大数据与城市交通决策思维模式的变革

1、大大数据数据与城市交通决策思维模式的与城市交通决策思维模式的变革变革同济大学同济大学 杨杨东东援援2015年年6月月西南交通大学一位交通工程博士研究生在博客中提出的问题“大数据这个概念这两年又要在国内玩过火了的架势，这二年不管写项目申报还是论文报告，不扯上个大数据似乎都有点不好意思拿出手。看了几本关于大数据的专著，全是老外讲他们如何把啤酒尿布摆在一起卖出去的，细加琢磨，不紧喉头一紧后背直发凉，且看且看。维克托.迈尔-舍恩伯格和肯尼思.库克在其合著大数据时代的开篇便强调了大数据的三个基本特征：要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果。再想想传统交通的思维模式：数据从抽样调查中获得，模型

2、要努力提升精度，重视机理分析和因果关系。乖乖，这真是要推倒旧世界建立新世界的节奏么。”引言 大数据概念的火爆，在众多技术领域激起层层波澜。这其中既有试图通过大数据“沙里淘金”的商业分析人员，也有将本领域原有数据分析冠以“大数据”帽子的不求甚解者。 对于城市交通来说，大数据首先带来一种机遇，使得我们能够通过大样本、多方位、多层次连续观察研究对象；其次将引发一种变革，对复杂适应系统持续监测能力的建立，使得对城市交通进行战略调控的追求逐步得以实现；第三带来一种挑战，大量并不完美的非定制数据提供的是一种间接证据，要求决策分析技术进行必要的变革；第四是一种压力，对于城市产生深远影响的交通决策绝非如同“纸

3、尿布与刮胡刀”一样可以忽视因果规律，需要在一般大数据分析经验基础上另辟蹊径。城市交通领域大数据技术应用的难点和特点城市交通领域大数据技术应用的难点和特点 城市交通对策既对社会产生重大影响，又往往是不可逆的，其决策谨慎性要求使其不可能轻视“因果”； 用于城市交通的大量数据资源都不是“定制数据”，分析产生的间接证据需要决策理论的调整； 许多所关注的特征往往不能直接提取，需要借助理论或者技术加以推断； 社会和物理共同作用所产生的复杂关联，需要人机协同加以发现； 内容提要 大数据为城市交通决策变革带来的技术机遇 技术框架基于证据的决策 比较与探索支撑城市的远见 居民活动空间与城市环境关联分析演化机理研

4、究 特征与聚类研究对象的细分 结束语大数据为城市交通决策变革带来大数据为城市交通决策变革带来的技术机遇的技术机遇城市交通领域的大数据技术应用，既非将大数据技术塞入传统技术城市交通领域的大数据技术应用，既非将大数据技术塞入传统技术框架，也非对关联分析等技术的简单套用框架，也非对关联分析等技术的简单套用城市交通需要对演变过程进行战略调控城市交通需要对演变过程进行战略调控战略调控的核心是交通模式战略调控的核心是交通模式战略调控的目标是遵循可持续发展的轨道战略调控的目标是遵循可持续发展的轨道战略调控的手段是交通政策战略调控的手段是交通政策战略调控的关键是建设智慧政府！战略调控的关键是建设智慧政府！技术

5、手段的瓶颈：连续的数据采集与追踪技术手段的瓶颈：连续的数据采集与追踪传统5-10年一次的交通调查已经难以满足城市交通战略过程管理的需求，近年来交通信息系统建设形成的数据资源亟待开发利用。对于城市交通来说，大数据不是一种时髦，对于城市交通来说，大数据不是一种时髦，而是技术推动、需求拉动和任务理念变革所共同呼唤的创新！而是技术推动、需求拉动和任务理念变革所共同呼唤的创新！交通大数据环境与政府决策支持交通大数据环境与政府决策支持大数据对于城市交通的价值大数据对于城市交通的价值上海市轨道交通上海市轨道交通7号线沿线顾村、大华、静安社区居民空间号线沿线顾村、大华、静安社区居民空间活动复杂度对比活动复杂度

