基于出租车OD数据的出租车出行特征分析_李艳红
第7卷第5期2007年10月
交通运输系统工程与信息
JournalofTransportationSystemsEngineeringandInformationTechnology
Vol17No15October2007
文章编号:1009-6744(2007)05-0085-05
系统工程理论与方法
基于出租车OD数据的出租车出行特征分析
李艳红,袁振洲,谢海红,曹守华,吴先宇
(北京交通大学交通运输学院,北京100044)
摘要: 出租车在城市客运交通中发挥着重要作用,文中在出租车OD数据分析一般方
法的基础上,构建了出租车出行特征、出行时间分布及出行空间分布的指标体系和分析方法.并以苏州市为例,结合40万余条OD数据,对比分析了工作日、节假日(周末)以及特殊节日(五一黄金周)出租车的出行特征,为出租车运营及城市交通管理提供定量的决策参考依据.
关键词: 出租车;OD数据;出行特征分析中图分类号: U491文献标志码: A
AnalysisonTripsCharacteristicsofTaxiinSuzhou
BasedonODData
LIYan-hong,YUANZhen-zhou,XIEHa-ihong,CAOShou-hua,WUXian-yu
(SchoolofTransportation,BeijingJiaoTongUniversity,Beijing100044,China)
Abstract: Taxiisanimportantpartofurbanpublicpassengertrafficsystem.BasedonthegeneralmethodsoftaxiODdata,thispaperintroducesthetechniquesandresultsofthetripanalysisbasiccharacteristic,thetripana-l
ysisoftimedistributionandthetripanalysisofspacedistribution.AndthentakingSuzhouasanexample,thisthe-siscontraststhetripcharacteristicsoftaxiincommonworkdays,weekendsandholidays.Accordingly,ithaspro-videdecumenicalmethodsandmodelsfortheanalysisofODdata.Keywords: taxi;ODdata;analysisoftripscharacteristicCLCnumber: U491Documentcode: A
0 引 言
出租汽车交通是公交方式的有益补充,是非通
勤性出行、非经常性出行的主要交通工具,是一种非公益性的交通服务方式.出租车出行特征分析一般包括出行基本特征分析、出行时间分布分析及出行空间分布特征分析等.出租车出行特征的分析,能够为出租车运营管理部门合理规划设置出租汽车候客泊位,建立高效的综合调度系统,以及城
市交通规划部门进行公共交通线网规划、站点设置等提供定量的参考依据和理论支持.
由于出租车运营特征及服务方式的特殊性,实践中,出租车OD调查一般是从出租车公司的管理信息系统中获得,其信息包括所有运营出租车全天的运营记录,而每条记录又包含车辆牌号(CarID)、上车地点(Onpoint)、上车时间(Ontime)、下车地点(Offpoint)、下车时间(Offtime)、运营费
收稿日期:2007-01-11
基金项目:国家十一五科技支撑计划项目(2006BAJ07B03);国家高技术研究发展(863)计划项目(2006AA11Z201).作者简介:李艳红(1981-),女,河南人,北京交通大学交通运输学院博士研究生,主要研究方向为交通运输规划与管理.E-mail:[email protected]
86(Sprice)等.
交通运输系统工程与信息2007年10月
2.1 出租车OD数据的采集及预处理
根据项目需要,收集了4月22日、4月26日和5月1日苏州市出租车OD交通资料,其数据来自苏州市出租车运营管理公司中的管理信息系统.4月22日为星期六,属于一般的节假日,4月26日为星期三,属于一般工作日,5月1日是星期一,同时是五一黄金周的第一天,因此,这三天具有较强的代表意义,基本上能够全面反映苏州市出租车的运营状况.在对出租车OD数据进行统计分析之前,需要对数据质量进行分析和管理,数据质量管理主要指在原始数据中删去明显不合理的数据及错误数据.明显不合理的数据是指格式明显不符合的数据,如在上车时间和下车时间列中出现非时间格式的字符,错误数据是指不符合逻辑的数据,如在一条记录中,上车时间晚于下车时间,零点附近的纪录除外.本次调查三天原始数据总共412800条记录,其中明显不合理及错误数据560条,因此本次用作OD分析的数据总共412240条记录.其总量统计数据见表1.
