基于多源数据的货车交通模型构建及应用研究——以广州市为例.pdf
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1、1 货运模型专题|FREIGHT MODEL作者简介张科(1989),男,江西南昌人,硕士,工程师,主要研究方向:交通规划与管理、交通模型。陈先龙(1978),男,安徽当涂人,工学博士,教授级高级工程师,研究方向:交通模型、交通大数据开发与应用。Email:摘要:通过分析既有货运交通模型的难点及建模数据源的独立性,设计了多源数据融合的数据驱动货车交通模型框架。面向长周期道路卡口监测数据,运用轨迹溯源方法,建立了基于卡口交通分析小区的车辆出行OD。针对重型货车长距离和短距离出行活动特征的差异性,基于重型货车GPS数据的时空OD出行链生成算法,建立了区分高速公路和非高速公路的重型货车出行OD矩阵。
2、基于数据驱动的货车模型框架,建立土地利用数据与高速公路收费流水数据、重型货车GPS数据及道路卡口监测数据之间的联系,推算得到以高速公路和非高速公路、重型货车和非重型货车为分类基础的货车出行需求矩阵。结合广州实例,从货车出行总体特征、时空分布、道路货车交通及与城市空间结构的协调性等方面进行了分析。研究结果表明,基于多源数据融合的货车交通模型能够较好地适应城市现状和初近期货车交通预测分析的需要。关键词:数据驱动;货车模型;道路卡口;GPS轨迹;土地利用Abstract:Abstract:By analyzing the difficulties of established freight tra
3、nsport models and the independence of modeling data sources,a data-driven truck transport model framework with multi-source data fusion is designed.Facing the long-cycle road checkpoint monitoring data,using the trajectory traceability method,the vehicle travel OD based on the checkpoint traffic ana
4、lysis zone is established.For the differences in the characteristics of long-distance and short-distance travel activities of heavy trucks,based on the spatio-temporal OD trip chain generating algorithm of GPS data of heavy trucks,the OD matrix of heavy trucks trips that distinguishes between highwa
5、ys and non-highways is established.Based on the data-driven truck model framework,the linkage between land use data and highway toll data,heavy truck GPS data and road checkpoint monitoring data is established,and the truck travel demand matrix based on the classification of highways and non-highway
6、s,heavy trucks and non-heavy trucks is derived.Combined with the example of Guangzhou,the overall characteristics of truck travel,spatial and temporal distribution,road truck transport and the coordination with urban spatial structure are analyzed.The results show that the truck transport model base
7、d on multi-source data fusion can be better adapted to the current situation of the city and the needs of the initial and near-term truck transport prediction and analysis.Keywords:Keywords:Data driven;Truck transport model;Road checkpoint;GPS trajectory;Land use0引言货运交通是城市社会经济运行状况的缩影,而城市系统是一个复杂的巨系统,
