基于FCD数据的旅游日机动车交通时空特征研究.pdf

基于FCD 数据的旅游日机动车交通时空特征研究 郑承于，高悦尔，吴广君 摘要：以FCD 数据为基础，研究旅游节假日期间城市机动车交通时空特征与规律。采用条件倒推法选取旅 游日样本，以路网平均行程速度为指标，分析旅游日、工作日、周末路网平均行程速度的时变规律，并分 析各路段交通运行等级的空间分布特征。结果表明：（1）厦门市旅游节假日期间机动车交通的高峰时段出 现在10:00-12:00，其中10:30-11:30 为高峰小时，高峰小时速度为34.1km/h，速度值高于工作日与周末； （2）从速度空间分布看，在旅游日的高峰小时 （10：30-11：30），城市大部分地区交通状态较好，与工作 日和周末的同时段交通状态空间分布相似,部分景点周边路段拥堵情况较为严重；在工作日与周末的晚高峰 小时（17:30-18:30），旅游日路网整体交通状态明显优于平日，但部分景点周边路段拥堵情况比平日更为 严重。 关键词：旅游交通 时空分布 浮动车数据 1.引言 随着我国旅游行业快速发展，众多旅游城市在“黄金周”期间出现不同程度的交通 拥堵，严重影响游客的出行感受与城市旅游发展。旅游交通由于出行目的地和出行时间 上的相似性，造成一定时间内旅游景点周边的交通设施负荷过重。 同时，随着浮动车信息采集技术的发展，浮动车技术成为研究城市交通状态的一项 重要工具，国内外学者利用浮动车技术对城市机动车交通进行了大量理论研究和应用实 0 践，取得了较为丰富的研究成果。涂家伟 提出了以浮动车采集的有效速度数据为基础 0 的路段平均速度估算方法；李强等 提出要反映路段交通状况的变化特性，在高峰时段， 应以平均速度等旅行时间指标为依据，而在非高峰时段，应以浮动车数据量等流量指标 0 为依据；李梅红等 以路段平均速度、速度变化系数和低速行程时间比等作为特性参数， 0 建立特性参数与各级服务水平下交通状态模式的关系；刘伟铭等 以浮动车的平均行程 速度和平均行车时间延误作为道路状态评价指标，采用模糊综合评价模型进行路网交通 0 状态判别；邹文杰等 提出了以最小平均行程时间、路网运行阻尼系数、路网拥堵系数 0 为主的宏观路网运行状态评价指标体系；周翔等 提取浮动车单位距离的行程时间、停 驶时间和行驶时间，提出采用临界速度划分车辆运行状态并应用双流模型建立城市交通 状况宏观评价的方法。 综上所述，国内外在应用浮动车数据进行城市机动车交通流研究与交通状态判别方 面已取得许多研究成果，对于浮动车数据的应用有较强指导性。但着眼于旅游节假日的 交通状态研究较少，缺乏体现节假日期间城市机动车交通时空特征与规律的研究。由于 受旅游活动影响，节假日期间城市机动车交通呈现出不同于平日的特征。因此，有必要 对旅游日城市机动车交通时空特征展开进一步的探讨，以提供更加科学合理的研究支 撑，提高旅游节假日期间缓堵工作的有效性和针对性。厦门市作为第一批全国优秀旅游 0 城市 ，2014 年“十一”黄金周期间旅游总收入 17.55 亿元，排名全国第 17 位，福建 0 省第1 位 ，故本文选择厦门市作为研究对象。 2.数据来源与处理 2.1 数据来源 本研究中，依托北京掌行通信息技术有限公司，获取厦门市各路段平均行程时间数 据，数据包含信息有路段编码、路段长度和路段平均行程时间。数据涵盖厦门市市域范 围内高速公路、快速路、主干路、次干路、支路共计11696 个路段。以10-30s 为时间 间隔抽取厦门市2014 年10 月1 日—2014 年10 月31 日每天24h 共计8928 个数据文件， 约3000 万条路段行程时间数据。路段平均行程时间通过浮动车数据提取，其中浮动车 数据包括车辆编号、当前日期、当前时刻、经纬度坐标、瞬时车速、方向角、载客标志 等。 2.2 数据处理 2.2.1 指标计算 本研究中，选取路网平均行程速度为指标研究城市机动车交通时间分布特征。城市 路网平均行程速度是反映