大數(shù)據(jù)環(huán)境下的城市交通規(guī)劃與管理
——中國城市交通發(fā)展論壇第十二次研討會討論精選

重慶市交通信息化建設(shè)成果

張遠(yuǎn) (重慶市規(guī)劃局)

近年來，重慶市規(guī)劃局開展了一系列交通信息化建設(shè)，取得了一定成果。先后完成了重慶市主城區(qū)交通規(guī)劃數(shù)據(jù)庫、重慶市綜合交通信息平臺等重點項目，并且投入使用，實現(xiàn)了對重慶市主城區(qū)交通設(shè)施的數(shù)據(jù)查詢、路網(wǎng)運行的實時監(jiān)測以及特殊事件的實時監(jiān)控發(fā)布。重慶市在整合社會公共信息層面有三大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫建設(shè)：人口庫、法人庫和地理信息空間數(shù)據(jù)庫。地理信息空間數(shù)據(jù)庫和綜合市情系統(tǒng)由重慶市規(guī)劃局承擔(dān)，綜合交通信息平臺是綜合市情系統(tǒng)的重要組成部分，作為城市交通非常重要的實時動態(tài)運行成果，向市級相關(guān)部門提供實時數(shù)據(jù)。

綜合市情系統(tǒng)通過建設(shè)信息共享交換平臺，匯集各個委辦局的相關(guān)數(shù)據(jù)；綜合交通信息平臺實時調(diào)用綜合市情系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，并先后引入GPS車輛運行數(shù)據(jù)、通信運營商數(shù)據(jù)，包括過去的2G/3G、現(xiàn)在的4G手機信令數(shù)據(jù)。另外，車輛射頻識別(Radio Frequency Identification,RFID)、浮動車GPS、道路線圈卡口、停車等15類交通數(shù)據(jù)統(tǒng)一整合到綜合交通信息平臺，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)崟r反映城市交通運行狀態(tài)。重慶市還建成了人員移動、道路運行、車輛和軌道交通四大監(jiān)測系統(tǒng)，這些系統(tǒng)信息在平臺中進行整合以后，可以通過平臺向各委辦局和職能部門、專業(yè)部門發(fā)布數(shù)據(jù)實現(xiàn)共享，并且也通過媒體向社會公眾進行發(fā)布，例如在重慶交通廣播電臺和華龍網(wǎng)等實時發(fā)布交通數(shù)據(jù)。目前發(fā)布的數(shù)據(jù)以主城區(qū)范圍為主，超過5 000 km。

重慶市交通大數(shù)據(jù)信息化建設(shè)還要不斷深化，在建設(shè)目標(biāo)層面上將面向更多應(yīng)用，包括為政府在決策層面提供更多支持，為相關(guān)部門開展工作提供更多基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，為其提供相關(guān)服務(wù)，促進數(shù)據(jù)整合以形成新的信息成果。另外，還可以為市民出行提供更加豐富、及時的咨詢服務(wù)。下一步通過建設(shè)更加全面的城市交通監(jiān)測分析集群，對城市人口活動、車輛移動、客流需求等進行更加準(zhǔn)確的監(jiān)測，進而推進更加科學(xué)的交通建設(shè)決策。

在大數(shù)據(jù)服務(wù)智能交通管理、智慧城鄉(xiāng)規(guī)劃、交通設(shè)施管理、客貨運輸管理，以及公共交通運輸管理、公眾出行服務(wù)、交通公共安全和應(yīng)急、人口管理、低碳服務(wù)九個方面，重慶市還要繼續(xù)努力，最大限度地發(fā)揮交通大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的社會效應(yīng)。另外，重慶市還將建設(shè)交通大數(shù)據(jù)的服務(wù)集群，作為整個交通大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的支撐核心，整合內(nèi)部的計算數(shù)據(jù)資源，對內(nèi)進行資源監(jiān)控、調(diào)度和運用、維護管理，對外提供統(tǒng)一的訂閱、注冊、消費和服務(wù)等。

重慶市交通決策支持系統(tǒng)建設(shè)及應(yīng)用

張建嵩 (重慶市交通規(guī)劃研究院)

重慶市交通決策支持系統(tǒng)為政府決策部門及公眾提供了很多有效的決策支持以及出行信息。該系統(tǒng)以交通行業(yè)數(shù)據(jù)中心、城市與交通綜合分析平臺以及城市與交通規(guī)劃決策支持平臺3個定位為核心，建立了由交通規(guī)劃數(shù)據(jù)庫、綜合交通信息平臺和交通預(yù)測模型組成的重慶市交通大數(shù)據(jù)體系。

從系統(tǒng)建設(shè)的技術(shù)路線看，交通決策支持系統(tǒng)總體分為3個層次。最底層是數(shù)據(jù)融合。重慶市規(guī)劃局通過交通信息匯集系統(tǒng)與很多相關(guān)部門、單位建立起了數(shù)據(jù)共享渠道，包括以人為對象、以車為對象和以路、公共交通、停車場系統(tǒng)等為對象的數(shù)據(jù)。中間層是建立若干指標(biāo)體系，基于不同研究對象和特點建立多維的監(jiān)測指標(biāo)體系，以量化方式反映交通設(shè)施或交通系統(tǒng)的運行情況。最頂層是以指標(biāo)為指向進行的應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計等工作，并實現(xiàn)前端展示和分析，特別是基于多元數(shù)據(jù)融合的新應(yīng)用，可以通過這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)不同類型車輛的交通特征，推算交通方式分擔(dān)率、城市出行OD和城市交通分布，分析城市組團的職住平衡狀況和機動化發(fā)展變化和水平等。因此，通過分析長期積累的大數(shù)據(jù)，可以掌握城市交通運行規(guī)律，從而以堅實的數(shù)據(jù)支撐和無限的想象力來描繪未來的交通藍(lán)圖。

大數(shù)據(jù)環(huán)境下北京市交通規(guī)劃與決策方法創(chuàng)新

朱麗云 (北京交通發(fā)展研究院)