表1 苏州市出租车OD调查总量统计表Table1 GrossstatisticsoftaxiODsurveyinSuzhou
日期2006-04-222006-04-262006-05-01
总计
星期星期六星期三星期一
出租车数量[**************]2
记录条数[***********]412240
1 出租车OD数据分析的一般方法
1.1 出行基本特征分析
出租车出行基本特征分析即是从宏观层面统计运营出租车的总量特征,包括运营车数量、全天载客次数、车均载客次数、载客时间、空驶时间、日运营时间、全天载客里程、车均载客里程、日运营收入和车均运营收入等.这些数据的分析和统计可以作为出租车运营公司的基础数据,为其规划和调度提供必需的指导,同时也为规划者从宏观上把握出租车的运营规律打下了坚实的基础.1.2 出行时间分布分析
出租车出行时间分布分析即是以时间为坐标轴,从纵向分析出租车运营的特征,包括:载客时间随时间轴的变化,载客里程随时间轴的变化以及空驶时间随时间轴的变化.同时绘制出载客时间的频率分布直方图和载客里程的频率分布直方图以及各个时间段的平均空驶时间直方图.出租车出行在不同时段上的分布,客观上反映了城市居民的生活节奏和交通需求在时间上的分布,而且其结果以图表的形式展现出来,可以更直观地看出出租车出行时间的分布规律,从而为下一步的布局规划打下一定的理论基础.
1.3 出行空间分布特征分析
出租车的出行空间分布特征分析即是以整个规划区域为研究对象,分析各次出行的O点和D点在其中的分布,出行空间分布特征分析的结果包括:OD表统计、期望线图等.结果直观、易懂、生动.出行空间分布反映了居民出行空间的流动规律及城市交通的主要流向,不同出行目的,有不同的空间分布规律.出行空间分布,主要取决于城市土地利用布局、城市人口分布和就业岗位分布状况,它很大程度上反应了城市土地利用布局.从出行空间特征分析的结果可以看出出租车上下客地点的分布规律,是下一步出租车及公交车的布局规划的重要参考资料.
[4]
2.2 出行基本特征
使用Access数据库的SQL语句及选择查询功能和Excel的数据编辑及计算功能,分别以出租车OD调查数据为研究对象,其数据统计见表2. 分析表2的统计数据,可以得到如下的基本特征:
(1)节假日出租车的车均载客次数、车均载客里程、车均运营收入等都明显高于平常,而且五一黄金周的相应指标也都高于一般的周末假期.相对于一般工作日4月26日来说,4月22日(周六)的各项指标分别高出13%、8%和10%,而5月1日的各项指标则分别高出27%、35%和33%.
(2)相反地,节假日出租车的空驶时间和时间空驶率等明显低于平常,且五一黄金周的相应指标也都低于一般的周末假期.总体上来说,苏州市出租车的时间空驶率已经超过50%,一般工作日更为严重,因此,相关部门有必要制定合理的出租车调度或运营措施来降低空驶率,提高出租车的运行效率,减少资源浪费.
2 苏州市出租车出行特征分析
苏州市位于江苏省南部,市区面积1650平方公里,人口216.87万,为长江流域地区重要中心城市之一,国家历史文化名城.截止到2006年6月底,苏州市机动车拥有量已经突破35万辆,同时出
[1]
4.
