大數據在交通擁堵分析和治理方面的應用

張勇 余金林 楊凌云 龔全洲

摘要：隨著智能交通的快速發展，高德等較為權威的交通大數據平臺應運而生，同時交管部門視頻、卡口、流量檢測、車輛數據的多樣化和齊全化，在一定程度上可以較為準確的反映出交通運行狀態。大數據的整合和應用越來越受到交通管理部門的重視和重用。以武漢為例，通過大數據分析研判，對城市交通擁堵進行分析和治理，如交通運行特征規律總結、交通組織優化、交通影響評估等。為精細化交通管理提供技術支撐，為領導決策提供依據，為市民出行提供指南參考。

關鍵詞：大數據;交通管理;擁堵分析;擁堵治理

1引言

道路交通管理涉及到人、車、路、環境和法規五個方面，總體目標是交通運行安全、暢通和有序。傳統的交通管理手段主要依靠交警、輔警在路面的現場管理，主要方法是依靠個人的經驗進行交通信號優化、現場執法等，此外，經濟發展帶來的交通出行需求加大及交通出行多樣化和復雜化，傳統的管理手段難以為交通管理提供更加精準和精細的技術支撐，特別是在擁堵治理方面，給交管部門帶來了巨大的挑戰。

隨著交通信息化和智能化的發展，大數據時代的到來可以使人們以史無前例的低成本去獲取和利用數據，更為城市交通管理工作帶來了新的機遇[1]。2015年，Barb[2]探討了波士頓市利用大數據技術來解決城市交通擁堵問題。王福磊[3]積極推動大數據在道路交通事故預防中的應用。羅西軍[4]分析了大數據在智能交通中的幾種應用。徐煒[5]結合大數據技術在深圳的應用實踐，提出了大數據在城市交通管理方面的應用思路?？偨Y而言，國內外大數據在交通管理方面的研究主要在擁堵治理、事故預防、智能交通等領域。

目前，高德等公司已經建立起了交通大數據平臺，并在許多城市中得到了應用。大數據信息量巨大，種類繁多，面對眾多的數據，如何及時、高效、準確地獲取有價值的信息并對其進行有效的分析處理，成為大數據應用的關鍵所在[6]。

因此，結合武漢交通特色以及交通管理部門獲取到的大數據信息庫，探討大數據在交通管理中擁堵分析與治理方面的深度應用。

2武漢交通概況

武漢是湖北的省會城市，總體城市格局為兩江三鎮（兩江分別為長江和漢江，三鎮分別為武昌、漢口和漢陽）。截止2017年底，常住人口1100萬人左右，全市面積8570平方公里，建成區面積576平方公里，道路共4882條道路，總長5704公里，已形成三環十三射的路網格局。過江通道已通車18條，正在建設的5條。機動車保有量達到280萬輛，電動自行車110萬輛，共享單車接近100萬輛。已通車的軌道交通共5條，運營里程達到181.6公里，現在同時在建的軌道交通線路達到14條。根據高德大數據分析報告，2015年、2016年、2017年武漢擁堵全國排名分別為第13名、第17名和第47名，全市全天平均車速分別為29.11km/h、30.06km/h和32.67km/h。

總體而言，武漢道路交通特征是過江交通、環線交通明顯。受湖泊、大型院校、單位、小區影響，路網結構較差、道路密度偏低;同時，武漢處于大建設時期，全市多處占道施工，給武漢交通出行帶來了較大挑戰。

3武漢的大數據來源

為了提高智慧交通管理水平，武漢市交管局積極探索智慧交通建設和應用，建成了“智慧政務、智慧出行、智慧應急、智慧監管、智慧警營”系統，搜集了大量的交通基礎數據，主要來源[7]如下：

（1）交通設施數據。1628個信號燈路口（其中980個聯網），6454處視頻監控，5453個方向電子警察，2189個卡口。包括交通事件，道路流量，交通管制，道路交通的視頻圖像以及交通違法點等6類信息數據。

（2）交通平臺數據。高德等交通信息平臺提供的浮動車數據，公眾訪問數據等提供的出行時間、車速等數據。

（3）車輛數據。1.8萬輛出租車和7000多輛公交車的實時GPS數據，2000多個停車場的數據（停車場內實時的車輛數），重型貨車有49190輛、4000多輛渣土車、混凝土車實時GPS數據，共享汽車GOFUN在武漢4000多輛實時數據。

