基于大數據的交通規劃技術創新應用實踐
——以深圳市為例

林 濤

(深圳市城市交通規劃設計研究中心有限公司，深圳518021)

基于大數據的交通規劃技術創新應用實踐
——以深圳市為例

林 濤

(深圳市城市交通規劃設計研究中心有限公司，深圳518021)

深圳市長期堅持數據和模型驅動的交通規劃理念，經過20年的積累，建立了面向規劃決策支持的綜合交通大數據應用體系，在多元數據融合與大數據挖掘應用方面進行了探索。總結深圳市交通大數據平臺包含的三類數據：偏靜態的城市空間數據、傳統調查數據、偏動態的交通多元數據，闡述大數據對交通規劃技術創新的影響。基于大數據對交通模型和運行仿真的影響，深圳市積極推動交通規劃技術創新，建立區域–宏觀–中觀–微觀一體化的交通仿真模型體系、融合實時數據的交通運行和評價系統，也使得綠色交通優先等規劃理念更易實施。最后，對車聯網、智慧交叉口、交通主動控制、個性化信息交互等影響交通規劃創新的技術進行展望。

交通規劃；大數據；技術創新；交通仿真模型；運行評價系統；車聯網

0 引言

現代城市交通規劃是在第二次世界大戰后出現的。美國芝加哥大都市區交通規劃在居民出行調查的基礎上，建立交通四階段數學模型，標志著交通規劃成為一門學科。交通規劃與數據有著不解之緣，交通為衍生需求，其產生必然與土地利用、人口構成、道路狀況、經濟收入等緊密聯系。在當前大數據蓬勃發展的背景下，交通規劃師如何獲取全面翔實的數據、開展技術創新、深入理解與感悟城市及交通，成為交通規劃成功的關鍵環節。

深圳市長期堅持數據和模型驅動的交通規劃理念，先后于1995年、2000年、2005年和2010年完成四輪居民出行調查；并在2004年、2009年開展了兩輪交通仿真系統建設[1-2]，將出租汽車浮動車數據(FCD)、定點采集數據等納入規劃決策支持體系，建立了面向規劃決策支持的綜合交通大數據應用體系，在多元數據融合與大數據挖掘應用方面進行探索。本文以深圳市為例，闡述大數據對交通規劃技術進步和學科發展的支撐作用，并展望未來發展方向。

1 大數據對交通規劃技術創新的影響

交通大數據是一個較為廣泛的概念，既包括城市層面的土地、建筑、人口、經濟、氣象等信息，也包括交通層面的居民出行、公共交通、車流量、交通管理、車輛、視頻監控、信號燈等信息。深圳市作為全國信息化領先城市，已建立的信息采集及分析系統具有大量數據積累，在此基礎上，一方面強力推行政府機構大部制，破除數據共享體制障礙，另一方面扶持交通專業技術服務機構做大做強，建立交通信息實驗室創新載體，研發交通大數據平臺，形成不斷完善的產品和技術體系，服務城市交通規劃、建設及運營管理。

深圳市交通大數據平臺包括三類數據：1)偏靜態的城市空間數據，例如土地利用、房屋建筑量、交通分區、道路網絡、公共交通網絡、站場樞紐等；2)傳統調查數據，例如人口普查、經濟普查、居民出行調查、公共交通調查、境界線調查、車輛年檢數據等；3)偏動態的交通多元數據，例如線圈、微波、浮動車、雷達監測、公共汽車GPS、深圳通IC卡、車牌識別、手機信令、交警信號系統、地圖導航、氣象、地圖位置等互聯網信息。其中，傳統調查數據與更精準的城市空間數據融合，加上偏動態的交通多源數據促進交通模型和仿真系統更趨完善。

1.1 交通模型肌理化、精準化、區域化

1.1.1 記錄城市和交通發展肌理

1）對各層次用地規劃進行持續的跟蹤及數據記錄。

深圳市除了對基本的城市總體規劃(包括1985—2000年、1996—2010年及2010—2020年三輪總體規劃)以及各分區(組團)規劃等中長期、區域級規劃成果進行持續土地利用跟蹤外，也對頻繁更新的單元級規劃成果如法定圖則、單元規劃及城市更新(“三舊”改造)專項規劃等進行實時跟蹤及數據錄入。城市用地數據庫實時記錄并監控城市規劃用地發展及變遷，為分析人口、就業崗位、交通設施配置奠定了堅實的數據基礎。

