史守正，石憶邵

（1.同濟(jì)大學(xué) 測(cè)繪與地理信息學(xué)院，上海200092；2.蘇州科技大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 蘇州215009）

基于智能公交數(shù)據(jù)的道路擁堵信息提取與分析

史守正1，2，石憶邵1*

（1.同濟(jì)大學(xué) 測(cè)繪與地理信息學(xué)院，上海200092；2.蘇州科技大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 蘇州215009）

蘇州智能公交系統(tǒng)自2009年運(yùn)行以來，已積累了大量的GPS時(shí)空數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著豐富的道路擁堵信息，為此開發(fā)了一個(gè)適用性較強(qiáng)的智能公交數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。借助該系統(tǒng)，從公交線路、道路路段、城市主干道和城市圈層等四個(gè)層面分析公交速度數(shù)據(jù)，提取蘇州道路擁堵信息，獲取道路擁堵的時(shí)空分布。結(jié)果顯示，蘇州道路擁堵主要集中在古城區(qū)，且雙休日比工作日擁堵更甚。最后，從交通政策、交通規(guī)劃、線網(wǎng)調(diào)整等方面提出建議，以期緩解道路擁堵問題。

智能運(yùn)輸系統(tǒng)；擁堵信息；數(shù)據(jù)挖掘；運(yùn)營(yíng)速度；公共交通；GPS數(shù)據(jù)

道路擁堵導(dǎo)致出行時(shí)間浪費(fèi)，出行效率下降，從而給社會(huì)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失，然而，受城市土地區(qū)位的級(jí)差效益以及道路設(shè)施的外部效應(yīng)影響，道路擁堵有其自身的必然性［1］。伴隨計(jì)算機(jī)與通信技術(shù)的發(fā)展，交通信息的計(jì)算機(jī)模擬和利用智能交通系統(tǒng)（ITS）采集的數(shù)據(jù)逐漸成為擁堵信息獲取的主要途徑。陳靜等通過元胞自動(dòng)機(jī)模型，對(duì)常態(tài)化的擁堵點(diǎn)（中小學(xué)門口道路）交通流進(jìn)行了模擬［2］；姜桂艷等利用車牌識(shí)別數(shù)據(jù)，分析了某城市一條主干道的交通擁堵情況［3］；廖律超等則從交通視頻中提取擁堵信息［4］；吳佩莉等基于出租車軌跡提出擁堵同伴發(fā)現(xiàn)算法［5］；郭雪婷等基于出租車GPS數(shù)據(jù)，采集道路平均行程速度，對(duì)深圳市局部地區(qū)88條路段進(jìn)行擁堵判別［6］；王東柱等基于出租車GPS數(shù)據(jù)，進(jìn)行交叉口車輛排隊(duì)長(zhǎng)度計(jì)算［7］。交通擁堵具有時(shí)間性和空間性，并非城市的任何地點(diǎn)或一天的任何時(shí)刻都發(fā)生擁堵［8］，通過對(duì)交通數(shù)據(jù)的挖掘，掌握人們?cè)诓煌瑫r(shí)段、區(qū)域的出行規(guī)律［9］，可以為緩解交通擁堵提供理論依據(jù)。

相對(duì)于時(shí)間、行程不固定的出租車，定時(shí)、定線的城市公交車無疑是更好的道路擁堵分析載體。2009年7月1日，蘇州智能公交系統(tǒng)正式運(yùn)行，至2010年6月，蘇州智能公交系統(tǒng)已完成224條公交線路的信息化管理，4 500多個(gè)公交站臺(tái)的編號(hào)和經(jīng)緯度采集，2 800多輛公交車GPS車載設(shè)備的安裝，實(shí)現(xiàn)全市區(qū)公交線路、公交站臺(tái)和公交車輛的全覆蓋全監(jiān)控。安裝了GPS設(shè)備的公交車每隔30 s回傳一個(gè)實(shí)時(shí)定位數(shù)據(jù)，因此，蘇州累計(jì)了海量的公交運(yùn)行數(shù)據(jù)，筆者收集了2012年4月16日至21日共6 d的車輛定位數(shù)據(jù)，文件大小已超過8 G。筆者以2012年4月16日（周一）和2012年4月21日（周六）2 d的公交數(shù)據(jù)為例，分時(shí)間、分空間進(jìn)行蘇州市道路擁堵分析，以期為提高交通運(yùn)行效率提供參考。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 屬性數(shù)據(jù)處理

