一、大数据研究平台的构建
目前我们的城市交通大数据研究平台集中了宁波市交警局、交通运输局、住建局、城管局相关的一些数据，包括我们交通运行的一些流量，停车事故等。交通运行数据我们用的是宁波的电子警察和卡口车牌获取的数据，宁波总共有1200多个路口，每个路口都装了电子警察，根据电子警察捕获的车牌信息，每天产生5000到6000万的数据记录。我们根据这个数据记录，可以获取我们城市里面的机动车出行的OD，以及通过路径进行反推，获取车辆路径的信息。另外就是我们的流量数据，路径的识别基本做到了路段级别，每个路段上面的流量追溯它前面五公里和后面五公里大的路径，可以为交通管制决策提供一些帮助。
第二个就是我们的交警平台，用了一个超级地图，把每一条道路细化到车道级的地图都做了出来。我们根据电子警察的流量，可以获取每一个车道的转向流量。另外我们把实时的信号配置的方案接入到地图里面，我们可以在地图里查阅每一个路口当前的实时信号配置的方案，这样我们可以根据流量和我们配置方案进行对比，如果误差比较大的话系统就会报警。
公共交通的数据目前我们有地铁的数据和公交的数据，这一块我们根据五六百条的公交线路，通过上车和下车数据模拟推演得出了每一个站点、每一条线路的OD，包括出租车和公共自行车的数据。
交通事故方面，我们自己开发了一个手机APP，在手机上把事故类型、事故原因以及严重程度等数据进行录入。在地图上把事故的一些信息进行反映，把数据上传到大数据平台。停车方面我们对路边停车全部实施智慧化的停车管理，采用路边地址加视频的方式，每个车位都会安装一个地址，电子警察既可以捕获它的车牌信息，准确的记录停车的时长，另外对一些停在线以外的违章也进行拍摄。地址加视频的停车管理系统得到了很好的效果，有很多的数据都在这里面进行汇总，可以分析停车的特性，路边停车位的使用情况怎么样，包括停车位占用的情况等等。
二、应用案例
1.宁波东部新城金融中心交通拥堵治理
这是一个商务和行政办公的集中区，南北长0.5Km，东西长0.8Km，面积约0.4平方公里。在这个区域范围之内大约有2万人办公，交通拥堵十分严重，所以宁波委托我们做了这么一个事情。除了一些日常性的交通组织调整措施之外，我们分析这个地方目前地铁没有覆盖，怎么样通过公共交通的方式引导来这里上班的人选择公交出行？通过设置定制的公交线，我们就用了手机信令数据，把这个区块里面上班的人家在哪个地方全部分析出来，做了一个手机信令布点的分析。基于这个，我们认为可以有11条出行的线路，根据手机信令家所在的位置，通过11条公交线路，可以将在中心上班的人群从家里带到单位。这11条线路，有些线路是可以用现有的公交线路进行优化调整，但我们还新增了三条订制公交线，这三条线路现有的公交线路是没有覆盖的，我们取得了很好的效果。这个公交线路设定了之后乘坐率很高，交通拥堵也得到了很大的改善。

图4：基于手机信令的出行需求分析

2.江厦桥和灵桥单双号限行效果分析
宁波有两座桥实行了单双号限行，我们分析这个单双号限行实施了一段时间之后有哪些效果，效果怎么样，是不是有效的缓解了我们这个拥堵，或者是有没有副作用，我们做了一个单双号效果的分析。接到这个任务的时候我们也很纠结，怎么样进行分析，后来我们想到了一个办法，就是用电子警察车牌的数据，相当于经过这两座桥车牌的信息就可以知道它的影响范围。
我们大致划定了一个圈，这座桥1公里范围之内，单双号实行制对它交叉口的流量影响比较大，达到2公里之外基本影响不大，这就是我们实行单双号的效果。因为这两座桥实行单双号之后交通流过江的需求要通过周边的桥梁去分流，所以我们检测了跟这两座桥相关的其他桥的单双号的比例。发现江厦桥和灵桥单双号限行后，大大减缓了江厦桥和灵桥的交通压力，江厦桥的车流量减少比例约为43%，灵桥的车流量减少比例约为45%。但限行之后一部分车辆，选择绕行增加了周围道路和其他桥梁的交通压力。其中对解放桥、琴桥、甬江大桥的影响最大，解放桥的车流量增加了14%、琴桥的车流量增加了28%、甬江大桥的车流量增加了19%。所以这就是我们一个效果，最后是对相关的桥梁它到底影响有多大，分别承担了多少交通流，做了一个测算。以往没有大数据的资源，我们做这种单双号桥梁的影响分析是很难做的。
3.轨道3号线公交接驳需求分析
宁波地铁3号线要开通了，我们要通过调整公交线路，或者是设置微循环接驳的公交，让开车的人能够选择地铁出行，或者原先乘坐公家车耗时比较长的这些人能够方便的通过地铁出行来减少它的公共交通出行的时间。所以我们以2019年某一天的全市用户轨迹数据为基础，我们计算出通勤的距离，把10公里以上的用户信息的轨迹数据要过来，我们又把公交的GPS信息拿过来进行对比，分析以后发现3号线周边长距离出行的人群中，公共交通出行的比例只有百分之几，这个可能不一定很准确，但从我们分析的角度来看，这个比例是不太高的。另外出行的人群里面，通勤中约80%的OD既不在地铁覆盖范围内，也不在一班公交覆盖的范围内。所以人口密集但是公交服务的质量不高，地铁也没有覆盖。
因此我们想了一个办法，把每个区域都设计了若干条接驳的公交线，这个方式通过前期的宣传，加上我们意愿的分析，它整体的客流是可以保证的，尤其是早晚高峰的时候。
三、相关建议
第一，加强交通、住建、交警、规划、城管等部门交通大数据的整合与融合。大数据最关键的不是说把这个数据设计过来就好，这些看似杂乱无章的数据里面量很大，但是用起来，中间有很长的路要走，怎么样把不准的数据剔掉，还要把缺失的路径补起来，这个工作量很大，这里面就需要多元数据的融合。
第二，加强交通大数据的研究分析，促进大数据分析研究成果应用于宏观决策和微观交通改善工作。浙江省成立了大数据管理局，大数据管理局的功能就是把这些数据结合起来，最关键的是这些数据怎么样进行分析研究，服务于我们的决策。
第三，加大智能交通设施及交通大数据采集设备的维护，确保交通大数据的采集量与数据质量。智能交通设施设备的投入，前期投入成本很高，后期维护的成本也是相当高，这个需要政府对这个事情有足够的重视，我们大数据的前端数据采集的设备并不像我们的土建设施运营期会比较长，我们在外面日晒雨淋，破坏和损坏的概率还是很高的，后期维护的成本也比较大，要加强设备的维护，确保交通数据采集的数量和质量。