大數(shù)據(jù)背景下的交通規(guī)劃技術(shù)探討課件

周濤唐小勇重慶市交通規(guī)劃研究院2015年10月大數(shù)據(jù)背景下的交通規(guī)劃技術(shù)探討周濤唐小勇大數(shù)據(jù)背景下的交通規(guī)劃技術(shù)探討一、交通規(guī)劃數(shù)據(jù)獲取技術(shù)變革二、重慶交通綜合信息平臺(tái)大數(shù)據(jù)介紹三、交通規(guī)劃中大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例一、交通規(guī)劃數(shù)據(jù)獲取技術(shù)變革數(shù)據(jù)獲取新技術(shù)手段第一階段關(guān)注路、公交系統(tǒng)本身運(yùn)行情況老手段：車流量調(diào)查、跟車調(diào)查、停車場(chǎng)調(diào)查、公交客流調(diào)查。新手段：流量檢測(cè)、GPS浮動(dòng)車、停車場(chǎng)匝機(jī)數(shù)據(jù)、售票刷卡數(shù)據(jù)第二階段關(guān)注車輛本身，車輛出行規(guī)律及軌跡老手段：車輛OD調(diào)查新手段：卡口數(shù)據(jù)、RFID數(shù)據(jù)、車輛GPS數(shù)據(jù)、公路收費(fèi)數(shù)據(jù)第三階段關(guān)注人的活動(dòng)規(guī)律老手段：居民出行調(diào)查新手段：手機(jī)信令數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)數(shù)據(jù)、民航（鐵路、公路）售票數(shù)據(jù)、公交軌道IC卡及售票數(shù)據(jù)。交通規(guī)劃數(shù)據(jù)分析發(fā)展階段：數(shù)據(jù)獲取新技術(shù)手段第一階段關(guān)注路、公交系統(tǒng)本身運(yùn)行情況老手段數(shù)據(jù)獲取新技術(shù)手段相比傳統(tǒng)調(diào)查手段，新技術(shù)手段具有以下特點(diǎn)：新技術(shù)條件下，數(shù)據(jù)分析應(yīng)用方向也在發(fā)生改變關(guān)注現(xiàn)象（車速、流量、客流）

更關(guān)注本質(zhì)（車的需求、人的活動(dòng)需求）單一視角分析

多視角關(guān)聯(lián)分析常規(guī)數(shù)據(jù)分析方法

大數(shù)據(jù)分析方法傳統(tǒng)手段人工調(diào)查單個(gè)時(shí)間片段低抽樣粗顆粒度結(jié)果數(shù)據(jù)量小新手段自動(dòng)采集連續(xù)采集高抽樣或全樣本細(xì)顆粒度數(shù)據(jù)量大數(shù)據(jù)獲取新技術(shù)手段相比傳統(tǒng)調(diào)查手段，新技術(shù)手段具有以下特點(diǎn)：一、交通規(guī)劃數(shù)據(jù)獲取技術(shù)變革二、重慶交通綜合信息平臺(tái)大數(shù)據(jù)介紹三、交通規(guī)劃中大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例一、交通規(guī)劃數(shù)據(jù)獲取技術(shù)變革重慶交通大數(shù)據(jù)匯集自2011年初開始，重慶市規(guī)劃局牽頭，重慶市交通規(guī)劃研究院具體實(shí)施，開展重慶交通綜合信息平臺(tái)試點(diǎn)工程（一期）。經(jīng)過(guò)近5年的持續(xù)努力，目前：基本建成了主城區(qū)范圍內(nèi)“交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃數(shù)據(jù)庫(kù)”、“交通基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫(kù)”基本框架，實(shí)現(xiàn)了主城區(qū)各類交通設(shè)施數(shù)據(jù)“整合一張圖”。通過(guò)跨部門的協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)了道路流量檢測(cè)器數(shù)據(jù)、車輛GPS數(shù)據(jù)、手機(jī)信令數(shù)據(jù)、RFID電子牌數(shù)據(jù)、停車誘導(dǎo)數(shù)據(jù)、監(jiān)控視頻等動(dòng)態(tài)交通運(yùn)行數(shù)據(jù)匯聚，基本建成了主城區(qū)“交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)”。開展了大量的研發(fā)工作，探索大數(shù)據(jù)在規(guī)劃中的應(yīng)用，建設(shè)了多個(gè)數(shù)據(jù)處理分析系統(tǒng)，大力推進(jìn)大數(shù)據(jù)分析在規(guī)劃中的應(yīng)用。