第5期基于出租车OD数据的出租车出行特征分析
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表2 苏州市出租车运营情况数据统计表Table2 StatisticsoftaxioperationinSuzhou
指标统计全天总载客次数全天车均载客次数载客时间(min)空驶时间(min)日运营时间(h)时间空驶率(%)全天总载客里程(km)全天车均载客里程(km)日运营总收入(元)车均运营收入(元)
4.22(周六)[***********]9611
[***********]01839
4.26(周三)[***********]1620
[***********]47764
5.1(周一)[***********]7324
[***********]7951013
图2 出行时间频率分布图Fig.2 Frequencydistributionoftripstime
2.3.2 载客里程随时间变化趋势
载客里程随时间轴的变化规律,从图3可以看出,节假日和平常的规律明显不同,在一般工作日(4月26日),载客里程随时间呈现出比较明显的高峰时间段,大约9:00~11:00和18:00~21:00,这一点同通勤高峰时间是比较吻合的;而在节假日(4月22日和5月1日),载客里程随时间轴的变化趋势比较平缓,没有太大的波动,这一点又符合人们弹性出行的特点
.
2.3 出行时间分布
2.3.1 载客时间随时间变化趋势
从图1中可以看出,出租车载客时间随时间轴的变化,在晚23点到早8点,属于低峰时间,显然,在这一时间段,人们的出行较少,出租车基本上处于空驶阶段,这一点在空驶时间随时间变化的趋势图中反映得更为突出.相对于其他机动车来说,出租车有自己的出行高峰及低峰时间.据调查,苏州市的出租车属于24小时连续运营,由于出租车运营时间是连续的,在整个时间段内,出租车一直在城市道路上运营,因此不存在绝对的出行高峰及低峰时间.但是它的载客时间随时间轴的变化存在着和一般机动车类似的高峰及低峰时间,从图1可以看到,从早8点到晚22点,出租车的载客时间随时间轴出现三个小的波峰,分别在8点、14点和20点
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图3 全日各时段平均载客距离图Fig.3 Averagecarryingdistanceofeachhour
图4 出行距离频率分布图
Fig.4 Frequencydistributionoftripsdistance
图1 全日各时段平均载客时间图
Fig.1 Averagecarryingtimeofeachhour
图4反映了苏州市出租车出行距离的构成.从图4可以看出,苏州市出租车的出行距离在6公里以内的占总数的近2/3,其中3公里以内和3~6公里分别占了一半,也就是说以短途出行为主,10公里以上的仅占总数的20%,这一点和苏州市的中小城市规模和经济发展水平有关.2.3.3 空驶时间随时间变化趋势
从各天平均空驶时间的变化趋势来看,节假日和平常的总体趋势是相似的,但是平常的空驶时间明显的在节假日空驶时间之上.也就是说,节假日对出租车的时间利用效率高于平常,这一点也符合节假日人们生活、休闲、娱乐出行的特点.虽然平常通勤出行更为频繁,但是出于经济性的考虑,通勤出行中出租车只满足有一定支付能力群体的日
关于出行时间的频率分布统计,由于记录数有412240条,用简单的人工或access查询功能不能实现数据的统计分析工作,因此选用功能强大的java语言来实现对数据库的操作,从而得到各统计指标的计算结果,如图2所示.
从图2可以看出,苏州市出租车的平均出行时间5~10分钟最多,占总出行时间的37%,而且30分钟以内的出行占了总数的97%,也就是说苏州市出租车的出行以短途出行为主,这一点在出行频率随出行距离的变化趋势图中反映的更为充分
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常出行需求,因此其时间利用率较低
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交通运输系统工程与信息2007年10月
中:高新区10条,古城区有9条,工业园区4条,环古城区8条,外围2条.
(2)下车地点(D点)分布:下车次数在1000到2000次的路段有18条:滨河路、长江路、道前街、干将东路、何山路、金山路、劳动路、临顿路、马运路、南环西路、狮山路、十全街、十梓街、苏春西路、星海街、玉山路、竹辉路、竹园路;下车次数在2000以上的路段有11条:阊胥路、干将西路、金鸡湖路、金门路、景德路、南环东路、人民路、三香路、苏虹西路、苏虞公路、西环路,其中苏虹西路最多,高达4780次,人民路次之,达3828次,三香路第三,3266次.其中:高新区9条,古城区有8条,工业园区4条,环古城区6条,外围2条.
