文章编号：１ｏ０３—１４２１（２０１５）０４—００７８—０４ 中图分类号：ＴＰ３９９：Ｕ２３９．５ 文献标识码：Ｂ 城市轨道交通调查大数据 应用研究 Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂｉｇ Ｄａｔａ ｏｆ Ｕｒｂａｎ Ｒａｉｌ Ｔｒａｎｓｉｔ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ 徐玉萍，覃 功，张正 ＸＵ Ｙｕ－ｐｉｎｇ，ＱＩＮ Ｇｏｎｓ＂，ＺＨＡＮＧ Ｚｈｅｎｇ （华东交通大学轨道交通学院，江西南昌 ３１ ００１ ３） （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｒａｉｌ Ｔｒａｎｓｉｔ，Ｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ ３１００１３，Ｊｉａｎｇｘｉ，Ｃｈｉｎａ） 摘 要：通过阐述传统城市轨道交通调查内容，分析大数据技术特点及其在城市 轨道交通调查中的应用前景，探讨交通大数据系统的数据详实、便捷性高、准确 性高、成本低、效益好共５点技术经济优势，提出大数据背景下城市轨道交通调查 的相关建议：促进交通大数据系统平台建设；鼓励交通调查理论体系创新；积极 探索大数据在交通领域的应用。 关键词：大数据；交通调查；城市轨道 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｒｏｕｇｈ ｅｘｐｏｕｎｄｉｎｇ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ｏｆ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｕｒｂａｎ ｒａｉｌ ｔｒａｎｓｉｔ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ ａｎｄ ｉｔｓ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｓｐｅｃｔ ｉｎ ｒａｉｌ ｔｒａｎｓｉｔ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ，ｄｉｓｃｕｓｓｅｓ ｔｈｅ ５ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｒａｆｆｉｃ ｂｉｇ ｄａｔａ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｄｅｔａｉｌｅｄ ｄａｔａ，ｈｉｇｈ ｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅ，ｈｉｇｈ ａｃｃｕｒａｃｙ，ｌｏｗ ｃｏｓｔ ａｎｄ ｇｏｏｄ ｂｅｎｅｆｉｔｓ，ａｎｄ ａｌｓｏ ｐｕｔｓ ｆｏｒｗａｒｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ ｏｎ ｕｒｂａｎ ｒａｉｌ ｔｒａｎｓｉｔ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ ｂｉｇ ｄａｔａ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ｓｕｃｈ ａｓ：ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ ｔｈｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ｔｒａｆｉｆｃ ｂｉｇ ｄａｔａ ｓｙｓｔｅｍ；ｅｎｃｏｕｒａｇｉｎｇ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｎｓｉｔ ｌｎＶｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ；ａｎｄ ａｃｔｉｖｅｌｙ ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ ｔｈｅ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ ｉｎ ｔｒａｎｓｉｔ ａｒｅａ． Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ：Ｂｉｇ Ｄａｔａ；Ｔｒａｎｓｉｔ ＩｎＶｅｓｔｉｇａｔｉＯ ｎ：Ｕｒｂａｎ Ｒａｉｌ 墨 第３期 ７卷第４期 城市轨道交通调查大数据应用研究徐玉萍 １ 传统城市轨道交通调查分析 城市轨道交通调查的目的在于尽可能准确地掌 居民出行量及出行规律、道路负荷、车流特征等， 结构、土地利用等现状及规划调查。 ２城市轨道交通调查大数据应用前景分析 大数据是体量巨大、结构复杂的数据集合， 握城市交通现状，预测目标年份的交通状况，包括 ２．１大数据技术特点 为城市轨道交通规划建设和运营管理提供数据支 其技术特点可以概括为“４Ｖ”（Ｖｏｌｕｍｅ，Ｖｅｌｏｃｉｔｙ， 持。调查内容主要包括居民出行调查、车辆出行调 Ｖａｒｉｅｔｙ，Ｖｉｒｔｕａ１） 】，如表Ｉ所示。大数据技术拥有 查、公共交通调查、道路和交叉口流量调查和其他 超强的数据存储计算能力。 交通相关要素调查５个方面。 表１大数据技术特点 体积大 大型数据集的规模一般为ＴＢ级左右，而大数据 （Ｖｏｌｕｍｅ） 一般是ＰＢ级至ＥＢ级 （１）居民出行调查主要是为了从总体上掌握 城市居民出行的基本交通需求特性和流动规律 】， 入户访问调查是传统居民出行调查中较成熟的方 速度快 大数据不需要消耗仓储，而且大数据的数据挖掘 法，但考虑当前居民普遍受隐私保护、人身安全等 （Ｖｅｌｏｃｉｔｙ） 技术与传统有所不同，因而其处理速度非常快 因素影响容易产生抵触情绪，人户调查变得越来越 困难，同时访问式调查方法需要消耗大量人力、 物力，因而可操作性显著降低。因此，许多科研 工作者和规划部门采用基于路段流量反推居民出 行ｏＤ的方法以代替访问式调查。 种类多 大数据类型很多，不再是传统结构化数据，更多 （Ｖ是非结构化、分布式和单调模式数据，如日常所 ａｒｉｅｔｙ） 使用的日志视频、图片等 实时性 一旦用户提交数据需求，大数据可以自动及时提 （Ｖｉｒｔｕａ１） 取相关部分 （２）车辆出行调查主要是在掌握机动车交通 ２．２大数据在交通领域的研究现状 在时间和空间上的动态变化规律『１］，传统的车辆出 城市信息化和数字化建设的快速发展为大数 行调查方法主要采用调查问卷形式，将问卷发放给 据技术运用于交通领域提供了数据基础，国内外众 客货车驾驶员，由驾驶员填写后回收。这种调查方 多学者都在积极探索大数据在交通领域的多种应 法容易受到诸如驾驶员隐私保护意识、文化程度、 用。目前大数据技术在交通管理、智慧交通中的应 市场竞争等因素影响，使调查结果存在误差，而这 用研究较多。赵鹏军 种误差往往难以修正。 探索大数据应用于缓解城 市交通拥堵的理论方法，提出一体化交通监测与需 （３）公共交通调查是为了掌握利用公共交通 求管理系统理论框架；杨正 提出基于大数据架构 出行的旅客需求特性，获得公共交通线路上旅客的 的智能交通解决方案，能够将交警各种实战应 分布规律、各站点在１日内旅客的分布规律和公交 用进行高度整合，建成集多功能于一体的实战平台 车满载率等指 。，目前公共交通调查主要采用随 系统，实现道路交通管理的精细化；李雯等 将大 数据应用于智慧街道设计的各个阶段，构建智慧街 车调查的方法，即由调查人员跟随被调查公交车， 记录各站点上下旅客人数和出发、到站时间。公交 道设计的大数据生态圈。另外，基于现代技术（如 随车调查需要大量的人力、物力资源，调查成本较 手机移动定位、全球定位系统（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ 高，多采用抽样调查方法，主观性较强，难免遗漏 Ｓｙｓｔｅｍ，ＧＰＳ））的交通基础数据采集技术也有大量 部分重要线路和站点。 的应用研究成果，如基于手机定位的交通ｏＤ数据 （４）道路和交叉口流量调查主要是为了掌握 获取技术 ］，结合ＧＰＳ和全球移动通信系统（Ｇｌｏｂａｌ 交通量在时间、空间上的变化和分布规律，国内交 Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ＧＳＭ）的居民行 通量调查中采用较多的方法有人工计数法、机械计 为时空数据采集技术 】，基于货运车辆ＧＰＳ数据的 数法和录像法。 