基于出租車大數(shù)據(jù)的城市交通出行規(guī)劃分析

胡悅 陳露露

摘 要：復(fù)雜的交通流系統(tǒng)下的城市結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出城市內(nèi)部固有的聯(lián)系模式。文章以國內(nèi)某市大量出租車出行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建空間嵌入網(wǎng)絡(luò)模型，對城市內(nèi)部空間互動進行建模，并引入網(wǎng)絡(luò)科學(xué)方法，分析城市交通出行規(guī)劃。

關(guān)鍵詞：出租車;大數(shù)據(jù);出行規(guī)劃

0 引言

城市與交通是一個不可分割的整體，它們相互影響，共同發(fā)展。在社會經(jīng)濟快速發(fā)展的背景下，城市化進程加快，規(guī)模逐步擴大，機動化水平逐步提高?；谶@種情況，國家提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)來改善城市化地區(qū)的交通。中華人民共和國成立70多年來，特別是改革開放40年來，中國城市交通建設(shè)取得了舉世矚目的成就，城市交通服務(wù)水平不斷提高，城市居民生活方式多元化。

1 我國城市交通與出行規(guī)劃發(fā)展現(xiàn)狀

1.1? 城市交通概況

幾十年來，駕駛一直是世界絕大多數(shù)地區(qū)到達(dá)目的地的主要方式，導(dǎo)致全球汽車數(shù)量不斷增加，中國也不例外。截至2018年，中國的汽車保有量自2007年以來翻了兩番，這給全國的公路網(wǎng)帶來了巨大負(fù)擔(dān)。在北京和上海，人們的上班時間平均需要50分鐘左右。以北京為例，高峰時段的平均行車速度可低至26.48 km/h。

1.2 出行規(guī)劃方式

城市結(jié)構(gòu)與其居民的城市內(nèi)出行模式密切相關(guān)。城市內(nèi)部的資源配置產(chǎn)生了出行需求，推動了人們的出行，而出行流量則相反地表明，需要改變現(xiàn)有的生活環(huán)境，建設(shè)新的交通設(shè)施。在實地調(diào)查、遙感和政策咨詢等方法的基礎(chǔ)上，城市形式比旅游數(shù)據(jù)更容易獲取。因此，與旅游行為對城市結(jié)構(gòu)的影響相比，更多的研究集中在城市結(jié)構(gòu)對旅游行為的影響上。從手機記錄、社交媒體登記和出租車軌跡等來源收集大型地理空間數(shù)據(jù)，為人們在城市周圍的移動建模提供了豐富的位置。與傳統(tǒng)的旅游調(diào)查數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、客觀、豐富、經(jīng)濟、易用，為更好地描述人們的出行提供了機會[1]。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)與出租車司機手機定位

2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)是一個術(shù)語，它描述了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)每天都會淹沒企業(yè)。但重要的不是數(shù)據(jù)量，重要的是組織如何處理數(shù)據(jù)，對大數(shù)據(jù)進行分析，以獲得有助于做出更好決策和戰(zhàn)略業(yè)務(wù)舉措的見解。

2.2 出租車司機手機大數(shù)據(jù)定位

目前大多數(shù)出租車司機都以手機作為導(dǎo)航和接單的工具。在過去的幾年里，手機得到了迅速的發(fā)展。今天，手機已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分。大多數(shù)人無論走到哪里都帶著這些設(shè)備，即使是在睡覺的時候，他們也希望手機在身邊。根據(jù)調(diào)查報告，這種使用習(xí)慣使手機成為一種全天收集消費者信息的有用設(shè)備。對一些人來說，手機已經(jīng)成為他們上網(wǎng)的主要方式，這使得它成了解消費者更有效的方式。

大數(shù)據(jù)的概念是將不同來源的有價值的信息匯集在一起，唯一的目的是對你可能感興趣的一個人或一群人得出有意義的結(jié)論。隨著移動設(shè)備在國內(nèi)的普及，了解消費者行為的機會也在增加，廣告商和營銷人員現(xiàn)在可以瞄準(zhǔn)對他們所提供的產(chǎn)品感興趣的特定人群。

