【交通擁堵治理中的大數據應用探析6700字（論文）】

交通擁堵治理中的大數據應用分析摘要近年來國家層面的相關政策文件明確提出加強交通運輸行業(yè)與大數據的深度融合，實現(xiàn)利用“大數據”提升政府交通治理能力，促進了交通擁堵治理中通過大數據開展更深入的應用研究已成為可能。本文以A市為例，探討大數據治理交通擁堵，為A市交通管理的應用與研究提供了一個新的視角。首先，對交通擁堵、交通大數據等核心概念以及相關理論進行界定和剖析；其次，分析A市交通擁堵中大數據應用的現(xiàn)狀與問題；最后，結合廣州實際，從完善保障機制加強數據分析與應用等方面提出了具體建議，以提升大數據時代A市道路交通管理的整體效能。關鍵詞：大數據；交通擁堵；交通治理目錄TOC\o"1-3"\h\u16824一、引言 18666二、交通擁堵治理中大數據應用的成效 14407（一）交通擁堵識別自動化 119203（二）交通仿真及決策科學化 28293三、交通擁堵治理中大數據應用存在的問題 32208（一）數據應用未普及 31209（二）保障機制與發(fā)展不同步 326693四、交通擁堵治理中大數據應用優(yōu)化對策 44999（一）創(chuàng)新平臺建設，加強數據分析與應用 4142711.建設大數據收集管理平臺 487202.建設大數據綜合分析平臺 4172533.建設大數據科學決策平臺 420218（二）完善保障機制 4276961.人才保障 4267842.加強大數據相關領域的教學、科研和應用之間的互聯(lián)互通 4315583.支持大數據專業(yè)培訓行業(yè)的發(fā)展 5242894.資金保障 51816（三）廣州市公安局交警支隊大數據平臺 525679五、結論 67753參考文獻 7一、引言道路是人們順利出行的必要組成部分、是國民經濟是否繁榮的重要象征，同時也是城市發(fā)展的形象代表。隨著購車成本的降低以及駕車出行的便捷度不斷提高，汽車已經逐步代替步行方式走入了千家萬戶。汽車保有量的不斷激增，也造成了汽車與道路的矛盾不斷升級，城市的持續(xù)擁堵已經嚴重的阻礙了人們的交通出行，并不斷地對城市的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)。廣州作為我國南部沿海城市瀕臨南海，作為廣東省首府、國家一線都市、中國通往世界的南大門，地理位置的優(yōu)越性明顯。因此，廣州的交通情況在全國交通運輸網中占有重要的地位，值得更多關注。隨著廣州交通發(fā)展進入“存量交通”時期，道路建設增速放緩，交通擁堵問題日益突出，城市道路呈現(xiàn)出“常態(tài)化”擁堵特征。從2015—2018年，依據高德地圖發(fā)布的20個城市交通擁堵榜單，廣州上榜全國前十的次數達16次，前十名上榜率高達80%，位列全國第4。2018年高峰擁堵指數高達1.91，位列全國第二。A市道路擁堵問題已經變成了一個受到廣泛關注的社會問題。而目前交通狀況擁堵已經成為一個世界性的難題，各國政府以及社會各界都對如何解決交通堵塞這一問題進行廣泛而充分的創(chuàng)新研究。本文探討了在科學技術快速發(fā)展的時代，A市政府部門應該如何借助大數據的力量，使其幫助政府工作人員提升交通治理能力、幫助更科學地進行城市規(guī)劃，從而解決交通擁堵問題。本文主要采用案例研究法，借鑒先進城市利用大數據治理擁堵的案例，從而提出在大數據背景下，A市如何解決交通擁堵問題，提升治理能力，為打造智慧城市奠定基礎、提供支持。