交通数据采集(3-4)

陆化普
交通调查数据的内容
1. 交通系统（因）
2. 交通需求（因） 3. 交通流（果）
陆化普
4. 影响和资源
5. 其他关联要素
第三节：出行与OD调查
基本概念
1．出行（Trip）、出行端点(Trip Base, Trip End)
出行始点
甲地
出行终点
Trip
乙地
(1)定义： 出行：由始点到终点的一次移动，单位：出行 数(Trip)；
陆化普
交通调查数据的内容
陆化普
3. 交通流 交通流(不同设施利用交通量,断面交通量,发生,吸引交 通量,起终点交通量等) 交通服务(旅行时间,速度,交通密度,拥挤度,利用成本, 安全性,舒适性以及方便性等)
交通调查数据的内容 4. 影响和资源
对环境的影响(噪声,振动,空气污染,日照障碍,地域 隔断,自然生态平衡,水环境,地基沉降等) 对社会经济的影响(文化遗产,古迹,景观,公共环境, 移动设施,建筑物,可达性,生活圈,群众活动,交流,产 业,设施选址变化,再布局等) 资源(土地,空间,能量消耗,所需人员,建设费用,运营, 维修管理费用,费用的负担等) 5. 其他关联要素 社会经济动向(人口,社会结构,生活方式,价值观,产 业结构,技术革新,国际环境等) 地域条件(气象,地形,地势,地理,风俗,历史,文化,政 治等)
交通安全
交通流理论
第二节：交通调查数据的内容
1. 交通系统方面
道路网络
1. 交通系统方面
道路网络
道路等级 (Road Class) 限速 (Speed Limit) 车道数 (Number of Lanes) 通行能力 (Capacity) 交通流 (Traffic Flow)
1. 交通系统方面wk.baidu.com
抽样率的确定:
:抽样率
:一定置信度对应的双侧分位数 :标准差 :容许的绝对误差 :母体容量
随机误差: 样本和总体之间的随机差异 误差 系统误差: 设计误差：调查方案设计的错误 估计量的偏误：估计量破坏了无偏性 调查误差：数据获取中产生的误差 编辑误差：编辑中形成的误差
抽样率的确定:
例题: 在某次居民出行调查中，要求调查结果 的绝对误差不超过10次，置信水平取95%，假设 已知总体标准差S的估计值为80，调查总体 为4330人，求必要的调查抽样率。
期望线指连接各个小区形心 的直线，代表了小区之间的 出行，其宽度通常根据出行 数大小而定。 形心：小区内出行代表点。
第四节: 传统交通调查内容
各种交通量调查方法的特征( USA)
调查区间与调查时期
• • •
•
调查时期的选取 人的移动：以一日为生活周期 工作日，休息日； 旅游、渡假村、观光道路规划：出行距离长，随季 节变化； 货物的移动：没有固定周期，因物品性质有季节变 动－－调查期长，调查时期要慎重讨论； 机动车辆：以一日为生活周期，出行型式因周日和 季节不同而异－－工作日，休息日，春(5月)秋(10 月)两季。
公共交通
轨道交通网络:北京地铁
1. 交通系统方面
公共交通
轨道交通网络:北京地铁
Dallas 公交网络
1. 交通系统方面
公共交通
轨道交通网络:北京地铁
Dallas 公交网络
运行时刻表，行驶速度，各站点进出人数。。。
1. 交通系统方面
商业停车场 单位内部停车场
顾客停车场
免费停车场
美国旧金山市停车场分布
调查方法。
产生结果
基于移动通信的交通调查技术：
不需要维修管理费，数据以获取，可以收集动态位置，路经 的无缝数据，位置精度高，普及率高，容易抽样。
•难于对公共交通用户实 施调查; •位置精度高、但有盲区; •普及率低; •全样调查困难
装有GPS的出租车行驶轨迹，伦敦 (floating cat data) http://flowingcity.com/
纽约地区交通小区划分 目的： 合并交通源
划分原则： a. 大小适中 b. 小区内用地性质， c. 交通特点尽可能一致 d. 现有统计数据采集的方便性 e. 高速公路匝道（一匝道一小区） f. 自然障碍物
OD矩阵的概念
城市内所有人，车，货出行的叠加：
OD矩阵
核心基础数据！ http://verkeer.wikia.com/wiki/H/B-matrix
