城市軌跡大數(shù)據(jù)是個(gè)怎樣的“富礦”

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作者:柳森

2017-05-06 22:46:55

摘自:視覺(jué)中國(guó)

近年來(lái),隨著無(wú)線通信的廣泛應(yīng)用,車輛GPS、手機(jī)信令、交通卡等空間行為大數(shù)據(jù),被用來(lái)非常精確地揭示人類行為移動(dòng)模式,從而解釋城市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境

手機(jī)數(shù)據(jù)最獨(dú)特、最吸引人的特點(diǎn),就是它們的普及規(guī)模

近年來(lái),隨著無(wú)線通信的廣泛應(yīng)用,車輛GPS、手機(jī)信令、交通卡等空間行為大數(shù)據(jù),被用來(lái)非常精確地揭示人類行為移動(dòng)模式,從而解釋城市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境。如今,可利用的空間行為大數(shù)據(jù)已經(jīng)包括:移動(dòng)電話數(shù)據(jù)、車輛軌跡數(shù)據(jù)、智能卡數(shù)據(jù)、Wi-Fi和藍(lán)牙數(shù)據(jù)、社交媒體用戶數(shù)據(jù)等。

 

這些空間行為大數(shù)據(jù),為確定人類的生活模式提供了一個(gè)非常有前途的來(lái)源。由于大數(shù)據(jù)可以記錄連續(xù)的空間行為,且隨時(shí)間和空間精確變化,研究使用這些數(shù)據(jù),可以細(xì)致揭示城市居民個(gè)體不同空間和時(shí)間下的交通出行模式。

 

近幾年,包含交通智能卡和手機(jī)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在內(nèi)的城市軌跡大數(shù)據(jù),正在國(guó)內(nèi)外成為科學(xué)研究和商業(yè)應(yīng)用的熱點(diǎn)。隨著數(shù)據(jù)處理、模型設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證方法的不斷成熟,大數(shù)據(jù)正被不斷應(yīng)用到城市生活不同場(chǎng)景的實(shí)踐中。

 

交通智能卡數(shù)據(jù)

 

交通智能卡(Smart card)最初應(yīng)用于公共交通的自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng),如公共汽車、地鐵和停車場(chǎng)。智能卡系統(tǒng)也被引入商店、餐館和醫(yī)院。如今,幾乎在世界各大城市都有自己的智能卡系統(tǒng)。

 

雖然交通智能卡的主要目的是收集收入信息,但同時(shí)也產(chǎn)生了大量非常詳細(xì)的交易數(shù)據(jù)信息。這些數(shù)據(jù)既可以幫助公交系統(tǒng)的日常運(yùn)營(yíng),也可以用于相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)期戰(zhàn)略規(guī)劃??蓪?shí)現(xiàn)三級(jí)管理的各種用途:戰(zhàn)略(中長(zhǎng)期規(guī)劃)、戰(zhàn)術(shù)(服務(wù)調(diào)整和網(wǎng)絡(luò)發(fā)展)和運(yùn)作(客流統(tǒng)計(jì)和績(jī)效指標(biāo))。

 

一般,智能卡包含信息包括卡ID、交易數(shù)據(jù)(時(shí)間、類型和車費(fèi))、旅行數(shù)據(jù)(出行模式、時(shí)間、票價(jià)、車站和路線ID)和個(gè)人識(shí)別數(shù)據(jù)。因此,智能卡中的數(shù)據(jù)可以用于出行需求預(yù)測(cè)或個(gè)人出行模式檢測(cè)。然而,不同于基于距離的票價(jià),智能卡數(shù)據(jù)沒(méi)有登記行程,僅有出入站地點(diǎn)。因此,使用智能卡數(shù)據(jù)的一個(gè)主要挑戰(zhàn),是如何識(shí)別一個(gè)完整的旅行軌跡、估計(jì)各種多通道傳輸?shù)目赡堋?/p>

 

曾有學(xué)者使用倫敦智能卡數(shù)據(jù)中的個(gè)人旅行信息,揭示城市的結(jié)構(gòu),提供新的方法來(lái)模擬城市系統(tǒng)的流量;基于北京市14個(gè)工作日的地鐵刷卡客流量數(shù)據(jù),將195個(gè)地鐵站點(diǎn)分為居住導(dǎo)向型、就業(yè)導(dǎo)向型、職住錯(cuò)位型、錯(cuò)位偏居住型、錯(cuò)位偏就業(yè)型、混合型、綜合型及其他型8種不同類型;使用上海申通地鐵數(shù)據(jù),對(duì)世博會(huì)期間上海軌道交通客流特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。所有這些實(shí)證研究表明,智能卡數(shù)據(jù)對(duì)理解城市系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)(各種旅行行為和交通規(guī)劃)非常有效。