2）對用地開發進行持續監測。

深圳市充分利用3S(GPS,RS,GIS)現代科技手段，建立土地開發的動態監測信息系統，了解規劃區范圍內土地開發整理的行為和項目進展情況，以提高規劃管理水平、保證規劃順利實施。2007年啟動了建筑物信息與應用服務工程，對全市建筑物普查信息建庫，徹底清查建筑物名稱、位置、面積、功能等現狀情況及審批情況，并建立約60萬幢建筑物三維模型及約200 GB的三維模型數據庫。建立建筑物信息更新機制和建筑物信息更新維護管理系統，利用規劃審批信息及房產交易信息對建筑物信息進行日常動態更新。滾動更新的建筑物信息庫更利于厘清城市發展脈絡，判別不同時期城市建設背景，支持城市、交通規劃編制工作。

3）對交通基礎設施及信息持續更新。

除了對基本的綜合交通規劃、分區交通規劃、軌道交通網絡規劃、大型樞紐及城市干線路網規劃等區域級交通規劃進行持續跟蹤及數據庫更新外，深圳市通過建立城市交通仿真系統和交通規劃決策支持體系，結合城市用地及交通基礎設施的建設，實時模擬城市交通運行狀態，識別交通擁堵根源。此外，建立基于浮動車及多元數據融合的道路實時運行評估及指數發布平臺，對歷史及實時道路運行狀態進行評估及記錄，還原道路交通時空運行狀態有利于分析城市交通機理，提升城市道路運行效率。

1.1.2 數據標定和信息記錄更精準

信息以建筑單體為單元可將交通小區精度由街道(街區)級別提升至單個建筑級別。首先，依托深圳市開展的建筑物信息與應用服務工程，通過對單個建筑單元進行普查及數據庫實時更新，實現了用地信息精度由單元土地規劃信息提升到單體建筑信息。其次，基于手機信令數據及全市1萬多個手機基站小區，實現居民出行軌跡復原，對居民出行起訖點分析由交通小區的匹配精準到手機基站小區的定位，有利于更精準的OD分析。最后，推進“織網工程”，將全市按1 000套房屋為標準劃分為1.5萬個基礎網格，并配備信息采集員及時更新信息，實現了人口與房屋的匹配。

自動數據采集設備提升交通量調查的精準度。在現有以人工作業為主的交通量調查基礎上，深圳市通過鋪設道路設施如地磁、線圈以及卡口監測，獲取更加準確及連續的道路交通量、車速及道路擁堵數據。其次，將地鐵閘口數據及深圳通IC卡刷卡數據用于公共交通需求及公共汽車OD分析，以提升現有的人工跟車采集的數據精準度。

基于手機或GPS的居民出行調查在方式、時間、次數及路徑選擇上都有助于提升傳統居民出行調查的校核以及精準度。采用手機或GPS與傳統居民出行調查相結合，彌補了傳統調查耗時長、成本高且對個人出行信息采集片面等問題，通過對單個樣本在一段時間內出行軌跡的復原，得到完整連續的出行鏈。其次，從對出行時間及次數上的模糊回憶轉變為出行時間及次數的精準記錄，并從傳統的出行路徑模擬提升為精準的路徑跟蹤。

1.1.3 數據網絡尺度突破城市邊界

傳統交通調查更注重深圳市域內部城市和交通運行數據，隨著手機信令數據、省域地圖導航、省域“兩客一危”車輛GPS等數據的接入，以及跨區域交通專項調查及跨市IC卡數據的采集(如整合珠三角各城市居民出行調查數據、年度深港跨境調查、深莞惠一體化專項調查等)，深圳市建立了區域宏觀交通模型，應用于珠三角城市群中，實現了深港都市圈、深莞惠都市圈交通一體化研究以及珠三角城際交通戰略等重大跨境交通設施的分析。

1.2 運行仿真和評估精準化、多元化

1.2.1 實時模擬車輛和行人運行狀況

傳統的深圳市交通仿真系統的數據主要來自于居民出行調查(包括個人基本信息、收入、居住及就業地址、出行鏈信息等)、社會經濟調查(包括國家或深圳市定期開展的人口普查及抽樣調查、經濟普查、就業調查、收入調查等)，以及交通量調查數據(包括道路交通量調查、境界線客流調查、時間價值調查、車輛OD調查、公共汽車跟車調查、停車調查等)，數據來源單一，時效性差，是基于歷史的靜態交通仿真。通過與實時交通運行數據的融合，可對車輛和行人運行狀況進行實時模擬。目前仿真模擬數據來源已擴展到浮動車、公共汽車GPS、地磁、“兩客一危”車輛GPS、手機信令及高清視頻等。

