3.2 出行分布分析
出行特征是片区交通改善策略研究和交通改善方案制定的基本依据,但传统调查方法在获得出行分布等信息方面是极其难困难的。在大数据的条件下,利用手机数据、IC卡数据、公交GPS数据、车牌识别数据等可以较为方便地获得相关信息。
除了少数特殊人群,手机在我国居民中已经基本普及,样本量非常高。所以,利用手机数据基本可以获得片区的全方式出行分布。然而,在实际应用中需要特别注意,在手机基站分布较为稀疏的区域,短距离出行难以识别,需要结合其它数据进行补充。

图9停留地与出行识别算法示意图

图10手机数据可以获得片区全方式的出行矩阵
在分析公交出行分布时,利用ic卡数据和公交gps数据,可以计算获得公共交通的出行信息。由于公交车一般是仅能获得上车信息,其下车信息需要进行推倒。此外,不同城市的不同公交线路,各个站点的实际刷卡率各不相同,需要根据实际进行调整。

图11 IC卡乘客下车站点推导示意图
目前深圳已有6500多个车牌识别检测点,包括道路检测点、停车场等,可以大致获得机动车出行信息情况,作为机动车出行校核的重要依据。对于特定片区,在可以获得车牌信息的情况下,利用车牌识别数据可以获得每辆车的运行轨迹,更准确地得到小汽车出行人群的出行特征。

图12深圳市车牌识别检测点分布
在应用车牌识别数据时,需要根据实际情况确定其应用范围。对于内部检测点不够密集的片区,车牌识别数据应仅用于分析片区对外交通和过境交通,不适合分析内部小汽车出行。

图13坂雪岗部分居住区小汽车对外出行分布

图14坂雪岗部分就业地小汽车对外出行分布