３ 纬度坐标 ＧＰ ＳＹ ｆ ａ ｌｔ Ｏ ｎ ａ Ｏｔ
些潜在有价 值 的信 息 ， 比如居 民出行 时间 、 民 出行 热点 居
国 内相关 的研 究虽然起 步较 晚， 也取得 了一些 成果 ， 但
处理后将数据 入库 ， Ｓ数 据的数据库 表结构设 计如表 ＧＰ
１ 示 。由于最初 得到 的 Ｇ Ｓ坐标 参数 为 ＷＧＳ ４坐标 ， 所 Ｐ ８ 必 须 经过 坐标变 换 ， 进行 高斯平 面投 影 ， 最后才 能在 电子 地 图
Ｉ 学术探讨 应用技术与研究
— — — 一
基 于 出租 车 ６ Ｓ数据 的城 市居 民 出行行 为分析 Ｐ
童晓君 向 南平 朱定局 。
（． 中南 大学地球科 学与信息物 理学院 ， １ 湖南 长沙 ４０８ ； １０ ３
２ 中国科学 院深 圳先进技术研 究 院， 东 ． 广 ［ 摘
影 响居 民出行行 为 的因素 有很多 ， 交通政 策 、 市布 如 城
局、 距离 、 费用 等 。居 民出行行 为 的研 究 内容一般 包括 出行
交通方 式选择 、 出行 距离 、 出行时 间和 出行 目的地等 。研究 城 市居 民的出行行 为特 征不但 有利 于城 市规划 ，还有 利于
资源 的合理配 置。居 民的 出行行 为是一个动 态的 ， 复杂 的多 因子影响 的选 择过程 ［ １ 】 。对于城 市居 民出行行 为 的研 究 ， 国 外开展地 比较 早 。Ｂ ｍ在 １９ 使用波士顿 地区的家庭活 ｈ ９ ８年 动调查数 据 ，研 究个 体下 班 回家 后 的活动计 划 问题 ［ Ｈｅｓ ２ ｓ ］ ； 和 ｗａｄｎ 等人 则对 城 市居 民 出行 时 间 价 值 进行 了研 究 ｒａ １
２ ．研 究 内容
出租车 Ｇ Ｓ轨迹数 据包括经 纬度位 置、 内容 字段 名 字段类型 字段大 小 ０ ＧＰ 【 ＳＩ ） Ｉ 【 ） ｍｔ ２ ０ １ ５
备注 唯一标识码 车辆标识码 用于坐标定位
状态 、 行驶速度 和方 向等信 息 。通过将 出租 车轨迹数据 与城 市道路 网络 以及其 他社会 经济 属性进 行叠加 ，能 够挖掘 出
［ 关键词］ 出租 车 ； Ｐ Ｇ Ｓ数据 ； Ｓ ＧＩ；空间分布 ； 民出行 居 口分布 ， 这里 很大程度 上反 映 了城 市土地 利用 布局 ［ ７ ］ 。因此
１ 引 言 ．
研 究城 市居 民 出行 时 间段 和 空间分布 有利 于居 民 出行 方 式 的引导和城 市规划 。
２ １ 数 据 处 理 ．
如赵淑 芝等通 过构造 居 民出行 方式选 择效 用函数 ，对居 民
出行行 为时 间价 值进 行 了分析 【 赵一 斌等人 则提 出一个 基 】 ； 于时 间、 间和序 列特征 的 出行 行为分析 理论 框架【。以上 空 ６ ］
这些 研究大 都采用 传统 的居 民出行 行为研 究方法 ，比如采 用 问卷调查 的方式 进行 ，这种 方式 需要耗 费大量 人力 和时 问， 本较 高 ， 外 由于 调查 受到 时 间和 空 间的 限制 ， 得 成 另 使 结果 不一定准确 ， 果分析也较 为繁琐 。本文从 另外一种角 结 度 出发，利用 出租车 ＧＰ Ｓ轨 迹数据对 城市居 民的出行行为 特征 进行分析 ，通 过将 ＧＰ Ｓ轨 迹数据 与 Ｇ Ｓ电子地 图进行 Ｉ 匹配叠加 ， 引入基于 Ｇ Ｓ的交通 分析 方法 ， 解居 民出行 的 Ｉ 求
深圳 ５ ８５ ） １０ ５
要 ］传统 的居 民出行行 为研 究大多采用 问卷调 查的方 法， 费时费力。本文利 用 出租 车 ＧＰ Ｓ数据对居 民 出行行 为进
