浮動車數據在城市交通研究中的應用探索

吳丹+++顏韜

摘 要：浮動車采集技術是交通采集技術的一種，合理利用浮動車海量數據可以指導城市交通問題研究。結合武漢市某一區域浮動車統計數據，分析周邊道路交通運行狀況，探索浮動車數據的深度應用價值。

關鍵詞：交通擁堵；浮動車；動態路徑規劃；交通決策支持

引言

大中城市交通擁堵問題已經成為制約城市發展的一大難題，以武漢市為例，目前全市機動車擁有量已經突破160萬大關，同時私人小汽車仍以平均月增2萬輛的速度增長，交通擁堵、停車困難、空氣污染等問題已經嚴重影響城市可持續發展，亟待采取良好的軟硬件措施來緩解。

文章涉及的浮動車采集技術是伴隨著ITS新技術應用而在近幾年發展起來的動態實時交通信息采集技術，即在普通的運行車輛（如出租車、公交車、警車等）上安裝定位和無線通信裝置，實現車輛與交通數據中心的信息交換，反饋車輛動態位置等信息。目前包括武漢市在內的很多大中城市均利用浮動車數據建立了城市路網實時路況網上發布平臺，但是對于浮動車數據如何指導城市交通研究的分析深度還較缺乏，文章通過選取武漢市某一區域分析周邊道路一段時期的浮動車數據，總結區域交通運行特點，探索浮動車數據的深度利用價值。

1 浮動車數據建立

武漢市浮動車系統是利用現有出租車調度中心采集的出租車實時GPS數據而搭建，采集的數據包括車輛編號、當前日期、當前時刻、經緯度坐標、方向角、瞬時速度、車輛狀態等，這些數據每隔30s由出租車發送至浮動車數據處理中心，由數據處理中心對數據進行預處理，篩除異常數據，然后通過地圖匹配算法將數據經緯度坐標逐一對應至電子地圖上，根據數據記錄的車輛編號、當前時刻、經緯度坐標等生成每輛浮動車的行駛路徑。依據行駛路徑與路網地圖的一一對應關系，可以獲得單位時間內，某一路段被浮動車經過的次數，以及根據時間和長度指標計算該路段行駛車速，文章案例將針對以上兩個指標分析區域交通運行狀況。

2 案例分析

2.1 案例區域選擇

為保證研究有效性，區域選取遵循以下原則：

2.1.1 周邊沒有基礎設施建設，如地鐵、道路等施工項目，避開外界因素造成的非正常交通流影響。

2.1.2 交通特征有一定代表性，節假日、工作日等不同時期交通運行狀況有較大差異，便于對浮動車數據與現實狀況進行對比。

目前武漢市交通建設項目頗多，選擇的區域需在較長一段時間內沒有建設項目，最終選定武漢市江岸區育才小學片區為案例分析對象，該區域分布有2所小學及1所幼兒園，日常交通較擁堵，為適宜選擇區域。

該區域分布有五條主次干道，確定分析的道路范圍如圖1，該范圍含5個相交路口（路口編號見圖1），分別從五條道路的數據統計量、路段車速、路口車速三個方面進行擁堵分析。

圖1 研究范圍示意圖

2.2 分析時間段選擇

統計數據主要截取2011年春節前后三天以及2011年三月份部分工作日、雙休日共七天的早高峰（8：00～9：00）和晚高峰（18：00～19：00）浮動車數據。分別為2月2日（除夕）、2月3日（初一）、2月4日（初二）、3月7日（星期一）、3月9日（星期三）、3月19日（星期六）、3月27日（星期日），分析不同時期該區域道路的交通運行狀況。

2.3 數據分析

2.3.1 數據統計量

針對以上時間段，過濾掉異常數據后，五條道路早晚高峰共獲得183823條有效車輛信息記錄（見圖2）。從統計結果可以看出：（1）3月份非節假日時間段早晚高峰數據統計量均高于2月份春節放假期間的早晚高峰數據統計量，一定程度上可以反映春節期間五條道路車流量較非節假日期間的車流量要?。唬?）3月份中工作日早晚高峰數據統計量相對高于雙休日早晚高峰數據統計量，且周一的統計量最高，可以反映周一的道路交通流量相對更大。