重慶交通大數(shù)據(jù)匯集自2011年初開始，重慶市規(guī)劃局牽頭，重慶重慶交通大數(shù)據(jù)匯集重慶交通綜合信息平臺(tái)無(wú)外場(chǎng)設(shè)備，從各部門（機(jī)構(gòu)）二級(jí)平臺(tái)共享，重點(diǎn)在于多源數(shù)據(jù)的融合、分析、應(yīng)用。重慶市交通綜合信息平臺(tái)市規(guī)劃局公安局/交管局公路車流量；高速公路收費(fèi)數(shù)據(jù)；監(jiān)控視頻；公路、鐵路、水運(yùn)、民航客貨運(yùn)量。道路開竣工、建設(shè)計(jì)劃規(guī)劃用地、建筑物、興趣點(diǎn)（POI）、地形圖、影像圖、電子地圖、交通基礎(chǔ)設(shè)施信息、交通調(diào)查、交通預(yù)測(cè)模型線圈、卡口、微波檢測(cè)器數(shù)據(jù)；視頻、交通事件（事故、交通組織）、機(jī)動(dòng)車與駕駛?cè)薎C卡、軌道客流、公交GPS、公交線路站點(diǎn)、運(yùn)營(yíng)信息開投集團(tuán)市交委建委機(jī)場(chǎng)市政委機(jī)場(chǎng)客流及運(yùn)營(yíng)信息；停車場(chǎng)信息、橋隧監(jiān)控視頻運(yùn)營(yíng)商移動(dòng)、聯(lián)通、電信手機(jī)信令信息共享數(shù)據(jù)二級(jí)平臺(tái)：RFID電子牌數(shù)據(jù)金卡公司重慶交通大數(shù)據(jù)匯集重慶交通綜合信息平臺(tái)無(wú)外場(chǎng)設(shè)備，從各部門（重慶交通大數(shù)據(jù)匯集交通綜合信息平臺(tái)將分析結(jié)果反饋給各二級(jí)平臺(tái)，同時(shí)為市政府提供更綜合、全面的決策分析支持。一級(jí)平臺(tái)：重慶交通綜合信息平臺(tái)公安局/交管局手機(jī)運(yùn)營(yíng)商規(guī)劃局市政委交委建委開投集團(tuán)共享數(shù)據(jù)其它社會(huì)機(jī)構(gòu)…市政府公眾融合分析后的數(shù)據(jù)/應(yīng)用產(chǎn)品/服務(wù)重慶交通大數(shù)據(jù)匯集交通綜合信息平臺(tái)將分析結(jié)果反饋給各二級(jí)平臺(tái)重慶交通大數(shù)據(jù)匯集以人為對(duì)象移動(dòng)與聯(lián)通手機(jī)信令數(shù)據(jù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)（微信、微博、百度、高德）鐵路、民航、公路、水運(yùn)售票數(shù)據(jù)公交IC卡數(shù)據(jù)軌道匝機(jī)數(shù)據(jù)以車為對(duì)象卡口（車牌識(shí)別）數(shù)據(jù)RFID電子牌數(shù)據(jù)車載GPS數(shù)據(jù)（出租車、公交車、兩客一危車輛）高速公路通行收費(fèi)記錄停車場(chǎng)進(jìn)出記錄以路、公共交通系統(tǒng)為對(duì)象車速數(shù)據(jù)流量數(shù)據(jù)（線圈、微波、視頻等各類流量檢測(cè)器）監(jiān)控視頻交通事件公交軌道斷面客流、站點(diǎn)客流設(shè)施數(shù)據(jù)現(xiàn)狀及規(guī)劃用地?cái)?shù)據(jù)建筑物數(shù)據(jù)興趣點(diǎn)（POI）數(shù)據(jù)交通設(shè)施數(shù)據(jù)重慶交通綜合信息平臺(tái)已經(jīng)完成了靜態(tài)設(shè)施數(shù)據(jù)資源及10多類動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)資源的匯聚，涵蓋了當(dāng)前絕大部分交通數(shù)據(jù)類型，可為交通規(guī)劃、研究提供有力支撐。重慶交通大數(shù)據(jù)匯集以人為對(duì)象移動(dòng)與聯(lián)通手機(jī)信令數(shù)據(jù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)一、交通規(guī)劃數(shù)據(jù)獲取技術(shù)變革二、重慶交通綜合信息平臺(tái)大數(shù)據(jù)介紹三、交通規(guī)劃中大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例一、交通規(guī)劃數(shù)據(jù)獲取技術(shù)變革重慶交通規(guī)劃大數(shù)據(jù)應(yīng)用交通綜合信息平臺(tái)是伴隨著信息化、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)而發(fā)展的，為城市規(guī)劃、交通規(guī)劃提供了豐富的數(shù)據(jù)以及新的分析手段，改善傳統(tǒng)規(guī)劃方法，支撐定性研究向定量研究轉(zhuǎn)型。作用1：及時(shí)準(zhǔn)確的把握現(xiàn)狀及變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。作用2：有效地分析需求，論證必規(guī)劃要性。