交通调查技术１ 等。 随着以物联网、车联网为代表的现代信息技术 （５）其他交通相关要素调查主要包括交通基 ２．３大数据在城市轨道交通调查中的应用 础设施、交通环境、社会经济发展状况、城市空间 城市轨道交通调查大数据应用研究徐玉萍 的快速发展，４Ｇ网络建设逐步加快，城市信息化 在大数据背景下，城市交通相关数据还有诸多 和数字化建设日益完善，交通基础数据来源得到不 来源，如卫星图片、遥感影像、街道上的传感器、 断丰富，为实时掌握城市交通动态提供技术支撑， 调查数据提供极大便利。 ’ 用户交流平台的留言信息、交通服务平台的访问信 的利用价值，应当纳入城市交通大数据系统。利用 构建的交通大数据系统，能够为获取城市轨道交通 息等，这些数据对于城市轨道交通调查都具有潜在 （１）利用手机移动定位技术，获取居民日常出 云计算技术和ＧＩＳ（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ， 行轨迹。如今手机已经成为人们随身携带的必备设 地理信息系统）技术 可以实现对大规模基础数据 备，手机移动定位技术的成功应用使科研工作者可 的处理、分析和存储，实现在一定的轨道交通区域 以轻松获取人的时空信息，由此得到居民出行调查 内的网络化信息管理功能，还可利用移动终端设备 所需的ＯＤ数据，从而避免传统问卷调查方式各种 进行区域内车辆、客流信息分类查询、管理等相关 弊端（如调查工作量大、成本高、存在数据失真风 功能。 险等），并且能够获得一段时间内连续的ｏＤ数据。 ３交通大数据系统的技术经济优势分析及 建议 车辆出行调查以车载ＧＰＳ为基础，获取车辆的时空 （２）利用ＧＰＳ定位技术，获取车辆运行轨迹。 变化数据，从而掌握车辆全天的运行轨迹，得到车 ３．１技术经济优势 辆出行０Ｄ数据。相比问卷调查方式，这种方式的 根据大数据的技术特点，结合其在轨道交通调 效果更好，能够得到更广泛的车辆出行数据，从而 查的应用，交通大数据系统应当具有数据详实、便 避免抽样问卷调查的数据精度问题。 系统，获取公共交通相关数据。受设备技术条件、 捷性高、数据准确性高、成本低、效益好等技术经 （１）数据详实。大数据技术拥有强大的存储 （３）利用车载ＧＰＳ、公交刷卡信息和视频监控 济优势。 管理水平等因素，当前城市公共交通系统大都 计算能力，能够长期存储海量交通数据，使轨道交 采用固定发车间隔办法。大数据背景下，依靠ＧＰＳ 通调查可以突破小样本范畴和时间断面，从连 的定位功能，结合刷卡信息和监控视频识别技术， 续的全体数据中提取有价值的信息。在交通大数据 可以获得公交运营的时空信息及相关的客运量数 系统中，各类数据将融合在一起有效集成，形成规 据，从而掌握公交客运需求的变化规律，满足公交 模优势，有助于探索关联数据的应用价值。 运营实时调度的需要。 （４）利用道路检测设备，获取道路实时流量。 （２）便捷性高。大数据的特征之一是能够根 据用户需求实时提取相应数据。因此，利用交通大 通过在道路沿途定点安装感应线圈、红外监测、视 数据系统进行城市轨道交通调查具有方便、快捷的 频等设备，实时掌握道路交通流量状态，获取路段 优势，并且借助大数据技术高效的计算速度，可以 全天交通流量变化曲线。而传统的录像法（本质上 快速获取有用信息，而非原始数据，极大地提高了 是人工统计法）、机械计数法和人工统计法存在劳 调查效率。 动强度大，耗费大量人力和时间，抽样调查无法获 取全体路段流量数据等缺点。 （３）准确性高。从交通大数据系统的原始数据 资料来源可以看出其数据真实、可靠性高，加之大 （５）利用视频监测技术，掌握交叉路口车流 数据的大体量、多样化、结构复杂，以及在时间上 实时动态。通过对交叉路口监控视频数据的监测， 的连续性，决定交通大数据系统能够更加准确地反 获取各进口道、各车流方向的实时流量状态，满足 映城市交通的过去和现状，预测的未来交通状况将 为交叉路口的信号灯进行动态配时的数据需求，目 也更具有准确性。 前仍然以固定配时方案为主。为此，城市轨道交通 （４）成本低。从交通大数据系统直接提取数 以平面交叉的方式通过交叉路口时的信号灯配时问 据，避免传统轨道交通调查中数据采集过程需要投 题也将得到有效解决。 