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1、城市交通運行評價方法對比及關鍵問題研究從指數亂象談起交通大數據分析亟待規范 輔助標題輔助標題輔助標題 二一六年十一月郭繼孚郭繼孚北京交通發展研究院Beijing Transport Institute城市交通運行評價方法對比及關鍵問題研究一、交通指數亂象1.1 背景1.2 指數 輔助標題輔助標題輔助標題 張彭張彭1.3 原因背景背景城市化、機動化交通矛盾突出概念：交通運行指數（交通擁堵指數）是綜合反映城市路網運行狀態的指標，簡稱交通指數.1.1 背景狀態的指標，簡稱交通指數.服務對象：決策支持政策實施預評估與后評估重大活動保障交通工作績效考核科學研究市民出行三元橋北四環國貿西二環1.2 指數亂2、象1234高峰擁堵延時指數濟南濟南北京北京哈爾濱哈爾濱杭州杭州2.0972.0972.0712.0712.0252.0252.0182.0182016上半年擁堵城市排行2016上半年擁堵城市排行排名混亂G公司2016 上半年中國主要城市分析報告G公司2016 上半年中國主要城市分析報告D公司2016上半年中國城市交通分析報告D公司2016上半年中國城市交通分析報告排名差距依然很大54687910杭州杭州貴陽貴陽上海上海重慶重慶深圳深圳廣州廣州大連大連2.0182.0181.8851.8851.8651.8652.0062.0061.9091.9091.8641.8641.8421.8421.13、 研究背景G 公司公司指數排名指數排名S 公司公司指數排名指數排名濟南濟南14北京北京21廣州廣州321.2 指數亂象排名混亂呼和浩特呼和浩特48杭州杭州57深圳深圳63重慶重慶76珠海珠海810上海上海95中山中山1010南京南京118長沙長沙11121.1 研究背景 在2015年度中國主要城市交通分析報告中，G公司和T公司交通指數排名情況：1.2 指數亂象T公司指數排名公司指數排名G公司 指數排名公司 指數排名成都成都115天津天津22031排名混亂北京北京31杭州杭州44重慶重慶510長沙長沙616廣州廣州76深圳深圳88沈陽沈陽921福州福州1019石家莊石家莊1122上海上海127運4、行指數0-22-44-66-88-10運行等級暢 通基本暢通輕度擁堵中度擁堵嚴重擁堵交通指數交通指數北京、廣州指數值范圍：0-100指數值范圍：0-1001.1 研究背景1.2 指數亂象取值范圍不同7擁堵延時指數=交通擁堵通過的旅行時間/自由流通過的旅行時間范圍：0-10范圍：0-101.1 研究背景1.2 指數亂象等級不一樣，取值不一樣，顏色也有差異等級個數取值范圍顏色等級個數取值范圍顏色北京、廣州5級0-10綠到紅上海4級0-100綠到紅上海4級0-100綠到紅深圳5級0-10綠到紅G 無分級無上下界，一般不超過3無S6級0-100綠到深紅各類出行分析報告各類出行分析報告G 公司 第1季度5、和第2季度運行報告數據顯示，與去年同期相比大部分城市有不同程度的擁堵加重趨勢1.2 指數亂象同比變化趨勢不一致D公司D公司 發布2016上半年中國城市交通出行報告，上半年相比去年同期相比去年同期，整體車速呈小幅上升趨勢。評價時段不同評價時段不同高德 評價高峰時段：高德 評價高峰時段：早高峰7:009:00晚高峰17:0019:00。各類出行分析報告各類出行分析報告1.1 研究背景1.3 原因評價時段不同晚高峰17:0019:00。滴滴 評價滴滴 評價高峰時段：早高峰7:0010:00晚高峰17:0020:00。1.3 原因D公司公司？快車本身的速度是否具有代表性？計算速度的空間范圍？6月速度比6、5月和7月都高？