重慶交通規(guī)劃大數(shù)據(jù)應(yīng)用交通綜合信息平臺(tái)是伴隨著信息化、物聯(lián)網(wǎng)（一）有效監(jiān)測(cè)城市交通系統(tǒng)運(yùn)行，支撐交通規(guī)劃管理◎交通系統(tǒng)運(yùn)行水平持續(xù)監(jiān)測(cè)、交通擁堵監(jiān)測(cè)◎重大活動(dòng)、重大政策、節(jié)假日、突發(fā)事件影響評(píng)估重慶交通規(guī)劃大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（一）有效監(jiān)測(cè)城市交通系統(tǒng)運(yùn)行，支撐交通規(guī)劃管理重慶交通規(guī)劃道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)——道路車速采集系統(tǒng)接入全主城約1.4萬(wàn)臺(tái)出租車車載GPS數(shù)據(jù)，每5分鐘數(shù)據(jù)記錄約20~30萬(wàn)條。重慶市交通規(guī)劃研究院自主研發(fā)部署主城區(qū)車載GPS車速采集系統(tǒng)，從2012年開始，已經(jīng)穩(wěn)定運(yùn)行超過(guò)3年，路網(wǎng)算法不斷升級(jí)。道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)——道路車速采集系統(tǒng)道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)14針對(duì)主城區(qū)，研發(fā)部署“兩客一?！避囕v（約1.3萬(wàn)臺(tái)）GPS車速處理系統(tǒng)，并與出租車GPS車速進(jìn)行融合，提高車速覆蓋率、準(zhǔn)確性。開展了“自由流車速及擁堵感受”專項(xiàng)調(diào)查研究，針對(duì)每個(gè)路段制定擁堵標(biāo)準(zhǔn)。

GPS車速處理系統(tǒng)出租車GPS數(shù)據(jù)兩客一危GPS數(shù)據(jù)

GPS車速處理系統(tǒng)

車速融合系統(tǒng)公交車GPS數(shù)據(jù)——道路車速融合系統(tǒng)

待處理…空間覆蓋率快速路空間覆蓋率：88%主干路空間覆蓋率：89%次干路空間覆蓋率：79%干路網(wǎng)空間覆蓋率綜合評(píng)估85%道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)14針對(duì)主城區(qū)，研發(fā)部署“兩客一?！避囕v（約道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)建立交通運(yùn)行指數(shù)系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)評(píng)估路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期觀測(cè)與測(cè)試，形成了穩(wěn)定的重慶市交通運(yùn)行指數(shù)系統(tǒng)。交通運(yùn)行指數(shù)是一個(gè)基于區(qū)域內(nèi)各條道路實(shí)際車速與自由流車速比值關(guān)系的綜合性指標(biāo)，可以綜合、客觀的反映城市（區(qū)域）路網(wǎng)的整體運(yùn)行狀態(tài)。根據(jù)道路交通運(yùn)行狀態(tài)劃分為五個(gè)級(jí)別，0-2為暢通、2-4為基本暢通、4-6為緩行、6-8為擁堵、8-10為嚴(yán)重?fù)矶?。道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)建立交通運(yùn)行指數(shù)系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)評(píng)估路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)經(jīng)道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)建設(shè)道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，持續(xù)監(jiān)測(cè)路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)與擁堵趨勢(shì)制定5大類共520個(gè)指標(biāo)，涵蓋道路交通實(shí)時(shí)（每5分鐘）、每日、每周、每月、每年運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)，全方位監(jiān)測(cè)，指標(biāo)大類包括車速、指數(shù)、擁堵里程與比例、擁堵時(shí)長(zhǎng)、擁堵天數(shù)（頻率）。