交通狀況對出租車運行區(qū)域的影響研究

謝耀漩，盧守峰，江勇東，陶黎明

(長沙理工大學交通運輸工程學院，湖南 長沙 410004)

交通狀況對出租車運行區(qū)域的影響研究

謝耀漩，盧守峰，江勇東，陶黎明

(長沙理工大學交通運輸工程學院，湖南 長沙 410004)

針對大中城市高峰期間打車難的現象，利用出租車GPS數據，提出了一種量化研究出租車逃離城市擁堵區(qū)域的方法。首先采用射線法進行地圖匹配，將中心城區(qū)路網劃分為多個研究區(qū)域，利用出租車GPS數據來統(tǒng)計各區(qū)域每5 分鐘內的累計車輛頻數；再利用不同區(qū)域間的累計車輛頻數比值來描述區(qū)域間出租車的流動情況。研究結果表明，出租車在高峰期間存在逃離交通擁堵區(qū)域的現象，并且發(fā)現出租車逃離擁堵區(qū)域的時段相對于社會車輛的高峰期滯后0.5～1.0 h。該研究成果對于掌握出租車運行特性和出租車管理具有一定的借鑒價值。

出租車GPS數據；擁堵逃離；累計車輛頻數

Abstract∶In view of the difficulty of finding a taxi during peak hours in large and medium cities, a quantitive method was proposed to study taxis escape from urban congestion areas by using the GPS data of taxis. Firstly, ray method was used for map matching, the road network of central urban was divided into a plurality of research areas, and the taxi GPS data were used to calculate the cumulative vehicle frequency per 5 minutes in each region; Secondly, the cumulative vehicle frequency ratio between different regions was used to describe the flow of the taxis among different regions. The results show that taxis really have the phenomenon of escaping from traffic jams during peak periods, and it is found that the time of taxis fleeing congested areas lags behind 0.5～1.0 h relative to the peak period of social vehicles. The research results have certain reference value for mastering the characteristics of taxi operation and taxi management.

Key words∶GPS data of taxi; escaping from congestion; cumulative vehicle frequency

GPS、北斗等定位設備的普及和自動識別車輛牌照、藍牙等多種新型檢測技術的出現，為掌握交通狀態(tài)提供了有力的多源數據支撐，大數據時代隨之到來。對于出租車GPS數據的應用，國內外學者從多個角度進行了探索。例如，Geroliminis等[1]首次利用出租車GPS數據構建宏觀基本圖間接估計路網密度。de Fabritiis等[2]提出了基于人工神經網絡算法對路段平均速度進行短時預測。Zhan 等[3]根據OD間的出租車GPS數據，利用了一種新的描述性模型來估計路段上的出行時間。吳佩莉等[4]通過擁堵同伴發(fā)現算法對擁堵區(qū)域進行預測。林樹寬等[5]通過建立道路擁堵向量和擁堵矩陣來預測道路交通狀態(tài)。Kamran等[6]提出了一種利用出租車GPS數據判別因交通事故造成擁堵的方法，并對擁堵路段進行分級。張俊濤等[7]對出租車的不同運行狀態(tài)下的速度特征進行分析，并基于軌跡分段進行擁堵鑒別。郭雪婷等[8]利用出租車GPS數據建立隸屬度模型判別不同時段、不同路段及路口的擁堵狀態(tài)。李勇等[9]提出了建立在時空約束上的Apriori算法對城市交通的擁堵關聯性作出分析。Cai等[10]用回轉半徑來描述出租車的出行距離，并發(fā)現其分布規(guī)律介于指數分布和冪律分布之間。李艷紅等[11]通過構建出租車的時間分布和空間分布分析方法來研究出租車的出行特性。童曉君等[12]對工作日和非工作日的出租車出行空間分布進行了分析。齊林[13]對出租車的上下客時間分布、載客時長和運行速度等運行特性進行了研究。以上研究主要集中在交通狀態(tài)的估計與判別、出租車運行的時空分布等方面，關于交通狀況對出租車運行的影響方面的研究較少。因此，本文通過分析高峰期間出租車逃離擁堵區(qū)域的現象，解釋高峰期打車難的問題。

