基于手机信令数据的机场航空旅客分类识别研究——以石家庄正定国际机场为例

摘要

传统航空旅客出行行为研究存在样本量少、时效性差、行为轨迹不连续等问题。该文以石家庄正定国际机场为例,根据航空旅客手机信令数据的当日组合特征,构建航空旅客分类识别规则,并利用河北联通2018年7月2日-15日的手机信令数据对航空旅客进行分类和验证。结果表明:利用该规则识别出的航空旅客数量精度约为82.76%;在11小类航空旅客中,出港去省外且当日不返回旅客、省外进港且当日不出港旅客、省外进港且飞往省外的中转旅客分别约占航空旅客总数量的48.87%、30.88%和13.61%,其他类型航空旅客占比较小(6.64%)。该研究为后续利用手机信令数据追溯航空旅客出行轨迹、刻画机场腹地的时空变化特征、优化机场与腹地之间公共资源配置奠定了基础。