上海市第五次綜合交通調(diào)查新技術(shù)方法實(shí)踐

李 娜，董志國，薛美根，陳必壯，朱 洪

(上海市城鄉(xiāng)建設(shè)和交通發(fā)展研究院，上海200040)

上海市第五次綜合交通調(diào)查新技術(shù)方法實(shí)踐

李 娜，董志國，薛美根，陳必壯，朱 洪

(上海市城鄉(xiāng)建設(shè)和交通發(fā)展研究院，上海200040)

如何使人工調(diào)查與數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合，是高效經(jīng)濟(jì)地進(jìn)行綜合交通調(diào)查的關(guān)鍵。上海市第五次綜合交通調(diào)查在調(diào)查方案設(shè)計(jì)、項(xiàng)目設(shè)置上更加注重項(xiàng)目的全面性和關(guān)鍵性、數(shù)據(jù)的多元性以及內(nèi)容的針對(duì)性，數(shù)據(jù)采集手段上首次采用個(gè)人手持終端，并利用公共導(dǎo)航地圖云技術(shù)進(jìn)行地址精確定位。在抽樣和擴(kuò)樣技術(shù)方面，主要提出居民出行調(diào)查的抽樣和擴(kuò)樣方法。在信息數(shù)據(jù)挖掘方面，分析了遙感用地、手機(jī)信令、車牌識(shí)別和車載GPS數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)和方法。最后闡述了綜合校核的主要思路和小客車特征數(shù)據(jù)的校核方法。

綜合交通調(diào)查；居民出行調(diào)查；交通大數(shù)據(jù)；上海市

自20世紀(jì)80年代以來，上海市已開展五次綜合交通調(diào)查，2014年完成最新一輪綜合交通調(diào)查，在調(diào)查方案設(shè)計(jì)、抽樣和擴(kuò)樣、信息數(shù)據(jù)挖掘、綜合校核等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)成功應(yīng)用了新技術(shù)和新方法。

1 調(diào)查方案設(shè)計(jì)技術(shù)

調(diào)查方案設(shè)計(jì)是整個(gè)調(diào)查工作的基礎(chǔ)，調(diào)查方案要切合城市發(fā)展的階段性特征，同時(shí)也受制于調(diào)查經(jīng)費(fèi)的限制。在調(diào)查方案設(shè)計(jì)之前，必須對(duì)城市綜合交通的發(fā)展現(xiàn)狀、可供利用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和相關(guān)信息采集數(shù)據(jù)、可供采用的交通調(diào)查技術(shù)手段等進(jìn)行充分的基礎(chǔ)調(diào)研。上海市雖然有多次調(diào)查的經(jīng)驗(yàn)，與第四次調(diào)查相比，第五次調(diào)查結(jié)合交通大數(shù)據(jù)挖掘、個(gè)人手持終端調(diào)查等調(diào)查技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和技術(shù)準(zhǔn)備，緊密圍繞上海市城市總體規(guī)劃(2015—2040)、“十三五”綜合交通發(fā)展規(guī)劃、第二輪白皮書落實(shí)等重點(diǎn)工作，關(guān)注城市交通發(fā)展重要地區(qū)和熱點(diǎn)問題，在調(diào)查項(xiàng)目設(shè)置、內(nèi)容和規(guī)模設(shè)計(jì)、調(diào)查指標(biāo)選取、調(diào)查手段等方面有所調(diào)整。

1.1 項(xiàng)目設(shè)置

歷次上海市綜合交通調(diào)查的項(xiàng)目設(shè)置均覆蓋城市發(fā)展背景資料、綜合交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、人員出行、車輛出行、貨運(yùn)交通、道路運(yùn)行、公共交通運(yùn)行、對(duì)外交通等方面。但是歷次調(diào)查項(xiàng)目設(shè)置也不盡相同，均需要結(jié)合當(dāng)時(shí)綜合交通發(fā)展實(shí)際情況和需要，對(duì)調(diào)查項(xiàng)目設(shè)置進(jìn)行調(diào)整。第五次綜合交通調(diào)查共分為交通設(shè)施普查及資料收集、人員出行調(diào)查、車輛出行調(diào)查、系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)查、信息數(shù)據(jù)挖掘五大類、24個(gè)分項(xiàng)(見圖1)，項(xiàng)目設(shè)置上著重考慮以下四個(gè)方面。