圖2 五條道路早晚高峰統計量匯總圖

2.3.2 路段車速分析

路段車速分析基于各路段統計長度與浮動車行駛路徑的平均旅行時間的比值而獲得，經統計得五條道路早晚高峰平均速度見圖3、圖4。

圖3 早高峰五條道路分方向平均速度對比圖

圖4 晚高峰五條道路分方向平均速度對比圖

從上圖可以看出：（1）較春節假日、雙休日來說，工作日道路運行速度最低，尤其是黃孝河路平均車速不足10km/h，較其他道路更易出現交通擁堵；（2）就道路分方向車速來說，黃孝河路和建設大道雙向呈現明顯不均衡性，且早晚高峰交通特性一致，均是黃孝河路（發展大道至建設大道方向）和建設大道（黃浦大街至臺北路方向）車速更低。

2.3.3 路口車速分析

分析圖1中標示的5個路口（路口編號見圖1），路口車速分析以早高峰數據為例來分析，根據每個路口各個流向車輛行駛軌跡，統計各個流向路口旅行時間，計算每個路口平均車速如下圖5。由圖可以看出：（1）與路段車速類似，工作日路口車速較春節假日、雙休日相對更低；（2）路口2（建設大道與澳門路相交路口）和路口4（黃孝河路與解放公園路路口）的路口行駛車速低于20km/h，尤其是路口2，平均車速低于15km/h，較其他路口交通運行效率更低。

2.4 數據驗證

為進一步驗證浮動車數據對道路交通運行狀態判別的有效性，2011年3月17日（周四）進行了人工跟車測速調查，與浮動車3月9日（周三）車速分析數據進行對比，經統計浮動車計算車速與人工調查車速值誤差20%以內（由于人工跟車調查樣本量較小，因此與浮動車統計數據存在一定誤差），從數據量級來看基本相符。

通過浮動車數據分析可以得出該區域常態交通擁堵路段為黃孝河路、建設大道，且易產生擁堵的方向分別是：黃孝河路從發展大道至建設大道方向、建設大道從黃浦大道至臺北路方向。常態交通擁堵點為建設大道與澳門路路口、黃孝河路與解放公園路路口，基本符合實際道路交通運行狀況。endprint

3 應用前景

從以上案例分析是基于浮動車歷史數據進行分析，可以反映區域道路和節點一定時期的交通變化規律，證明浮動車數據在反映道路交通運行狀況上具備一定的實用性和科學性，深度挖掘其歷史數據對緩解城市擁堵、提高出行便捷性等方面會產生較大的社會經濟效益，以下從交通擁堵評價、路網交通預測、動態路徑規劃、交通決策支持等分析其應用方向。

3.1 交通擁堵評價

以年為單位構建城市路網浮動車歷史數據庫，按區域、道路、節點以時段、月份、季節為單位對數據進行分類統計與處理，掌握面、線、點在不同時段的平均車速的分布規律，尤其是關注工作日早晚高峰、節假日（如清明節、國慶節）等典型時段交通運行特征，總結時變化、周變化、月變化、季變化等交通變化曲線，為建立城市交通擁堵指數發出平臺提供基礎依據。

3.2 路網交通預測

基于浮動車數據建立交通運行歷史數據庫，分析路網交通狀態歷史變化趨勢，可建立短時交通預測模型，利用歷史數據與實時數據標定模型參數，實現路網短時交通預測（如路段車速、行駛時間），為實時動態導航奠定基礎。該歷史數據也可與交通宏觀軟件相結合，用于校核宏觀模型參數，提高模型預測精度，為預測未來交通發展態勢提供可靠支撐。

3.3 動態路徑規劃

基于路網歷史運行數據建立短時路網預測模型，可進行路網范圍內任意兩點路程最短或時間最短的路徑計算，從而實現路網實時最優路徑規劃，并利用各種終端實現對外發布，為交通參與者提供動態交通導航，實現路網資源利用的最大化。

3.4 交通決策支持

通過建立浮動車歷史數據分析平臺，輔以其他的靜態交通采集方式（如視頻監控、感應線圈等）可以建立城市交通運行的大數據庫，可長期監控城市交通運行變化趨勢，還可建立城市路網交通分析與預測模型，為交通緩堵措施制定、大型活動交通保障、城市交通發展戰略決策等提供充分的科學依據。