筆者從公交公司得到的是CSV（Comma Separate Values，逗號(hào)分隔值）格式的數(shù)據(jù)文件。將該格式文件導(dǎo)入SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)，得到5張數(shù)據(jù)表，分別是BusLocation、LineInfo、StandInfo、LstandData和BusPosition。參照蘇州智能公交系統(tǒng)建設(shè)數(shù)據(jù)規(guī)范［10］，BusLocation為文中主要數(shù)據(jù)表 （表1），其余4張數(shù)據(jù)表提供必需的輔助信息，并通過同名屬性字段與主表關(guān)聯(lián)（表2）。

表1 BusLocation表實(shí)例

表1數(shù)據(jù)來源于公交車載GPS每30 s一次的自動(dòng)采集數(shù)據(jù)，記錄了公交車車牌號(hào)、采集的瞬間時(shí)刻、GPS坐標(biāo)（WGS84坐標(biāo)系）和瞬間速度。僅2012年4月16日一天，2 974輛公交車就產(chǎn)生了2 200多萬行記錄，在這樣規(guī)模的大數(shù)據(jù)量中，系統(tǒng)查詢一組記錄將花費(fèi)約0.5 h。經(jīng)過數(shù)次嘗試后，文中得出了適合大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)處理方案：（1）對(duì)BusLocation表進(jìn)行分割，為每一小時(shí)建立一個(gè)BusLocation分表，如BusLocation10表示10：00-11：00的公交車數(shù)據(jù)；（2）對(duì)數(shù)據(jù)表建立索引，以提高查詢的速度。

表2 公交數(shù)據(jù)表之間的聯(lián)系

為了更好地提取道路擁堵信息，文中并沒有直接使用GPS采集的瞬間速度，而是使用派生的時(shí)段速度以減少誤差。具體如下：利用經(jīng)緯度坐標(biāo)生成點(diǎn)圖層，剔除不在道路上的異常點(diǎn)，按時(shí)間順序?qū)ν惠v公交車連點(diǎn)成線，使用線段長(zhǎng)度數(shù)據(jù)與時(shí)間段數(shù)據(jù)相除，即得到公交車的時(shí)段速度，系統(tǒng)提供了3、5、8 min三個(gè)時(shí)段選擇。參照文獻(xiàn)［1］，文中采用了5 min的時(shí)段速度。

1.2 空間數(shù)據(jù)處理

掃描蘇州市地圖，分散選取6個(gè)道路交叉口作為控制點(diǎn)，使用Buslocation表提取的道路交叉口經(jīng)緯度坐標(biāo)進(jìn)行配準(zhǔn)。控制點(diǎn)坐標(biāo)如下：Pt1（120.628394°E，31.295401°N），Pt2（120.621532°E，31.330954°N），Pt3（120.723367°E，31.262203°N），Pt4（120.705741°E，31.351108°N），Pt5（120.513139°E，31.256924°N），Pt6（120.544301°E，31.361654°N）。根據(jù)研究需要，對(duì)綠地、水域、道路、保養(yǎng)場(chǎng)、主干道、道路中心線等圖層進(jìn)行數(shù)字化采集。

2 道路擁堵信息提取與分析

速度是道路擁堵最直觀的表現(xiàn)，文中通過公交速度的分級(jí)來衡量道路擁堵狀況。北京市公交300路快線擁堵路段公交速度低于11 km·h-1［11］，道路上，95%以上的社會(huì)車輛為小型客車［12］，城市公交車相對(duì)于小汽車，機(jī)動(dòng)性差，速度慢，隨著路段車流飽和度的增加，小汽車無法超車只能跟車運(yùn)行時(shí)，公交車速和社會(huì)車輛速度差值逐漸減小到零。綜上，考慮公交車的速度特性以及蘇州數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)公交運(yùn)營(yíng)速度的整體變化情況，確定公交速度分級(jí)如下：0-11、11-16、16-21、＞21 km·h-1，分別代表道路的擁堵、輕微擁堵、正常和通暢狀況。