8、对城市复杂巨系统建模无疑是非常困难的。货运交通也直接反映经济运行指标,在一定程度上关系到商业秘密,这也进一步产生了数据获取的障碍。从交通模式组成来看,货运交通也包含航空、铁路、水运、管道、公路,且各模式之间也存在竞合关系;从空间联系来看,货运交通涉及从城市基于多源数据的货车交通模型构建及应用研究以广州市为例张科,陈先龙,宋程广州市交通规划研究院有限公司,广东省可持续交通工程技术研究中心Truck Transport Model Development and Application Based on Multi-source Data:A Case Study of Guangzhou Cit
9、y2 货运模型专题|FREIGHT MODEL到地区、全国乃至全球;从服务对象来看,包括商业货运和生活货运。此外,从货运交通建模理论来看,主要的建模方法是城市客运交通建模的衍生,包括四阶段货运模型1(Four-Step Freight Model)、出行链货运模型2(Tour-Based Freight Model)、基于活动货运模型3(Activity-Based Freight Model)和智能体货运模型4-5(Agent-Based Freight Model),也包括货运交通与土地利用整合模型6等。然而,由于货运交通和生产要素之间的联系更为紧密,且模型输入条件在一定程度上处于模糊状态
10、,货运系统的复杂性、数据质量与获取难度,这使得货运交通建模几乎是交通需求建模的最大难点。货车模型是货运模型的简化版,可以看作是四阶段货运模型的一种形式,但同样数据获取是建模的难点。伴随着科技的发展,越来越多的货运交通运行监测数据被应用于货运交通模型开发,包括重型货车GPS数据、高速公路收费数据、道路卡口检测数据7等。新的数据源为货车交通模型开发提供了直接且相对准确的输入条件,但各种数据之间存在一定的独立性,且各种数据也存在自身的缺陷。重型货车GPS数据主要覆盖了12 t以上的重型货车8,高速公路收费数据缺少收费站以外的货车活动信息,而道路卡口检测数据则缺少连续的轨迹信息,同时这些数据源之间很难
11、建立直接的联系。为此,本文尝试建立融合交通运行监测和检测数据的货车交通模型,以期更好地揭示城市货运交通运行特征规律。1数据基础本文所使用的数据主要包括重型货车GPS数据、高速公路收费流水数据、道路卡口检测数据和土地利用数据四大类。正如前文所述,四类数据所包含的货车信息各有不同,本文将通过算法设计进行融合,并以此为基础构造增量货运交通模型框架。1.1重型货车GPS数据重型货车GPS数据包括广东省域范围内12 t以上重型货车GPS轨迹数据,采样间隔为30 s,日均活动车辆31.2万辆,包括车辆ID、牌照颜色、时间戳、地理位置、车载终端速度(km/h)、行驶记录仪速度(km/h)、方向、海拔高度、行
12、驶里程、警告状态等。基于重型货车GPS数据可以进一步推断货车出行OD。1.2高速公路收费流水数据高速公路收费流水数据包括省域范围内各个收费站的收费流水数据,包含车辆ID、车辆类型、进/出收费站名称和时间。基于高速公路收费流水数据统计可得基于高速公路收费站的货车OD数据。1.3道路卡口监测数据道路卡口监测数据包括各个卡口途经车辆的ID、通过时间和基于视频识别获得的车辆类型。截至2022年6月,具有有效数据采集条件的道路卡口4 572个,其空间位置见图1,道路卡口主要设置在城市主干道,约占50%,能够更好地反映城市内部出行活动分析的需要。所有卡口日均采集车辆出行记录约3 000万条。图1 广州市道
13、路卡口分布位置示意3 货运模型专题|FREIGHT MODEL1.4土地利用数据土地利用数据主要包括居住、商业服务业设施、工业、村庄建设、物流仓储、公用设施、公共管理与公共服务、区域交通设施等在内的建设开发用地共约1 786 km2,用地组成情况见表1。表1 现状建设用地组成结构用地类型面积占比/%居住用地15.0商业服务业设施用地5.1工业用地17.2村庄建设用地25.9物流仓储用地1.9公用设施用地2.1公共管理与公共服务用地7.9区域交通设施用地10.2道路与交通设施用地11.9绿地与广场用地2.92货车交通模型设计考虑当前中国城市已经从增量规划进入存量规划发展阶段,城市活动日趋稳定,在
14、一定程度上,现状交通运行状况不仅决定了近期总体发展态势,也将影响中远期。因此,通过长周期运行监测和检测数据挖掘城市现状出行特征,以提升交通模型精度是一种行之有效的手段。然而,正如前文所述,各种不同口径获得的货车交通数据之间难以建立有效的联系,本节尝试通过构建模型来解决该问题。2.1模型总体结构货车模型设计的总体思路是基于海量的货车运行监测和检测数据,通过数据驱动的模型结构实现对现状货车交通出行的复刻。同时,再结合土地利用的变化,构造增量模型(Incremental Model),能够在更好继承现状的基础上开展近期预测。模型结构中采用精度优先的原则,首先是重型货车GPS数据和高速公路收费流水数据
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