CN114298880A - 基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及城市规划与城市交通技术领域,公开了一种基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法,方法包括步骤:根据预先调查获得的居民出行特征,获得不同交通方式的居民出行比重随出行距离的关系特征;以手机信令大数据为基础,制作格网起终点分布图,进一步获取不同距离段的出行人次的频次图;将不同出行距离段的各类交通方式所占比重与不同出行距离段的出行人次相乘,得到不同交通方式在各距离段的出行频次及其曲线;最后以公共交通出行占优的距离区段,作为确定合理城市规模的依据。本次发明结合居民调查数据和手机信令大数据,通过交通视角下的出行距离量化分析和优势距离判定,为科学制定公交导向型城市的合理规模提供依据。
Description
技术领域
本发明涉及城市交通规划与城市规划技术领域,特别涉及一种结合大小数据与交通方式优势出行距离的基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法。
背景技术
近年来城市机动化水平提高,致使公共交通出行比例下降,居民出行距离增加,伴随而来的是城市建设用地不断增加,城市逐渐呈“摊大饼”式粗放扩张。小汽车出行成为了较长距离出行下的优选,人们能随时随地到达任何想去的地方,可达性大大提升,促进了城市蔓延发展。而城市的高密度扩张,如果不限制城市用地规模,交通拥堵问题将会更为严重。如何把城市原本的粗放外延式发展转变为精细集约式发展,逐渐成为城市规划领域的关注重点之一,而如何合理的控制城市规模,对实现城市集约化发展具有重要的作用。“摊大饼”式的城市发展模式会导致城市用地功能单一化,从而导致职住间的失衡、通勤距离加剧,进而导致交通拥堵加剧。汽车尾气也成为空气质量的一大污染源,需要考虑减少机动车出行比例,增加其他交通方式的出行比例。
公共交通出行与机动车出行相比具有低碳、环保、运输量大等特点,优先乘坐公共交通是降低碳排放的重要方式。居民出行方式的选择则是一个较为复杂的过程,受到个人价值观、知识习惯、社会规范、情境因素等多种因素影响。合理地规划一个城市用地规模,使得出行距离被约束在公共交通占据优势的距离区段内,将有助于促进居民优先乘坐公共交通方式出行,节约公共资源和减少碳排放。
发明内容
技术目的:为克服现有技术的不足,本发明提供一种基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法,通过交通视角下的出行距离量化分析和优势距离判定,为科学制定公交导向型城市的合理规模提供依据。
技术方案:为实现上述技术目的,本发明采用了如下技术方案:
一种基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法,其特征在于,包括步骤:
获取预先调查得到的目标城市的居民出行特征数据,以及手机信令大数据;
将居民出行的路径按长度划分成多个距离段;
对所述居民出行特征数据进行处理,获得每个距离段中,居民出行采用的每种交通方式在所有交通方式中的所占比重;
以所述手机信令大数据为基础,获得每个距离段中,居民出行的频次;
将每个距离段中,每种交通方式的所占比重和所属居民出行的频次相乘,得到每个距离段中的所有交通方式的出行频次;
比较所有交通方式的出行频次,确定每种交通方式的出行频次最高的距离段;并将公共交通方式的出行频次最高的距离段,认定为公共交通占优的距离段,并作为确定城市用地规模的依据。
具体地,获得居民出行的频次,具体包括步骤:
采集每个居民在工作时间段和居住时间段的手机信令大数据,确定居住地到工作地之间的起终点OD分布;
根据手机信令大数据的起终点OD的分布,制作格网起终点分布图;
提取格网中心点坐标,并根据地图路径规划API接口,爬取OD间实际路径和出行距离;
统计每次出行的出行距离,绘制基于手机信令大数据的不同距离段的居民出行频次;
将不同出行距离段的各类交通方式所占比重与不同出行距离段的居民出行的频次相乘,获得不同交通方式在各距离段的出行频次并绘制曲线,即为各种交通方式的出行距离曲线。
具体地,确定出行距离的步骤如下:
向地图路径规划API接口填入起终点OD参数,获得对应的URL;
地图路径规划API接口返回数据,包括返回爬取状态、出行距离、出行时间预计等。
具体地,统计每次出行的出行距离,统计出基于手机信令大数据的不同距离段的居民出行频次;
删除OD点均在同一网格内部的数据;删除出行距离过大不符合实际情况的数据。
具体地,根据每个距离段中的所有交通方式的出行频次,绘制所有交通方式的出行距离曲线。
具体地,所述交通方式包括步行、自行车、电动自行车、小汽车、轨道交通和公共汽车,所述公共交通包括轨道交通和公共汽车。
一种公交导向型城市的区域规划装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取预先调查得到的目标城市的居民出行特征数据,以及手机信令大数据;
划分模块,将居民出行的路径按长度划分成多个距离段;
