基于大數據分析的城市交通改善研究

郭思臻 肖剛 蘇小軍

摘 要：本文主要包括兩個方面的研究內容：一是在獲取公交IC卡及公交車輛GPS數據的基礎上，推導重慶市中心城區的公交客流OD，識別公交客流走廊，為軌道交通、公交優先道和公交站場建設提供數據參考;二是基于危化品車輛車牌射頻識別數據，結合行業部門的管理數據，分析危化品車輛的運行軌跡和時空分布范圍，提出相應的改善措施，防止出現重大安全事故。

關鍵詞：大數據;交通規劃;公共交通

中圖分類號：U491 文獻標識碼： A

0 引言

隨著信息化技術在城市交通發展中的廣泛應用，城市交通數據的規模日趨龐大、種類愈發豐富。總體而言，城市交通大數據主要包括了各類交通設施如線圈、攝像頭、傳感器等產生的數據、車載定位系統產生的車輛位置信息、公共交通乘客的刷卡數據等。通過對城市交通大數據的融合分析，可以有效識別城市交通客流分布和居民出行特征，從而為城市交通規劃和改善提供科學依據。本次以重慶市中心城區為例，客運方面，通過分析公交IC卡刷卡數據與公交車輛GPS數據，推導公交站點上下客客流，識別重要公交客流走廊，提出公交優先道的布局建議，推動落實公交優先發展戰略，滿足人民群眾美好出行需求;貨運方面，通過分析危化品車輛車牌射頻識別數據，結合行業管理數據，分析危化品運輸車輛的運行特征，提出相應的對策建議，防止出現重大安全事故，實現“貨優其流”。

1 公共交通大數據分析

1.1 數據分析

2019年，重慶市中心城區的公共交通IC卡刷卡率已經達到90%，覆蓋范圍廣，因此通過公共交通IC卡數據挖掘，可以客觀反映出城市公共交通出行特征和客流情況。本次獲取了中心城區2019年9月9日-15日的公交IC卡刷卡數據以及公交車輛GPS數據。其中，IC卡日均刷卡量為420萬條，車輛GPS數據涉及8548輛公交車。主要分析路徑為：

（1）經緯度匹配。經緯度匹配是將所搜集的IC卡和GPS數據進行匹配，進而得到在IC卡持卡人上車時，持卡人大致的方位，即其經緯度坐標[1]。

（2）上車站點推導。通過上車站點推導去匹配IC卡使用者的經緯度與車站的經緯度，從而得到IC卡使用者大致應該在哪個車站上車。

（3）下車站點推導。對一天的IC卡記錄按照卡號和刷卡時間升序排列，從而得到每名IC卡乘客一天連續的刷卡記錄，根據乘客相鄰兩次出行的上車站點和線路關系來判斷乘客的下車站點[2]。

（4）上下行判斷。將GPS數據表中的數據按車牌、時間排序，當按照車牌、時間排序過后的車輛GPS是按起始站、中途站、終點站、中途站、起始站這種順序排列。

通過公交站點客流OD推導，在TransCAD平臺上可以獲取每條公交線路的每個站點上下客人數和出行起訖點，從而得到每條公交客流的斷面客流，并匯集到公交線路所經由的城市道路上，得到中心城區公交客流走廊[3]。在行政區層面，公交主要流向是從渝北—江北、江北—渝中、九龍坡—渝中，以及渝中—南岸。在組團層面，主要流向為人和—觀音橋、南坪—觀音橋、沙坪壩—大楊石等。在線路層面，日均客流量最大的公交線路包括619、403、839等，均超過3.5萬人次。在站點層面，上下客流量最大的公交站點包括大廟站、建新北路、南坪站等，日均客流均超過2萬人次。

1.2 對策建議

（1）大力發展軌道交通，發揮城市交通骨干作用。以軌道交通引領城市發展，按照第三輪、第四輪軌道交通建設計劃，加快建設4號線二期、5號線北延伸等項目，構建由軌道快線、軌道普線組成的環射+縱橫軌道網絡，形成“22線1環”的線網布局，總里程達到1252公里。根據上述公交客流分布情況，加快實施1號線增車、3號線技改等軌道項目提能提質工作，充分挖掘既有線路的運能運力，優化調整軌道運營行車交路，在客流密集區段開行區間列車，合理增加編組，縮短發車間隔。

（2）構建公交優先道，保障大客流通道暢達。根據圖1所示公交客流走廊，加快布設人和-紅旗河溝、建新東路-五里店、兩路口-大坪-石橋鋪等公交優先道，打通關鍵節點，實現主城區公交優先道成環成網，重點在交叉口、出入口等關鍵區域保持公交優先到的專用連續，確保公交優先道運行效率保持穩定。

