本规范规定了利用移动通信数据开展居民出行调查的技术流程与要求，适用于城市综合交通调查领域。本规范以手机信令数据为核心数据源，系统性地确立了从数据采集、清洗处理、安全管控到出行特征识别、统计扩样及成果输出的全链条技术标准。在数据处理环节，本规范明确了针对残缺、重复、静止冗余、乒乓切换及基站漂移等典型数据问题的清洗规则；在特征识别层面，本规范定义了驻留与出行状态、居住地与就业地、常住与短期驻留人口以及通勤与非通勤出行的识别算法与判定阈值；在成果表达上，本规范要求输出基于多尺度空间单元的出行量、出行率、时空分布及职住关系等关键指标，并强调了多源数据校核的重要性。

数据采集与处理核心规则

本规范要求采集至少连续一个月的手机信令数据，并明确了基站数据、信令数据及用户特征数据应包含的具体字段。在数据处理流程中，本规范严格规定了数据质量检查、物联网卡剔除、一人多卡去重等前置步骤，并针对静止冗余数据、乒乓切换数据和基站漂移数据分别制定了合并删除、主基站识别与速度阈值剔除等精细化的清洗算法，以提升出行轨迹还原的准确性。

居民出行特征识别与统计方法

本规范构建了基于时空约束条件的驻留与出行识别模型，通过设定最小驻留时长和空间限制来判定用户状态，进而识别居住地、就业地及人口类型。在特征统计层面，本规范要求对不同空间尺度下的出行量、出行率、出行时耗、出行距离、出发时间分布及OD矩阵进行分时段、分目的、分人群的精细化统计，并特别强调了通勤出行特征及城际出行联系的分析测算要求。

扩样校核与调查成果要求

本规范要求结合运营商市场占有率及手机普及率对统计结果进行扩样，以推算实际居民总体出行特征。为保障数据准确性，本规范规定须采用定性定量相结合的方法，利用居民出行问卷调查、人口普查及核查线流量等传统数据对移动通信数据分析结果进行校核。调查成果须包含分析报告与关键过程数据，过程数据应覆盖多尺度空间单元并明确划分方式与从属关系。

该规范作为国内城市交通调查领域针对移动通信大数据应用的精细化地方标准，为贵阳市乃至同类城市提供了可操作、可复制的技术范式。它有效突破了传统入户调查成本高、周期长、样本量有限的瓶颈，推动了居民出行调查从“小样本抽样”向“大数据全量感知”的转型。该规范通过统一数据清洗、特征识别与扩样校核的技术细节，显著提升了不同项目间数据分析结果的一致性与可比性，为城市交通模型的构建与更新提供了更精准的数据底座，有助于支撑智慧交通系统的科学决策。

此外，该规范的发布对个人隐私保护与数据安全具有深远影响。它明确要求仅输出无法识别特定个人的聚合统计指标，并严格遵循个人信息安全规范，为大数据在城市治理中的合规应用树立了标杆。在成果应用层面，该规范输出的职住空间分布、通勤流向及区域联系等核心指标，能够精准识别城市空间结构痛点，直接服务于国土空间规划、职住平衡评估及轨道交通线网优化，助力城市交通精细化治理水平的整体跃升。