陳旭?仇實?李學根?陳寧?張英杰

摘 要 本文基于上海市新能源汽車OD數據并結合景點關注度數據及百度經驗數據，以上海迪士尼景區(qū)為例，對自駕前往景區(qū)游玩車輛的行為特征進行空間分析研究，旨在幫助景區(qū)工作人員更好地了解自駕出游車輛并改進景區(qū)運營策略，提升自駕出游游客的滿意度。

關鍵詞 新能源汽車;自駕出游;行為特征;空間分析

引言

隨著國民經濟水平的不斷提升，越來越多人選擇在節(jié)假日駕駛私家車前往城市周邊的景區(qū)游玩，自駕出游已經逐漸成為城市生活的一種新時尚[1]。然而，景區(qū)工作人員對自駕出游車輛的行為特征并不了解，在制定景區(qū)運營策略的時候完全依靠主觀經驗，這可能會造成諸如景區(qū)周邊交通壓力大、停車困難等問題[2，3]。為解決這些問題，本文基于上海市新能源汽車OD數據并結合景點關注度數據及百度經驗數據，以上海市迪士尼景區(qū)為例，分析自駕前往景區(qū)游玩車輛的空間行為特征，幫助景區(qū)工作人員更好地了解自駕出游車輛并改進景區(qū)運營策略，提升自駕出游游客的滿意度。

1 數據

1.1 數據描述

本文的新能源汽車OD數據來源于上海市新能源汽車公共數據采集與監(jiān)測研究中心。該數據從2018年1月1日開始到2018年10月31日結束，主要屬性字段包含車架號、開始結束時間、開始結束位置等18項[4]。

1.2 數據處理

由于獲取新能源汽車OD數據的過程中包含諸多不可控的因素，因此在進行數據分析之前需要對其進行數據預處理。本文數據預處理的步驟包括：

（1）剔除行駛時長和行駛里程不合理的數據

（2）剔除經緯度數值有問題的數據

（3）保留OD數據中車輛類型為乘用車的數據

由于本文的OD數據是上海市所有新能源汽車的出行數據，所以其中包含了多種用途及行為特征的車輛。因此，在進行數據分析之前，先要提取出其中自駕前往上海迪士尼景區(qū)游玩的OD數據。本文定義以下3條規(guī)則來提取與迪士尼相關的OD數據：

（1）保留起點或終點在上海迪士尼景區(qū)范圍內的OD數據

（2）剔除在上海迪士尼景區(qū)范圍內進行日常通勤的車輛

（3）去除被標記為運營車輛的OD數據

1.3 數據驗證

在數據處理之后，需要對數據的準確性進行驗證，以確保數據能夠反映真實的自駕出游情況。利用皮爾遜相關系數來衡量兩組數據的相關程度，計算結果為0.81，說明兩組數據呈顯著的正相關[5]。因此，OD數據能夠反應真實的自駕出游情況，可以為本文之后的分析所用。

2 自駕出游行為特征空間分析

如圖1所示，為自駕前往迪士尼車輛起點熱力分布圖。從圖中可發(fā)現，自駕前往迪士尼景區(qū)車輛的起點主要集中在迪士尼附近并且隨著與迪士尼的距離越大熱度越小。根據圖5中車輛起點分布熱力圖中呈現出的特征，將上海分為4個區(qū)域并在圖4中用黑色虛線框表示。區(qū)域1為熱度最高的區(qū)域，其空間位置位于川沙、周浦等迪士尼附近區(qū)域，該區(qū)域中的車輛大多用于迪士尼附近的民宿接送游客;區(qū)域2為熱度第二高的區(qū)域，其空間位置位于浦東三林、張江、北蔡以及浦西中環(huán)以內的區(qū)域，該區(qū)域內熱度較為平均，大多數上海市區(qū)游客都集中在該區(qū)域;區(qū)域3的熱度比區(qū)域2稍弱，其空間位置覆蓋上海外環(huán)區(qū)域以內，該區(qū)域內存在若干個如桃浦、莘莊這樣以生活小區(qū)為中心的高熱度區(qū)域;區(qū)域4為熱度最低的區(qū)域，其空間位置主要分布于上海外環(huán)外的區(qū)域，該區(qū)域雖然熱度低，但是其中也包含著幾個如奉賢南橋、浦東臨港這樣的高熱度中心。區(qū)域4外也存在這零星的幾個熱區(qū)，在圖中用紅色虛線框標識，這些熱區(qū)都是外地游客開車直接前往迪士尼景區(qū)游玩，這些車輛出行的行駛時長均在180分鐘以上，行駛里程在100公里以上。

2 結語

本文基于新能源汽車公共數據并以上海迪士尼景區(qū)為例，從空間角度揭示了自駕出游車輛的行為特征，幫助景區(qū)工作人員更好地了解自駕出游車輛并改進景區(qū)運營策略，提升自駕出游游客的滿意度。

參考文獻

[1] 曾麟婷，陳能，陳旭.基于眾源數據的旅游信息可視化平臺建設研究[J].中國管理信息化，2019（2）.

[2] 基于眾源地理數據的熱門旅游路線推薦算法及實證研究[D].上海師范大學，2018.

[3] 基于眾源地理數據的上海市旅游目的地關注度研究[D].上海師范大學，2015.

[4] 上海市新能源汽車數據開放創(chuàng)新實驗室啟用[J].上海信息化，2017：93.

[5] 肖亞龍，張士庚，王建新.一種基于多維標度和區(qū)域細化的無線室內定位方法[J].計算機學報，2017（08）：196-210.