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1、借助大數據提升城市交通管理智慧借助大數據提升城市交通管理智慧提要提要引言引言復雜的沖突與關聯，呼喚管理智慧復雜的沖突與關聯，呼喚管理智慧大數據將深刻影響決策分析技術大數據將深刻影響決策分析技術支持城市交通對策框架的大數據分析技術支持城市交通對策框架的大數據分析技術結束語結束語重視與協同重視與協同引言引言復雜的沖突與關聯，呼喚復雜的沖突與關聯，呼喚管理智慧管理智慧城市交通“路在何方”：管理與技術的深度融合城市交通“路在何方”：管理與技術的深度融合健康的城市空間結構健康的城市空間結構+可持續的交通模式可持續的交通模式+高效運行的交通服務體系高效運行的交通服務體系不是表面的車不是表面的車-路矛盾，而2、路矛盾，而是人居環境與無節制的小汽是人居環境與無節制的小汽車交通需求間的矛盾車交通需求間的矛盾簡單依靠硬件系統建設，并不能保證城市交通模簡單依靠硬件系統建設，并不能保證城市交通模式自然向可持續方向轉變式自然向可持續方向轉變日本三大都市圈交日本三大都市圈交通比例結構的演變。通比例結構的演變。智能車輛并不能從根本智能車輛并不能從根本上改變空間資源制約上改變空間資源制約單純依靠交通系統克服單純依靠交通系統克服城市空間結構缺陷，是城市空間結構缺陷，是難以勝任的任務難以勝任的任務路權之爭，本質上是對公眾利路權之爭，本質上是對公眾利益訴求分歧的公共政策協調益訴求分歧的公共政策協調城市交通面對的是人居環境與3、難以節制的交城市交通面對的是人居環境與難以節制的交通需求之間的矛盾通需求之間的矛盾Beijing 北京市Guangzhou廣州市廣州市Shanghai 上海市我們并非不知道增長的極限，但是我們并非不知道增長的極限，但是在無序地爭搶屬于自己的資源！在無序地爭搶屬于自己的資源！首爾市清溪川改造工程首爾市清溪川改造工程我們不是沒有對美好家園的憧憬，但是缺少實現理我們不是沒有對美好家園的憧憬，但是缺少實現理想的資源管控機制！想的資源管控機制！Nanjing 南京市Hangzhou 杭州市Chengdu 成都市拆除了拆除了5.8公里的高架路，創造宜居的生態環境公里的高架路，創造宜居的生態環境減少車流減少4、車流:125,000 輛輛/日日改造前改造前改造后改造后(2005年年9月月)1)經濟增增長年年GDP3)機機動化化GDP汽汽車保有量保有量4)供需關系供需關系車均道路均道路長度度2)城市城市擴展展年年城市半徑城市半徑6)環境境污染染年年排放排放5)能源消耗能源消耗能源消耗能源消耗城市半徑城市半徑我們不是不了解惡性循環的后果，但是我們不是不了解惡性循環的后果，但是缺乏擺脫“尾旋”的能力！缺乏擺脫“尾旋”的能力！既然城市交通面對的不是單純的既然城市交通面對的不是單純的“車“車-路”矛盾，僅僅在交通工具和路”矛盾，僅僅在交通工具和硬件設施上做文章，就難以取得真硬件設施上做文章，就難以取得真正的實效5、。正的實效。“復雜性”在考驗政府管理智慧“復雜性”在考驗政府管理智慧多個自由度上的互動，呈現“復雜”也展現多個自由度上的互動，呈現“復雜”也展現“可能性”，關鍵是“可能性”，關鍵是“駕馭能力駕馭能力”！”！城鎮化進入城城鎮化進入城市群發展階段市群發展階段軌道交通政策支軌道交通政策支持和建設推進持和建設推進汽車保有量的快汽車保有量的快速增加速增加新的交通服務模新的交通服務模1370010000“互聯網“互聯網+”帶來”帶來我們一直希望通過提高我們一直希望通過提高“預測精度”來消除未來“預測精度”來消除未來的“不確定性”，現在卻的“不確定性”，現在卻不得不重新思考“未來是不得不重新思考“未來是可以6、準確預測的嗎”？可以準確預測的嗎”？