6、对比大样本帮助我们详细了解分布特征大样本帮助我们详细了解分布特征0%20%40%60%80%100%1234567891011121314151617比例比例使用频度使用频度其他皖浙苏沪连续追踪数据通过频度细分研究对象连续追踪数据通过频度细分研究对象数据类型数据类型信息内涵信息内涵备注备注移动通信数据移动通信数据城市不同区域居民的活动空间公交公交IC卡数据卡数据城市不同区域居民在公交网络上的活动空间仅说明了IC卡用户情况。车辆牌照检测数据车辆牌照检测数据城市中各种类型车辆在道路网络上的活动空间并非整个路网均被检测系统覆盖，一般主要集中于快速道路。人口普查数据人口普查数据城市不同区域居民社会结构

7、不同区域居民社会经济属性结构的主要数据源。综合交通调查数据综合交通调查数据城市不同区域居民交通行为特征定制数据因此针对性强。轨道交通运行数据轨道交通运行数据城市不同区域通过轨道交通网络形成的可达性公交公交GPS数据数据城市不同区域通过常规公交网络形成的可达性一般需要与调度数据配合使用。FCD数据数据城市不同区域通过道路交通网络形成的可达性数据质量取决于采样车辆规模。城市城市POI数据数据城市公共服务设施分布大众点评数据大众点评数据城市公共服务口碑经济普查数据经济普查数据城市就业岗位分布专项数据，质量容易得到保障。城市空间结构与交通网络关联问题的相关数据资源多角度多层次观察帮助全面把握情况多角度

8、多层次观察帮助全面把握情况案例案例1：现有公交乘客是：现有公交乘客是“不得不坐不得不坐”还是还是“能够接受能够接受”？低高高持续忠诚持续忠诚虚假忠诚虚假忠诚非忠诚非忠诚潜在忠诚潜在忠诚行为忠诚程度行为忠诚程度态度忠诚程度态度忠诚程度18.8%12.4%32.5%36.3%看到这组调查数据对挑战的思考看到这组调查数据对挑战的思考2416145354261222260%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%20022008步行自行车公共交通小汽车(搭乘)小汽车(自驾)柏林18-24岁居民出行方式结构利用IC卡数据对不同类型乘客乘坐频次的分析城市多样化功能和混合用地开发；短距

9、离出行，无汽车依赖；便于使用的公共交通、自行车、步行；观念的改变，小汽车不再是身份的象征。柏林交通模式变化的原因：柏林交通模式变化的原因：案例案例2：交通需求管理抑制与服务提升：交通需求管理抑制与服务提升0102030405060701 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930车辆数量万辆日期第一类第二类第三类第四类第五类对工作日而言，48%的第四、五类车辆产生了71%的记录量，而第一、二、三类车辆以51%的车辆仅产生了29%的数据记录量；对双休日而言，42%的四、五类车辆产生了62%的记录量，节假日40%的四、五类车

10、辆产生了60%的记录量。不难发现，第五类车辆每天以3%-4%的车辆产生了17%-18%的记录量。每天不同类别车辆数量0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%1357911131517192123252729日期第五类第四类第三类第二类第一类19%22%24%6%9%10%27%28%26%45%38%36%3%4%4%0%20%40%60%80%100%工作日双休日节假日不同类别车辆构成第一类第二类第三类第四类第五类每天不同类别车辆构成比例拥堵的延安路高架的车辆构成案例案例3：如何精细地提升公交服务水平：如何精细地提升公交服务水平有针对性地改善信号有针对性地改善信号配

11、时，调整线路衔接，配时，调整线路衔接，提高公交可靠性提高公交可靠性。行駛型態行駛型態機車機車市區公車市區公車小汽車小汽車時間占比怠速停等37.16%43.85%40.13%巡航10.13%10.43%10.35%加速24.81%22.03%24.60%減速27.91%25.63%24.92%0%4%8%12%16%20%24%02004006008001000概率密度日平均营运收入02468048121620平均营运收入（百元）时间收入低收入高整体水平0%20%40%60%80%100%6810 12 14 16 18 20 23 27日平均营运趟次收入低收入高00.511.522.50481