“信息化、大數(shù)據(jù)+交通”體現(xiàn)在交通行業(yè)的方方面面，傳統(tǒng)的智能交通更多指的是企業(yè)主導(dǎo)的車路協(xié)同、車車通訊、路面采集系統(tǒng)或者自動收費系統(tǒng)的建設(shè)等工作。這些智能交通系統(tǒng)帶來了非常多的數(shù)據(jù)，落地到交通管理領(lǐng)域，形成了以交警集成指揮平臺為核心的一系列業(yè)務(wù)支撐與交管決策支持系統(tǒng)；落地到交通運輸領(lǐng)域，則主要代表平臺是交通運行監(jiān)測調(diào)度中心(TOCC)，功能包括交通運行監(jiān)測、行業(yè)企業(yè)監(jiān)管調(diào)度以及交通運輸行業(yè)的決策支持等。大數(shù)據(jù)在規(guī)劃領(lǐng)域的落地與應(yīng)用開始在中國各大城市的科研單位和規(guī)劃部門持續(xù)升溫，例如北京的城市實驗室、深圳的未來實驗室，還有北京交研院+智達(dá)交通科技的協(xié)同聯(lián)合體等，都在這方面做了大量的科研積累和應(yīng)用工作。這些機構(gòu)的設(shè)置和創(chuàng)新，都展示了交通領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)從交管到交通委再到規(guī)劃，從外場采集到監(jiān)測監(jiān)管再到?jīng)Q策支持，是一個從硬件到軟件再到軟實力逐步增強的過程，同時也意味著大數(shù)據(jù)環(huán)境下交通規(guī)劃與決策方法體系的創(chuàng)新是趨勢。

基于這個時代發(fā)展背景，北京市近期做了一些思考和具體工作：

一是數(shù)據(jù)驅(qū)動決策平臺整體的邏輯架構(gòu)設(shè)計。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)迎來海量爆炸的時代，但人的認(rèn)知能力不會爆炸?，F(xiàn)在要做的事情，除了緊跟物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展增加數(shù)據(jù)采集源，更為重要的是做好人的認(rèn)知能力的“二極管”，包括進入人腦的數(shù)據(jù)質(zhì)量的準(zhǔn)確度把控、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定以及新舊信息結(jié)合產(chǎn)生新的算法模型體系等。這個邏輯架構(gòu)的底層是行業(yè)決策信息資源庫，必要工作是引入新技術(shù)，用高性能和高可擴展性的分布式穩(wěn)健系統(tǒng)，來解決大數(shù)據(jù)存儲和隨時調(diào)用的技術(shù)問題。中間層左側(cè)的數(shù)據(jù)采集層，要積極引入和利用新的數(shù)據(jù)采集源，包括互聯(lián)網(wǎng)爬蟲技術(shù)、社會小汽車“互聯(lián)網(wǎng)+”采集技術(shù)，還有日益升溫但還未充分挖掘利用的手機信令及W i-Fi定位等多重出行跟蹤分析技術(shù)等；中間的運行監(jiān)測層突出的是對數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)的重視，另外還有核心分析與評估算法，都需要更新到大數(shù)據(jù)時代下的新模型算法體系；而右側(cè)的多層次一體化交通仿真系統(tǒng)，即所謂的交通行業(yè)“政策實驗室”，國內(nèi)其實都還做得比較粗淺。最上層是決策支持層，包括大屏協(xié)同展示、沙盤推演與決策會商平臺，通過數(shù)據(jù)融合獲取更為精準(zhǔn)的信息服務(wù)發(fā)布，以及考慮到規(guī)劃行業(yè)的性質(zhì)特點，應(yīng)該積極引入公眾參與平臺等。

二是在社會小汽車新的采集源和數(shù)據(jù)分析上做創(chuàng)新工作。之前浮動車采集回來的都是運營車輛數(shù)據(jù)，現(xiàn)在通過政企合作模式采集到達(dá)到一定規(guī)模的社會車輛數(shù)據(jù)，并且除了常規(guī)的實時衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)以外，通過跟車載診斷系統(tǒng)(OBD)掛接，還采集到每輛車的點火、熄火、加減速、開關(guān)門等小汽車出行的全鏈路行為數(shù)據(jù)。然后，把每次出行進行軌跡匹配及特征點識別，包括上班、回家和接送孩子上學(xué)等行為特征及位置點的細(xì)分。這實際上把原來基于居民出行調(diào)查的社會小汽車使用情況與時空分布特征研究工作做了極大推進，原來只能人工采訪調(diào)查小汽車使用的強度、距離、時耗、出車率、停車及時空分布，現(xiàn)在這些數(shù)據(jù)每天都被自動監(jiān)測與跟蹤分析，為針對城市交通中最主要的社會車輛的使用和運行情況分析及發(fā)展對策研究，提供了最為直接和重要的數(shù)據(jù)支撐。

三是進行更好的技術(shù)架構(gòu)升級實踐。單就浮動車系統(tǒng)專項而言，北京市已經(jīng)歷了從奧運期間8 000輛每分鐘上傳一次信息的出租汽車，到目前超過4萬輛出租汽車、2萬輛公共汽車、3萬輛每9 s上傳信息的社會車、5 000輛新能源車以及1萬多輛逐秒采集的節(jié)能減排監(jiān)測車的數(shù)據(jù)增量，地圖數(shù)據(jù)也從奧運時的五環(huán)內(nèi)2萬多個路段增加到全市域46萬多個路段，2017年京津冀路網(wǎng)更是達(dá)到200萬個路段的規(guī)模。另外還有手機信令、公交IC卡、斷面流量檢測器、停車收費、ETC、W i-Fi及藍(lán)牙等ITS采集源，均帶來了對實時海量數(shù)據(jù)的高運算性能要求。以北京市路網(wǎng)運行監(jiān)測與分析平臺的新技術(shù)架構(gòu)為例，該系統(tǒng)包括了部署于政務(wù)外網(wǎng)云的核心計算引擎系統(tǒng)、部署于交通委機房的交通運行評價與決策分析前端應(yīng)用系統(tǒng)，以及部署于政務(wù)互聯(lián)網(wǎng)云的對外發(fā)布系統(tǒng)，三位一體協(xié)同運行，以滿足當(dāng)前形勢下的大數(shù)據(jù)存儲與計算性能要求。

四是基礎(chǔ)工作儲備。包括編制了交通研究數(shù)據(jù)手冊、數(shù)據(jù)資源目錄和數(shù)據(jù)框圖，以及深入進行了北京市交通大數(shù)據(jù)交換與應(yīng)用模式的研究工作，致力于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、匯交、使用、交換和共享標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，并對綜合交通大數(shù)據(jù)資源進行詳細(xì)的調(diào)查摸底、分類標(biāo)注和指標(biāo)梳理。數(shù)據(jù)項中自動采集數(shù)據(jù)(監(jiān)測數(shù)據(jù))來源于信息化系統(tǒng)；統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于多層級統(tǒng)計報表；調(diào)查數(shù)據(jù)來源于各類交通調(diào)查；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于交通基礎(chǔ)設(shè)施測繪數(shù)據(jù)及其他基礎(chǔ)屬性表數(shù)據(jù)。所有的一級、二級指標(biāo)中與現(xiàn)有的公交都市考核指標(biāo)、暢通工程考核指標(biāo)、北京現(xiàn)代化綜合交通體系指標(biāo)等相一致的內(nèi)容也都做了對應(yīng)標(biāo)注。

