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道路交通管理是以交通系統(tǒng)作為管理對(duì)象的，而交通系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜巨系統(tǒng)，涉及人、車(chē)、路、環(huán)境等諸多要素，如何精準(zhǔn)剖析各要素之間的互動(dòng)耦合關(guān)系，科學(xué)把握交通系統(tǒng)運(yùn)行特性及規(guī)律，是交通精細(xì)化管理的關(guān)鍵。尤其是在交通供需矛盾日益突出的當(dāng)下，如何提高整個(gè)交通系統(tǒng)效率、提升居民出行品質(zhì)是對(duì)每個(gè)交通管理者、研究者、工程師的挑戰(zhàn)。

交通科學(xué)自誕生之日起，就與數(shù)據(jù)結(jié)下不解之緣，這是一門(mén)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的工程科學(xué)。從宏觀(guān)交通規(guī)劃、中觀(guān)交通組織再到微觀(guān)的交通管控，每一個(gè)方案無(wú)一不是以交通調(diào)查為前提和基礎(chǔ)的。傳統(tǒng)的交通調(diào)查，采用抽樣調(diào)查的形式，通過(guò)對(duì)居民出行特征指標(biāo)、交通流參數(shù)等開(kāi)展調(diào)查，把握居民出行規(guī)律以及交通流運(yùn)行狀態(tài)。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展改變了傳統(tǒng)交通調(diào)查方式，除道路固定檢測(cè)器（如地磁、視頻、微波、雷達(dá)等）外，營(yíng)運(yùn)車(chē)輛、共享交通、個(gè)人交通車(chē)載與手機(jī)導(dǎo)航的互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用延展了交通態(tài)勢(shì)感知的覆蓋面、提升了交通態(tài)勢(shì)刻畫(huà)精度，從而大大推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)交通態(tài)勢(shì)的可視程度。移動(dòng)互聯(lián)數(shù)據(jù)的匯聚與應(yīng)用為交通管理模式從離線(xiàn)分析、人工管控向?qū)崟r(shí)響應(yīng)、自動(dòng)控制轉(zhuǎn)變提供了契機(jī)，為交通管理理論的創(chuàng)新和發(fā)展提供了新的思路與環(huán)境。

高德、百度、滴滴等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)著手挖掘其運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值，也極大推動(dòng)了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用。當(dāng)前道路交通管理已經(jīng)有一只腳邁入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，而另外一只腳則需要傳統(tǒng)交通理論與移動(dòng)互聯(lián)數(shù)據(jù)有效融合進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。

出行者每天的出行活動(dòng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，但從交通管理角度來(lái)看，我們利用的還是非常有限的，即使是交通管理部門(mén)自有的電子警察、卡口、地磁、事故、違法等數(shù)據(jù)，用以交通管理措施輔助決策的支持度還有待進(jìn)一步提升。我們從技術(shù)層面，簡(jiǎn)單分析一下產(chǎn)生上述現(xiàn)象的原因，并針對(duì)存在的問(wèn)題提出個(gè)人的思路和想法。

交通傳感設(shè)備性能有待提升，布局有待進(jìn)一步優(yōu)化。

1、交通傳感設(shè)備性能與交通數(shù)據(jù)質(zhì)量息息相關(guān)。

交通傳感設(shè)備自身的壽命、穩(wěn)定性、精度、抗干擾能力以及適用性有待進(jìn)一步提升；此外，需進(jìn)一步加強(qiáng)交通傳感設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控，保障傳感設(shè)備正常運(yùn)行。

2、交通傳感設(shè)備布局應(yīng)從交通大數(shù)據(jù)的視角進(jìn)行優(yōu)化分析。

智能交通系統(tǒng)規(guī)劃一個(gè)重要的任務(wù)就是研究交通采集設(shè)備布局方案，目前，較少有人從交通規(guī)劃與管理智庫(kù)頂層設(shè)計(jì)的高度，對(duì)檢測(cè)器布局以及選型進(jìn)行研究，這也就導(dǎo)致了當(dāng)前多源數(shù)據(jù)采集有效性不夠、業(yè)務(wù)支撐強(qiáng)度不高。

