利用手機移動話單數據分析城際鐵路客運量的方法

南海超

城際鐵路，是指在人口稠密的城市圈，或者城市帶規劃和修建的高速鐵路客運專線系統。與京滬、京廣等高速鐵路相比，城際鐵路相對距離總長短，站間距小，其列車開行有明顯的公交化特點。以在建的武漢至九江城際鐵路大冶北至九江段為例，其站間距見表1。

表1 在建武漢至九江城際鐵路大冶北至九江段站間距

由表1可見，城際鐵路同時也會連接區域內的中小型城市，其目的是更好地促進城市圈或者城市帶之間的經濟、文化交流，促進融合。到2020年，我國將建成城際鐵路5 000 k m以上［1］，因此，未來幾年將是城際鐵路的快速發展時期；同時，城際鐵路的投資主體，也漸漸從鐵道部一家變為鐵道部與項目所在省份共同出資建設。這兩個背景對城際鐵路的規劃建設提出了比以往更高的要求，就是在有限的時間與資源條件下，合理把握城際鐵路的定位，使得城際鐵路一方面適應所服務的城市圈發展，同時節省投資，不造成資金浪費。而達到這個要求的關鍵在于準確調查并分析城際鐵路的目標客運量。本文研究了利用手機話單數據進行城際鐵路客流量調查與預測的原理，確定了實施方法，并對方法的最終實用化做出了展望。

1 利用手機話單數據進行客流量分析的原理

1.1 手機話單數據的概念與內容

手機話單數據，是指手機網絡運營服務商提供的，包括移動通信網絡所記錄保存的用戶通話的時間、提供服務的基站編號和位置等信息。話單數據的內容格式見表2。

表2 原始話單數據格式內容表

在表2中，用戶的惟一標識ID是移動運營商對每一個移動臺（手機用戶）的編號；位置區LA的全寫為Location Area，以前通常以一個縣或者區的行政范圍進行劃分，現在以尋呼量劃分，其中包含若干個基站區（cell）；小區編號，就是移動臺所在的基站（cell）的編號。其中，基站的最強信號覆蓋面積大小根據密度決定，比如在北京市區，基站密度較大，基站的最強信號覆蓋半徑可以達到200 m左右，而在郊區則擴大到1 000～2 000 m。歸屬地編號則是運營商對移動臺入網時的歸屬地進行的編號，如武漢市，成都市等。

因此，當手機用戶從一個位置區進入另一個位置區，或者使用手機進行了主叫、被叫、短信發送接收等一系列事件時，話單數據庫將記下該事件發生的時間與地點。這就是指，在話單數據里，一個用戶的出行數據也將被記錄下來，其中包括他的出行起點、路徑、終點，以及相應的時間節點。

1.2 利用手機話單數據與傳統方法的比較

目前的城際鐵路客運量分析所采用的數據與方法可大致被概括為2類，即基于歷史普速鐵路運量的增長率法以及基于OD調查數據的四階段法。對于增長率法來說，它適合于對趨勢運量占絕大部分比重的情況分析，而城際鐵路的開通將使得城市群組團形成更大的生活圈形式，因此其誘增運量與轉移運量無法用增長率法得到較為合理的結果，本文在此不再贅述。

而四階段法所采用的OD數據一般來源于交通OD調查，即首先劃定研究的地區范圍，然后抽樣分發OD調查問卷，對不同類型的家庭或人群出行次數進行統計而得到不同類型的家庭或者個人的日均出行次數，最后再利用重力模型法得到不同地區間交通的分布。

雖然基于OD調查數據的四階段法已經在目前的交通規劃領域里得到廣泛應用，但是它也存在一定弊端：①OD調查一般是5年進行1次，調查時間不連續；②由于并沒有像日本那樣被國家確定為公民應盡的義務，因此其調查獲取的數據不確定性以及顆粒度較大；③OD調查的區域需要事先確立，如果要擴大調查的范圍，則需要投入更多的人力物力，其調查成本高等等。

而利用手機話單數據可較好地克服這些問題：①話單數據一直由移動運營商生成，因此它的記錄不存在時間跨度；②手機話單數據只需要向移動運營商或者專門的數據處理公司購買即可，并且方便規劃者隨時更改需要進行調查的區域范圍，人力物力成本相對低廉，由于話單數據是根據預設的事件觸發而記錄的，因此其真實性更高。

城際鐵路由于其站間距的特點，通常設定的車站間距超過10 k m（見表1），大于一般基站的最大覆蓋范圍（10 k m左右），因此利用手機話單數據可判定出行者在2個車站所在的城市間的移動，適用于城際鐵路的客流量分析。

