關(guān)于手機信令數(shù)據(jù)在交通規(guī)劃中的應用及思考

許哲

（中交海西投資有限公司，福建 廈門 361021）

0 引言

從本質(zhì)上來說，手機信令就是在網(wǎng)絡中傳輸?shù)男盘枺@種信號通常涉及打電話、上網(wǎng)和手機定位等功能[1]。手機信令的傳輸需要巨大的信令網(wǎng)絡作為支撐，所以通常手機信令都來源于手機運營商。在網(wǎng)絡技術(shù)普遍應用和移動終端制造成熟的當今現(xiàn)代，手機已經(jīng)成為現(xiàn)代人的必備隨身工具，當人們在使用手機的過程中，不可避免會產(chǎn)生大量出行特征相關(guān)的信令數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)也為交通規(guī)劃提供了信息支持。另外，相較于傳統(tǒng)的交通檢測手段，手機信令數(shù)據(jù)具有覆蓋范圍廣、實施成本低和連續(xù)性強的優(yōu)點，所以手機信令應用交通規(guī)劃已經(jīng)成為相關(guān)行業(yè)的研究熱點[2]。

1 手機信令數(shù)據(jù)分析方法

1.1 手機信令數(shù)據(jù)采集

手機信令主要來源于手機運營商，就我國主要運營商移動通信系統(tǒng)來看，常見的方法是對A接口和E接口進行檢測，采集并導出信令數(shù)據(jù)副本[3]。結(jié)合手機信令采集內(nèi)容可以知道，信令中包含的信息有經(jīng)過加密處理的SIM卡號、事件類型、位置區(qū)、基站控制器和交換機號等信息。

另外，手機運營商在給用戶提供服務的同時，會對部分類型的信令進行周期性采集，如收發(fā)短信、位置更新、BSC切換等，都將作為采集對象進行處理。采集流程如圖1。

1.2 手機信令數(shù)據(jù)處理

關(guān)于手機信令數(shù)據(jù)在交通規(guī)劃應用方面的研究早已有之，我國絕大多數(shù)城市都有利用手機信令數(shù)據(jù)分析交通出行數(shù)據(jù)的經(jīng)驗，尤其是部分主要城市已經(jīng)對手機信令的應用達到的可觀的水平。此外，相關(guān)方面的研究也在不斷趨于完善，如借助手機信令還原城市道路流量分布狀況；通過信令分析交通出行OD；使用信令總結(jié)特定時期的交通特征；利用信令獲取車輛OD分布、檢測實時車速等[4]。

手機信令在交通規(guī)劃中的應用主要是通過研究居民動態(tài)分步實現(xiàn)，即在判斷用戶處于移動或停留的狀態(tài)下描述區(qū)域人口流動特性。當用戶手機輸出信令后，將會按照時間進行排序，記為Ri(k)，表示用戶i的第Ri(k)條信令記錄。當然，Ri(k)中也包含附著基站的位置信息Pi(k)和時間信息ti(k)。當用戶信令中的部分{Ri(q)，Ri(q+1)，…Ri(q+n)}同時滿足式（1）和式（2）時，那么用戶狀態(tài)將被判定為停留。需要注意的是，在出行分析中，需要對用戶的起點和終點進行判斷，如此才能更大限度地開展分析。所以在研究中，通常將q視為該數(shù)據(jù)的起點，n則為該數(shù)據(jù)的終點。

其中，k和j指信令數(shù)據(jù)中的任意兩點編號，{Ddist[pi(j)，pi(k)]}代表兩點間的距離。

從公式中可以認識到，判別用戶是否停留的主要標準是設(shè)定半徑為S的范圍，若是用戶在S范圍內(nèi)的停留時間超過T，則可以認為用戶處于停留狀態(tài)。因此，設(shè)定時間閾值T和距離閾值S就顯得尤為重要，如果只是依賴主觀經(jīng)驗進行設(shè)置，就會導致信令數(shù)據(jù)的分析呈現(xiàn)隨意性，進而難以準確表達和普遍應用[5]。文章為了準確的識別出行，選擇將30min和100m作為時間閾值和距離閾值，而后對用戶狀態(tài)進行判別。

將手機信令數(shù)據(jù)應用在交通規(guī)劃中除了要對用戶出行做出有效判別外，還要適當分析空間單元，劃分交通大區(qū)和小區(qū)。在此基礎(chǔ)上，需要分別對交通大區(qū)和小區(qū)的用戶數(shù)量及類型進行統(tǒng)計?？紤]到不同運營商的計算結(jié)果可能存在差異，故選取區(qū)域用戶所占比例進行研究。大區(qū)交通用戶比例計算為：

其中 指的是m交通區(qū)中T型用戶的數(shù)量，stop則代表停留用戶數(shù)量，相應的move就代表移動的用戶數(shù)量。按照公式計算后，可以得到大區(qū)m型用戶在城市用戶中的占比。

