城市群（Megalopolis）/城际（inter-city）OD相关研究即Open Access数据集调研

news2024/12/23 19:10:52

文章目录

    • 1 城市群/城际OD定义
    • 2 理论模型与分析方法
      • 2.1 重力模型 Gravity Model
      • 2.2 干预机会模型 Intervening Opportunities Model
      • 2.3 辐射模型 Radiation Model
    • 3 Issues related to OD flows
      • 3.1 OD Prediction
      • 3.2 OD Forecasting
      • 3.3 OD Construction
      • 3.4 OD Estimation
    • 4 OD Data
      • 4.1 Basic Infor About OD Data
      • 4.2 Open Access Dataset
    • Reference

1 城市群/城际OD定义

  • Origin-Destination用于表示空间移动（from the origin to the destination)，有时也被称为流数据（flow data）[1]
    • (Origin, Destination, Number, Mode, …)
    • Origin以及Destination表示方法：
        1. Zone ID，例如‘zone1’
        1. 坐标coordinate
    • Number: 该OD对的出行数量
    • Mode: 出行模式
      • 通常只包含1种交通方式，例如bus, train等
      • 对于多交通模式出行，例如cycle-train-bus；一般也只表示为一种模式，例如train
    • 一般不包含详细的路径数据（routing）
      • 可以选择routing服务基于OD来生产routing数据
      • 例如OSRM(shortest path), Google Directions API, CycleStreets.net or OpenRouteService
      • OSRM

2 理论模型与分析方法

2.1 重力模型 Gravity Model

2.2 干预机会模型 Intervening Opportunities Model

2.3 辐射模型 Radiation Model

3 Issues related to OD flows

3.1 OD Prediction

  • 问题定义与解析
    • 定义： OD prediction
    • 解析：
      • 数据基础：城市的区域(region)特征数据、区域间的OD对数据
      • 方案：基于特征数据以及OD对数据构建OD预测模型
        • 输入：region的属性特征
        • 输出：region间OD数量
      • 用途：基于部分已有数据，构建出区域属性与OD pair之间的推导模型，能够实现由已知到未知的预测
      • 缺陷：数据要求严格（属性数据的充分与否一定程度上决定了模型的泛化能力）

3.2 OD Forecasting

  • 问题定义与解析
    • 定义OD Forecasting
    • 解析：
      • 数据基础：过去一段时间内的OD情况
      • 方案：时序模型构建
        • 输入：过去的OD
        • 输出：未来的OD
      • 用途：由历史数据推测未来数据
      • 缺陷：
          1. 粒度不确定：point-level; matrix-level(city-level); 可以想见的是，预测范围越广，模型越为复杂
          1. OD数据需要具备时间属性
      • 优势：可以在没有任何其他辅助数据的情况下进行OD预测

3.3 OD Construction

  • 问题定义与解析
    • 定义：OD construction
    • 解析：
      • 数据基础：易获取的信息
      • 方案：基于前期获取的信息构建出完整的城市OD Matrix
      • 优势
          1. 无需任何前置OD数据

3.4 OD Estimation

  • 问题定义与解析
    • 定义：OD Estimation
    • 解析：
      • 数据基础：在不同地点采集（例如路段、交叉口等）的具有时间标签的交通agent数量（或其他可用数据）
      • 方案：基于观测数据推测OD流

4 OD Data

4.1 Basic Infor About OD Data

  • 用于OD研究的数据一般可以分为两类
    • 基础OD流数据
      • Survey data：问卷调查数据
      • Individual trajectories：轨迹数据
        • Call Detail Records
        • Cellular Network Access
        • GPS Records
        • Location-based Social Network Check-ins
        • trajectories data
      • Transportation records：交通系统记录数据
        • traffic surveillance video
        • smart cards
        • taxi orders
    • 包含其他辅助数据的OD数据
      • 常用于探究OD与城市属性的空间分布特性（例如用地属性）
      • Region-level socioeconomic data: demographics, land use patterns, points of interest (POIs), and infrastructure
      • Transportation observation data
        • Traffic Flow: link counts，即起点-目的地连线数
        • Vehicle Speed: 车速数据
      • Urban geographic data

4.2 Open Access Dataset

  • CITYDATA.ai[3]
    • Inner City
    • 提供开放数据集以供使用（数据量极大）
    • 提供访问API以供程序调用（需要申请开发者权限）
    • 没有inter-city OD
  • Datarade[4]
    • 可直接购买数据集（价格贵）
    • 可与运营公司联系获取数据集
  • Translink[5]
    • 澳大利亚Queensland公共交通数据 (public transportation)
    • example
  • Cencus[6]
    • 英国威尔士
    • 包含：
      • Migration data：1年范围内的人口迁移OD
      • Workplace data：工作相关OD数据
      • Second Address data：居住地之间的迁移
      • Student data：学生OD
  • 大数据平台
    • 腾讯位置服务[7]

Reference

[1] ‘The importance of OD data’. Accessed: Oct. 23, 2023. [Online]. Available: https://cran.r-project.org/web/packages/od/vignettes/od.html#:~:text=As%20the%20name%20suggests%2C%20origin,represented%20by%20a%20zone%20centroid).
[2] Rong, C., Ding, J., & Li, Y. (2023). An Interdisciplinary Survey on Origin-destination Flows Modeling: Theory and Techniques. ArXiv, abs/2306.10048.
[3] https://data.world/citydataai/spain-regions
[4] https://datarade.ai/use-cases/origin-destination-analysis
[5] https://www.data.qld.gov.au/dataset/translink-origin-destination-trips-2022-onwards
[6] https://www.nomisweb.co.uk/sources/census_2021_od
[7] https://heat.qq.com/wap_qqmap_big_data/qianxi_index.html

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