团标《城市交通时空大数据》征求意见，助力交通大脑

日前，中国智能交通协会团体标准《城市交通时空大数据标准》发布征求意见稿，标准由东南大学交通学院提出，2019年10月正式进入中国智能交通协会团体标准编制工作计划，历时一年，由东南大学交通学院起草完成。

推动跨部门、行业的交通大数据共享

《标准》起草说明表示，当前的城市智能交通（ITS）、城市交通大脑建设存在较大争议，突出问题是数据分析展示与交通系统决策之间的脱节，其根本诱因之一是交通大数据标准的缺失。目前，我国还没有城市层级的交通大数据的相关标准，在以交通大脑为代表的大数据项目落地过程中，缺乏可以参照的统一标准，导致了主导城市交通大脑建设的互联网企业与主导交通决策的政府职能部门间缺乏有效衔接，两者间难以形成协同。此外许多地区的智能交通系统自成体系，交通大数据甚至难以实现系统模块/功能间的低成本共享，跨部门的政府协作与决策很难落在实处，无法高效、有序的进行“四精”交通规划、设计、组织与管控。在此背景下，制定城市交通时空大数据标准，将有利于提升城市综合交通发展智能化水平，增强城市运输服务能力与效率，促进城市智能交通运输的绿色、可持续发展。

因此该标准将基于对交通时空大数据的认识，开展城市交通大数据的相关标准制定工作，明确交通大数据的定义与内涵，规范交通时空大数据的采集、处理与管理技术，打破数据壁垒，实现跨部门、跨行业的交通大数据高效率共享，形成城市交通大数据池。城市交通时空大数据标准的制订对我国的城市大数据智能交通发展具有重要的意义。

六大数据类型

具体而言，该标准规定了城市交通时空大数据的基本概念、内容分类和编码、数据模型与组织结构、元数据规定和质量要求等，适用于城市交通时空大数据的采集、加工处理、建库、分析与应用。其中，数据模型包括城市交通基础地理数据模型、网络设施数据模型、城市交通系统管理数据模型、系统实时、历史运行状态数据模型、系统智能感知大数据模型、系统外关联系统数据模型等六种。

城市交通基础地理数据是城市交通时空大数据的空间位置框架数据，主要包含矢量和栅格两种数据格式，矢量数据一般从城市基本比例尺地形图（1:500，1:1000，1:10000）、地理国情普查数据等提取，栅格数据一般包括高分辨率卫星或航空影像数据，以及数字高程模型（DEM）等。按照交通大数据可视化和各种分析应用的要求，在充分需求分析的基础上确定数据尺度和要素内容的详细程度。

城市交通设施数据是指城市交通运输中，必要的道（线）路、场地、工具、机械设备、通信设备、信号标志、房屋等的数据，可分为城市交通基础设施数据和城市交通拓展设施数据。城市交通设施数据是各种交通分析的基础数据，要求其数据组织基于特定的数据模型，能够满足各种交通基本分析、专题分析、虚拟仿真的基本数据支持。

城市交通系统管理数据是城市交通系统运行、管理、维护过程中所产生的数据。其内容覆盖各种交通管理对象，用于支持不同的交通分析、仿真模拟的数据需求。主要包括：

• 交通管理与控制措施数据（含交叉口、路段和区域三级的交通管理与控制措施数据）；

• 交通小区数据（交通小区区域划分数据）；

• 交通政策数据（含区域限行、限号和拥堵收费等交通政策数据）。

城市交通系统实时和历史运行状态数据是记录城市交通系统不同时刻状态的基础数据，来自交通系统运行过程中的各个方面，是评价交通系统，制定交通管理措施，分析交通系统运行规律的基础数据。

主要内容包括：

• 道路通行能力及自由流车速数据；

• 道路路段（车、人）流量及速度数据；

• 交叉口（车、人）流量流向数据；

• 交通事故数据；

• 多模式公交系统客流数据（含公交调度/配车数据、公交线路断面流量、公交站点乘降量与换乘量）；

• 交通枢纽客流及方式选择数据；

• 城市交通调查数据（综合交通调查、出行意愿调查、社会经济普查等）。

城市交通系统智能感知大数据包含以下内容：

• 手机信令数据；

• 电子车牌数据；

• 网约车/出租车 GNSS（BDS、GPS）轨迹数据；

• 公共交通刷卡数据；

• 公共交通 GNSS（BDS、GPS）轨迹数据；

• 停车场运营数据；

• 共享单车运营数据；

• 移动互联网数据（百度、高德、腾讯等地图平台的出行及打卡签到数据）、社交媒体数据。

城市交通系统外关联系统是指与交通系统密不可分的、影响交通系统运行状态的其他系统，如城市规划、国土空间规划等。相应地，城市交通系统外关联系统数据是指其他系统中可用于交通生成的各种数据，如：国土空间规划、城市规划、土地利用、人口、政策。

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