不確定性不可怕，可怕不確定性不可怕，可怕新的交通服務模新的交通服務模式的出現與沖擊式的出現與沖擊交通方式結構交通方式結構的快速變化的快速變化“互聯網“互聯網+”帶來”帶來的機遇和挑戰的機遇和挑戰信息技術注入引信息技術注入引發的系統變化發的系統變化城市空間結構城市空間結構的演化的演化？不確定性不可怕，可怕不確定性不可怕，可怕的是固執于“線性思維”；的是固執于“線性思維”；駕馭不確定性，需要建駕馭不確定性，需要建立政府對變化過程的控制立政府對變化過程的控制能力；能力；城市交通戰略調控，既城市交通戰略調控，既要充分利用已有經驗和理要充分利用已有經驗和理論，也要善于7、發現“未論，也要善于發現“未知”，及時調整工作方案知”，及時調整工作方案和對策。和對策。大數據將深刻影響決策分析技術大數據將深刻影響決策分析技術大數據價值在于更強的觀察能力所帶來的決策分析方法變化大數據價值在于更強的觀察能力所帶來的決策分析方法變化IC卡數據移動通信數據車牌照數據滬A1GPS數據人口普查數據城市規劃管理數據POI數據住宅價格數據其它基礎數據個體連續追蹤數據停車管理數據P軌交AFC數據出租車營運數據定點檢測器數據單次計量觀測數據大數據所帶來的大數據所帶來的多角度多角度連續“廣譜”連續“廣譜”觀測能力，觀測能力，如何提升城市交通對策如何提升城市交通對策水平？水平？期盼期盼面對快速且8、復面對快速且復雜的變化，傳雜的變化，傳統交通調查無統交通調查無論從觀察頻度論從觀察頻度還是觀察廣度還是觀察廣度上，均顯現出上，均顯現出極大的不適應。極大的不適應。瓶頸瓶頸大數據并非簡單是“大的數據”大數據并非簡單是“大的數據”傳統交通調傳統交通調查獲得的是查獲得的是基于基于小樣本小樣本的的一天一天OD當我們當我們當我們獲得更多當我們獲得更多天的天的OD車輛數量/萬臺車輛使用特征類型當我們可以更加細致地觀當我們可以更加細致地觀察交通流動的構成與分布察交通流動的構成與分布7:30-8:00,6.81%8:00-8:30,6.51%17:30-18:00,5.48%18:00-18:30,5.98%9、0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%8.00%乘客比例上車時間當我們可以更加細致地當我們可以更加細致地區分公交乘客的活動類型區分公交乘客的活動類型時間軸時間軸當我們當我們獲得獲得大大樣本樣本但但不精確不精確的的許多許多天天“OD”時時-50000-45000-40000-35000-30000-5000 0 50001000015000-5000 0 500010000odData_zip,1odData_zip,2odData_zip,3中秋節（周一）國慶前一天（周五）中秋節放假前一天（周五）事故后一天周五時間軸上時間軸上的降維而的降維而非數學平非10、數學平均！均！車輛數量/萬臺車輛使用特征類型主要用于通勤車輛高頻度使用車輛低頻度使用車輛上海牌照12.4459.18196.87外地牌照2.3740.03206.99合計車輛數14.8199.21403.86占所有車輛比例2.86%19.16%77.98%基基于于用用戶戶?畫畫像像?的的車車輛輛時時空空分分布布0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%乘次比例上車時間不同時段內各類乘客的乘次與該時段內總乘次之比Cluster 1Cluster 2Cluster 39.01%21.43%10.33%0%5%10%15%20%25%乘客比例工作日首乘時間平均值Cluster11、 1Cluster 2Cluster 3Cluster 1Cluster 2Cluster 3廈門北站廈門北站第一碼頭第一碼頭廈門站廈門站居住區居住區從分析技術角度我們需要思考從分析技術角度我們需要思考“數據”僅僅是“模型”的配角嗎？