1）擴展路段數據和覆蓋范圍。

首先，借助地圖導航數據擴展原特區外及廣東省主要高速公路、快速路及干線性主干路的覆蓋，對深圳市市域內新建、改擴建路網等進行更新，路段由2萬條細化到12萬條，通過優化指數多線程算法提高運算效率，保證5 min指數發布頻率；其次，利用地圖導航數據擴展原特區外的道路運行數據，彌補了出租汽車對原特區外道路覆蓋不足的缺陷，在此基礎上重點細化龍崗、寶安、龍華、坪山等特區外交通分區，從全市87個分區細分到108個，增強了對原特區外重點地區的交通擁堵評估。出租汽車GPS數據覆蓋率為32%，疊加上公共汽車和車載導航GPS數據后，覆蓋率可提高到77%(見圖1)。

2）獲取社會車輛實時、秒級運行數據。

深圳市已接入1.6萬輛出租汽車GPS數據，更新頻率為20 s；1.5萬輛公共汽車GPS數據，更新頻率為15 s，實現路段級別的交通運行分析。為進一步提高道路交通運行指數系統的準確性及覆蓋率，深圳市納入1萬多臺“兩客一危”車輛GPS數據，并融合手機數據進行車速計算、地磁數據進行車流量及車速校核、高清視頻數據進行特殊情況下道路交通運行指數校核。此外，基于地圖導航或地圖應用產生的動態數據，路段數據讀取頻率已達到秒級，可精確獲取單車交叉口延誤時間，使得交通運行分析由路段級別提升至交叉口級別。

3）實時模擬公共汽車和行人運行狀況。

圖1 出租汽車、公共汽車和車載導航GPS數據疊加覆蓋范圍Fig.1 Coverage of GPS data from taxies,buses and vehicle navigation

公共汽車、出租汽車及“兩客一危”車輛GPS數據還用于公共汽車實時運營調度管理、出租汽車運營狀態監控等方面。基于實時的公共汽車GPS數據，建設深圳市公共汽車GPS監管平臺，對運營公共汽車線路、車輛運行狀況及上下客數量進行實時監控；依托出租汽車GPS數據及空駛車輛和載客車輛的時空分布信息，建立路段打車概率分析，引導市民至易打車路段，同時支持交通管理部門、出租汽車公司提高管理水平以改善出租汽車供給時空分布；綜合交通運行指揮中心對約4 800輛長途客車、2 400輛危險化學品運輸車及2 900輛重型自卸車進行實時監控，實現道路危險預警，保障城市道路交通安全。

深圳市每日有408萬條軌道交通刷卡數據和397萬條公共汽車刷卡數據，包含軌道交通和公共汽車的刷卡線路、刷卡時間、刷卡金額等。精確的上下客客流及各軌道交通車站進出客流時空分析，能夠實時監控各軌道交通線路、公共汽車線路車輛運載能力、乘客分布及車輛超載預警等相關信息，幫助管理部門有效調度和整合資源。同時，軌道交通、公共汽車運營數據可用于分析客流及乘客換乘特征，公共汽車客流數據與GPS數據及居民出行調查融合，可匹配公共汽車出行起訖點，提高居民出行調查的精確性。

4）實時模擬停車使用狀況。

深圳市自2015年正式實施路內停車收費管理，并結合現有路外停車場信息建立全市停車信息監控系統，完善停車收費聯網系統，形成對全市經營性停車場收費情況全程監控和統計。路內停車管理系統提供原特區內67個片區共計270條路段的實時停車位利用及周轉率等基礎數據，通過GIS匹配實時展示路內停車使用情況，并結合道路交通運行指數及實時路段平均車速，分析路內停車狀態、輔助道路交通擁堵分析。

1.2.2 增加交通環保、安全評估指標

1）增加碳排放監測數據。

深圳市首次研究基于本地的碳排放因子庫。通過幾千小時各類車輛GPS數據的分析處理，提取覆蓋小汽車、公共汽車、貨車三種車型，高(快)速路、主干路、次干路、支路四種道路等級以及暢通、較暢通、緩行、較擁堵、擁堵五個擁堵等級，共60種典型工況曲線(時間—速度曲線)；根據不同的燃油類型、排放標準，通過歐洲HBEFA模型進行模擬，得到共1 600個排放因子。基于碳排放監測數據可分析碳排放的時空分布，限制高污染車輛進入市區；也可與交通擁堵指標結合，將交通排放作為停車分區及道路擁堵收費的雙向調節手段；同時，對軌道交通及大通道等重大基礎設施建設規劃、停車等交通需求管理政策實施開展交通排放方面的評估，預測減排效果。

