基于手机信息的居民出行调查

黄美灵，陆百川

(重庆交通大学交通运输学院，重庆400074)

居民出行调查是通过调查居民的家庭情况、个人基本属性、出行特征、行程的起讫点等，来得出城市交通流的时间分布、空间分布及其它信息，它是城市交通规划、交通建设和交通管理的重要科学依据。目前，大多数城市的居民出行调查基本上采用人工调查法，如家访调查法、电话询问法、明信片调查法、工作出行调查法、职工询问法、月票调查法等［1］。虽然该方法可以通过设计出合适的问题和选择的答案来获得所需要的各种信息，但需要投入大量的人力物力和时间来进行资料收集和进一步的分析处理。另一方面，由于近年来中国的城市变化很快，道路网和交通量的变化也很快，需要经常进行交通调查和道路网的交通数据采集，所以有必要研究新的交通数据采集方法。

随着计算机、通信和信息技术的发展，利用移动通信、GPS进行交通数据的采集已经得到了重视，也已经取得了不少成果［2－4］。笔者介绍的是基于手机信息的居民出行调查方法。首先在J2ME平台上设计出了交通出行信息采集软件，该软件能利用手机采集到居民的多种出行数据。然后通过对这些数据进行统计分析即可得出出行量、平均出行次数、出行方式构成、出行目的结构、居民出行时距、OD矩阵等居民出行统计信息。

1 基于J2ME的出行信息采集系统

1.1 系统的功能描述

系统的主要功能是利用手机采集居民的出行信息。出行者通过软件中的各个选项来选择出行者的出行小区、出行方式/目的、目的地小区等出行信息［4－5］，软件对所选择的内容以手机短信的方式发送给服务器。

系统的功能模块主要包括:菜单选择模块、开始出行选择模块、换乘选择模块、出行结束选择模块、交通事件模块、交通满意度选择模块、个人信息选择模块及其它信息选择模块，如图1。

1.2 系统界面层设计

系统的开发环境是:MicrosoftWindowsXP操作系统;Java2开发语言;开发包:WTK2.5.2(Sun J2ME Wireless Toolkit);IDE:Eclipse 3.2。

系统的界面主要包括:系统初始界面、菜单功能选择界面、开始出行界面、换乘界面、结束出行界面、交通事件界面、交通满意度界面、个人信息界面、其它信息界面和发送界面。

图1 系统功能结构Fig.1 Structure and function of the system

相应的类结构设计如下［6］:MessageMIDlet类是负责系统MIDlet程序的状态以及各个界面类之间的关系;welcome类是显示系统的初始界面;main_menu类用来进行出行菜单的选择;begin_trip类用来进行开始出行信息的选择;change_vechicle类用来进行换乘的选择;end_trip类用来进行结束出行的选择;traffic_incident类用来进行交通事件的选择;satisfaction类用来进行交通满意度的选择;personal_information类用来进行个人信息的选择;others类用来进行其它信息的选择;send类是负责与服务器的通信。用户界面类关系如图2。基于J2ME的居民出行信息采集软件如图3。

图2 界面层类关系图Fig.2 The class-relation with interfaces

2 基于手机信息的居民出行调查方法

2.1 居民的出行信息采集

当用户开始一次出行时，用户进入开始出行界面，选择是否开始出行，填写出发小区，选择出行目的:工作，学校，购物，医疗，其它;选择出行方式:公交车，出租车，私家车，轨道交通，自行车，步行，其它。

当用户中途需要换乘时，用户可以进入换乘界面，选择是否换乘，以及换乘方式:公交车，出租车，私家车，轨道交通，自行车，步行，其它。

当用户中途遇到交通事故以及车辆堵塞情况，用户也可以通过交通事件界面，并填写堵塞或交通事故地点。

当用户到达目的地，用户进入结束出行界面，选择是否结束出行，并填写到达小区。

用户还可以通过其它选项发送其它信息，如可以对这次出行时的交通满意度打分:很好，较好，一般，较差，很差;用户可以发送个人信息，其包括:出行者家庭的一般情况，出行者的职业等信息。

系统对用户所选择的信息以及当前的时间一起发送到服务器。

图3 出行信息采集软件Fig.3 The software for traveler information collection

2.2 起讫点地址与交通小区区号的匹配

OD调查中，关于起讫点的表示方法一般都不采用实际地址，而采用地址所在的交通小区区号，因此就需要将起讫点地址转化为对应的交通小区区号。使用程序完成OD地址转换交通小区区号的工作流程如图4。根据交通小区数据库，就可以使用程序在库中查找地址所对应的小区编号，进行程序的自动匹配了，匹配过程主要包含精确匹配、模糊匹配和人工匹配。

