基于GPS軌跡數據的深圳市居民出行熱點研究

徐志鋒 于歡 何兵

摘 ?要：以深圳市作為研究區域，利用網格聚類的方法分析居民出行的熱點區域，首先將深圳市行政區域圖劃分成200×200米的網格，利用ArcGIS空間連接方法得到每個網格內包含的路段、位置等信息，然后將出租車GPS軌跡點與網格圖進行連接，統計落在每個網格內的出租車GPS軌跡點數量，按照由高到底的順序輸出為文本數據，最后利用jieba和wordcloud對熱點區域進行可視化，熱點路段和熱點區域的劃分可為交通規劃部門疏導人流、規劃道路等提供一定的參考。

關鍵詞：網格聚類;熱點分析;軌跡數據;時空分布

中圖分類號：P209 ? ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2020）01-0050-03

Abstract： This paper takes Shenzhen as the research area， uses grid clustering method to extract taxi spatio-temporal hotspots， divides map of Shenzhen into 200×200 meters grids， uses ArcGIS spatial connection method to get the information of sections and positions contained in each grid， and then connects the points of taxi GPS trajectory with grid map. The number of GPS trajectories in each grid is counted and sorted according to the order of the trajectory points from high to low. The hot spots are visualized by using Jieba participle and wordcloud. The division of hot spots and sections can provide a reference for traffic departments to guide the management of traffic flow.

Keywords： grid clustering; hotspot analysis; trajectory data; spatial and temporal distribution

1 概述

近年來，隨著經濟社會的快速發展，居民的出行需求越來越大。出租車作為城市客運交通的重要組成部分，具有快捷、舒適、靈活等優點，依然是城市居民短途出行的最佳方式[1-2]，居民的出行行為和城市的功能結構密切相關，利用出租車GPS軌跡數據，挖掘居民出行的熱點區域[3]，能夠彌補基于土地利用的靜態城市規劃對人類日常活動考慮不足的弊端，能夠促進城市規劃及管理更加關注人的行為的制約及能動因素，深入了解居民個性化的服務需求，從而使城市規劃更加精細[4]。出租車車載GPS數據準確地記錄了出租車載客或者空載時的狀態信息，具有數據可靠、采集高效、數據量大等優點，已經成為居民出行研究的主要數據源之一。目前大部分學者采用的是基于密度聚類的方法進行時空熱點分析的，算法需要較大的計算能力，分析得出的熱點區域與實際情況出入較大，為此本文采用一種基于網格劃分聚類的方法進行時空熱點分析，首先將深圳市行政區域劃分成200×200米的網格，然后統計網格內的GPS軌跡點的數量，按照降序的方式排序，得到GPS軌跡點數量最多的區域，該方法簡單有效，能夠挖掘熱點網格內的道路、位置點、交通點等相關信息，進而識別出居民出行的熱點區域。

2 研究數據

本文選取了2015年5月部分深圳市出租車車載GPS數據，對深圳市居民出行狀況進行研究。共有2015年5月1-3日、5日和7-17日共15天的軌跡數據，包含了2萬臺出租車的運營數據，其中工作日的數據有8天，節假日的數據有3天，周末的數據有4天。原始數據的存儲格式為文本，每一天的數據被分成了若干部分，需要將這部分數據進行合并，處理的方式為，先將每一天的文本數據轉換成CSV格式，剔除與本文無關的字段，然后將轉換后的數據按天合并，最終得到我們需要的待處理數據。經過上述步驟的處理后，本文保留了以下的字段的數據，如表1所示：出租車的車牌號、記錄點的經度、記錄點的緯度、GPS采集數據的時間戳、出租車瞬時速度、出租車的行駛方向和出租車的載客狀態等，其中，taxi_id 是出租車車牌號;date_time為采集時間;speed為瞬時速度，單位是km/h;direction是出租車行駛方向，是以正東方向為起始的角度方向，取值范圍是0～360;status為載客與否標識， “1”為載客狀態、“0”為空車狀態;lng表示出租車位置經度;lat是緯度。

經過相關數據處理后，數據以csv格式存儲，以逗號為分隔符，數據的一行代表了一條GPS軌跡信息，一天約有5000萬條載客軌跡記錄，大小約為7G，15天的GPS軌跡點數據量約為100GB左右。數據預處理采用python的大文件處理模塊chunks進行分塊處理，目的是加快數據處理的速度，得到每臺出租車一天內所有的載客軌跡數據，最后將預處理后的數據以csv的存儲方式進行輸出保存。

