多元數(shù)據(jù)融合環(huán)境下的交通擁堵分析方法探析

上海市交通發(fā)展研究中心

0 引 言

道路交通信息化快速發(fā)展，多元數(shù)據(jù)融合條件下道路交通擁堵治理在思路與方法上，與以往相比都產(chǎn)生了較大的突破。如果說傳統(tǒng)調(diào)查加經(jīng)驗(yàn)判斷對(duì)于交通狀態(tài)的判別是管中窺豹或囫圇吞棗，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)融合研判則是逐步向著實(shí)時(shí)感知、全面獲取、追蹤溯源、快速響應(yīng)的方向發(fā)展。這種變化使得道路交通相關(guān)工作者對(duì)交通狀態(tài)乃至交通需求的研判，在時(shí)空、方式諸多影響因素上更加客觀和全面，使得擁堵治理研究基礎(chǔ)更加穩(wěn)固、問題分析更加知微見著、方案的研究和實(shí)施更加具有針對(duì)性。

道路交通相關(guān)的數(shù)據(jù)信息主要分為交通設(shè)施供應(yīng)、交通出行需求以及交通運(yùn)行狀態(tài)，即道路、附屬設(shè)施及交通管理在內(nèi)的通行環(huán)境，包括機(jī)動(dòng)車、慢行在內(nèi)的出行時(shí)空特征，以及包括交通流量、車速、擁擠度等在內(nèi)的交通的運(yùn)行狀態(tài)。

1 道路交通環(huán)境的信息化

交通地理信息系統(tǒng)GIS-T（Geography Information System-Transportation）在交通規(guī)劃、交通管理行業(yè)中的普及和應(yīng)用，以及交通運(yùn)行數(shù)據(jù)的日益豐富，使得道路交通建模分析不再是靜態(tài)的半封閉系統(tǒng)，而是逐步形成可以與交通信息平臺(tái)、行業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)甚至互聯(lián)網(wǎng)地圖動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)相連通的動(dòng)態(tài)的開放式系統(tǒng)，作為一個(gè)模塊更好地融入到越來越高度集成的道路交通管理乃至城市管理的大平臺(tái)中。

道路交通的運(yùn)行狀態(tài)，無論暢通或擁堵，均由道路容量供應(yīng)和交通需求共同作用形成。道路容量供應(yīng)又由靜態(tài)的道路設(shè)施和動(dòng)態(tài)的管理方案同時(shí)決定。這其中，作為道路交通環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)和附屬設(shè)施信息化是實(shí)現(xiàn)交通大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用和道路交通智慧管理的基礎(chǔ)。

1.1 道路網(wǎng)絡(luò)及附屬設(shè)施的地理信息化

道路網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)靜態(tài)的地理信息化，為道路管理提供了可視化的數(shù)據(jù)處理、篩選、分析、展現(xiàn)的圖形基礎(chǔ)。比之在地圖冊(cè)上標(biāo)記并開展研究工作效率大有提升，同時(shí)讓路徑分析和出行模擬成為可能，將道路交通的管理和研究從節(jié)點(diǎn)表象推動(dòng)到源頭和路徑分析的層面。

圖1 蘇州河沿線局部道路網(wǎng)絡(luò)示意圖

1.2 道路交通管理信息化與可計(jì)算路網(wǎng)

在靜態(tài)屬性的道路網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，當(dāng)?shù)缆返慕煌ü芾矸桨浮⑿趴胤桨赣绕涫菍?shí)時(shí)的信號(hào)狀態(tài)作為動(dòng)態(tài)屬性接入道路網(wǎng)絡(luò)，道路作為交通供應(yīng)端，再結(jié)合動(dòng)態(tài)的交通流數(shù)據(jù)，其實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的服務(wù)能力計(jì)算和運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估才有了精細(xì)、量化和實(shí)時(shí)校準(zhǔn)的可能。相比以往對(duì)道路容量通過靜態(tài)屬性賦值的粗獷計(jì)算，引入動(dòng)態(tài)管理信息的邏輯計(jì)算讓系統(tǒng)模擬精度和方案測(cè)試效果有了質(zhì)的提升。