第一统计模块,对所述居民出行特征数据进行处理,获得每个距离段中,居民出行采用的每种交通方式在所有交通方式中的所占比重;
第二统计模块,以所述手机信令大数据为基础,获得每个距离段中,居民出行的频次;
第三统计模块,将每个距离段中,每种交通方式的所占比重和所述居民出行的频次相乘,得到每个距离段中的所有交通方式的出行频次;
决策模块,比较所有交通方式的出行频次,确定每种交通方式的出行频次最高的距离段;并将公共交通方式的出行频次最高的距离段,认定为公共交通占优的距离段,并作为确定城市用地规模的依据。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现所述方法。
有益效果:本发明与现有技术相比,具有如下技术效果:
本发明的方法以手机信令数据、地图规划API数据为代表的大数据与以居民交通出行调查为代表的小数据相结合,两种方法互为补充,可获得样本量较全面、不同距离、分方式的居民出行频次数据、获得各出行方式的优势出行距离,最终以公共交通出行最优距离为基础,实现对公交导向型城市规模的确定。
附图说明
图1为本发明基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法的流程图;
图2为城市A不同出行距离区段的各交通方式出行比重图;
图3为城市A基于手机信令数据的分距离段出行频次图;
图4为城市A居民各交通出行方式优势距离曲线图。
具体实施方式
本发明提出的一种结合大小数据与交通方式优势出行距离的基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤1:调研居民出行特征(包含出行次数和每次出行所采用的交通方式),获得在不同出行距离下,居民运用不同交通方式出行所占比重;获得的不同出行距离下居民运用不同交通方式出行所占比重需符合预测城市或规划城市的居民交通出行具体特征。
步骤2:根据通常的工作和休息时间,以其分别为工作(D点)和居住(O点),识别手机信令数据中起终点(OD)分布,进行格网职住地分布预处理。收集信令数据起终点(OD)分布,是通过采集每一个人在工作时间段和居住时间段的某一时刻手机信令大数据位置信息来确定居住地到工作地之间的起终点(OD)分布。
步骤3:提取格网中心点坐标,并根据地图路径规划API接口,爬取OD间实际路径的距离,具体如下:
步骤3.1:根据格网中心点坐标,构建路径规划API请求URL。填入起终点所属格网的中心点坐标即可构造不同URL。
步骤3.2:路径规划API返回数据。主要返回爬取状态、出行距离(m)、出行时间预计(s)等,本步骤主要获取出行距离。
步骤4:统计每次出行的出行距离,绘制基于手机信令大数据的不同距离段的居民出行频次,需删除OD点均在同一网格内部的数据、删除出行距离过大不符合实际情况的数据。
步骤5:将不同出行距离段的各类交通方式所占比重(基于居民调查小数据)与不同出行距离段的出行人次(基于手机信令大数据)相乘,获得不同交通方式在各距离段的出行频次并绘制曲线,即为各种交通方式的出行距离曲线。
步骤6:基于各种交通方式的出行距离曲线,比较各交通方式在不同距离下的出行频次,用公共交通出行占优的距离段作为确定公交导向型城市规模的依据。
实施例1
以设有多个城区的城市A为例,进一步说明本发明的方法。
具体包括如下步骤:
步骤1)、通过居民出行调查,获取城市A的居民出行调查数据(2018-2019)(包含出行次数和每次出行所采用的交通方式),分析在不同出行距离下,城市A民所采用的各类交通方式所占比重。如图2所示。以此作为基础资料,为后续工作奠定基础。
步骤2)、以于2019年6月采集的手机信令数据为基础,根据获取的时间段,确定其为居住人口分布或工作人口分布,从而识别手机信令数据中的起终点,以此为依据得到格网间OD量。如图3所示。
步骤3)、根据手机信令数据获得500*500m格网职住分布,以格网中心点作为起终点坐标,得到329114组数据,根据电子地图路径规划API接口,爬取OD间出行路径及出行距离。
出行路径具体爬取思路如下:
①申请密钥;
②根据OD点构建路径规划API请求URL(Uniform Resource Locator,统一资源定位器)。可根据起终点所属格网的中心点坐标构造不同URL。
API(Application Programming Interface)即应用程序编程接口,是一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。
③出行路径规划API返回数据。主要返回爬取状态、出行距离(m)、出行时间预计(s),目的主要在于获取出行距离。
④分析所需数据在API返回JSON数据中的位置。
JSON(JavaScript Object Notation),是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。
步骤4)、出行距离曲线中超过30km各出行方式出行比例逐渐趋于稳定,因此以0-30km为出行距离的研究范围。将开始得到的城市A不同出行距离下的各交通方式所占比重(基于居民出行调查小数据)与不同出行距离段的城市A的市民的出行人次(基于运营商提供的手机信令大数据)相乘,得到不同交通方式在各距离段的出行频次并绘制曲线,即为城市A市各种交通方式的出行距离曲线。