1.1.1 注重調(diào)查項(xiàng)目的全面性，反映各類城市交通系統(tǒng)狀況

綜合交通調(diào)查與專項(xiàng)交通調(diào)查的重要區(qū)別在于全面性，前者需要覆蓋各個(gè)系統(tǒng)。從上海市歷次綜合交通項(xiàng)目設(shè)置來看，項(xiàng)目逐漸覆蓋了綜合交通的各個(gè)方面(見表1)，除基礎(chǔ)設(shè)施、人員出行、車輛出行和系統(tǒng)運(yùn)行等常規(guī)調(diào)查大類，加強(qiáng)了信息數(shù)據(jù)挖掘調(diào)查，共開展了基于綜合交通信息平臺(tái)、遙感用地信息、車載GPS、手機(jī)信令、公交一卡通、車牌識(shí)別技術(shù)等6項(xiàng)信息數(shù)據(jù)挖掘調(diào)查。此外，結(jié)合近年來上海市綜合交通發(fā)展的重點(diǎn)，新增部分調(diào)查項(xiàng)目。例如，結(jié)合上海市航運(yùn)中心建設(shè)和行業(yè)管理需要，加強(qiáng)貨運(yùn)方面的調(diào)查，增加道路貨運(yùn)場(chǎng)站設(shè)施摸底、快遞物流設(shè)施和車輛出行特征調(diào)查。同時(shí)，交通環(huán)境問題關(guān)注度日益增高，故增加交通環(huán)境調(diào)查分項(xiàng)。

1.1.2 注重調(diào)查渠道的多元化，為調(diào)查數(shù)據(jù)的校核分析創(chuàng)造條件

在制定調(diào)查方案之前，需要對(duì)綜合交通及相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面摸底，包括統(tǒng)計(jì)部門的人口和就業(yè)崗位數(shù)據(jù)、規(guī)劃部門的用地?cái)?shù)據(jù)、綜合交通行業(yè)管理部門的行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、公安交警部門的交通管理數(shù)據(jù)等?；A(chǔ)數(shù)據(jù)的調(diào)研具有三重作用：1)為核心調(diào)查的方案制定提供母體數(shù)據(jù)；2)充分利用已有數(shù)據(jù)，減少調(diào)查工作量；3)部分?jǐn)?shù)據(jù)可為調(diào)查數(shù)據(jù)提供校核依據(jù)。

上海市已建立起比較規(guī)范的綜合交通常規(guī)數(shù)據(jù)資料的年度統(tǒng)計(jì)制度。本次調(diào)查除通過交通行業(yè)統(tǒng)計(jì)資料收集外，進(jìn)一步拓展相關(guān)行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和信息數(shù)據(jù)資源。例如，補(bǔ)充收集統(tǒng)計(jì)部門第三次經(jīng)濟(jì)普查、車輛保險(xiǎn)購買數(shù)據(jù)和車輛年檢數(shù)據(jù)、市境出入口和高架路(橋)車牌識(shí)別數(shù)據(jù)、房屋土地資源信息中心的房屋建筑數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)渠道的多元化使調(diào)查項(xiàng)目的設(shè)置更豐富，也是進(jìn)行綜合校核的重要基礎(chǔ)。

1.1.3 注重調(diào)查項(xiàng)目的關(guān)聯(lián)性，對(duì)調(diào)查關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行多角度比對(duì)分析

圖1 上海市第五次綜合交通調(diào)查項(xiàng)目和內(nèi)容Fig.1 Survey items and contents of the 5th Shanghai Comprehensive Transportation Survey