二、交通擁堵治理中大數據應用的成效大數據應用于交通擁堵治理帶來了一定的成果，目前實現(xiàn)交通信號燈智慧化控制、交通擁堵點識別、交通仿真及決策、違法行為自動抓拍以及“互聯(lián)網＋公眾服務”方面取得一定成效。（一）交通擁堵識別自動化基于道路卡口大數據和出租車GPS大數據來進行路網車速分析，從而精準進行擁堵點判定。例如根據出租車GPS大數據分析，各區(qū)路網在不同時段的平均車速統(tǒng)計如下表所示。同期白云區(qū)平均路網速度低于其他地區(qū)；在晚高峰時段，白云、天河、岳修公路網平均速度低于20公里/小時，低于國際擁堵警戒線，荔灣、越秀晚高峰車速接近擁堵警戒線（見表2-1）。此外，根據車速數據將市中心區(qū)域車速較低的點位識別，并結合現(xiàn)場踏勘情況進行梳理，從而識別出53個擁堵常發(fā)點位，為后續(xù)治理提供基礎數據（見圖2-2）。表2-1各行政區(qū)路網車速情況一覽表行政區(qū)劃路網平均車速（km/h）晚高峰早高峰全天天河區(qū)18.926.029.4越秀區(qū)18.426.629.6荔灣區(qū)20.126.028.0海珠區(qū)22.728.631.9白云區(qū)17.626.224.9花都區(qū)25.829.231.4黃埔區(qū)30.632.535.0番禺區(qū)24.629.732.5南沙區(qū)42.844.245.4增城區(qū)37.341.541.7從化區(qū)37.240.041.1資料來源：A市交通運輸局（二）交通仿真及決策科學化為解決A市區(qū)的交通擠塞問題，當局已采取行動，重組交通秩序，制定一系列措施，并實施良好的管理。在交通模擬和決策系統(tǒng)的基礎上，對城市群的53個主要阻塞點分別制定了具有個體獨特性的管理計劃。下面筆者從中選擇介紹新港路-瑞康路交叉口治理的案例作介紹。該交叉口存在行人、自行車、手推車過街秩序混亂、新港西路公交專用道設置不合理、市場內部擁堵，影響新港路交通的問題。為了讓市民出行更加方便、暢通，對新港路-瑞康路交叉口進行了實地勘查和調研，提出以下改善措施（見圖2-4）：一是增設護欄，規(guī)范車輛及行人秩序。路口范圍內的人行道邊設置100米長的行人護欄，減少車輛違章?？可舷驴图把b卸貨，同時規(guī)范行人過街秩序，減少違章過街的情況發(fā)生。二是改善停車環(huán)境，加強執(zhí)法力度。瑞康路目前為雙向6車道，為優(yōu)化交通的同時，保證沿線商家必要的停車需求，將路側第1條車道設為臨時停車專用區(qū)域，并規(guī)定除立即上下客車輛及立即裝卸貨車輛外，其他閑置車輛一律不得停靠。一方面，交通警察部門應加大管理力度，對違章停車的車輛進行處罰；另一方面，要求各市場管理部門對管理范圍內的門前道路進行監(jiān)督管理，減少車輛違章，規(guī)范門前秩序。三是部分道路實施單行交通組織。對片區(qū)內的康樂西街、金紡路、紡城北路實施單行交通組織，提高幾條連接通道的通行能力和儲車能力。形成順時針單行循環(huán)，其中康樂西街北往南單行，金紡路東往西單行，紡城北路南往北單行。第四，優(yōu)化公交車道布局，取消十字路口100米標志換位正常行駛路線，允許需要右轉的車輛進入隊列，更加適應當前的交通狀況。三、交通擁堵治理中大數據應用存在的問題（一）數據應用未普及近年來，基于多年的信息化建設，廣州交警技術部門以數據思維作為起點，引進先進技術，致力于建立一個基于GIS地圖的可視化“交通管理輔助決策系統(tǒng)”，嘗試運用技術幫助找到密集的事故點，并根據每個點的不同情況制定個性化的預防措施。