2）增加交通安全數據。

深圳市將近5年的交通事故數據錄入數據庫，劃分542個小區，匯總各個小區內的交通事故發生總量及事故時間、位置、類型、傷亡人數、事故原因等，形成交通事故空間分布圖，有助于管理部門掌握交通事故的空間分布以及事故多發點(見圖2)，引導交通管理部門進行專項整治與改善。同時，率先使用20萬張電子車牌，用于泥頭車、危險貨物運輸車輛、重型載貨汽車、半掛牽引車、校車等八類重點車輛，以加強對重點車輛的識別和監控。

2 交通規劃技術創新

2.1 建立四層次一體化交通仿真模型體系

深圳市交通模型經過20年的積累，形成了以多元綜合交通數據庫為基礎，按照同一平臺、統一數據、上下銜接和協調一致原則，構建區域―宏觀―中觀―微觀四層次、一體化的交通仿真模型體系，為不同層次的交通規劃和設計工作提供技術分析支持。

2.1.1 區域模型

為應對當前城市范圍拓展、都市圈及城市群發展形勢要求，深圳市根據城市發展需求，突破傳統交通模型市域范圍界限，利用移動終端、高速公路聯網收費、公路客運、鐵路客運等數據，支持基于人的大區域出行頻次確定、目的地選擇等模型關鍵參數的標定，相繼探索構建深莞惠、珠三角、廣東省域交通模型框架，支撐區域性交通發展政策、戰略通道規劃建設決策[5-6]。

基于區域交通模型，深圳市進一步引入“兩客一危”車輛全省GPS監管數據和凱立德全省導航數據，大幅提升了實時數據的粒度和對全網絡的覆蓋，使得區域交通模型應用拓展到日常交通運行監測中。目前，基于動態數據的區域交通模型已經應用于節假日廣東省高速公路擁堵預測及繞行建議制定中，根據與監測數據對比，路段預測準確度可達到85%，時段預測準確度可達到78%。

2.1.2 宏觀模型

深圳市早在20世紀90年代，建立了基于居民出行調查等基礎數據的市域宏觀交通仿真模型，用于支持全市綜合交通、重大交通設施、軌道交通等規劃與建設分析。并結合歷次居民出行調查、人口普查、年度境界線調查等對宏觀模型進行持續的維護與更新[7]。

近年來，深圳市大規模利用浮動車數據、定點采集數據以及采樣率高、成本低且可以大面積覆蓋的手機用戶移動數據，通過海量數據挖掘與快速處理技術和移動空間智能匹配技術，實現對城市人口組成、土地利用以及出行特征的動態分析，進一步提升宏觀模型精度和對城市交通的動態仿真水平，為評估與分析城市交通運行提供了新的手段[3]。采用手機活躍用戶數據和六普人口普查數據進行對比和校核(見圖3)，發現手機用戶遠大于六普常住人口數據，關外工業發達地區尤為明顯。

2.1.3 中觀模型

為滿足片區、社區規劃及交通詳細規劃對交通模型精細化的要求，深圳市利用精細化的建筑普查和用地規劃數據，將土地利用指標細化到單體建筑層高、建筑量、功能等23項指標，并運用宏觀與微觀相結合的混合仿真技術，建立針對片區的中觀模型。中觀仿真模型應用于城市交通問題突出的熱點片區和城市拓展的重點片區，可大大提升片區交通分析精度。深圳市擬建設34個中觀交通模型分區，目前以深圳后海和深圳北站兩個精細化交通改善片區作為試點，針對片區內路網三種改善方案下車流、車速的仿真模擬，比選出最優改善方案。

深圳市將中觀仿真模型與傳統交通影響評價方法相結合，建成中國首個建設項目交通影響評價系統(見圖4)，用于評估片區和地塊層面土地利用開發的交通影響，并搭建統一評估平臺，作為技術人員和管理者核算不同地區交通承載能力的核心技術平臺工具[8]。該評估平臺可固化并封裝交通模型，形成政府統一的交通影響評價系統，并標準化輸出評估文件，便于政府審批管理，實現交通影響評價工作的流程化，提高工作效率。

圖4 建設項目交通影響評價平臺Fig.4 Platform of traffic impact assessment for construction projects