3 上下車事件提取

進行出租車軌跡數據的研究，一個重要的步驟就是提取出租車上下車點，即提取上下車的經緯度信息，每提取一次上下車點，可以視作為一條載客軌跡信息。數據字段中的status代表車輛的行駛狀態，是由一系列數字0和1組成的。其中0代表空駛狀態，1代表載客狀態。如圖1所示，車輛狀態由0變為1可以視作一次上車事件，該點即為上客點;車輛狀態由1變為0時可以看作是一個下車事件，該點即為下客點。status值連續為1，即為載客階段;值連續為0，即為空載階段，如圖2所示，首先對這輛出租車的數據按照時間字段升序排序，然后再將按照小時進行分組，將分組后的狀態值存放到列表，獲得每個小時內的所有載客信息（0和1）存放到一個新表當中，判斷列表長度是否大于3，如果是，則將status狀態連續為1的數都放到列表L_1中，狀態為不連續1的數都放到列表L_2當中，合并L_1列表，在L_1和L_2中，將每個小時內存儲的連續1列表的第一個1的時間戳設為上車點，最后一個1作為下車點。最后分別將代表上下車時間、經緯度的信息存入到新表當中。

4 熱點區域分析

通過上一節的上下車事件的提取，本文已經得到了數據中每一天的載客軌跡信息，這些軌跡包括了上車點和下車點的信息，再將深圳市的行政區域圖按照200*200（米）劃分成規則網格，然后將深圳市的路網、位置點和交通點與網格分布進行空間匹配，得到每個網格編號所對應的道路、位置點和交通點信息。再按照早高峰、午間高峰、傍晚高峰、晚間高峰四個出行高峰段，將時間分成為7：00-9：00、11：00-13：00、17：00-19：00、20：00-22：00，對這些載客軌跡數據進行切割，然后將這些數據與網格數據進行連接數據操作，求出每個網格的軌跡點總和，再用ArcGIS的點密度分析工具生成GPS軌跡的點密度圖，如圖3所示，可以看出早、午、傍晚、晚高峰居民出行的熱點區域比較集中，主要分布在：福田區口岸、寶安機場、深圳西站、深圳站、羅湖口岸、深圳灣口岸、深圳寶安國際機場、深圳寶安汽車站、蛇口港、深圳北站等交通樞紐地帶。這些地方主要分布在深圳市的羅湖區、福田區、南山區等人口密集、商業繁榮的區域，居民選擇在這些區域上下車的比例較大，一方面是上下班通勤的主要目的地之一，另一方面也和這些地方擁有眾多的交通樞紐有關。

接下來以2015年5月2日（節假日）、2015年5月11日（工作日）的數據作為研究對象，統計位置點、交通點、地鐵點網格內出現的次數，然后進行文本挖掘，按照詞頻由高到低進行排列，用Python的WordCloud庫進行詞云可視化，得到節假日和工作日在早間高峰、午間高峰、傍晚高峰和晚間高峰熱點區域的變化差異情況。

從圖4（a）中，可以看到節假日熱點區域，早高峰階段主要集中在深圳市羅湖小學、東方廣場、盛世嘉創中心、衛檢大院、德興大廈等地方，午間高峰集中在爵士大廈、深房廣場、南方醫科大學、深圳市中醫院、南方證券大廈等地，傍晚和晚間高峰階段較為一致，集中在中旅大廈、百貨廣場大廈西座寫字樓、合作金融大廈、工人文化宮、太陽廣場等地。從圖4（b）中可以看到工作日熱點區域，早高峰階段主要集中在新洲小學、湖北大廈、德興大廈、廣東省銀行大廈、聯華大廈等地，午間高峰集中在南方證券大廈C座，國際商業大廈東座，南洋大廈、金凱廣場和世界金融中心等地，傍晚高峰集中在新洲小學、湖北大廈、南方證券大廈C座、深圳國際金融大廈、國際商業大廈等地，晚高峰主要集中在湖北大廈、新洲小學、眾孚小學、皇崗小學、深圳市婦幼保健院等地。

5 結束語

本文利用出租車GPS軌跡數據進行居民出行熱點區域的挖掘，通過預處理規則將異常點剔除，通過OD匹配的算法提取了出租車的上下客點，再通過地圖匹配的技術，將GPS軌跡點匹配到了合適的路段上，最后通過規則網格聚類的方法，統計網格的GPS軌跡點個數，從而找到熱點網格所屬的路段、位置點和交通點信息，通過分析，本文得出，深圳市熱點路段主要集中在：春風路、濱海大道、濱河大道、深南大道、迎春路、建設路、友誼路等，熱點區域集中在：中旅大廈、羅湖小學、深圳市人民醫院、東門、太陽廣場、東方廣場、老街、國貿、赤尾、皇崗口岸、福田口岸、華強北、地王大廈等地，熱點路段和熱點區域的劃分對于交通規劃部門疏導人流、規劃道路等提供一定的參考價值。

參考文獻：

[1]董智青，方志祥，楊喜平，等.深圳市出租車服務能力時空分析[J].測繪地理信息，2018，43（2）：01-05.

[2]張俊濤，武芳，張浩.利用出租車軌跡數據挖掘城市居民出行特征[J].地理與地理信息科學，2015，31（6）：104-108.

[3]劉萌，鄔群勇.基于出租車OD數據的居民活動強度時空特征研究[J].福州大學學報（自然科學版），2018，46（2）：02-06.

[4]馬云飛.基于出租車軌跡點的居民出行熱點區域與時空特征研究：以昆山市為例[D].南京：南京師范大學，2014.