基于大数据分析的城市交通改善研究

郭思臻 肖刚 苏小军

摘 要：本文主要包括两个方面的研究内容：一是在获取公交IC卡及公交车辆GPS数据的基础上，推导重庆市中心城区的公交客流OD，识别公交客流走廊，为轨道交通、公交优先道和公交站场建设提供数据参考;二是基于危化品车辆车牌射频识别数据，结合行业部门的管理数据，分析危化品车辆的运行轨迹和时空分布范围，提出相应的改善措施，防止出现重大安全事故。

关键词：大数据;交通规划;公共交通

中图分类号：U491 文献标识码： A

0 引言

随着信息化技术在城市交通发展中的广泛应用，城市交通数据的规模日趋庞大、种类愈发丰富。总体而言，城市交通大数据主要包括了各类交通设施如线圈、摄像头、传感器等产生的数据、车载定位系统产生的车辆位置信息、公共交通乘客的刷卡数据等。通过对城市交通大数据的融合分析，可以有效识别城市交通客流分布和居民出行特征，从而为城市交通规划和改善提供科学依据。本次以重庆市中心城区为例，客运方面，通过分析公交IC卡刷卡数据与公交车辆GPS数据，推导公交站点上下客客流，识别重要公交客流走廊，提出公交优先道的布局建议，推动落实公交优先发展战略，满足人民群众美好出行需求;货运方面，通过分析危化品车辆车牌射频识别数据，结合行业管理数据，分析危化品运输车辆的运行特征，提出相应的对策建议，防止出现重大安全事故，实现“货优其流”。

1 公共交通大数据分析

1.1 数据分析

2019年，重庆市中心城区的公共交通IC卡刷卡率已经达到90%，覆盖范围广，因此通过公共交通IC卡数据挖掘，可以客观反映出城市公共交通出行特征和客流情况。本次获取了中心城区2019年9月9日-15日的公交IC卡刷卡数据以及公交车辆GPS数据。其中，IC卡日均刷卡量为420万条，车辆GPS数据涉及8548辆公交车。主要分析路径为：

（1）经纬度匹配。经纬度匹配是将所搜集的IC卡和GPS数据进行匹配，进而得到在IC卡持卡人上车时，持卡人大致的方位，即其经纬度坐标[1]。

（2）上车站点推导。通过上車站点推导去匹配IC卡使用者的经纬度与车站的经纬度，从而得到IC卡使用者大致应该在哪个车站上车。

（3）下车站点推导。对一天的IC卡记录按照卡号和刷卡时间升序排列，从而得到每名IC卡乘客一天连续的刷卡记录，根据乘客相邻两次出行的上车站点和线路关系来判断乘客的下车站点[2]。

（4）上下行判断。将GPS数据表中的数据按车牌、时间排序，当按照车牌、时间排序过后的车辆GPS是按起始站、中途站、终点站、中途站、起始站这种顺序排列。

通过公交站点客流OD推导，在TransCAD平台上可以获取每条公交线路的每个站点上下客人数和出行起讫点，从而得到每条公交客流的断面客流，并汇集到公交线路所经由的城市道路上，得到中心城区公交客流走廊[3]。在行政区层面，公交主要流向是从渝北—江北、江北—渝中、九龙坡—渝中，以及渝中—南岸。在组团层面，主要流向为人和—观音桥、南坪—观音桥、沙坪坝—大杨石等。在线路层面，日均客流量最大的公交线路包括619、403、839等，均超过3.5万人次。在站点层面，上下客流量最大的公交站点包括大庙站、建新北路、南坪站等，日均客流均超过2万人次。

1.2 对策建议

（1）大力发展轨道交通，发挥城市交通骨干作用。以轨道交通引领城市发展，按照第三轮、第四轮轨道交通建设计划，加快建设4号线二期、5号线北延伸等项目，构建由轨道快线、轨道普线组成的环射+纵横轨道网络，形成“22线1环”的线网布局，总里程达到1252公里。根据上述公交客流分布情况，加快实施1号线增车、3号线技改等轨道项目提能提质工作，充分挖掘既有线路的运能运力，优化调整轨道运营行车交路，在客流密集区段开行区间列车，合理增加编组，缩短发车间隔。

（2）构建公交优先道，保障大客流通道畅达。根据图1所示公交客流走廊，加快布设人和-红旗河沟、建新东路-五里店、两路口-大坪-石桥铺等公交优先道，打通关键节点，实现主城区公交优先道成环成网，重点在交叉口、出入口等关键区域保持公交优先到的专用连续，确保公交优先道运行效率保持稳定。