2.1.4 微觀模型

微觀模型是支撐交通組織與管理的精細化交通設計評估的重要技術手段，深圳市在傳統靜態微觀模型的基礎上，進一步引入浮動車、定點監測等實時數據，實現了在線微觀交通仿真，同時基于分布式技術及宏、中、微觀混合仿真技術，同步全市大區域微觀交通仿真。此外，模型融合各類數據，實現項目建設前后人流分布情況、交叉口/車站內通道服務水平的評估和3D呈現，較好地支持了行人管控策略和設施優化方案的制定。目前，微觀仿真模型已經廣泛應用于道路節點改善、地鐵車站設施優化及建筑物內部組織優化，例如老街、世界之窗地鐵站、華強北路地下空間(見圖5)等設計方案進行微觀仿真評估后，得到精準優化，避免了瓶頸問題的產生。

2.2 融合實時數據的交通運行和評價系統

隨著城市交通需求快速增長和出行距離變化，交通運行呈現明顯的時空變化和區域不均衡特征，交通問題的產生受瓶頸擁堵擴散、事故、暴風雨天氣等多種原因影響，具有復雜多變的特點。因此實時、準確評估交通運行態勢，為交通管理者提供及時、可靠的交通信息和應對策略，已經成為交通模型的重要發展方向。長期以來，深圳市致力于融合浮動車、定點監測信息、停車信息、百度數據等大量實時動態數據，相繼建立了路況、延誤、排放等多方面的運行監測和評估系統。

2.2.1 交通運行評估系統

1）道路交通運行指數系統(一期)。

圖5 華強北地下空間行人微觀仿真Fig.5 Micro-simulation for passengers in the underground space of Huaqiangbei

2012年，立足于深圳市域范圍，在城市交通仿真系統基礎上建立城市道路交通綜合評估與應用技術體系，歷時30個月于2014年建成交通運行評估系統并正式上線。系統評估范圍包括全市、行政區、片區等，以及全市各等級道路，道路等級細分為高(快)速路、主干路、次干路、支路等多個等級。實現城市交通信息通信傳輸網絡覆蓋、城市道路交通綜合信息采集與接入、城市道路交通綜合運行評估、城市道路交通綜合信息服務，開通以交通綜合信息平臺為基礎的交通信息服務門戶網站，形成城市智能交通系統的應用服務體系。

系統能夠量化評估道路狀況、動態監測變化趨勢，為分析交通系統存在問題、制定改善治理方案、研究擁堵產生機理等工作提供定量化的分析手段和依據；為輔助交通管理部門制定交通政策措施、跟蹤評估政策效果，并向社會公眾提供直觀、簡明的交通運行信息服務，引導市民智慧出行。

評估關鍵技術是指數指標的選取及其算法，針對道路交通運行評估，系統提出了基于出行時間的綜合性交通指數，并采用路徑反向追溯法對既有路段車速計算方法進行較大改進，評估結果更為全面、穩定，具有更明確的物理含義和指導出行的意義[9-10](見圖6)。

2）道路交通運行指數系統(二期)。

項目二期主要是城市道路交通運行指數功能升級及拓展服務的提升。在一期的基礎路網、軟硬件配置搭建完成后，項目二期側重于數據擴源融合、交通短期預測與長期預測以及公共汽車運行監測評估。在融合出租汽車、公共汽車、“兩客一危”車輛GPS、地磁、視頻等多源數據的基礎上，進一步引入地圖導航實時數據，大幅提高運行數據覆蓋范圍和評估的精度。路網GPS數據覆蓋范圍由原來32%提升至77%，增強對原特區外的擁堵評估分析。

結合交通事故、道路施工、視頻監控、浮動車、公共汽車運行及區域信息等多源實時數據和歷史數據，更新道路綜合阻抗，實現交通短時預測；對于長期積累的歷史道路運行數據，分析研究月度、季度交通擁堵狀況趨勢，進行交通長期預測。通過交通短時預測，道路交通運行指數二期可分析擁堵動態演變及擁堵時空分布，前者可用于分析擁堵產生和消散情況，識別擁堵源頭并預估擁堵擴散范圍及消散時間；后者將應用于基于道路擁堵時空分布的動態路徑規劃及實時路徑導航。最后，利用公共汽車GPS數據，分析和校核公共汽車與小汽車的速度關系，支持深圳市交通委員會公交治堵“1.5戰略”，并通過對公共汽車運行及速度的監測，建立公交專用車道評估及與小汽車運行差別評估。

