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北京市政院韓冬:大數(shù)據(jù)在城市交通治理中的應(yīng)用

2019-09-02    來源:raincent

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沒有大數(shù)據(jù)是萬萬不能的,但從實(shí)踐來看,大數(shù)據(jù)并不是萬能的。

 

 

在滴滴互聯(lián)網(wǎng)智慧信控論壇上,北京市市政工程設(shè)計(jì)研究總院有限公司高級(jí)工程師韓冬以中關(guān)村西區(qū)交通治理項(xiàng)目為例分享了大數(shù)據(jù)在城市交通治理中的應(yīng)用實(shí)踐。

以下為韓冬演講主要內(nèi)容:

交通治理面臨的問題與挑戰(zhàn)

交通治理指的是面向城市綜合交通系統(tǒng)的治理方案,工作流程首先要對現(xiàn)狀交通需求和設(shè)施供給進(jìn)行排查,然后識(shí)別問題,對于各類交通方式的使用者提出綜合治理方案,最后形成項(xiàng)目化的清單作為主要成果提交給相關(guān)機(jī)構(gòu)執(zhí)行建設(shè)計(jì)劃。

 

 

我們在做交通治理項(xiàng)目的時(shí)候,遇到了交通問題識(shí)別與數(shù)據(jù)收集的瓶頸。

首先是調(diào)研手段落后,其次是數(shù)據(jù)少范圍小,還包括觀測時(shí)段受限、無法追蹤路徑、OD獲取困難、數(shù)據(jù)不可回溯等。

以中關(guān)村西區(qū)交通治理項(xiàng)目為例看大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

在問題識(shí)別階段,主要利用浮動(dòng)車軌跡數(shù)據(jù)等聚合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證作為問題識(shí)別的主要依據(jù)。

在改善方案階段,構(gòu)建一個(gè)宏觀交通預(yù)測模型,在模型輸入數(shù)據(jù)過程中用到了滴滴提供的OD數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

在后評價(jià)階段,我們計(jì)劃用數(shù)據(jù)回溯功能進(jìn)行前后對比來分析項(xiàng)目實(shí)施效果。

 

大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的優(yōu)勢與問題

 

大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的優(yōu)勢主要有幾方面。

一是區(qū)域交通運(yùn)行態(tài)勢判斷。態(tài)勢判斷是大數(shù)據(jù)最廣泛的應(yīng)用場景,獲取指定時(shí)段的區(qū)域路網(wǎng)總體運(yùn)行狀態(tài)信息,用于初步分析擁堵成因。實(shí)時(shí)監(jiān)測路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài),用于態(tài)勢研判和輔助決策?苫厮莸臍v史數(shù)據(jù),用于分析擁堵演進(jìn)過程。

二是區(qū)域出行分布和路徑特征;谲壽E大數(shù)據(jù),追溯出行路徑。追溯擁堵路段的主要交通來源,用于分析擁堵成因。分析片區(qū)信號(hào)燈控路口的出行鏈路,用于指導(dǎo)交叉口信號(hào)控制策略和子區(qū)劃分。

三是路口、路段24小時(shí)運(yùn)行狀態(tài)分析。

四是交叉口全時(shí)段指標(biāo)分析。全時(shí)段、全天候交叉口歷史數(shù)據(jù)回溯,指導(dǎo)單個(gè)路口的信號(hào)配時(shí)優(yōu)化方案,對路口的改善方案后評估。

總結(jié)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的優(yōu)勢就是在定性的態(tài)勢判斷上非常有用,但是在定量的分析上,會(huì)暴露一些大數(shù)據(jù)的精度問題。

關(guān)于大數(shù)據(jù)在應(yīng)用中的問題主要包括三方面。

一是交叉口流量分析遇到的問題。

目前主要依據(jù)軌跡數(shù)據(jù)反饋的排隊(duì)長度和延誤特征來推算交叉口流量,而這個(gè)方式更多的是依靠交叉口現(xiàn)有的路口設(shè)施渠化方案,以及現(xiàn)有的配時(shí)方案來推算。