（3）规划建设公交枢纽站，满足乘客便捷换乘需求。在2条以上日公交客流量大于2万人次的通道相交节点周边布局规划公交枢纽站。在具备条件的轨道站点出入口50米范围内配套建设港湾式公交停靠站，同时结合轨道交通线网建设进度，推进轨道与公交一体化换乘枢纽项目建设，实现轨道公交的无缝衔接。

2 危化品车辆大数据分析

2.1 数据分析

通过“重庆市新型数字交通物联网大数据服务平台”获取了重庆市危化品车辆车牌视频识别数据，结合道路网络情况，分析车辆运行轨迹。同时根据取得的交通运输管理部门的相关资料，对危化品车辆的经营主体、车型结构、时空分布特征等进行了系统分析[4]。危化品运输的主要特征如下：

（1）危化品运输量较大，但运力较为分散。2019年，重庆市完成危化品运输量约1 410万吨，完成运输趟次约125万次，平均运距约为169公里/次，境内运输量、运输趟次分别占全市总量的75%、84%。尽管运输需求大，但经营主体尚未实现集约化、规模化发展，重庆市共拥有危化品运输业户157户，拥有100台以上车辆的企业仅占10%，拥有10台以下车辆的企业占比仍接近20%，呈现“小而散”的特征，不利于行业监管。

（2）危化品运输以高速公路为主，且流量较为集中。重庆市道路危险品运输以高速公路运输为主，危化品运输经高速公路、国道、省道的运输量的比例为61：17：22，完成运输趟次的比例为56：19：25。危化品运输流量主要集中在绕城高速、长涪高速、渝长高速等中心城区周边路网，其中绕城高速日均交通量达到150辆;渝长高速、长涪高速危化品车辆日均交通量达到200辆。由于危化品运输所在区域地块开发成熟、人口分布集中，一旦发生安全事故，容易造成生命财产的较大损失。

（3）危化品运输运力以中、重型车辆为主，且车龄较长。重庆市共有危化品车辆7494辆，其中以重型罐式货车、重型半挂牵引车、重型罐式半挂、中型罐式货车为主，这4种车辆类型占危化品车辆的68.6%。7 494辆危化品车辆中，4年及以上车龄的车辆占比52.7%，其中8年及以上车龄的车辆占到33.2%。大型及老旧车辆在行驶中较易出现刹车失灵、侧翻等意外事故，存在较大安全隐患，需要予以重点关注。

（4）危化品车辆运行时间相对集中，与社会车辆高度重叠。根据数据分析，危化品车辆运行主要集中在7点至16点，这个时间段社会车流量也较为集中，一旦发生安全事故，波及面较大，同时应急救援容易受到交通拥堵的影响，贻误最佳抢险救援时间。

2.2 对策建议

（1）实时监测，及时发现处置安全隐患。建设危化品运输管理中心，一旦发现危化品车辆不按规定线路、规定时段行驶的，以及危化品车辆驾驶员不安全驾驶行为的，中心实时推送给交通、公安等相关管理部门并提出处理措施。加强前端执法人员与后台监测数据的传输、共享，提升执法信息化、自动化水平。

（2）分时分流，确保危化品运输安全顺畅。由于目前危化品车辆运行时间与社会车辆高度重叠，建议利用大数据分析危化品车辆运行特征，研究出台危化品车辆日间限行方案，实现与社会车辆错峰出行。针对危化品车辆较为集中的路段，积极研究交通分流方案。以危化品车辆超过日均200辆的渝长高速为例，目前其扩能项目正在加快推进。建议在扩能项目建成、形成替代路径后，指定危化品车辆仅能行驶在原渝长高速上，尽量避免与大量社会车辆交织运行。同时，在绕城高速以外规划布局危化品车辆专用停车区，科学调节危化品车辆进城时间，尽量避开通勤高峰、实现客货分离、降低安全隐患。

3 结语

在城市交通系统中，客货运车辆在运行中产生了大量的数据。充分利用大数据分析技术，分析车辆及乘客的流量流向，有效识别大客流通道以及运输过程中存在的问题，可以进一步提升客运服务品质，提高货运运送效率，做到“人悦其行、货畅其流”。

参考文献：

[1]戴霄，陈学武.单条公交线路的IC卡数据分析处理方法[J].城市交通，2005，3（04）：77-80.

[2]郭婕.公交IC卡通勤乘客OD确定方法研究[D].南京：东南大学，2006.

[3]孫珊珊.城市外围大型居住社区居民交通行为和交通需求特征分析[D].上海：同济大学，2014.

[4]杨文.基于智能算法的交通流量及状态预测研究[D].上海：同济大学，2010.