2.2.2 道路節點評價系統

深圳市自主開發研制了中國首個道路節點實時評估系統，作為交叉口信號控制策略優化的重要手段。目前，傳統浮動車的實時GPS數據間隔約20 s，主要應用于基于路段的道路運行評估，難以用于交叉口延誤的實時精確評估。相對于傳統GPS數據，地圖導航數據具有數據分布廣、精度高、響應迅速的特點。道路節點評估系統將浮動車和高精度的地圖導航數據相結合，并融合實時采集交叉口地磁、線圈、視頻等流量數據，實現數據的秒級響應，為道路節點的精細化評估提供精準的數據基礎。

道路節點評價系統通過對交叉口延誤時長、車輛排隊長度及停車次數的在線評估，對全市2 000多個交叉口進行實時“體檢”。根據延誤時間將交叉口延誤狀態分為四個等級，并計算每個交叉口不同相位及方向上的延誤時長，為信號配時方案的改善提供參考。同時，建立全市交叉口延誤數據庫，統計分析全市具有代表性的周期性常發擁堵交叉口，輔助管理部門排查延誤較長的交叉口(見圖7)。

該評價系統已應用于龍崗區交叉口信號評估改善中。除了對龍崗區600多個交叉口運行情況進行日常實時監控外，也針對通行能力及延誤嚴重的交叉口進行排查及成因分析，將位于主要通道上且延誤較嚴重的交叉口進行車流仿真模擬，制定道路節點優化策略。下一步，基于交叉口實時延誤的道路節點評價及優化策略將推廣到全市，并結合道路交通運行指數，實現從路段到交叉口的擁堵成因綜合分析及改善措施制定。

2.2.3 交通排放監測系統

2014年，深圳市建立中國首個交通碳排放監測與評估平臺——交通排放監測平臺(見圖8)，對城市不同地區、不同時段的交通碳排放情況進行跟蹤監測，評估不同地區交通排放分布情況，為交通需求管理政策制定提供重要依據[4]。

系統借鑒歐美地區先進經驗并結合實際情況，建立了本地化、精細化的交通排放因子庫。基于城市綜合交通模型(客運模型和貨運模型)，測算全市道路不同類型機動車流量分配及交通周轉量。綜合交警、環境等部門的車牌識別、車輛年檢等基礎數據，分析獲得不同區域和路段上的車型構成和交通量信息，構建車隊構成模型。在建立交通排放因子庫、交通需求模型以及車隊構成模型的基礎上，研究建立城市交通排放核算模型，對交通能耗與排放進行核算。以評估城市道路交通環境為目標，建立機動車交通排放評估系統，以客觀反映交通排放狀況的變化規律。

圖7 信號交叉口延誤實時評估Fig.7 Real-time assessment for traffic delay at intersections

圖8 深圳市交通碳排放檢測平臺Fig.8 Platform of traffic carbon emission detection in Shenzhen

2.2.4 停車管理評價系統

為支持深圳市路內和路外停車政策的制定和優化，建立停車管理評價系統，通過接入路內停車位、路外停車場信息，實時記錄停車位占有率、費用等情況以及道路交通運行情況，建立停車收費與道路交通運行指數的動態調整機制，支持路內停車收費價格調整方案的測試與評估。例如，目前停車收費按時長計價，并未考慮高峰時段的特殊性。為達到削峰填谷的效果，提出錯峰打折的方案。停車收費錯峰的測試方案為：7:00前駛入按6折征收；7:00—7:30駛入按7折征收；19:30—20:00駛出按7折征收；20:00后駛出按6折征收；7:30前駛入、19:30后駛出，期間連續停車按5折征收。測試結果表明，“征收+錯峰”方案能起到最明顯的削峰填谷效果(見圖9)。

2.3 促進綠色交通優先等規劃理念實現

傳統的交通仿真模型更側重于模擬社會車輛的運行狀況，對公共交通、步行和自行車交通等方面關注度偏低，大數據在公共汽車、乘客、行人等運行速度、舒適度、候車時間等方面提供精準數據，在綜合效益評估方面更有助于公共交通、步行和自行車交通優先等理念的實現。

2.3.1 公交優先實施評估系統

深圳市在傳統出租汽車GPS數據的基礎上，進一步融入公共汽車GPS數據、公交IC卡數據，建立了公交優先實時評估系統(見圖10)，實現對公共汽車運行車速的評估以及公交專用車道使用效果的評估；同時識別公交走廊上運行公共汽車數、車站上下客數、車內客流監測數據，實現對公交走廊客流情況、擁擠車站情況、擁擠車輛情況進行實時監控和評估，支持公共汽車智能調度和公共信息服務。并通過分析公共汽車運行速度和公共汽車全程出行時間，獲取公共汽車的可達性，為公交優先設施建設、公共汽車線路優化提供依據。

