基于位置大数据的旅游交通需求现状评价方法—以宁波方特主题公园为例

甘恬甜，陈弋，裘炜毅，王同根

1. 宁波杭州湾新区自然资源和规划建设局， 2. 上海元卓信息科技有限公司

1 引 言

便于游览、舒适、快捷的旅游交通条件，以及良好的旅游交通环境，满足旅游消费者的需求，关系到整个城市旅游经济的兴衰成败；需要通过科学的旅游交通规划，遵循市场导向原则，保持旅游交通供给与需求的总体平衡；旅游交通现状出行特征评估是一项基础内容。

伴随当前交通出行需求多样化特征，如何细化分析不同目的、不同人群的交通出行特征成为研究的热点和难点问题；其中旅游交通就是一种特殊的交通出行目的，如何研究旅游交通人群的出行特征，是一项具有挑战性的研究问题。首先旅游交通出行具有一定的随机性，不同于通勤交通，并不存在特定人群、长期稳态的出行规律特征；其次旅游交通人群多属于非本地居民，无法通过常规的入户问卷调查方式，获取该类人群的活动特征；再次旅游交通研究方法，与经典交通规划“四阶段”模型相比，并未形成理论和方法体系；特别是需求分析阶段，并没有约定俗成的方法可借鉴。

从旅游交通出行的研究范畴来看，需要研究以旅游为目的出行的整个过程[1]，包括城际交通出行，比如高铁、航班或高速公路等多种方式；城市内交通出行，比如从居住地到旅游目的地出行，搭乘公共交通工具或自驾；景区内交通，实现景区内观光或集散。

目前已有大量的基于位置大数据（手机信令、APP等）在交通规划领域的研究成果和文献资料。吴建生[2]等研究了基于手机基站数据的城市交通流量模拟，通过手机信令分析还原城市道路网络流量分布情况。杨飞[3]等研究了通过手机信令获取交通出行OD。肖志权[4]等研究了在经典DBSCAN聚类算法的基础上扩展时间维度提取用户出行链。冉斌[5]研究了通过将手机数据映射至交通分析单元，并经信息预处理、匹配分析、交通模型分析处理、数据去噪、扩样等一系列海量数据运算处理，最终可获得居民出行特征数据。

本论文拟重点针对旅游交通（从出发地到达景区这部分旅游交通出行行为），利用已有位置大数据研究成果，研究使用位置大数据（如手机信令数据）进一步识别旅游交通出行人群，结合旅游出行链模式识别，建立参考的评估指标体系，并对其行为特征进行分析。本论文主要依托于2019年宁波杭州湾新区自然资源和规划建设局项目《基于大数据分析技术的宁波杭州湾新区交通一体化需求分析和评估项目》[6]研究成果，开展实证研究分析。

2 分析框架和评估方法

2.1 分析框架

旅游区交通需求现状评估主要是识别旅游区交通出行者行为特征，但是由于旅游交通是城市交通中的一个组成部分，所以在分析旅游交通需求特征的时候，需要同时关注城市居民日常交通特征这部分背景交通需求。众所周知，一般会把城市交通分为通勤交通和非通勤交通两部分，而旅游交通更多体现出低频率、偶发性、假日型特征。为此我们建立分析框架，如图1所示，需要有效识别城市交通内部不同的细分出行需求。

图1 考虑旅游交通的城市交通出行需求分析框架

在时间维度，旅游交通出行量通常在周末和节假日偏高，由此旅游交通更多是与城市交通中非通勤交通存在时间叠加效应；在空间维度上，旅游出行交通属于城市交通的一个组成部分，需要充分考虑旅游景区的可达性和便利性，通过建立游客从出发地出发到达景区的出行链分析，开展景区可达性和便利性评估，如图2所示；本论文重点从以上这两方面展开旅游交通现状评估分析的方法、指标以及实证案例研究。

图2 旅游交通出行可达性和出行链分析框架

现有交通规划常用的交通四阶段法，由交通生成、交通分布、交通方式划分、交通量分配四个阶段组成；建立在OD分析基础上的四阶段法逻辑关系明确、步骤分明，以居民出行调查为基础；但对于旅游交通这类偶发性、非居民群体出行特征的数据采集获取，显得捉襟见肘。而在大数据分析技术日益革新的当下，利用新技术对旅游交通实现精准分析是行业发展的重要方向以及现实需求，本文考虑使用位置大数据（如手机信令数据）对游客出行链行为展开分析。