道路交通管理信息及附屬設(shè)施信息主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）車道信息：路段及交叉口車道屬性，包括方向、斷面類型、車道數(shù)、交叉口車道轉(zhuǎn)向、專用道等，尤其是可變車道、時(shí)段性專用道等動(dòng)態(tài)變化的車道信息；

（2）交通管理：?jiǎn)涡械?、禁止轉(zhuǎn)向、車型限制等；

（3）信號(hào)信息：信控配時(shí)、信號(hào)優(yōu)先等信息，包括靜態(tài)方案，乃至動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)狀態(tài)信息；

（4）附屬設(shè)施：與交通管理相對(duì)應(yīng)的道路附屬設(shè)施，包括標(biāo)線、標(biāo)志標(biāo)牌、護(hù)欄隔離欄、信息板、信號(hào)燈及其他外場(chǎng)設(shè)施等。

圖2 宣城公安交通大腦可計(jì)算路網(wǎng)示意圖（圖片來源于網(wǎng)絡(luò)）

2 道路交通需求的感知與推算

與交通供應(yīng)端相對(duì)的，交通需求及出行特征是形成最終道路運(yùn)行狀態(tài)的另一因素。

交通方式中與道路交通改善研究相關(guān)的主要是小汽車、出租車（含網(wǎng)約車）、公交車及非機(jī)動(dòng)車幾類。通過分類研究各方式出行的規(guī)模、分布及時(shí)間情況，摸清一個(gè)區(qū)域的道路交通需求根本特征，再結(jié)合道路流量、車速等運(yùn)行狀態(tài)分析擁堵發(fā)生的邏輯和改善方案。

在傳統(tǒng)方法中，掌握出行特征主要通過傳統(tǒng)的抽樣問卷調(diào)查獲取，時(shí)段上是局部的、特征日的，樣本覆蓋上比例較小?？傮w特征只能通過簡(jiǎn)單的或者復(fù)雜的擴(kuò)樣估算。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，可以借助手機(jī)信令、手機(jī)app數(shù)據(jù)及各類交通行業(yè)大數(shù)據(jù)來獲取或估算這些特征，而且樣本量更大，覆蓋度更加全面，時(shí)間和空間上更廣，且可以追溯和補(bǔ)充分析。

2.1 全方式交通出行

全方式的出行雖然不是直接和道路交通相關(guān)，但它更加直接地反應(yīng)了一個(gè)地區(qū)的需求，且往往和人口、崗位直接關(guān)聯(lián)，對(duì)于了解該區(qū)域的整體情況十分必要。目前估算區(qū)域全方式出行特征，手機(jī)信令、微信等數(shù)據(jù)是比較好的數(shù)據(jù)媒介。人們對(duì)微信使用的普及度和頻度可以保障樣本的覆蓋面。此外全方式的出行特征，可以和后面分方式的特征匯總后相互校核。

圖3 基于手機(jī)信令的人員分布和全方式出行分布示意圖

2.2 公共交通出行

以上海第二代公交IC卡POS機(jī)數(shù)據(jù)為例，通過公交IC卡記錄、車輛GPS、電子路單的組合碰撞，并結(jié)合公交IC卡進(jìn)出軌道交通的記錄，推算獲取刷卡用戶出行特征。隨著新一代有定位信息的POS機(jī)的普及應(yīng)用，該算法復(fù)雜度將大幅度下降，出行特征推算精度將持續(xù)提高。

圖4 公交刷卡用戶出行特征推算示意

2.3 出租車出行

對(duì)于出租車出行數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)比較成熟，近年隨著網(wǎng)約車的占比不斷提高，甚至反超巡游出租的客運(yùn)規(guī)模，使得對(duì)網(wǎng)約車的分析也變得必不可少。出租車和網(wǎng)約車兩種方式，作為車輛出行可以作為全樣數(shù)據(jù)來分析，直接得出該方式的車輛出行規(guī)模、時(shí)空分布特征。尤其是對(duì)道路運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)估，也是很好的數(shù)據(jù)來源。