下一步，系統將進一步關聯交叉口信號控制，結合公共汽車運行軌跡判斷車輛與信號交叉口位置關系，調整交叉口信號實現公共汽車優先通過，落實公交優先理念。同時，綜合地鐵到站信息、通道長度，確定乘客脈沖客流交叉口到達分布，關聯交叉口行人過街相位，落實步行和自行車交通優先理念。

2.3.2 道路交通事故綜合分析平臺

為提高交通安全管理的效率和水平、增強對事故黑點的自動識別和分析，深圳市建立道路交通事故綜合分析平臺。城市交通發展越來越注重以人為本，交通參與者對交通安全的品質訴求更高，因此傳統的以管理者經驗判斷和簡單的數理統計開展的交通安全黑點管理模式難以滿足要求。道路交通事故綜合分析平臺是基于WebGIS平臺，結合歷年交通安全事故數據，細分不同交叉口、路段、區域層面以及交通事故類型的統計分析工具，可實現事故記錄及查詢、事故分析與展示、事故統計、黑點判別與管理、事故致因及改善措施分析，以及工作管理六大功能。

目前，道路交通事故綜合分析平臺主要應用于道路交通事故的記錄和統計分析，通過建立事故多發點判別模型，監控各類交通設施的事故數量及趨勢。其次，研發事故地點錄入與實時定位控件。依據線性參照系的事故地點文字表述方法，采用事故定位五要素法(事故所在道路+路側+參照點+相對參照點方位+距離)，為交警提供向導式的事故地點錄入界面，規范用戶輸入流程，保證事故地點信息的完整性，并實現事故地點的實時定位。

2.3.3 人流聚集監測預警系統

深圳市融合手機信令、互聯網地圖應用請求等實時位置信息數據，結合熱點片區實時視頻信息，建立了人流聚集監測預警系統(見圖11)，實現對熱點區域人員活動強度的動態監測，并基于歷史數據和當日數據生成人流聚集預測數據，實現人流擁擠預警等功能，為節假日突發事件的應急指揮和預防提供決策支持。

目前，該系統主要對市域內機場、主要鐵路樞紐、跨境口岸及汽車站，如深圳灣口岸、蛇口碼頭口岸、深圳北站、羅湖火車站等周期性人流密度大的區域進行實時監測及預警。同時，也對市域內主要景區、商業區，如大梅沙海濱公園、地王購物中心、歡樂谷等進行人流監測。該系統不僅可用于突發事件預警，也可引導市民避開人流密度大的地區，避免周邊道路擁堵及社會安全隱患。

3 交通規劃技術發展趨勢

3.1 未來影響交通規劃發展的技術

3.1.1 車聯網技術

圖9 停車政策方案對比Fig.9 Comparison between different parking policies

圖10 公交優先實時評估系統Fig.10 Real-time assessment system for public transportation priority

車聯網技術是指綜合應用射頻識別(RFID)、GPS、傳感器等電子設備，按照通信協議和數據交互標準，把車-路-人-互聯網連接起來，進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。車聯網技術包括車-路協同和車-車協同。在日本和歐美地區，20世紀90年代開始重點發展車-路協同技術，研究集中在基于短程通訊的車輛信息通信系統(VICS)、自動收費系統(ETC)、車輛安全及通信協議系統。目前歐美國家主要致力于車聯網關鍵技術的研究、通信協議標準體系的建立以及無人駕駛的測試。中國將車聯網發展列入“十二五”智能交通發展主攻方向，中國汽車企業、高校和研究機構以及通信企業正在逐漸形成一種“產、學、研”相結合的車聯網技術研究模式。

車聯網的發展不僅給汽車行業帶來巨大變革，也給道路交通基礎設施、城市交通控制技術及交通數據個性化發布系統帶來新的發展機會。近期深圳市將推動電子車牌項目試點，首期將在校車、危險貨物運輸車輛、重型載貨汽車等八類車上安裝，預計覆蓋20萬輛車。電子車牌在現階段僅作為車輛的電子身份證，配合傳統車牌識別技術，輔助交警打擊偽造證件、假套牌等違法行為。近期將依托電子監控和車牌識別系統，實現車輛軌跡的動態信息化管理，提升對特定車輛的管控能力、對違法車輛的定點打擊。