如图2所示，旅游交通出行链模式可以划分为以下几类典型模式（不仅限于）：

a.本地游客-居家-旅游目的地

b.本地游客-居家-酒店（景区）-旅游目的地c.本地游客-居家-其它场所-旅游目的地d.本地游客-居家-酒店（景区）-其它场所-旅游目的地

e.外地游客-对外枢纽-酒店住宿-旅游目的地

f.外地游客-对外公路道口（自驾）-旅游目的地

g.外地游客-对外枢纽（道口）-旅游目的地-酒店住宿

2.2 评估方法和指标体系

旅游交通评估方法步骤如下：

a.需要使用位置数据（如手机信令数据）进行旅游交通出行和城市交通通勤交通/非通勤交通的识别。旅游交通出行用户的识别，利用位置数据将在旅游目的地达到有效滞留时间T（如T>1 h，该值可以根据不同旅游目的地的滞留游玩时间来进行标定）的用户数据识别为旅游交通出行人群；进一步再利用位置归属地信息或位置轨迹数据数据判断是本地居民还是外地游客。

b.建立本地居民和旅游交通现状评估指标体系，分别量化评估不同群体在空间和时间上的出行特征，具体可采用参考评估指标体系如表1所示。

c.根据上述指标体系，本地居民按工作日和周末/节假日分别统计交通出行特征，使用多工作日位置数据识别通勤交通出行，居民周末/节假日位置数据近似为非通勤交通出行数据；旅游交通出行亦按工作日和周末/节假日分别统计交通出行特征。

d.按照在不同地点驻留时长，判断旅游交通人群出行链模式。

e.分析评价形成现状评估分析内容和基本结论。

3 实证案例分析—以宁波杭州湾方特主题公园为例

3.1 背景介绍

方特主题公园位于宁波市杭州湾新区西部，杭州湾跨海大桥南岸，主题公园所在的杭州湾新区居于上海、宁波、杭州、苏州等长三角重要城市的几何中心，是宁波接轨大上海、融入长三角的门户地区。两小时交通圈内可覆盖四大国际空港、依托杭州湾跨海大桥和正在规划的杭州湾跨海二通道、杭甬高速复线、宁波至新区城际铁路等大型交通设施，可直接与周边城市群实现“同城化”发展（见图3）。尽管杭州湾新区具备独特的区位优势，但是主题公园可达性和交通衔接问题比较突出，宁波杭州湾新区自然资源和规划建设局联合上海元卓信息科技有限公司，使用相关数据资源开展深入研究，分析旅游交通出行特征和存在的主要问题。

表1 旅游交通评估参考指标体系

图3 宁波杭州湾区位图

3.2 数据收集和分析处理

评估和分析工作采用2018年4月至5月的宁波市域移动手机信令位置大数据，其中包含工作日、周末、五一劳动节等不同时间节点数据；同时收集了方特主题公园相同时间段票务数据，酒店位置数据、道路交通网络数据、互联网出行时间数据等。参考使用了本论文建立的评估方法和指标体系，开展了相关分析研究工作。

3.3 主要分析成果和结论

（1）杭州湾新区人口、职住特征

利用手机位置数据，识别到宁波杭州湾新区夜间常驻人口（近似居住人口）24.5万人，流动人口4.9万人，非常住工作人口4.9万人。伴随今后土地开发量的增加、产业导入，人口增长率远高于一般城市水平，新区未来人口将呈现快速流入态势。工作人口（工作岗位）14.5万人，目前形成了合生世纪城、南洋小城、庵东小镇的组团式的居住人口集中区域；就业岗位集中在老工业板块和居住区。

（2）杭州湾新区居民出行特征

利用手机位置数据，识别到杭州湾新区居民日平均出行次数2.41次，出行耗时25.7 min，平均出行距离3 km。出行时间分布集中在早6点—8点和晚16点—20点两个高峰时间段。居民出行空间分布上来看，老工业板块与南洋小城空间联系最大，以滨海二路为主的客流通道较为明显。方特主题公园位于新区西侧外围，与城市居民通勤出行空间并不重合。杭州湾新区现状出行OD期望线如图4所示。

图4 杭州湾新区现状出行OD期望线图

杭州湾新区居民出行模式分为5类，基于家的生活圈出行模式占54.8%；通勤出行链（含工作出行目的）占比44.9%，如表2所示；重点需要关注H-O-H休闲、娱乐出行与旅游交通出行这部分时间上存在重叠的出行。