通過數據進行分析，交通管理輔助決策系統(tǒng)可以非常直觀地將一段時間內城市交通事故數量用不同顏色表示出來，黑色表示交通事故最多的路段，從而可以從宏觀上掌握該城市的道路交通事故情況；對黑色路段的數據挖掘分析可以從中觀到微觀逐層進行，以至于可以將事故頻發(fā)的位置定位到一個相對較小的范圍內；最后，再進一步對其進行有針對性的篩選分析。因此，先進的技術手段在很大層面上提升了交通事故預防和排查的工作成效。然而，即便是有可以借助的系統(tǒng)以及先進的技術，在管理交通事故和預防交通事故兩個領域的應用仍顯得相對薄弱，現(xiàn)階段的工作理念依然體現(xiàn)出“以人為本”的戰(zhàn)略戰(zhàn)術，其主要的管理方法是提高見警率管事率、進行全面的搜索排查，但固有的這種模式存在指向性差、精確性差、調查效率低等問題。（二）保障機制與發(fā)展不同步在人才方面，社會的發(fā)展進步有賴于新技術的發(fā)展和應用，而人是推動新技術的發(fā)展和應用關鍵因素。大數據技術是大數據時代興起的新技術，大數據技術為企業(yè)和政府都帶來了新的思維角度，充分激發(fā)數據對社會發(fā)展的影響和推動。但由于大數據技術的新，它的發(fā)展仍然依賴于少數人，不能深入到生活的各個領域中，除了政策和思維方式的影響外，使其止步于此的另一大制約因素就是大數據人才的短缺。大數據的推廣應用需要大量的技術人員儲備，現(xiàn)在我國能夠培養(yǎng)掌握大數據相關技術的復合型人才的高校較少。因為公務員招錄門檻較高，部分掌握大數據的專業(yè)人才無法通過應試進入公務員隊伍，同時互聯(lián)網公司和信息化企業(yè)可以為其提供較高薪酬待遇，所以大部分技術人才流向了企業(yè)，而在政府信息化部門工作的人員，除去承擔行政職務的便寥寥無幾，尤其是在政府與互聯(lián)網企業(yè)開展協(xié)同治理的過程中，一部分政府管理部門的骨干人員反而被企業(yè)高薪挖走，導致政府管理部門的相關技術水平提升緩慢。在經費方面，開展大數據設施建設和項目研究所需經費巨大，在地方財政預算有限的情況下，要開展項目研究要首先經過本單位的主官同意，同時還要征求工業(yè)和信息委員會和財政局的意見，相關手續(xù)復雜且耗時長，在一定程度向也影響了大數據資金的投入和發(fā)展的進度。正是因為資金投入有限，廣州交通管理部門在數據收集、仿真模型和大數據集合等成果轉換方面對比其他同等體量的城市顯露出疲態(tài)。根據A市交警支隊的經費統(tǒng)計，年均投入到智能交通系統(tǒng)的課題僅為6個左右，經費400萬上下，遠不及發(fā)展所需要的投入。特別是大數據方面，嚴重缺少長期規(guī)劃和科研項目、基礎實施建設。四、交通擁堵治理中大數據應用優(yōu)化對策（一）創(chuàng)新平臺建設，加強數據分析與應用大數據技術的功能真正應用于交通擁堵治理，需要建立數據收集、分析、應用和推廣平臺。1.建設大數據收集管理平臺順應國家發(fā)展大數據和信息科技迅猛發(fā)展的浪潮，充分利用云端服務器，由政府部門牽頭建立大數據行業(yè)信息收集體系，形成統(tǒng)一的數據收集規(guī)范標準，將交警、交通運輸、城管等相關政府職能部門和滴滴出行、哈啰出行、高德地圖、百度地圖、騰訊地圖等交通行業(yè)的數據庫進行集成，形成交通治理大數據收集管理平臺，對A市的交通運行進行整體把握，對節(jié)假日、重大活動等狀況進行推理預演，準確分析在時間和空間上的變化趨勢，從而為政府部門科學決策提供準確詳實的數據。2.建設大數據綜合分析平臺基于大數據收集管理平臺和政府其他部門和企業(yè)掌握的數據信息，再建立挖掘研究海量數據模型的大數據綜合分析平臺。