指標(biāo)統(tǒng)計(jì)對(duì)象頻率每5分鐘每日每周/月/年車速組合段/通道/區(qū)域各層級(jí)路網(wǎng)實(shí)時(shí)車速早/晚高峰時(shí)段、平峰時(shí)段、早晚高峰小時(shí)平均車速每日指標(biāo)的均值、最大值、最小值指數(shù)區(qū)域全路網(wǎng)實(shí)時(shí)指數(shù)早/晚高峰時(shí)段、平峰時(shí)段、早晚高峰小時(shí)平均指數(shù)每日指標(biāo)的均值、最大值、最小值擁堵里程、比例區(qū)域各層級(jí)路網(wǎng)實(shí)時(shí)擁堵里程、比例早/晚高峰時(shí)段、平峰時(shí)段、早晚高峰小時(shí)平均擁堵里程、比例每日指標(biāo)的均值、最大值、最小值擁堵時(shí)長(zhǎng)組合段/通道/區(qū)域全路網(wǎng)——早/晚高峰時(shí)段、平峰時(shí)段、早晚高峰小時(shí)擁堵時(shí)長(zhǎng)每日指標(biāo)的均值、最大值、最小值擁堵天數(shù)組合段/通道/區(qū)域全路網(wǎng)————早/晚高峰時(shí)段擁堵天數(shù)道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)建設(shè)道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，持續(xù)監(jiān)測(cè)路網(wǎng)運(yùn)行狀歷年高峰運(yùn)行車速監(jiān)測(cè)。2012年高峰時(shí)段擁堵分布圖（車速24.9）2013年高峰時(shí)段擁堵分布圖（車速24.5）2011年高峰時(shí)段擁堵分布圖（車速29.3）應(yīng)用-擁堵持續(xù)監(jiān)測(cè)17道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用1、定期分析，編制報(bào)告。通過(guò)平臺(tái)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)車速、流量、堵點(diǎn)變化趨勢(shì)，編制交通年報(bào)、年度運(yùn)行報(bào)告、交通半年報(bào)、交通月報(bào)，為管理提供參考。歷年高峰運(yùn)行車速監(jiān)測(cè)。2012年高峰時(shí)段擁堵分布圖（車速2418應(yīng)用-擁堵持續(xù)監(jiān)測(cè)道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用2、通過(guò)長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，識(shí)別常發(fā)性的擁堵節(jié)點(diǎn)、擁堵路段分布。18應(yīng)用-擁堵持續(xù)監(jiān)測(cè)道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用2、通過(guò)長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用193、針對(duì)大型活動(dòng)、重大設(shè)施建成通車、重大政策實(shí)施、重大突發(fā)事件，開展交通影響監(jiān)測(cè)分析與評(píng)估，形成決策參考或者專報(bào)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，提出建議供領(lǐng)導(dǎo)參考?！蛾P(guān)于完善主城穿中梁山隧道規(guī)劃建設(shè)的建議》、《機(jī)場(chǎng)路與內(nèi)環(huán)分隔帶取消效果分析》、《奧特萊斯周年慶交通擁堵評(píng)估分析》、《龍湖時(shí)代天街開業(yè)交通影響》、《宜家開業(yè)交通影響分析》、《雙碑大橋通車影響分析》、《重慶秋季全國(guó)糖酒會(huì)期間交通評(píng)估》《內(nèi)環(huán)貨車限行效果評(píng)估》、《軌道6號(hào)線延伸至茶園效果分析》、《火車北站及周邊春運(yùn)期間交通運(yùn)行分析》…道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用193、針對(duì)大型活動(dòng)、重大設(shè)施建成通車、道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用2015年8月27日嘉華大橋匝道事故交通影響分析事故造成路網(wǎng)車速下降3~4km/h，交通指數(shù)上升0.7~0.8，緩行與擁堵里程比例由8%上升至22%，觀音橋地區(qū)和加州地區(qū)受影響最嚴(yán)重，擁堵時(shí)長(zhǎng)達(dá)6個(gè)小時(shí)。道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用2015年8月27日嘉華大橋匝道事故交通道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用4、為其他部門提供服務(wù)。