韓子穎
摘 要 交通問題對社會影響日益增加,掌握高速公路運行狀況特征,緩解交通擁堵已成為社會關注熱點。文章以大數據為依托,從時間特征和空間特征的角度對浙江省高速公路在2018年春節期間的整體運行狀況進行了節前預測和節后評價研究,為浙江省高速公路監控管理工作提供科學依據,提升路網的管理水平和服務水平。
關鍵詞 大數據;交通擁堵;擁堵預測;運行評價;高速路網
中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708(2018)216-0127-04
交通是城市社會、經濟活動的紐帶和動脈,對社會發展和人民生活水平的提高起著極其重要的作用[1]。伴隨著國家經濟的飛速發展,汽車保有量日益增加,交通供給與需求的矛盾進一步加劇,交通擁堵已是常態,交通問題成了影響城市生存和發展的重大難題,如何有效地緩解城市交通擁堵問題已經成為社會關注熱點。
隨著智慧城市建設的推進,政府部門采取了大量信息化手段對道路流量進行實時監測,產生了大量的數據,為掌握路網擁堵現狀、分析路網擁堵特征、制定緩解擁堵政策提供了數據支撐。目前,主要的采集方法為布設交通采集硬件設備,包含環形感應線圈,微波檢測器,視頻檢測器,RFID(射頻識別)監測;此外,還有動態采集方法,例如GPS浮動車采集、手機大數據采集等。其中,利用手機大數據來分析推算動態交通狀況是一種新興的廣域動態交通探測技術[2]。該技術充分利用目前現有的電信運營商移動網絡資源,定位手機用戶,進而獲取實時交通數據,判斷道路交通通行狀況[3]。
2012年,全國第一次實施免收小型客車通行費,導致在高速公路節點上出現了長時間、大面積擁堵現象,這給高速公路管理部門帶來了巨大的壓力。因此,如何利用大數據分析技術,對高速公路在節假日的擁堵做預測,同時掌握節假日的擁堵運行特征,是當下交通大數據挖掘的重要發展方向。
1 技術路線
本研究的技術路線如圖1所示。
1)將基于手機大數據的動態交通探測技術作為理論基礎,并以此獲取文章的分析數據源。
2)定義分析指標和分析維度,為后續研究提供分析依據。
3)從整體和個體兩方面對節假日的高速公路路網進行節前運行狀態預測。
4)對高速公路路網進行節后運行評價分析,掌握路網時間運行特征和空間運行特征。
5)將節后分析結果和節前預測進行對比分析,評價節前預測。
2 手機交通信息采集技術的理論基礎
2.1 手機大數據
移動互聯網的興起及成熟為各通信運營商帶來了海量的手機數據,這些數據包含了豐富的位置信息,在濾除了個人隱私信息后,通過對手機數據序列的分析,即可獲取各個手機用戶空間移動、分布規律[4],從而得到連續的交通信息。尤其是隨著3G、4G網絡的成熟應用,通過手機信令數據研究個體活動規律的精度均有了很大程度的提高。因此,手機大數據呈現出以下特性:
1)時空覆蓋范圍廣,可實現全天24小時覆蓋區域所有主干道。
2)樣本量大,手機普及率高,用戶量巨大。
3)數據穩定性高,依托通訊網絡,數據源穩定。
2.2 基于手機的交通信息采集技術基本原理
基于手機大數據的交通信息采集技術充分利用現有的移動網絡資源,獲取移動網絡信令數據,建立移動網絡小區與交通小區的匹配映射模型[4],通過連續追蹤切換發生的位置,結合路網匹配,從而獲取對交通狀態自動判別和交通誘導更為有用的平均行程時間、車速數據[5]。憑借手機數據在時空覆蓋、樣本、穩定性等方面的優勢,可有效保證基于手機交通信息采集技術所提取的時間、車速等數據的完整性與可靠性。
3 基于手機大數據的高速擁堵分析方法
3.1 定義
3.1.1 分析指標定義
對于節假日,公眾和管理部門更關心的是路網的擁堵,本研究的分析指標著重從擁堵出發:
1)擁堵路段:指每日擁堵時長大于1小時的路段。
2)擁堵里程比例:指在空間范圍內,擁堵路段的總里程與總體評價范圍的總里程之比,該比例反映了擁堵狀況在空間上的影響程度。
3.1.2 分析維度定義
分析維度從時間維度和空間維度兩方面出發:
1)時間維度:分析維度可從日期、時段等方面分析。
2)空間維度:分析維度可從整體路網、單條道路、單個道路路段等方面分析。
3.2 分析方法
基于手機信息采集技術獲取的平均出行時間和車速數據,針對節假日的歷史同期高速車速數據進行數據篩選,可有效剔除無效、異常數據,得到可進一步處理分析的原始數據。計算歷史同期相同日期類型下各時間點車速均值,根據擁堵條件篩選,匯聚得到基于小時維度的路段擁堵數據表,進而完成對基于天的擁堵路段、擁堵時間分布以及擁堵空間分布的分析,如圖2所示。
3.2.1 基于天的擁堵路段數據
根據已知的擁堵路段定義,可得到空間范圍內擁堵路段總里程與全路網范圍的總里程之比,即為分析日的擁堵里程比。依據擁堵程度,擁堵里程比可分為以下三級:
1)重度擁堵:當天總擁堵里程占路網總里程比≥15%。
2)中度擁堵:當天總擁堵里程占路網總里程比≥10%。
3)暢通:當天總擁堵里程占路網總里程比<15%。
基于以上分級,便可得到擁堵日歷圖。
3.2.2 擁堵時間分布
匯聚分析基于小時的擁堵數據,從而得到分析日全路網的小時擁堵比例,預測擁堵時間分布。
3.2.3 擁堵空間分布
統計各分析階段擁堵路段的出現頻率,篩選出擁堵路段出現天數占總分析天數比例≥60%的情況,匯聚得到擁堵路段集合,并生成擁堵路段的空間分布圖。
4 節假日高速公路路況研究成果
4.1 節前運行狀態預測
利用手機信息采集技術所獲取的海量數據以及交通管理部門的歷史同期數據,對2018年春節浙江省高速公路進行節前運行狀態預測,為管理部門誘導公眾出行、制定疏導政策提供數據支撐。
4.1.1 整體運行預測
本研究選取2018年春節,分析時間段為2月14日至2月22日共9天,其中2月16日為正月初一(見圖3)。
圖3的預測結果表明,春節期間重度擁堵①和中度擁堵②均僅有1天。
現將春節按時間分為3個階段,依次為春節前期(2月14日至2月16日)、春節假期中期(2月17日至19日)、春節假期后期(2月20日至22日),預測結果如下:
1)春節前期,因返鄉客流會提前啟程,浙江高速將基本暢通。
2)春節中期,多為走訪親友和短期出游客流,浙江高速可保持基本暢通。
3)春節后期,初五(20日)會受到短程出游客流及集中返程客流的疊加影響,造成浙江高度的中度擁堵,該擁堵將延續至初六(21日),并進一步加劇,出現重度擁堵。22日以通勤客流為主,恢復至暢通。
4.1.2 擁堵時空預測
圖4是2月20日至2月21日兩天擁堵預測時段,預計2月20日將出現4個小時的擁堵,2月21日將出現10個小時的擁堵。
圖5是各條高速公路在春節前、中、后3個階段預測擁堵路段分布。
4.2 節后運行評價分析
4.2.1 時間運行特征
2018年春節期間的3個時間階段,高速公路的運行狀態呈現從暢通到擁堵程度持續增加的特征,見圖6。
1)春節前期,總體交通運行狀況較為暢通。
2)春節中期,受走親訪友、短期出游客流影響,擁堵程度與前期相比有所增加,平均擁堵路段里程比例上升為6.37%。
3)春節假期后期,大規模客流集中返鄉,平均擁堵里程比例達到12.47%。
4.2.2 空間運行特征
浙江省各條高速公路在春節前、中、后3個階段真實擁堵路段分布見圖7。
4.3 預測評價分析
4.3.1 時間對比評價
從擁堵發生的日期來看,2018年春節假期期間浙江高速擁堵預測情況與真實運行情況差異不大,預測了2月21日為重度擁堵,真實情況為20日與21日均為中度擁堵(見圖8)。
1)春節假期前期,成功預測到受返鄉客流的提前離開浙江,浙江高速基本暢通。
2)春節假期中期,成功預測到受少量的走親訪友與短程出游的客流影響,擁堵程度與前期相比有所增加。
3)春節假期后期,成功預測到受大規模的集中返程客流的影響,但21日的真實擁堵程度要比預測擁堵程度更輕。
4.3.2 空間對比評價
通過對2018年春節浙江高速擁堵路段真實與預測的空間對比分析,春節預測擁堵點為29個,預測準確的擁堵點為24個,擁堵預測準確率③為83%。
1)對比可知,春節假期前期,1個擁堵位置中,準確預測的擁堵位置為1個(見圖9)。
2)春節假期中期,10個擁堵位置中,準確預測的擁堵位置為10個(見圖10)。
3)春節假期后期,14個擁堵位置中,預測準確的為13個(見圖11),新增的擁堵點位為桐廬互通。
5 結論
利用手機信息采集技術所獲取的海量數據對節假日的高速公路開展節前運行狀態預測及節后運行評價分析,有助于政府管理部門掌握節假日高速公路的運行狀況特征,在節前向公眾發布預測信息,有效誘導車輛避開擁擠或阻塞道路;同時做好交通疏導預案,合理調控現有的交通系統,提高高速公路路網交通通行能力,緩解城市交通擁堵現狀,推動城市交通運輸系統良性發展。
注釋
①重度擁堵:當天總擁堵路段里程占路網總里程的15%及以上(包括15%)。
②中度擁堵:當天總擁堵路段里程占路網總里程的10%以上10%以下(包括10%)。
③擁堵預測準確率=預測準確擁堵點位數 / 預測擁堵點位數.
參考文獻
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[4]關志超,胡斌,張昕,等.基于手機數據的城市交通信息采集技術研究[C]//第七屆中國智能交通年會優秀論文集,2012.
[5]楊飛.基于手機切換定位的道路形成車速采集提取技術研究[M].北京:科學出版社,2013.