3.1.2 厘米級地圖

隨著新技術提升，衛星導航定位系統可提供優于米級的導航位置服務和厘米級精密定位服務，將帶來交通行業的大變革。全球定位系統GPS導航用于民用的精度只能達到米級，且誤差在10 m左右，而中國北斗衛星定位系統以實現優于米級、甚至是達到分米級的導航位置服務，可以將車輛精確地定位在道路車道、建筑物層數。未來北斗開發的厘米級導航定位技術是實現車道級道路擁堵分析，ETC，HOV或道路擁堵收費系統，無人駕駛及室內店鋪停車位精準導航的基礎，也是未來車聯網發展的主要方向之一。

3.2 交通規劃技術展望

圖11 熱點片區人流聚集監測預警系統Fig.11 Monitoring and warning system of high-density pedestrian flow in key districts

在車聯網發展的推動下，交通采集及控制設備將更加集成化、智能化、多模式化，交通誘導的群體覆蓋面將更廣，個性化信息發布方式將更加便捷、多元化。首先，交叉口設備將化繁為簡，由現在的單一功能、多種獨立系統轉變成具有多功能于一體、集成式的交叉口設備，并可與行駛車輛進行實時信息交互。其次，先進的交通控制系統將越來越多地與其他交通管理系統進行中央整合，從而將數據的采集、處理、決策及發布整合到單個節點，實現交叉口級的智慧交通管理控制，交叉口設備將能夠同時上傳不同類型的交通運營數據，并采用不同權重進行多維度、多元數據融合。最后，交通數據的發布方式將更加多元化，從原有的廣域式發布如廣播、交通誘導屏到通過手機查詢、車載設備接收實時、個性化的交通信息。為實現更精準的誘導及控制，未來城市道路運行狀態及道路誘導將精確到車道級別，停車系統將通過提前車位預訂及停車導航入庫來提高停車場管理效率。個人也將獲得更多的個性化交通信息，如公共汽車擁擠程度、到站提醒等。

4 結語

隨著中國城市機動化加速，西方國家經歷過的交通擁堵、環境污染及能源消耗等問題正成為當前中國的城市病，大力發展智能交通系統是破解城市病的重要手段。智能交通系統帶來了交通規劃技術的革新，智能交通數據數量級大、信息豐富、實時性高，與現有交通規劃技術融合后，能夠更為精準地剖析城市交通機理，反饋城市交通規劃。深圳市依托交通大數據平臺，建立區域-宏觀-中觀-微觀多層次、一體化的交通仿真模型，實現從控規土地利用到建設項目與建筑單體、從網絡到節點、從深圳市拓展到廣東省與香港澳門、從車流到人流分析。同時，基于大數據創新交通運行管理決策，確保公共交通以及步行和自行車交通優先、安全等理念在現實中落實。未來隨著車聯網技術發展，車路協同將成為重點，圍繞車路協同開展的智慧交叉口、交通主動控制、個性化信息交互將進入快速發展時期，城市交通規劃從業者要擁抱互聯網和智慧交通，依托大數據平臺形成交通規劃、建設、管理、運營閉環，促進行業發展。

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Renovation in Transportation Planning with Big Data Application:A Case Study of Shenzhen

Lin Tao
(Shenzhen Urban Transport Planning Center Co.Ltd.,Shenzhen Guangdong 518021,China)

Trough persistently practicing data and model-driven transportation planning over the past 20 years,Shenzhen has established a comprehensive transportation big data application system to support decision-making in planning and developed the multivariate data integration and the data mining applications.The paper summarizes the three data categories on the Shenzhen's transportation big data platform;deterministic urban spatial data,information obtained by traditional data survey and dynamic multivariate transportation data.The impact of big data on transportation planning innovation is also discusses.Based on the impact of big data on transportation model and operation simulation,Shenzhen has been actively advancing the innovation in the transportation planning technologies,such as developing traffic simulation model system to integrate the regional macro-level,meso-level,and micro-level features,as well as the traffic operation and assessment system using real-time data,which makes it much easier to give priority to green transportation.Finally,this paper outlines the future transportation planning innovation in vehicle telematics,intelligent intersections,active traffic control,and customized information interaction.

transportation planning;big data;technology innovation;traffic simulation models;operation assessment system;vehicle telematics

1672-5328（2017）01-0043-11

U491.1+2

A

10.13813/j.cn11-5141/u.2017.0107

2016-02-15

國家自然科學基金面上項目“快速城市化地區基于土地利用的居民出行碳排放機理與模擬研究——以深圳為例”(41371169)

林濤(1975—)，男，湖南長沙人，博士，高級工程師，副總經理。主要研究方向：城市交通規劃、智能交通。E-mail:lint@sutpc.com