由于居民出行調(diào)查等核心內(nèi)容在實(shí)際調(diào)查過程中不可避免地存在樣本偏差、出行漏報(bào)(瞞報(bào))等問題，導(dǎo)致調(diào)查數(shù)據(jù)存在一定失真。因此，調(diào)查方案設(shè)計(jì)應(yīng)注意有效解決此類問題，通過設(shè)計(jì)若干專項(xiàng)調(diào)查，對(duì)關(guān)鍵調(diào)查指標(biāo)進(jìn)行多角度綜合論證，確保最終調(diào)查成果能夠真實(shí)反映城市交通實(shí)際特征。例如，為獲取軌道交通接駁方式的結(jié)構(gòu)特征，設(shè)計(jì)居民出行鏈問詢、軌道交通車站客流問詢和公交一卡通刷卡數(shù)據(jù)挖掘三項(xiàng)調(diào)查，綜合分析軌道交通車站的接駁特征；調(diào)查小客車的出行特征需要小客車出行樣本、小客車出行問詢調(diào)查、道路小客車載客人次調(diào)查三方面數(shù)據(jù)，進(jìn)行綜合校核分析。因此，在調(diào)查項(xiàng)目設(shè)計(jì)之初，需對(duì)數(shù)據(jù)處理階段關(guān)鍵指標(biāo)的校核方法進(jìn)行考慮，使各個(gè)調(diào)查項(xiàng)目的指標(biāo)設(shè)計(jì)指向明確，避免口徑和概念混淆導(dǎo)致無法比對(duì)校核的現(xiàn)象出現(xiàn)。

1.1.4 注重調(diào)查內(nèi)容的針對(duì)性，聚焦交通重點(diǎn)和熱點(diǎn)問題

綜合交通調(diào)查成果應(yīng)服務(wù)于近期城市綜合交通發(fā)展的需要。居民出行調(diào)查中，樣本構(gòu)成方面增加郊區(qū)建成區(qū)的樣本規(guī)模；調(diào)查內(nèi)容方面增加近兩年是否有新購小客車意愿和對(duì)市區(qū)滬牌、滬C牌和外地牌照的選擇意愿，以及出行成本調(diào)查。同時(shí)，停車設(shè)施普查中，除對(duì)住宅進(jìn)行停車設(shè)施排查外，首次對(duì)非居住類建筑內(nèi)部停車和路內(nèi)停車設(shè)施和需求進(jìn)行普查。典型用地交通吸引特征調(diào)查中，重點(diǎn)對(duì)商業(yè)綜合體、醫(yī)院、學(xué)校等建筑類型進(jìn)行調(diào)查。另外，結(jié)合綜合交通節(jié)能減排工作，加強(qiáng)小客車和貨車車輛能耗調(diào)查和交通排放調(diào)查。

1.2 調(diào)查技術(shù)手段

1.2.1 首次采用個(gè)人手持終端記錄調(diào)查數(shù)據(jù)

上海市歷次居民出行調(diào)查均采用紙質(zhì)表格填寫，本次調(diào)查采用個(gè)人手持終端(以下簡(jiǎn)稱PDA)進(jìn)行調(diào)查數(shù)據(jù)錄入(見圖2)，在入戶訪問時(shí)即完成現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)錄入，并通過預(yù)先設(shè)計(jì)的程序，在錄入時(shí)即完成調(diào)查問卷填寫信息完整性檢查、出行空間軌跡邏輯性檢查等。調(diào)查數(shù)據(jù)在現(xiàn)場(chǎng)同步上傳到數(shù)據(jù)平臺(tái)，減少了傳統(tǒng)方式還需謄抄入庫的環(huán)節(jié)，避免登記信息在傳遞過程中丟失，同時(shí)可以實(shí)時(shí)查看調(diào)查進(jìn)度和總體質(zhì)量。

圖2 個(gè)人手持終端(PDA)和軟件錄入界面Fig.2 Showcase of PDAdevice and software input interface

表1 上海市歷次綜合交通調(diào)查項(xiàng)目設(shè)置的變化Tab.1 Survey item design of Shanghai Comprehensive Transportation Survey

采用PDA進(jìn)行調(diào)查，首先須具備足夠的PDA設(shè)備以及可供調(diào)查數(shù)據(jù)上傳存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，其次錄入軟件設(shè)計(jì)應(yīng)人性化、便于操作，同時(shí)利用嵌入開發(fā)的方式植入路名庫和地名庫、邏輯審核規(guī)則，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)審核。采用PDA調(diào)查能夠有效提高調(diào)查實(shí)施質(zhì)量、數(shù)據(jù)匯總速度和精度。但是該技術(shù)對(duì)調(diào)查員的素質(zhì)要求更高，前期軟件設(shè)計(jì)、培訓(xùn)需投入大量人力，特別要加強(qiáng)錄入軟件邏輯審核規(guī)則的測(cè)試。