隨著采集與積累的數(shù)據(jù)越來越多，在對數(shù)據(jù)挖掘利用的過程中，在建設(shè)新一代智慧規(guī)劃方法體系的路上，有幾個關(guān)鍵性的問題值得注意。1)重視系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與驗證工作。目前對于交通大數(shù)據(jù)的采集與分析應(yīng)用，基本形成了一套類似的方法流程體系，但是數(shù)據(jù)驗證工作始終被冷落，很少有人會在驗證環(huán)節(jié)進行深入研究，但這是整個上層分析應(yīng)用的基石。2)順應(yīng)大數(shù)據(jù)與云計算的發(fā)展趨勢，充分利用各種ITS數(shù)據(jù)，推動數(shù)據(jù)融合這個說得多而做得少的技術(shù)積累工作。例如，在做緩堵決策時，即使有部分車輛的GPS、有手機信令數(shù)據(jù)，仍無法知道路網(wǎng)容量等規(guī)劃決策所需要的重要指標(biāo)，只能從調(diào)查的小樣本里估算數(shù)據(jù)。因此，如何采集獲取更多的數(shù)據(jù)，利用各種數(shù)據(jù)的優(yōu)勢做好大小數(shù)據(jù)融合技術(shù)攻關(guān)，提高數(shù)據(jù)使用效能，是大數(shù)據(jù)環(huán)境下交通研究的當(dāng)務(wù)之急。3)讓規(guī)劃師容易獲取數(shù)據(jù)，使他們能夠利用通用工具快速地進行規(guī)劃設(shè)計與管理工作，大大縮減資料搜集、數(shù)據(jù)獲取與統(tǒng)計分析投入的時間精力。目前，數(shù)據(jù)共享方面除了制度性屏障之外，其實還存在很多實際的工具缺位問題，直接影響之后的規(guī)劃工作效率提高。4)建立“跟蹤監(jiān)測—智能挖掘—沙盤推演”循環(huán)迭代工作平臺，輔助支撐并建立現(xiàn)代城市交通規(guī)劃管理與決策方法體系。

高德交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用

楊贊 (高德軟件有限公司)

大家對高德公司的產(chǎn)品最熟悉的可能就是高德地圖，其實高德公司還有車聯(lián)網(wǎng)、高德交通以及高德LBS開放平臺等產(chǎn)品。根據(jù)最新數(shù)據(jù)，高德地圖用戶已經(jīng)超過7億，并且在汽車導(dǎo)航前裝市場的占比超過了50%。另外，高德開放平臺在全球日均響應(yīng)定位請求次數(shù)近300億次，大家非常熟悉的新浪微博、神州租車都是用高德地圖和定位服務(wù)。高德在交通大數(shù)據(jù)方面，目前覆蓋全國360多個城市，以及95%以上的高速公路、快速路和城市主干路，總里程為200萬km以上，全面領(lǐng)先手機實時交通領(lǐng)域。此外，每個季度高德公司都會發(fā)布交通大數(shù)據(jù)報告，為行業(yè)交通分析做一份貢獻(xiàn)。

高德的交通大數(shù)據(jù)實際上分為兩個部分：一部分是行業(yè)數(shù)據(jù)，以浮動車數(shù)據(jù)為主，如公共交通、出租汽車、貨車等；另一部分是互聯(lián)網(wǎng)眾包數(shù)據(jù)，也就是手機地圖以及導(dǎo)航數(shù)據(jù)等，目前月均已超過200億km的駕駛里程覆蓋。高德公司把這兩部分信息進行有效的融合，借助內(nèi)部阿里云的大數(shù)據(jù)處理能力以及支付寶的快捷方便支付能力，構(gòu)建整個智慧交通體系。

回到本次會議主題，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)在交通規(guī)劃和管理中的應(yīng)用可分為三方面：首先是城市交通規(guī)劃領(lǐng)域，比如新建城市道路、立交橋、擁堵瓶頸點周圍的建設(shè)項目規(guī)劃需要更多量化數(shù)據(jù)分析，可以利用人工智能以及相應(yīng)大數(shù)據(jù)的分析手段，對交通規(guī)劃和管理方面的數(shù)據(jù)進行融合。第二是城市交通政策方面，特別是與老百姓密切相關(guān)的一些擁堵收費政策、網(wǎng)約車政策，以及限行限號政策出臺之前，需要利用大數(shù)據(jù)的手段對政策結(jié)果進行分析，以使制定的政策具有合理性。第三是城市交通的日常管理，這部分主要是利用大數(shù)據(jù)做信號控制、公交專用車道和潮汐式車道的設(shè)置、公交線網(wǎng)優(yōu)化、交通誘導(dǎo)，以及擁堵常發(fā)點的組織方案等。

上海市交通大數(shù)據(jù)資源及研究局限

薛美根 (上海市城鄉(xiāng)建設(shè)和交通發(fā)展研究院)

上海市交通大數(shù)據(jù)資源分為兩部分：一部分是傳統(tǒng)的定期開展的綜合交通調(diào)查積累的數(shù)據(jù)，當(dāng)然并不是有了如今的大數(shù)據(jù)就不再需要傳統(tǒng)交通調(diào)查了。在國外，盡管交通相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)生爆炸式增長，但傳統(tǒng)的交通調(diào)查仍十分必要，兩者還應(yīng)有更多的結(jié)合。另一部分是日常綜合交通運行信息數(shù)據(jù)。上海市2006年開始建設(shè)綜合交通信息平臺，目前，平臺信息數(shù)據(jù)包括遙感用地、道路交通運行、公共交通運行、對外客運、靜態(tài)交通、信號控制、手機信令、道路視頻信息(車牌識別)、運營車輛GPS數(shù)據(jù)、道路事故、掘路施工等數(shù)據(jù)信息。有了這些交通及其相關(guān)大數(shù)據(jù)以后，數(shù)據(jù)更新頻率更快，對交通特征分析變得更加深入、精細(xì)、全面。