加大對數據分析的政府管理人手，或通過政府購買的形式借助相關企業(yè)來推動對大量信息的聯(lián)系和研判，提高交通管理部門對各種交通突發(fā)狀況的預見性和處置能力。同時，結合專業(yè)的第三方企業(yè)，開發(fā)交通仿真系統(tǒng)，提升交通監(jiān)測能力?？梢愿又庇^的將處置前的實時交通情況，與經數據的分析并采取相關治理措施后的交通情況展示出來，以更好的驗證決策的效果，更具實際應用價值。3.建設大數據科學決策平臺依托大數據收集管理和綜合分析平臺，建設能夠依靠海量數據和分析結果提出科學治理措施的科學決策平臺。確保針對管理目標進行定量分析后提出決策建議，改善依靠其他城市和歷年治理經驗來決策的現(xiàn)狀，有效提高決策水平和指揮能力。（二）完善保障機制1.人才保障在科技迅速發(fā)展的信息化大數據時代，專業(yè)技術人才是科技研發(fā)和創(chuàng)新技術優(yōu)化升級必不可少的支撐力量。大大數據研發(fā)、分析及管理方面的人才是A市大數據治堵的支柱力量。但是就目前情況來說，A市目前眾多的高等院校中相關專業(yè)還不完善，無法集中力量培養(yǎng)相關人才。因此迫切需要完善高校大數據相關專業(yè)培養(yǎng)方案體系，積極培養(yǎng)相關專業(yè)科技人才，為大數據治堵提供人力保障。2.加強大數據相關領域的教學、科研和應用之間的互聯(lián)互通面對A市在大數據方面專業(yè)人才且對其的培養(yǎng)還沒有形成體系方案的情況，加強政府部門、高等院校與科研機構和相關企業(yè)之間的交流及互聯(lián)互通，比如，積極提供政策支持，建立便于各方面交流溝通聯(lián)合的中心園區(qū)，在金融、土地等各個方面為大數據產業(yè)提供優(yōu)惠；鼓勵各大學完善大數據等相關技術方面的人才培養(yǎng)體系及方案，培養(yǎng)創(chuàng)新型技術人才；并且保證人才的后續(xù)就業(yè)及發(fā)展，鼓勵更多的人才選擇相關專業(yè)，由政府、大企業(yè)等單位對專業(yè)人才進行定向錄取，實行“專人專用”，避免人才的流失。建設良好的大數據生態(tài)系統(tǒng)，加強系統(tǒng)中各要素之間的資源流動、將各要素的資源進行充分整合利用，發(fā)揮出“1+1＞2”的效果，為政府大數據治堵助力的同時實現(xiàn)了完善高校教學體系、拓寬就業(yè)渠道、為企業(yè)提供新的活力，有助于各個部門的互利共贏。3.支持大數據專業(yè)培訓行業(yè)的發(fā)展加強大數據相關領域的教學、科研和應用之間的互聯(lián)互通以外，政府還應該積極支持社會中大數據等相關技術的專業(yè)培訓行業(yè)的發(fā)展，加強與相關專業(yè)培訓行業(yè)的交流與合作，積極支持相關專業(yè)培訓行業(yè)培養(yǎng)大數據科研性與實踐性相結合的創(chuàng)新型大數據人才；其中重點培訓培養(yǎng)大數據在交通治理層面的人才，根據大數據在交通治理層面的特點、有針對性的培養(yǎng)特色人才，使每個參訓人員具備能夠將自身的理論知識精準運用于自身職業(yè)上的能力，注重培養(yǎng)參訓人員職業(yè)技能；并且鼓勵企業(yè)根據自身特點建設大數據相關的培訓，完善企業(yè)結構體系，提升員工的相關技能和知識儲備，加速促進大數據相關技術與企業(yè)的互聯(lián)互通和融合發(fā)展。4.資金保障只有充足的經費才能推動新興的科技在現(xiàn)實社會的快速發(fā)展并發(fā)揮作用。將大數據作為交通擁堵治理有力“武器”，就要投入相應的基礎設施建設和技術研究經費，來提升基礎設施覆蓋面和技術能力水平。