這些信息不僅對廣告商和營銷人員有用，而且對應(yīng)用程序開發(fā)人員也有用。像百度、阿里巴巴這樣的大數(shù)據(jù)分析公司，將各種移動應(yīng)用程序作為他們的信息源，然后這些信息在數(shù)據(jù)倉庫中聚合在一起。作為回報，開發(fā)人員從數(shù)字倉庫中提取信息，用于自己的消費和開發(fā)應(yīng)用程序的改進[2]。

城市是居民和手機用戶聚集的地方。與其他大數(shù)據(jù)優(yōu)勢相比，它與城市規(guī)劃的兼容性更多地體現(xiàn)在完整的樣本，實時、動態(tài)且無群體差異方面。

移動信令是移動用戶與廣播基站或微型站之間的通信數(shù)據(jù)。打開電話并在電話屏幕上顯示話務(wù)員的字樣（中國移動、中國聯(lián)通和中國電信）時，將生成信號數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)字段始終包含大量的時間和位置信息，并且無法手動定義和分析。過去，這樣的歷史大數(shù)據(jù)除了保護和破壞之外，對運營商沒有任何影響。手機信號數(shù)據(jù)具有以下特征：客觀性、連續(xù)性和準(zhǔn)確性。在智能手機的支持下，移動大數(shù)據(jù)技術(shù)使用信息數(shù)據(jù)分析方法對手機響應(yīng)、短信、信號平臺和其他數(shù)據(jù)內(nèi)容進行全面的數(shù)據(jù)分析，以支持?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)的規(guī)劃，開發(fā)和相關(guān)研究。

3 基于出租車大數(shù)據(jù)的城市交通出行規(guī)劃的具體方案

3.1? 交通導(dǎo)航網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與社區(qū)道路檢測

城市中的人流將分散的地方連接成一個完整的系統(tǒng)。雖然我們知道客戶被出租車接送的確切位置，但客戶來自或前往的確切地點或建筑卻不得而知。假設(shè)一個小的空間單元通常具有相同的土地利用，我們可以聚合出行來獲得這些小區(qū)域之間的空間相互作用。小單元可以是交通分析區(qū)、網(wǎng)格或按主要道路分割的地塊。通過將單元視為節(jié)點，將運動流視為邊緣，我們可以構(gòu)造空間嵌入式網(wǎng)絡(luò)，并應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法進一步研究它們的性質(zhì)和結(jié)構(gòu)。

為了從出租車出行中構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)，將研究區(qū)域劃分為小區(qū)域，每個小區(qū)域?qū)?yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的一個節(jié)點。如果從一個節(jié)點到另一個節(jié)點有滑行，則兩個節(jié)點之間存在有向邊或連接。一條邊的權(quán)重等于它所代表的出租車出行量，因此網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)反映了城市的結(jié)構(gòu)和小區(qū)域之間的空間相互作用。該網(wǎng)絡(luò)分為4個部分，其中子網(wǎng)絡(luò)具有相對密集的連接。群落檢測結(jié)果對應(yīng)于緊密相連的子區(qū)域。

在網(wǎng)絡(luò)中，一些節(jié)點表示它們之間的連接比其他節(jié)點強得多。通過將出租車出行網(wǎng)絡(luò)劃分為密集連接的子網(wǎng)絡(luò)，我們能夠?qū)⒊鞘袆澐譃楦叨然拥淖訁^(qū)域。在網(wǎng)絡(luò)科學(xué)中，社區(qū)檢測方法能夠?qū)⒄麄€網(wǎng)絡(luò)劃分為緊密連接的子網(wǎng)絡(luò)，稱為社區(qū)，并揭示網(wǎng)絡(luò)的聚類特征。社區(qū)檢測可以使用許多算法來實現(xiàn)，其中Infomap算法能夠處理加權(quán)和有向網(wǎng)絡(luò)，并且執(zhí)行穩(wěn)定和快速。它對網(wǎng)絡(luò)上的隨機游動采用兩級描述，目的是最小化隨機游動的預(yù)期描述長度或“代碼長度”。優(yōu)化的兩級描述對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)。