步骤5)、根据城市A各种交通方式的出行距离曲线,比较各交通方式在不同距离下的出行频次。如图4所示,从各出行方式按照出行频次曲线来看,步行仍在短距离出行0-1.5km占据优势,在非机动车方面,自行车优势出行距离为1.5-3km,电动自行车由于其电动优势覆盖出行距离较长,为2-4km。在4-10.5km时,公共交通的出行方式优于非机动车、小汽车,大于5km时,小汽车的交通出行量逐渐增加,在9-10.5km里时与公共交通形成竞争。公共交通在6km时达到峰值,之后出行人次急剧下降,并在10.5km时低于小汽车出行人次,说明10.5km是公交导向城市的最大规模半径。
根据数据分析得出的信息可知:4-10.5km是以轨道交通、公共交通代表的公共交通出行距离优势段,因此在公共交通导向下城区范围不宜大于10.5*10.5*π=346km2。若城市A的用地面积超过这一规模范围,则城市A居民通过小汽车出行的比重会有所增加,且逐渐占据所有交通出行方式的主导地位,从而导致城市A交通拥堵的加剧。
实施例2
本实施例提供一种基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的装置,包括:
获取模块,用于获取预先调查得到的目标城市的居民出行特征数据,以及手机信令大数据;
划分模块,将居民出行的路径按长度划分成多个距离段;
第一统计模块,对所述居民出行特征数据进行处理,获得每个距离段中,居民出行采用的每种交通方式在所有交通方式中的所占比重;
第二统计模块,以所述手机信令大数据为基础,获得每个距离段中,居民出行的频次;
第三统计模块,将每个距离段中,每种交通方式的所占比重和所述居民出行的频次相乘,得到每个距离段中的所有交通方式的出行频次;
决策模块,比较所有交通方式的出行频次,确定每种交通方式的出行频次最高的距离段;并将公共交通方式的出行频次最高的距离段,认定为公共交通占优的距离段,并作为确定城市用地规模的依据。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法,其特征在于,包括步骤:
获取预先调查得到的目标城市的居民出行特征数据,以及手机信令大数据;
将居民出行的路径按长度划分成多个距离段;
对所述居民出行特征数据进行处理,获得每个距离段中,居民出行采用的每种交通方式在所有交通方式中的所占比重;
以所述手机信令大数据为基础,获得每个距离段中,居民出行的频次;
将每个距离段中,每种交通方式的所占比重和所述居民出行的频次相乘,得到每个距离段中的所有交通方式的出行频次;
比较所有交通方式的出行频次,确定每种交通方式的出行频次最高的距离段;并将公共交通方式的出行频次最高的距离段,认定为公共交通占优的距离段,并作为确定城市用地规模的依据。
2.根据权利要求1所述的基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法,其特征在于,获得居民出行的频次,具体包括步骤:
采集每个居民在工作时间段和居住时间段的手机信令大数据,确定居住地到工作地之间的起终点OD分布;
根据手机信令大数据的起终点OD的分布,制作格网起终点分布图;
提取格网中心点作为OD点的出行数据,并根据地图路径规划API接口,爬取OD间实际路径距离,确定出行距离;
统计每次出行的出行距离,绘制基于手机信令大数据的不同距离段的居民出行频次;
将不同出行距离段的各类交通方式所占比重与不同出行距离段的居民出行的频次相乘,获得不同交通方式在各距离段的出行频次并绘制曲线,即为各种交通方式的出行距离曲线。
3.根据权利要求2所述的基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法,其特征在于,确定出行距离的步骤如下:
向地图路径规划API接口填入起终点OD参数,获得对应的URL;
地图路径规划API接口返回数据,包括返回爬取状态、出行距离、出行时间预计等。
4.根据权利要求3所述的基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法,其特征在于:
统计每次出行的出行距离,统计出基于手机信令大数据的不同距离段的居民出行频次;
删除OD点均在同一网格内部的数据;删除出行距离过大不符合实际情况的数据。
5.根据权利要求1所述的基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法,其特征在于:根据每个距离段中的所有交通方式的出行频次,绘制所有交通方式的出行距离曲线。
6.根据权利要求1所述的基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的方法,其特征在于:所述交通方式包括步行、自行车、电动自行车、小汽车、轨道交通和公共汽车,所述公共交通包括轨道交通和公共汽车。
7.一种基于公共交通方式优势出行距离确定城市用地规模的装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取预先调查得到的目标城市的居民出行特征数据,以及手机信令大数据;
