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韩国华:深圳交通大数据分析及共享应用探索与实践
2016-11-30 11:03:10   来源:智能交通网   作者:    评论:0

  2016年11月27日,第十一届中国智能交通年会分论坛“交通共享经济发展论坛”在重庆悦来国际会议中心召开,来自政府主管部门、科研机构、企业代表参加此次论坛,围绕“交通共享经济发展”主题展开多维度的深入讨论。

                     
 
  深圳市综合交通运行指挥中心(TOCC)是深圳市交通运输委员会直属正处级事业单位,2013年4月获深圳市编办正式批复成立,主要承担全市交通运输行业数据管理、行业监测、决策支持、信息发布及协同服务五大职能,为上级决策提供支持,为行业监管提供支撑,为百姓出行提供信息服务。
 
  数据中心:通过自建、共享、配建等多种途径,汇聚全行业海量基础数据;
 
  监测中心:开展道路、公交、地铁等十大行业全天候、全过程、全覆盖的运行监测;
 
  处置中心:依托手机交运通终端,构建交通基础设施异常情况第一时间发现、第一时间处置、第一时间解决的管理新机制;
 
  分析中心:挖掘基础数据,分析交通拥堵成因及关键因素影响,实现交通拥堵预测、公交客流预测等;
 
  评价中心:用数据量化评价交通运行状态、交通政策实施效果等,探索研究交通仿真技术;
 
  资讯中心:定期发布各类交通分析报告、交通预报和实时路况播报,依托12328资讯服务平台为广大市民提供便民利民服务。
 
  从目前数据体量上来看,已接入5大类综合交通运行数据及22个信息化系统,覆盖海、陆、空、铁、地交通运输全行业,日均生成数据量40G(不含视频),日均数据条数达到亿万级,这些数据通过接入、共享和自建三种渠道获得。

                     
 
  数据产品大概有三大类15项,供不同的使用对象参考,我把整个数据共享的实际案例与大家进行汇报。政府部门相对比较特殊,做完一个产品之后要接受老百姓的考验,只有通过了老百姓的考验才是好的服务。
 
  从深圳的特点来说,信息化系统和大的的分析、共享,是以应用做使用的目的和最终的目标,我们从系统的建设、应用、采集有一个链条,链条之间相辅相成。
 
  从城市交通方面来讲,对于政府来说需要的是掌握城市路网的一些状态,判别拥堵的区域如何治堵。感知现在,我们要知道现在路网的情况,经过两年的应用,我们发现之前的指数也存在一些弊端和不足,现在数据的单一对我们的覆盖率和精度有一定的挑战。
 
  从去年开始我们跟深圳的研究中心和百度地图,对三家已有的数据进行共享和融合,开发了道路运输2.0,最显着的特点就是融合几家的数据产生最终输出的结果。从效果上来说,整个路面覆盖面提高到45%;执行度提高22%,整体上有非常全面的提升。
 
  指数应用,指数应用是评估过去,在制定了指数应用之后对不对,好不好,还需不需要完善还是需要评价。深圳进行的路面停车项目,我们在道路内划了一些停车的泊位,用收费的办法对路面的需求进行了调控。项目实施以后整个路网速度提高了10%左右,但是使用一段时间以后,老百姓还是提出了很多的质疑,首先是价格很高,价格是其他地方停车的一倍,通过多方的征求意见,在价格方面进行了调整,价格调整以后车又停回来了,停在了路上,整个路网提升了4%左右,所以印证了一点,价格是调控非常有效的手段。
 
  有了现在,有了过去,我们还希望知道未来,我们短时的交通预测感知未来半小时或一小时路网的运行状态是什么情况,所以我们对整个拥堵源做了分析,其中正向和逆向代表的结果也做了一些分析。
 
  举个例子来说,如果从A点出发,到B点上班的时候,如果7点45分出发,可能8点10分就能到达目的地。我们可以通过拥堵的分布图合理引导大家的出行时间,给大家的出行提供更好的感受。
 
  对节假日大家的出行做预测,特别像北上广这样的城市,到了重大的节假日,出行高峰非常拥堵,我们通过长时间的观察和预测,我们掌握了通过数据的积累,每天长假到来的前一天,基本都是从三点开始,通行速度比平时来看降低了50%,从流量上来说也将近提高了50%的规律。
 
