大数据思维缓解城市交通拥堵理论分析

鲁晓燕

[提要] 城市交通拥挤已成为城市发展的瓶颈，为解决交通拥堵问题，必须根据城市交通发展现状，使用科学方法，结合中国城市建设和发展状况，依据大数据技术和方法，用大数据思维，在都市交通设计、都市交通信息服务和城市交通拥挤收费等方面综合管理，以缓解交通拥堵和管理城市交通问题。这是智能城市研究中的重要问题，也是交通规划领域的关键问题之一。

关键词：大数据；城市交通；交通拥堵；缓解措施

中图分类号：U49 文献标识码：A

收录日期：2017年5月10日

一、城市交通现状

城市交通是城市生活的主要命脉，是城市文明进步的标志，对城市经济的发展和人民生活水平的提高起着极其重要的作用。随着社会经济的快速发展，城市化的加快，人民生活水平的不断提高，城市交通需求的快速增长，中国已经进入了汽车时代。

经过大规模数据统计分析：到2015年6月底，机动车保有量已达2.71亿辆，其中汽车达1.63亿辆，拥有20%以上的汽车的年增长率。全国机动车司机有3.10亿人，其中司机2.60亿人，全国有38个城市超过100万辆以上的汽车数量，包括北京、成都、深圳在内的城市已经超过200万辆，现在的北京市以其561万辆的汽车拥有数远远超过其他城市。

城市交通空间资源有限、交通堵塞在大型和中型的城市已经成为了城市发展最大的问题，城市的混乱问题越来越严重，拥堵现状的不乐观，已成为常态化趋势。

二、大数据原理

笔者通过多年的大数据管理经验构建了新的智能运输系统架构，从三个方面分别解析了智慧交通与大数据的关系构建。从系统架构来讲，分为数据采集、数据仓库、数据应用服务和数据可视化四个层次，分别对应了智慧交通业务中的原始视频库，基础信息库与警情/案事件库，而从数据发展的维度，则对应了数据向知识递进的知识管理理论基础。

（一）数据采集层：海量与多种类数据采集。智慧交通系统中的数据采集层，采集的非结构化的视频和图片数据，以及经过前置智能算法处理后输出的结构化过车信息数据。除此之外，还有大量的其他感知数据的接入，比如RFID射频数据、浮动车数据、GPS定位数据以及其他诸如单兵、浮点等设备采集到的数据。

（二）数据仓库层：海量和多种类数据存储。所有来自于数据采集层的数据在数据仓库中进行存储。在这里根据数据类型的不同进行了不同的存储。结构化数据存储在数据库服务中，非结构化的原始视频和图片数据则存储在CDS云存储方案的存储介质中。

（三）数据应用服务层：海量数据的快速计算。在大数据的思想下，我们不追求个体数据的精确性，而是在海量数据中挖掘出规律性本质。在这里，所有的基于结构化数据的检索与数据挖掘计算的服务得以实现。同时，为实现更多的智能化业务，在数据应用服务层，也提供基于流式数据处理的视频智能分析服务。

（四）数据可视化：数据计算的可视化呈现。基于数据应用服务的计算结果，在数据可视化层进行呈现。例如，指挥中心的大屏显示，或者是基于电子地图的实时轨迹显示等。而贯穿整个系统架构的基础则是IP全交换技术。摆脱了传统流媒体转发的技术，IP全交换技术可以大幅提高数据在网络中交互的效率。

三、城市交通拥堵呈现的显著特征

通过大数据统计分析看出，城市交通拥堵呈现三个发展趋势：一是交通拥堵范围越来越大，拥堵程度不断严重；二是高峰时间客流量越来越大，行驶速度越来越慢，拥堵时间越来越长；三是中心城区拥堵最严重。另外，城市交通拥堵具有四个主要的典型特征：一是交通拥堵发展具有阶段性；二是交通拥堵呈现常态化；三是通勤时间具有潮汐性；四是交通出行呈现无序化。交通大数据分析显示，北京是中国最拥堵的城市，其次为杭州、广州、济南、大连、哈尔滨、深圳、上海、重庆、成都。

四、基于移动大数据的城市交通拥堵对策研究

城市交通拥堵问题的解决，是党中央委员会按照创新、协调、绿色、开放、共享的理念明确实施的。就要提高城市居住性，优化城市发展规模、空间布局，强化城市基础建设，改革和制定城市规划管理体制。为了改革城市管理系统，各部门责任的分工明确且合理化、城市管理水平提高就要求落实责任主体。

