2017年城市交通大数据应用现状及未来趋势

信令发生位置、时间、活动类型
北京移动：1800万样本，10亿条/天
触发时间、位置、用户
城市综合交通调查、运输经济专项 调查、出行方式意愿性调查
土地利用、人口分布、气象 道路施工、交通事件
高德：2013年12月6日，9G/天
第五次综合调查：共18项调查，其中： 入户调查4万户约12万人（面对面）
多张网、交错关联
进站
出站
地铁13 号线回龙观车站
8000 6000 4000 2000
0 -2000 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
-4000 -6000
进站
出站
商业主导：国贸
地铁1 号线国贸站
15000 10000
5000 0
-5000 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 -10000 -15000
人（从业人员）、车、路（道路网、 公交线路）
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应用一：浮动车计算系统
由行驶车辆（出租汽车）作为样本，计算获得路段车速（拥堵水平）
北京：40000辆出租汽车，5分钟（20秒）计算一次 五环内路网覆盖率80%，精度86%以上
出租汽车GPS点
实时路况
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识别常发拥堵路段，并与土地利用关联分析 服务拥堵治理（2009---）
—— 幽灵拥堵的细微刻画
大规模降雨、晚高峰
拥堵形成和消散的时间比例为2：3
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交通网络拥堵形成和消散演变规律分析
—— 幽灵拥堵的细微刻画
交通拥堵分布时空“云图”
横轴代表时间，纵轴代表路段 颜色代表该时间、该路段的拥堵程度。
莲花桥附近发生事故， 产生拥堵。 A：拥堵蔓延 B：拥堵消散
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应用二：“交通指数”拥堵评价
早高峰拥堵路段和节点
职住平衡度与早高峰常发拥堵路段
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北京市不同时期五环内路网拥堵变化情况
2007年9月 （306万辆，不限行）
2009年9月 （387万辆，限行）
2010年9月 （451万辆，限行）
2011年9月8日 （495万辆，限行）
2010年9月17日
严重拥堵
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交通网络拥堵形成和消散演变规律分析
灵感来源：
市领导：能否用一个数字反映交通运 行状态
道路类似个股
拥堵识别“五维”理念
以“交通指数”为核心的拥堵评价体系
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交通指数对城市交通拥堵变化非常敏感
2014年情人节，与前一天相比，晚高峰交通拥堵情况明显增加
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交通指数对城市交通拥堵变化非常敏感
尾号4、9限行
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数据积累：连续积累了2005年至今的所有数据。 第一次定量化地衡量了城市拥堵，拥堵治理目标实现
上车量分布（密度）
下车量分布（密度）
21
21
应用五：伪码移动信令数据的交通运行分析
• 每日接近1800万用户（样本），每天10亿条记录。
全市人口分布
准确性验证
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城市人口分布（居住地、工作地）
• 每天统计； • 反映出各阶段（假日、工作日、特殊时期）北京人口的变化
中心城区居住人口密度分布
-2000
-3000
-4000 -5000
进站
出站
地铁2 号线西直门站
8000 6000 4000 2000
0 -2000
-4000 -6000
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
进站
出站
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应用四：出租汽车客流特征分析
基于出租汽车卫星定位数据和计价器数据，分析出租汽车运营行为、 乘客乘车规律
基于浮动车行程速度计算
全市客流点登降量
晚高峰拥堵路段和节点
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轨道交通客流特征与周边用地功能分析
居住主导：天通苑
8000 6000 4000 2000
0 -2000 -4000 -6000
地铁5 号线天通苑车站
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
采集：60秒（将升为12秒） 6万辆出租车，15G，9000万记录/天 2万辆公交车，5G，3000万记录/天
公交IC卡：2500万记录/天，10G/天 ETC：300万记录/天
采集：2分钟 2G，500万记录/天（按检测点存储）
伪码移动信令数据 移动互联网众包数据 抽样调查数据 城市背景数据
交通基础数据
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公共交通客流增长趋势
2009年9月轨道运营里程 从114公里增加到228公里
2010年12月轨道运营里 程达到336公里
2011年12月轨道运营里 程达到372公里
2013年1Baidu Nhomakorabea月轨道运营里 程达到465公里
地面公交客流点与城市拥堵点段分布
城市公交客流集中的地方，往往拥堵较为严重
基于公交IC 卡数据计算
态
运 车辆卫星定位数据
经纬度、时间、方位角、车辆代码
行 （出租车、公交车、长途客 数 车和部分货车）
据 电子收费数据
收费时间、位置、线路、额度
（IC卡、ETC）
车辆识别数据
（视频、RFID）
检测位置和时间、车牌号 （车辆属性数据）
交通事故数据
事故位置、时间、类型
数据规模（以北京为例）
采集：2分钟，500万记录/天
进站
出站
地铁1 号线西单车站
8000 6000 4000 2000
0 -2000 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 -4000
-6000 -8000
进站
出站
居住+商业：军博
地铁1 号线军博站
4000 3000
2000 1000
0 -1000 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
定量化。
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交通运行提前研判和应对
建立研判工作机制，年初、节假日前、高峰拥堵期前，针 对性进行研判预测，引导各部门运力调配、公众出行
应用三：公交电子收费（IC卡）
每日近2500万条公共交通电子收费数据 从2006年5月开始积累数据 在不额外增加设施建设情况下，实现公共交通参数定量化获取
汇 A 城市交通的数据
报
B 大数据应用现状
内
容 C 未来展望
2
城市交通数据
交通基础设施
检测设备
车辆和人员
交通基 动态运 础数据 行数据
行为数据
城市背 交通调 景数据 查数据
人口、土地开发、社会经济
第五次综合调查
气象、道路施工、大型活动
运输经济调查
3
数据规模及特征
分类
数据内容
动 道路检测数据
断面流量、速度、车型