針對(duì)智能公交數(shù)據(jù)特點(diǎn)，文中從四個(gè)層面進(jìn)行公交速度分析，即：公交線路速度分析、道路路段速度分析、城市主干道速度分析、城市圈層速度分析。為此，利用C#編程語言，借助SuperMap Objects組件開發(fā)一個(gè)專用系統(tǒng)，以輔助道路擁堵信息提取。

2.1 基于運(yùn)行線路的公交速度分析

系統(tǒng)以公交線路為對(duì)象，選擇特定時(shí)間段，可以獲得同一公交線路途經(jīng)不同道路的速度變化情況。以309路公交線在11：30-11：35之間的速度分析為例，各路段速度對(duì)比見圖1。

圖1 309路公交速度分析

圖1中淺色柱狀圖表示工作日路段速度，深色柱狀圖則表示雙休日路段速度，309路公交依次經(jīng)過的道路為：學(xué)府路、寶帶西路、東吳北路、人民路、十梓街、鳳凰街、干將東路、臨頓路、齊門路、北環(huán)東路，共10段，剔除統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)沒有309路公交車運(yùn)行的路段，有7段獲得速度數(shù)據(jù)。分析顯示：（1）工作日，寶帶西路公交車運(yùn)行速度較快，東吳北路到齊門路速度較慢，速度最小值在臨頓路，僅為5.4 km·h-1，城市中心區(qū)速度慢，外圍速度快，這與生活常識(shí)相吻合；（2）雙休日，各路段速度變化不大，寶帶西路與市區(qū)中心的道路速度相近，或許反映中心區(qū)周末辦公用地不具人流誘導(dǎo)性，而寶帶西路則迎來了進(jìn)、出城游玩客流。

2.2 基于道路路段的公交速度分析

以道路路段為對(duì)象，獲取路段上所有途經(jīng)公交車的平均速度作為路段速度，可以對(duì)擁堵道路進(jìn)行分路段分析，為道路整改提供基礎(chǔ)依據(jù)。文中選取蘇州市具有代表性的南北向主干道——人民路進(jìn)行分析，分別統(tǒng)計(jì)了11：00、15：00、17：00三個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的速度，并繪制折線圖（圖2）。

圖2 人民路不同時(shí)段路段速度變化圖

人民路自南向北依次被10條東西向道路（南門路、竹輝路、十全街、十梓街、干將路、景德路、因果巷、白塔西路、西北街、平齊路等）分割成11段。圖2顯示：（1）竹輝路以南（路段1、2）和西北街以北 （路段10、11）的人民路兩端部分，公交速度低于15 km·h-1，處于道路擁堵或輕微擁堵狀態(tài)；而人民路主體（路段3-路段9），在調(diào)查的三個(gè)時(shí)間點(diǎn)，不分工作日、雙休日，公交車速度都小于11 km·h-1，處于道路擁堵狀態(tài)。（2）路段7（景德路-因果巷）處于市級(jí)商業(yè)中心（觀前街）附近，工作日三個(gè)時(shí)間點(diǎn)速度幾乎重合于9 km·h-1以下，雙休日三個(gè)時(shí)間點(diǎn)速度稍高，但也都在10 km·h-1以下，說明該路段是人民路交通流的瓶頸所在。（3）在工作日17：00時(shí)間段內(nèi)，路段3（竹輝路-十全街）速度明顯較低，或許因?yàn)槟祥T商圈工作人數(shù)較多，下班人流車流較大造成的。

2.3 基于城市主干道的公交速度分析

以有公交車經(jīng)過的道路為對(duì)象，獲取道路上所有途經(jīng)公交的平均速度作為道路速度，可以對(duì)蘇州城區(qū)主干道速度進(jìn)行空間分異分析，了解擁堵的空間分布情況。文中選取11：30-11：35時(shí)段，分別獲取工作日和非工作日蘇州市城市主干道公交速度圖（圖3、圖4）。其中：深黑色粗實(shí)線表示速度0-11 km·h-1，代表道路擁堵；淺黑色粗虛線表示11-16 km·h-1，代表道路輕微擁堵；淺黑色細(xì)虛線表示速度大于等于16 km·h-1，代表道路正?；蛘咄〞?。