12、21620平均营运趟次时间收入低收入高整体水平0%20%40%60%80%11.21.41.6概率密度计程/最短路径长度收入低收入高整体水平11.21.41.61.82048121620计程/最短路径长度时间收入低收入高整体水平收入按照日平均营运收入划分两类人群计程/最短路径长度营运趟次营运趟次和营运收入之间存在很强的关联性案例案例4：某市电召出租车营运收入出现分化征兆：某市电召出租车营运收入出现分化征兆的的原因分析原因分析技术框架技术框架基于证据的决策基于证据的决策大数据环境下城市交通决策支持技术包括三个支柱：数据驱动分析、大数据环境下城市交通决策支持技术包括三个支柱：数据驱动分析、仿真实验

13、和模型分析；将其分析结果整合在一起的是基于证据的决仿真实验和模型分析；将其分析结果整合在一起的是基于证据的决策框架。策框架。从数据加工流程看城市交通领域内的大数据技术应用从数据加工流程看城市交通领域内的大数据技术应用交通与土地开发协同公交优先战略实施综合交通系统整合需求管理与拥堵对策响应行为分析选择行为分析网络状态响应关联行为分析问题导向的技术集成规律分析与验证从本质上来说，大数据环境下城市交通分析技术所完成的是一种将数据组织成为信息，从信息提炼特征，从特征变化中发现规律，就对策进行追踪评估的信息处理过程。从信息处理角度来看，可以划分为数据采集与质量控制层、特征提取层、规律辨识与分析层和问题导

14、向功能综合层四个层次，以及通过功能衔接和信息传递实现的有机整合。基于证据的决策大数据环境下基于证据的决策分析技术框架，其主要目标是提升有机融合城市交通战略、政策、规划、建设、管理和控制等技术环节的战略调控过程的决策效果。融入管理流程的技术分析基于证据的决策城市交通大数据的特殊性由于并非专门“定制数据”，往往所提供的只是间接证据，如何使用间接证据对重大问题形成决策判断，成为基本应用逻辑问题。 数据层融合数据层融合特征层融合特征层融合决策层融合决策层融合证据可信度评估证据可信度评估*证据间关联辨识证据间关联辨识*多角度证据汇集多角度证据汇集*构建证据链构建证据链*间接证据应用理论与信息融合技术的关

15、联具有盖然性的证据区间基于专家群体的多个证据合成将数据组织成为信息，从信息中提取特征，依据特征形成判断证据。首要的任务是构建一个证据视图 尽可能多地利用多源数据，采用易于理解的表达形式，将事实展现在分析者的面前。1211,selectselectselectselectselectiijiqXxxxxxx证据视图的进化问题识别度量设计有效性评估信息源交互研讨启发协调进化机制数据库问题识别包括：理解决策问题的背景、更新相关技术理念、及时反映面对的挑战、总结经验教训、识别决策瓶颈等；度量设计问题是考虑到数据虽然是度量的基础，但是数据不等于度量，有缺陷的度量指标有可能导致偏颇、歪曲、有缺陷的结论，因

16、而构建证据视图中不能遗漏这一重要技术环节；有效性评估则是围绕证据视图对于形成洞察能力的贡献而展开，需要注意的是尽管预测仍然是洞察活动的重要依据，但由于识别问题结构、发现问题征兆等对于建立预见性具有重要意义，准确预测已经不再是有效性评估的唯一标准。比较与探索比较与探索支撑城市的远见支撑城市的远见明确的答案能够确定地告诉管理者下一步应该做什么，但是探索性明确的答案能够确定地告诉管理者下一步应该做什么，但是探索性实验却可能发现新问题让管理者继续思考，从而获得通向更好答案实验却可能发现新问题让管理者继续思考，从而获得通向更好答案的途径。的途径。城市交通面临的挑战比单纯的供需矛盾复杂得多城市交通面临的挑

