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大数据时代的城市规划

——基于手机信令的人员活动分析

2014-10-31 10:51 来源:上海市城市规划设计研究中心交通分院

城市活动系统分析一直是各项城市规划中分析的难题,主要的难点在于活动系统分析需要定量化编制,需要综合运用大量的数据资料,除了常规的基础地图数据、遥感影像数据、资源与环境数据、社会经济数据、土地利用数据、市政与公共设施数据外,最重要的是动态数据的统计分析,这些数据包括视频数据、互联网数据、社交网络数据、电商数据、水电煤数据、手机数据。其中手机蜂窝数据、信令数据的应用目前越来越得到重视。

图:早上4点和下午14点全市常住人口分布对比

由于传统的调查方法成本高、周期长,样本率低,误差大,不能实时更新,随着21世纪个人手机终端的普及,出行群体中手机拥有率和使用率已经达到相当高的比例,手机数据为人口分布与人口活动分析提供了很好的探测器功能。手机信令数据成为一种低成本、动态化、大样本的调查方法。上海市在现代信息技术的成果转换和应用方面,已实现了初步的商业应用。依托目前相对成熟的手机信令分析平台,我们与手机数据处理公司一起开展了信令数据在城乡规划尤其是交通调查与规划模型的应用。

基本原理

根据移动通信网络的覆盖特性,以及移动通信网络需具备为手机用户连续提供服务的功能,手机用户的手机终端会定期或不定期、主动或被动地与移动通信网络保持联系,这些联系被移动通信网络识别成一系列的控制指令,即手机信令。在移动通信网络的特定接口上加装信令探测设备,并将信令传至专用的服务器,并进行解析和处理。这样,就得到滤除了用户属性信息的信令数据,而用户编号则是加密之后的匿名代码。手机信令的内容主要包括:匿名用户编号、时间、基站小区编号、事件类型(如主动扫描、打电话和接电话,上网,发短信等等)

图:轨道1号线服务范围

应用方法和特点

手机数据的主要特点是采集手段自动化,能够反映人或物的空间位置和联系,覆盖面广、规模巨大,具有较细的空间分辨率和时间分辨率,这些特点优于传统的调查方式。本次研究依托匿名手机信令数据,利用大数据集群计算技术与城市活动模型,将海量手机信号映射至上海交通网络与各个空间区域,获取到整个上海市区的常住人口与岗位人口,区内与区外客流联系紧密度,客流走廊空间走向,境界线双向时变客流、热点区域集散客流等传统调查方式较难获取到的数据,系统、全面地反映了上海市城市现状,为科学制订上海发展战略和修编上海市城市规划,缓解上海交通矛盾及交通改善决策等提供了可靠的数据基础。

随着上海市新一轮城市总体规划的开展,上海市城市规划设计研究院建立了规划战略数据库,以加强规划的定量分析决策功能。通过人口普查、经济普查等国家层面的调查数据,完善了全市用地数据库,辅以全市4万户居民出行调查和其他交通调查,加强了对 “上海市交通规划模型”的建设工作的。同时,结合大数据应用的特点,进行基于手机信令的人员活动调查,将传统调查和大数据进行融合分析,改进交通模型技术,增强了规划和重大建设项目决策的科学性。

图:虹桥枢纽区域常住人口的工作地分布及工作岗位居住地分布

在交通分析和人员活动中的应用

以交通模型建设为例,我们获得的数据分析量为每天约15亿条,每天服务的手机用户大概有1860万,平均每个用户每天约80条记录手机数据覆盖上海市区,基站数量约4.2万,平均每个基站覆盖约0.162平方公里,平均半径约227米。通过个体手机时间序列的城市地理空间位置信息,利用活动分析模型、活动模式识别方法,识别个体手机的活动情况,如进入离开某片区域、OD出行、穿越某一关键断面、是否乘坐轨道交通或换乘、出行耗时、出行距离、出行速度等,并可利用长期历史数据训练识别其夜间常住地与白天工作地。以上数据可以基于各分析区域统计:区域动态人口、区域常住人口、工作人口、通勤人口分布、区域过境、产生、吸引、逗留客流、区域间OD客流、校核线客流等等。



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