“數據”僅僅是“模型”的配角嗎？應該將大數據硬塞進傳統交通模型的框架之內應該將大數據硬塞進傳統交通模型的框架之內嗎？嗎？技術條件變化了，世界在快速變化，我們還應技術條件變化了，世界在快速變化，我們還應技術條件變化了，世界在快速變化，我們還應技術條件變化了，世界在快速變化，我們還應該讓建立在已有經驗基礎上的數學模型束縛住該讓建立在已有經驗基礎上的數學模型束縛住自己的12、決策思維嗎？自己的決策思維嗎？技術進步了，難道我們不能依托大數據、模型技術進步了，難道我們不能依托大數據、模型和仿真技術的綜合，更好地認識面對的問題，和仿真技術的綜合，更好地認識面對的問題，更好地進行城市交通的規劃管理決策嗎？更好地進行城市交通的規劃管理決策嗎？為此，我們需要從決策研究技術路線上思考變革為此，我們需要從決策研究技術路線上思考變革“建模”分析轉換為“建模”分析轉換為基于大數據的“證基于大數據的“證-析”析”所謂所謂“證”強調的是判斷和決策中的證據，尤其是數字化的證據，“證”強調的是判斷和決策中的證據，尤其是數字化的證據，盡可能充分的證據讓我們決策更加有據可循，增加了判斷與決盡可能13、充分的證據讓我們決策更加有據可循，增加了判斷與決策的公正性和權威性，使得判斷和決策更加具有說服力；所謂策的公正性和權威性，使得判斷和決策更加具有說服力；所謂“析”強調的是通過證據產生洞察，而不是讓復雜的數學模型“析”強調的是通過證據產生洞察，而不是讓復雜的數學模型剝奪了我們思考的能力，也避免表象的數字迷惑了我們的判斷剝奪了我們思考的能力，也避免表象的數字迷惑了我們的判斷能力。也就是說，我們需要的是一個人機結合的證析工作程序，能力。也就是說，我們需要的是一個人機結合的證析工作程序，能力。也就是說，我們需要的是一個人機結合的證析工作程序，能力。也就是說，我們需要的是一個人機結合的證析工作程序，而不14、是一個被數學程式綁架的自動化決策流程。而不是一個被數學程式綁架的自動化決策流程。不確定區間 Bel（A）Pl（A）0 支持證據區間 似真區間 拒絕證據區間 1 非“定制數據”所造成的模非“定制數據”所造成的模糊性，決定了必須大量使用“間糊性，決定了必須大量使用“間接證據”，從而要求在證據鏈基接證據”，從而要求在證據鏈基礎上的決策判斷。礎上的決策判斷。D-S證據合成 D-S證據合成D-S證據合成 D-S證據合成形式二形式一數據解讀的多義性，決定了必須注意數據解讀的多義性，決定了必須注意避免“偏聽偏信”，需要建立群決策判避免“偏聽偏信”，需要建立群決策判斷的機制和技術。斷的機制和技術。“證據理論”15、的框架下各種決策分析技術的融合“證據理論”的框架下各種決策分析技術的融合 大數據技術為城市交通規劃與管理決策者提供了獲取大數據技術為城市交通規劃與管理決策者提供了獲取新判斷信息的技術手段，依托這種手段得到了新的決新判斷信息的技術手段，依托這種手段得到了新的決策判斷證據；策判斷證據；盡管大數據所提供的基本是間接證據，但是其多維度、盡管大數據所提供的基本是間接證據，但是其多維度、多層次和連續觀察能力，卻相較傳統交通調查技術是多層次和連續觀察能力，卻相較傳統交通調查技術是多層次和連續觀察能力，卻相較傳統交通調查技術是多層次和連續觀察能力，卻相較傳統交通調查技術是質的進步；質的進步；在技術進步面前，我16、們需要認真思考將“數據資源”在技術進步面前，我們需要認真思考將“數據資源”轉變為“決策能力”，進而提升“行動效果”；轉變為“決策能力”，進而提升“行動效果”；從數據中有效提取證據、充分利用各種決策證據、基從數據中有效提取證據、充分利用各種決策證據、基于證據鏈形成科學判斷，是城市交通領域大數據應用于證據鏈形成科學判斷，是城市交通領域大數據應用技術研究的重點。技術研究的重點。