但是從未來發(fā)展看，盡管有這些數(shù)據(jù)，交通研究還存在很多局限性。一是對交通大數(shù)據(jù)進行深度挖掘的技術(shù)方法還有待深化。例如盡管有大量的手機移動數(shù)據(jù)，但如何通過對這些數(shù)據(jù)分析技術(shù)的改進進一步提取人員出行的特征數(shù)據(jù)，還有很長的路要走。再例如，公共交通的GPS數(shù)據(jù)如何與一卡通刷卡數(shù)據(jù)更好地關(guān)聯(lián)，從而更全面、準(zhǔn)確反映客流出行特征，也是今后要努力探索的方向。二是對于一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)的獲取還存在一定的局限性，需要建立不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)共享的機制。例如對于機動車車牌數(shù)據(jù)，上海市比較多的是交叉口和快速路方面的數(shù)據(jù)，但如何使用已安裝的大量視頻數(shù)據(jù)為交通分析發(fā)揮作用，涉及數(shù)據(jù)共享機制等問題。上海市也正在研究交通綜合平臺數(shù)據(jù)和環(huán)境監(jiān)測平臺數(shù)據(jù)共享融合的問題。相信隨著數(shù)據(jù)資源不斷豐富，對交通以及交通相關(guān)大數(shù)據(jù)的挖掘潛力必將更大。

深圳市城市交通大數(shù)據(jù)體系重構(gòu)與創(chuàng)新

趙再先 (深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計研究中心)

在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的新形勢下，傳統(tǒng)交通規(guī)劃研究面臨技術(shù)革新的重大機遇與挑戰(zhàn)。深圳市根據(jù)新時期綜合交通評估分析需求，利用移動互聯(lián)時代的發(fā)展契機，圍繞融合、分析、應(yīng)用三大關(guān)鍵環(huán)節(jié)，重構(gòu)城市交通大數(shù)據(jù)體系，全面進行技術(shù)拓展與升級，構(gòu)建新一代城市交通綜合分析評估與決策支持系統(tǒng)。

深圳市交通大數(shù)據(jù)平臺是新一代城市交通綜合分析評估與決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。這一平臺具有以下兩方面突出特點：一是多元數(shù)據(jù)與融合，平臺廣泛接入城市規(guī)劃、交通、交警、環(huán)境、氣象等相關(guān)部門數(shù)據(jù)及移動通信等相關(guān)企業(yè)的數(shù)據(jù)，包括用地變化、人口與崗位分布、人員出行、重點地區(qū)的人流量、各交通方式運行狀況等。目前接入動態(tài)數(shù)據(jù)已達(dá)15種，每天動態(tài)數(shù)據(jù)增量超過7.7億條，實現(xiàn)了對城市交通全方位的動態(tài)跟蹤與監(jiān)測。二是突出戰(zhàn)略協(xié)作、共建共享。發(fā)揮各自優(yōu)勢，與騰訊、百度等國內(nèi)著名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，引入巨量動態(tài)數(shù)據(jù)進行專業(yè)交通分析，同時也為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的社會化服務(wù)提供專業(yè)的交通技術(shù)支持。以踐行開放理念、挖掘數(shù)據(jù)價值、共建創(chuàng)新平臺為宗旨，創(chuàng)建未來交通實驗室在線平臺，邀請國內(nèi)外20多個城市機構(gòu)和10多個高校加入聯(lián)盟，共同推進交通行業(yè)的資源共享與技術(shù)創(chuàng)新。

以大數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)，深圳市全面拓展和創(chuàng)新城市交通領(lǐng)域?qū)嵺`應(yīng)用，取得了顯著效果。一是面向政府交通規(guī)劃、建設(shè)及管理決策，為深圳市停車收費、需求調(diào)控、高速公路回購、碳排放權(quán)交易等重大交通政策決策提供關(guān)鍵的技術(shù)支持；二是面向行業(yè)的運營管理，大數(shù)據(jù)交通分析為完善公共汽車與軌道交通接駁、改進軌道交通車輛運營和車站人流組織以及軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運營票務(wù)清分等提供重要技術(shù)支持；三是面向公眾的出行服務(wù)，基于道路交通運行指數(shù)監(jiān)測及道路交通環(huán)境監(jiān)測兩大平臺，開發(fā)“伴我行”移動終端，為方便居民出行提供動態(tài)指引；四是面向公益的開放和共享，利用多元融合大數(shù)據(jù)開發(fā)“碳足跡”手機移動APP、“虛擬綠道騎行系統(tǒng)”，向社會積極宣傳、倡導(dǎo)綠色出行理念。

昆明市基于IC卡及GPS的公共交通運營指標(biāo)體系

唐翀 (昆明市城市交通研究所)

昆明市基于IC卡、GPS全覆蓋的基礎(chǔ)，在公共交通發(fā)展困境和行業(yè)的需求下，探索出通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘支持科學(xué)決策、公共交通優(yōu)化、城市規(guī)劃的數(shù)據(jù)應(yīng)用體系。隨著昆明城市軌道交通建設(shè)，常規(guī)公共交通基礎(chǔ)設(shè)施有限，速度、服務(wù)、效率等方面處于客觀弱勢，與其他方式的銜接也存在一些問題，同時行業(yè)自身的管理水平低，導(dǎo)致近年來運營成本提高、客流效益降低、虧損愈發(fā)嚴(yán)重。

在這個過程中，公共交通的運營調(diào)度和線網(wǎng)如何調(diào)整缺乏數(shù)據(jù)支持，缺乏比較準(zhǔn)確的響應(yīng)機制。在此背景下，構(gòu)建城市公共交通運營指標(biāo)體系，以市場客流為導(dǎo)向、大數(shù)據(jù)為支撐，進行科學(xué)決策與管理，服務(wù)公共交通行業(yè)發(fā)展。

昆明市參照公交都市的一些考核體系指標(biāo)，結(jié)合自身實際情況提出優(yōu)化。在此基礎(chǔ)上建立五大系統(tǒng)，包括三個指標(biāo)系統(tǒng)、兩個應(yīng)用系統(tǒng)。三個指標(biāo)系統(tǒng)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)、客流統(tǒng)計分析系統(tǒng)和公共交通運營評價系統(tǒng)；兩個應(yīng)用系統(tǒng)包括調(diào)度公共交通優(yōu)化系統(tǒng)和線路調(diào)整及優(yōu)化評估系統(tǒng)。

