基于自然骑行数据的外卖骑手画像分析——以株洲为例

苏 雪¹，张子豪¹，刘晨辉^1，2，3*

(1. 湖南大学 土木工程学院，湖南 长沙 410082; 2. 湖南大学 综合交通研究中心，湖南 长沙 410082;3. 智慧道路与绿色交通湖南省普通高等学校重点实验室，湖南 长沙410082)

摘　要：　为了应对日益严重的外卖骑手交通安全问题，基于湖南省株洲市29名电动自行车外卖骑手累计4万km的自然骑行数据，探讨了其骑行特征。结合问卷调查结果发现，外卖骑手主要为中青年男性，工作年限普遍较短，有近60%的骑手有过交通事故经历。轨迹数据分析结果表明，外卖骑手平均每日骑行距离为88.8 km，平均骑行范围为5.7 km，平均骑行速度为20.7 km/h。在此基础上，采用 K-means聚类方法对外卖骑手的骑行风格进行识别，将其划分为资深型、新手型和拓展型三类：资深型骑手表现为长距离、适中速度与稳定骑行范围;新手型骑手骑行距离与速度均较低，骑行范围有限;而拓展型骑手骑行范围最大、速度最高，潜在安全风险相对突出。针对不同类型骑手的骑行风格，应分别加强资深型骑手的疲劳风险管控、新手型骑手的智能导航与培训支持，以及拓展型骑手的高速骑行风险监测与干预。该研究成果可为外卖骑手的交通安全管理提供新的数据支持和理论依据。

关键词：　自然骑行数据;电动自行车;外卖骑手;骑行特征;K-means聚类

基金项目： 中央高校基本科研业务费专项资金项目(531118010636)

引文格式： 苏雪，张子豪，刘晨辉. 基于自然骑行数据的外卖骑手画像分析：以株洲为例[J]. 市政技术，2026，44(3)：1-8. (SU X，ZHANG Z H，LIU C H. Profiling analysis of food delivery riders based on natural cycling data：a case study in Zhuzhou，China[J]. Journal of municipal technology，2026，44(3)：1-8.)