1 地圖匹配算法

長沙市出租車GPS每隔30 s上傳一次數據，包括時間、經緯度、速度等。研究路網的經緯度通過Google地圖獲得。由于種種原因，出租車GPS的經緯度和Google路網的經緯度存在誤差，因此需要通過地圖匹配算法將出租車位置匹配到Google路網中。本文采用射線法進行匹配。

1.1射線法

射線法[14]判定點q是否在幾何區(qū)域P內的原理是從q點畫一條射線，若射線與幾何區(qū)域P的交點個數為奇數，則點q在幾何區(qū)域P內；若交點個數為偶數，則點q在幾何區(qū)域P外。射線法的偽代碼如下：

Char InPoly0(tPointi q, tPolygoni P, int n)

{

int i, i1; /*點下標 : i1 = i-1對n取模 */

int d; /* 維數下標 */

double x;/* 邊e與x軸的交點坐標 */

int Rcross = 0;/* 交點數量 */

/*通過坐標變換讓點q為坐標原點 */

for( i=0; i

for( d=0; d

p[i] [d] = p[i] [d] - q[d];

}

/*判斷每個邊e=(i-1,i)是否與射線相交. */

}

}

1.2出租車GPS數據地圖匹配效果

我們處理長沙市2013年4月22日(星期一)的出租車GPS數據，首先利用米勒投影公式將GPS的經緯度坐標轉換為平面距離坐標，坐標轉換后各點的空間位置會發(fā)生調整，轉換后的北側邊界道路為南二環(huán)，東側邊界道路為東二環(huán)，南側邊界道路為營盤路，西側邊界道路為瀟湘路。然后通過射線法對其在長沙市中心城區(qū)由營盤路、東二環(huán)、南二環(huán)、瀟湘路組成的路網進行了匹配，匹配結果如圖1所示。其中圓圈代表研究范圍路段邊界，實心點代表出租車位置數據，匹配效果較好。

圖1 出租車GPS數據的地圖匹配Fig.1 Map-matching of taxi GPS data

2 出租車逃離擁堵區(qū)域的現象研究

出租車的運行狀態(tài)與駕駛員的駕駛行為和路網中乘客的需求分布息息相關，而且出租車總是傾向于行駛在乘客需求較多的路段。但是在高峰期間，出租車司機為避免陷入交通擁堵減少收入，總是傾向于逃離擁堵區(qū)域來提高運行效率。根據長沙市的城市結構和經驗，我們把圖2所示的城市路網根據擁擠程度由內向外劃分為3個區(qū)域，區(qū)域1由五一大道、韶山路、勞動路、芙蓉路圍成。區(qū)域2由五一大道、曙光路、砂子塘路、黃土嶺路、蔡鍔路圍成。區(qū)域3由營盤路、東二環(huán)、南二環(huán)、瀟湘路圍成?？紤]交通流的穩(wěn)定性，選取5 min作為數據處理間隔。

圖2 路網分區(qū)Fig.2 The road network partition

出租車每30秒向基站反饋一次GPS位置，我們可得到一天中每5 分鐘 3個區(qū)域的累計車輛頻數，由圖3可知，3個區(qū)域的累計出現車輛頻數在時間上的趨勢大致相近，這說明3個區(qū)域的出租車在時間上分布規(guī)律比較相近。

圖3 各區(qū)域累計車輛頻數Fig.3 Cumulative vehicle frequency in each region

圖4 各區(qū)域單位距離累計車輛頻數Fig.4 Cumulative frequency of vehicles per unit distance in each region

為進一步研究各區(qū)域出租車空間上的分布情況，我們考慮了單位距離的累計車輛頻數。如圖4所示，區(qū)域1和區(qū)域2單位距離累計車輛頻數相近，而區(qū)域3的單位距離累計車輛頻數較小。這是因為區(qū)域1和區(qū)域2靠近市中心，乘客需求量較大；區(qū)域3靠近郊區(qū)，乘客需求量較小。

出租車在各區(qū)域中的時空分布是不均勻的，主要體現在不同時段內各區(qū)域的累計車輛頻數不守恒，即區(qū)域間存在車輛流動現象。如圖5所示，我們將區(qū)域1每5 分鐘的累計車輛頻數與區(qū)域2每5 分鐘的累計車輛頻數相除，得到區(qū)域1與區(qū)域2的頻數比值，用符號r12表示，同理得到區(qū)域2與區(qū)域3的頻數比值，用符號r23表示。