在三個指標(biāo)系統(tǒng)中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)主要包括車輛、車站、線路和線網(wǎng)，屬于公共交通運營最基本的統(tǒng)計指標(biāo)?？土鹘y(tǒng)計分析系統(tǒng)主要是整個公共交通網(wǎng)絡(luò)的客流分析，包括線路客流量、車站客流量、斷面客流量分析，同時還包括客流在空間上的流向分析。公共交通運營評價系統(tǒng)包括線路負(fù)荷、滿載率等，主要評估公共交通在運營中運力和需求的匹配度，特別是在運營調(diào)度方面，燃油消耗直接反映運力的供給。

在兩個應(yīng)用系統(tǒng)中，調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)最主要目的是通過客流數(shù)據(jù)和刷卡數(shù)據(jù)對運營調(diào)度進行靈活調(diào)整，但不一定是實時，而是基于歷史客流的調(diào)度方案。線路調(diào)整及優(yōu)化評估系統(tǒng)則主要考慮政府和相關(guān)部門的實際運營管理需求，通過大數(shù)據(jù)結(jié)合綜合交通模型，對不同部門提出的線路調(diào)整方案的合理性進行客流評估，并且確定科學(xué)的調(diào)度方案。

以上五大系統(tǒng)一共含4類16個指標(biāo)系列，通過有效的數(shù)據(jù)指標(biāo)，使公共交通運輸企業(yè)在運營上進行量化，以數(shù)據(jù)來提升決策的科學(xué)性，優(yōu)化改善公共交通的運營效率。作為中遠(yuǎn)期的預(yù)期效果，可以使規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)化的公共交通數(shù)據(jù)進一步支撐整個部門業(yè)務(wù)的考核、統(tǒng)計、規(guī)劃、形成報表，并拓展到其他交通領(lǐng)域來利用大數(shù)據(jù)，充分挖掘大數(shù)據(jù)的價值。

南京市RFID數(shù)據(jù)的研究和展望

程曉明 (南京市城市與交通規(guī)劃設(shè)計研究院)

南京市有474個RFID基站，基本分布在繞城公路以內(nèi)，也就是主城區(qū)以內(nèi)。按照主城區(qū)約600 km2的密度計算的覆蓋率比較高，但外圍地區(qū)比較缺失，在一些副城核心區(qū)域有需求才會配建。RFID數(shù)據(jù)是一個半時空地理化的數(shù)據(jù)，直接數(shù)據(jù)源主要是車牌、基站號、基站經(jīng)緯度、車輛時間戳等。RFID數(shù)據(jù)的特點主要有三方面，首先RFID數(shù)據(jù)與車輛一一對應(yīng)，基本上只要有電子車牌車輛經(jīng)過都能檢測到相應(yīng)信息，南京市電子車牌在車輛上的覆蓋率已經(jīng)達(dá)到95%，主城內(nèi)基本都能監(jiān)測到；其次定位比較精確，因為直接提供基站編號，每個車輛都可以用相應(yīng)方法進行定位；第三可以精確地檢測交通流，除了過境車輛沒有數(shù)據(jù)，重型車、小型車都可以計算出來。

RFID數(shù)據(jù)要真正應(yīng)用，還需要一些相應(yīng)的基礎(chǔ)工作。首先是具有多源數(shù)據(jù)，單一的數(shù)據(jù)不可能有太大作為，必須將多種相關(guān)數(shù)據(jù)進行融合、關(guān)聯(lián)分析，才能更全面、精確地描述特征。第二是特征模式的深度挖掘?qū)W習(xí)，對時空數(shù)據(jù)，特別是海量數(shù)據(jù)可以通過自動學(xué)習(xí)算法的方式進行反饋驗證，既增加數(shù)據(jù)分析精度，也為深入分析數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律性提供可能。第三是交通預(yù)測模型的輔助校核驗證，通過大樣本的交通大數(shù)據(jù)對需求預(yù)測模型的建立進行后評估和校核，提升模型精確性。

重慶市RFID數(shù)據(jù)分析應(yīng)用實踐

唐小勇 (重慶市交通規(guī)劃研究院)

重慶市在全國城市中較早建設(shè)車輛RFID系統(tǒng)。全市約有280萬輛汽車裝有RFID電子標(biāo)簽，主城區(qū)建有600余個路面采集點，主要集中在內(nèi)環(huán)及以內(nèi)區(qū)域，平均間距小于3 km，采集的信息包括車輛ID、通過時間、車型、使用性質(zhì)，平均每天檢測到的車輛數(shù)約75萬輛。

重慶市交通規(guī)劃研究院基于RFID數(shù)據(jù)開展了一系列分析及應(yīng)用探索。一是分析車輛OD。獲取車輛全天的出行軌跡，識別停留點，基于停留點對連續(xù)的出行軌跡進行切分，得到車輛出行鏈及每一次出行OD。停留點的識別需要參考前后兩次軌跡點的時間間隔、相鄰時段通過相同區(qū)段的其他車輛的出行時耗。對約72萬輛非營運車輛的軌跡切分結(jié)果顯示，85%的車輛可以有效識別出車輛OD。剩余15%的車輛全天只被檢測到1次，或者切分后產(chǎn)生孤點軌跡。

二是利用RFID數(shù)據(jù)推算全路網(wǎng)車流量。獲取RFID車輛軌跡序列后，相鄰軌跡點之間采用最短路徑進行修復(fù)，得到車輛在路網(wǎng)完整的出行軌跡。疊加所有車輛的軌跡，得到每條道路分時段的車流量。此方法可以修復(fù)漏檢的斷面流量，也可以推算出沒有檢測點的路段及轉(zhuǎn)向的車流量。

三是車輛出行行為畫像。建立反映車輛行為的指標(biāo)體系，從多個維度對車輛進行畫像與分類。主要的指標(biāo)包括車輛出行頻率(每月的出行天數(shù))、日出行次數(shù)、每次的出行距離、出發(fā)時間和出行時耗，多日出行OD及軌跡相似度等。分別針對工作日與非工作日進行指標(biāo)統(tǒng)計?；诟黝愔笜?biāo)對車輛進行分類，例如高頻率使用車輛、高強度使用車輛、周末使用平日不出行的車輛、通勤車輛等。重慶市主城區(qū)小客車的出行特征分析結(jié)果顯示，全日約68萬輛小客車中，12.2萬輛具有規(guī)律出行特征(50%以上天數(shù)具有相同的出行起訖點)，占18%。早晚高峰時段41.6萬輛小客車中，9.6萬輛具有規(guī)律出行特征，占23%。

