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基于可持续交通发展理念的广州市多源交通大数据平台构建与应用研究

来源:本站   发布时间: 2022-02-25 15:03:52

广州市交通规划研究院

一、背景

可持续发展历来是交通领域的重要发展理念,早在1994OECD(经济合作与发展组织)会议中首次出现了“可持续交通”的提法以来,可持续交通的理念不断深入发展。如今,我国已进入新时代,经济已转向高质量发展,新时期城市综合交通体系发展的价值观需要转变,交通发展应转向绿色发展和以人为中心。广州作为国家中心城市和国际性综合交通枢纽,在可持续交通发展理念上不断探索,通过结合新技术支撑新时代交通系统建设工作,推动广州交通发展走在全国前列。

围绕“安全、便捷、高效、绿色、经济”,从“人、社会、自然” 三大维度,构建了广州市的可持续交通评估体系,通过大数据和新技术增强传统交通信息采集技术和建模预测技术,整合交通规划、运营、管理全方位的数据,建设“统一、精细、高效、多维”的多源交通大数据平台,实现内容多层次、时间多粒度、来源多维度的交通信息统计分析,辅助智慧交通规划决策。

二、基于可持续交通理念的评估指标体系

新时代的交通发展目标是建成人民满意、保障有力、世界前列的交通强国,同时也要充分注意与同期发布的区域协调发展和国土空间规划等国家级战略的协同共振。对标国际大都市交通发展理念,《交通强国建设纲要》中提出的“安全、便捷、高效、绿色、经济”五个特征符合现代化城市综合交通体系的发展要求,因此,可以围绕五大特征筛选交通基础设施发展建设和实施状况的量化交通指标,形成可衡量、可监督的指标体系,推动新时代的交通目标稳步实现。结合交通需求供给侧的诉求,形成以“人·自然·城市”三大需求维度,“安全、便捷、高效、绿色、经济”作为供给侧结构性改革核心特征的可持续城市交通健康发展理念。需求侧供给侧双重响应的可持续交通内涵如图1所示。

 

 

1需求侧供给侧双重响应的可持续交通内涵

同一理念和目标下的指标种类繁多,各指标间又相互补充和制约。而在实际工作过程中,更注重对结果的管控,指标要反映主要矛盾,可监测、可落实、方便对标。这就需要对指标进一步聚焦,通过分层传导,从各种指标体系中200余项交通指标中筛选出40余项整体指标、10余项核心指标,对各个指标所传递的目标理念、获取难易程度进行了属性化,构建“能用、管用、好用”的多层级指标体系(见图2),以指标体系为抓手,构建多源交通大数据平台。

 

图2可持续交通评估体系

 

三、多源交通大数据平台构建

围绕可持续交通评估体系,依托多源异构的交通大数据实现由宏观至中微观、由静态到动态、由规划向规建管延伸的视角,汇集融合交通规划、管理、运作等多类GIS数据,围绕健康交通指标的数据计算服务,构建响应式交互的应用平台。项目整体平台架构分为基础设施层、数据资源层、平台服务层、应用展示层,以及标准与规范体系。

(一)平台建设概况

围绕项目的总体目标,主要完成1+1+1+N4个方面的建设任务。

1. “一”套标准规范:建设交通调查工作标准和数据处理规范、时空数据建库标准、交通业务数据共享规范等5个规范性文件,发布1个数据管理办法。

2.“一”个交通多源时空数据库:数据生产、汇集、融合,包括交通设施、交通枢纽、用地、人口、POI和基础地理信息等12大类静态空间数据,以及调查流量、道路路况、手机信令、车辆轨迹、共享单车、地铁和公交运营等9大类动态交通运作数据,合计形成133项专题信息,建成动静结合、历史现状、规划运营管理一体化的城市交通空间数据体系。

3. “一”个广州市多源交通大数据平台:基于GIS技术,结合我院大数据支撑的交通模型关键技术,围绕中台打造用地与设施、人口职住、道路交通、公共交通、出行分布和交通可持续指标等6大功能模块,提供灵活可定制的时空信息服务和数据挖掘分析能力,将数据服务化、方法模型化、结果图表化。在数据服务接口和分布式架构下,实现各项交通数据的快速浏览和统计查询,推动交通信息资源汇集、管理、共享与深入应用,为广州交通规划提供便捷高效的数据分析和决策支持平台。