圖5 各區(qū)域累計車輛頻數比Fig.5 The ratio of cumulativevehicles frequency in different regions

通過r12可以看出，在平峰期間，區(qū)域車輛頻數比值波動總是接近于均值1.15，這說明區(qū)域1和區(qū)域2間相互流動的出租車車輛數基本平衡，交通狀態(tài)比較穩(wěn)定。在高峰期間，區(qū)域車輛頻數比值遠小于均值，即區(qū)域1流入區(qū)域2的出租車數量遠大于區(qū)域2流入區(qū)域1的出租車數量，這是由于高峰期間，區(qū)域1比區(qū)域2更為擁堵，出租車為提高運行效率而逃離擁堵區(qū)域。另外，據實際調查，長沙市的早高峰為7:30—9:30，晚高峰為17:30—19:30，而出租車的逃離擁堵區(qū)域的時間集中在8:30—10:30和18:00—20:00。由此可看出出租車的逃離擁堵區(qū)域行為存在滯后性，出租車已處于高峰期的擁堵路段，但出租車需結束當前行程后駛離擁堵區(qū)域。

根據表1，我們通過公式(1)來計算出租車逃離擁堵區(qū)域的比例p，可得出8:30—10:30期間約9.1%的出租車由區(qū)域1流入區(qū)域2，18:00—20:00期間約8.5%的出租車由區(qū)域1流入區(qū)域2。

(1)

其中，p為出租車從區(qū)域i流入區(qū)域j的比例；rij(k)為第k個時間段區(qū)域i與區(qū)域j的頻數比；mij為全天區(qū)域i與區(qū)域j的頻數比的均值；n1為研究起始時間段；n2為研究終止時間段；

由r23可以看出，區(qū)域2到區(qū)域3的出租車逃離擁堵現象主要集中在早高峰期間，且也存在滯后現象，而晚高峰期間逃離現象不明顯。通過r12和r23的對比可知，r23的波動較小，即區(qū)域2向區(qū)域3車輛流動的現象弱于區(qū)域1向區(qū)域2車輛流動的現象。這說明了出租車越靠近市中心，逃離擁堵區(qū)域的現象越明顯。隨著服務區(qū)域不斷遠離市中心，出租車的運行受交通擁堵的影響逐漸減弱。

表1 各時段區(qū)域1與區(qū)域2的頻數比

注：全天區(qū)域1與區(qū)域2的頻數比的均值為1.15。

3 結論

本文利用射線法將出租車GPS數據進行地圖匹配，對長沙市中心城區(qū)路網進行分區(qū)域劃分，以5 min為時間間隔，通過出租車在一天中的時空分布研究出租車逃離擁堵區(qū)域的現象。主要得到以下幾點結論：(1)通過各區(qū)域的累計車輛頻數的統(tǒng)計分析，發(fā)現各區(qū)域的出租車在時間上分布具有相同的趨勢。城市中不同區(qū)域的交通狀況雖然不同，但利用出租車運行狀態(tài)可以描述交通狀況。(2)通過各區(qū)域的單位距離累計車輛頻數的統(tǒng)計分析可知，越靠近市中心的區(qū)域單位距離累計車輛頻數越高，即出租車總是傾向于行駛在乘客需求較多的區(qū)域。(3)利用不同區(qū)域車輛頻數比r12、r23可看出，出租車在高峰期間存在逃離擁堵區(qū)域的現象，且出租車逃離現象時間上相對于社會車輛高峰期存在滯后性。本文用不同區(qū)域間的出租車流動判別高峰期的擁堵逃離現象，但未考慮出租車的OD分布情況，今后將在這方面進一步研究。

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(School of Traffic and Transportation Engineering, Changsha University of Science and Technology，Changsha 410004,China)

U491.1+12

A

1002-4026(2017)05-0079-07

10.3976/j.issn.1002-4026.2017.05.013

2017-04-24

湖南省教育廳優(yōu)秀青年項目(15B011)

謝耀漩(1991—)，女，碩士研究生，研究方向為交通管理。

*通信作者，盧守峰(1978—)，男，教授，研究方向為交通流理論、交通管理與控制。E-mail：6360580@qq.com