基于多源數(shù)據(jù)的多模式公共交通出行鏈構建

　　摘要：公共交通乘客出行鏈構建是公共交通出行需求分析的基礎，也是推進城市公共交通系統(tǒng)融合發(fā)展和可持續(xù)運營的關鍵。現(xiàn)有研究大多關注單一模式出行鏈，較少考慮多源數(shù)據(jù)環(huán)境下多模式公共交通出行鏈構建，無法進行各模式之間的轉(zhuǎn)移和換乘客流特征的分析。基于軌道交通、BRT 和公共汽車三網(wǎng)融合數(shù)據(jù)進行乘客出行鏈構建，數(shù)據(jù)類型主要有公交 IC 卡、車載 GPS 等。具體方法包括基于時間匹配的上車站點推算、基于出行鏈假設的下車站點匹配和基于換乘規(guī)則的個體出行鏈推算。最后，使用廈門市公共交通數(shù)據(jù)驗證了該方法的有效性，同時討論了匹配閾值對匹配精度的影響。

　　本文源自張懿木; 陳田; 王俊; 李哲; 李健， 城市交通 發(fā)表時間：2021-06-08

　　關鍵詞：城市公共交通;多源數(shù)據(jù)融合;多模式公共交通出行鏈;出行特征分析;運營管理

　　0 引言

　　公交優(yōu)先戰(zhàn)略是城市交通可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，而公共交通乘客出行鏈特征分析是精準把握公共交通出行需求，切實有效推進公交優(yōu)先戰(zhàn)略的關鍵。傳統(tǒng)獲取公共交通個體出行鏈數(shù)據(jù)通常采用人工抽樣調(diào)查[1]以及反推模型計算[2]的方法。隨著公交 IC 卡系統(tǒng)、車載 GPS 設備的廣泛應用，基于多源數(shù)據(jù)的大規(guī)模公共交通乘客個體出行鏈構建和特征規(guī)律挖掘成為可能[3]。國內(nèi)外相關研究側(cè)重公共汽車、軌道交通等單一模式的公共交通乘客出行鏈構建和特征規(guī)律的挖掘，主要集中在乘客上、下車站點的匹配，以及通過設置換乘時空閾值進行公共交通出行鏈推斷。由于各國城市公共交通數(shù)據(jù)結(jié)構有所不同，部分城市公共交通乘客上車數(shù)據(jù)包含卡號、時間、線路地點等信息[5];對于不包含站點信息的數(shù)據(jù)，文獻[6]基于巴西圣保羅市 IC 卡刷卡數(shù)據(jù)、GPS 數(shù)據(jù)以及線路站點數(shù)據(jù)構建時空匹配算法，實現(xiàn)了公共交通乘客上車站點的識別。國內(nèi)研究中，文獻[7]較早闡述了 IC 卡與 GPS 數(shù)據(jù)融合推算上車站點的原理，文獻[8]以北京市單日單條公共交通線路的 IC 卡和 GPS 數(shù)據(jù)驗證了該方法的可行性。其他相關研究從公共交通模式[9]、時間跨度[10]等方面對該方法的應用場景進行了拓展。在下車站點推斷方面，文獻[11]基于出行鏈假設對倫敦公共交通乘客下車站點進行推算，并結(jié)合實際出行調(diào)查數(shù)據(jù)驗證了推算方法的有效性。針對單日僅一次出行數(shù)據(jù)下車站點識別的問題，有研究利用歷史多日出行[12]特征進行下車站點推算。近年來，基于下車站點、下車時間推算結(jié)果，通過設置換乘時間[13]、換乘距離[14]等換乘約束，可以實現(xiàn)乘客出行鏈的構建。

　　從現(xiàn)有研究來看，基于 IC 卡、GPS 等多源數(shù)據(jù)的單模式公共交通乘客出行鏈構建方法已較為成熟，但對多模式公共交通乘客出行鏈構建研究較少。隨著中國城市公共交通系統(tǒng)的不斷發(fā)展，特別是在大城市快速公交(BRT)、軌道交通網(wǎng)絡規(guī)模不斷增加的情況下，如何有效推進公共交通系統(tǒng)內(nèi)部不同模式之間的融合發(fā)展，提升城市公共交通系統(tǒng)的可持續(xù)運營能力，是最為緊迫的問題。通過多源數(shù)據(jù)構建多模式公共交通出行鏈，進而對不同公共交通模式的運行特征和換乘行為進行研究，是推進公共交通系統(tǒng)多模式融合發(fā)展的關鍵。

　　本文基于軌道交通、BRT、公共汽車系統(tǒng)的 IC 卡和 GPS 數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，提出公共交通乘客多模式出行鏈推算方法。以廈門市公共交通系統(tǒng)為例進行了方法驗證，并對匹配率的變化、匹配閾值的合理性和數(shù)據(jù)采集方式的局限性進行了討論。

