基于位置服务(Location Based Service,LBS)技术为研究城市系统的时空动态规律提供了新的视角,已往多基于移动通讯(GSM)、全球定位系统(GPS)、社会化网络(SNS)和无线宽带热点(Wi-Fi)数据开展研究,但少有研究利用公交IC卡刷卡数据进行城...基于位置服务(Location Based Service,LBS)技术为研究城市系统的时空动态规律提供了新的视角,已往多基于移动通讯(GSM)、全球定位系统(GPS)、社会化网络(SNS)和无线宽带热点(Wi-Fi)数据开展研究,但少有研究利用公交IC卡刷卡数据进行城市系统分析。普遍存在的LBS数据虽然具有丰富的时间和空间信息,但缺乏社会维度信息,使其应用范围受到一定限制。本文基于2008年北京市连续一周的公交IC卡(Smart Card Data,SCD)刷卡数据,结合2005年居民出行调查、地块级别的土地利用图,识别公交持卡人的居住地、就业地和通勤出行,并将识别结果在公交站点和交通分析小区(TAZ)尺度上汇总:①将识别的通勤出行分别从通勤时间和距离角度,与居民出行调查数据和其他已有北京相关研究进行对比,显示较好的吻合性;②对来自3大典型居住区和去往6大典型办公区的通勤出行进行可视化并对比分析;③对全市基于公交的通勤出行进行可视化,并识别主要交通流方向。本研究初步提出了从传统的居民出行调查和城市GIS数据建立规则,用于SCD数据挖掘的方法,具有较好的可靠性。展开更多
文摘基于位置服务(Location Based Service,LBS)技术为研究城市系统的时空动态规律提供了新的视角,已往多基于移动通讯(GSM)、全球定位系统(GPS)、社会化网络(SNS)和无线宽带热点(Wi-Fi)数据开展研究,但少有研究利用公交IC卡刷卡数据进行城市系统分析。普遍存在的LBS数据虽然具有丰富的时间和空间信息,但缺乏社会维度信息,使其应用范围受到一定限制。本文基于2008年北京市连续一周的公交IC卡(Smart Card Data,SCD)刷卡数据,结合2005年居民出行调查、地块级别的土地利用图,识别公交持卡人的居住地、就业地和通勤出行,并将识别结果在公交站点和交通分析小区(TAZ)尺度上汇总:①将识别的通勤出行分别从通勤时间和距离角度,与居民出行调查数据和其他已有北京相关研究进行对比,显示较好的吻合性;②对来自3大典型居住区和去往6大典型办公区的通勤出行进行可视化并对比分析;③对全市基于公交的通勤出行进行可视化,并识别主要交通流方向。本研究初步提出了从传统的居民出行调查和城市GIS数据建立规则,用于SCD数据挖掘的方法,具有较好的可靠性。