2.2.1 精确匹配

在原始库中，严格按照地址名称对地址数据进行匹配。例如，在数据字典中，查找地址名称为“七公里”对应的编号，将该编号填入对应出行记录名称为“七公里”的空白小区编号处。

2.2.2 模糊匹配

在精确匹配中，要求需匹配地址记录同原始数据库中的记录一字不差，此时才进行小区号的匹配，然而在调查的实施过程中，不可能要求每个用户对同一地点填写的地址都一致，而且本身地址信息有时本身就很模糊性。对精确匹配失败的数据用模糊匹配进行匹配。

2.2.3 人工匹配

对于精确匹配和模糊匹配不能匹配的数据用人工方式进行匹配，对于无法匹配的数据进行删除，匹配成功的数据加入到交通小区数据库使交通小区数据库不断完善。

图4 小区区号匹配流程Fig.4 OD matching process

2.3 居民出行信息统计分析

居民出行信息统计分析主要包括［7－9］:

1)出行量。出行总量，分区出行量，分时段的出行量。

2)平均出行次数。分性别的平均出行次数，分不同的年龄段统计出平均出行次数，分不同职业的平均出行次数，分不同的家庭平均收入水平统计的平均出行次数，分家庭人口的平均出行次数。

3)出行方式构成，即各种方式占出行总量的比例，分出行目的出行方式构成，分出行者特征的出行方式构成，分出行时距的出行方式构成，整体出行方式构成。

4)出行目的结构。统计各种出行目的占出行总量的比例。

5)居民出行时距。全样本出行时距平均值，分出行目的的平均出行时距，分出行方式的平均出行时距，分区域的平均出行时距。

以上5项统计分析，通常可用坐标柱状图、曲线图、饼状图等表示，如图5。

6)OD矩阵。OD矩阵也称OD表，有矩形表和三角形表2种。通过分析OD矩阵可以得到OD发生集中专题和OD线专题，如图6。

图5 居民出行统计分析信息Fig.5 Statistical analysis of traveler information

图6 OD统计图Fig.6 Statistical analysis of OD

3 项目实施

由于涉及到居民的基本资料、出行方式/目的等隐私，而这些资料对于揭示城市居民出行的内在规律有着重要的作用。这是利用手机信息进行居民出行调查项目实施的最主要的障碍之一，因为涉及到用户的隐私等问题，然而，这并不意味着利用手机信息就不能进行这些调查。相反，可以通过项目实施的方案设计以及技术手段来解决。

方案的设计分成2类:①是避免隐私争议的作不记名调查，也就是不需要知道用户的真实号码，只是做统计上的分析，或者对居民的电话号码、姓名等隐私部分进行编码加密处理;②是招募志愿者，并确保中间环节的隐私保护，也可以借鉴GPS调查需要招募志愿者的经验。

同时充分利用先进交通信息服务系统、交通诱导系统等智能交通系统提供的应用接口，通过手机信息对出行者提供交通信息服务，使出行者在提供交通信息的同时也获得交通信息服务，从而吸引更多的出行者参与调查。

4 结语

笔者提出了把传统人工调查方法和手机信息有机的结合起来进行居民出行调查的方法，由于手机的普及，这种方法将会得到重视。同时在今后的研究中还应该把利用本方法得到的数据与利用其它交通信息采集方法得到的数据有机的结合起来。

［1］王瑞.城市居民出行调查若干问题研究［D］.西安:长安大学，2006.

［2］史风林，吕廷杰.基于手机位置信息的实时路况信息服务［J］.计算机系统应用，2008(5):47－49.

［3］Lu B，Yang L，Qin A.Mobile Traffic Data Collection/Processing and Its Applications［C］//International Conference on Transportation Engineering 2009:Volume Five.USA:ASCE，2009:3803－3807.

［4］Lu B，Huang M.A New Measure for Traffic Data Collection and Processing［C］//IEEE Computer Society.2009 Second Intelligent Computation Technology and Automation:VolumeⅢ.USA:Printing House，2009:440－443.

［5］万辉，王军.基于Eclipse环境的J2ME应用程序开发［M］.北京:清华大学出版社，2009.

［6］李宝峰.居民出行信息系统设计与开发［D］.武汉:华中科技大学，2005.

［7］严斌峰，张智江.基于手机信息的居民出行调查［J］.城市道桥与防洪，2007(3):46－50.

［8］黄美灵，陆百川.考虑交叉口延误的城市道路最短路径［J］.重庆交通大学学报:自然科学版，2009，28(6):1060－1063.

［9］黄美灵，陆百川.基于手机定位的交通OD数据获取技术［J］.重庆交通大学学报:自然科学版，2010，29(1):162－166.