城市交通對策框架導向的大數據城市交通對策框架導向的大數據應用技術應用技術如何理解城市交通領域的大數據分析如何理解城市交通領域的大數據分析目的目的將“數據資源數據資源”轉化為“決策能力決策能力”進而達到“行動效果行動效果”；特殊17、性特殊性公共管理領域的責任重大，決策依據不能停留在對問題的表面理解，而是直面復雜性、涉及深層次機理的不可逆問題；決策支持決策支持不是將“大的數據”塞進傳統分析框架，而是強調面對“不確定性世界”，用基于大數據的“感知-認知-洞察”技術支撐以“證-析”為主線的決策分析方法；協同變革協同變革不僅是引入技術，而是相關理論變革、管理程序和方法變革同步推進；注意防止的傾向注意防止的傾向“大智慧”需要廣開言路，防止“數據壟斷”形成“話語權壟斷”！理解決策：城市交通目標導向行動框架理解決策：城市交通目標導向行動框架對生態環境的保護 對社會健康發展的支持 可以不依賴小汽車的城市空間結構 適應可持續發展要求土地與18、交通協同的政策體系 公交優先發展的要素結構 杠桿 目標 可持續發展的交通模式 對社會健康發展的支持 對經濟活力的支持 環境的制約 能源的制約 土地的制約 的交通基礎設施 以公交為主體的綜合交通服務體系 具有創新性的交通技術保障體系 圍繞智慧管理的決策支持體系 政策體系 機動化進程管理的政策體系 新能源技術發展的政策體系 協調決策民主與科學的政策體系 理解技術理解技術感知：變化、征兆、效果感知：變化、征兆、效果駐點的空間分布駐點的空間分布在興趣值基礎上多維在興趣值基礎上多維子空間聚類分析子空間聚類分析出行鏈模式分析出行鏈模式分析合理選擇表征指標合理選擇表征指標個體屬性輸入通過聚類和降維通過聚類和19、降維簡化問題簡化問題正確設定觀察角度正確設定觀察角度識別值得關注的“聚識別值得關注的“聚集”、“涌現”和集”、“涌現”和“異常征兆”“異常征兆”性輸入軌道交通不使用軌道交通偶爾使用軌道交通中度使用軌道交通重度使用活動區域建成環境差、離家近活動區域建成環境差、離家遠或者市中心公交走廊沿線活動區域市中心非公交走廊沿線活動區域建成環境差、離家近居住地顧村大華居住地靜安活動區域其他三類區域居住地顧村大華居住地靜安居住地顧村居住地大華居住地靜安65.9%44.5%42.6%48.0%38.5%62.8%43.2%38.0%61.7%49.0%52.6%對變化趨勢的模式識別對變化趨勢的模式識別基于大數據并20、不意味著必然“真實”，決策基于大數據并不意味著必然“真實”，決策者和研究者看到的是經過數據分析工程師加工的者和研究者看到的是經過數據分析工程師加工的“數據圖像”，其“立場”、“視野”、“價值“數據圖像”，其“立場”、“視野”、“價值取向”、“分析能力”等，均會對“數據圖像”取向”、“分析能力”等，均會對“數據圖像”產生影響，也會造成用戶的觀察能力的缺陷！產生影響，也會造成用戶的觀察能力的缺陷！理解技術理解技術認知：公共管理領域不可回避的任務認知：公共管理領域不可回避的任務步行步行自行車自行車+摩托摩托小汽車小汽車巴士巴士當視野得到擴展，的確可以當視野得到擴展，的確可以依靠直覺發現規律依靠直覺發21、現規律更多的情況下，關聯分析給出重要更多的情況下，關聯分析給出重要的“向導”信息的“向導”信息宏微觀數據的鏈接，宏微觀數據的鏈接，是將宏觀態勢分析與微觀是將宏觀態勢分析與微觀機理分析結合的關鍵。機理分析結合的關鍵。利用大數據的利用大數據的時空分布結構分析時空分布結構分析與利用問卷調查數與利用問卷調查數據的機理研究。據的機理研究。