通过移动通信来研究重要数据，与大数据结合，综合运用技术和经济管理的知識，在城市的综合交通拥堵治理上制定详细的对策，确立城市交通工具的结构，改善城市交通管理、大力发展公共交通，提供了综合的交通信息服务来更好地进行城市交通管理，缓解交通拥堵。

（一）做好城市交通以及智能交通系统的优化设计。（1）根据移动数据分析，承认公共交通运输是最高效率的交通模式，为了发展地铁和高速运输系统、合理分配城市道路资源、改善交通环境、建立完善的交通信息系统，是改善城市交通运行状态的唯一方法，地铁和巴士的智能化管理、运行，这样才能提高信息服务管理的效率和水平；（2）智能道路交通系统设计和建设是改善道路合理设计和城市功能的适当配置的重要依据。科学有计划地加强公共设施的空间布局，如学校、医院、购物中心、停车场、批发市场等重要的地域。

（二）做好城市交通的综合管理。（1）利用移动大数据技术推动城市交通管理精细化、人本化的实施。通过科学、合理地分析交通拥堵的原因、通过交通技术预测拥堵路段，及时主动诱导路径选择、进行科学有效的交通管理，实现高质量交通出行。（2）坚持绿色出行、节能环保的发展理念。由于城市人多地少、交通需求不断扩大、关键节点承载能力过高；城市交通的发展既要满足人们出行需求，又要始终坚持绿色出行、节能环保等理念。因此，交通资源应该多向绿色方面发展，坚持公共交通方式优先，通过设置潮汐专用车道，来保障非机动车、步行的空间需求等。（3）为了限制交通车辆的数量而采取了恰当的措施。大数据统计分析，北京市单双号的限制出行的实施，早高峰平均车速提升了20%，高峰时间平均交通指数为5.5（轻度拥堵），污染物的排放削减率可达20%～40%。缓解城市的人口，基本实现了实现城市环境的改善和维持城市的可持续开发。

（三）提供交通出行综合信息服务。（1）通过移动大数据与交通监测、运行数据等交通数据的整合，城市道路网运行监测与出行信息服务平台的建立，将其应用于城市道路网运行路况监测及重点设施、场所交通运行状况及异常预警等，并向出行者提供及时、准确、周到的信息服务，以此来提高出行效率；（2）通过各种各样的信息手段如交通广播、电视、网站、移动终端、车载导航、短信、微信、可变信息板等来发布交通信息，为出行者在出行前、出行中提供及时、准确的道路运行情况，预测预警拥堵路段和时间，达到高质量的出行、缓解交通拥堵的目的。

（四）试行城市中心城区交通拥堵收费政策。（1）通过大数据分析，采取的措施不能有效地缓解交通拥堵，在不得已的情况下，采取拥挤收费，拥堵收费是缓解城市交通拥堵最有效的管理措施。为缓解大中城市市中心的交通拥堵，采取经济手段即收取交通拥堵费也是一个重要的有效措施。交通拥堵费是指在城市部分中心区域、重点交通路段、限制时间的通行等，通过运用交通信息手段对出行者收取一定的拥堵费用，其本质是用经济手段来缓解交通拥堵，加强交通需求管理，合理调节出行者的交通出行成本，引导市民减少私家车使用频率，多使用公共交通，使道路上的交通流重新分布，使路网流量趋于均衡，实现交通拥堵的缓解；目的是利用经济手段来限制城市高峰期的车流密度，达到缓解城市交通拥挤的发生，提高整个城市交通的运营效率。（2）拥挤收费、车辆识别系统、计费方式、充电技术要求，混乱的收费系统、监督检验、违法处理方法的制定是以大数据为支撑的。根据大数据制定的交通拥挤费用后，每天进入城市中心的车辆数下降了20%～30%，车辆的速度比以前增加25%，50%～60%的市民转向公共交通。在征收拥堵费用的市中心，经检测，汽车尾气排放量直接降低10%左右。同时可将交通拥堵费所得投入到改善公共交通设施建设中，使得社会、经济和环境效益得到良性改善。

主要参考文献：

[1]王笑京.智能交通系统研发历程与动态述评[J].城市交通，2008.1.16.

[2]邵春福，赵熠.道路交通数椐采集技术研究展望[J].现代交通技术，2006.6.

[3]吴群琪，陈文强.交通运输系统演化机理与发展趋势[J].长安大学学报，2009.6.