交通调查是长安大学交通与道路总体工程研究所重要的基础性研究方向，从事该方向的理论研究和实践工作已经有30年历史。随着交通方式的多样化和大数据在交通中的应用，我所结合多年来以居民出行调查为核心的综合交通调查实践，借鉴了国内外先进经验，总结和建立了一套现代综合交通调查技术。

（1）数据扩样和综合调校技术。调查样本数据在较高抽样率和严密的样本质量控制情况下，可以代表总体的部分特征，但由于调查工作本身的复杂性、样本抽样的伪随机性、居民填表的失真性，样本数据会与总体情况产生一定程度的偏差。需要先将样本数据放大到总体数据，然后针对扩样后的总体数据结合其他辅助调查数据进行综合的调整与校核，进而在一定程度上消除偏差。

2015年西安市居民出行调查数据扩样和综合调校工作流程

（2）多源异构的大数据信息挖掘技术。在调查中，可通过一定途径获取地铁刷卡数据、公交刷卡数据、出租车GPS数据、手机信令数据、道路交叉口监控数据和高速公路收费站数据等。通过对这些大数据的利用和分析，可获取部分专项调查的数据信息，也增加了居民出行调查工作数据统计分析的多途径校核。

（3）数据处理系统开发技术。居民出行调查所得到的数据是非常庞大的，若通过人力的分析计算将是极为费时、费力的事情。因此必须将这些调查数据输入计算机，通过计算机进行分析、计算来得到一些相关分析结果和图表。同时为了数据保存和查询的方便，建立居民出行调查数据库是最有效的办法。目前，长安大学交通与道路总体工程研究所开发了居民出行调查数据处理系统，该系统主要包含三大模块，即数据库建立、数据分析处理和图表输出，利用Excel录入，转换成dbf文件，利用Visual FoxPro6.0和ORACLE进行数据统计与分析处理

长安大学交通与道路总体工程研究所先后承担了2000年、2008年、2015西安市以居民出行调查为核心的综合交通调查工作，为西安市城市轨道交通规划与建设工作的顺利开展提供了数据技术支撑，也为城市交通规划、建设、管理和政策制定提供了重要的参考依据。

2015年全区域全方式各行政大区出行分布

2015年西安市中心城区全方式出行分布图