4 結束語

隨著城市化的不斷加快，城市機動化快速增長亦不可逆轉，城市交通、環境、社會發展也面臨更嚴峻的考驗，從緩解交通擁堵、提高城市生活質量出發，智能化交通需要得到充分發展，而浮動車具備覆蓋廣、易采集、能反映動態交通運行的獨特優勢，該數據資源需要得到更深層次的挖掘及應用，為改善城市交通出行環境、構建平安和諧城市奠定堅實基礎。

參考文獻

[1]翁劍成，周翔等，翟雅嶠，等.浮動車數據在城市宏觀交通特性研究中的應用[J].武漢理工大學學報（交通科學與工程版），2008，32（5）：806-809.

[2]辛飛飛，陳小鴻，林航飛.浮動車數據路網時空分布特征研究[J].中國公路學報，2008，21（4）：105-110.

[3]王力，王川久，沈曉蓉，等.基于模糊旅行時間的動態交通分配模型研究[J].北京航空航天大學學報，2005，31（10）：1149-1152.

[4]李宇光，熊普選，樂陽.基于大樣本浮動車數據的武漢市車輛行駛速度獲取與分析[J].交通信息與安全，2009，27（4）：26-29.

作者簡介：吳丹（1981，12-），女，籍貫：湖北，現職稱：工程師，學歷：交通工程專業學士，主要研究方向：城市交通工程。endprint

3 應用前景

從以上案例分析是基于浮動車歷史數據進行分析，可以反映區域道路和節點一定時期的交通變化規律，證明浮動車數據在反映道路交通運行狀況上具備一定的實用性和科學性，深度挖掘其歷史數據對緩解城市擁堵、提高出行便捷性等方面會產生較大的社會經濟效益，以下從交通擁堵評價、路網交通預測、動態路徑規劃、交通決策支持等分析其應用方向。

3.1 交通擁堵評價

以年為單位構建城市路網浮動車歷史數據庫，按區域、道路、節點以時段、月份、季節為單位對數據進行分類統計與處理，掌握面、線、點在不同時段的平均車速的分布規律，尤其是關注工作日早晚高峰、節假日（如清明節、國慶節）等典型時段交通運行特征，總結時變化、周變化、月變化、季變化等交通變化曲線，為建立城市交通擁堵指數發出平臺提供基礎依據。

3.2 路網交通預測

基于浮動車數據建立交通運行歷史數據庫，分析路網交通狀態歷史變化趨勢，可建立短時交通預測模型，利用歷史數據與實時數據標定模型參數，實現路網短時交通預測（如路段車速、行駛時間），為實時動態導航奠定基礎。該歷史數據也可與交通宏觀軟件相結合，用于校核宏觀模型參數，提高模型預測精度，為預測未來交通發展態勢提供可靠支撐。

3.3 動態路徑規劃

基于路網歷史運行數據建立短時路網預測模型，可進行路網范圍內任意兩點路程最短或時間最短的路徑計算，從而實現路網實時最優路徑規劃，并利用各種終端實現對外發布，為交通參與者提供動態交通導航，實現路網資源利用的最大化。

3.4 交通決策支持

通過建立浮動車歷史數據分析平臺，輔以其他的靜態交通采集方式（如視頻監控、感應線圈等）可以建立城市交通運行的大數據庫，可長期監控城市交通運行變化趨勢，還可建立城市路網交通分析與預測模型，為交通緩堵措施制定、大型活動交通保障、城市交通發展戰略決策等提供充分的科學依據。

4 結束語

隨著城市化的不斷加快，城市機動化快速增長亦不可逆轉，城市交通、環境、社會發展也面臨更嚴峻的考驗，從緩解交通擁堵、提高城市生活質量出發，智能化交通需要得到充分發展，而浮動車具備覆蓋廣、易采集、能反映動態交通運行的獨特優勢，該數據資源需要得到更深層次的挖掘及應用，為改善城市交通出行環境、構建平安和諧城市奠定堅實基礎。

參考文獻

[1]翁劍成，周翔等，翟雅嶠，等.浮動車數據在城市宏觀交通特性研究中的應用[J].武漢理工大學學報（交通科學與工程版），2008，32（5）：806-809.