  公共交通出行预测。对于政府来说,都想知道线路预测有没有,对于老百姓来说公交车挤不挤。通过深圳的刷卡数据我们可以有效地看出来,深圳二元结构还是比较明显,出现了三大公交的走廊,我们从东部、中部和西部有三个主要的公交走廊。针对这些数据我们也做了一些分析,像北京的长安街,可能有很多的公交车,很多私家车主也会反映问题,我们都会通过数据来说话。我们首先对地铁的数据进行了分析,地铁在高峰期1号线满载率是100%,是处在非常拥挤的路段。这些线不但不能少还要适当增加,这样才能基本满足公交出行。
 
  公交和地铁换乘不方便,我们也做了分析,公交站和地铁站的换乘距离通过刷卡数据来看,如果超过700米,意味着这个换乘意愿不到10%,这是以大家的感受得出的结论。我们也可以看出现在深圳整个地铁站和公交车的情况,目前有太多的公交站到地铁站超过700米。
 
  出租车这一块,现在滴滴,Uber对于传统出租车的冲击非常大,现在这个行业也面临变革期。政府一直在探索出路,确保行业的稳定,如果让网约车,出租车持续发展,如何保稳定,出租车能赚到钱就能保稳定,我们对出租车也做了日常的监测,要知道这个车能收多少钱,能挣多少钱。我们也对出租车一天营收的情况做了分析。出租车最赚钱的时段就是商务出行,就是下午可能有人出去办事,第二个区间就是晚上11点以后,地铁和公交都停运了,这是出租车出行的最好时候。
 
  道路运输,关键点是驾驶安全能不能保障,道路运输关联方能不能依法经营。深圳是一个新兴的城市,都在建设当中,深圳的泥头车,这个车是非常难管的运输工具。我们也对它的运行轨迹做了监督,基本上可以看到它超速集中发生在哪些路段,这也为我们以后提供给交警和城管执法,能够找到违法的车辆在哪里进行预警,避免危险的发生。
 
  长途大巴到春运的时候最怕两个事,一个是越限经营,一个是超载,所以我们对它的轨迹和停靠点进行了分析,协助执法部门提高执法的精度。
 
  现在是一个变革的时代,整个互联网思维引领着交通行业的智慧化,也驱动着行业的转型和提升。现在面临着数据比较单一,覆盖率不高,这对我们整个认知、分析、应用都会有偏差,就像盲人摸象一样,只能看到轮廓,没办法知道具体的情况。现在每个部门承担的角色不一样,掌握的数据不一样,现在还没有办法完完全全整合起来。
 
  加大数据的开放,像美国、新加坡,加拿大进行了数据的开放,整个共享都是多部门的,不单单是政府的责任,也是行业、企业,还有老百姓的参与,只有把信息和资源整合起来,才会有更好的出路。我们也发现没有系统性的感知,大家就不会有分析的挖掘,也不会有大数据应用层面的存在,所以感知是最重要的基础性的因素。我们也希望发挥全面、广泛、快速的感知条件和能力,加大数据的采集力度,补充企业数据和众包数据。涉及到全行业的事,企业不能代替整个行业,这个事情只能政府来做,所以我们对于大数据采集基本上围绕这个原则进行。
 
  扩大多方深度合作,现从模式上来说早期的BOT到现在对于中部的城市还是比较有吸引力的,我们希望跟所有的中小企业能够携手合作,起到产业引领的作用。之前的合作可能是某一个领域的排他性的,单一性的合作,我们希望后面把所有的东西开放出来,所有的都是竞争性的合作。对于如何跟技术经验共享融合,之前传统交通运输部是老中医的决策,基本上都是凭经验,所以我们希望通过数据,通过指标形成一种关联体系,来提升政府的决策能力。
 
  我们TOCC的一点探索,你的给我用,我的给你用,就是产品共享。还有就是共享级的共享,大家来做同一件事,数据和产品肯定是共享的,这是我们对整个共享的一点探索。
 
  对于基础性研究来说我们也做了一些尝试,跟高校我们会免费开放一点数据,只要他们提出来我们就会满足他们的需求。对于信息服务来说,我们跟百度地图有了实质性的成果,现在交通2.0已经在用的,百度评估了之后看是不是可以在他们那里更新做一个迭代。另外辅助决策,我们会把结果跟相关的决策部门和行业监管部门,还有跟老百姓做一些支撑。
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