澳门轨道交通客流特征分析及建模：数据来源与研究方法

3. 数据来源与研究方法

为了全面了解澳门轨道交通系统的客流特征、出行行为以及与建成环境的关系，本研究将采用多源数据融合分析的方法，具体数据来源及分析方法如下：

(1) 澳门地铁刷卡数据:

数据来源：澳门地铁自动售检票系统* 数据分析： * 处理和分析刷卡数据，获取乘客的进出站信息。 * 构建乘客出行轨迹，分析OD分布、站点客流、平均出行距离、出行时间等特征。 * 识别客流高峰时段和方向，为制定差异化票价和优化运营组织提供依据。

(2) 澳门建成环境数据:

数据来源： * 澳门地图绘制暨地籍局等相关网站：获取土地利用现状数据、路网数据等。 * 高德地图WebAPI接口：获取POI数据，如住宅区、商业区、学校、医院等分布情况。* 数据分析： * 将POI数据与轨道交通站点进行空间关联分析，研究建成环境对站点客流的影响。 * 结合土地利用数据和路网数据，分析轨道交通的可达性和覆盖范围，为站点选址和线路规划提供参考。

(3) 居民出行调查数据:

数据来源： * 预计2024年澳门将开展新一轮居民出行调查，涵盖轨道交通出行相关问题。 * 根据研究需要，自行设计问卷进行补充调查，例如针对轨道交通接驳方式、满意度等方面进行更深入的调研。* 数据分析： * 分析居民选择轨道交通出行的影响因素，例如出行目的、出行距离、交通成本、时间成本等。 * 调查居民对轨道交通服务的评价，包括舒适度、便捷度、安全性等，以及对未来轨道交通发展的建议。

通过以上多源数据的融合分析，本研究将构建澳门轨道交通客流预测模型，并提出相应的优化策略，为澳门轨道交通的可持续发展提供科学依据和决策支持。