為其它部門提供數(shù)據(jù)，支持各部門業(yè)務(wù)應(yīng)用，例如交管局的道路交通信息發(fā)布、合作編制警情研判；道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用4、為其他部門提供服務(wù)。為其它部門提供數(shù)道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用5、直接的社會(huì)公眾服務(wù)。以交通院門戶網(wǎng)站、重慶市公眾信息網(wǎng)、重慶天地圖等為載體，為公眾提供實(shí)時(shí)路況查詢服務(wù)。市政府公眾信息網(wǎng)信息發(fā)布重慶天地圖信息發(fā)布道路交通運(yùn)行分析應(yīng)用5、直接的社會(huì)公眾服務(wù)。以交通院門戶網(wǎng)站（二）需求定量分析及規(guī)劃決策支持

◎車輛流量流向追蹤分析用于規(guī)劃決策案例重慶交通規(guī)劃大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（二）需求定量分析及規(guī)劃決策支持重慶交通規(guī)劃大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例重慶RFID車輛檢測(cè)系統(tǒng)重慶應(yīng)用RFID技術(shù)建設(shè)了“重慶交通信息卡”系統(tǒng)，其中：機(jī)動(dòng)車卡和駕駛員卡（采用13.56MHz電子標(biāo)簽）目前已基本覆蓋全市所有在用車輛和駕駛員，規(guī)模約300萬(wàn)張。電子牌采用無(wú)源超高頻（UHF）

RFID電子標(biāo)簽，識(shí)別率達(dá)到99.95%，最大寫入速度約130km/h，最大讀取速度約200km/h，設(shè)備最大通訊距離達(dá)到20米以上。RFID系統(tǒng)主要組成部件為:無(wú)源電子標(biāo)簽、天線、讀寫器、數(shù)據(jù)中心計(jì)算機(jī)。重慶RFID車輛檢測(cè)系統(tǒng)重慶應(yīng)用RFID技術(shù)建設(shè)了“重慶交通主城RFID流量監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布目前主城投入運(yùn)營(yíng)的RFID路面采集點(diǎn)852個(gè)，覆蓋了主城主要干道及對(duì)外道口，未來(lái)將進(jìn)一步擴(kuò)大覆蓋規(guī)模，并應(yīng)用到小區(qū)門禁與停車場(chǎng)收費(fèi)。采集數(shù)據(jù)包括：車輛ID、通過(guò)檢測(cè)點(diǎn)時(shí)間、車型代碼、號(hào)牌種類、使用性質(zhì)，車牌歸屬地。重慶RFID車輛檢測(cè)系統(tǒng)主城RFID流量監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布目前主城投入運(yùn)營(yíng)的RFID路面采集重慶RFID車輛檢測(cè)系統(tǒng)RFID系統(tǒng)可應(yīng)用于交通管理、公共安全、旅游、環(huán)保等方面，例如：黃標(biāo)車管理黑車監(jiān)控識(shí)別犯罪逃逸車輛追蹤不停車收費(fèi)或擁堵收費(fèi)旅游景點(diǎn)車流、人流疏散管理……交通規(guī)劃方面應(yīng)用包括：獲取斷面流量（分車型、分使用性質(zhì)、分號(hào)牌種類）獲取關(guān)鍵通道車輛流量流向構(gòu)成獲取車輛OD（例如內(nèi)環(huán)快速路車輛OD、全主城車輛OD）采集旅行時(shí)間間接采集行程車速（任意兩個(gè)段間）通過(guò)長(zhǎng)期觀測(cè)訓(xùn)練，獲取機(jī)動(dòng)車輛出行規(guī)律，特別是通勤出行小汽車出行規(guī)律重慶RFID車輛檢測(cè)系統(tǒng)RFID系統(tǒng)可應(yīng)用于交通管理、公共安車輛流量流向追蹤分析應(yīng)用快速路四橫線（鵝公巖大橋）拓寬標(biāo)準(zhǔn)研究利用通道上連續(xù)的幾個(gè)RFID斷面，追蹤車輛軌跡，分析各路段流量流向構(gòu)成，發(fā)現(xiàn)整個(gè)通道從東到西貫通行駛的需求量非常少，不同段的流量差異較大、服務(wù)的對(duì)象均不相同?！Y(jié)論：不同的段可以采用不同的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行拓寬改造。鵝公巖大橋車輛流量流向追蹤分析應(yīng)用快速路四橫線（鵝公巖大橋）拓寬標(biāo)準(zhǔn)研車輛流量流向追蹤分析應(yīng)用一、自西往東流量構(gòu)成

目的地：往南坪4621（83%）；往內(nèi)環(huán)及以東942（17%）來(lái)源：來(lái)自中梁山隧道271（5%）；來(lái)自內(nèi)環(huán)176（3%）；來(lái)自九龍坡5116（92%）目的地：往九龍坡4621（92%）；往內(nèi)環(huán)200（5%）；往白市驛121（3%）來(lái)源：來(lái)自南坪3820（87%）；來(lái)自內(nèi)環(huán)及以東590（13%）8%17%83%92%8%13%87%92%鵝公巖大橋車流量來(lái)源鵝公巖大橋車流量目的地二、往西流量構(gòu)成

