智能手机在家访式居民出行调查中的应用研究

蒋礼仁，杜红波

(1. 南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司，南京 210008； 2. 东莞市城建规划设计院，东莞 523129)

近年来，随着中国城市化进程的加快，各个城市的交通拥堵问题日益凸显，对城市交通流的时空分布情况、居民的出行习惯进行充分地了解是对城市交通拥堵现象进行合理改善的重要科学依据，对症下药地采取交通基础设施建设、交通管理等措施。

家访式居民出行调查是目前最常用的居民出行情况调查方法，调查数据具有真实可靠、有效性高的特点。传统的家访式居民出行调查一般以纸质调查表格的形式进行，基本流程包括：入户、问题问询、数据填写、数据编码、数据录入、数据处理分析。需要投入的人力、物力和时间较多，实施方案应尽量详细完备。实际操作中无法把控调查结果的质量，后期数据处理需要结合经验进行数据修正。

本文分析传统家访式居民出行调查方法存在的弊端和缺点，结合我国智能手机的普及率，分析了智能手机运用于居民出行调查的可行性，并对智能手机运用于家访式居民出行调查的主要功能进行描述，进而介绍实现该系统功能的关键技术。

1 智能手机运用于家访式居民出行调查的条件

1.1 智能手机在调查中的应用具有潜在基础

2017年1月，中国互联网络信息中心(CNNIC)发布了第39次中国互联网络发展状况统计报告。截至2016年12月，中国网民规模达7.31亿，普及率达到53.2%，超过全球平均水平3.1个百分点，超过亚洲平均水平7.6个百分点。

手机网民规模达6.95亿，增长率连续三年超过10%。台式电脑、笔记本电脑的使用率均出现下降，手机不断挤占其他个人上网设备的使用，主要得益于4G的普及、无线网络发展(包括公共和私有wifi的发展)和手机应用的创新。

智能手机的大规模普及，给智能手机运用于家访式居民出行调查提供了人力基础，即对调查人员进行适当的调查技术培训，便可开展调查。

我国网民群体的年龄段主要分布在10～39岁，占整体网民的73.7%。此年龄段的网民具有较强的学习接受能力，经过简单的居民出行调查技术培训工作，即可胜任调查所需的沟通能力和质量把控能力。

我国网民中具备中等教育程度的群体规模最大，初中、高中/中专/技校学历的网民占比达到37.3%、26.2%。中等教育程度人员完全能够胜任居民出行调查工作。

智能手机的广泛普及，给运用智能手机进行家访式居民出行调查带来了可能，通过设计简单而有趣味的软件界面，可使得调查人员经过简单培训便熟练掌握调查软件的使用。

1.2 传统调查缺点分析

传统家访式居民出行调查一般以纸质调查表为介质，根据调查样本的大小并适当考虑调查表格的作废情况来确定所需打印出的调查表格数量，造成资源的浪费及固定的调查成本支出。

调查表格由调查员人工问询填写，随后对调查表汇总进行家庭和个人编码，并对被调查人员的出行信息由人工转换成设定的编码，尤其以出行者的出发地址和到达地址编码转换较为麻烦，需要随时查看交通小区图，以便精确地把调查所得到的地址，匹配成设定的交通小区编码。这种调查数据的数字化转换过程需要消耗大量的人力成本和时间成本，而且此转化过程是枯燥的重复性劳动，容易造成编码的错误，给调查样本数量造成损失。同时，对已编码完成的调查表，需要人工进行录入，同样容易造成调查数据的录入错误。虽然许多项目可以依据调查数据结构情况，建立小型录入式数据库，严格设定录入数据的格式，但是依然存在数据录入环节造成的调查表格报废情况，进而加大调查成本。

同时，传统家访式居民出行调查难以有效地防范舞弊调查行为，虽然抽查回访可从一定程度防止，但耗费精力且对受访户进行再次打扰，存在弊端。

2 主要功能描述

系统主要实现的功能是调查员通过使用本系统能够录入调查对象的家庭情况、个人基本情况、个人出行情况和个人出行意愿等文字信息，把录入的文字信息转化成所需要的数字编码并通过移动网络发送至终端服务器汇总。

系统主要包括初始主界面、家庭特征信息输入模块、个人特征信息填写模块、个人出行特征填写模块及个人出行意愿填写模块。家庭特征信息输入模块、个人特征信息填写模块和个人出行意愿填写模块主要实现数据的录入、修改功能。其中，家庭特征信息输入模块中的家庭地址及个人特征信息填写模块中的出发地址和到达地址录入后，可根据地址与交通小区编码的对应关系，实现交通小区编码的自动填写。

系统能够在调查软件开启时，自动开启录音功能，并在一个家庭的最后一个人的出行意愿信息录入完成时，能够自动终止录音。录音文件的存储名称为个人编码，便于调查数据的核对及监督。

居民出行调查以家庭为单位，在家庭最后一位成员调查完毕后，系统能够通过移动通信网络把调查数据发送至终端服务器。终端服务器能够按照家庭特征栏、个人特征栏、个人出行特征栏及个人出行意愿栏汇总调查数据。

为使系统具有较强的项目适应性，可根据项目需要，实现在终端服务器对地图范围和交通小区的可编辑。

3 系统功能实现的关键技术分析

3.1 地址信息与交通小区编号匹配技术

居民出行调查中的地址信息包括家庭地址、个人出行信息的出发地址和到达地址(OD)。为便于后期的数据统计分析，一般需要对地址信息进行对应小区编号的匹配。常用的匹配方法有精确匹配、模糊匹配和人工匹配3种。对于精确匹配失败的地址信息用模糊匹配进行匹配，对于精确匹配和模糊匹配失败的地址，需要用人工的方式进行匹配，如表1所示。

3.2 交通小区边界设定技术

通过在研究区域地图上添加交通小区覆盖层，实现输入地址并查询出对应的交通小区编号。依据调查项目的需求，可添加多个覆盖层，实现交通小区编号、小区边界的地图显示功能。Google地图可显示地图图像、地形图以及卫星影像，实现全球地理位置搜索，在此基础上Google1还提供了API接口，用户可通过这一接口对Google Map进行二次开发，可利用GPolyline类矢量制图工具在地图上绘制交通小区折线，对移动地图进行交通小区层的叠加。

表1 地址信息与交通小区匹配表

3.3 居民出行调查数据库设计

一般居民出行调查的内容包括家庭特征、个人特征、出行特征及出行意愿4组数据，4组数据联系紧密，各数据组间的一般结构如图1所示。

图1 一般居民出行调查数据结构关系

居民出行调查数据是以家庭为根的树形结构数组，根据数据结构特点，构建如图2所示的数据结构形式的数据表格，便于后期的数据统计分析工作顺利进行。

图2 调查数据结构图

4 结语

传统的入户家访式居民出行调查需要消耗大量的资金和时间，随着我国智能手机普及率的提高、智能手机性能的改善、移动地图技术的发展和移动通信网络的普及，运用智能手机进行居民出行调查工作将会得到重视和发展。在以后的工作中，需要根据居民出行调查的特点和要求，详细设计系统的架构和功能，使该项应用给居民出行调查工作带来便捷。