行分析 ， 对工作 日和休 息 日两种 情况分 别作 了研 究。研 究结果表 明工作 日的居 民出行行 为主要 是通 勤 出行 ， 最主要 的 出 针 其
车乘 客上 、 车等位 置点 代表 了一种特 征 范围 ， 下 能够 用来 识
别有 吸引力的 区域【】 。乘客上车 点代表 有 出行 需求 的区域 ， 乘 客下车点代表居 民出行距 离和 出行 空间分布 。
表 １Ｇ Ｓ数据 库 表 设计 Ｐ
时间和空 间分布特征 ， 结果 更加客观真 实 。
【ｌ ３
。
设轨迹 数据 由一 系列 的轨 迹 点 Ｐ 组 成 ，即 为中的 一
条记录 。其 中（ ， ） ｘ ｙ表示轨迹 点 的空间经 纬度位 置 ， 表示 运 ｔ 营 时间 ， ｖ表示 行驶速度 ， 表示 出租车 载客 状态 （ ｓ １代表 载 客， ０代表 空驶 ） 。在进行 数据分 析之前 ， 先要 对 出租 车轨 迹 数据 进行预 处理 ， 除错 误数据 ， 剔 如载客状态 全为 ０或 １ 以 ， 及载 客状态显示 为 ０和 １ 之外 的其它数字 的数据 ， 除重复 删 数据和 记录不全 的数据 。
上显示 出相 应的位置嘞。本文利 用七参数法 【 Ｇ Ｓ数据 从 ９ 】 Ｐ 将 ＷＧＳ４坐标变换 到 Ｂ ５ ８ Ｊ４平面坐标 。当出租车 载客状态 由 ０
变为 １ 时表示 有乘 客上 车 ，提取 此刻载 客状 态 为 ｌ的点 数 据 ， 点代表 乘客上 车点 ； 该 反之 当载 客状 态 由 １变为 ０时表 示乘客 下车 ， 取载客状态 为 ０的 点表 示乘客下 车点 。出租 提
较 少 以外 ， 其他 时间段的 出 分布平均 ， 行 出行 空间分布 集中于商业娱 乐休 闲等 区域 ， 结果更加真 实可靠 。 分析
一
１ 车辆编号 Ｃ ｒ 啪 ｂｒ ｖｒｈｒ ａＮ ｅ ａ ａ ℃ ２ 经度坐标 ＧＰ Ｓ Ｘ ３ 纬度坐标 ＧＰ ＳＹ ｆ ａ ｌｔ Ｏ ｎ ａ Ｏｔ
些潜在有价 值 的信 息 ， 比如居 民出行 时间 、 民 出行 热点 居
国 内相关 的研 究虽然起 步较 晚， 也取得 了一些 成果 ， 但
处理后将数据 入库 ， Ｓ数 据的数据库 表结构设 计如表 ＧＰ
１ 示 。由于最初 得到 的 Ｇ Ｓ坐标 参数 为 ＷＧＳ ４坐标 ， 所 Ｐ ８ 必 须 经过 坐标变 换 ， 进行 高斯平 面投 影 ， 最后才 能在 电子 地 图
Ｉ 学术探讨 应用技术与研究
— — — 一
基 于 出租 车 ６ Ｓ数据 的城 市居 民 出行行 为分析 Ｐ
童晓君 向 南平 朱定局 。
（． 中南 大学地球科 学与信息物 理学院 ， １ 湖南 长沙 ４０８ ； １０ ３
２ 中国科学 院深 圳先进技术研 究 院， 东 ． 广 ［ 摘
影 响居 民出行行 为 的因素 有很多 ， 交通政 策 、 市布 如 城
局、 距离 、 费用 等 。居 民出行行 为 的研 究 内容一般 包括 出行
交通方 式选择 、 出行 距离 、 出行时 间和 出行 目的地等 。研究 城 市居 民的出行行 为特 征不但 有利 于城 市规划 ，还有 利于
资源 的合理配 置。居 民的 出行行 为是一个动 态的 ， 复杂 的多 因子影响 的选 择过程 ［ １ 】 。对于城 市居 民出行行 为 的研 究 ， 国 外开展地 比较 早 。Ｂ ｍ在 １９ 使用波士顿 地区的家庭活 ｈ ９ ８年 动调查数 据 ，研 究个 体下 班 回家 后 的活动计 划 问题 ［ Ｈｅｓ ２ ｓ ］ ； 和 ｗａｄｎ 等人 则对 城 市居 民 出行 时 间 价 值 进行 了研 究 ｒａ １