入大量工作，节约人力、物力和时间成本。交通大 圈 曲 城市轨道交通调查大数据应用研究徐玉萍 数据系统将所有与交通相关的数据纳入系统中统一 促进交通大数据系统的发展，为交通数据的应用产 管理，为全市各类用户提供数据信息服务，从而降 生更广阔的空间。建立交通大数据系统平台将促进 低社会整体劳动成本。 城市智慧交通的快速发展，为缓解城市交通拥堵状 （５）效益好。交通大数据系统在为各类用户提 况，改善交通环境创造无限可能。以美国为代表的 供专业化、个性化的信息服务的同时，也为用户带 发达国家已经基本建立起交通智能平台，但在我国 来极大便利，不仅节约成本，还产生巨大的经济效 将交通智能平台运用于实践的城市仍然十分有限， 益。在城市智慧交通的相关应用研究表明，交通大 运用交通大数据服务于交通领域各层面仍然需要深 数据系统本身的商业价值已经给服务商带来明显的 入研究。 产业效益［１ｏ－“】。 ３．２建议 参考文献： （１）促进交通大数据系统平台建设。我国交 【１】陆化普．交通规划理论与方法［Ｍ］．２版．北京：清华大学出 通数据分属多个部门管理，而各部门间缺乏有效的 版社，２００６． 数据共享机制，制约了交通数据全面获取的便捷 ［２］陈 美．大数据在公共交通中的应用【Ｊ】．图书与情报， 性。部门应统筹协调，出台相应的措施， ２０１２（６）：２２－２８． ’ 突破交通数据在部门和区域间的条块分割，积极推 ［３］赵鹏军，李 铠．大数据方法对于缓解城市交通拥堵的作 进交通大数据系统平台建设。交通大数据系统平台 用的理论分析［Ｊ］．现代城市研究，２０１４（１０）：２５—３０． 应将各类交通数据融合在一起，通过数据挖掘等技 ［４杨４】正．基于大数据架构的智能交通解决方案［Ｊ］．北京联合 术找出数据间的关联性，发现数据的潜在应用价 大学学报，２０１４，２８（４）：４４－４７． 值，同时满足各类交通数据检索分析需求。 ［５］李雯，王吉勇．大数据在智慧街道设计中的全流程应用 （２）鼓励交通调查理论体系创新。大数据背 ［Ｊ］．规划师论坛，２０１４，３０（８）：３２ ３７． ［６］杨飞．基于手机定位的交通ＯＤ数据获取技术［Ｊ］．系统工 景下的城市轨道交通调查应是基于交通大数据系统 程，２００７，２５（１）：４２－４８． 平台的交通调查方法。交通大数据系统拥有与交通 ［７］柴彦威，申悦，马修军，等．北京居民活动与出行行为 相关的各类型数据，为了在海量交通数据中快速 时空数据采集与管理［Ｊ］．地理研究，２０１３，３２（３）：４４１— 准确地获取交通调查信息，需要进一步研究一套 ４５１． 行之有效、与之相适应的调查理论体系，并在此基 ［８】詹起林．基于货运车辆ＧＰＳ数据的交通调查技术研究［Ｊ］．地 础上建立可靠、高效的大数据模型、算法和分析处 理与地理信息科学，２０１１，２７（３）：３０—３３． 理系统［１ ，更好地发挥大数据技术的技术优势。 ［９］聂鑫路．基于云ＧＩＳ的城市轨道交通控制保护区管理系统 （３）积极探索大数据在交通领域的应用。探 ［Ｊ］．都市快轨交通，２０１３，２６（４）：ｌ１２一ｌ】５． 索大数据技术在交通领域的应用，如车辆管理、交 ［１ｏ］周春梅．大数据在智能交通中的应用与发展［Ｊ］．中防， 通设施管理、城市交通控制等，为交通调查技术创 ２０１４（６）：３３－３６． 新提供宝贵的实践经验和基础，有助于促进包括交 【１ｉ］张兰廷．大数据的社会价值与战略选择［Ｄ］．北京：中 通调查在内的整个交通规划与管理技术进步，推动 央党校，２０１４． 交通理论创新。 ［１２］代明睿，朱克非，郑平标．我国铁路应用大数据技术的思 考［Ｊ］．铁道运输与经济，２０１４，３６（３）：２３—２６． ４结束语 由于我国国内城市交通大数据系统尚未建立， 收稿日期：２０１５—０３—１２ 缺乏基础数据支撑和相应理论指导，并且大数据技 基金项目：２０１５年度国家自然科学基金项目（５１４６８０２０）； ２０１４年度江西省社科规划一般项目（１４ＹＪ２４）；江西省自然科学 术在交通领域的运用经验不足，因而目前尚无真正 基金项目（２０１４２ＢＡＢ２０７０１６）。 将大数据技术运用于交通调查实践的案例。现代信 责任编辑：冯姗姗 息技术的发展为交通数据获取提供重要支撑手段，