总之,高新区、古城区及环古城区是苏州市出租车最活跃的地方,原因是:首先,苏州市古城区是世界闻名的历史文化遗产地,它是天然的水陆并行的双棋盘格局,多年来,出于对古城风貌保护的考虑,古城内部交通一直不方便的状况基本上没有什么变化;其次,苏州市西边的高新区,由于开发的年代较晚,公共交通系统还不完善,给出租车运营提供了市场.
2.4.2 期望线图
针对原始数据的412240条记录,通过SQL结构化查询语句及java编程,统计生成了一个375@375的OD矩阵,分析发现有些地点的发生吸引率非常低,对实际规划的指导意义不大,因此,本文只针对2.4.1节中的发生及吸引频率较高的O点和
图5 全日各时段平均空驶时间图Fig.5 Averageemptytimeofeachhour
从总的平均空驶时间来看,苏州市出租车的时间利用率相当低,其每小时的平均空驶时间在30分钟左右.暂不探讨出租车利用效率普遍最低的1:00~6:00,就连其利用率较高的8:00~10:00与16:00~18:00,其每小时的空驶时间也在25分钟左右,这一点充分反映了苏州市出租车资源的巨大浪费.用数字进一步说明如下:三天调查的8192辆出租车在早7:00~23:00总的空驶时间为4107748分钟,其时间空驶率为49.16%.在理想状态下(即出租车没有等待时间,而且各个时间段的需求是均匀分布的),则可以减少4027辆(即一半)出租车.这一数据虽然是在理想状态下计算的,但是也从侧面说明,苏州市出租车市场的规模及发展仍然有很大的潜力可挖,降低出租车的时间空驶率问题迫在眉睫
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图6 调查三天各时段平均空驶时间图Fig.6 Averageemptytimeofthethreesurveydays
D点,对总数超过50次的OD对进行了统计,其结果是一个34@34的OD矩阵,利用TransCAD软件生成期望线图如图7所示(线路的粗细代表出租车上下人次数).
从图7可以看出:第一,就路段内部来说,苏虹西路内部的出租车上下车次数最多,为1535次.苏虹西路位于苏州市工业园区北部,与312国道及现代大道并列,是苏州市工业园区东西向主干道三条中之一,又由于312国道主要承担过境交通及对外交通,因此东西向交通就理所当然由苏虹西路与现代大道承担,因此,苏虹西路出租车上下车次数位居第一是不言而语的.人民路位居第二,鉴于古城区天然的地理位置及土地发展政策约束,人民路是古城区唯一一条双向六车道的南北向主干道,它承担着所有古城区南北向的交通联系.第二,就不同路段之间的交换来说,形成了以人民路、三香路、,2.4 出行空间分布特征2.4.1 OD分布统计
通过编程处理和分析出租车调查数据,上客地点及下客地点的分布规律如下:
(1)上车地点(O点)分布:上车次数在1000到2000次之间的路段有21条:北环东路、滨河路、阊胥路、长江路、道前街、凤凰街、何山路、淮海街、金山路、临顿路、马运路、盘南路、十全街、十梓街、苏春西路、桐泾北路、西环路、星海街、玉山路、中新路、竹园路;上车次数在2000以上的路段有11条:干将东路、金鸡湖路、金门路、景德路、南环东路、人民路、三香路、狮山路、苏虹西路、西汇路、竹辉路,其中人民路次数最多,高达5475次,三香,,
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必经之路,三香路及狮山路一起承担着横向通过高新区的交通重任,其出租车上下车次数居高都是可以理解的.总之,通过上述分析可以看出,东西向
方面,狮山路、三香路、苏虹西路的公共交通需要加强,南北向方面,人民路的公共交通急需改善
.
图7 出租车出行期望线图Fig.7 Desirelinesoftaxitrips
3 结束语
本文提出了基于出租车OD数据的出租车出
行特征分析的一般方法,并以苏州市为例,进行了详尽的介绍.出租车出行特征分析就是通过出租车出行方面的资料,即从各起点路段(O点)到各终点路段(D点)的出租车出行的属性数据,结合土地利用资料,为预测出租车的交通量,进行方案设计等规划工作奠定了基础.
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