1.3 原因6.0 8.0 10.0 交交通通指指高峰時段交通指數（高峰時段交通指數（2011年至年至2016年）年）0.0 2.0 4.0 1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月指指數數2011年2012年2012年2014年2015年2016年每年交通指數都是9月最高，2月、7月、8月較低1.3 原因？用市域范圍是否合理？還應該看看2014年的情況，沒有專車和快車時的路網運行狀況，樣本分布情況？僅僅用相關性分析就能說明問題嗎？1.3 亂象原因用專車上線前的交通指數和上線后的兩年度交通指數對比，擁堵處于上升趨勢發展歷程：北京2007、上評價角度：擁堵、混亂性、7、安全性.1.3 原因方法不一致北京廣州發展歷程：北京2007、上海2011、深圳2011、廣州2013、武漢、杭州、溫州.技術流派：北京、上海、廣州、深圳圖8 各城市交通運行指數上海深圳實現步驟（共性）：基礎性指標：速度、密度、流量、交叉口延誤等測量數據，目前主要采用浮動車行程速度數據.特征性指標：嚴重擁堵里程比例、TTI、延誤時間比.（差異性）評價角度：暢通性設計原理：快照法（Snapshot）狀態而非過程0102030405060012345678910指數1.3 原因方法不一致特征性指標：嚴重擁堵里程比例、TTI、延誤時間比.（差異性）決策性指標：歸一化交通運行指數（0-5、0-10、08、-100等）.北京：1、路段是否嚴重擁堵的判決；2、(加權后)嚴重擁堵里程比例上海：車速偏離最佳車速比1、路段指標廣州：延誤時間比P 嚴重擁堵路段里程路網總里程=TTI-1實際行駛時間 自由流行駛時間自由流行駛時間深圳：出行時間比11 自由流車速實際車速自由流車速=TTI實際行駛時間自由流行駛時間特征性指標計算方法iP ave(L)iL0102030405060擁堵里程百分比圖1 折減函數示意圖2、路段加權求平均加權方法：算數均值、幾何均值、調和均值（波動小）00.511.520.050.10.150.20.250.3特征性指標（核心算子）1.3 亂象方法不一致圖2 四種方法核心算子對比(北京9、市路網，2014年4月23日)00:001:152:303:455:006:157:308:4510:0011:1512:3013:4515:0016:1517:3018:4520:0021:1522:3023:4500:001:152:303:455:006:157:308:4510:0011:1512:3013:4515:0016:1517:3018:4520:0021:1522:3023:45北京（嚴重擁堵里程比例）深圳（出行時間比TTI)上海（車速偏離比 1-1/TTI）廣州（延誤時間比 TTI-1)-0.4-0.200.20.40.60:001:303:004:306:007:30910、:0010:3012:0013:3015:0016:3018:0019:3021:0022:30-0.500.510:001:303:004:306:007:309:0010:3012:0013:3015:0016:3018:0019:3021:0022:301.3 原因各自問題均值法：1、各等級擁堵等量齊觀不能反映真實擁堵感受和社會反映.擁堵以擁堵點段的形態出現，堵點上游堵、下游暢通，擁堵越嚴重堵點越多、堵點上下游的狀態差異越大，統計上表現為概率分布的展寬.均值無法分辨路網中車輛狀態的兩極分化，這和惡化的實際情況不符.2、平滑過程導致對嚴重擁堵敏感性不足.00.10.20.30:001:4511、3:305:157:008:4510:3012:1514:0015:4517:3019:1521:0022:4500.511.520:001:453:305:157:008:4510:3012:1514:0015:4517:3019:1521:0022:45路網嚴重擁堵里程比例路網TTI均值0.20.40.60.81消息社會覆蓋比兩類方法間區別1.3 原因擁堵本質均值法：運輸效率、時間代價運輸效率、時間代價嚴重擁堵比例法：公眾感受、社會反映公眾感受、社會反映1、嚴重擁堵是擁堵感受的主要來源.2、隨著交通服務質量的降低，擁堵輿論面經歷了基本不變、激增、再緩增趨于飽和的三個階段.