車輛流量流向追蹤分析應(yīng)用一、自西往東流量構(gòu)成目的地：往南坪4南岸、渝中、江北三地車流聯(lián)系示意圖（晚高峰）通過(guò)分析可知，相鄰組團(tuán)之間的聯(lián)系量最大，但江北-渝中-南岸通道的過(guò)境交通量也十分大，因此增加南岸與江北的直接通道，分離過(guò)境交通（占比30~40%）有足夠的需求量。車輛流量流向追蹤分析應(yīng)用南岸、渝中、江北三地車流聯(lián)系示意圖（晚高峰）通過(guò)分析可知，相RFID數(shù)據(jù)應(yīng)用需要注意的問(wèn)題目前RFID只能識(shí)別重慶籍車輛，不能識(shí)別外省車輛。解決方法：1）外地車擴(kuò)樣（主城外地車比例約7%）。2）在重要位置建設(shè)復(fù)合型檢測(cè)點(diǎn)（例如內(nèi)環(huán)、對(duì)外道口），實(shí)現(xiàn)外省牌照車輛同步檢測(cè)。復(fù)合型檢測(cè)點(diǎn)同時(shí)布設(shè)RFID天線、視頻牌照識(shí)別系統(tǒng)、可旋轉(zhuǎn)攝像頭。RFID數(shù)據(jù)應(yīng)用需要注意的問(wèn)題目前RFID只能識(shí)別重慶籍車輛（三）有效監(jiān)測(cè)城市發(fā)展及人口活動(dòng)，支撐城鄉(xiāng)規(guī)劃

◎大范圍客流移動(dòng)監(jiān)測(cè)分析案例◎職住及通勤分析案例重慶交通規(guī)劃大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（三）有效監(jiān)測(cè)城市發(fā)展及人口活動(dòng)，支撐城鄉(xiāng)規(guī)劃重慶交通規(guī)劃大重慶手機(jī)信令基本情況重慶交通綜合信息平臺(tái)于2011年底開始實(shí)時(shí)接入了重慶移動(dòng)2G手機(jī)信令數(shù)據(jù)、2012年底開始接入重慶聯(lián)通公司的2G/3G手機(jī)信令數(shù)據(jù)。重慶移動(dòng)監(jiān)測(cè)范圍為主城及周邊的19個(gè)區(qū)縣，面積約2.7萬(wàn)平方千米，基站約3萬(wàn)個(gè)，位置區(qū)109個(gè)。重慶聯(lián)通監(jiān)測(cè)范圍覆蓋主城及周邊38個(gè)區(qū)縣，面積8.24萬(wàn)平方千米，基站2.5萬(wàn)個(gè)，位置區(qū)94個(gè)。32重慶移動(dòng)監(jiān)測(cè)范圍重慶聯(lián)通監(jiān)測(cè)范圍重慶手機(jī)信令基本情況重慶交通綜合信息平臺(tái)于2011年底開始實(shí)監(jiān)測(cè)到的移動(dòng)用戶數(shù)量約1100萬(wàn)，每日數(shù)據(jù)記錄總數(shù)約3.4億條，數(shù)據(jù)文件大小約6GB，單個(gè)用戶平均有效記錄數(shù)30條。重慶手機(jī)信令基本情況監(jiān)測(cè)到的移動(dòng)用戶數(shù)量約1100萬(wàn)，每日數(shù)據(jù)記錄總數(shù)約3.4億監(jiān)測(cè)到的移動(dòng)用戶數(shù)量約500萬(wàn)，每日數(shù)據(jù)記錄總數(shù)約2.3億條，數(shù)據(jù)文件大小約2GB，單個(gè)用戶平均有效記錄數(shù)26條。重慶手機(jī)信令基本情況監(jiān)測(cè)到的移動(dòng)用戶數(shù)量約500萬(wàn)，每日數(shù)據(jù)記錄總數(shù)約2.3億條采集的主要信令類型包括主叫、被叫、掛機(jī)、接收短信、發(fā)送短信、正常位置更新、周期性位置更新、BSC切換等。最大比例的信令類型為位置更新。重慶聯(lián)通信令構(gòu)成重慶移動(dòng)信令構(gòu)成重慶手機(jī)信令基本情況信令事件類型聯(lián)通信令移動(dòng)信令CM業(yè)務(wù)請(qǐng)求1.5%1.0%主叫10.8%5.6%被叫8.4%5.7%發(fā)送短信3.0%2.2%接收短信4.3%4.6%正常位置更新23.7%13.7%周期位置更新36.5%20.3%掛機(jī)10.0%10.9%BSC內(nèi)切換0.1%31.6%BSC間切換1.7%4.3%合計(jì)100.0%100.0%采集的主要信令類型包括主叫、被叫、掛機(jī)、接收短信、發(fā)送短信、《2013重慶市城鄉(xiāng)總體規(guī)劃》優(yōu)化完善：五大功能區(qū)戰(zhàn)略提出后，對(duì)重慶市城鄉(xiāng)總體規(guī)劃進(jìn)行深化完善，需要了解主城及各區(qū)縣之間的關(guān)系，從而確定區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略、鐵路與公路規(guī)劃布局。