基于手机应用软件测算OD数据的区域交通需求预测

随着QQ、微信、支付宝为代表的手机应用在线上和线下各领域的推广和普及,基于位置的服务数据在获取和分析人口出行信息等方面不断体现出很好的应用前景。为探究手机应用软件测算的OD交通量在预测区域交通需求中的可行性,基于腾讯提供的OD交通量数据,以京津冀城市群为例,对城市群日均交通出行量进行了测算和分析。测算方法以传统的交通分配四阶段法为基础,通过设定交通小区划分标准、选取小区质心点、建立路段阻抗计算模型及流量转换模型,在交通规划软件中实现了京津冀城市群主要公路网交通流量的分配。为验证流量分配结果,研究选取了8条代表线路的流量分配结果与2016年实测的交通调查数据进行了比较。结果表明:观测流量与分配流量的误差率在可接受范围内波动,且两者具有很好的线性相关性,可决系数为0.95,从而验证了利用手机多源位置数据进行交通需求预测的可行性。对此类数据在大区域交通规划、出行需求预测、多方式交通组合优化、运行分析方面提出了进一步的应用建议。

大数据支持下城市更新政策实施的精细化评估初探——以上海市铜川路水产市场搬迁为例

随着城镇化和经济发展迈入“新常态”,城市更新将成为许多城市未来经济增长、社会发展和空间优化的主要途径。与新城新区建设相比,城市更新项目通常要面对更为复杂的多元主体及其经济、社会和政治诉求,因而对城市更新政策实施进行精细化的评估具有重要的现实意义。在传统技术条件下,相关调查、跟踪观测需要耗费较大的人力物力,但大数据(移动位置数据LBS)的出现提供了新的机遇。以上海市铜川路水产市场搬迁为例,基于腾讯位置大数据及其标签数据,重现搬迁前铜川路水产市场的人群画像,并对市场搬迁前后从业人员的去向进行跟踪观测,探索大数据支持下城市更新政策实施的精细化评估方法。得出结论,位置大数据可以提供高质量、富细节、多层次的基础数据,可以据此建立快速、高效的实施评估方法,为地方政府的高质量城市治理提供技术支持。