一种基于信息数据的交通同城化阶段和出行模式划分方法技术

本发明专利技术提供一种基于信息数据的交通同城化阶段和出行模式的划分方法，从交通视角对城市化发展阶段及出行模式进行了界定，并基于信息数据，提出了一种同城化阶段划分和出行模式识别的定量计算方法，所述方法通过定量计算城际客流出行比例、城际客流方向吸引系数、临界城际出行比例以及主导出行方式分担率综合判断同城化发展阶段处于单向同城化、双向同城化或融合同城化阶段，并根据定量计算出的城际通勤出行比例划分同城化出行模式；本发明专利技术以广佛莞三市为例验证了本发明专利技术方法的可行性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息数据的交通同城化阶段和出行模式划分方法
本专利技术涉及交通规划的
，尤其是一种基于信息数据的交通同城化阶段和出行模式划分方法。
技术介绍
同城化是指一个城市与另一个或几个相邻的城市，在经济、社会和自然生态环境等方面具有能够融为一体的发展条件，以相互融合、互动互利，促进共同发展，同城化是经济全球化和区域经济一体化发展的客观要求，也是城市化加速发展的新形式。目前，国内存在较多同城化研究成果，文献[1-3]([1]高秀艳,王海波.大都市经济圈与同城化问题浅析[J].企业经济,2007,(8):89-91；[2]郉铭.沈抚同城化建设的若干思考[J].城市规划,2007,31(10):52-56；[3]张建军,邹莹,佟耕.区域协作规划的探索——以沈抚同城化规划为例.生态文明视角下的城乡规划——2008中国城市规划年会论文集[C],2008:85-88)明确界定了同城化的概念，文献[4-6]([4]谢俊贵,刘丽敏.同城化的社会功能分析及社会规划试点[J].广州大学学报(社会科学版),2009,8(8):24-28；[5]李恒鑫.城际铁路对城市圈同城化的促进作用[J].综合运输,2010,4:36-40；[6]曾群华.新制度经济学视角的长三角同城化研究——以沪嘉为例[J].华东师范大学博士学位论文[D],2011,6:87-95,22-24)分别从社会学视角、城市圈、新制度经济学和博弈论视角论证了同城化地区内在关联性及政策制度，文献[7-9]([7]梁思成,黄亚平,王书贤.同城化发展水平评价——以武鄂同城化为例.持续发展理性规划——2017中国城市规划年会论文集[C],2017:1001-1009；[8]林雄斌,杨家文,谢莹.城化背景下跨市交通的规划与政策——以广佛同城为例[J].国际城市规划2015,(4):101-108；[9]赵双全.国内外同城化建设经验及对广西的启示[J].国际城市规划2019,(6):80-85)从实例角度分析了同城化的水平评价、政策研究及经验借鉴。综观国内同城化研究成果，主要集中在对同城化概念界定、特征分析、生成机制与合作模式、发展思路及对策建议方面，但缺乏从交通视角对同城化阶段进行的量化分析和对同城化出行模式的进行识别方法，本专利技术基于信息数据的支撑，提出了一种基于信息数据的交通同城化阶段和出行模式的划分方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于信息数据的交通同城化阶段和出行模式的划分方法，解决当前国内同城化研究成果缺乏从交通视角对同城化阶段进行划分和对同城化出行模式进行识别的问题。本专利技术的技术方案为：一种基于信息数据的交通同城化阶段和出行模式划分方法，包括如下步骤：步骤1：根据下式(1)计算城际客流出行比例：城际客流出行比例为城际客流规模与城市内部出行规模的比值；式中，trAB为城市A与城市B间的城际出行比例，flowAB为城市A与城市B间的出行规模，利用手机信令数据扩样得到，flowA和flowB分别为城市A和城市B的内部机动化出行规模，采取城市综合交通调查扩样数据或手机信令数据扩样得到；根据所述城际客流出行比例的大小判断同城化程度的高低；步骤2：根据下式(2)计算城际客流方向吸引系数：城际客流方向吸引系数为城市A对城市B的客流吸引力与城市B对城市A的客流吸引力的比值：式中，dAB为城市A对城市B的城际客流方向吸引系数，PBEA为在城市B居住城市A就业的总人数，PAEB为在城市A居住城市B就业的总人数，PBEA和PAEB通过长周期手机信令或互联网位置数据的职住地识别获取；所述城际客流方向吸引系数趋近于1表明双向客流吸引特征明显，大于2表明城市A对城市B的客流吸引力远大于城市B对城市A的吸引力，城市B表现为对城市A的单向同城化，小于0.5则表明城市A对城市B的单向同城化；步骤3：根据下式(3)计算临界城际出行比例：式中，fAB为城市A与城市B临界城际出行比例，flowAB_j为城市A与城市B临界城际出行的客流总量，临界距离可采用城市A与城市B中心间距离的50％，flowAB为城市A与城市B城际出行总量，flowAB_j和flowAB通过手机信令数据的驻点识别判断出行规模；根据临界城际出行比例识别出双向同城和融合同城的状态；步骤4：根据下式(4)计算城际主导出行方式分担率，所述城际主导出行方式分担率指城际出行的主导出行方式占比情况：式中，MAB表示城市A与城市B间城际的主导出行方式占比，flowi为城市A与城市B间出行方式i的客流总量。各种方式的出行总量需通过多源数据分析，包括利用手机信令数据扩样后获取城际出行总规模，利用道路交通流量和高速公路收费数据获取的车流量数据测算的道路客流出行规模、公共交通闸机及售票数据获取的公共交通出行规模等；根据城际主导出行方式分担率辅助判断双向同城与融合同城的状态；步骤5：根据所述城际客流出行比例、城际客流方向吸引系数、临界城际出行比例以及主导出行方式分担率综合判断同城化发展阶段处于单向同城化、双向同城化或融合同城化阶段；步骤6：根据下式(5)计算城际通勤出行比例：式中，TQAB表示城市A与城市B间通勤出行比例，flowAB_TQ为城市A与城市B之间通勤出行总量，flowAB为城市A与城市B间的城际出行总量。flowAB_TQ确定方法如下：首先通过手机信令数据识别职住地，形成跨城职住集合{PE}；然后利用手机信令数据识别出行驻点，当人员i一次出行的起点和终点分别与{PE}集合中该人员的居住地和工作地对应时(或相反)，判断该次出行为通勤出行；步骤7：根据所述城际通勤出行比例划分同城化出行模式：在同城化初期表现为满足产业联系的需求，客流特征为产业出行主导；随着同城化的深入，同城化发展状态发生变化，超出行政区的通勤出行逐步增加，以工作地和居住地为主体的通勤出行逐步形成，同城交通走廊由产业联系走廊向通勤与产业兼顾走廊、通勤走廊逐步转变；若所述城际通勤出行比例达到30％以上，即可认为呈现明显的城际通勤出行特征。与现有技术相比，本专利技术的优势在于：1、本专利技术从交通视角对城市化发展阶段及出行模式进行了界定，并基于信息数据，提出了同城化阶段划分和出行模式识别的定量计算标准，解决了国内同城化研究成果缺乏从交通视角对同城化阶段进行划分和对同城化出行模式进行识别的技术问题。2、本专利技术以广佛莞三市为例验证了本专利技术划分方法的可行性，实际结果表明，广佛同城化程度远高于广莞同城化，广佛同城目前处于双向同城形成阶段，而广莞处于同城化发展的初期，同时基于信息数据识别了广佛走廊具有通勤出行特征，广莞增城交界走廊为产业为主、通勤为辅的走廊特征，广莞跨江廊道为产业联系走廊。3、本专利技术基于信息数据，有较强的实操性和精准性，可用于从交通视角对同城化进行精确分析。附图说明图1一种基于信息数据的交通同城化阶段和出行模式的划分方法示意图。图2广佛莞三市跨城出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信息数据的交通同城化阶段和出行模式划分方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：/n步骤1：根据下式(1)计算城际客流出行比例：城际客流出行比例为城际客流规模与城市内部出行规模的比值；/n

