【《交通拥堵治理中的大数据应用分析6200字》（论文）】.docx

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1、交通拥堵治理中的大数据应用分析目录交通拥堵治理中的大数据应用分析O1引言O11研究背景O1.2研究意义12相关概念11. 1大数据12. 2交通大数据13. 3交通拥堵13交通拥堵治理中大数据应用的成效23.1 交通拥堵识别自动化24. 2交通仿真及决策科学化3资料来源：A市交通运输局34交通拥堵治理中大数据应用存在的问题44.1 数据应用未普及45. 2保障机制与发展不同步55交通拥堵治理中大数据应用优化对策65.1 创新平台建设，加强数据分析与应用66. 2完善保障机制66结论8中文摘要：近年来国家层面的相关政策文件明确提出加强交通运输行业与大数据的深度融合，实现利用“大数据”提升政府交通

2、治理能力，促进了交通拥堵治理中通过大数据开展更深入的应用研究已成为可能。本文以A市为例，探讨大数据治理交通拥堵，为A市交通管理的应用与研究提供了一个新的视角。首先，对交通拥堵、交通大数据等核心概念以及相关理论进行界定和剖析；其次，分析A市交通拥堵中大数据应用的现状与问题；最后，结合广州实际，从完善保障机制加强数据分析与应用等方面提出了具体建议，以提升大数据时代A市道路交通管理的整体效能。关键词：大数据，交通拥堵，交通治理1引言11研究背景道路是人们顺利出行的必要组成部分、是国民经济是否繁荣的重要象征，同时也是城市发展的形象代表。随着购车成本的降低以及驾车出行的便捷度不断提高，汽车已经逐步代替步

3、行方式走入了千家万户。汽车保有量的不断激增，也造成了汽车与道路的矛盾不断升级，城市的持续拥堵已经严重的阻碍了人们的交通出行，并不断地对城市的发展提出了挑战。广州作为我国南部沿海城市濒临南海,作为广东省首府、国家一线都市、中国通往世界的南大门，地理位置的优越性明显。因此，广州的交通情况在全国交通运输网中占有重要的地位，值得更多关注。随着广州交通发展进入“存量交通”时期，道路建设增速放缓，交通拥堵问题日益突出，城市道路呈现出“常态化”拥堵特征。从20152018年，依据高德地图发布的20个城市交通拥堵榜单，广州上榜全国前十的次数达16次，前十名上榜率高达80%,位列全国第4。2018年高峰拥堵指数

4、高达191,位列全国第二。A市道路拥堵问题已经变成了一个受到广泛关注的社会问题。而目前交通状况拥堵已经成为一个世界性的难题，各国政府以及社会各界都对如何解决交通堵塞这一问题进行广泛而充分的创新研究。1.2研究意义本文探讨了在科学技术快速发展的时代，A市政府部门应该如何借助大数据的力量，使其帮助政府工作人员提升交通治理能力、帮助更科学地进行城市规划，从而解决交通拥堵问题。本文主要采用案例研究法，借鉴先进城市利用大数据治理拥堵的案例，从而提出在大数据背景下，A市如何解决交通拥堵问题，提升治理能力，为打造智慧城市奠定基础、提供支持。2相关概念2.1大数据“大数据”作为一个新概念，对其的定义可谓是众说

5、纷纭。“麦肯锡”公司是第一批研究大数据研究的，根据该公司观点，大数据是指大小超出常规的数据集。此外还有其他定义，指不采用随机抽样而是全面收集到的所有数据。2. 2交通大数据交通大数据来源较广，如交通、气象、公安等等。交通指数、各类交通工具所产生数据、气象指数、物流货物运输、空气质量状况、道路事故数据、违法信息等等都属于交通数据。可以借助信息化手段来收集这些数据，并通过不同算法来整理分析数据，形成有价值的信息，从而为公众出行提供便利。3. 3交通拥堵交通拥堵又名交通拥挤，是指在特定时空范围内，由于车流量增加而导致的个别路段及交叉路口超过负荷无法顺畅通行的现象。交通拥堵通常在节假日或者上下班高峰时