机械式 缺点： 1. 初期安装费用昂贵 2. 维护费用 3. 受自然环境影响大 4. 测量不精确
电磁感应式
第五节: 交通调查新技术
视频式监测器：
现场摄像
视频交通信息采集技术经过不断完
善已经成熟，经过国内外的实际观测
检验证明其节省人力，降低劳动强度、 时间和费用，同时精度高、图像资料
数据处理
可重复利用，是良好的道路交通特性
基于移动通信的交通调查技术：
•不需要维持管理费用； •数据获取容易； •可以收集无缝数据； •可以获取公交车内的用户 数据； •位置精度较高； •普及率高、容易抽样。 手机数据 (mobile phone data) http://flowingcity.com/
基于移动通信的交通调查技术：
动态数据挖掘技术 (Dynamical Data Mining Technique)
随机误差: 样本和总体之间的随机差异 误差 系统误差: 设计误差：调查方案设计的错误 估计量的偏误：估计量破坏了无偏性 调查误差：数据获取中产生的误差 编辑误差：编辑中形成的误差
随机误差: 样本和总体之间的随机差异 误差 系统误差: 设计误差：调查方案设计的错误 估计量的偏误：估计量破坏了无偏性 调查误差：数据获取中产生的误差 编辑误差：编辑中形成的误差
出行的实例:
工作单位 工作 业务 ②
第一出行：工作①地铁
① ⑤ 家
回家
第二出行：业务②③④⑤出租
④ ③
⑥ 宾馆
第三出行：回家⑥公共汽车
①工作、地铁； ②会议、出租； ③接客人、出租； 业务 ④返回、出租； ⑤送客、出租； ⑥回家、公共汽车。
出行的分类:
a、按出行的范围分类 内内出行、内外出行、过境出行 b.按出行目的分类 上班、上学、自由、业务、回家 c.按出行的时间分类 高峰时间出行、非高峰时出行
机、电、声、磁、光等非人工采集阶段：
雷达检测器 光束切断型 光电检测器 光束反射型 脉冲波 超声波检测器 谐振波 连续波 不适用于车流量较大的双车道和多车道
机、电、声、磁、光等非人工采集阶段：
机、电、声、磁、光等非人工采集阶段：
感应线圈检测器
第二代交通信息采集设 备（机、电、声、磁、 光等非人工采集）能够 大大降低所需要的调查 人员数量和劳动强度， 但是通常需要固定安装， 不适用于短期的调查。
内内出行 内外出行 外内出行
过境出行
出行量 上班、上学
8
17
时刻
①由家庭出行(Home Base) ：自家、朋友家; ②非由家庭出行(Non Home Base)：宾馆、饭店、单位、车中、交通枢纽。
个人出行是构成整个城市交通的基本元素！
重要的基础研究。
从非集计模型到基于各种数据源的人类出行研究。
交通小区划分:
调查区域的设定与分区 (1)区域 由调查目的决定 a.按将来社会经济活动地和分布情况 ,划分范围，应充分根 据需要考虑； b. 考虑调查区域的出入境交通情况，以便进行边界线调查 (cordon line)，尽量利用山川等天然障碍物； c.考虑到利用现有行政区划分统计数据
(2)分区 调查区域的小区(含交通量分配情况) a.现有统计数据采集的方便性； b.均匀性(面积、人口、交通量)由中心向外逐渐增大 c.自然障碍物； d.高速公路匝道（一匝道一小区）； e.土地利用 避免将同一用途分开。
分类： 机动车出行OD矩阵 公交出行OD矩阵 货物出行OD矩阵 存储： 二维数组 OD[i][j]
OD矩阵的概念
城市内所有人，车，货出行的叠加：
OD矩阵
期望线
核心基础数据！ http://verkeer.wikia.com/wiki/H/B-matrix
分类： 机动车出行OD矩阵 公交出行OD矩阵 货物出行OD矩阵 存储： 二维数组 OD[i][j]
2. 社会经济活动方面 居民收入 小汽车出行率
旧金山市小汽车出行率 纽约市居民收入分布
2. 社会经济活动方面
土地利用
波士顿地区的土地利用
3. 交通流方面
交通量: 单位时间通过道路某一断面或某一车道的车
辆数或行人数. 交通量计数方法:人工计数法, 浮动车法, 机械技术. 当量交通量: 将实际车辆数换算为轿车数后的交通量；
通行限制
数据挖掘信息中心
畅通 路滑 天气
网络
堵车
手机
微机
车数表示器
第六节：交通调查的抽样
为什么要对数据抽样?
