2017-大数据，我们能做什么_51页_9mb

文档总结

核心内容

本文档主要探讨了大数据技术在城市交通规划中的应用，通过分析多源数据（包括手机数据、公交IC卡数据、出租车数据、公共自行车数据、视频监控数据、高速流量数据、国省道流量数据、公路长途客运量等），深入研究城市交通系统的运行特征、出行规律、职住平衡、廊道识别以及区域联系模式，为城市规划和交通设施布局提供科学依据。

主要观点

1. 大数据应用优势：

   • 大数据具有数量级以亿计的特点，能更全面、准确地捕捉城市居民的出行行为。
   • 数据覆盖范围广，相比传统调查方式，能更高效地获取城市交通系统的运行特征。
   • 大数据具备高分析精度和强应用性，能识别演化趋势并提供可靠的规划基础资料。

2. 多源数据融合：

   • 多种数据源（如手机信令、IC卡刷卡记录、出租车GPS、视频监控、高速流量、国省道流量、长途客运量）可以相互补充，提高对城市交通结构、出行需求及空间分布的识别能力。
   • 通过数据融合，可判断交通廊道、识别职住关系、分析客流分布、优化交通资源配置。

3. 交通系统与城市发展的关系：

   • 城市交通系统与城市空间结构、产业布局密切相关，交通规划对城市发展具有重要支撑作用。
   • 城市之间存在分工与协作，发达的交通网络是城市联系的重要基础。

关键信息

手机数据

• 用于分析城市居民的个体与群体出行轨迹。
• 能够识别职住关系、通勤廊道及城市圈层结构。
• 每个调查对象日均有效捕捉信令数30条，分析精度高。

公交IC卡数据

• 显示早高峰人数最多，晚高峰持续时间较长。
• 通过刷卡时间与地点分析，可识别公交运营效率及线路分布。
• 单车日均客运量约为467人次，处于全省偏高水平。

出租车数据

• 反映城市交通薄弱区域及主要接驳点。
• 可用于指导轨道交通与公交设施的建设。
• 下沙枢纽出租车接驳量逐年变化，2011年达到高峰后逐渐下降。

公共自行车数据

• 租借记录呈现明显的季节性和周期性，与天气状况密切相关。
• 工作日租借量高于休假日，早晚高峰与居民通勤时间吻合。
• 可用于城市慢行系统规划、站点选址及综合交通分析。

视频监控数据

• 识别车辆与非机动车信息，分析交通流量与出行规律。
• 用于研判城市联系模式，辅助火车站选址与交通组织优化。

高速流量数据

• 通过高速互通口的流量分析，判断城市间的联系强度与发展方向。
• 下沙高速下口客运量逐年下降，显示传统公路客运模式面临挑战。
• 绕城高速各互通口的流量比例显示城市对外交通需求分布。

国省道流量数据

• 分析客货比例及时间分布特征，揭示城市功能与交通流向。
• 东阳市交通联系呈现“西、南、东三足鼎立”的格局，中心城区联系较弱。
• 东阳与义乌、横店等城市存在不同的交通联系模式，影响其发展方向选择。

公路长途客运量

• 高铁时代公路客运量显著下降，城际出行主要由高铁和民航承担。
• 永康市公路客运以60公里以内为主，占79%。
• 客运中心布局需与高铁站协调，避免资源浪费与功能重叠。

项目应用与成果

• 通过大数据分析，能够识别城市交通廊道、出行需求、职住关系、区域联系等关键信息。
• 提供科学依据，优化城市轨道交通、公交系统、慢行系统及公共基础设施布局。
• 为政府决策提供支持，如火车站选址、公路枢纽布局调整等。

结论

大数据技术为城市交通规划提供了创新手段，具有强应用性和高可靠性，能够更精准地识别城市交通系统的运行特征与演化趋势，为城市规划提供有力支撑。