表2 規(guī)范的地址文本定位實(shí)例Tab.2 Examples of normalized address texts

圖3 上海市各區(qū)居民出行調(diào)查樣本量Fig.3 Sample size of Shanghai Household Travel Survey by districts

1.2.2 利用公共導(dǎo)航地圖云技術(shù)進(jìn)行地址精確定位

傳統(tǒng)調(diào)查方法在定位技術(shù)方面均存在不足，無論前期人員培訓(xùn)和組織工作如何細(xì)致，都不能預(yù)知或減少后期人工校正的工作量。本次調(diào)查首次采用公共導(dǎo)航地圖云平臺(tái)進(jìn)行調(diào)查地址精確定位(見表2)。公共導(dǎo)航地圖云平臺(tái)作為互聯(lián)網(wǎng)共享數(shù)據(jù)和開放功能的接口集合，技術(shù)成熟，恰好可彌補(bǔ)傳統(tǒng)調(diào)查方法在基礎(chǔ)路名庫收集、地址定位、人工校驗(yàn)等階段的不足。

使用公共導(dǎo)航地圖云平臺(tái)提高地址定位精度的基本思想在于：1)利用公共云平臺(tái)的地址資源，統(tǒng)一地名，在調(diào)查實(shí)施前制定規(guī)范約束輸入；2)對(duì)接公共云平臺(tái)的地址解析功能，將符合規(guī)范的錄入地址轉(zhuǎn)換成空間坐標(biāo)；3)充分挖掘返回坐標(biāo)的相關(guān)信息，快速定位出需要人工校對(duì)的部分，以此提高定位精度。

2 抽樣調(diào)查樣本選取和擴(kuò)樣技術(shù)

抽樣調(diào)查是普遍采用的調(diào)查方法，適用于規(guī)模巨大而無法實(shí)施普遍調(diào)查的研究對(duì)象。本次綜合交通調(diào)查中出行類的核心調(diào)查仍然沿用抽樣調(diào)查方法，主要包括居民出行調(diào)查、小客車使用調(diào)查、出租汽車出行調(diào)查、貨車出行調(diào)查和公共汽(電)車客流調(diào)查等。下面主要介紹居民出行調(diào)查的抽樣和擴(kuò)樣技術(shù)。

2.1 居民出行調(diào)查樣本規(guī)模確定

抽樣率的確定與調(diào)查目的、抽樣調(diào)查方法、城市居民出行特征和交通模型精度相關(guān)。因此在調(diào)查方案設(shè)計(jì)中，要根據(jù)調(diào)查方法的精度要求確定抽樣率，并考慮調(diào)查時(shí)間、費(fèi)用和數(shù)據(jù)分析處理工作量等因素，盡量做到在滿足精度要求的條件下，減少調(diào)查樣本，節(jié)約調(diào)查時(shí)間和費(fèi)用。同時(shí)還要考慮調(diào)查表格回收率和有效率，虛假數(shù)據(jù)和調(diào)查方案實(shí)施性等隱私，適當(dāng)擴(kuò)大設(shè)計(jì)抽樣率。

本次調(diào)查樣本規(guī)模設(shè)定除進(jìn)行理論技術(shù)估算外，還需加強(qiáng)對(duì)中心城區(qū)周邊地區(qū)、新城及新市鎮(zhèn)出行特征調(diào)查的總體要求。借鑒國內(nèi)外相關(guān)調(diào)查經(jīng)驗(yàn)以及上海市歷次居民出行調(diào)查成功經(jīng)驗(yàn)，并考慮調(diào)查組織難度、調(diào)查員規(guī)模等實(shí)施條件，最終調(diào)查樣本規(guī)模設(shè)定為7.5萬戶，抽樣率約為0.94%。