圖5 節(jié)假日崇明島網(wǎng)約車上客點(diǎn)及下客點(diǎn)分布

2.4 小汽車出行

對(duì)普通小汽車方式出行分布和時(shí)間特征的分析，可以借助導(dǎo)航數(shù)據(jù)、新能源車GPS記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

與出租車數(shù)據(jù)采用同樣的技術(shù)方法分析其出行特征，不同之處在于，出租車幾乎可以認(rèn)為是全樣數(shù)據(jù)，但普通社會(huì)車輛僅能獲取部分?jǐn)?shù)據(jù)。

但對(duì)于普通社會(huì)車輛的分析，其另有一處優(yōu)勢(shì)在于，可以通過停車場(chǎng)的進(jìn)出車輛統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)樣，這與目前在實(shí)踐中的IDPS（Infrastructure Data Platform System）系統(tǒng)中采用的某些思路不謀而合。

2.5 非機(jī)動(dòng)車出行

共享單車的強(qiáng)勢(shì)推廣，為人們非機(jī)動(dòng)車出行提供了便利，也為非機(jī)動(dòng)車出行特征的研究提供了豐富的數(shù)據(jù)資源，具有大數(shù)據(jù)的一切優(yōu)點(diǎn)，只是在騎行路徑上尚不容易獲取。但騎行起終點(diǎn)、規(guī)模和時(shí)間記錄已經(jīng)能夠幫助我們摸清楚一個(gè)區(qū)域非機(jī)動(dòng)車方式的功能和需求特征，對(duì)于深入研究道路上的機(jī)非關(guān)系有著突出的作用。比如，局部節(jié)點(diǎn)機(jī)動(dòng)車流量與車速不能達(dá)到理論上的一致性，那么就有可能是受到非機(jī)動(dòng)車或者行人的影響，這在現(xiàn)場(chǎng)是十分容易分辨的，但借助大數(shù)據(jù)卻可以在更大的區(qū)域范圍內(nèi)自動(dòng)篩選出存在這些情形的節(jié)點(diǎn)。

圖6 新能源車輛出行特征分析及借助停車場(chǎng)（含出入口）數(shù)據(jù)輔助分析

3 道路運(yùn)行評(píng)估與擁堵篩查

道路運(yùn)行分析和狀態(tài)評(píng)估有交通量、飽和度、車速及擁堵里程等基本要素，以及通過特定算法定義的各類交通指數(shù)來描述運(yùn)行狀態(tài)，如上海市的道路交通擁堵指數(shù)和高德的延時(shí)指數(shù)等。此外通過從時(shí)空上對(duì)比某些基本要素可以分析出特定的交通特征，如根據(jù)流量和車速的變化分析出某些路段或者交叉口轉(zhuǎn)向的潮汐特征。

圖7 共享單車的起終點(diǎn)分布示意圖

3.1 車速的分析

在利用大數(shù)據(jù)分析道路運(yùn)行特征的基本要素里，車速分析是相對(duì)較為容易實(shí)現(xiàn)的。一是數(shù)據(jù)來源較多，根據(jù)研究區(qū)域的區(qū)位、業(yè)態(tài)或功能以及交通構(gòu)成特點(diǎn)，可以選擇出租車、公交車、新能源車輛、兩客一危車輛以及互聯(lián)網(wǎng)地圖數(shù)據(jù)等等；二是只需要一定量的樣本數(shù)據(jù)即可計(jì)算車速，無需全樣數(shù)據(jù)，即可覆蓋范圍齊全的路段及網(wǎng)絡(luò)。

車速是篩選擁堵區(qū)域的最直接有效的指標(biāo)，也是計(jì)算擁堵里程和分析潮汐特征的重要指標(biāo)之一。車速與交通量、道路容量、飽和度綜合分析，可以用來評(píng)判道路設(shè)施供應(yīng)及管理有效性。