通過分析主干道在工作日與雙休日的速度變化情況后發(fā)現(xiàn)（圖3、圖4）：（1）護(hù)城河以內(nèi)區(qū)域，工作日有三條東西向擁堵路段，最南邊的擁堵路段為連接在一起的新市路和竹輝路，中間擁堵路段為連接在一起的道前街和十梓街，最北邊為東中市；到了雙休日，僅剩下十梓街仍然擁堵，反映護(hù)城河內(nèi)區(qū)域在雙休日的道路擁堵情況有所減輕。（2）護(hù)城河以外區(qū)域，工作日東西向擁堵路段有寶帶東路、解放西路和現(xiàn)代大道，這些路段雙休日仍然擁堵，并新增加了解放東路、何山路、馬運(yùn)路三條東西向擁堵道路，反映了護(hù)城河以外區(qū)域在雙休日交通壓力增大，也說明蘇州交通流有明顯的圈層分化。

圖3 工作日主干道公交速度圖

圖4 雙休日主干道公交速度圖

圖5 人民路公交速度時(shí)間變化曲線

選定道路的某一具體路段，可以詳細(xì)獲取路段速度的全天變化。文中選取人民路進(jìn)行工作日與雙休日公交全天速度變化情況分析（見圖5）。結(jié)果顯示：（1）工作日早上6：00之前和晚上7：00之后道路通暢度良好，在早上 8：00-9：00和下午 17：00-18：00分別有一個(gè)上下班的人流高峰，公交速度明顯減慢。（2）雙休日速度大部分時(shí)間小于工作日。人民路為蘇州南北向的主干道，包括市級(jí)商業(yè)中心觀前街在內(nèi)的很多商業(yè)形態(tài)在人民路附近布局，因此人民路上雙休日市民出行量大，造成路段擁擠，公交速度較小。（3）盡管選取了人民路上公交速度最快的路段代表人民路公交速度，但雙休日公交速度仍在較多時(shí)段內(nèi)小于11 km·h-1，處于擁堵狀態(tài)。

2.4 基于城市圈層的公交速度分析

為驗(yàn)證交通流的圈層分化，筆者把蘇州城區(qū)分為三個(gè)環(huán)狀部分：（1）護(hù)城河之內(nèi)區(qū)域；（2）蘇州內(nèi)環(huán)線與護(hù)城河之間的區(qū)域；（3）內(nèi)環(huán)線之外的區(qū)域。然后，分別計(jì)算區(qū)域內(nèi)的平均公交運(yùn)營(yíng)速度作為區(qū)域速度，工作日和雙休日蘇州內(nèi)、中、外三區(qū)域速度變化情況如圖6所示。

圖6 蘇州內(nèi)、中、外三區(qū)域公交速度對(duì)比圖

分析結(jié)果顯示：（1）工作日在大部分時(shí)間段內(nèi)，內(nèi)環(huán)外的公交速度遠(yuǎn)大于護(hù)城河內(nèi)的公交速度，且三個(gè)區(qū)域自內(nèi)向外呈遞增趨勢(shì)。護(hù)城河內(nèi)古城區(qū)旅游景點(diǎn)密集，布滿各類商業(yè)街，人流量較大；內(nèi)環(huán)內(nèi)區(qū)域商業(yè)街零星點(diǎn)綴，更多集中的是各種生活區(qū)或其他公共建設(shè)用地；外環(huán)外區(qū)域更多的是工業(yè)廠房，人流量較為稀疏。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，蘇州人流量總體上從城市中心展開，呈輻射狀，依次遞減。這同樣符合蘇州公交線路布局，姑蘇區(qū)公交路線最多且以姑蘇區(qū)為中心與其他各區(qū)連接，這種公交線路布局導(dǎo)致姑蘇區(qū)成為最大的人流集散地，帶動(dòng)或促進(jìn)姑蘇區(qū)商業(yè)發(fā)展的同時(shí)，也增加了姑蘇區(qū)的道路負(fù)擔(dān)。（2）雙休日蘇州內(nèi)、中、外三區(qū)域公交速度都比較低，且空間分異不明顯，這反映雙休日蘇州道路整體處于擁堵狀態(tài)。