3.2? 城市地圖構(gòu)建

我們首先構(gòu)建了一個包含數(shù)據(jù)集中所有出租車出行的網(wǎng)絡(luò)。群落檢測結(jié)果主要由大的空間連續(xù)區(qū)域組成，表明距離衰減效應(yīng)對空間相互作用的影響。郊區(qū)的一些小鎮(zhèn)也屬于大型城市社區(qū)，因為與城市之間很少有長途旅行。小社區(qū)主要存在于郊區(qū)和農(nóng)村地區(qū)，因為出租車出行量低。城市地區(qū)的社區(qū)很大，可能會隱藏詳細(xì)的結(jié)構(gòu)。為了檢測出詳細(xì)的結(jié)構(gòu)信息，我們從以下3個方面對短途旅行進行了研究。首先，短途旅行將當(dāng)?shù)芈?lián)系起來，可能有助于找到更小的區(qū)域。其次，短期和長期的城市內(nèi)旅行往往有不同的目的和旅行模式，特別是在一個大城市，如上海。最后，大部分出租車行程較短（一半的行程短于4.72km，四分之三的行程短于8.32km）。它們代表了緊密地點之間的空間相互作用，因此可以更詳細(xì)地描述城市結(jié)構(gòu)。短途和長途旅行的不同模式可以通過一些簡單的分析得到證實。例如，按中位數(shù)長度（4.72 km）將所有出行分為兩個子集，并將它們命名為短出行集和長出行集，結(jié)果它們的交通量顯示出不同的時間分布[3]。

短途旅行在下午2點左右達(dá)到較高的交通量峰值，而長途旅行在夜間的交通量較大。特別是在出行豐富的城市地區(qū)。這一模式意味著短途旅行主導(dǎo)了當(dāng)?shù)氐目臻g互動，而長途旅行則起著連接這些當(dāng)?shù)丶旱淖饔?，而不是遵循同樣的短途旅行模式，維持子區(qū)域的擴張過程。

3.3? 大數(shù)據(jù)支持下出行規(guī)劃的方案

MapReduce框架本身將根據(jù)鍵值對處理結(jié)果排序，對于本文中的出租車大數(shù)據(jù)，需要根據(jù)車牌號和時間這兩個屬性對清洗后的數(shù)據(jù)進行兩次排序，以提取出租車乘客的軌跡。

第一步是完成數(shù)據(jù)清理工作后，使用MapReduce中的inputSplit（）方法拆分要排序的數(shù)據(jù)，并將每個切片分配給map子任務(wù)，然后將其作為值輸入相應(yīng)的map函數(shù)。第二步是將輸出的中間數(shù)據(jù)輸入緩沖區(qū)，其中，處理每個記錄后需要執(zhí)行一次該過程。第三步是使用隨機播放機制將映射面的輸出結(jié)果有效地傳輸?shù)綒w約面。第四步是reduce端在完成諸如合并排序之類的一系列任務(wù)之后將數(shù)據(jù)分組輸出，并且不同的鍵值對應(yīng)于不同的組。

4 結(jié)語

復(fù)雜的交通流系統(tǒng)下的城市結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出城市內(nèi)部固有的聯(lián)系模式。本文以國內(nèi)某市大量出租車出行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建空間嵌入網(wǎng)絡(luò)模型，對城市內(nèi)部空間互動進行建模，并引入網(wǎng)絡(luò)科學(xué)方法。通過從出行模式的角度結(jié)合中心的土地利用，我們進一步研究了次區(qū)域形成和中心—地方互動模式，對城市交通出行規(guī)劃進行了分析。

[參考文獻(xiàn)]

[1]李潔.出租車大數(shù)據(jù)在城市交通中的運用分析[J].建筑工程技術(shù)與設(shè)計，2018（4）：2346.

[2]紀(jì)麗娜，陳凱，于彥偉，等.基于城市交通大數(shù)據(jù)的車輛類別挖掘及應(yīng)用分析[J].計算機應(yīng)用，2019（5）：1343-1350.

[3]王冷.基于大數(shù)據(jù)分析的教育智庫搭建[J].現(xiàn)代教育論壇，2020（7）：86-88.

（編輯 王雪芬）