[發(fā)明專(zhuān)利]基于IC卡數(shù)據(jù)的建筑物通勤人口估算方法及其存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110653199.8
• 申請(qǐng)日: 2021-06-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113393353B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-03-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙習(xí)枝;李明珠;何望君;張福浩;陳才;劉曉東
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q50/26
• 分類(lèi)號(hào): G06Q50/26;G06F16/29
• 代理公司: 北京棘龍知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11740
• 代理人: 李改平

一種基于IC數(shù)據(jù)的建筑物通勤人口估算方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括基于交通IC卡數(shù)據(jù)整理出行記錄，對(duì)職住地識(shí)別和通勤人判別，綜合POI和AOI數(shù)據(jù)，通勤人群識(shí)別和職住地識(shí)別等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)通勤人口空間分布更小尺度的刻畫(huà)。本發(fā)明以建筑物為基本單元通勤人口分布的估算，對(duì)隨機(jī)發(fā)生的安全事件，掌握各區(qū)域的人口分布，疏通人流等應(yīng)急救援安排，基于公共事務(wù)的應(yīng)急管理等等打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及一種人口估算方法，具體的，涉及一種基于IC卡數(shù)據(jù)的建筑物通勤人口估算方法及其存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

居民與崗位在物理空間上的分離是通勤活動(dòng)產(chǎn)生的根本原因，因此，城市居民通勤格局一定程度上反映了職住空間關(guān)系和解讀了城市空間結(jié)構(gòu)。居民的日常活動(dòng)基本是以城市建筑為載體，人口區(qū)域分布的發(fā)生也具有時(shí)間階段性。相較于其他居民活動(dòng)，通勤活動(dòng)在時(shí)間和空間上存在較大的恒定性，對(duì)城市通勤人口空間分布的動(dòng)態(tài)把握是了解通勤人口活動(dòng)規(guī)律、認(rèn)識(shí)城市空間結(jié)構(gòu)、配置城市基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施及制訂城市公共安全應(yīng)急保障方案的重要依據(jù)。例如，在通勤早高峰開(kāi)始以后，居住建筑的人口開(kāi)始逐漸減少，辦公建筑人口開(kāi)始逐漸增加，在早通勤時(shí)間結(jié)束以后，辦公建筑的人口數(shù)量趨于穩(wěn)定。在不同時(shí)刻每類(lèi)建筑的吸引人數(shù)不同，獲取局部區(qū)域的實(shí)時(shí)人口是應(yīng)急決策等諸多城市管理應(yīng)用需要解決的問(wèn)題，但目前缺乏通勤人口動(dòng)態(tài)變化的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)于通勤人口空間分布的動(dòng)態(tài)特征方面的研究也較少。

人口數(shù)據(jù)的獲取最為普遍的方式為人口普查，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確但成本高和更新頻次低，且一般以行政區(qū)劃為統(tǒng)計(jì)單元，對(duì)于單元內(nèi)更詳細(xì)的人口空間分布信息難以獲得。因此，借助地理信息系統(tǒng)及遙感技術(shù)生成的精細(xì)尺度人口數(shù)據(jù)具有獲取簡(jiǎn)單、精度較高等優(yōu)點(diǎn)。目前關(guān)于人口估算多集中于格網(wǎng)尺度，格網(wǎng)人口估算具有計(jì)算簡(jiǎn)單、存儲(chǔ)方便、規(guī)則性強(qiáng)的等優(yōu)點(diǎn)，但格網(wǎng)會(huì)造成對(duì)自然地物的分割，格網(wǎng)內(nèi)存在較大的地物異質(zhì)性，對(duì)于建筑物尺度的人口估算也較少，缺乏對(duì)人口空間分布信息的真實(shí)刻畫(huà)。

總的來(lái)說(shuō)，面對(duì)指導(dǎo)城市公共服務(wù)設(shè)施配置和制定城市公共安全應(yīng)急保障方案。應(yīng)對(duì)隨機(jī)發(fā)生的安全事件，掌握各區(qū)域的人口分布是疏通人流等應(yīng)急救援安排的基礎(chǔ)，都對(duì)通勤人口空間分布的時(shí)空精度需要日漸提高，因此，如何生成以建筑物為基本單元通勤人口分布已成為一個(gè)亟需解決的技術(shù)問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

一種基于IC卡數(shù)據(jù)的建筑物通勤人口估算方法，利用換乘判斷、通勤人群識(shí)別和職住地識(shí)別等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)各種不同的建筑物內(nèi)通勤人口估算。

為達(dá)此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于IC數(shù)據(jù)的建筑物通勤人口估算方法，其特征在于，包括如下步驟：

交通IC持卡人出行記錄整理步驟S110：

獲取某地交通IC卡刷卡數(shù)據(jù)，所述刷卡數(shù)據(jù)格式包括但不限于卡號(hào)、卡類(lèi)型、交易日期、交易時(shí)間、交易金額、車(chē)輛號(hào)、上車(chē)時(shí)間和下車(chē)時(shí)間，對(duì)所述刷卡數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，判別持卡人的每次刷卡記錄是換乘還是出行，整理出持卡人的每日出行記錄；

職住地識(shí)別和通勤人判別步驟S120：

建立職住地識(shí)別規(guī)則，通過(guò)連續(xù)一個(gè)月的持卡人刷卡出行記錄，識(shí)別居住站點(diǎn)和就業(yè)站點(diǎn)，當(dāng)對(duì)于居住站點(diǎn)或者就業(yè)站點(diǎn)的識(shí)別站點(diǎn)結(jié)果不唯一的情況，考慮“居住潛力”和“就業(yè)潛力”，即屬于居住地或就業(yè)地的概率，利用站點(diǎn)一定距離閾值范圍內(nèi)的POI數(shù)據(jù)，根據(jù)其各類(lèi)型POI占比判斷居住站點(diǎn)或就業(yè)站點(diǎn)，識(shí)別出通勤人員，并統(tǒng)計(jì)在居住站點(diǎn)和就業(yè)站點(diǎn)的通勤人平均刷卡筆數(shù)；

建筑物通勤人口估算步驟S130：

按一定條件，選擇指數(shù)模型，得到距離衰減函數(shù)，結(jié)合興趣面(Area of Interest，AOI)和興趣點(diǎn)(Point of Interest，POI)數(shù)據(jù)篩選出居住類(lèi)型或辦公類(lèi)型TAZ，計(jì)算建筑物的容積，然后利用步驟S120的數(shù)據(jù)對(duì)TAZ單元內(nèi)的建筑物進(jìn)行通勤人口分配。