[2]辛飛飛，陳小鴻，林航飛.浮動車數據路網時空分布特征研究[J].中國公路學報，2008，21（4）：105-110.

[3]王力，王川久，沈曉蓉，等.基于模糊旅行時間的動態交通分配模型研究[J].北京航空航天大學學報，2005，31（10）：1149-1152.

[4]李宇光，熊普選，樂陽.基于大樣本浮動車數據的武漢市車輛行駛速度獲取與分析[J].交通信息與安全，2009，27（4）：26-29.

作者簡介：吳丹（1981，12-），女，籍貫：湖北，現職稱：工程師，學歷：交通工程專業學士，主要研究方向：城市交通工程。endprint

3 應用前景

從以上案例分析是基于浮動車歷史數據進行分析，可以反映區域道路和節點一定時期的交通變化規律，證明浮動車數據在反映道路交通運行狀況上具備一定的實用性和科學性，深度挖掘其歷史數據對緩解城市擁堵、提高出行便捷性等方面會產生較大的社會經濟效益，以下從交通擁堵評價、路網交通預測、動態路徑規劃、交通決策支持等分析其應用方向。

3.1 交通擁堵評價

以年為單位構建城市路網浮動車歷史數據庫，按區域、道路、節點以時段、月份、季節為單位對數據進行分類統計與處理，掌握面、線、點在不同時段的平均車速的分布規律，尤其是關注工作日早晚高峰、節假日（如清明節、國慶節）等典型時段交通運行特征，總結時變化、周變化、月變化、季變化等交通變化曲線，為建立城市交通擁堵指數發出平臺提供基礎依據。

3.2 路網交通預測

基于浮動車數據建立交通運行歷史數據庫，分析路網交通狀態歷史變化趨勢，可建立短時交通預測模型，利用歷史數據與實時數據標定模型參數，實現路網短時交通預測（如路段車速、行駛時間），為實時動態導航奠定基礎。該歷史數據也可與交通宏觀軟件相結合，用于校核宏觀模型參數，提高模型預測精度，為預測未來交通發展態勢提供可靠支撐。

3.3 動態路徑規劃

基于路網歷史運行數據建立短時路網預測模型，可進行路網范圍內任意兩點路程最短或時間最短的路徑計算，從而實現路網實時最優路徑規劃，并利用各種終端實現對外發布，為交通參與者提供動態交通導航，實現路網資源利用的最大化。

3.4 交通決策支持

通過建立浮動車歷史數據分析平臺，輔以其他的靜態交通采集方式（如視頻監控、感應線圈等）可以建立城市交通運行的大數據庫，可長期監控城市交通運行變化趨勢，還可建立城市路網交通分析與預測模型，為交通緩堵措施制定、大型活動交通保障、城市交通發展戰略決策等提供充分的科學依據。

4 結束語

隨著城市化的不斷加快，城市機動化快速增長亦不可逆轉，城市交通、環境、社會發展也面臨更嚴峻的考驗，從緩解交通擁堵、提高城市生活質量出發，智能化交通需要得到充分發展，而浮動車具備覆蓋廣、易采集、能反映動態交通運行的獨特優勢，該數據資源需要得到更深層次的挖掘及應用，為改善城市交通出行環境、構建平安和諧城市奠定堅實基礎。

參考文獻

[1]翁劍成，周翔等，翟雅嶠，等.浮動車數據在城市宏觀交通特性研究中的應用[J].武漢理工大學學報（交通科學與工程版），2008，32（5）：806-809.

[2]辛飛飛，陳小鴻，林航飛.浮動車數據路網時空分布特征研究[J].中國公路學報，2008，21（4）：105-110.

[3]王力，王川久，沈曉蓉，等.基于模糊旅行時間的動態交通分配模型研究[J].北京航空航天大學學報，2005，31（10）：1149-1152.

[4]李宇光，熊普選，樂陽.基于大樣本浮動車數據的武漢市車輛行駛速度獲取與分析[J].交通信息與安全，2009，27（4）：26-29.

作者簡介：吳丹（1981，12-），女，籍貫：湖北，現職稱：工程師，學歷：交通工程專業學士，主要研究方向：城市交通工程。endprint