（3）規劃建設公交樞紐站，滿足乘客便捷換乘需求。在2條以上日公交客流量大于2萬人次的通道相交節點周邊布局規劃公交樞紐站。在具備條件的軌道站點出入口50米范圍內配套建設港灣式公交停靠站，同時結合軌道交通線網建設進度，推進軌道與公交一體化換乘樞紐項目建設，實現軌道公交的無縫銜接。

2 危化品車輛大數據分析

2.1 數據分析

通過“重慶市新型數字交通物聯網大數據服務平臺”獲取了重慶市危化品車輛車牌視頻識別數據，結合道路網絡情況，分析車輛運行軌跡。同時根據取得的交通運輸管理部門的相關資料，對危化品車輛的經營主體、車型結構、時空分布特征等進行了系統分析[4]。危化品運輸的主要特征如下：

（1）危化品運輸量較大，但運力較為分散。2019年，重慶市完成危化品運輸量約1 410萬噸，完成運輸趟次約125萬次，平均運距約為169公里/次，境內運輸量、運輸趟次分別占全市總量的75%、84%。盡管運輸需求大，但經營主體尚未實現集約化、規模化發展，重慶市共擁有危化品運輸業戶157戶，擁有100臺以上車輛的企業僅占10%，擁有10臺以下車輛的企業占比仍接近20%，呈現“小而散”的特征，不利于行業監管。

（2）危化品運輸以高速公路為主，且流量較為集中。重慶市道路危險品運輸以高速公路運輸為主，危化品運輸經高速公路、國道、省道的運輸量的比例為61：17：22，完成運輸趟次的比例為56：19：25。危化品運輸流量主要集中在繞城高速、長涪高速、渝長高速等中心城區周邊路網，其中繞城高速日均交通量達到150輛;渝長高速、長涪高速危化品車輛日均交通量達到200輛。由于危化品運輸所在區域地塊開發成熟、人口分布集中，一旦發生安全事故，容易造成生命財產的較大損失。

（3）危化品運輸運力以中、重型車輛為主，且車齡較長。重慶市共有危化品車輛7494輛，其中以重型罐式貨車、重型半掛牽引車、重型罐式半掛、中型罐式貨車為主，這4種車輛類型占危化品車輛的68.6%。7 494輛危化品車輛中，4年及以上車齡的車輛占比52.7%，其中8年及以上車齡的車輛占到33.2%。大型及老舊車輛在行駛中較易出現剎車失靈、側翻等意外事故，存在較大安全隱患，需要予以重點關注。

（4）危化品車輛運行時間相對集中，與社會車輛高度重疊。根據數據分析，危化品車輛運行主要集中在7點至16點，這個時間段社會車流量也較為集中，一旦發生安全事故，波及面較大，同時應急救援容易受到交通擁堵的影響，貽誤最佳搶險救援時間。

2.2 對策建議

（1）實時監測，及時發現處置安全隱患。建設危化品運輸管理中心，一旦發現危化品車輛不按規定線路、規定時段行駛的，以及危化品車輛駕駛員不安全駕駛行為的，中心實時推送給交通、公安等相關管理部門并提出處理措施。加強前端執法人員與后臺監測數據的傳輸、共享，提升執法信息化、自動化水平。

（2）分時分流，確保危化品運輸安全順暢。由于目前危化品車輛運行時間與社會車輛高度重疊，建議利用大數據分析危化品車輛運行特征，研究出臺危化品車輛日間限行方案，實現與社會車輛錯峰出行。針對危化品車輛較為集中的路段，積極研究交通分流方案。以危化品車輛超過日均200輛的渝長高速為例，目前其擴能項目正在加快推進。建議在擴能項目建成、形成替代路徑后，指定危化品車輛僅能行駛在原渝長高速上，盡量避免與大量社會車輛交織運行。同時，在繞城高速以外規劃布局危化品車輛專用停車區，科學調節危化品車輛進城時間，盡量避開通勤高峰、實現客貨分離、降低安全隱患。

3 結語

在城市交通系統中，客貨運車輛在運行中產生了大量的數據。充分利用大數據分析技術，分析車輛及乘客的流量流向，有效識別大客流通道以及運輸過程中存在的問題，可以進一步提升客運服務品質，提高貨運運送效率，做到“人悅其行、貨暢其流”。

參考文獻：

[1]戴霄，陳學武.單條公交線路的IC卡數據分析處理方法[J].城市交通，2005，3（04）：77-80.

[2]郭婕.公交IC卡通勤乘客OD確定方法研究[D].南京：東南大學，2006.

[3]孫珊珊.城市外圍大型居住社區居民交通行為和交通需求特征分析[D].上海：同濟大學，2014.

[4]楊文.基于智能算法的交通流量及狀態預測研究[D].上海：同濟大學，2010.