6、段等时间出现，是指某一道路所能容载的车辆数量接近饱和状态，车辆行驶过程中拥挤且车速缓慢的现象。交通拥堵指数是指通过数字体现拥堵状况，交通指数等级为从O至10,数值越高表明拥堵越严重。3交通拥堵治理中大数据应用的成效大数据应用于交通拥堵治理带来了一定的成果，目前实现交通信号灯智慧化控制、交通拥堵点识别、交通仿真及决策、违法行为自动抓拍以及“互联网+公众服务”方面取得一定成效。3.1 交通拥堵识别自动化基于道路卡口大数据和出租车GPS大数据来进行路网车速分析，从而精准进行拥堵点判定。例如根据出租车GPS大数据分析，各区路网在不同时段的平均车速统计如下表所示。同期白云区平均路网速度低于其他地区；在晚

7、高峰时段，白云、天河、岳修公路网平均速度低于20公里/小时，低于国际拥堵警戒线，荔湾、越秀晚高峰车速接近拥堵警戒线（见表3-1）。此外，根据车速数据将市中心区域车速较低的点位识别，并结合现场踏勘情况进行梳理，从而识别出53个拥堵常发点位,为后续治理提供基础数据（见图3-2）。表3-1各行政区路网车速情况一览表行政区划路网平均车速（km/h）晚高峰早高峰全天天河区18.926.029.4越秀区18.426.629.6荔湾M20.126.028.0海珠区22.728.631.9白云区17.626.224.9花都区25.829.231.4黄捕区30.632.535.0番禺区24.629.732.5南

8、沙区42.844.245.4增城区37.341.541.7从化区37.240.041.1资料来源：A市交通运输局图3-2市中心拥堵点分布图资料来源：A市交通运输局4. 2交通仿真及决策科学化为解决A市区的交通挤塞问题，当局已采取行动，重组交通秩序，制定一系列措施，并实施良好的管理。在交通模拟和决策系统的基础上，对城市群的53个主要阻塞点分别制定了具有个体独特性的管理计划。下面笔者从中选择介绍新港路-瑞康路交叉口治理的案例作介绍。该交叉口存在行人、自行车、手推车过街秩序混乱、新港西路公交专用道设置不合理、市场内部拥堵，影响新港路交通的问题（见图3-3）。图33新港路瑞康路交叉口现状问题图资料来源

9、：A市交通运输局为了让市民出行更加方便、畅通，对新港路-瑞康路交叉口进行了实地勘查和调研，提出以下改善措施（见图3-4）：一是增设护栏，规范车辆及行人秩序。路口范围内的人行道边设置IOO米长的行人护栏，减少车辆违章停靠上下客及装卸货，同时规范行人过街秩序，减少违章过街的情况发生。二是改善停车环境，加强执法力度。瑞康路目前为双向6车道，为优化交通的同时，保证沿线商家必要的停车需求，将路侧第1条车道设为临时停车专用区域，并规定除立即上下客车辆及立即装卸货车辆外，其他闲置车辆一律不得停靠。一方面，交通警察部门应加大管理力度，对违章停车的车辆进行处罚；另一方面，要求各市场管理部门对管理范围内的门前道路

10、进行监督管理，减少车辆违章，规范门前秩序。三是部分道路实施单行交通组织。对片区内的康乐西街、金纺路、纺城北路实施单行交通组织,提高几条连接通道的通行能力和储车能力。形成顺时针单行循环，其中康乐西街北往南单行，金纺路东往西单行，纺城北路南往北单行。第四，优化公交车道布局，取消十字路口100米标志换位正常行驶路线，允许需要右转的车辆进入队列，更加适应当前的交通状况。资料来源：A市交通运输局4交通拥堵治理中大数据应用存在的问题4.1 数据应用未普及近年来，基于多年的信息化建设，广州交警技术部门以数据思维作为起点，引进先进技术，致力于建立一个基于GIS地图的可视化“交通管理辅助决策系统”（图4-1）,