四是在具體的規(guī)劃項目中開展車輛OD、流量流向分析，為科學(xué)制定規(guī)劃方案提供支撐。例如在重慶市內(nèi)環(huán)高架快速路方案研究中，通過車輛OD分析發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)狀車輛在內(nèi)環(huán)上的行駛距離較短，平均行駛距離為8.5 km，中短距離(10 km以內(nèi))占66%，長距離(10 km以上)占34%?；诂F(xiàn)狀需求判斷，提出了規(guī)劃內(nèi)環(huán)高架的定位是服務(wù)長距離交通(集散、繞行、長距離內(nèi)部轉(zhuǎn)換)，與射線快速路共同構(gòu)成核心區(qū)進出城的快速通道，實現(xiàn)長、短距離出行分離，提升運輸效率。為此要求巧妙地設(shè)置高架出入口，避免短距離出行車輛占用高架道路。另一個應(yīng)用案例是重慶市沙坪壩商圈交通改善規(guī)劃，通過區(qū)域車輛OD及主要進出通道的流量流向分析發(fā)現(xiàn)，商圈過境交通量非常大。早高峰時段區(qū)域進出交通量3.2萬輛，其中過境量達(dá)1.8萬輛，占56%。到達(dá)及內(nèi)部外出交通量1.4萬輛，其中64%為通勤車輛?；诖朔治鼋Y(jié)論提出商圈緩堵的總體思路：1)分流商圈過境交通；2)解決通勤交通需求，發(fā)展公共交通，促進小汽車通勤出行轉(zhuǎn)向公共交通。

未來研究方向包括：一是融合車輛RFID數(shù)據(jù)與視頻卡口車牌識別數(shù)據(jù)、車輛GPS數(shù)據(jù)、手機信令數(shù)據(jù)，拓展更多的應(yīng)用方向；二是關(guān)聯(lián)更多機動車屬性，包括歸屬地、事故記錄、排放等級、使用年限，細(xì)分車輛類型，開展更多針對性分析；三是研究基于RFID數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀道路交通流仿真模型，部分取代傳統(tǒng)四階段現(xiàn)狀模型；四是研究車輛出行活動與城市功能及土地利用的關(guān)系；五是研究車輛使用決策機制，例如個人偏好、經(jīng)濟屬性、出行目的、停車難易度及費用、道路擁堵程度、公共交通便捷性等外部條件如何影響用戶選擇小汽車出行。

公共交通大數(shù)據(jù)存在的問題和困惑

陳學(xué)武 (東南大學(xué))

按照數(shù)據(jù)采集、融合、挖掘和應(yīng)用的流程，東南大學(xué)已基本搭建起城市公共交通大數(shù)據(jù)分析框架。這個框架的主要數(shù)據(jù)源是公交IC卡和GPS數(shù)據(jù)，以這些數(shù)據(jù)為核心，融合其他相關(guān)的靜態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了公交運營分析、客流OD推導(dǎo)以及客流特征分析等一系列功能，為線網(wǎng)優(yōu)化、運營管理提供了一定的決策支持。

在研究過程中，我們體會到大數(shù)據(jù)之困不在挖掘分析，而在于大數(shù)據(jù)的采集、融合和應(yīng)用。首先是采集難。從研究單位來看，最大的困難在于協(xié)調(diào)難。由于數(shù)據(jù)涉及的部門很多(包括國土、規(guī)劃、公安、交警，以及與公交IC卡相關(guān)的各個企業(yè)和單位)，要想獲得所有部門的數(shù)據(jù)非常困難。從研究的深度、廣度來看，希望這些數(shù)據(jù)能完全開放，但現(xiàn)階段非常困難。其次是數(shù)據(jù)的融合難，主要體現(xiàn)在不同數(shù)據(jù)源之間的相同信息可能采用不同的規(guī)則定義，甚至不同廠家的同類設(shè)備之間也會存在差異，還有一些數(shù)據(jù)的概念和專業(yè)的理解也會存在偏差。最后是應(yīng)用難，最突出的感受就是驗證。我們對大數(shù)據(jù)挖掘算法做了大量研究，可以說挖掘不難，但是驗證難、成本高。

因此，提出以下建議：第一，構(gòu)建數(shù)據(jù)共享平臺；第二，推動行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，加快數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化研究，以規(guī)范數(shù)據(jù)定義，統(tǒng)一采集要求，真正實現(xiàn)拓展應(yīng)用的廣度、深度和精度；第三，通過研究對交通模型和大數(shù)據(jù)進行互動改造，更多的是促進兩者之間的有機結(jié)合，特別希望在交通模型領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)模塊化的發(fā)展，通過通用模塊和專用模塊組合，提高模型的可移植性。另外，要構(gòu)建交通模型的大數(shù)據(jù)接口，將一些成熟的大數(shù)據(jù)分析模塊直接納入交通模型中。

交通大數(shù)據(jù)分析的機制問題

楊東援 (同濟大學(xué))

這個問題由如下思考所引發(fā)：第一，從決策角度來看，我們?yōu)槭裁葱枰髷?shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)對決策質(zhì)量有沒有很好的提高？第二，交通領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用和其他領(lǐng)域應(yīng)用不一樣，是一個公共管理領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，那么如何創(chuàng)建一種良性的技術(shù)環(huán)境。

站在決策立場上分析大數(shù)據(jù)的必要性。第一，實際上我們感興趣的并不是交通模型工程師多了一種工具，主要是決策者要增強自身的觀察能力、判斷能力和洞察能力。我們現(xiàn)在面臨很多新問題，過去主要圍繞交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，已經(jīng)積累了相當(dāng)一部分經(jīng)驗，而社會管理問題越來越突發(fā)，現(xiàn)有經(jīng)驗不足，在這樣一種背景下如何及時發(fā)現(xiàn)問題。第二，如何在新形勢、新階段正確界定交通系統(tǒng)的任務(wù)。當(dāng)城市進入存量規(guī)劃階段，交通可能不僅僅是滿足于量，而是交通的質(zhì)量。交通與活動空間是什么關(guān)系，怎樣和城市規(guī)劃進行討論。當(dāng)城市進入修復(fù)階段和更新階段，交通是政府的重要手段，它該如何主動引導(dǎo)城市形成健康的空間結(jié)構(gòu)。第三，需要精細(xì)化的對策，有了大數(shù)據(jù)的技術(shù)支持，需要進一步考慮如何做到交通需求管理的精準(zhǔn)調(diào)控，公共交通系統(tǒng)的精細(xì)化服務(wù)，道路運行的精明管控。正是有這一系列決策需求，才產(chǎn)生了用大數(shù)據(jù)分析改造傳統(tǒng)交通分析的必要性，產(chǎn)生了將數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為決策能力，并進一步提升行動效果的必要性。