(二)系统构架

围绕“一张图、一个平台,六大模块”的平台框架,构建数据中台和业务中台全方位支撑基于静态的用地、人口、道路、设施、公共交通线网等数据开展基础性指标统计,也提供基于动态的道路流量、车速、信令、公共交通运作等数据开展流动性指标统计。广州市交通规划决策支持平台系统架构图如图3所示。

 

图3 广州市交通规划决策支持平台系统架构图

(三)关键技术

1.基于城市交通可持续发展评估指标和大数据的区域综合运输模型,充分运用交通调查数据、手机信令数据、车辆位置数据和公共交通运营数据等多源异构数据,对城市交通信息开展校核、分析、挖掘和统计应用,实现数据-业务-应用一体化结合,促进交通分析精准度的整体升级。

2.基于分布式技术对海量空间数据从数据存储、分析处理、输出表达全流程高效处理,通过sparkhadoop等分布式工具,开展多维度、全时段、多来源的空间数据快速汇集与融合处理,实现百万级空间数据分析和应用达到秒级响应效能。

3.基于中台的交通大数据服务技术,以业务为驱动,将数据集封装为Data API,实现数据即服务,支撑数据共享和管理。通过微服务架构,将功能组件化、指标定量化、模块结构化,实现交通规划、管理、运营多方位的时空大数据进行统一管理、高效运算、安全共享,提升指标技术速度和模块响应效率。

4.基于可交互的可视化web技术,通过兼容EchartWebGLmapbox等多种类型的Web端开发类库,借助于图形化手段,将高维数据、层次数据、网络数据、时态数据等数据清晰有效地表达呈现,方便用户以更加直观的方式观察数据,进而发现数据中隐藏的信息,提升用户的决策效率。

四、平台应用场景

(一)分析人口职住空间关系,为交通资源分配、设施规划建设提供参考

基于移动信令人口数据识别分析人口空间布局、年龄结构和性别结构、通勤和职住平衡等情况,研究人口的集聚、联系与通勤变化情况。从不同区域更全面、细致地了解人口流动、通勤联系,为公共交通资源空间分配、设施规划建设提供决策参考。人口联系强度分析图如图4所示。

 

图4 人口联系强度分析图

(二)识别城市交通出行需求,辅助各类交通设施建设实现精细化管理

通过交通调查数据、路段监测数据和运营车辆数据等对外交通和内部交通进行诊断,从空间维度溯源路段车流的来源与去向,分析城市道路交通量的趋势变化和研究道路拥堵的来龙去脉,寻求城市内部拥堵黑点,为交通拥堵治理提供支撑。

(三)监测城市道路运作变化,辅助交通拥堵精准识别与缓堵疏导部署

基于不同时段的车速查询全网道路的路况和车速情况,实现多时态、分类型(不同道路等级)统计车速运作情况,有助于实时监控路况车速与拥堵情况,辅助交通应急管理与决策制定。道路路况运作分析图如图5所示。

 

图5 道路路况运作分析图

(四)分析路段地铁和公交覆盖能力与服务水平,辅助线网与运营优化

基于实时地铁和公交运作数据,分析城市轨道和常规公交的客流量、客运强度、髙峰断面、站点客流、换乘客流等运营情况,研究公共交通的客流走廊、服务水平与居民公共交通出行的需求。公共交通运行示意图如图6所示。

 

图6 公共交通运行示意图

五、结语

广州市交通规划研究院始终坚持“立足城市规划、当好政府参谋、为社会提供优质服务”“服务是目标,创新是生命,生产是支撑”的宗旨和理念,把提高自主创新能力放在首位,努力做好交通和城市规划决策技术支持。历经30多年的发展,参与了广州市改革开放以来不同历史时期的重大交通规划与设计,多项研究成果达到国际先进水平,规划理念和技术方法对中国交通规划行业的发展起到了积极推进作用。

展望未来,我们希望能够更加充分、高效地使用各类数据,利用新技术为城市交通规划决策提供更精准、更细致的支撑,完善的方面如下:

(一)整合共享交通数据资源,推动基础数据的全覆盖、全关联、全开放、全分析,形成共建共享的交通数据云平台,为指标最大效用发挥奠定基础;

(二)以人民出行满意为纲,鼓励基于指标体系的城市交通排名,进一步完善排名的规范标准,最大效用发挥指标的考核监督作用,提高社会公众参与度;

(三)顺应交通强国未来发展阶段的变化,定期动态更新指标体系及开展基于指标的项目后评估,采用全面的指标体系综合分析诊断,达到精准施策。

 

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