（4）交管內部數據。包含輿情民意平臺數據、122情報中心數據、事故數據、施工數據、違法數據、廣播數據、領導信箱數據等。

武漢市現有的交通大數據量大，種類多，但是不同數據之間的融合還有進一步挖掘的空間，數據的深度應用以及精準應用也有進一步探索的空間。

4大數據在擁堵分析中的應用

4.1擁堵特征分析

根據高德提供的交通運行數據，可以對全市、主城區、各行政區、環線、主干道、次干道、支路等不同范圍、不同道路的擁堵時間、空間分布特征進行量化分析。具體如下：

4.1.1擁堵時間分布

根據時間段劃分，可以分析24小時、一周各天、各月份交通運行情況，具體如下：

4.1.2擁堵空間分布

根據空間劃分，可以分析全市、各行政區、環線、過江通道等交通運行情況，以全市過江通道為例，高德顯示的擁堵空間分布如下：

4.2擁堵原因分析

常規的擁堵原因分為兩大類，一類是不可控的因素，如路網結構不合理、車流量大、惡劣天氣、突發事件等;另一類是可以通過交通管理進行改善的，如交通組織不合理、信號燈控制不合理、交通違法、道路施工、節假日影響等。目前傳統的原因分析較為單調且緊緊是定性的分析。因此，選取其中可操作、可控制和可管理的擁堵因素進行量化深入分析，為交通管理提供精準決策。

（1）交通組織不合理。通過大數據平臺數據，掌握道路交通運行特征，查找出擁堵點位，通過視頻巡查數據，對道路幾何特征進行分析，研究路口車道布置、公交站點、道路沿線開口、人行橫道設置等交通組織方式對道路通行的影響，從而確定因交通沖突、道路資源與流量流向不匹配等不合理的點位。

（2）信號燈控制不合理。通過高德地圖、視頻監控、流量檢測設備、信號燈配時數據，分析出各進口、各轉向的車輛排隊長度、等待信號燈的周期，查找出因信號燈周期、信號燈配時、信號燈放行相位相序、相鄰路口信號協調等不合理的點位。

（3）交通違法。通過大數據平臺交通運行數據，結合路口視頻監控、卡口、違停抓拍設備等數據，判別闖紅燈、逆行、違法掉頭左轉、違法通行禁行區、違法停車等因素引起的交通擁堵行為。

（4）施工影響分析。道路施工占用道路資源，車道數量減少，且在漸變段處存在交織問題，直接影響道路通行能力。根據實際觀測以及相關資料查閱表明，施工區的長度、大型車比例、限速大小均對施工區道路通行能力存在一定的影響，其中大型車百分比對施工區通行能力影響最顯著，限速影響次之，施工區長度影響最小。

（5）節假日影響分析。不同節假日及節假日期間交通運行均存在較大差異，根據武漢市近幾年各大節假日交通運行數據統計分析，各節假日放假當天和放假期間交通上升下降幅度如下：

（6）天氣影響分析。陰雨天氣下，駕駛員視線視距變差，反應時間增加;路面與輪胎的附著系數降低，車輛制動距離增加，停車減速時間將增加，啟動加速時間也增加。通過長時間觀測不同季節、不同天氣條件下的交通運行情況，統計得出結論：晴天陰天交通運行情況基本一致，小雨對交通出行影響較?。〒矶鲁潭燃觿?%左右），中雨對交通出行影響較大（擁堵程度加劇11%左右），雪天更加嚴重（擁堵程度加劇14%左右）。.

（7）交通事故影響分析。

交通事故的發生和消除分為四個階段：事故響應階段，交通事件確認后，救援部門、人員和救援設備到達事故現場的階段;事故清除階段，救援隊伍到達事故現場后，對受傷人員、事故車輛、道路設施處理的階段，解除干擾交通正常運行的障礙;事故恢復階段，交通事故清除后，擁擠車流開始消散，交通流恢復到正常交通狀態的階段。根據歷史數據統計，當交通事故導致單向3車道封閉1車道時，通行能力下降42%左右;當交通事故導致單向3車道封閉2車道時，通行能力下降70%左右。

5大數據在擁堵治理中的應用

現有的大數據提供了全市大部分道路、橋梁、隧道的交通運行情況以及部分流量、視頻數據，但是在擁堵治理方面的應用較為淺顯，目前只是簡單的提出了擁堵特征，簡單的理論原因分析，與現場的實際情況存在一定誤差。因此，需通過不同大數據之間的整合、二次應用進行精準化和精細化擁堵分析和治理。

5.1擁堵預測

通過查看歷史數據，結合大型活動、施工、天氣條件、大型政策調整等外在因素影響，對交通情況進行提前預測，便于提前采取相應的措施，實現主動管理。以武漢市2018年1月1日取消過江通道ETC收費為例。

（1）現有的過江通道管制措施

長江大橋、江漢一橋分單雙號通行，長江隧道限制9座及以上客車通行，每日零時至6時封閉，月湖橋2017年4月15日至2018年7月31日封閉施工。其中，長江大橋、江漢一橋和江漢二橋未采取ETC收費。

（2）取消ETC收費前過江交通運行狀況

結合卡口數據及高德大數據分析， 2017年1-6月過江交通運行情況如下：

（3）取消ETC收費過江交通預測評估

一是取消ETC收費后，會刺激過江交通出行需求，總的過江交通量有一定的上升幅度。參照之前設置ETC收費當月過江交通總量下降9%，預計增加的過江交通總量為11%（其中9%為抑制的交通出行需求，2%為誘增的交通量），即10萬輛左右。

