交通大数据的应用

大数据时代是在现代科学技术跨越式发展的过程中逐步衍生而来,大数据诞生以来,世界各国高度重视,积极探索数据的来源、安全等问题，并将其应用于智能交通、智慧政府、智能金融等各行各业各个领域。[1]在政策方面，我国相继出台了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》、《促进大数据发展行动纲要》等文件，明确提出要全面推进大数据的发展与应用；在实践方面，2016年以智慧城市为代表的“互联网+交通”项目在在全国范围内遍地开花，有效提升了城市的智能化水平。交通大数据是“互联网+交通”发展的重要依据，其发展及应用在宏观层面能为综合交通运输体系的“规、设、建、管、运、养”等提供支撑；在微观层面能够指导优化区域交通组织，如：优化交通信号、交通诱导、路况融合、规范停车场管理等。[2] 一、“互联网+交通”发展形势分析

根据高德地图发布的《中国“互联网+交通”城市指数研究报告》，2016年“互联网+交通”领域中数据开放、资源共建、政务智能服务、智能出行、交通拥堵、绿色出行、交通大数据发展势头强劲，七大热点紧跟时代前沿，符合国家政策导向，且与社会大众的生活就业息息相关。[3]在新常态新形势之下，结合国家“创新、协调、绿色、开放和共享”五大发展理念，“互联网+交通”领域将重点发展绿色、便捷、安全、经济、高效的大容量公共交通，一是通过借助“互联网+交通”领域的前沿技术，模拟城市交通运行情况，采取有效的诱导与控制措施，引导居民出行方式，缓解城市交通拥堵，提高公众出行效率与出行舒适度；二是通过政府与企业建立合作协调与资源共享机制，借助“互联网+交通”领域先进技术，共同致力于提升城市道路交通管理水平，充分实现城市道路体系的高效率利用。[4]实践证明，交通大数据是“互联网+交通”发展的关键支撑，是“互联网+交通”科学决策的重要依据，是构建智能出行系统，缓解城市交通拥堵，实现绿色出行的基础，因此，在“互联网+交通”背景下，不仅要关注交通大数据的发展方向与发展形势，如何解决交通大数据的来源、安全、储存及使用效率，充分发挥交通大数据的价值更为关键。[5]

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图1 “互联网+交通”领域发展的七大热点

二、“互联网+交通”背景下交通大数据的基本特征分析

“互联网+交通”背景下交通大数据与传统数据相比具有四大特征，即“4V”（Volume、Variety、Value、Velocity）特点。[6]

（1）规模大。交通大数据涉及交通系统的各个方面，如人员数据、车辆数据、线路数据、环境数据、管理数据等，导致交通大数据在规模上比传统数据规模更大。

（2）种类多。交通系统中人、车、路、环境等不同的交通数据具有不同的属性，如人、车的空间位置数据与移动轨迹数据、各个监控摄像头视频数据、天气变化数据、交通事故数据等，导致交通大数据种类繁多。

（3）价值密度低。由于交通大数据规模大、种类大，不同类型的交通数据具有不同的属性，交通大数据在具体的应用过程中需要从海量数据中筛选出有用数据，难度较大，导致交通大数据的价值密度较低。

（4）速度快。交通大数据具有实时性，数据实时采集，更新速度快，以交通大数据为城市居民提供基本出行服务为例,根据视频摄像头、感应线圈等专用设备采集到的数据，通过实时处理，剔除无效数据，挖掘交通数据的基本变化规律并及时反馈给出行者，出行者根据反馈的信息选择出行线路与出行方式。 三、“互联网+交通”背景下交通大数据应用价值分析

1、交通大数据来源分析

“互联网+交通”的发展促进了传统静态的交通基础数据向交通大数据的演

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变，互联网技术是获取交通大数据的关键技术，车联网技术则是获取交通大数据的关键途径。[7]研究表明，交通大数据主要来源于基于互联网的公众出行服务数据、基于行业运营企业生产监管数据、基于物联网与车联网的终端设备传感器采集数据三个方面[8]，其中公众出行服务数据主要包括网上售票、城市公交一卡通、公交服务在线查询、网购电商物流等；运营企业生产监管数据主要包括运输企业的客货运班列的运量数据、车俩检修数据等；传感器采集数据主要包括车辆定位数据、运行轨迹数据、车辆能耗数据、车辆性能数据、路网传感线圈与视频监控数据等。[9]