對(duì)全市2G聯(lián)通手機(jī)的出行軌跡進(jìn)行跟蹤，識(shí)別其出行的起點(diǎn)、終點(diǎn)，在各區(qū)縣的停留時(shí)間，統(tǒng)計(jì)各區(qū)縣之間跨區(qū)出行交換量，以此來(lái)衡量各區(qū)縣與主城，區(qū)縣之間的聯(lián)系強(qiáng)度。大范圍人流移動(dòng)分析應(yīng)用《2013重慶市城鄉(xiāng)總體規(guī)劃》優(yōu)化完善：大范圍人流移動(dòng)分析應(yīng)與主城聯(lián)系度（與主城交換量及占比）。江津、璧山、合川、長(zhǎng)壽四個(gè)區(qū)與主城交換量最大，且主城占其對(duì)外聯(lián)系量的比非常高。說(shuō)明：該四區(qū)與主城聯(lián)系非常緊密，依托主城發(fā)展，逐漸喪失了區(qū)域中心地位，在本次深化完善中，取消了其原規(guī)劃區(qū)域中心城市的功能定位，改為融城發(fā)展戰(zhàn)略。大范圍人流移動(dòng)分析應(yīng)用與主城聯(lián)系度（與主城交換量及占比）。江津、璧山、合川、長(zhǎng)壽四與主城聯(lián)系度（跨區(qū)通勤交通量）。對(duì)連續(xù)兩周的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，江津、璧山、合川、長(zhǎng)壽與主城之間存在穩(wěn)定的通勤出行，且居住在主城往區(qū)縣上班的人數(shù)多于住在區(qū)縣往主城上班的人（往外通勤）。大范圍人流移動(dòng)分析應(yīng)用與主城聯(lián)系度（跨區(qū)通勤交通量）。對(duì)連續(xù)兩周的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，江區(qū)位優(yōu)勢(shì)度（區(qū)域中心節(jié)點(diǎn)判斷）：手機(jī)跨區(qū)交換量永川與大足、榮昌、江津、璧山、銅梁之間聯(lián)系緊密，形成了區(qū)域中心節(jié)點(diǎn)，永川、大足、榮昌也形成了明顯的三角網(wǎng)聯(lián)系區(qū)。萬(wàn)州與開縣、云陽(yáng)、梁平、忠縣間聯(lián)系相對(duì)較多，形成了渝東北的區(qū)域中心和放射聯(lián)系區(qū)域。涪陵與長(zhǎng)壽、豐都、南川、武隆聯(lián)系密切，構(gòu)成了重慶腰部的區(qū)域中心和放射狀聯(lián)系帶。黔江雖被定位成區(qū)域中心城市，但沒(méi)有表現(xiàn)出區(qū)域中心優(yōu)勢(shì)。大范圍人流移動(dòng)分析應(yīng)用區(qū)位優(yōu)勢(shì)度（區(qū)域中心節(jié)點(diǎn)判斷）：手機(jī)跨區(qū)交換量萬(wàn)州與開縣、云大范圍人流移動(dòng)分析應(yīng)用以手機(jī)客流OD數(shù)據(jù)分布為基礎(chǔ)，結(jié)合各區(qū)縣規(guī)劃年常住人口及客流發(fā)生吸引率變化情況預(yù)測(cè)規(guī)劃客流，大都市區(qū)范圍內(nèi)形成5條主要的客流走廊，基于此規(guī)劃大都市區(qū)的市郊鐵路網(wǎng)。大都市區(qū)市郊鐵路規(guī)劃圖鐵路客流OD預(yù)測(cè)（1）主城區(qū)-江津方向（2）主城區(qū)-永川、大足、榮昌方向（3）主城區(qū)-合川、銅梁、潼南方向（4）主城區(qū)-長(zhǎng)壽、涪陵方向（5）主城區(qū)-綦江、南川方向大范圍人流移動(dòng)分析應(yīng)用以手機(jī)客流OD數(shù)據(jù)分布為基礎(chǔ)，結(jié)合各區(qū)主城職住及通勤分析應(yīng)用基于用戶長(zhǎng)期的手機(jī)軌跡，構(gòu)建出行行為模型，訓(xùn)練用戶時(shí)空穩(wěn)定點(diǎn)，獲取居住地、工作地、通勤規(guī)律。手機(jī)蜂窩網(wǎng)絡(luò)出行鏈：家->單位->飯店->家用戶時(shí)空穩(wěn)定點(diǎn)位置p1位置p2時(shí)空穩(wěn)定點(diǎn)至用戶即在每日特定時(shí)段，出現(xiàn)在固定的空間位置。主城職住及通勤分析應(yīng)用基于用戶長(zhǎng)期的手機(jī)軌跡，構(gòu)建出行行為模通過(guò)多月手機(jī)信令數(shù)據(jù)，分析手機(jī)用戶每日的出行軌跡，總結(jié)規(guī)律，識(shí)別其夜間穩(wěn)定點(diǎn)做為居住地、其白天工作時(shí)段穩(wěn)定點(diǎn)做為工作地，并剔除不通勤用戶的干擾，獲取主城的居住地與崗位分布。主城區(qū)白天崗位密度分布主城區(qū)夜間居住人口密度分布主城職住及通勤分析應(yīng)用通過(guò)多月手機(jī)信令數(shù)據(jù)，分析手機(jī)用戶每日的出行軌跡，總結(jié)規(guī)律，分析結(jié)論：重慶歷來(lái)堅(jiān)持多中心組團(tuán)發(fā)展取得了較好的效果，相比國(guó)內(nèi)其他大城市，職住平衡總體較好。主城區(qū)崗位往北部及東西部槽谷疏解，但人口仍然高度聚集于核心區(qū)。隨著崗位疏解，核心區(qū)及南部片區(qū)出現(xiàn)崗位不足。主城職住及通勤分析應(yīng)用分析結(jié)論：主城職住及通勤分析應(yīng)用分析結(jié)論：職住數(shù)量平衡并不意味真正的職住平衡。渝中組團(tuán)、北部新區(qū)組團(tuán)（人和、禮嘉組團(tuán)）均出現(xiàn)明顯的職住錯(cuò)位。主城職住及通勤分析應(yīng)用