在這樣一些背景下，從戰(zhàn)略層面來看，需要大數(shù)據(jù)是為了做一系列更加有效的決策，因此希望利用大數(shù)據(jù)更加客觀、全面、及時、細(xì)致地去看城市交通。

在很多規(guī)劃和管理對策設(shè)計過程中，大數(shù)據(jù)會帶來好的轉(zhuǎn)變，同時也會帶來話語權(quán)的變化，有數(shù)據(jù)才有話語權(quán)，沒數(shù)據(jù)的就沒有話語權(quán)。所以，要防止少數(shù)單位形成數(shù)據(jù)壟斷，從而造成新技術(shù)環(huán)境下的“一言堂”。要爭取在大數(shù)據(jù)環(huán)境下更多的研究者、分析者能夠充分發(fā)表有針對性的意見，并研究如何讓他們基于證據(jù)廣泛參與討論并達(dá)成共識的方法。

其次，如何營造一種良性的大數(shù)據(jù)技術(shù)環(huán)境，主要有以下幾個方面。一是大數(shù)據(jù)分析需要建立規(guī)范化的工作流程，在這個過程中有效地防止以偏概全，從技術(shù)上提供基于證據(jù)的研討環(huán)境。二是形成一系列技術(shù)規(guī)范，使得分析結(jié)果在統(tǒng)一的話語體系內(nèi)能夠有效地交流，參與者能夠正確地理解。三是政府支持下的開放性大數(shù)據(jù)平臺要明確建設(shè)目標(biāo)。必須注意到，公共管理領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)公共分析平臺是讓諸多不同立場、不同觀點、不同思維方式的研究單位能夠在一個共同的信息環(huán)境里充分交流、充分討論，以保障決策的科學(xué)性。四是注意數(shù)據(jù)的隱私和保護。既要避免對個人隱私的侵犯，也要使數(shù)據(jù)資源得到有效利用。為此不僅要防范隱私數(shù)據(jù)的外泄，也要正確界定隱私的定義。希望盡快制定相應(yīng)的法律法規(guī)，以規(guī)范各類數(shù)據(jù)的正確使用。

重視交通大數(shù)據(jù)來源及應(yīng)用規(guī)范問題

陸原 (廣州南沙經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)管理委員會)

現(xiàn)在交通規(guī)劃領(lǐng)域以數(shù)據(jù)說話的分量越來越重，特別是大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和應(yīng)用，這在二十幾年前是不敢想象的。這些交通信息數(shù)據(jù)如能客觀、有效、真實地掌握，那么對出行需求的研究與判斷，對交通規(guī)劃的思維方式、解決問題的方法以及對交通問題的分析思路都會帶來深刻的影響和變化。對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用確實是要引起高度重視，要充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在交通規(guī)劃中的作用。與此同時，對大數(shù)據(jù)目前存在的眾說紛紜等問題也要引起重視，這些問題會影響對客觀事實的判定。

第一，不同來源的大數(shù)據(jù)是從各個方面用不同手段、不同途徑獲取的，甚至是其他領(lǐng)域附帶性的數(shù)據(jù)。實際上，我們獲得的大數(shù)據(jù)往往是二次數(shù)據(jù)，是有關(guān)單位通過利用其本身行業(yè)信息來源的數(shù)據(jù)，分析、整理甚至加工得出的表征性指標(biāo)或表征性數(shù)據(jù)。這種大數(shù)據(jù)得出的表征性數(shù)據(jù)概念的內(nèi)涵一定要辨析清楚。因此，數(shù)據(jù)本身的屬性或特性需要明確并規(guī)范化，否則不同的數(shù)據(jù)來源就無法進行比較，就沒有借鑒性。

第二，大數(shù)據(jù)分析最終得出的是一些指標(biāo)，如出行距離、出行速度、出行時間和出行分布等。首先建議相關(guān)部門要下力氣，以嚴(yán)密的科學(xué)態(tài)度定義大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計對象及數(shù)據(jù)特征。例如城市高快速路與城市道路并線時，采用高快速路數(shù)據(jù)和采用城市道路數(shù)據(jù)做對比是沒有可比性的。要使大數(shù)據(jù)真正支撐交通科學(xué)發(fā)展，就要在國家層面、學(xué)科層面實現(xiàn)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析對象及數(shù)據(jù)特征的規(guī)范化。

第三，目前可知范圍的數(shù)據(jù)也要有分層應(yīng)用的概念，在什么階段使用哪些數(shù)據(jù)最科學(xué)，從最精細(xì)到最宏觀，社會成本和人力資源成本是否最值得，研究精力是否最科學(xué)。另外，數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍要規(guī)范，哪些數(shù)據(jù)應(yīng)用于哪個交通研究領(lǐng)域，要在學(xué)科上進行明確。

第四，很多數(shù)據(jù)獲取的困難是來源于不同行業(yè)的管理法規(guī)層面，而不是來源于數(shù)據(jù)技術(shù)本身，所以規(guī)范大數(shù)據(jù)應(yīng)用的法規(guī)體系構(gòu)建也是當(dāng)務(wù)之急?？梢员M快制定規(guī)范文件或者暫行辦法，以便大家共同遵守，也有利于大數(shù)據(jù)的充分運用。

第五，數(shù)據(jù)共享其實是資源問題，有其市場因素。建議政府部門加強引導(dǎo)，充分發(fā)揮市場經(jīng)濟配置這只“無形的手”的作用，將數(shù)據(jù)開放引入市場配置機制的正確軌道，以此為契機打破行業(yè)數(shù)據(jù)壁壘。這不僅僅是城市交通行業(yè)大數(shù)據(jù)共享的變革，也是引導(dǎo)全行業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的新革命。

大數(shù)據(jù)與規(guī)劃、模型及數(shù)據(jù)公開思考

趙一新 (中國城市規(guī)劃設(shè)計研究院)

第一，我們應(yīng)該思考過于依賴大數(shù)據(jù)推導(dǎo)出的本源問題會不會有偏差。做城市規(guī)劃可能試圖從數(shù)據(jù)表象概括本源，要避免數(shù)據(jù)上的偏差，這就涉及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)問題、樣本偏差問題或者數(shù)據(jù)采集問題等。第二，做交通規(guī)劃希望和城市更加緊密結(jié)合，過去做得比較多的是交通量、交通特征等分析，現(xiàn)在需要用交通數(shù)據(jù)去解讀、描述城市空間，進而希望通過交通規(guī)劃去影響城市規(guī)劃和城市政策。第三，近幾年國外一些學(xué)校和機構(gòu)在結(jié)合大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上重新審視交通模型的功能和作用，大數(shù)據(jù)分析和交通模型的發(fā)展相輔相成，不斷螺旋式上升是正確的方向，片面強調(diào)任何一方的重要性有失偏頗。第四，關(guān)于數(shù)據(jù)公開的建議。對于一些需要數(shù)據(jù)做研究的機構(gòu)，如何向他們提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，并在同一個平臺上進行研究，這可能是今后大數(shù)據(jù)工作繼續(xù)努力的方向。

