利用手机移动话单数据分析城际铁路客运量的方法

南海超

城际铁路，是指在人口稠密的城市圈，或者城市带规划和修建的高速铁路客运专线系统。与京沪、京广等高速铁路相比，城际铁路相对距离总长短，站间距小，其列车开行有明显的公交化特点。以在建的武汉至九江城际铁路大冶北至九江段为例，其站间距见表1。

表1 在建武汉至九江城际铁路大冶北至九江段站间距

由表1可见，城际铁路同时也会连接区域内的中小型城市，其目的是更好地促进城市圈或者城市带之间的经济、文化交流，促进融合。到2020年，我国将建成城际铁路5 000 k m以上［1］，因此，未来几年将是城际铁路的快速发展时期；同时，城际铁路的投资主体，也渐渐从铁道部一家变为铁道部与项目所在省份共同出资建设。这两个背景对城际铁路的规划建设提出了比以往更高的要求，就是在有限的时间与资源条件下，合理把握城际铁路的定位，使得城际铁路一方面适应所服务的城市圈发展，同时节省投资，不造成资金浪费。而达到这个要求的关键在于准确调查并分析城际铁路的目标客运量。本文研究了利用手机话单数据进行城际铁路客流量调查与预测的原理，确定了实施方法，并对方法的最终实用化做出了展望。

1 利用手机话单数据进行客流量分析的原理

1.1 手机话单数据的概念与内容

手机话单数据，是指手机网络运营服务商提供的，包括移动通信网络所记录保存的用户通话的时间、提供服务的基站编号和位置等信息。话单数据的内容格式见表2。

表2 原始话单数据格式内容表

在表2中，用户的惟一标识ID是移动运营商对每一个移动台（手机用户）的编号；位置区LA的全写为Location Area，以前通常以一个县或者区的行政范围进行划分，现在以寻呼量划分，其中包含若干个基站区（cell）；小区编号，就是移动台所在的基站（cell）的编号。其中，基站的最强信号覆盖面积大小根据密度决定，比如在北京市区，基站密度较大，基站的最强信号覆盖半径可以达到200 m左右，而在郊区则扩大到1 000～2 000 m。归属地编号则是运营商对移动台入网时的归属地进行的编号，如武汉市，成都市等。

因此，当手机用户从一个位置区进入另一个位置区，或者使用手机进行了主叫、被叫、短信发送接收等一系列事件时，话单数据库将记下该事件发生的时间与地点。这就是指，在话单数据里，一个用户的出行数据也将被记录下来，其中包括他的出行起点、路径、终点，以及相应的时间节点。

1.2 利用手机话单数据与传统方法的比较

目前的城际铁路客运量分析所采用的数据与方法可大致被概括为2类，即基于历史普速铁路运量的增长率法以及基于OD调查数据的四阶段法。对于增长率法来说，它适合于对趋势运量占绝大部分比重的情况分析，而城际铁路的开通将使得城市群组团形成更大的生活圈形式，因此其诱增运量与转移运量无法用增长率法得到较为合理的结果，本文在此不再赘述。

而四阶段法所采用的OD数据一般来源于交通OD调查，即首先划定研究的地区范围，然后抽样分发OD调查问卷，对不同类型的家庭或人群出行次数进行统计而得到不同类型的家庭或者个人的日均出行次数，最后再利用重力模型法得到不同地区间交通的分布。

虽然基于OD调查数据的四阶段法已经在目前的交通规划领域里得到广泛应用，但是它也存在一定弊端：①OD调查一般是5年进行1次，调查时间不连续；②由于并没有像日本那样被国家确定为公民应尽的义务，因此其调查获取的数据不确定性以及颗粒度较大；③OD调查的区域需要事先确立，如果要扩大调查的范围，则需要投入更多的人力物力，其调查成本高等等。

而利用手机话单数据可较好地克服这些问题：①话单数据一直由移动运营商生成，因此它的记录不存在时间跨度；②手机话单数据只需要向移动运营商或者专门的数据处理公司购买即可，并且方便规划者随时更改需要进行调查的区域范围，人力物力成本相对低廉，由于话单数据是根据预设的事件触发而记录的，因此其真实性更高。

城际铁路由于其站间距的特点，通常设定的车站间距超过10 k m（见表1），大于一般基站的最大覆盖范围（10 k m左右），因此利用手机话单数据可判定出行者在2个车站所在的城市间的移动，适用于城际铁路的客流量分析。