2.2 居民出行調(diào)查抽樣方案

居民出行調(diào)查采用抽樣調(diào)查方法。按照隨機(jī)原則，保證總體中每個(gè)單位都有同等機(jī)會(huì)被抽中。常用的抽樣方法主要有純隨機(jī)抽樣、分層抽樣、系統(tǒng)抽樣、整群抽樣、多階段抽樣等。

本次居民出行調(diào)查的調(diào)查對(duì)象規(guī)模大(第六次人口普查全市825萬家庭戶)(見圖3)、調(diào)查范圍廣(整個(gè)市域6 340km2)、調(diào)查周期短(一周)。在調(diào)查方法的選擇上要兼顧科學(xué)性與可操作性。綜合考慮多方因素，并對(duì)人口母體數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)屬性信息進(jìn)行分析后，確定總體上采用三階段抽樣方法(見圖4)。第一階段抽樣采用兩層分層抽樣法，第一層是將全市劃分為中心城區(qū)、中心城區(qū)周邊地區(qū)、新城及新市鎮(zhèn)、郊區(qū)及其他地區(qū)等四個(gè)區(qū)域，第二層是將街道(鄉(xiāng)鎮(zhèn))分層。第二階段抽樣采用等距抽樣法，分別是居委會(huì)等距抽樣和普查小區(qū)等距抽樣。第三階段抽樣采用整群抽樣法，每個(gè)普查小區(qū)按照戶花名冊(cè)隨機(jī)連續(xù)抽取28戶，即一名調(diào)查員一周所需完成工作量。從抽樣結(jié)果看，中心城區(qū)周邊地區(qū)、新城及新市鎮(zhèn)等重點(diǎn)關(guān)注地區(qū)的抽樣率較上一次調(diào)查提高一倍左右。

2.3 居民出行調(diào)查擴(kuò)樣

本次居民出行調(diào)查的母體人口為2013年統(tǒng)計(jì)常住人口區(qū)縣分布、2010年普查常住人口居(村)委會(huì)分布和年齡結(jié)構(gòu)的人口數(shù)據(jù)。綜合考慮母體人口實(shí)際情況和出行特征分析要求，擴(kuò)樣技術(shù)思路如下。

2.3.1 以各居民小區(qū)的戶籍常住人口和外來常住人口為擴(kuò)樣對(duì)象

本次調(diào)查對(duì)象為上海市所有在被抽中家庭的住宅單位中居住、生活的人員。按照人口普查定義包括家庭戶和居住區(qū)集體戶，但不包括集體宿舍的集體戶(學(xué)生宿舍、職工宿舍)，因此擴(kuò)樣對(duì)象與抽樣對(duì)象保持一致。

2.3.2 以街道、年齡結(jié)構(gòu)確定擴(kuò)樣系數(shù)

本次調(diào)查樣本覆蓋全部街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)，而居(村)委會(huì)僅部分覆蓋，因此擴(kuò)樣層面仍然以街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)為準(zhǔn)。同時(shí)，考慮到中青年調(diào)查對(duì)象比例偏低，老年比例偏高，在擴(kuò)樣時(shí)還需按照母體年齡結(jié)構(gòu)分別確定擴(kuò)樣系數(shù)。

2.3.3 以統(tǒng)計(jì)部門人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為母體人口

統(tǒng)計(jì)部門的年度人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)能提供年度常住人口數(shù)據(jù)，僅有區(qū)縣人口數(shù)和全市年齡結(jié)構(gòu)無法滿足擴(kuò)樣要求。母體人口街道層面年齡分組結(jié)構(gòu)以第六次人口普查為準(zhǔn)，區(qū)縣層面分布和全市年齡結(jié)構(gòu)以2013年統(tǒng)計(jì)人口為準(zhǔn)。

