孙睿静 姬浩 苏兵
摘 要:出租汽车是城市交通系统中不可或缺的一部分,它能为出行者提供快捷、靈活的直达运输服务。近年来,随着西安城市规模的不断扩大,城市人口数量的增多,西安市出租汽车客运行业迅速发展,在保障城市居民便捷出行方面发挥了重要的作用。本文通过GPS数据收集出租车司机行驶行为特征、行驶路径、车辆停靠等信息数据,对该数据进行筛选分析,得到西安市出租车行驶期间的运营特性,为更好地管理城市出租车运营提供理论支持。
关键词:GPS数据;运营特性;出租车;数据库;SQL语句
本文索引:孙睿静,姬浩,苏兵.<标题>[J].商展经济,2022(02):-073.
中图分类号:F572 文献标识码:A
1 研究背景、意义
出租汽车是城市交通系统中不可或缺的一部分,随着西安城市规模的不断扩大,城市人口数量的增多,西安市出租汽车客运行业迅速发展,但也存在一些问题。出租车运营时间长,道路覆盖面广,采集成本低,便于集中管理。安装在出租车上的GPS设备记录了城市出租车交通、人群移动的动态变化,为城市出租车交通的研究提供了大量且重要的数据信息。而且通过对GPS 数据进行提取和分析,获得人们出行路径选择的数据,其准确性等同于对出行者进行详细调查。因此,对基于GPS轨迹数据的出租车运营特性进行分析与研究非常有意义,一方面可以为交通信息服务系统提供重要的交通路况信息,另一方面可以为城市交通的运营管理和运营特性分析提供重要的决策依据,以推动城市交通的智能化改革,还可以从侧面反映出城市居民出行的特性和时间分布,为进行此方面研究的学者提供依据。
2 数据处理与样本选取
从西安市出租汽车管理处获得出租车三个月的GPS数据,先对所有数据进行预处理,初步剔除掉无效、错误的数据,整合一个初期数据集,再对该数据集进行筛选,筛选出所需要的样本车辆,并选择其一周的轨迹GPS数据作为样本。数据基本特征如表1所示。
使用SQL语言对误差数据和无效数据进行筛选并删除。接着根据样本选取所遵循的普遍性和随机性原则,剔除趴活的出租车,即熄火状态时经度和纬度保持不变的车辆;剔除速度字段多数为0的车辆;剔除节假日的GPS数据,因为节假日的GPS数据不具有普遍性。以此筛选出1000辆扫街出租车一周的数据作为样本进行运营特性分析。经过比对,选择2017年11月13—19日为样本数量范围。样本车辆数据筛选语句如下。
select LICENSEPLATENO,IN_DATE,GPS_TIME,
LONGITUDE,LATITUDE,HEIGHT,SPEED,DIRECTION,EFF,CAR_STAT1,CAR_STAT2 from manage_taxi.gps_log where LICENSEPLATENO = ‘车牌号。
3 基于GPS的西安市出租车运营特性分析
依据获取的GPS数据对其中三大类指标进行分析,包括运行基本状态、停靠行为和载客情况。具体指标如表2所示。
运行时间:出租车基本为全天候运营,且需要进行交接班。目前,西安市出租车基本都在15:00-16:30期间进行交接班。计算公式如下:
其中,被减数为停驶时间,即熄火状态下的车辆时间差。
运行速度计算公式如下:
其中,分子是样本车辆速度之和,分母是样本车辆数。
停靠时长:在行驶状态下,车辆行驶速度从0到速度再次变化之间的时间差。
停靠次数:一天内,出租车停靠的次数。根据运行速度和时间可以推算出出租车是否停靠。
空载率:空载出租车的行驶时间所占总行驶时间的百分比。
其中,分子是行驶状态下出租车的空载时间,分母是运行时间。
接单量:指在一天时间内出租车在其工作时间的载客次数。
对上述三大类指标数据进行分析,数据分析结果如图2所示。
样本车辆7天内行驶平均速度趋于稳定,且白天行驶速度相对于晚上较慢,这是因为白天车流量较大、行人较多。在0-7点、22-24点都是平均车速较高的时段,此时道路上人少,0-5点最高的平均车速是38.8,5-7点最高的平均车速是38.18,22~24点最高平均车速是36.9,是最低平均车速的三倍。
一周内每个时间段样本车辆的平均速度呈现出下降—上升—下降—上升的过程。早、晚和中午的平均速度相对其他时间较高。结合实际情况,速度变化趋势符合西安市的交通状况。最低速度是17:00-20:00这个时间段,造成这个时间段平均速度最低的因素具有很大的研究意义(如图3所示)。
一周内的空载趋势由下降到上升,变化明显。其中周五的空载率是最低的,说明周五选择出租车出行的居民较多,可能原因是周五是工作日的最后一天,公司和学校放假从而造成出行人数的明显增加,使得空载率降低。接单量是相对稳定的,每天40~55单,说明现在每天出租车的载客次数逐渐稳定 (如图4所示)。