2 利用手机话单数据进行客流量分析的实施方法

利用手机话单数据进行城际铁路客流量预测的实施流程见图1。

图1 利用手机话单技术进行城际铁路客流量预测的流程

利用手机话单技术进行城际铁路客流量分析的第一步是确定研究地区范围，一般沿着线路走向左右延伸。以规划中的武九铁路大冶北至九江段为例，其客运量预测范围见图2。

图2 武九铁路大冶北至庐山段

然后，在研究区域范围内加载途经的移动基站小区，并确立每个小区的信号覆盖范围。

在确定了基站覆盖范围后，话单数据所提供的基站小区代码就可以指示出行者发生移动台事件时所在的小区位置。根据城际铁路站间距的特点，首先可根据行政区划、界定位置区LA等现有的边界初步组合若干交通OD小区，然后得出各个小区之间的OD量，并检验OD矩阵。如果检查合理，则可以初步通过工程、经济、技术与运量（OD矩阵）等方面的条件决定车站所在的大概位置，并确定每个车站所吸引的客运腹地范围，见图3。

如1.1所述，话单数据记载出行者出行数据的前提有2个：①出行者需要携带手机以便接受与发送信号；②出行者只有触发了指定的事件，其位置信息才会被话单数据记录，这说明由话单数据计算导出的交通量应低于当时实际发生的交通量。由于城际铁路的目标客流一般出行距离长于一个基站，甚至是一个位置区LA所覆盖的范围，因此实际交通量与话单数据导出交通量的差值，就是那些没有携带手机人群的出行交通量。设某一区域人均手机标示ID数量为a，则实际交通量＝话单数据导出交通量／a。

图3 各个车站所吸引的腹地范围

在估计了实际的交通量后，即可将实际交通量作为基础运量标准值来预测未来铁路规划年度的腹地间总运量，具体可以使用增长率法［2］或者标定土地利用模型。

在计算各种运输方式的分担率方面，由于目前有效的城际交通方式有私家车、客运巴士或者部分市郊公交，因此可根据各地的实际情况选取不同的选择肢个数，利用集计或者非集计模型计算各种运输方式的分担率。如果使用非集计模型，则需首先建立效用函数

式中：β1，β2，…，βm为第1，2，…，m 旅客进行交通方式选择时运输方式各服务特性的效用系数；Si1，Si2，…，Sim为第i种运输方式的第1，2，…，m 种服务特性值；εi为广义费用函数的随机项。以及每种选择肢的选择概率

式中：An为可供个人n选择的运输方式集合；Uin为个人n选择第i种运输方式时的效用；Ujn为个人n选择第j种运输方式时的效用。

如果假设随机项εi符合独立的Gu mble分布，则最终出行者选择第i种交通方式的概率可以被定量为

式中：k为可供旅客选择的运输方式（选择肢）种类。

结合SP问卷，每个选择肢的效用函数内的参数系数β1，β2，…，βm可以利用极大似然法等方法进行估计得出，接下来的统计工作不再赘述。

3 方法实用化的展望

随着我国在无线通信领域的发展速度逐渐与发达国家平齐，通过将手机作为交通检测器来调查分析客流量数据的方法已经具备了应用的理论基础与实际条件。国外在这方面已经进行了许多研究与实验，相比之下，国内才刚起步，尤其在铁路运量预测方面，目前仍然是空白。在城市交通调查应用方面，北京、天津、上海等城市已经开始试点将手机话单数据作为全市综合交通调查的补充，调查的结果验证了这种方式在城市交通调查中的可行性。

从手机话单数据的记录特性看，由于其基站分布的颗粒度小于城际铁路的站间距，因此相对于OD小区较小的城市交通调查来说，手机话单数据应在城际铁路的客流调查分析中取得更好的效果，因为凡是有出行者出行距离超过一个站间距时，他的出行时间与地点总能被话单数据记录。

目前，在城际铁路范围内应用这种方法的同时也存在着2个暂时的瓶颈。首先，在技术上，将手机话单数据提取并转化为需要的交通数据，需要对部分的移动运营商基站进行一定程度的改造，如果一个项目研究范围内有少量的基站盲点时，可利用OD矩阵估计（OD matrix esti mation）来得到，而当基站盲点过多时，利用可用数据反推得出的OD矩阵其真实性就会降低，在城际铁路运用这种方法需要项目研究范围内的大部分基站产生的手机话单收据可被转化为交通数据。其次，在政策立法方面，如何在利用手机话单数据为交通规划服务，同时又能够对手机用户的隐私安全做出有效的保障，需要政府、交通规划研究机构、设计院以及通信公司共同参与博弈。

4 结语

城际铁路作为连接城市圈或者城市带的“主干道”，在城市群的融合与发展中扮演着重要的作用。城际铁路由于其相对公路高昂的投资，更需要铁路规划者从一开始把握好客运量的结构与特点。利用手机话单数据来分析城际铁路的客运量有其先天的优势，并且其应用过程通过本文的研究也被证明是可行的。笔者期待在下一步的工作中，可以在一些已经建成的城际项目上对这种应用做小规模的实际分析，以求对这种方法进一步的印证。

［1］ 颜湘礼.城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨［J］.铁道勘察与设计，2008（1）：1－3，55.

［2］ 王 炜，陈学武.交通规划［M］.北京：人民交通出版社，2007.