2.3.4 采用三次擴(kuò)樣

依據(jù)現(xiàn)有母體人口所能獲得的信息，采用三次擴(kuò)樣。全程擴(kuò)樣系數(shù)(一次擴(kuò)樣系數(shù)×二次擴(kuò)樣系數(shù)×三次擴(kuò)樣系數(shù))共計(jì)84萬個(gè)。擴(kuò)樣步驟如下：1)一次擴(kuò)樣按照2010年第六次人口普查資料，進(jìn)行“人口類型(2種)×街道分布(229個(gè))×年齡結(jié)構(gòu)(9組)”交叉擴(kuò)樣，共計(jì)4 122個(gè)擴(kuò)樣系數(shù)；2)二次擴(kuò)樣按照2013年統(tǒng)計(jì)人口資料，進(jìn)行“人口類型(2種)×區(qū)縣分布(17個(gè))”交叉擴(kuò)樣，共計(jì)34個(gè)擴(kuò)樣系數(shù)；3)三次擴(kuò)樣按照2013年統(tǒng)計(jì)人口資料，進(jìn)行“人口類型(2種)×年齡結(jié)構(gòu)(3組)”交叉擴(kuò)樣，共計(jì)6個(gè)擴(kuò)樣系數(shù)。

圖4 上海市第五次居民出行調(diào)查抽樣流程Fig.4 Sampling procedure of the 5th Shanghai Household Travel Survey

圖5 上海市建設(shè)用地布局和近5年增長(zhǎng)情況Fig.5 Shanghai developed area distribution and growth in recent 5-year

3 主要交通信息數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

第五次綜合交通調(diào)查開展了六項(xiàng)信息化專題調(diào)查，其中綜合信息平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘主要是對(duì)上海市交通信息中心歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，公交一卡通數(shù)據(jù)主要是對(duì)公共交通客流特征進(jìn)行挖掘分析，技術(shù)方法沿用第四次調(diào)查的技術(shù)方法。以下重點(diǎn)介紹其他四項(xiàng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

3.1 遙感用地?cái)?shù)據(jù)挖掘

圖6 上海市居住類和非居住類建筑容積率空間分布Fig.6 Floor area ratio of resident and non-residential buildings in Shanghai

圖7 通過手機(jī)信令數(shù)據(jù)進(jìn)行軌道交通換乘多路徑識(shí)別Fig.7 Identification of rail transit orbit multipath transfer by mining mobile phone signaling data

本次采用的遙感影像數(shù)據(jù)以航空遙感影像為主，衛(wèi)星遙感影像為輔。航空遙感影像包括2013年和2008年數(shù)碼航空影像(地面分辨率0.25 m)、2000年掃描航空影像(地面分辨率0.4 m)，解譯獲得上海市23萬個(gè)分析單元用地信息(見圖5)。

綜合上海市房屋土地資源信息中心房屋建筑數(shù)據(jù)及測(cè)繪數(shù)據(jù)，獲得全市分類用地分布，得到28類用地的面積總量及空間布局，并獲得全市13類建筑的建筑總量、空間布局及每個(gè)分析單元的用地開發(fā)強(qiáng)度(見圖6)。

3.2 手機(jī)信令數(shù)據(jù)挖掘

挖掘2011—2014年手機(jī)信令數(shù)據(jù)，覆蓋全市約6萬個(gè)基站，日均1 800萬移動(dòng)通信用戶，每1～2 h回報(bào)信令數(shù)據(jù)，輔助校核居民出行調(diào)查獲取的人口分布、出行分布等特征。主要進(jìn)行三方面的數(shù)據(jù)挖掘：1)分析地下軌道交通車站客流換乘特征(見圖7)；2)分析穿越核查線手機(jī)用戶客流特征；3)分析手機(jī)用戶晝夜分布特征(見圖8)。

3.3 車牌識(shí)別數(shù)據(jù)挖掘

上海市公安局交通管理部門2012—2014年車牌識(shí)別數(shù)據(jù)覆蓋42個(gè)市境道口、343個(gè)中心城快速路斷面和14個(gè)越江橋隧，利用這些數(shù)據(jù)對(duì)小客車實(shí)際保有量、車輛出行分布等人工調(diào)查結(jié)果進(jìn)行輔助校核。

數(shù)據(jù)內(nèi)容包括車輛號(hào)牌、車牌顏色、途徑設(shè)備斷面時(shí)間、途徑設(shè)備斷面車速、車輛屬地及設(shè)備斷面編號(hào)等。挖掘內(nèi)容包括：1)基于車牌數(shù)據(jù)識(shí)別車輛行駛路徑，獲取車輛出行空間分布特征；2)基于市境出入口、高架路(橋)的車牌數(shù)據(jù)，刷選長(zhǎng)期在上海市使用的外地車牌總量和出行特征。