3 結(jié)語

蘇州道路擁堵以護(hù)城河以內(nèi)的古城區(qū)最為嚴(yán)重。該區(qū)域作為2 500多年歷史文化名城的主要載體，古典園林、歷史街區(qū)等文物保護(hù)單位眾多，許多街巷寬度小于7 m，不具備開通公交線路的條件，現(xiàn)有大于7 m的道路幾乎都有一條或多條公交線路經(jīng)過。為了緩解蘇州擁堵問題，提出如下建議：

（1）在護(hù)城河內(nèi)區(qū)域?qū)嵤矶率召M(fèi)的探索。護(hù)城河以內(nèi)區(qū)域面積不大，僅14.2 km2，區(qū)內(nèi)地面道路與其他區(qū)域通過橋連接，護(hù)城河邊界特征明顯，對(duì)擁堵收費(fèi)實(shí)施具有先天優(yōu)勢(shì)。擁堵收費(fèi)可以有效地控制進(jìn)入控制區(qū)域內(nèi)的交通流量［13-14］，提高車輛行駛速度，有效緩解中心區(qū)域的交通壓力，使整個(gè)路網(wǎng)流量分布更趨合理。（2）大力推行公交優(yōu)先政策。在有條件的路段，建設(shè)更多的公交專用道，完善公交站臺(tái)設(shè)施，加強(qiáng)公交信號(hào)優(yōu)先，即在路口的路權(quán)分配和通行信號(hào)方面給予相應(yīng)的優(yōu)先或?qū)Ｓ?，以此提高公交系統(tǒng)的運(yùn)行速度和可靠性［15］。2011年9月，在蘇州市區(qū)公交線路上對(duì)蘇州市區(qū)IC卡實(shí)施6折優(yōu)惠，蘇州教育E卡通開啟義務(wù)教育階段學(xué)生免費(fèi)公交功能，地鐵開通后也適用于地鐵，便捷而價(jià)格優(yōu)惠的公共交通誘導(dǎo)市民增加對(duì)公共交通的利用。（3）調(diào)整不合理的公交線路。比如：公交309路非直線系數(shù)偏大，建議直接走人民路向北或走東大街、司前街、養(yǎng)育巷、中街路、桃花橋路向北，降低其非直線系數(shù)，同時(shí)也可以避免繞道，降低臨頓路的公交線路重復(fù)度，緩解臨頓路的交通壓力。（4）蘇州內(nèi)環(huán)以外區(qū)域正在施工的南環(huán)高架西延以及中環(huán)的建設(shè)，可以通過提高道路通行能力，緩解蘇州整體上的擁堵狀況。

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責(zé)任編輯：謝金春

Road congestion information extraction and analysis based on intelligent public transport data

SHI Shouzheng1，2，SHI Yishao1
（1.College of Surveying and Geo-Informatics，Tongji University，Shanghai 200092，China；2.School of Environmental Science and Engineering，SUST，Suzhou 215009，China）

In Suzhou intelligent public transport system，a large number of GPS spatio-temporal data has been accumulated since 2009，which contain a wealth of information on road congestion.Thus，a strong adaptive intelligent public transport data analysis system has been developed.With the help of this system，the data on bus speed were extracted from four aspects，including bus lines，road sections，city roads and city spheres to identify the road congestion and obtain the temporal and spatial distribution of road congestion in Suzhou.The results show that Suzhou road congestion is mainly centered on the city's historic district，especially on weekends.Finally，we put forward some suggestions on alleviating road congestion from the aspects of policy，transportation planning and bus line adjustment.

ITS；congestion information；data mining；operational speed；public transportation；GPS data

U49

A

1672-0687（2016）02-0068-06

2015-05-04

教育部2011年度高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金（博導(dǎo)類）資助課題（20110072110053）

史守正（1973-），男，山東莘縣人，講師，博士研究生，研究方向：地圖制圖學(xué)與地理信息工程。

*通信聯(lián)系人：石憶邵（1963-），男，教授，博士生導(dǎo)師，E-mail：shiyishao@#edu.cn。