交通大數(shù)據(jù)分析要點建議

林群 (深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計研究中心)

第一，交通大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)圍繞規(guī)劃編制、規(guī)劃管理與實施，特別是交通綜合治理和軌道交通建設(shè)等重點工作展開。第二，關(guān)鍵是提煉能有效支持政府決策的知識點和功能點，促進分析評估技術(shù)的流程再造。第三，互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈促進了數(shù)據(jù)分析評估技術(shù)的發(fā)展，新的知識點和功能點不斷涌現(xiàn)。

交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用實例及共享模式

陳艷艷 (北京工業(yè)大學(xué))

城市交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用比較好的部門或者單位主要有三類：一是城市交通管理部門，由自己根據(jù)需求采集數(shù)據(jù)，如何挖掘和應(yīng)用也都與業(yè)務(wù)職責(zé)結(jié)合較為緊密，大數(shù)據(jù)可直接支撐日常工作，所以數(shù)據(jù)來源的長期穩(wěn)定性及落地應(yīng)用性有一定保障；二是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，其數(shù)據(jù)來源多為眾包數(shù)據(jù)，因為現(xiàn)在有比較好的商業(yè)模式可以獲取到這些數(shù)據(jù)，但總體來講其相應(yīng)的挖掘應(yīng)用工作相對比較單一，更多的是信息發(fā)布和信息誘導(dǎo)，當(dāng)然也有一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用大數(shù)據(jù)在精準(zhǔn)出行服務(wù)方面也取得了很好的模式創(chuàng)新；三是城市交通運行監(jiān)測與協(xié)同管理部門，其數(shù)據(jù)并不是自己采集，而是匯聚了行業(yè)主管部門及其他交通相關(guān)部門的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源多種多樣，但多數(shù)數(shù)據(jù)源不是為交通規(guī)劃或管理專門采集的，而是來自于交通或其他領(lǐng)域的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，比如IC卡的刷卡數(shù)據(jù)即是運營收費服務(wù)的衍生品。再如來自手機信令的數(shù)據(jù)，是通信服務(wù)的衍生品。其采集周期及信息項不會為了交通應(yīng)用而更精準(zhǔn)地設(shè)計，因此，在交通規(guī)劃應(yīng)用時，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)處理標(biāo)準(zhǔn)十分必要。

此外，解決數(shù)據(jù)共享問題僅靠政府推動是不現(xiàn)實的，數(shù)據(jù)應(yīng)用方與擁有方應(yīng)尋找合作共贏渠道。交通規(guī)劃部門應(yīng)該仔細(xì)考慮支撐規(guī)劃到底需要什么樣的數(shù)據(jù)源，進而按照現(xiàn)有規(guī)劃流程和標(biāo)準(zhǔn)制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。同時由于各類數(shù)據(jù)擁有方均有著自身利益，因此可以通過建立合適的商業(yè)模式實現(xiàn)相互共享，這樣才更有可能做到常態(tài)化應(yīng)用。

交通大數(shù)據(jù)分析與描述的方法及重點

錢林波 (南京市城市與交通規(guī)劃設(shè)計研究院)

第一，大數(shù)據(jù)的分析和描述應(yīng)當(dāng)充分運用數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的理論和方法。在分析的過程中，不管是對交通事件的描述，還是對交通事件與影響因素之間的相互關(guān)系描述，都要基于統(tǒng)計學(xué)的基本原理，分析交通事件發(fā)生的確定性、隨機性以及他們之間的關(guān)系。將交通大數(shù)據(jù)片面理解為交通數(shù)據(jù)的大集合或者是交通事件確定性要素之間的關(guān)系都欠妥當(dāng)。第二，交通大數(shù)據(jù)分析的對象和重點是關(guān)注人移動的便捷、高效和安全，而且要關(guān)注人在出行鏈中的全過程和每一個環(huán)節(jié)。評價人移動的質(zhì)量和效率以及分析移動質(zhì)量和

大數(shù)據(jù)形勢下交通規(guī)劃師定位與培養(yǎng)

高志剛 (重慶市交通規(guī)劃研究院)

在城市交通行業(yè)，無論是大數(shù)據(jù)的交互采集還是建模應(yīng)用工作，其中作為主導(dǎo)角色發(fā)揮能動性的還只能是交通規(guī)劃師。因此在大數(shù)據(jù)的新形勢下，交通規(guī)劃師如何定位和培養(yǎng)是一個關(guān)鍵問題。目前很多交通研究其實已超越城市交通規(guī)劃，這個行業(yè)亟須突破、變革。于是就需要具有綜合性的一群人，包括交通、規(guī)劃以及統(tǒng)計學(xué)科。這些人可能是一個新群體，對城市交通行業(yè)發(fā)展非常重要，他們的發(fā)展可能是整個行業(yè)進步的主要推動力。

(本文由重慶市交通規(guī)劃研究院周濤、張建嵩、戴許昊編輯整理)出行效率的影響要素，發(fā)現(xiàn)存在的問題，提出針對交通政策、交通規(guī)劃和交通運行各環(huán)節(jié)的改善對策和措施，使交通大數(shù)據(jù)的分析和研究真正有利于交通系統(tǒng)中人的運行效率的改善和提升。

編者按：中國城市交通發(fā)展論壇第十二次研討會于2016年10月14日在重慶市召開，本次會議的重點聚焦“大數(shù)據(jù)環(huán)境下的城市交通規(guī)劃與管理”，深入討論城市交通規(guī)劃與管理領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)是什么、怎么用的問題，進而推進建立行業(yè)大數(shù)據(jù)使用的流程與標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)使用與共享的法規(guī)與政策以及大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的戰(zhàn)略規(guī)劃，最終實現(xiàn)理念與技術(shù)的全行業(yè)進步。本刊節(jié)選部分專家發(fā)言并進行編輯，謹(jǐn)供參考。

1672-5328（2016）06-0088-09

U491

A DOI∶10.13813/j.cn11-5141/u.2016.0613