２ ．研 究 内容
出租车 Ｇ Ｓ轨迹数 据包括经 纬度位 置、 内容 字段 名 字段类型 字段大 小 ０ ＧＰ 【 ＳＩ ） Ｉ 【 ） ｍｔ ２ ０ １ ５
备注 唯一标识码 车辆标识码 用于坐标定位
状态 、 行驶速度 和方 向等信 息 。通过将 出租 车轨迹数据 与城 市道路 网络 以及其 他社会 经济 属性进 行叠加 ，能 够挖掘 出
［ 关键词］ 出租 车 ； Ｐ Ｇ Ｓ数据 ； Ｓ ＧＩ；空间分布 ； 民出行 居 口分布 ， 这里 很大程度 上反 映 了城 市土地 利用 布局 ［ ７ ］ 。因此
１ 引 言 ．
研 究城 市居 民 出行 时 间段 和 空间分布 有利 于居 民 出行 方 式 的引导和城 市规划 。
２ １ 数 据 处 理 ．
如赵淑 芝等通 过构造 居 民出行 方式选 择效 用函数 ，对居 民
出行行 为时 间价 值进 行 了分析 【 赵一 斌等人 则提 出一个 基 】 ； 于时 间、 间和序 列特征 的 出行 行为分析 理论 框架【。以上 空 ６ ］
这些 研究大 都采用 传统 的居 民出行 行为研 究方法 ，比如采 用 问卷调查 的方式 进行 ，这种 方式 需要耗 费大量 人力 和时 问， 本较 高 ， 外 由于 调查 受到 时 间和 空 间的 限制 ， 得 成 另 使 结果 不一定准确 ， 果分析也较 为繁琐 。本文从 另外一种角 结 度 出发，利用 出租车 ＧＰ Ｓ轨 迹数据对 城市居 民的出行行为 特征 进行分析 ，通 过将 ＧＰ Ｓ轨 迹数据 与 Ｇ Ｓ电子地 图进行 Ｉ 匹配叠加 ， 引入基于 Ｇ Ｓ的交通 分析 方法 ， 解居 民出行 的 Ｉ 求
深圳 ５ ８５ ） １０ ５
要 ］传统 的居 民出行行 为研 究大多采用 问卷调 查的方 法， 费时费力。本文利 用 出租 车 ＧＰ Ｓ数据对居 民 出行行 为进
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车乘 客上 、 车等位 置点 代表 了一种特 征 范围 ， 下 能够 用来 识
别有 吸引力的 区域【】 。乘客上车 点代表 有 出行 需求 的区域 ， 乘 客下车点代表居 民出行距 离和 出行 空间分布 。
表 １Ｇ Ｓ数据 库 表 设计 Ｐ
时间和空 间分布特征 ， 结果 更加客观真 实 。
【ｌ ３
。
设轨迹 数据 由一 系列 的轨 迹 点 Ｐ 组 成 ，即 为中的 一
条记录 。其 中（ ， ） ｘ ｙ表示轨迹 点 的空间经 纬度位 置 ， 表示 运 ｔ 营 时间 ， ｖ表示 行驶速度 ， 表示 出租车 载客 状态 （ ｓ １代表 载 客， ０代表 空驶 ） 。在进行 数据分 析之前 ， 先要 对 出租 车轨 迹 数据 进行预 处理 ， 除错 误数据 ， 剔 如载客状态 全为 ０或 １ 以 ， 及载 客状态显示 为 ０和 １ 之外 的其它数字 的数据 ， 除重复 删 数据和 记录不全 的数据 。
上显示 出相 应的位置嘞。本文利 用七参数法 【 Ｇ Ｓ数据 从 ９ 】 Ｐ 将 ＷＧＳ４坐标变换 到 Ｂ ５ ８ Ｊ４平面坐标 。当出租车 载客状态 由 ０
变为 １ 时表示 有乘 客上 车 ，提取 此刻载 客状 态 为 ｌ的点 数 据 ， 点代表 乘客上 车点 ； 该 反之 当载 客状 态 由 １变为 ０时表 示乘客 下车 ， 取载客状态 为 ０的 点表 示乘客下 车点 。出租 提