2、交通大数据的应用价值分析

交通大数据采集后，由于其价值密度低的特性，需要对收集的数据进行分析和处理，这就需要构建一套完善的理论体系框架，指导交通大数据开发与利用。

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交通大数据体系架构体系框架应用示范• 应用需求研究• 体系框架构建• 运营管理模式体系构建• 应用示范系统建设• 应用方向和场景• 典型应用模型• 操作和抽象接口交通大数据基础理论大数据资源特征分析大数据基础理论框架• 交通大数据基本概念• 交通大数据研究范围• 分类方法和描述方法• 逻辑关系和物理存储• 本体库和元数据• 相似性、测度和计算理论交通大数据平台构建应用系统架构研究统一语义和交互多元异构集成管理大数据典型应用模型交通大数据服务交通指数关联挖掘应用• 手机信令、GPS、交通卡等• 气象、土地、人口关联• 数据聚类和关联挖掘• 人群集合• 人群出行• 特征分析人员出行特征分析信息整合示范 图2 交通大数据体系框架

根据交通大数据的属性，借助交通大数据理论框架体系，不仅可以构建交通数据语义网络，帮助交通行业发展科学决策提供支撑，而且有助于提高城市交通信息化管理水平，制定科学合理的管理系统与管理方法，缓解城市交通拥堵。[11]

（1）交通大数据在综合交通运输体系中的应用

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综合交通运输涉及“衣、食、住、行”中的“行”，由交通基础设施、交通工具等按照一定的规则移动来完成。

 对管理者制定科学决策提供支持

日前，国务院印发的“十三五”综合交通运输体系规划，明确不仅要注重规

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划过程与规划结果，同时要对规划的可操作性进行中期评估。交通大数据的开

发与应用，可以为行业管理者制定综合交通运输体系的“规、设、建、管、运、养”全寿命周期的科学决策提供支撑。交通大数据有利于提升交通运输体系的整体信息化水平，实现各种运输方式之间的互联互通，有利于管理者制定各种运输方式之间的衔接方案，提升交通运输服务水平。

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通过对历史运营数据的分析，

系统能够识别出交通运输网络存在安全隐患的点及区域，有利于管理者制定有针对性的改善措施，提高综合交通运输体系的运营安全。通过对交通基础设施健康监测数据的分析，有利于管理者及时制定养护方案，减少养护费用。

4035302520151050玄武 秦淮 栖霞 2.521.51旅行速度 拥堵指数 0.50鼓楼 雨花台 建邺 江宁 图3 南京市交通拥堵指数排序图

以南京市为例，行业管理部门可根据高德地图发布的南京市拥堵延时指数，制定交通拥堵缓解措施，提升城市交通运行效率。

 为出行者确定出行路线、选择出行方式提供支持

交通大数据的开发与利用，使各种运输方式之间实现了互联互通，而且数据实时更新，出行者在出行前即可跟客户端完成出行时间、出行线路、出行方式的规划，减少出行延误，实现为出行者提供全方位、个性化、立体化的出行服务。

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图4 以北京国贸为中心60分钟通勤圈与热力图

以北京为例，高德地图以交通大数据为基础，发布20分钟、45分钟、60分钟、90分钟出行等时线与出行热力图，出行者可根据出行等时线和热力图，提前规划出行时间、出行目的、出行方式。

 对环境保护规划及政策的制定提供支撑

“互联网+交通”背景下，交通大数据的开发利用有利于行业主管部门及时掌握各种交通方式在运行过程中对环境的影响，并结合历史数据，明确各种交通方式对环境的“贡献率”，为环境主管部门制定科学合理的环境保护规划及政策，减少环境污染与环境破坏提供支撑。

（2）交通大数据在智能交通中的应用

智能交通是基于现代互联网技术，借助交通大数据,为用户提供快捷、高效、安全的信息化服务系统，在运行过程中涉及信息的采集、处理、反馈等一整套流程。借助信息技术、自动识别技术、控制技术及物联网技术，实现对综合交通运输体系中交通基础设施的监控与识别，同时结合人工数据补充，形成交通大数据系统，按照交通大数据开发与应用体系框架，对收集到的交通大数据筛选、处理、分析，支撑城市智能交通系统建设，缓解城市交通拥堵，提高交通运行效率。

（4）交通大数据在交通事故分析与处理中的应用

随着交通行业信息化水平的发展，各地行业管理部门先后建立了驾驶员信息系统、车辆管理系统、道路交通事故统计分析系统，并实现了各个系统的兼容与互通。通过对历史年交通事故数据的统计分析，一方面可以借助事故黑点模型，识别出事故多发道路与事故黑点路段，挖掘事故产生的原因，便于道路管理部门有针对性的制定交通安全改善对策；另一方面结合道路交通运行情况及交通量发

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展趋势，预测道路交通安全发展形势，为道路交通安全预警系统建设提供支撑。

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四、交通大数据应用面临的挑战

1、数据采集问题

交通大数据的采集主要依靠综合交通运输体系中的基础设施联网及自动识别与监控系统实现，然而传统交通基础数据主要掌握在基层管理部门，由于基层管理部门资金补助不到位、信息化建设跟不上、数据采集缺乏统一标准、各部门之间缺乏协作机制等问题，导致采集的基础数据的质量受到影响。