　　1 數(shù)據(jù)基礎

　　數(shù)據(jù)來源于公共交通系統(tǒng)三網(wǎng)數(shù)據(jù)，包括公共汽車系統(tǒng)、BRT 系統(tǒng)以及軌道交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)，各公共交通方式數(shù)據(jù)屬性如表 1 所示。

　　公共汽車系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括設備連接表、IC 卡刷卡數(shù)據(jù)、GPS 數(shù)據(jù)、發(fā)車班次數(shù)據(jù)、線路站點 GIS 數(shù)據(jù)。刷卡數(shù)據(jù)記錄乘客上車時 IC 卡刷卡信息，每次刷卡均會在設備中產(chǎn)生一條刷卡記錄。GPS 數(shù)據(jù)記錄公共汽車行駛過程中的時空間狀態(tài)信息。發(fā)車班次數(shù)據(jù)為公共汽車離開起點和進入終點站的到發(fā)時刻表。線路站點 GIS 數(shù)據(jù)記錄當月公共汽車開行線路及途經(jīng)站點順序、位置信息。

　　軌道交通數(shù)據(jù)與 BRT 數(shù)據(jù)結(jié)構類似，包括閘機驗票數(shù)據(jù)和線路站點數(shù)據(jù)。閘機數(shù)據(jù)在乘客每次進站或出站驗票時產(chǎn)生，記錄乘客進出站活動信息。線路站點數(shù)據(jù)記錄了 BRT 線路站點的詳細信息，作為乘客進出站信息的補充。

　　2 多模式公共交通出行鏈構建

　　軌道交通與 BRT 采用閘機進出站方式，易于匹配進出站信息。具體步驟包括：1)基于刷卡站點編號字段連接閘機數(shù)據(jù)與站點數(shù)據(jù)，為原始數(shù)據(jù)添加具體的站點名稱及經(jīng)緯度等信息;2)將一天中同一卡號的刷卡記錄按刷卡時間進行排序，連接兩條相鄰刷卡記錄，若第一條進出站類型為進站，第二條為出站，即可組成一次出行記錄。至此完成軌道交通與 BRT 乘客的出行信息匹配。公共汽車的出行信息匹配則涉及上車站點、下車站點以及下車時間多個階段的推算。

　　2.1 基于時間匹配的上車站點推算

　　對于上車站點推算，采用基于時間的匹配算法，其基本原理是利用時間屬性關聯(lián) IC 卡與 GPS 數(shù)據(jù)，從而匹配獲得刷卡數(shù)據(jù)的空間信息。首先根據(jù)車輛到發(fā)時間，匹配 GPS 數(shù)據(jù)與 IC 卡數(shù)據(jù)對應的線路班次信息。在此基礎上，按時間最近原則匹配 GPS 時間與刷卡時間獲得刷卡時的空間位置信息。之后，對比線路站點空間位置確定乘客上車站點信息。算法匹配流程如圖 1 所示。

　　公共汽車上車站點的匹配主要包括以下三部分。

　　1)基于路單信息的車次匹配。

　　為了減少計算量，提高查詢效率，同時便于下車時間的匹配處理，本文利用發(fā)車班次信息匹配 IC 卡數(shù)據(jù)和 GPS 數(shù)據(jù)對應的車次。對于某一條線路，一輛公共汽車在相鄰兩趟發(fā)車之間存在一定的休息時間。考慮到乘客在車輛發(fā)車前提前上車刷卡的情況，將公共汽車上一班次的到站時間至下一班次的發(fā)車時間作為乘客在首站上車的時間范圍。利用到站時間和發(fā)車時間的區(qū)間匹配 IC 卡數(shù)據(jù)及 GPS 數(shù)據(jù)對應的車輛班次。

　　2)基于 GPS 數(shù)據(jù)的刷卡位置匹配。

　　利用 GPS 數(shù)據(jù)與 IC 卡數(shù)據(jù)的最近時間差進行匹配，尋找刷卡記錄對應的最近 GPS 空間位置。考慮乘客可能存在先上車后刷卡行為，實際上車刷卡時間與上車時的 GPS 空間位置可能不一致，因此采用近似匹配 GPS 時間與刷卡時間。基于路單匹配結(jié)果，通過“車輛編號”“線路”“班次”字段進行關聯(lián)，選擇與刷卡數(shù)據(jù)時間最為接近的 GPS 點作為當條刷卡記錄產(chǎn)生時的 GPS 數(shù)據(jù)，從而確定每一條刷卡記錄的 GPS 空間位置(見圖 2)。

　　理論上每一條刷卡數(shù)據(jù)均能獲得對應 GPS 位置信息，為了保證匹配結(jié)果的準確性，需要設置一定的時間差閾值避免數(shù)據(jù)時間間隔過大的錯誤匹配。考慮到站點位于某相鄰 GPS 點集的必然性，時間閾值

　　式中：