一周内停靠次数的变化是明显的,从周一到周日经历了先上升后下降的趋势。其中周二的停靠次数是最多的,周一最少。但接单量平均只有40~50单/天,除去上下乘客接单时的停靠,剩下较多停靠次数可能是由交通拥堵、红绿灯、车辆让行等因素导致,过多停靠会加重车辆磨损,降低车辆寿命,加重环境污染。
停靠时长变化趋势是一个上升—下降—上升的过程。且停靠次数最多的停靠时间并不是最长的。其中周二的停靠时长最长,周五最少。周五是工作日最后一天,出租车使用率较高,所以整体停靠时长偏短。结合停靠次数可以发现停靠次数最多的停靠时间并不是最长的,虽然其中可能会有一些城市交通或者司机个人的影响因素,但可以基本反映出一些出租车的运营特性。
4 结语
本文以样本车辆的运行基本状态、停靠行为、载客情況三类指标,分别对样本车辆的GPS数据进行分析研究。研究表明,西安市出租汽车在一天不同时段内,平均速度都在25~34之间;运行时间为18~20小时/天,其中,周六的平均运行时间最少,周日最多,表明西安市出租汽车运营时间过长。一天最高接单量为107单,最低接单量为14单,平均接单量为40~55单;停靠次数每天165~200次,说明西安市出租汽车停靠次数过多。停靠时长每天4~5小时,同时,停靠次数最多时停靠时长不一定最长;平均空载率在40%~50%之间,说明西安市出租汽车空载率过高。
上述表明西安市出租车运营取得了不错的成绩,但也存在一些问题。
(1)运营时间过长。公司份子钱偏高,为了生活,司机必须多拉快跑,出租车运营时间增加,司机缺乏休息,可能会造成疲劳驾驶、随意停靠等问题。
(2)停靠次数较多。乘客依旧习惯招手即停,停靠点形同虚设,且部分乘客所处位置属于禁停区,司机只能选择拒载或者违章停靠,但是为了提高载客,司机大都会停靠载客。
(3)空载率较高。城市公共交通在发展,人们出行有了更多的选择,出租车不再是唯一的出行方式。
本文通过对样本车辆的GPS数据进行分析,一定程度上得出了影响西安市出租车发展的问题,以后应针对问题进行逐一改善,以促进西安市的出租车行业向着更加健康积极的方向发展。
参考文献
邵泽宽.西安市出租车管理研究[D].西安:长安大学,2017.
杨梦露.西安市出租汽车行业管理问题研究[D].西安:长安大学,2014.
付鑫,孙茂棚,孙皓.基于GPS数据的出租车通勤识别及时空特征分析[J].中国公路学报,2017,30(7):134-143.
张红,王晓明,过秀成,等.出租车GPS轨迹大数据在智能交通中的应用[J].兰州理工大学学报,2016,42(1):109-114.
曹祎,陶竑宇,罗霞.信息条件下城市空驶出租车出行分布预测模型[J].计算机工程,2016,42(02):62-65.
杨扬,姚恩建,潘龙,等.基于GPS数据的出租车路径选择行为研究[J].交通运输系统工程与信息,2015,15(1):81-86.
卢守峰,王杰,刘改红,等.基于流量和出租车GPS数据的城市道路网络宏观基本图[J].公路交通科技,2014,31(9):138-144.
庄立坚,韦清波,何兆成,等.基于浮动车数据的出租车运营管理特性建模与分析[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2014,33(4):122-127.
Kamran S,Haas O. A multilevel traffic incidents detection approach: Identifying traffic patterns and vehicle behaviours using real-time gps data[J]. Intelligent Vehicles Symposium, 2007:912-917.
De Fabritiis C, Ragona R, Valenti G. Traffic estimation and prediction based on real time floating car data[M]. Intelligent Transportation Systems, 2008. ITSC 2008.l lth International IEEE Conference on. 2008:197-203.
Zhan X, Hasan S, Ukkusuri S V, et al. Urban link travel time estimation using large-scale taxi data with partial information[J]. Transportation Research Part C:Emerging Technologies, 2013(33):37-49.