所謂的交通大數(shù)據(jù)基本還是針對(duì)單一數(shù)據(jù)源開(kāi)展分析，多源數(shù)據(jù)融合碰撞有待進(jìn)一步加強(qiáng)，分析精度有待進(jìn)一步提高，應(yīng)用場(chǎng)景有待進(jìn)一步豐富。

1、多源數(shù)據(jù)融合開(kāi)展交叉分析研究與應(yīng)用有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

隨著智慧城市建設(shè)熱潮，很多城市中已經(jīng)布設(shè)了部分傳感設(shè)備（交叉口進(jìn)口道地磁、電子警察、卡口等）；互聯(lián)網(wǎng)公司通過(guò)客戶(hù)終端定位實(shí)時(shí)獲取用戶(hù)位置；傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)企業(yè)匯聚了客流數(shù)據(jù)（IC卡、第三方支付以及零票）、車(chē)輛定位數(shù)據(jù)等。上述數(shù)據(jù)都可以為交通規(guī)劃、政策制定、交通設(shè)計(jì)以及管理提供數(shù)據(jù)支持，但這些數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)質(zhì)量、覆蓋范圍、采集頻率、時(shí)空粒度等方面均存在差異。針對(duì)特定應(yīng)用，構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系，充分發(fā)揮不同數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢(shì)，交叉融合，才能有更好地挖掘交通機(jī)理，為交通管理提供科學(xué)支撐。

2、交通管理大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用有待進(jìn)一步拓展和深化。

在交通管理與控制方面，大部分應(yīng)用集中在基于視頻、雷達(dá)、地磁等固定檢測(cè)設(shè)備以及車(chē)載GPS數(shù)據(jù)，提取車(chē)輛描述信息、交通流狀態(tài)信息，研究擁堵的表征指標(biāo)、交通管控方案評(píng)價(jià)以及交警執(zhí)法應(yīng)用；在道路隱患排查以及交通安全分析研判方面，大部分應(yīng)用均是基于交通事故與交通違法時(shí)間、空間以及成因維度的統(tǒng)計(jì)分析。隨著數(shù)據(jù)覆蓋面以及質(zhì)量的提升，關(guān)注交通運(yùn)行機(jī)理、擁堵成因、交通事故成因的挖掘?qū)⒊蔀榻煌ü芾泶髷?shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵。

道路交通大數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。用于交通管理工作的數(shù)據(jù)來(lái)源不同、形式各異，要想未來(lái)能夠?qū)⑸鲜鰯?shù)據(jù)利用起來(lái)，打破數(shù)據(jù)壁壘，形成城市交通數(shù)據(jù)池，就需要共同探討數(shù)據(jù)共享機(jī)制，并制定統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；此外，形成交通管理數(shù)據(jù)池后，城市交通數(shù)據(jù)治理將是一項(xiàng)復(fù)雜而艱巨的任務(wù)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代城市交通管理理論的創(chuàng)新面臨巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的交通理論基本都是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)，也就是基于樣本開(kāi)展研究，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)變革了交通理論數(shù)據(jù)來(lái)源，使得數(shù)據(jù)由抽樣變?yōu)榱巳珮?，?shù)據(jù)由有針對(duì)性的調(diào)查變?yōu)閺拇髷?shù)據(jù)中抽取有用信息。因此，交通需求預(yù)測(cè)、交通通行能力分析、交通管控等基本理論將產(chǎn)生巨大變革。交通學(xué)者們應(yīng)當(dāng)既要仰望天空又要腳踏實(shí)地，在基礎(chǔ)領(lǐng)域研究中投入更多的精力，不應(yīng)被當(dāng)前的浮云遮住望眼。