 

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在公共交通中使用智能卡數(shù)據(jù)進(jìn)行的研究,主要分為三大類:戰(zhàn)略層面上,涉及長(zhǎng)期的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、客戶行為分析和需求預(yù)測(cè);戰(zhàn)術(shù)層面上,重點(diǎn)是地鐵時(shí)刻表調(diào)整、縱向和個(gè)別的出行模式;業(yè)務(wù)層面,研究相關(guān)的供應(yīng)和需求指標(biāo),以及如何完善智能卡系統(tǒng)可操作性。一旦智能卡搭載上持卡人資料,比如采用使用者實(shí)名制登記,其所呈現(xiàn)的信息的社會(huì)人口屬性會(huì)更強(qiáng)。

 

手機(jī)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)

 

無(wú)論在國(guó)內(nèi)還是國(guó)外,移動(dòng)手機(jī)的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù),作為一種軌跡數(shù)據(jù),也已被廣泛用于各類研究和商業(yè)應(yīng)用。

 

手機(jī)數(shù)據(jù)有兩種類型:基于信元塔的數(shù)據(jù),主要包含小區(qū)塔流量和切換信息;基于移動(dòng)電話的用戶數(shù)據(jù),通常包含匿名用戶ID、小區(qū)塔ID,以及電話、位置、日期和時(shí)間的信息。目前,出于數(shù)據(jù)類型和研究目的的不同,用來(lái)處理和分析手機(jī)數(shù)據(jù)的方法,包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),如聚類方法和基于規(guī)則的算法,新技術(shù)有可視化工具和復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

 

手機(jī)數(shù)據(jù)在出行交通行為研究中最基本的應(yīng)用是檢測(cè)逗留(訪問(wèn))和提取出行次數(shù)。通常情況下,結(jié)合連續(xù)定位數(shù)據(jù)和歷史定位數(shù)據(jù)、計(jì)算個(gè)體在每個(gè)區(qū)域的定位頻率,可以檢測(cè)該用戶的停留情況。只需要手機(jī)使用的四個(gè)時(shí)空點(diǎn),就能定義一個(gè)人的活動(dòng)痕跡。

 

用戶的交通方式,可以使用蜂窩網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù),根據(jù)連接信號(hào)強(qiáng)度的波動(dòng)變化率,做較粗略的估計(jì)。目前通過(guò)這類數(shù)據(jù)可識(shí)別的出行方式,主要包括停止、步行和機(jī)動(dòng)車出行方式。

 

范圍更廣的交通方式,可以使用手機(jī)內(nèi)置的GPS和運(yùn)動(dòng)傳感器,采集更準(zhǔn)確的定位和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息,判斷行駛速度和可能的方式。例如,利用智能手機(jī)內(nèi)置GPS和加速度傳感器收集的數(shù)據(jù),可以確定五種運(yùn)輸方式,包括步行、跑步、騎自行車、停止、開(kāi)車;區(qū)分八種出行方式,包括汽車、自行車、公共汽車、電車、火車、地鐵、步行、摩托車等。應(yīng)用于上述數(shù)據(jù)分析的分類技術(shù),包括決策樹(shù)分類器、隱藏的馬爾可夫模型、基于規(guī)則的分類器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類器等。

 

城市動(dòng)力學(xué)研究早已開(kāi)始大規(guī)模使用手機(jī)數(shù)據(jù)。曾有一個(gè)名為“移動(dòng)風(fēng)景”的項(xiàng)目,使用手機(jī)數(shù)據(jù)可視化展示了米蘭城市在時(shí)間和空間上的演化。“實(shí)時(shí)羅馬項(xiàng)目”,則使用羅馬的手機(jī)和出租車數(shù)據(jù),描繪了城市脈搏。隨著手機(jī)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的部分開(kāi)放,國(guó)內(nèi)對(duì)手機(jī)信令的研究近幾年開(kāi)始增多,主要集中在城市規(guī)劃和交通領(lǐng)域中。比如,基于手機(jī)信令,對(duì)軌道交通早高峰客流和居民的職住通勤關(guān)系、大都市圈規(guī)劃進(jìn)行研究。

 

傳統(tǒng)的出行行為研究很難做到這樣幾乎覆蓋到整個(gè)人口的樣本。而手機(jī)數(shù)據(jù)最獨(dú)特、最吸引人的特點(diǎn),就是它們的普及規(guī)模。由于其為研究者提供了縱向和個(gè)別的大量細(xì)節(jié),因而非常適合用來(lái)研究城市管理問(wèn)題。

 

(感謝陳瑤博士為本文提供學(xué)術(shù)支持)

欄目主編:龔丹韻 題圖來(lái)源:視覺(jué)中國(guó) 圖片編輯:徐佳敏

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