圖8 車輛GPS散點(diǎn)車速與路段車速分析示意圖

3.2 流量及飽和度

與車速分析不同，道路交通流量理論上要求全樣統(tǒng)計(jì)，在數(shù)據(jù)的獲取上成本較高而靈活度較低。傳統(tǒng)的人工觀測(cè)，由于成本和工作周期，調(diào)查響應(yīng)速度和時(shí)空覆蓋面都受到制約，人工觀測(cè)也存在不可避免的誤差，且難以回溯；管理部門的線圈數(shù)據(jù)、視頻采集數(shù)據(jù)，在時(shí)間維度上較為完備，顆粒度和時(shí)間周期都可以靈活獲取，但受限于固定設(shè)施的投資建設(shè)，點(diǎn)位覆蓋度無法靈活補(bǔ)充。基于目前的數(shù)據(jù)資源，通常需要以設(shè)施采集數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以缺失點(diǎn)位的人工調(diào)查為補(bǔ)充，并通過道路交通模型的分配來模擬完整網(wǎng)絡(luò)的交通量分布。從整個(gè)路網(wǎng)的分析來說，數(shù)據(jù)獲取和模型調(diào)校的工作周期較長(zhǎng)。

與交通量對(duì)應(yīng)的交通飽和度，是建立在對(duì)道路容量的人為標(biāo)定的基礎(chǔ)上的，難以做到全網(wǎng)的精細(xì)化。隨著交通模型與交通管理信息的聯(lián)網(wǎng)探索，對(duì)道路容量的精細(xì)化動(dòng)態(tài)計(jì)算成為可能，未來對(duì)路網(wǎng)飽和度的評(píng)價(jià)將能夠更加符合實(shí)際情況。

圖9 衡山路車速（上圖）與擁堵里程（下圖）的時(shí)間變化

圖10 路段流量飽和度及高峰車速模擬

綜合道路交通量、飽和度、車速等基本指標(biāo)，從宏觀路網(wǎng)層面高效精準(zhǔn)地聚焦至擁堵片區(qū)、擁堵路段和節(jié)點(diǎn)，為進(jìn)一步的擁堵分析和治理提供了較為全面和客觀的基礎(chǔ)，是大數(shù)據(jù)環(huán)境下交通擁堵分析和研究的最大優(yōu)勢(shì)。

3.3 設(shè)施與管理問題的發(fā)現(xiàn)

結(jié)合道路動(dòng)態(tài)通行能力，對(duì)交通流量與車速的理論一致性判斷，可發(fā)現(xiàn)實(shí)際運(yùn)行中存在的相互干擾情形，包括社會(huì)車輛之間、公交車與社會(huì)車輛之間、車輛與非機(jī)動(dòng)車或行人之間的干擾，導(dǎo)致道路實(shí)際通行能力與理論通行能力的差異，進(jìn)而分析設(shè)施在局部設(shè)計(jì)上、管理上可能存在的問題。

3.4 運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)判

以長(zhǎng)期運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)為基礎(chǔ)，并綜合分析車輛保有量、公交客運(yùn)量、區(qū)域道路設(shè)施供應(yīng)及相關(guān)政策因素，對(duì)未來近期交通發(fā)展態(tài)勢(shì)可進(jìn)行預(yù)判。如上海中心城道路交通指數(shù)（月均值）的分析顯示，早晚高峰時(shí)段及晚高峰后時(shí)段交通指數(shù)平均每年增長(zhǎng)5%-7%，加入車輛保有量因素，并篩選出擬合值較好的路段區(qū)間，可以作為預(yù)判交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)發(fā)展的工具。

