基于新能源汽車OD數(shù)據(jù)的自駕出游行為特征空間分析研究

陳旭?仇實?李學根?陳寧?張英杰

摘 要 本文基于上海市新能源汽車OD數(shù)據(jù)并結合景點關注度數(shù)據(jù)及百度經(jīng)驗數(shù)據(jù)，以上海迪士尼景區(qū)為例，對自駕前往景區(qū)游玩車輛的行為特征進行空間分析研究，旨在幫助景區(qū)工作人員更好地了解自駕出游車輛并改進景區(qū)運營策略，提升自駕出游游客的滿意度。

關鍵詞 新能源汽車;自駕出游;行為特征;空間分析

引言

隨著國民經(jīng)濟水平的不斷提升，越來越多人選擇在節(jié)假日駕駛私家車前往城市周邊的景區(qū)游玩，自駕出游已經(jīng)逐漸成為城市生活的一種新時尚[1]。然而，景區(qū)工作人員對自駕出游車輛的行為特征并不了解，在制定景區(qū)運營策略的時候完全依靠主觀經(jīng)驗，這可能會造成諸如景區(qū)周邊交通壓力大、停車困難等問題[2，3]。為解決這些問題，本文基于上海市新能源汽車OD數(shù)據(jù)并結合景點關注度數(shù)據(jù)及百度經(jīng)驗數(shù)據(jù)，以上海市迪士尼景區(qū)為例，分析自駕前往景區(qū)游玩車輛的空間行為特征，幫助景區(qū)工作人員更好地了解自駕出游車輛并改進景區(qū)運營策略，提升自駕出游游客的滿意度。

1 數(shù)據(jù)

1.1 數(shù)據(jù)描述

本文的新能源汽車OD數(shù)據(jù)來源于上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測研究中心。該數(shù)據(jù)從2018年1月1日開始到2018年10月31日結束，主要屬性字段包含車架號、開始結束時間、開始結束位置等18項[4]。

1.2 數(shù)據(jù)處理

由于獲取新能源汽車OD數(shù)據(jù)的過程中包含諸多不可控的因素，因此在進行數(shù)據(jù)分析之前需要對其進行數(shù)據(jù)預處理。本文數(shù)據(jù)預處理的步驟包括：

（1）剔除行駛時長和行駛里程不合理的數(shù)據(jù)

（2）剔除經(jīng)緯度數(shù)值有問題的數(shù)據(jù)

（3）保留OD數(shù)據(jù)中車輛類型為乘用車的數(shù)據(jù)

由于本文的OD數(shù)據(jù)是上海市所有新能源汽車的出行數(shù)據(jù)，所以其中包含了多種用途及行為特征的車輛。因此，在進行數(shù)據(jù)分析之前，先要提取出其中自駕前往上海迪士尼景區(qū)游玩的OD數(shù)據(jù)。本文定義以下3條規(guī)則來提取與迪士尼相關的OD數(shù)據(jù)：

（1）保留起點或終點在上海迪士尼景區(qū)范圍內(nèi)的OD數(shù)據(jù)

（2）剔除在上海迪士尼景區(qū)范圍內(nèi)進行日常通勤的車輛

（3）去除被標記為運營車輛的OD數(shù)據(jù)

1.3 數(shù)據(jù)驗證

在數(shù)據(jù)處理之后，需要對數(shù)據(jù)的準確性進行驗證，以確保數(shù)據(jù)能夠反映真實的自駕出游情況。利用皮爾遜相關系數(shù)來衡量兩組數(shù)據(jù)的相關程度，計算結果為0.81，說明兩組數(shù)據(jù)呈顯著的正相關[5]。因此，OD數(shù)據(jù)能夠反應真實的自駕出游情況，可以為本文之后的分析所用。

2 自駕出游行為特征空間分析

如圖1所示，為自駕前往迪士尼車輛起點熱力分布圖。從圖中可發(fā)現(xiàn)，自駕前往迪士尼景區(qū)車輛的起點主要集中在迪士尼附近并且隨著與迪士尼的距離越大熱度越小。根據(jù)圖5中車輛起點分布熱力圖中呈現(xiàn)出的特征，將上海分為4個區(qū)域并在圖4中用黑色虛線框表示。區(qū)域1為熱度最高的區(qū)域，其空間位置位于川沙、周浦等迪士尼附近區(qū)域，該區(qū)域中的車輛大多用于迪士尼附近的民宿接送游客;區(qū)域2為熱度第二高的區(qū)域，其空間位置位于浦東三林、張江、北蔡以及浦西中環(huán)以內(nèi)的區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)熱度較為平均，大多數(shù)上海市區(qū)游客都集中在該區(qū)域;區(qū)域3的熱度比區(qū)域2稍弱，其空間位置覆蓋上海外環(huán)區(qū)域以內(nèi)，該區(qū)域內(nèi)存在若干個如桃浦、莘莊這樣以生活小區(qū)為中心的高熱度區(qū)域;區(qū)域4為熱度最低的區(qū)域，其空間位置主要分布于上海外環(huán)外的區(qū)域，該區(qū)域雖然熱度低，但是其中也包含著幾個如奉賢南橋、浦東臨港這樣的高熱度中心。區(qū)域4外也存在這零星的幾個熱區(qū)，在圖中用紅色虛線框標識，這些熱區(qū)都是外地游客開車直接前往迪士尼景區(qū)游玩，這些車輛出行的行駛時長均在180分鐘以上，行駛里程在100公里以上。

2 結語

本文基于新能源汽車公共數(shù)據(jù)并以上海迪士尼景區(qū)為例，從空間角度揭示了自駕出游車輛的行為特征，幫助景區(qū)工作人員更好地了解自駕出游車輛并改進景區(qū)運營策略，提升自駕出游游客的滿意度。

參考文獻

[1] 曾麟婷，陳能，陳旭.基于眾源數(shù)據(jù)的旅游信息可視化平臺建設研究[J].中國管理信息化，2019（2）.

[2] 基于眾源地理數(shù)據(jù)的熱門旅游路線推薦算法及實證研究[D].上海師范大學，2018.

[3] 基于眾源地理數(shù)據(jù)的上海市旅游目的地關注度研究[D].上海師范大學，2015.

[4] 上海市新能源汽車數(shù)據(jù)開放創(chuàng)新實驗室啟用[J].上海信息化，2017：93.

[5] 肖亞龍，張士庚，王建新.一種基于多維標度和區(qū)域細化的無線室內(nèi)定位方法[J].計算機學報，2017（08）：196-210.