3.4 車輛GPS 數(shù)據(jù)挖掘

車輛GPS信息采集技術(shù)是利用安裝在車輛上的移動(dòng)衛(wèi)星定位終端獲取車輛軌跡，通過與GIS技術(shù)相結(jié)合，可計(jì)算獲得車輛所在路段的行駛車速、擁堵狀態(tài)等交通運(yùn)行特征。目前，車載GPS終端廣泛用于出租汽車、貨車、公共汽車及部分私人小客車等車輛上。基于車載GPS數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析已在個(gè)人出行導(dǎo)航、路況發(fā)布、企業(yè)調(diào)度、交通管理和決策等多個(gè)層面形成有效支撐。

圖8 手機(jī)用戶人口密度分布Fig.8 Mobile phone user density

本次調(diào)查共挖掘2.9萬輛出租汽車及1萬輛貨車的GPS信息，根據(jù)GPS數(shù)據(jù)的采集特點(diǎn)，獲取出租汽車出行OD、高架路(橋)和地面主要干路行駛車速(見圖9)、貨車主要通行道路分布等。

圖9 早高峰時(shí)段高架路(橋)和地面主要干路行駛車速Fig.9 Travel speed on viaducts and on-street arterials in the morning peak period

4 綜合校核與分析

4.1 綜合校核技術(shù)思路

綜合校核與分析技術(shù)方法是以交通調(diào)查擴(kuò)樣數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用相關(guān)的交通管理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、交通信息挖掘數(shù)據(jù)和輔助專項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)關(guān)鍵調(diào)查指標(biāo)進(jìn)行綜合比對(duì)和校核，并借助交通模型技術(shù)平臺(tái)進(jìn)行模擬分析。

可應(yīng)用以下四類數(shù)據(jù)對(duì)出行特征指標(biāo)進(jìn)行比對(duì)校核：1)交通行業(yè)相關(guān)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，例如將軌道交通、公共汽車統(tǒng)計(jì)的客運(yùn)量與居民出行調(diào)查中相應(yīng)出行量進(jìn)行比對(duì)；2)交通大數(shù)據(jù)，例如將手機(jī)用戶穿越交通核查線數(shù)據(jù)與居民出行調(diào)查的時(shí)空分布特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)；3)其他專項(xiàng)調(diào)查，例如通過軌道交通問詢調(diào)查對(duì)居民出行調(diào)查中的軌道交通接駁方式進(jìn)行補(bǔ)充校核；4)交通模型，可對(duì)機(jī)動(dòng)車行駛總里程、公共交通客運(yùn)周轉(zhuǎn)量等交通行業(yè)或信息化手段無法獲得的指標(biāo)進(jìn)行判斷。

4.2 小客車出行特征校核實(shí)例

人員出行特征和小客車出行特征校核是最重要的綜合校核。人員出行特征校核的核心校核指標(biāo)包括出行率、方式結(jié)構(gòu)、出行時(shí)刻、出行距離和時(shí)耗、出行分布等。小客車出行特征校核主要針對(duì)出車率、出行率和載客人次等關(guān)鍵指標(biāo)。下文以小客車為例，基于多源數(shù)據(jù)，采用比對(duì)分析和模型模擬等方法進(jìn)行校核(見表3)。

小客車出車率指有出行的小客車數(shù)量占小客車總量的比例，本次調(diào)查中可通過兩項(xiàng)調(diào)查獲取這一指標(biāo)，居民出行調(diào)查擴(kuò)樣后得到小客車出車率為72%，年檢站小客車問詢調(diào)查得到小客車出車率為83.4%，第三次和第四次調(diào)查中小客車出車率分別為90.2%和90.0%。綜合比對(duì)不同來源的數(shù)據(jù)，居民出行調(diào)查存在部分漏填，利用年檢站小客車問詢調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行校核，并結(jié)合歷年小客車出車率下降的趨勢(shì)，最終校核小客車出車率為83%。