首先是加大地方財政的支出，其次是加強與互聯(lián)網企業(yè)合作，拓寬資金來源，整合部分政府部門現(xiàn)有的基礎設施，確保每年都有經費投入的情況下，分階段、多批次的推動大數據平臺建設。同時，加強對建設資金的監(jiān)督管理，做到建設前控制預算、建設時緊抓進度、建設完審計評估，將每一筆政府資金用到刀刃上。此外，財政還應該提高大數據治理交通擁堵等相關項目課題研究的投入力度，讓管理部門可以通過與高校、研究所等單位針對A市目前和未來的交通實際情況，來具體展開研究，開發(fā)一系列與A市治理交通擁堵對應的應用，提高交通管理部門的管理水平能力，保障A市交通的健康發(fā)展。（三）廣州市公安局交警支隊大數據平臺廣州市公安局交警支隊在2016年立項開展“大數據平臺”的建設。規(guī)律是可以為人所把握的，并且人可以利用規(guī)律通過實踐改造世界。通過平臺建設將大數據應用于道路交通信息中去，實現(xiàn)資源優(yōu)勢與現(xiàn)實情況的融合和轉化，把握廣州市道路交通運行特征規(guī)律，利用所把握的規(guī)律，充分發(fā)揮主觀能動性，通過實踐逐步實現(xiàn)交通管理模式的“智慧化”。系統(tǒng)以打造“交管數據中心”為目標，推進大數據建設和應用，全面匯聚電警、卡口、車駕管、警情、事故等數據，并且整合多個相關系統(tǒng)、部門及平臺的數據，并且對這些數據進行梳理分析，形成了一個系統(tǒng)的較為完善的數據系統(tǒng)。目前平臺共使用45臺服務器，100多T的存儲；現(xiàn)有的“大數據平臺”已匯聚了21個業(yè)務系統(tǒng)，共匯聚100多億條數據（周增量1.4億）、其中卡口數據62億多條、警員警車定位數據23億條。近期還實現(xiàn)了酒精測試儀數據實時回傳、停車場數據實時接入（每天約100萬條數據）等。對海量數據信息進行關聯(lián)比對、知識挖掘、態(tài)勢感知等技術手段，大幅提升業(yè)務監(jiān)管能力。近年來，隨著信息化時代的不斷發(fā)展，交通管理工作信息化趨勢不斷增強，交通管理的智能化水平不斷提高，取得飛躍性進步。通過信息系統(tǒng)的建設和完善，交通信息各種數據都得到很好的保留，社會各部門都積累了大規(guī)模的移動端實時數據。這些數據主要來自四方面：重要的核心數據、準確的緝控數據、全面的設施數據和互聯(lián)互通的企業(yè)數據。大量的數據為提升廣州市交警部門的工作效率、疏解交通難題提供了有力的支撐。五、結論隨著經濟的發(fā)展與人民生活水平的提高，機動車保有量隨之不斷上升。由于道路、交通基礎設施以及公眾文明意識的發(fā)展遠遠落后于機動車增長量，導師道路擁堵情況愈演愈烈，影響著城市形象與公眾幸福指數。面對這一問題，大數據的出現(xiàn)與應用為解決擁堵難題帶來轉機。本文梳理了國內外城市利用大數據治理交通擁堵的研究文獻，分析A市交通擁治理中引入大數據的訴求、利用大數據治堵現(xiàn)狀與問題分析，并學習國內外先進城市的大數據治堵措施，從而幫助A市更好地利用大數據治堵。具體為理順交通治理體制；加強數據分析與應用；完善保障機制；重視數據安全，保護個人隱私四方面的措施。以期實現(xiàn)以大數據為依托來多層次、多維度解析A市道路交通運行特征規(guī)律，將數據優(yōu)勢轉化為決策優(yōu)勢、管理優(yōu)勢，從而全面提高城市規(guī)劃水平、交通管理水平與公眾文明意識來緩解擁堵難題。

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