表2 居民出行链分类统计

（3）游客出行特征

方特主题公园游客量：工作日日均游客量6 282人，周末游客量13 892人，五一游客量达到18 683人，清明节游客量9 697人，低于周末游客量。工作日、周末、五一日均客流量比例呈现1：2：3的规律；周末客流量明显高于工作日，如图5所示。

图5 不同时间游客量分布

客源来源分布（见图6）：宁波市内占比达到40%，浙江省内游客占比36%，其它省份游客占比24%；宁波市内，余姚及慈溪共占比87%；省外游客中，主要分布在安徽省、上海市、江苏省、河南省；从游客量及吸引游客分布来看，方特主题公园目前属于城市群级旅游设施。

图6 游客来源分布

游客到达时间特征（见图7）；工作日、周末客流到达高峰在早上10点，客流占比达到14%、16%，周末客流高峰小时占比高于工作日2个百分点，比常住居民出行高峰小时占比高8个百分点，游客出行时段分布呈现出脉冲式特征；五一日客流到达高峰时间持续较长，在早上9点—11点之间，客流占比达到24%。

图7 工作日（上图）和节假日（下图）游客到达时间分布特征

游客离开时间特征（见图8）：工作日游客离园高峰从下午14点开始，持续到17点；五一、周末游客离开高峰时间在下午16点，且在晚上20点（闭园）时再次出现高峰，呈现单峰形态下降趋势。

图8 工作日（上图）和节假日（下图）游客离开时间分布特征

游客游玩时长：工作日游客平均驻留时间4.2 h，周末客流平均驻留时间5 h，五一平均驻留时间5.8 h。

游客出行链模式分析（见表3、表4）：对于市内游客构成，慈溪占66%，余姚比21%，宁波市游客仅占13%；住宿酒店游客占比10.9%；未在新区停留的游客占比40.2%；在居民区居住后游玩方特的比例约40%；方特目前有限的游乐设施，游客当天自驾返回，不利于市内游客在新区过夜停留。外地游客住宿酒店游客占比13%，略高于宁波市内游客，总体上酒店住宿比例偏低，未在新区停留的游客占比53.9% ，该部分游客未在新区居住后游玩方特，其在慈溪驻留占比39.7%，余姚驻留占比19.0%，鄞州区（靠近宁波站、宁波机场）驻留占比14.9%；说明新区交通区位以及酒店设施限制了游客居住在新区，而慈溪、余姚、鄞州区为外地游客提供酒店服务设施。在居民区居住后游玩方特的比例约26%，该部分游客是未来酒店设施潜在吸引的客源。

（4）主要分析成果

方特主题公园一小时可达范围内，游客占比34.6%，两小时自驾可达范围内，游客占比26.7%，超过三小时出行时间，游客占比30.91%。从游客量及吸引游客分布来看，方特目前属于城市群集旅游设施。方特主题公园极端客流高峰出现在节假日，需要考虑时间上的脉冲式不均衡需求对停车、酒店等设施规模的有效投入响应。目前杭州湾新区交通区位可达性以及酒店设施限制了游客居住在新区，而慈溪、余姚、鄞州区为外地游客提供酒店服务设施。在居民区居住后游玩方特的比例约26%，该部分游客是未来酒店设施潜在吸引的客源。由于方特主题公园位于新区西部外围，对城市内部交通干扰影响不大，重点需要关注今后新建的对外交通枢纽，提高新区交通可达性，为扩大客源腹地，吸引省外游客提供便捷的交通；同时关注便利、舒适的换乘环境以及酒店接驳巴士开发运营，方便游客便捷、舒适到达景区。

4 结 论

旅游交通是城市交通体系的重要组成部分，其特征规律和组织方式不同于常规城市交通范畴，其对交通基础设施供给、运输服务及体验上的要求较高。位置大数据的调查及分析技术为更精准地获取旅游出行数据，挖掘旅游交通群体出行特征，提供了技术上的可能。本文利用位置大数据分析技术，构建了旅游交通现状评估方法和参考指标体系，并以宁波杭州湾新区方特主题公园为案例研究，对新区常住居民、公园游客出行特征进行深入分析，较为全面反映了方特主题公园旅游交通需求的现状，为旅游交通设施规划方案设计提供了一种有效的技术支撑方法参考。

表3 宁波市游客出行链模式

表4 宁波市外游客出行链模式