2、数据安全问题

“互联网+交通”背景下，交通大数据涉及的内容越来越广泛，不仅包括道路、车辆、驾驶员、交通量等基础数据，而且包括涉及国家安全和个人隐私的数据，因此，数据在开发与利用过程中，如何在充分挖掘交通大数据使用价值的基础上，保障其安全与隐私成为亟待解决的问题。目前，由于交通大数据在开发与利用过程中由于缺乏统一的规范和管理标准，导致交通大数据的传输及与外网之间的互联互通缺乏安全性。

3、网络通信问题

交通大数据采集后需要数据传输系统与网络通信系统的支撑，目前数据的传输主要采用自建通信专网与租用城市公共通信网络相结合的模式，形成有线通信与无线通信交互使用的通信系统，支撑了当前交通大数据的网络通信问题。随着行业发展与交通大数据的深入挖掘，数据的体量将呈量级增加，对未来交通大数据的网络通信问题提出更高要求。

4、计算效率问题

交通大数据在为用户提供服务的过程中，需要其快速反应，这就对数据的计算效率提出了更高要求。以出行诱导系统为例，用户在提出出行诱导需求时，智能交通系统要在瞬间完成数据的识别、采集、分析、反馈等多个步骤，及时为用户推荐出行比选方案。

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5、数据存储问题

交通大数据的突出特点是“大”，无论是历史沉淀数据，还是新采集的数据及数据的传输均需要数据存储技术的支撑，由于数据存储技术的发展速度远跟不上交通大数据的更新速度，这就给交通大数据特别是非结构化连续采集的数据的存储带来一定的压力。为缓解交通基础数据的存储问题，当前主要是采用数据滚动存储的办法，即存储系统中只保留固定时段长度的数据，新数据补充后，同样时段长度的历史数据将自动清除，不仅降低了交通大数据的存储质量，而且将对大数据的开发利用造成一定的影响。 五、交通大数据应用保障措施

关于交通大数据的采集、传输、处理、开发到应用，需要深入挖掘，其应用不能仅仅停留在交通行业内部，交通大数据的发展未来的发展趋势应该与城市的发展相结合，借助“互联网+交通”发展的春风，以计算技术为支撑，为城市发展、产业发展、交通发展提供支撑。

1、统筹交通大数据体系建设

以“互联网+交通”为背景，加大交通大数据采集基础设施建设的投入力度，借助计算机技术，构建多单位、多部门合作的权责清晰、机制完善、机构精简、人员精干的综合交通服务数据平台，在确保数据安全的情况下，实现行业内外多领域的数据跨部门、跨区域共建共享，加快推进多种交通方式基础数据的联合开发，打造城市“大交通”体系，充分体系交通大数据的社会服务价值。

2、强化交通数据安全性保障

依据交通大数据综合交通服务数据平台，遵循安全保障与隐私保护机制，建立统一的管理规范、标准与责任追究机制，责成各单位、各部门严格按照规范和标准执行，同时加强审查力度，对违反交通大数据管理规范和标准的主体和个人，依法依规追究责任。

3、提高对交通大数据的使用和应用能力

交通大数据的开发利用与基础设施建设与发展是相辅相成的，一方面基础设

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施联网，实现对交通大数据的采集，是交通大数据开发利用的基础；另一方面交通大数据开发利用，能够指导行业管理政策的制定及基础设施的“规、设计、建、管、运、养”，真正实现智能交通。因此，在未来发展过程中，需借助计算机技术，加强网络通信与数据存储技术的研发，支撑交通大数据的计算效率，同时充分挖掘交通大数据的特征及优势，注重对交通大数据实时化、全局化与智能化方面的开发与利用。 结语

“互联网+交通”的发展催生了交通大数据的产生与发展，并迅速应用于智能交通、智慧城市等各个领域，为社会发展、经济建设的科学决策提供了有力支撑，成为现代城市交通发展的指向标。近年来，随着城市信息化水平的稳步推进及智慧城市建设的强劲发展，交通大数据在智能交通领域的应用取得了丰硕的成果，但随着交通大数据体量的增加，其价值密度、更新速度均发生巨大变化，再加上配套基础设施跟不上，给交通大数据的发展带来一定的挑战。本文以交通大数据作为研究对象，明确“互联网+交通”的发展形势，指出在“互联网+交通”背景下，不仅要关注交通大数据的发展方向与发展形势，而且要解决交通大数据的来源、安全、储存及使用效率，充分发挥交通大数据的价值。在此基础上，提出构建综合交通服务数据平台，完善管理与保障机制，建立统一的规范与标准，加大交通大数据软硬件建设投入力度，多措并举，保障交通大数据的开发与利用。

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