【摘要】：為研究城市居民出行活動(dòng)中使用出租車(chē)完成的通勤行為及其時(shí)空分布特征,基于出租車(chē)GPS設(shè)備所生成車(chē)輛活動(dòng)軌跡數(shù)據(jù),利用地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)處理及GIS技術(shù),對(duì)出租車(chē)出行起訖點(diǎn)信息進(jìn)行甄別,在交通小區(qū)劃分的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了出租車(chē)載客出行行為OD矩陣,提出了基于出租車(chē)出行的通勤客流識(shí)別模型,并據(jù)此建立了通勤距離和時(shí)長(zhǎng)的計(jì)算模型,用于通勤行為的時(shí)空特征分析。最后,以西安市為實(shí)證對(duì)象,對(duì)建立的模型進(jìn)行實(shí)證分析。研究結(jié)果表明:各交通小區(qū)間出租車(chē)出行交通流波動(dòng)系數(shù)在0.2時(shí)較為穩(wěn)定;工作日的早高峰通勤交通流為20 000~27 000車(chē)次,晚高峰通勤交通流為15 000~27 000車(chē)次,其中,周一和周二相對(duì)穩(wěn)定,周三至周五略有增加;工作日出租車(chē)早、晚高峰平均載客車(chē)次數(shù)基本一致,周二出租車(chē)通勤人數(shù)最多,周四相對(duì)較少;整月內(nèi)所有工作日早高峰出行中依靠出租車(chē)的通勤出行量約占單日高峰交通流均值的27%;出租車(chē)通勤出行平均距離為3.7km,通勤距離主要分布在2.5~7km,通勤出行的平均時(shí)長(zhǎng)為17min,通勤時(shí)間主要分布在10~20min;就業(yè)地和居住地的識(shí)別結(jié)果與實(shí)際土地利用性質(zhì)所代表的地塊屬性基本一致,該方法可對(duì)城市居民使用出租車(chē)方式的通勤行為以及就業(yè)地和居住地進(jìn)行有效識(shí)別,并為城市通勤服務(wù)交通系統(tǒng)優(yōu)化及空間活動(dòng)的異質(zhì)性分析提供依據(jù)。
【圖文】：

ｍ·ｈ－１ｄ方向９０°正北方向夾角，正北為０，順時(shí)針ｐ總里程１３２５ｍ累計(jì)里程ｑ總時(shí)間１３６５８４５４００００μｓ累計(jì)時(shí)間出租車(chē)日常交通活動(dòng)行為由多個(gè)ＧＰＳ軌跡點(diǎn)構(gòu)成，這些點(diǎn)按照時(shí)間序列線(xiàn)性鏈接，構(gòu)成車(chē)輛行駛軌跡，并可反映車(chē)輛上、下客活動(dòng)信息。上、下客事件的準(zhǔn)確位置可認(rèn)為是在完成１次上客、下客的軌跡狀態(tài)發(fā)生變化的連續(xù)２個(gè)點(diǎn)之間。因此，出租車(chē)上、下客事件可被認(rèn)為是一個(gè)由０→１，１→０的、有方向及起止點(diǎn)的線(xiàn)性事件（圖１）。圖１ＧＰＳ活動(dòng)事件軌跡數(shù)據(jù)描述Ｆｉｇ．１ＴｒａｊｅｃｔｏｒｙＤａｔａＤｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆＧＰＳＡｃｔｉｖｅＥｖｅｎｔ１．２軌跡數(shù)據(jù)邏輯模型出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)所形成的線(xiàn)性事件可被認(rèn)為是由車(chē)輛ＧＰＳ信息所反饋信息的時(shí)間序列，，該序列為一系列包含時(shí)間信息、空間信息、運(yùn)營(yíng)信息的點(diǎn)集，其可表示為１組集合｛Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，…，Ｐｎ｝，其中，ｎ為指定時(shí)段內(nèi)某出租車(chē)所形成軌跡點(diǎn)總數(shù)，Ｐｉ為某時(shí)刻軌跡點(diǎn)；對(duì)于任一Ｐｉ點(diǎn)，有ｉ∈（１，ｎ）。在ＧＰＳ軌跡數(shù)據(jù)基本構(gòu)成基礎(chǔ)上，根據(jù)研究需要，Ｐｉ可設(shè)計(jì)為包含６項(xiàng)基本信息的一維數(shù)組，Ｐｉ＝｛ｌｉ，ｘｉ，ｙｉ，ｔｉ，ｓｉ，ｖｉ｝。其中，ｌｉ為車(chē)牌；ｘｉ和ｙｉ分別為ｔｉ時(shí)刻車(chē)輛所處位置經(jīng)緯度值；ｓｉ，ｖｉ分別為ｔｉ時(shí)刻車(chē)輛載客狀態(tài)和行駛速度。其中ｓｉ＝１為載客，ｓｉ＝０為空駛。１．３地圖信息匹配本文所指的地圖匹配，是指通過(guò)特定算法，將出租車(chē)ＧＰ

的對(duì)應(yīng)，將位于不同坐標(biāo)系中的點(diǎn)和路段關(guān)聯(lián)起來(lái)，找到車(chē)輛行駛軌跡所對(duì)應(yīng)道路，進(jìn)而確定車(chē)輛在地圖中某路段上的具體位置和行駛方向，以便分析車(chē)輛出行活動(dòng)中的通勤特性及空間規(guī)律。以西安市為例，借助網(wǎng)絡(luò)電子地圖數(shù)據(jù)獲取底圖［圖２（ａ）］，以此為基礎(chǔ)，使用ＡｒｃＧＩＳ工具繪制電子地圖［圖２（ｂ）］，其中，電子地圖包含空間信息和屬性信息兩部分，空間信息包括地理位置信息和拓?fù)鋵傩孕畔ⅲ臻g地物被抽象為節(jié)點(diǎn)、路段（線(xiàn)）、交通小區(qū)（面）的形式，空間地物之間的聯(lián)系通過(guò)拓?fù)潢P(guān)系實(shí)現(xiàn)。圖２西安市道路網(wǎng)絡(luò)及軌跡數(shù)據(jù)匹配Ｆｉｇ．２Ｘｉ’ａｎ’ｓＲｏａｄＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＴｒａｊｅｃｔｏｒｙＤａｔａＭａｔｃｈｉｎｇ１３６中國(guó)公路學(xué)報(bào)２０１７年
【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;西安建筑科技大學(xué)土木工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41301130) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究基金項(xiàng)目(12YJCZH051) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目(CHDW2011JC018,310823161001)
【分類(lèi)號(hào)】：U491

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本文編號(hào)：2529026