11、尝试运用技术帮助找到密集的事故点，并根据每个点的不同情况制定个性化的预防措施。图4-1交通管理辅助决策系统资料来源：A市交警支队通过数据进行分析，交通管理辅助决策系统可以非常直观地将一段时间内城市交通事故数量用不同颜色表示出来，黑色表示交通事故最多的路段，从而可以从宏观上掌握该城市的道路交通事故情况；对黑色路段的数据挖掘分析可以从中观到微观逐层进行，以至于可以将事故频发的位置定位到一个相对较小的范围内；最后，再进一步对其进行有针对性的筛选分析。因此，先进的技术手段在很大层面上提升了交通事故预防和排查的工作成效。然而，即便是有可以借助的系统以及先进的技术，在管理交通事故和预防交通事故两个领域的应

12、用仍显得相对薄弱，现阶段的工作理念依然体现出“以人为本”的战略战术，其主要的管理方法是提高见警率管事率、进行全面的搜索排查,但固有的这种模式存在指向性差、精确性差、调查效率低等问题。5. 2保障机制与发展不同步在人才方面，社会的发展进步有赖于新技术的发展和应用，而人是推动新技术的发展和应用关键因素。大数据技术是大数据时代兴起的新技术，大数据技术为企业和政府都带来了新的思维角度，充分激发数据对社会发展的影响和推动。但由于大数据技术的新，它的发展仍然依赖于少数人，不能深入到生活的各个领域中，除了政策和思维方式的影响外，使其止步于此的另一大制约因素就是大数据人才的短缺。大数据的推广应用需要大量的技术

13、人员储备，现在我国能够培养掌握大数据相关技术的复合型人才的高校较少。因为公务员招录门槛较高，部分掌握大数据的专业人才无法通过应试进入公务员队伍，同时互联网公司和信息化企业可以为其提供较高薪酬待遇，所以大部分技术人才流向了企业，而在政府信息化部门工作的人员，除去承担行政职务的便寥寥无几，尤其是在政府与互联网企业开展协同治理的过程中，一部分政府管理部门的骨干人员反而被企业高薪挖走，导致政府管理部门的相关技术水平提升缓慢。在经费方面，开展大数据设施建设和项目研究所需经费巨大，在地方财政预算有限的情况下，要开展项目研究要首先经过本单位的主官同意，同时还要征求工业和信息委员会和财政局的意见，相关手续复杂

14、且耗时长，在一定程度向也影响了大数据资金的投入和发展的进度。正是因为资金投入有限，广州交通管理部门在数据收集、仿真模型和大数据集合等成果转换方面对比其他同等体量的城市显露出疲态。根据A市交警支队的经费统计，年均投入到智能交通系统的课题仅为6个左右，经费400万上下，远不及发展所需要的投入。特别是大数据方面，严重缺少长期规划和科研项目、基础实施建设。5交通拥堵治理中大数据应用优化对策5.1创新平台建设，加强数据分析与应用大数据技术的功能真正应用于交通拥堵治理，需要建立数据收集、分析、应用和推广平台。一是建设大数据收集管理平台。顺应国家发展大数据和信息科技迅猛发展的浪潮，充分利用云端服务器，由政府

15、部门牵头建立大数据行业信息收集体系，形成统一的数据收集规范标准，将交警、交通运输、城管等相关政府职能部门和滴滴出行、哈啰出行、高德地图、百度地图、腾讯地图等交通行业的数据库进行集成，形成交通治理大数据收集管理平台，对A市的交通运行进行整体把握，对节假日、重大活动等状况进行推理预演，准确分析在时间和空间上的变化趋势，从而为政府部门科学决策提供准确详实的数据。二是建设大数据综合分析平台。基于大数据收集管理平台和政府其他部门和企业掌握的数据信息，再建立挖掘研究海量数据模型的大数据综合分析平台。加大对数据分析的政府管理人手，或通过政府购买的形式借助相关企业来推动对大量信息的联系和研判，提高交通管理部门对各种交通突发状况的预见性和处置能力。同时，结合专业的第三方企业，开发交通仿真系统，提升交通监测能力。可以更加直观的将处置前的实时交通情况，与经数据的分析并采取相关治理措施后的交通情况展示出来，以更好的验证决策的效果，更具实际应用价值。三是建设大数据科学决策平台。依托大数据收集管理和综合分析平台，建设能够依靠海量数据和分析结果提出科学治理措施的科学决策平台。确保针对管理目标进行定量分析后提出决策建议，改善依靠其他城市和历年治理经验来决策的现状，有效提高决策水平和指挥能力