一种公交站点周边地区公交分担率的计算方法

摘要

本发明公开了一种公交站点周边地区公交分担率的计算方法，以手机信令数据、公交刷卡等大数据作为依托，提出一种综合测算公交站点周边地区公交分担率计算方法，包括：步骤1、梳理手机基站定位数据；步骤2，划定手机基站服务区；步骤3，计算居住用地建筑面积；步骤4，计算居住用地常住人口；步骤5，划定站点周边地区范围，计算站点周边地区常住人口；步骤6，收集整理公交站点刷卡数据，统计公交站点刷卡量；步骤7，计算公交站点周边地区公交分担率。本发明节省交通调查时间和人力成本，提高交通调查效率，有助于提高政府部门对于交通规划、交通调查前期的客观性和科学性。

说明书

技术领域

本发明涉及城市规划、交通规划领域，尤其涉及一种综合测算公交站点周边地区公交分担率计算方法。

背景技术

公交分担率计算是城市规划、交通运输等学科关注的重要领域，对于公交分担率的计算，可以为未来城市交通模式提出参考意见，合理配置公共交通资源，满足城市居民出行需求。

在传统的数据环境下，公交分担率计算多采用传统的交通调查，依托于具体规划设计项目，易受经费及时间制约，而随着信息技术的发展，各种海量、多源的时空大数据为交通综合调查提供新的分析方法和研究手段，也为传统调查分析提供丰富的校核数据。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是为了克服现有方法的不足，本发明试图通过公交IC卡刷卡、手机信令等大数据，结合传统的公交线网数据、土地利用数据等，将大数据与小数据进行结合，为公交分担率计算提供一种新的计算方法。

本发明为解决上述技术问题，而采用以下技术方案：

本发明提出一种公交站点周边地区公交分担率的计算方法，包括以下步骤：

步骤1、梳理手机基站定位数据，获得每个基站服务常住人口数；

步骤2、划定手机基站服务区；

步骤3、计算居住用地建筑面积；

步骤4、计算居住用地常住人口：将常住人口数分配到泰森多边形覆盖的居住用地上，作为居住用地的常住人口；包括以下两种情况：

(1)如果居住用地完全包含在基站服务的泰森多边形内，则将该居住用地建筑面积全部纳入基站服务区内的建筑面积；

(2)如果居住用地与基站服务的泰森多边形相交但不完全包含在泰森多边形内，则计算二者相交部分的居住用地面积，乘以该居住用地容积率，纳入基站服务区内的建筑面积；

将基站服务区覆盖的所有居住用地的建筑面积求和，按照以下公式计算每个居住地块人口数：

其中P为每个居住地块的居住人口，m为与基站服务区相交居住地块个数，S为基站服务范围内常住人口，AS为基站服务区内总建筑面积，A_i为第i个居住地块与手机基站服务区相交部分建筑面积；

若居住地块完全包含在手机基站服务区内，则A_i为居住地块的面积；若居住地块与多个手机基站服务区相交，则将居住地块与每个手机基站服务区相交部分的居住人口进行计算，求和之后作为该居住地块的常住人口数；

步骤5、划定站点周边地区范围，计算站点周边地区常住人口：

步骤6、收集整理公交站点刷卡数据，统计公交站点刷卡量；

步骤7、结合早高峰刷卡量和常住人口量，计算公交站点周边地区公交分担率。

进一步，本发明所提出的一种公交站点周边地区公交分担率的计算方法，步骤1所述梳理手机基站定位数据，具体是：对连续两周的手机基站休息时间段数据进行筛选、剔除，对数据进行整体扩样，计算两周休息时间段平均数，作为每个基站服务常住人口数。

进一步，本发明所提出的一种公交站点周边地区公交分担率的计算方法，步骤2所述划定手机基站服务区，具体是：结合GIS空间分析技术，根据基站的定位数据，划定泰森多边形，作为手机基站服务区。

进一步，本发明所提出的一种公交站点周边地区公交分担率的计算方法，步骤3所述计算居住用地建筑面积，具体是：根据城市用地现状图，提取居住用地，结合每块居住用地容积率数据，乘以地块面积，作为居住用地总建筑面积。

进一步，本发明所提出的一种公交站点周边地区公交分担率的计算方法，步骤5所述划定站点周边地区范围，计算站点周边地区常住人口，具体是：调用网络地图接口，计算步行十分钟范围内到公交站点覆盖范围，作为站点周边地区范围；将站点周边地区范围与居住用地进行空间相交计算，按照以下公式计算站点周边地区常住人口：

其中E为每个公交站点周边地区常住人口数，n为与站点周边地区相交居住地块个数，P为与公交站点周边地区相交的居住地块常住人口数，AP为与公交站点周边地区相交的居住地块整个地块面积，D_j为第j个居住地块与公交站点周边地区相交部分的用地面积；

若居住地块完全包含在公交站点周边地区内，则D_j为居住地块的面积，若居住地块部分包含在公交站点周边地区，则计算站点周边地区与之相交部分的常住人口数，最后将与站点周边地区相交的所有居住用地上的人口相加作为站点周边地区常住人口数。

进一步，本发明所提出的一种公交站点周边地区公交分担率的计算方法，步骤6所述收集整理公交站点刷卡数据，统计公交站点刷卡量，具体是：根据公交车IC卡刷卡数据和公交运营调度数据，确定居民每一次公交刷卡信息对应的上车站点；对连续两周每个站点每个时间段的公交刷卡数据进行筛选、剔除，考虑公交刷卡的市场占有率，计算每个时间段刷卡数量平均数，作为每个公交站各时间段公交出行量。