全样调查困难－> 抽样（人口普查除外） 原则：１.调查精度高； ２.不要造成调查对象太偏； 3.费用与时间的平衡。
抽样
数据
应用: 1. 无法全部调查 2. 提高时效 3. 降低成本
交通调查抽样的方法：
Take Me To My Car
找到自己的停车位置
Transporter: Real-time Public Transit Designed for the Bay Area
公交系统的实时运行状态
Exit Strategy NYC Subway Map
从哪个门上地铁? 地铁出口,电梯, 最优 出地铁路线
1. 简单随机抽样法： 1~n,
rand()%n
2. 系统抽样法： 按照一定的间隔抽取样本
3. 分层抽样法： 根据某些特定的特征，将总体分为同质，不相互重叠的若干层， 再从各层中独立抽取样本，是一种不等概率抽样（复杂，费用高， 误差分析较复杂）。
4. 整群抽样法： 先将总体单位分群，随机选择群体作为抽样样本，调查样本群中 的所有单元。 5. 多阶段抽样法： 每个阶段的抽样结构不同。
1. 交通系统方面
商业停车场 单位内部停车场
车位数 车位性质 停车价格 开放时间
免费停车场
顾客停车场
美国旧金山市停车场分布
1. 交通系统方面
地铁站点
公交站点
交通信号灯
2. 社会经济活动方面 人口分布
纽约市昼夜人口
http://xinxisheji.tuyansuo.com/info/476.html
道路交通特性调查信息的采集方法，经过了三个发展阶段：
第一阶段：人工采集 第二阶段：机、电、声、磁、光等非人工采集 第三阶段：视频采集
第四阶段：移动通讯技术
人工采集阶段：
缺点: 1. 人工采集需要投入大 量的人力、物力和财力 2.人工采集所得到的数据 准确性不稳定，调查数据 的可靠性与现场观测人员 的素质和观测持续时间有 密切关系
道路通行能力 : 在一定道路和交通条件下，一 定时间内能通过道路某断面的最大车辆数。
(/h，/12h，/24h)
交通负荷度 : 某断面的实际交通量与其通行能 力之比；
行驶速度，平均行程速度 : 包括停车时间在内
的区间平均行驶速度（km/h）。
交通调查数据的内容
1. 交通系统
交通技术（动力，车辆，运行控制， 轨道交通，交通系统性能等） 交通设施（道路，铁路，交叉点， 出入口，停车场，车站，车辆等） 交通服务设施（公共交通路线，运行 状况，收费额，经营，企业事业单 位，维持管理，交通法规，运营等）
陆化普
交通调查数据的内容
2.交通需求 人口,就业,产业,经济(人口,经济结构,空间 分布,选址,开发政策,规划等) 土地利用(种类分布,土地利用功能划分,建 筑物用途,开发,再开发政策,规划等) 交通需求特性(通过居民出行,公共交通需 求特性,停车需求特性等调查获得) 主要设施(主要公共设施,民间文化,余暇,体 育设施等的配置和利用,大型活动等)
第二章：交通调查
第一章的一点补充， 几个iPhone流行交通软件介绍：
便携
高性能
智能手机应用软件（特别是交通软件）前景巨大！ 占有率已超过50%
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问题：
怎样成功地规划城市交通？ 怎样设计成功的交通软件？
问题：
怎样成功地规划城市交通？ 怎样设计成功的交通软件？
数据
Data
方法
Methodology
想法
Idea
第一节：交通调查的目的和作用
交通调查的目的和作用 交通运输系统现状评价 交通需求预测模型
制定交通规划目标
数据基础 交通调查 交通设施建设 交通管理与控制