加強(qiáng)交通管理大數(shù)據(jù)研究及工程實(shí)踐，促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)與交通管理理論研究和應(yīng)用實(shí)踐深度融合，必將為交通管理部門(mén)科學(xué)決策，為交通問(wèn)題精準(zhǔn)治理，為交通組織優(yōu)化、交通管理與控制方案優(yōu)化提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。下面分別從交通管控優(yōu)化、?；愤\(yùn)輸安全管理、交通安全分析研判三個(gè)方面給出大數(shù)據(jù)深度應(yīng)用案例。

1.交通組織與管控優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析

融合卡口、地磁、浮動(dòng)車(chē)、手機(jī)信令、公交客流等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建交通管理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，從區(qū)域、路段、節(jié)點(diǎn)三個(gè)層面，構(gòu)建交通擁堵指標(biāo)絕對(duì)量化指標(biāo)和相對(duì)量化指標(biāo)，準(zhǔn)確定位交通擁堵成因。在區(qū)域?qū)用?，重點(diǎn)考慮交通區(qū)位、城市土地利用、交通發(fā)生與吸引點(diǎn)分布、交通結(jié)構(gòu)等因素對(duì)區(qū)域交通擁堵的影響；在路段層面，重點(diǎn)考慮道路定位、交通組織、控制策略（干線(xiàn)/區(qū)域協(xié)調(diào)控制、紅波/綠波等）以及信號(hào)控制方案（相位差）等對(duì)于交通擁堵的影響；在節(jié)點(diǎn)層面，重點(diǎn)考慮時(shí)空資源一體化挖掘、交通渠化、控制策略（定時(shí)、感應(yīng)、自適應(yīng)）及控制參數(shù)（相位、相序、周期、綠信比等）等對(duì)于交通擁堵的影響。在上述分析的基礎(chǔ)上，通過(guò)方案迭代，便可以開(kāi)展區(qū)域交通組織優(yōu)化、交通信號(hào)控制與管理策略的評(píng)估與優(yōu)化。

2.?；愤\(yùn)輸線(xiàn)路安全監(jiān)管大數(shù)據(jù)分析

融合生態(tài)環(huán)境、人口分布、事故、交通基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)、交通狀態(tài)、應(yīng)急處置水平等數(shù)據(jù)，綜合考慮運(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)以及事故發(fā)生后果，搭建?；愤\(yùn)輸路線(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，從人為因素、車(chē)輛因素、道路與環(huán)境因素和管理因素等五個(gè)方面，挖掘危險(xiǎn)品運(yùn)輸潛在的事故風(fēng)險(xiǎn)因素，為合理規(guī)劃運(yùn)輸通道，開(kāi)展危險(xiǎn)品運(yùn)輸車(chē)輛及駕駛員動(dòng)態(tài)監(jiān)控與主動(dòng)安全預(yù)防提供科學(xué)分析依據(jù)。

3.交通安全分析研判

融合事故、違法、車(chē)駕管等六合一平臺(tái)數(shù)據(jù)與車(chē)輛定位、交通流、氣象等其他數(shù)據(jù)，構(gòu)建交通安全分析研判數(shù)據(jù)池，從事故原因、事故形態(tài)、事故時(shí)空分布等方面開(kāi)展宏觀(guān)統(tǒng)計(jì)分析，實(shí)現(xiàn)事故多發(fā)區(qū)域、點(diǎn)段精準(zhǔn)辨識(shí)；基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，開(kāi)展事故形態(tài)、事故嚴(yán)重程度與事故成因（人、車(chē)、路、環(huán)境）的數(shù)據(jù)碰撞與交叉分析，實(shí)現(xiàn)不同事故形態(tài)的事故致因精準(zhǔn)識(shí)別，為交通隱患排查與治理以及事故主動(dòng)防范提供數(shù)據(jù)支撐。

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