以面積90km2和人口均值36萬人的交通大區(qū)為例，按交通小區(qū)占大區(qū)10%的設(shè)想使用上述三個公式，最終得到關(guān)于兩大運營商在大區(qū)內(nèi)的用戶分布狀況。

由圖2、圖3可知，盡管運營商有所差異，但是經(jīng)過兩個數(shù)據(jù)源計算得到的大區(qū)級別用戶分布基本保持一致，不過從嚴謹?shù)难芯拷嵌瘸霭l(fā)，描述兩者間的差異依然有必要。所以需要通過對應的公式計算交通大區(qū)級別移動和停留用戶的相關(guān)系數(shù)。經(jīng)過式（4）計算后，分別得出相關(guān)系數(shù)為0.98和0.99。

2 手機信令數(shù)據(jù)分析應用方向及案例

2.1 手機信令數(shù)據(jù)分析應用方向

手機移動和用戶相互綁定，手機信令能夠?qū)τ脩艋顒右?guī)律進行直觀的反應。對連續(xù)采集的手機信令進行分析后，可以在一定程度上緩解因為調(diào)查次數(shù)不足而導致的局限性。將對單一個體的信令分析上升到城市群體后，大量個體的活動特征將會集合為城市整體人流特征，而這種大范圍的空間移動特征，也正是交通規(guī)劃的導向信息[6]。在準確認知人流空間位移特征的前提條件下，手機信令數(shù)據(jù)可用于分析軌跡聚集和出行分析。這兩種應用方向的區(qū)別主要在于是否對用戶出行進行界定，即軌跡聚集不需要進行界定，出行分析則需要識別用戶的起點和終點，以及出行過程中的停留點等。在實際應用中，軌跡聚集分析的主要內(nèi)容有活動空間強度分析、人口分布分析和居住地分析等，經(jīng)過這些分析后，城市功能分布和建設(shè)實情都能得到有效反映，而這無疑有利于幫助城市建設(shè)和規(guī)劃方面的決策優(yōu)化。出行分析主要有通勤OD分析、人流集散、時段出行特征等，在有效處理此類信息的基礎(chǔ)上，城市交通系統(tǒng)的構(gòu)建將更加趨于智能化，相關(guān)配套設(shè)施的建設(shè)也將變得更加科學。

2.2 手機信令數(shù)據(jù)分析案例

手機信令數(shù)據(jù)分析在城市規(guī)劃中應用廣泛，重慶市城鄉(xiāng)總體規(guī)劃至2020年已是收官之年，該規(guī)劃立足于重慶市功能區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略需要，對多種因素和資源進行了妥善考慮，從而進行了城市布局和功能等方面的規(guī)劃完善。不過需要注意的是，相關(guān)規(guī)劃在實施的過程中要充分考慮縣區(qū)聯(lián)系狀況[7]。

3 手機信令數(shù)據(jù)分析局限性

3.1 信令采樣頻率低下導致的局限性

信令采樣頻率與用戶使用頻率和周期性位置更新時間有關(guān)，簡而言之，就是用戶在不使用手機功能的情況下，信令采集只能依靠周期性的位置更新采集信息。在信令采集頻率過低的情況下，對于手機軌跡的呈現(xiàn)往往不是連續(xù)的，而這也導致用戶的出發(fā)時間、到達時間和停留時間難以準確的記錄[8]。在這種情況下，信令數(shù)據(jù)的有效性也會相對降低，誤差產(chǎn)生的可能性也會隨著信令采集間隔的增大而提高。

3.2 非全樣本檢測導致的局限性

信令采集的遺漏不可避免，這是因為信令采集會受到移動通信機制、網(wǎng)絡和設(shè)備等多種因素的限制。在實際采集過程中，以下幾種狀況都會導致信令采集缺失：首先是兩條信令數(shù)據(jù)時間間隔大于更新周期時，至少會有一條信令缺失；此外，在切換基站時也有可能導致信令采集缺失。不過需要注意的是，在位置區(qū)切換時，信令可以得到有效采集，而這也在一定程度上保障了跨區(qū)出行檢測的有效性。但是相應的，跨基站的停留和不符合周期性位置更新機制的出行還是會對檢測率造成消極影響。

4 結(jié)論

手機信令數(shù)據(jù)大樣本、連續(xù)性、獲取方便的優(yōu)勢使研究人員能夠直觀便捷地了解區(qū)域內(nèi)人流出行特征，從而在此基礎(chǔ)上獲得有關(guān)居民出行、人口分布和交通模型的正確認識。因此，在手機信令數(shù)據(jù)的支持下，交通規(guī)劃將會呈現(xiàn)出智慧性的轉(zhuǎn)變，相應的交通管理理念和體系也會發(fā)生變革，最終促使城市基礎(chǔ)社會更好的發(fā)揮作用，給人們帶來便利。