进一步，本发明所提出的一种公交站点周边地区公交分担率的计算方法，步骤7所述结合早高峰刷卡量和常住人口量，计算公交站点周边地区公交分担率，具体计算公式如下：

G＝C/(E*X*Y)

其中G为公交站点周边地区公交分担率，C为早高峰时期间公交站点公交出行量，E为公交站点周边地区常住人口数，X为人均日出行次数，Y为高峰小时系数；其中人均日出行次数和高峰小时系数由城市综合交通规划的调查数据得出。

本发明采用以上技术手段，具有以下技术效果：

本发明以手机信令数据、公交刷卡等大数据作为依托，节省交通调查时间和人力成本，提高交通调查效率，该方法计算结果可以分析站点周边地区公交分担率空间分布差异特征，有助于进一步分析城市交通出行模式，为城市交通规划中交通工具类型、客流走廊分析、小汽车出行分析提供数据支撑，提高政府部门对于交通规划、交通调查前期的客观性和科学性。

附图说明

图1为本发明实施的方法流程图。

图2为本发明实施例子中居住用地人口数计算示意图。

图3为本发明实施例中公交站点周边地区公交分担率示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

本实例是一种基于文化资源评价的资源富集区识别方法，流程图见图1，主要包括以下步骤：

第一步，梳理手机基站定位数据。选取手机基站休息时间段手机数据，具体休息时间段可设置为晚上零点到五点之间，设定夜晚休息时间段手机基站覆盖区所能识别人口为常住人口，剔除手机基站手机信令记录数缺失或者离异值的站点。对连续两周的手机基站休息时间段数据进行筛选、剔除，整体扩样手机数据，计算两周平均数，作为每个基站服务地区的常住人口数。

第二步，划定手机基站服务区。根据基站的定位数据，结合GIS空间分析技术，划定泰森多边形。每个手机基站所在的泰森多边形，确定为手机基站服务区。

第三步，计算居住用地总建筑面积。设定休息时间段手机基站识别的居住人口数全部分配在居住用地上，而每块居住用地上人口数按照建筑面积进行比例分配。从城市用地现状图中提取居住用地，计算每一块居住用地的地块面积。结合每块居住用地容积率数据，乘以地块面积，作为居住用地总建筑面积。

第四步，计算居住用地常住人口。以手机基站所在泰森多边形作为基站服务区，以休息时间段识别人口数作为常住人口数，将常住人口数分配到泰森多边形覆盖的居住用地上，作为居住用地的常住人口数。如图2所示的居住用地人口数计算示意图，具体做法如下：

(1)如果居住地块完全包含在基站服务的泰森多边形内，则该居住地块建筑面积全部纳入基站服务区内的建筑面积。

(2)如果居住地块与基站服务的泰森多边形相交但不完全包含在泰森多边形内，则计算二者相交部分的面积，乘以该居住地块容积率，纳入基站服务区内的建筑面积。

(3)将基站服务区覆盖的所有居住地块的建筑面积求和，按照以下公式计算每个居住地块人口：

其中P为每个居住地块的居住人口，m为与基站服务区相交居住地块个数，S为基站服务范围内常住人口数，AS为基站服务区内总建筑面积，A_i为第i个居住地块与手机基站服务区相交部分地块建筑面积。若居住地块完全包含在手机基站服务区内，则A_i为居住地块的面积；若居住地块与多个手机基站服务区相交，则将居住地块与每个手机基站服务区相交部分的居住人口进行计算，求和之后作为该居住地块的常住人口数。

第五步：划定站点周边地区范围，计算站点周边地区常住人口。调用网络地图接口，根据公交站点地理位置，计算步行十分钟范围内到公交站点覆盖范围，作为站点周边地区范围。将站点周边地区范围与居住用地进行空间相交计算，按照以下公式计算站点周边地区常住人口：

其中E为每个公交站点周边地区常住人口数，n为与站点周边地区相交居住地块个数，P为与公交站点周边地区相交的居住地块常住人口数，AP为与公交站点周边地区相交的居住地块整个地块面积，D_j为第j个居住地块与公交站点周边地区相交部分的用地面积。若居住地块完全包含在公交站点周边地区内，则D_j为居住地块的面积，若居住地块部分包含在公交站点周边地区，则计算站点周边地区与之相交部分的常住人口数，最后将与站点周边地区相交的所有居住地块上的人口数相加作为站点周边地区常住人口数。

第六步，收集整理公交站点刷卡数据，统计公交站点刷卡量。从城市公交运营公司获取到公交车IC卡刷卡数据和公交运营调度数据，对其刷卡所在站点进行匹配。首先，通过居民公交刷卡数据对应的POS机编号与公交调度中心的公交车编号进行一一对应，其次，结合居民公交刷卡数据刷卡时间与公交运营调度数据中公交车进站及出站时间进行匹配，最后，根据对应信息进行删除和甄别，确定居民每一次公交刷卡信息对应的上车站点。

对连续两周每个站点每个时间段的公交刷卡数据进行筛选、剔除，考虑公交刷卡的市场占有率，计算每个时间段刷卡数量平均数，作为每个公交站各时间段公交出行量。

第七步，计算公交站点周边地区公交分担率。结合早高峰刷卡量和常住人口量，计算公交站点周边地区公交分担率。具体计算公式如下：

G＝C/(E*X*Y)

其中G为公交站点周边地区公交分担率，C为早高峰时期间公交站点公交出行量，E为公交站点周边地区常住人口数，X为人均日出行次数，Y为高峰小时系数。其中人均日出行次数和高峰小时系数可由城市综合交通规划的调查数据得出。图3是公交站点周边地区公交分担率示意图，早高峰的时间段根据不同城市的情况自由设定，一般在6:30～9:30。

以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。