嚴重擁堵是社會輿論12、的主要來源,嚴重擁堵臨界點附近交通變化需要特別關注.00.050.10.150.20.250.30.350嚴重擁堵人數比例（a）輿論傳播模型示意圖(b)嚴重擁堵人數比例社會影響面關系圖9 速度變化與心理感受關系（Fechne Law）y11Qs Q和分別為出行者中嚴重擁堵人數比例及出行人數為個人影響范圍的均值.s ykln x圖10嚴重擁堵人數比例累積概率圖11 輿論傳播模型示意圖規范化1、樣本來源，出租車？Or 私家車？2、評價空間、時間范圍專業引領2、評價空間、時間范圍3、數據規模、處理方法、匹配方法4、評價方法城市交通運行評價方法對比及關鍵問題研究二、交通大數據該怎么用？2.1 以浮動車13、數據舉例2.2 其他數據 輔助標題輔助標題輔助標題 張彭張彭2.2 其他數據2.3 更為精準數據的補充2.1 浮動車數據北京交通發展研究院（北京交通發展研究中心）于2005年開始研究城市路網交通擁堵評價，研究目的是對北京市道路網擁堵變化情況跟蹤監測，進行交通政策實施效果進行評估、制定交通發展規劃目標以及重點擁堵時期預測預警基礎數據源：浮動車浮動車，利用安裝有定位和無線通信裝置（GPS）的普通車輛(如出租車、公交車等)得到車輛位置、時間等信息，對這些實時信息進行處理，可以實時掌握道路運行狀況浮動車數據浮動車數據道路運行評價路網擁堵評價道路運行評價路網擁堵評價數據質量分析浮動車比率研究05001014、001500采樣間隔分析2.1 浮動車數據樣本代表性分析匹配算法驗證速度驗證030507090交委0617奇華0617采樣分布分析數據質量分析浮動車比率研究北京出租車總數2.1 浮動車數據樣本代表性分析匹配算法驗證速度驗證浮動車覆蓋情況分析與推演數據質量分析浮動車比率研究2.1 浮動車數據樣本代表性分析匹配算法驗證速度驗證浮動車基本與社會普通車輛運行浮動車基本與社會普通車輛運行速度一致速度一致數據質量分析浮動車比率研究2.1 浮動車數據樣本代表性分析匹配算法驗證速度驗證基于路徑的糾偏基于路徑的糾偏數據質量分析浮動車比率研究2.1 浮動車數據樣本代表性分析匹配算法驗證速度驗證浮動車與微波檢測器、15、車牌識別浮動車與微波檢測器、車牌識別數據對比驗證數據對比驗證基于浮動車數據計算交通指數交通指數是綜合考慮擁堵強度、擁堵持續時間、波及范圍和發生頻率等因素，量化反映路網整體擁堵程度的指標。擁堵感受調查擁堵感受調查2.1 浮動車數據尾號4、9限行尾號4、9限行擁堵感受調查擁堵感受調查以及基于數據的自驗證以及基于數據的自驗證和政策措施的關聯驗證和政策措施的關聯驗證2.1 浮動車數據和政策措施的關聯驗證和政策措施的關聯驗證2011年初北京實施“緩堵28條”，工作日五環路（含）內道路網平均日交通擁堵指數為4.8，比2010年（指數6.1）下降21.3%2.1 浮動車數據和政策措施的關聯驗證和政策措施的關16、聯驗證2012年底國家實施八項規定后，節前晚高峰交通擁堵情況有所緩解。2013年春節、中秋節、國慶節前晚高峰交通指數分別同比下降12.8%、4.0%、19.8%。