大数据环境下的城市公共交通规划与运营

李 荣

（1.江西警察学院交通管理系，南昌 330000 2.北京交通大学 交通运输学院，北京 100044）

城市公共交通是保障居民出行和缓解交通拥堵的重要交通方式，是绿色出行的贡献者，在促进城市发展中具有非常重要的地位。《城市公共交通“十三五”发展纲要》明确提出大力推进大数据、云计算、移动互联网技术在城市公交出行信息服务领域的应用[1]，由此可见，未来充分利用海量大数据及其分析技术是智能公交行业发展的必经之路。智能公交系统通过以下几个方面与大数据技术的深度融合，将彻底改变智能公交行业发展格局。本文分别从规划和运营两个角度阐述大数据环境下的城市公共交通管理。

1 规划篇

1.1 客流调查与预测

传统的客流调查主要是指通过投入大量人力资源进行OD调查以及数据采集。通过客流调查分析，预测客流规律，进而科学指导线网规划和线路调整。这种方式需要投入大量人力进行OD调查和数据收集。随着一卡通技术的快速发展，IC刷卡数据一定程度反映了客流规律，通过建模分析，可以更全面地反映客流情况，为决策者提供精确结果，而非传统调查方式的抽样调查。通过大数据分析技术，对其进行建模仿真，为公交线网规划和线路调整提供量化依据。

近年来，该技术在北京等大中城市公交客流调查和预测中起到非常关键的作用。2009年以来，北京交研中心（现北京交研院）通过IC大数据分析技术，分析公交客流特征，建立“公交I C卡数据分析系统”，用于公交线网评估与优化调整，实现了大数据支持公共交通决策的技术变革[2]。

1.2 线网优化调整

现有的公交线网优化调整主要是公交公司技术人员依据规划部门编制的公交线网规划，根据一定的客流需要和城市发展需求进行逐步调整，包括新开线路和调整线路两个方面内容。公交线网规划又往往是规划部门在传统客流调查方法基础上进行编制的。随着大数据技术的快速发展，互联网+智能公交系统得到深度应用，“互联网+大数据+公交线网优化”模式得以发展。

以济南为例，通过大数据分析，近三年来主要客流走廊分布集中于经四路、经一路、纬二路、经十路等走廊沿线。主要客流走廊呈“中心网格、外围放射”布局，其中东西向客流出行需求较大的走廊主要为经十路、经七路、经一路、解放路等；南北向客流出行需求较大的走廊主要为纬二路、舜耕路、南辛庄西路、纬十二路等[3]。这些大数据对目前城市交通热点问题开展落地应用分析、相关政策措施的制定与实施以及公交线网优化提供了科学的数据支撑，通过公交线网科学优化调整，济南道路交通拥堵情况近年得以缓解。

2 运营篇

2.1 营运调度

营运调度主要是通过指挥和调度安排公交车辆运营，是公交行业非常核心的业务，提升公交服务水平的重要方式。当前的运营调度主要根据司机和站点反馈客流和运营信息给调度员加以调整。由于人为因素的干扰，容易引起乘客站点等候时间长，车辆高度拥挤等情况。

随着互联网和大数据技术的快速发展，如何实时、精准地进行调度和管理显得尤为重要。通过智能公交系统的车载信息，智能站牌信息等系统，采集车辆和站点运营信息，实时反馈到调度指挥中心，通过数据的建模，分析和交互，动态编制时刻表和车辆安排表，科学地产生运营调度策略，进一步提升公交服务水平，同时节约调度人员安排的人力成本。

2.2 多样化服务

近年来，随着大数据技术的发展，尤其是“互联网+”理念的广泛应用，为城市公共交通多样化出行服务提供依据。如定制公交、手机app公交查询、智能报站系统等。

定制公交是一种新型的“互联网+公交服务”模式，可以实现一人一座，准时出发，快速直达的功能。乘客只需在网上事先设定线路，公交公司根据所有乘客的订单进行派车，安排定制线路，实现点到点的直达服务。定制公交同时还可以使用公交专用道，使其具备快速和准时的特性，进一步提升服务水平。例如，天津公交集团于2016年6月采取“互联网+通勤快车”的模式，通过互联网向乘客征集出行需求信息，通过OD矩阵的大数据分析，实现“互联网+大数据+定制公交线路”的融合功能，实现乘客需求与公交线路的高度匹配[4]。

此外，众多手机app软件如掌上公交、车来了等快速流行。此类app软件通过连接公交数据平台的线网数据，GPS实时定位数据等，可以为乘客提供查询车辆到达情况、行驶状况等公交运营信息，以便乘客合理安排出行时间和线路。同时通过互联网技术还可以为乘客提供到站提醒服务，减少坐过站等情况发生，提升公交整体服务水平。

3 结语

大数据技术最根本的优势在于能够快速、精准地提取海量交通数据背后的交通行为特征，借此构建交通大数据决策模型，为公交规划与运营提供定量的依据。在大数据发展战略背景下，如何高效利用海量公交数据实现在客流调查与预测、线网优化调整、营运调度和多样化服务等方面融合对于促进公交行业快速发展具有重要意义。

大数据技术与公交系统融合存在着两个方面的挑战。一方面，公交行业数据接收实时性受到通信技术发展的制约，以及海量数据算法效率有待提升，以实现实时服务功能；另一方面，公交系统作为城市交通系统的子系统，并不是孤立存在的，而是与道路交通系统、慢行交通系统和静态交通系统等相互作用、相互影响，因此在实现换乘无缝衔接等性能提升上需要构建综合大数据平台，而目前各交通模式数据分散在各个管理部门，多模式交通大数据资源共享和融合发展有待进一步推进。