5 結(jié)語

上海市綜合交通調(diào)查已開展五次，積累了成熟的技術(shù)方法，值得在后續(xù)的調(diào)查中延續(xù)。但是，本次調(diào)查也存在一些遺憾。由于公交信息化數(shù)據(jù)的欠缺，使得公交一卡通數(shù)據(jù)的挖掘只能滿足部分公交客流特征的需要。此外，根據(jù)國內(nèi)外城市入戶調(diào)查的經(jīng)驗(yàn)，可以征求被調(diào)查者意見，同意后作為志愿者攜帶GPS對(duì)出行路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，從而對(duì)問詢調(diào)查的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步校核。

從交通調(diào)查技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀來看，隨著交通行業(yè)統(tǒng)計(jì)制度的日趨完善，以及信息采集技術(shù)的多元化和精細(xì)化，基礎(chǔ)設(shè)施類和系統(tǒng)運(yùn)行類調(diào)查可以逐漸做到年度甚至實(shí)時(shí)更新，人工調(diào)查的工作越來越少。交通大數(shù)據(jù)的挖掘?yàn)槌鲂行枨筇卣鞯男：颂峁┝溯^為可靠的依據(jù)。例如，通過車牌識(shí)別數(shù)據(jù)獲得小客車出行空間分布，通過手機(jī)信令數(shù)據(jù)獲得人口居住地分布以及出行時(shí)空分布等特征，

表3 小客車出行特征綜合校核說明Tab.3 Passenger car travel characteristics comprehensive validation instructions

以此校核居民出行和小客車出行。但是，現(xiàn)狀交通大數(shù)據(jù)顆粒度和挖掘技術(shù)還不足以獲得傳統(tǒng)人口調(diào)查獲取的出行次數(shù)、出行目的、交通方式等重要出行特征。因此，現(xiàn)階段人工調(diào)查輔以交通大數(shù)據(jù)挖掘仍然是調(diào)查的主流技術(shù)。

[1]上海市第五次綜合交通調(diào)查技術(shù)報(bào)告[R].上海：上海市城鄉(xiāng)建設(shè)和交通發(fā)展研究院，2015.

[2]上海市第一次綜合交通調(diào)查成果報(bào)告[R].上海：上海市城市綜合交通規(guī)劃研究所，1987.

[3]上海市第二次綜合交通調(diào)查成果報(bào)告[R].上海：上海市城市綜合交通規(guī)劃研究所，1996.

[4]上海市第三次綜合交通調(diào)查成果報(bào)告[R].上海：上海市城市綜合交通規(guī)劃研究所，2005.

[5]上海市第四次綜合交通調(diào)查成果報(bào)告[R].上海：上海市城市綜合交通規(guī)劃研究所，2010.

The Practice of New Survey Technology and Methodology in the 5th Shanghai Comprehensive Transportation Survey

Li Na,Dong Zhiguo,Xue Meigen,Chen Bizhuang,Zhu Hong
(Shanghai Urban-Rural Construction and Transportation Development Research Institute,Shanghai 200040,China)

The key to effectively and economically implement a comprehensive transportation survey is to successfully integrate manual works with job of data mining.The recently implemented 5th Shanghai Comprehensive Transportation Survey has concentrated more on integrity and criticality of survey itself,variety of the collected data types,and pertinence of the needed contents when planning the survey.Noticeably,the PDA devices are first used in the household travel survey.Public navigation map cloud technology is applied to improve accuracy of location technology.An enhanced sampling method is adopted at household survey.In order to better understand Shanghai's travel behavior and features,a couple of advanced technologies are further introduced,including big data mining,remote sensing,mobile phone signaling data processing,license plate recognition and vehicle GPS data mining.At last,the paper also demonstrates the main principles to explore and extract passenger car characteristics.

comprehensive transportation survey;household travel survey;transportation big data;Shanghai

1672-5328（2016）02-0035-08

U491.1+1

A

10.13813/j.cn11-5141/u.2016.0206

2015-12-08

李娜(1979—)，女，上海人，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向：城市交通規(guī)劃。E-mail:li.na_scctpi@163.com