【技术特征摘要】
1.一种基于信息数据的交通同城化阶段和出行模式划分方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
步骤1：根据下式(1)计算城际客流出行比例：城际客流出行比例为城际客流规模与城市内部出行规模的比值；



式中，trAB为城市A与城市B间的城际出行比例，flowAB为城市A与城市B间的出行规模，利用手机信令数据扩样得到，flowA和flowB分别为城市A和城市B的内部机动化出行规模，采取城市综合交通调查扩样数据或手机信令数据扩样得到；
根据所述城际客流出行比例的大小判断同城化程度的高低；
步骤2：根据下式(2)计算城际客流方向吸引系数：城际客流方向吸引系数为城市A对城市B的客流吸引力与城市B对城市A的客流吸引力的比值：



式中，dAB为城市A对城市B的城际客流方向吸引系数，PBEA为在城市B居住城市A就业的总人数，PAEB为在城市A居住城市B就业的总人数，PBEA和PAEB通过长周期手机信令或互联网位置数据的职住地识别获取；
所述城际客流方向吸引系数趋近于1表明双向客流吸引特征明显，大于2表明城市A对城市B的客流吸引力远大于城市B对城市A的吸引力，城市B表现为对城市A的单向同城化，小于0.5则表明城市A对城市B的单向同城化；
步骤3：根据下式(3)计算临界城际出行比例：



式中，fAB为城市A与城市B临界城际出行比例，flowAB_j为城市A与城市B临界城际出行的客流总量，临界距离可采用城市A与城市B中心间距离的50％，flowAB为城市A与城市B城际出行总量，flowAB_j和flowAB通过手机信令数据的驻点识别判断出行规模；
根据临界城际出行比例识别出双向同城和融合同城的状态；
步...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋程，刘明敏，江雪峰，马小毅，李彩霞，陈嘉超，刘新杰，金安，陈先龙，丁晨滋，张科，艾冠韬，吴恩泽，李浩然，
申请(专利权)人：广州市交通规划研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44