職住錯(cuò)位職住平衡分析結(jié)論：主城職住及通勤分析應(yīng)用職住錯(cuò)位職住平衡主城職住及通勤分析應(yīng)用分析結(jié)論：重慶主城通勤交通沒(méi)有明顯的射線向心特征，通勤主要流向是由內(nèi)往外、由南往北、由中部槽谷往東西部槽谷，且絕大部分跨組團(tuán)通勤發(fā)生在相鄰組團(tuán)之間。重慶主城通勤客流OD分布東京、倫敦、紐約、北京、上海等都市：中心城區(qū)崗位集中、居住不足，外圍居住集中，通勤主流向由郊區(qū)（新城）往中心區(qū)，通勤以射線向心中長(zhǎng)距離出行為主。主城職住及通勤分析應(yīng)用分析結(jié)論：重慶主城通勤客流OD分布東京重點(diǎn)樞紐人流來(lái)源去向追蹤通過(guò)手機(jī)信令追蹤重要區(qū)域（進(jìn)出城出入口、交通樞紐、重要公建、商圈）客流來(lái)源及目的地，為集散通道規(guī)劃、進(jìn)出交通系統(tǒng)組織、設(shè)施服務(wù)范圍評(píng)估提供依據(jù)。重點(diǎn)樞紐人流來(lái)源去向追蹤通過(guò)手機(jī)信令追蹤重要區(qū)域（進(jìn)出城出入手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用方向2G手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)“揚(yáng)長(zhǎng)避短”，充分發(fā)揮手機(jī)信令“大數(shù)據(jù)”抽樣高、數(shù)據(jù)可動(dòng)態(tài)持續(xù)獲取的優(yōu)勢(shì)，避開其定位精度低、非連續(xù)跟蹤的缺點(diǎn)。規(guī)劃中重點(diǎn)應(yīng)用方向包括：1、城市居住人口、崗位分布動(dòng)態(tài)持續(xù)監(jiān)測(cè)2、城市形態(tài)歷史演變持續(xù)監(jiān)測(cè)3、交通出行規(guī)律動(dòng)態(tài)持續(xù)監(jiān)測(cè)4、特定區(qū)域的人流集散時(shí)空特征5、大范圍區(qū)域(跨省、跨市、跨區(qū))聯(lián)系及人流交換監(jiān)測(cè)手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用方向2G手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)“揚(yáng)長(zhǎng)避短”，充分為彌補(bǔ)2G用戶傳統(tǒng)信令不足，重慶嘗試增加4G用戶信令采集及手機(jī)上網(wǎng)信令采集，加密用戶軌跡追蹤點(diǎn)，更準(zhǔn)確地定位，彌補(bǔ)定位精度低、非連續(xù)跟蹤的缺陷。4G用戶志愿者軌跡手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用方向4G網(wǎng)絡(luò)中大量使用微站定位，定位可以精確到建筑物甚至樓層、車庫(kù)，相比宏基站大幅提高定位精度。為彌補(bǔ)2G用戶傳統(tǒng)信令不足，重慶嘗試增加4G用戶信令采集及手移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)使用頻率已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于短信、電話等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，包含上網(wǎng)信令后用戶單日記錄可以達(dá)到上百條，甚至超過(guò)1000條，是傳統(tǒng)2G信令數(shù)據(jù)量的10~20倍（大量的手機(jī)APP后臺(tái)運(yùn)行產(chǎn)生TCP/IP數(shù)據(jù)包，都會(huì)產(chǎn)生信令）。基于4G及上網(wǎng)信令后，用戶檢測(cè)率大幅提升，能夠小擴(kuò)樣或者不擴(kuò)樣，減少擴(kuò)樣帶來(lái)誤差，同時(shí)可以開展更多原來(lái)不可能的應(yīng)用，例如軌跡跟蹤、方式識(shí)別、出行時(shí)間、通道人流、小范圍區(qū)域人流集散等。單用戶單日手機(jī)信令條數(shù)活躍用戶記錄條數(shù)某用戶單日手機(jī)軌跡點(diǎn)手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用方向homejob辦事移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)使用頻率已