但是浮動(dòng)車有一個(gè)特點(diǎn)是在某個(gè)路段的某個(gè)點(diǎn)一天的數(shù)據(jù)量可能不是特別充足,在分析的時(shí)候需要疊加一個(gè)月的數(shù)據(jù),一個(gè)月內(nèi)路口的某些渠化方案或配時(shí)方案或許會(huì)發(fā)生改變,這樣會(huì)導(dǎo)致所推算的流量產(chǎn)生誤差。

因此,在后續(xù)改進(jìn)中,我們也利用了交管部門提供的歷史方案和配時(shí)數(shù)據(jù)來修正這個(gè)問題。

另外一點(diǎn)是軌跡數(shù)據(jù)無法反應(yīng)公交車的信息,流量推算無法反饋公交專用車道的流量。

二是路段斷面流量分析遇到的問題。

路段流量分為兩類,一種是城市燈控交叉口的流量,這種流量推算目前主要是依據(jù)路口的流量,但有一個(gè)問題是有些地方兩個(gè)路口之間還存在非燈控的交叉口流量無法檢測。

第二種是城市快速路的流量,目前還是基于流量速度模型進(jìn)行推算,但是無法準(zhǔn)確反映帶有公交專用道的快速路流量。

三是OD分析遇到的問題。軌跡數(shù)據(jù)來源于APP用戶,無法做到全樣本數(shù)據(jù);樣本分布呈現(xiàn)偏態(tài),無法做到簡單隨機(jī)抽樣;用地業(yè)態(tài)對OD樣本集中度影響大;因OD樣本抽樣比例未知,準(zhǔn)確擴(kuò)樣難度大。

 

 

作為用戶談一下我們的感受。

沒有大數(shù)據(jù)是萬萬不能的,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)提供了新的平臺(tái)、新的方法、新的診斷工具,但是從實(shí)踐來看,大數(shù)據(jù)并不是萬能的,大數(shù)據(jù)的這種特征,對定性、判態(tài)分析的影響較小,但對定量分析的數(shù)據(jù)精度影響較大。因此,需配合多種數(shù)據(jù)修正手段,甚至仍然依靠現(xiàn)場人工復(fù)核的方式才能保證精度。

對未來大數(shù)據(jù)的期望

關(guān)于對大數(shù)據(jù)的改進(jìn)建議有兩點(diǎn)。

第一,慢行系統(tǒng)治理,是交通治理的重要工作,目前的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),更關(guān)注機(jī)動(dòng)車的運(yùn)行狀態(tài)和數(shù)據(jù)分析,缺少有效的,收集慢行交通大數(shù)據(jù)的手段。期待大數(shù)據(jù)在步行、自行車交通上,能夠提供更多的數(shù)據(jù)來源和分析手段。

第二,目前大數(shù)據(jù)對事故數(shù)據(jù)分析尚有欠缺,期待大數(shù)據(jù)在事故的識(shí)別、判定和統(tǒng)計(jì)上,能發(fā)揮更大的作用。

關(guān)于對未來大數(shù)據(jù)的愿景與期望。

第一,希望在智慧城市頂層設(shè)計(jì)框架下,構(gòu)建交通大數(shù)據(jù)云端公共平臺(tái),實(shí)現(xiàn)全樣本、全方式的交通大數(shù)據(jù)。

 

 

第二,構(gòu)建規(guī)劃建設(shè)與交通治理決策平臺(tái),平臺(tái)的基礎(chǔ)是交通大數(shù)據(jù)和城市總體規(guī)劃數(shù)據(jù)。

 

 

我們希望構(gòu)建這個(gè)平臺(tái)能夠作為政府決策、多單位協(xié)同作業(yè)的公共平臺(tái),包括公眾參與的平臺(tái),這樣對未來的城市建設(shè)有更好的指導(dǎo)。

標(biāo)簽: 交通大數(shù)據(jù) 城市交通治理 

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