划分模块,将居民出行的路径按长度划分成多个距离段;
第一统计模块,对所述居民出行特征数据进行处理,获得每个距离段中,居民出行采用的每种交通方式在所有交通方式中的所占比重;
第二统计模块,以所述手机信令大数据为基础,获得每个距离段中,居民出行的频次;
第三统计模块,将每个距离段中,每种交通方式的所占比重和所述居民出行的频次相乘,得到每个距离段中的所有交通方式的出行频次;
决策模块,比较所有交通方式的出行频次,确定每种交通方式的出行频次最高的距离段;并将公共交通方式的出行频次最高的距离段,认定为公共交通占优的距离段,并作为确定城市合理用地规模的依据。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述方法。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105513351A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-04-20 | 北京亚信蓝涛科技有限公司 | 一种基于大数据的交通出行特征数据提取方法 |
CN108320501A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-07-24 | 江苏欣网视讯软件技术有限公司 | 基于用户手机信令的公交线路识别方法 |
CN109727452A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-05-07 | 江苏交科能源科技发展有限公司 | 基于手机信令数据的出行比例核算方法 |
CN111737605A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-02 | 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司 | 一种基于手机信令数据的出行目的识别方法及装置 |
US20210194740A1 (en) * | 2020-02-13 | 2021-06-24 | Intel Corporation | Channel access related enhancements to new radio unlicensed (nr-u) |
CN113407906A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-09-17 | 东南大学 | 一种基于手机信令数据的交通出行分布阻抗函数的确定方法 |
-
2021
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105513351A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-04-20 | 北京亚信蓝涛科技有限公司 | 一种基于大数据的交通出行特征数据提取方法 |
CN108320501A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-07-24 | 江苏欣网视讯软件技术有限公司 | 基于用户手机信令的公交线路识别方法 |
CN109727452A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-05-07 | 江苏交科能源科技发展有限公司 | 基于手机信令数据的出行比例核算方法 |
US20210194740A1 (en) * | 2020-02-13 | 2021-06-24 | Intel Corporation | Channel access related enhancements to new radio unlicensed (nr-u) |
CN111737605A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-02 | 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司 | 一种基于手机信令数据的出行目的识别方法及装置 |
CN113407906A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-09-17 | 东南大学 | 一种基于手机信令数据的交通出行分布阻抗函数的确定方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
丁剑: "基于优势出行距离的方式分担率模型及软件实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技II辑》 * |
陈小鸿,等: "基于手机信令数据的居民出行调查扩样模型", 《同济大学学报(自然科学版)》 * |
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