2 利用手機話單數據進行客流量分析的實施方法

利用手機話單數據進行城際鐵路客流量預測的實施流程見圖1。

圖1 利用手機話單技術進行城際鐵路客流量預測的流程

利用手機話單技術進行城際鐵路客流量分析的第一步是確定研究地區范圍，一般沿著線路走向左右延伸。以規劃中的武九鐵路大冶北至九江段為例，其客運量預測范圍見圖2。

圖2 武九鐵路大冶北至廬山段

然后，在研究區域范圍內加載途經的移動基站小區，并確立每個小區的信號覆蓋范圍。

在確定了基站覆蓋范圍后，話單數據所提供的基站小區代碼就可以指示出行者發生移動臺事件時所在的小區位置。根據城際鐵路站間距的特點，首先可根據行政區劃、界定位置區LA等現有的邊界初步組合若干交通OD小區，然后得出各個小區之間的OD量，并檢驗OD矩陣。如果檢查合理，則可以初步通過工程、經濟、技術與運量（OD矩陣）等方面的條件決定車站所在的大概位置，并確定每個車站所吸引的客運腹地范圍，見圖3。

如1.1所述，話單數據記載出行者出行數據的前提有2個：①出行者需要攜帶手機以便接受與發送信號；②出行者只有觸發了指定的事件，其位置信息才會被話單數據記錄，這說明由話單數據計算導出的交通量應低于當時實際發生的交通量。由于城際鐵路的目標客流一般出行距離長于一個基站，甚至是一個位置區LA所覆蓋的范圍，因此實際交通量與話單數據導出交通量的差值，就是那些沒有攜帶手機人群的出行交通量。設某一區域人均手機標示ID數量為a，則實際交通量＝話單數據導出交通量／a。

圖3 各個車站所吸引的腹地范圍

在估計了實際的交通量后，即可將實際交通量作為基礎運量標準值來預測未來鐵路規劃年度的腹地間總運量，具體可以使用增長率法［2］或者標定土地利用模型。

在計算各種運輸方式的分擔率方面，由于目前有效的城際交通方式有私家車、客運巴士或者部分市郊公交，因此可根據各地的實際情況選取不同的選擇肢個數，利用集計或者非集計模型計算各種運輸方式的分擔率。如果使用非集計模型，則需首先建立效用函數

式中：β1，β2，…，βm為第1，2，…，m 旅客進行交通方式選擇時運輸方式各服務特性的效用系數；Si1，Si2，…，Sim為第i種運輸方式的第1，2，…，m 種服務特性值；εi為廣義費用函數的隨機項。以及每種選擇肢的選擇概率

式中：An為可供個人n選擇的運輸方式集合；Uin為個人n選擇第i種運輸方式時的效用；Ujn為個人n選擇第j種運輸方式時的效用。

如果假設隨機項εi符合獨立的Gu mble分布，則最終出行者選擇第i種交通方式的概率可以被定量為

式中：k為可供旅客選擇的運輸方式（選擇肢）種類。

結合SP問卷，每個選擇肢的效用函數內的參數系數β1，β2，…，βm可以利用極大似然法等方法進行估計得出，接下來的統計工作不再贅述。

3 方法實用化的展望

隨著我國在無線通信領域的發展速度逐漸與發達國家平齊，通過將手機作為交通檢測器來調查分析客流量數據的方法已經具備了應用的理論基礎與實際條件。國外在這方面已經進行了許多研究與實驗，相比之下，國內才剛起步，尤其在鐵路運量預測方面，目前仍然是空白。在城市交通調查應用方面，北京、天津、上海等城市已經開始試點將手機話單數據作為全市綜合交通調查的補充，調查的結果驗證了這種方式在城市交通調查中的可行性。

從手機話單數據的記錄特性看，由于其基站分布的顆粒度小于城際鐵路的站間距，因此相對于OD小區較小的城市交通調查來說，手機話單數據應在城際鐵路的客流調查分析中取得更好的效果，因為凡是有出行者出行距離超過一個站間距時，他的出行時間與地點總能被話單數據記錄。

目前，在城際鐵路范圍內應用這種方法的同時也存在著2個暫時的瓶頸。首先，在技術上，將手機話單數據提取并轉化為需要的交通數據，需要對部分的移動運營商基站進行一定程度的改造，如果一個項目研究范圍內有少量的基站盲點時，可利用OD矩陣估計（OD matrix esti mation）來得到，而當基站盲點過多時，利用可用數據反推得出的OD矩陣其真實性就會降低，在城際鐵路運用這種方法需要項目研究范圍內的大部分基站產生的手機話單收據可被轉化為交通數據。其次，在政策立法方面，如何在利用手機話單數據為交通規劃服務，同時又能夠對手機用戶的隱私安全做出有效的保障，需要政府、交通規劃研究機構、設計院以及通信公司共同參與博弈。

4 結語

城際鐵路作為連接城市圈或者城市帶的“主干道”，在城市群的融合與發展中扮演著重要的作用。城際鐵路由于其相對公路高昂的投資，更需要鐵路規劃者從一開始把握好客運量的結構與特點。利用手機話單數據來分析城際鐵路的客運量有其先天的優勢，并且其應用過程通過本文的研究也被證明是可行的。筆者期待在下一步的工作中，可以在一些已經建成的城際項目上對這種應用做小規模的實際分析，以求對這種方法進一步的印證。

［1］ 顏湘禮.城際鐵路車站高峰小時客流量計算方法探討［J］.鐵道勘察與設計，2008（1）：1－3，55.

［2］ 王 煒，陳學武.交通規劃［M］.北京：人民交通出版社，2007.