二是取消ETC收費后，會打破原先過江交通量的平衡，長江大橋及江漢一橋11%左右的流量（1.1萬輛和1.3萬輛）將會轉移至鸚鵡洲長江大橋、長江隧道、長江二橋以及晴川橋、知音橋。按照距離權重及重力吸引因子，預計：鸚鵡洲長江大橋流量日均增加6800輛，長江隧道流量增加2000輛，長江二橋流量增加1300輛，晴川橋流量增加9500輛，知音橋流量增加3500輛。

（4）取消ETC收費實際與預測的過江交通運行情況對比

取消ETC收費后，實際總的過江交通量為1032578pcu，預測總的過江交通量為1017960pcu，誤差1.4%;長江大橋和江漢一橋流量下降12.15%，與預測的11%接近。

5.2擁堵治理

根據上述大數據在擁堵特征、原因及預測分析的應用，可以較為精確的指導交通組織優化，緩解擁堵?，F將結合大數據進行交通擁堵治理方法總結如下：

5.2.1信號控制優化

結合地磁、卡口、視頻流量檢測設備采集到的流量數據、視頻巡查數據、高德交通信息平臺數據等顯示的各方向擁堵情況，實現信號控制優化。具體內容如下：

一是優化路口信號燈配時，均衡各方向、各轉向車輛排隊長度;

二是對相鄰路口采取協調控制，防止路口流量溢出;

三是研究綠波控制，保障干線的快速優先通行。

5.2.2交通組織優化

根據地磁、高德數據平臺提供的各方向、車道交通運行特征，開展交通組織優化，具體內容如下：

一是根據各方向、各轉向的交通運行數據特征，優化路口直行、左轉、右轉車道分布，實現車道資源與流量流向相互匹配;

二是潮汐車道、可變車道、逆可變車道等新型交通組織方式的應用。運用滴滴對不同方向交通擁堵程度的分析數據，結合道路流量流向數據以及實際條件，開展新型交通組織方式的探索與應用;

三是盤活存量空間，暢通微循環。掌握高德大數據中對不同道路類型的擁堵時空分布特征及車速分析，結合視頻巡查，充分挖掘次干道、支路的存量資源，合理引導車輛繞行微循環道路，減少主干道及流量大路段的交通壓力。

5.2.3施工管理優化

通過對施工打圍方式、占道情況分析，結合上述施工對擁堵影響的分析，優化施工方案，論證半幅施工、全封閉施工、分段施工方案，最大程度降低對車輛通行影響。

5.2.4交通秩序整治

通過視頻監控、卡口、違停抓拍等設備收集到的違法數據，進行交通秩序的整治，改善交通出行環境。如違法停車、違法掉頭、違法變道、行人、非機動車闖紅燈等行為，規范交通秩序，提高通行效率。

5.2.5交通誘導

加強行車誘導，避開擁堵路線。在武漢市現有的行車誘導屏基礎上，結合歷史數據，添加動態預測功能以及完善路徑時間顯示功能，提高誘導的精準性和前瞻性。

5.3效果評估

以丁字橋為例。丁字橋路北接武珞路、南連二環線（雄楚大街段），長1.7km。隨著二環線的建成，丁字橋路承擔了過境交通和到發交通雙重功能，早晚高峰擁堵現象頻發。2018年，通過對丁字橋路沿線及周邊關聯節點進行交通組織優化。通過高德等大數據對丁字橋路改善前后的延時指數和平均車速進行分析，如下表所示。

6結論

本文通過整合視頻巡查數據、過江交通流量數據、擁堵延時指數、車速、地磁、視頻檢測流量、高德交通信息平臺數據等，探討了大數據在武漢市交通擁堵分析及擁堵治理方面已經采取的部分應用案例及相關經驗，為大數據在精細化交通管理方面提供了參考。

參考文獻

[1]江萍珍.淺談大數據在城市交通管理中的運用[J].科技經濟導刊，2017（30）：23.

[2]Darrow，Barb. Boston is using big data to solve traffic jams[EB/OL].（2015-11-06）[2016-01-03]http：//fortune.com.

[3]王福磊.推動大數據應用預防道路交通事故[J].道路交通管理，2015（07）：26-27.

[4]羅西軍，劉亞.大數據在智能交通系統中的應用分析[J].數字技術與應用，2014（09）：97.

[5]徐煒.交通管理已進入大數據時代[J] .道路交通管理，2013（11）：36-37.

[6]羅淑蘭，潘福全，王昕，亓榮杰，張麗霞.大數據在城市交通中的應用研究[J].現代交通技術，2016，13（05）：76-80.

[7]中國安防展覽網 http：//www.afzhan.com/news/Detail/62779.html.