4 擁堵識(shí)別后的治理思路

4.1 人流密集區(qū)域的慢行交通改善

對(duì)于大數(shù)據(jù)識(shí)別出的非機(jī)動(dòng)車、行人出行密集區(qū)域，需要關(guān)注寬?cǎi)R路的行人過街、非機(jī)動(dòng)車左轉(zhuǎn)、非機(jī)動(dòng)車二次過街以及慢行空間問題，這些因素與機(jī)動(dòng)車之間的沖突，將導(dǎo)致安全隱患和擁堵誘因。

4.2 基于潮汐特征的可變車道措施

根據(jù)路段分方向分時(shí)段的交通量、路段車速識(shí)別出的具有潮汐特征的路段，根據(jù)道路設(shè)施條件，可以考慮潮汐車道或者交叉口轉(zhuǎn)向可變車道措施，并根據(jù)方案預(yù)評(píng)估結(jié)果建議實(shí)施與否。

4.3 公交港灣車站改造

對(duì)于公交站點(diǎn)前、后路段區(qū)間內(nèi)，社會(huì)車輛車速有明顯差異的，結(jié)合道路設(shè)施條件，可以考慮實(shí)施港灣式公交站改造措施，降低社會(huì)車輛與公交車停站之間的相互影響。

4.4 其他擁堵治理思路

對(duì)擁堵片區(qū)、路段及節(jié)點(diǎn)的治理措施，還包括交叉口的渠化和信號(hào)優(yōu)化、根據(jù)設(shè)施條件道路擴(kuò)容、增加安全設(shè)施提高交通秩序等方面。

5 結(jié)語與展望

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，對(duì)交通需求及道路運(yùn)行狀態(tài)的分析，一是在時(shí)間維度上能夠跨度更廣、更加連續(xù)，并且可以追溯，這使得我們可以減少傳統(tǒng)調(diào)查中的偶發(fā)因素影響，進(jìn)而比較全面地分析各種特征日期、各個(gè)時(shí)段的交通情況，甚至可以追溯當(dāng)時(shí)是否受氣象、交通事件的影響，讓研究和方案的制定更加客觀；二是在空間維度上，研究的覆蓋面更廣，尤其是信息化建設(shè)較為完善的城市或區(qū)域，使得研究者可以從宏觀的層面入手，以上帝視角掌握區(qū)域交通需求和道路交通的運(yùn)行情況，快速聚焦擁堵區(qū)域和節(jié)點(diǎn)，減少漫無目的的掃街，或者可以在現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研時(shí)更加有針對(duì)性，提高研究效率；三是從供需匹配的角度，通過對(duì)比公交車、小汽車的車速，分析流量與車速關(guān)系，分析非機(jī)動(dòng)車的需求分布，除了能夠自動(dòng)篩選出擁堵區(qū)域、路段和節(jié)點(diǎn)外，還能夠幫助分析擁堵的成因，為研究治理方案打好基礎(chǔ)。另一方面，大數(shù)據(jù)的助力，只是幫助快速聚焦和輔助分析，并不能完全替代現(xiàn)場(chǎng)的調(diào)研，當(dāng)前階段對(duì)路面現(xiàn)場(chǎng)的調(diào)研和交通體驗(yàn)對(duì)于擁堵治理仍然是十分重要的。

圖11 上海每月不同時(shí)段道路交通指數(shù)變化圖

圖12 上?？焖俾诽卣鲄^(qū)間交通指數(shù)發(fā)展趨勢(shì)擬合曲線圖

總的來說，大數(shù)據(jù)環(huán)境為道路交通擁堵治理和交通環(huán)境改善研究提供了更廣闊的視野，要素分析的時(shí)空覆蓋更全面，為擁堵治理智慧化模塊化提供了可實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。但同時(shí)，目前發(fā)展階段也還存在迫切需要完善的方面，如信息采集與共享、管理聯(lián)動(dòng)等方面。未來隨著基礎(chǔ)信息的進(jìn)一步完善、信息共享機(jī)制的健全、治理工作的聯(lián)動(dòng)，道路交通管理工作也將朝著更加高效、科學(xué)、精準(zhǔn)和越來越精細(xì)化的方向發(fā)展。