2.1 浮動車數據晚高峰交通指數2011年2012年2012年比2011年2013年2013年比2012年春節前6.36.6+4.7%+4.7%5.8-12.8%-12.8%中秋節前7.68.0+4.9%+4.9%7.7-4.0%-4.0%國慶節前6.28.0+28.9%+28.9%6.4-19.8%-19.8%2.2 公交IC卡數據公交IC卡數據清洗過濾驗證公交IC卡數據各指標計算與驗證公交IC卡數據信息補全公交IC卡數據擴樣與交通17、大模型交叉校核2.2 信令數據信令數據清洗OD等參數識別與驗證與公交IC卡數據交叉校驗與綜合交通大調查數據交叉校驗擴樣與驗證和交通綜合大調查結合校核通勤發生吸引強度分布：發生信令結果（居住地）（居住地）調查結果2.2 其他數據：信令數據基于智駕車聯網技術的OBD終端設備為獲得實時車輛運行數據、能耗與排放數據提供了有效工具，OBD終端的小汽車運行數據采集方法，基于獲取的實時運行數據，提出小汽車定位數據的行程速度計算，研究小汽車的出行行為特征以及停車特征，并能獲取不同路況、速度情境下小汽車的能耗和排放數據，為實現城市的擁堵分析和治理提供依據。2.3 更為精準的數據補充：小汽車出行數據分析據，為實現18、城市的擁堵分析和治理提供依據。GPS：實時位置；3D加速度傳感器：駕駛行為（急加速、急減速、急轉彎）；診斷模塊：車輛工況及車輛健康檔案；無線通訊模塊：數據及信息傳輸；OBD標準接口：診斷協議及車型自動適配柱形圖：日均行駛里程40-60KM；折線圖：次均行駛里程10-15KM柱形圖：日均行駛里程40-60KM；折線圖：次均行駛里程10-15KM柱形圖：日均行駛時耗1.6-2.2小時；折線圖：次均行駛時耗25-30分鐘柱形圖：日均行駛時耗1.6-2.2小時；折線圖：次均行駛時耗25-30分鐘每一天不同時間點出發、到達、在途車輛比例，準確獲取全市車輛運每一天不同時間點出發、到達、在途車輛比例，準確獲19、取全市車輛運行狀態，對錯峰出行、高峰預測、出行規律分析等提供支持行狀態，對錯峰出行、高峰預測、出行規律分析等提供支持工工作作日日累計在途車輛比例每五分鐘出發車輛比例每五分鐘到達車輛比例工工作作日日周周末末相比于浮動車可獲得的位置數據之外，還可獲得（一）行程數據：點火時間、點火位置、熄火時間、熄火位置等；（二）位置數據：每秒油耗、位置點狀態等。2.3 更為精準的數據補充：小汽車出行數據分析可分析精細的駕駛行為，補充浮動車數據通過數據分析可以實現對于全市車輛空間分布、駕駛行為等內容的分通過數據分析可以實現對于全市車輛空間分布、駕駛行為等內容的分析，可以為網約車、合乘車提供解決方案，便于進行城市日常20、與突發事析，可以為網約車、合乘車提供解決方案，便于進行城市日常與突發事件的車輛與道路監管。件的車輛與道路監管。行駛軌跡以及不良駕駛行為點及擁堵點的聚合分布，能夠直觀地發現路網中交通擁堵、安全等相關問題，能夠針對性的進行優化完善用戶駕駛行為、出行行為評價，可以針對性優化用戶駕駛、出行行為，提高出行效率，降低事故率可分析停車時空分布社會小汽車停車分布熱力圖社會小汽車停車分布熱力圖行政區停車量走勢圖行政區停車量走勢圖行政區停車量走勢圖行政區停車量走勢圖海淀區海淀區房山區房山區城市交通運行評價方法對比及關鍵問題研究三、交通大數據未來 輔助標題輔助標題輔助標題 張彭張彭三、交通大數據未來三、交通大數據的21、未來 交通信息化趨勢全方式、全過程信息化出行全過程參與、干預出行全過程參與、干預交通信息化成為標配 交通工程師的責任大數據的清洗與驗證大數據與小數據融合三、交通大數據的未來大數據與小數據融合同類數據不同數據源的融合交通系統內不同類數據信息的融合交通系統數據和外部數據的融合 知其然并知其所以然大數據本身表現出相關性，加入人的智慧因素，實現知其所以然三、交通大數據的未來現知其所以然對交通問題的探尋有了更多的可能 未來需求響應式交通系統基于大數據找到交通系統中各種紛繁復雜的現象和規律通過獲取全面信息和機器學習和計算，充分發揮需求引三、交通大數據的未來通過獲取全面信息和機器學習和計算，充分發揮需求引導作用，實現系統的優化和動態響應未來可測、可控 避免大數據狂亂基本判斷力專業規范三、交通大數據的未來專業規范數據共享行業協作O(_)O北京交通發展研究院Beijing Transport Institute