3.3 高鐵站點要素集聚關聯研究（決策樹C5.0算法）周邊要素集聚距離指數=0.3距離指數0.14距離指數0.3連接車站數129城市等級=3連接車站數=129影響重要性（0-1）0.680.210.1100.20.40.60.8集聚度好北京西站、北京南站、寧波站、鄭州東22、站（4，100%）集聚度中：杭州東站、廊坊站、石家莊站、天津西站（4，100%）集聚度差：常州北站、成都東站、安陽東站、嘉興南站、廈門北站、蘇州北站、無錫東站、天津南站、合肥南站（30，100%）集聚度中：廣州南站、濟南西站、南京南站、上海虹橋、深圳北站、武漢站、長沙南站（7，86%）集聚度差：嘉興南站、昆山南站、徐州東站（3，100%）通過大數據的整體類別結構通過大數據的整體類別結構分析，為案例剖析防止“選擇性分析，為案例剖析防止“選擇性偏差奠定基礎”。偏差奠定基礎”。理解技術理解技術洞察：情報決策中最華麗的篇章洞察：情報決策中最華麗的篇章智慧政府的行動框架智慧政府的行動框架治本：制定戰略性23、空間政策，治本：制定戰略性空間政策，實現可持續發展的交通模式實現可持續發展的交通模式與健康的城市空間結構的與健康的城市空間結構的戰戰略協同略協同；需求管理：充分認識“雙面需求管理：充分認識“雙面劍”性質，精準調控，將正劍”性質，精準調控，將正面效應盡可能放大，將負面面效應盡可能放大，將負面超越經驗、超越常規的認識超越經驗、超越常規的認識自相矛盾觸類旁通急中生智自相矛盾觸類旁通急中生智利用薄弱環利用薄弱環節重構劇本節重構劇本增加新的增加新的思維錨點思維錨點拋棄薄弱拋棄薄弱的錨點的錨點基基于于大大數數據據的的思思辨辨環環境境面效應盡可能放大，將負面面效應盡可能放大，將負面影響盡可能縮小，實現影響盡24、可能縮小，實現精準精準化調控化調控；公交優先：要讓公交成為社公交優先：要讓公交成為社會各界可接受的交通方式，會各界可接受的交通方式，需要進行需求細分，實現需要進行需求細分，實現精精細化服務細化服務；交通控制：為了最大程度發交通控制：為了最大程度發揮已有系統的潛力，必須明揮已有系統的潛力，必須明晰擁堵形成機理，實現晰擁堵形成機理，實現精明精明管控管控。基基礎礎：有有效效的的信信息息融融合合決策層決策層特征層特征層數據層數據層我們的理解、行動、觀察、感覺和我們的理解、行動、觀察、感覺和期望的方式發生了變化期望的方式發生了變化基基于于大大數數據據的的思思辨辨環環境境最重要的事情是提升政府管理智慧明確25、目標所要支持的是“戰略-規劃-政策-設計-管理”整合的多部門協同過程；明確任務借助新技術支持以城市交通戰略調控形式實現的城市交通演化過程管理；略調控形式實現的城市交通演化過程管理；明確技術研究任務大數據環境下基于證據的決策分析；明確特殊性公共管理領域的責任和慎重；明確抓手通過大數據環境建設，支持“百花齊放”的“群言堂”。結束語結束語構建技術生態環境構建技術生態環境有了“大數據”政府不會自然具有智慧有了“大數據”政府不會自然具有智慧呈現在決策者面前的“數據圖像”，并非“真實世界”的不走樣寫照，而是經過數據分析師加工后的“視圖”，既能“載舟”亦能“覆舟”；再豐富的證據素材，缺少獨具慧眼的“福爾摩再26、豐富的證據素材，缺少獨具慧眼的“福爾摩斯”亦難以洞察未來；大數據提供的成果不過是“情報決策”的判斷，并不能必然轉變為精彩的“戰役”策劃，對管理者來說不是“減壓”而是“加壓”技術投入能否帶來治理水平提升？！管理智慧的技術生態環境管理智慧的技術生態環境大數據平臺大數據平臺+“群言堂”“群言堂”“管理智慧”“管理智慧”是建立在廣泛是建立在廣泛信息基礎之上；信息基礎之上；為避免受制于為避免受制于分析者的能力分析者的能力輕度抽象級高度抽象級對公眾和一般管理部門開放由各個單位和部門自行建立公共協議國家技術標準分析者的能力分析者的能力和視野，需要和視野，需要建立“群言堂”建立“群言堂”的機制；的機制；大數據平臺大數據平臺+“群言堂”“群言堂”=群策群力的管群策群力的管理智慧。理智慧。原始數據級基礎數據級輕度抽象級部門自行建立對技術研究單位和管理部門開放僅由平臺單位使用，不對外開放。行業協議行業技術標準企業技術標準