17、战比单纯的供需矛盾复杂得多问题的本质是人居环境与机动化需求的矛盾问题的本质是人居环境与机动化需求的矛盾不时出现的瘫痪性拥堵影响了社会与经济的正常运行。一方面是车满为患，一方面是车满为患，另一方面是针对需求管理激烈的争论另一方面是针对需求管理激烈的争论土地资源成为强土地资源成为强约束约束单纯的轨道交通建设并不一定能够改变城市交通模式单纯的轨道交通建设并不一定能够改变城市交通模式日本三大都市圈交通模式的演变日本三大都市圈交通模式的演变步行进入轨道步行进入轨道通过轨道交通接驳方式理解东京轨道为什么有很高的分担比东京圈轨道与接驳时间的关系数据还在不断告诉我们新的数据还在不断告诉我们新的挑战挑战根据上海

18、市2011年商业区段价格分布图，在以人民广场17Km半径范围内，环境的非均质分布产生的价值级差覆盖3-4个量级（M级8000至S级3500），宝山新城明显受此影响（由集卡GPS数据绘制的上海市集卡运输路径及流量分布图可见，其处于集卡路线覆盖区范围）。集装箱卡车活动分布集装箱卡车活动分布商业区段价格分布快速增长的电动助动车是中低收快速增长的电动助动车是中低收入阶层的主要私人交通工具入阶层的主要私人交通工具使用者的收入分布缺乏预见性的行缺乏预见性的行业管理，难以适业管理，难以适应市场参与形式应市场参与形式的变化的变化2040年我国城市居民的生活模式是什么？年我国城市居民的生活模式是什么？62562

19、56326346356384684594384204244153473563693863813870100200300400500600700198619911996200120062011周周平平均均日日花花费费时时间间（单单位位：分分钟钟）年份年份第一类活动第二类活动第三类活动日本三类活动时间的变化日本三类活动时间的变化部分国家就业者周平均日自由选择性活动时间比较部分国家就业者周平均日自由选择性活动时间比较我们真的应该努力扩大通勤圈吗？我们真的应该努力扩大通勤圈吗？2040年城市交通是要支持居民生活还是谋生？年城市交通是要支持居民生活还是谋生？东京都市圈通勤圈未来变化东京都市圈通勤圈未来变

20、化建立比较交通规划学的重要性比较社会学、比较城市规划学等在逐渐形成；比较的目的在于：发现问题、判断可能出现的趋势、借鉴经验；涂尔干从实证主义观点出发认为，社会学的解释主要是建立社会现象的因果关系，但我们不能从社会现象中直接观察到它们的因果关系，而只能通过比较的方法才能加以研究，并主张比较方法必须坚持因果关系的原则。英国哲学家穆勒从逻辑推理的角度提出了五种因果关系的分析方法：求同法、求异法、求同求异法、剩余法和共变法。涂尔干认为共变方法最能适用于社会学研究的方法，因为这种方法不必把所有不同的因素都一一排除之后再进行比较，而只需把两类性质虽然不同，但在某一时期有共变性的现象找出来，就可以作为这两类

21、现象之间存在一种关系的证据。居民活动空间与城市环境居民活动空间与城市环境演化演化机理分析机理分析如何表达个体的活动空间G.Golledge在1978年提出的“锚点理论”（anchorpointtheory），认为人在陌生环境（例如新的城市）中首先会全力寻找主要节点（如工作地、居住地），而后围绕者些主要节点，次要节点和其间的通路逐步被认识，最终形成具有等级的空间认知结构。既架设与传统理论连接的桥梁，又不被传统技术概念束缚既架设与传统理论连接的桥梁，又不被传统技术概念束缚移动通信所测非家活动点与交通调查出行率的转换移动通信所测非家活动点与交通调查出行率的转换采用频繁项集的区域联系紧密度分析采用频繁

22、项集的区域联系紧密度分析基于核密度的活动点分布对比基于核密度的活动点分布对比不同区位居民轨道使用对比不同区位居民轨道使用对比移动通信用户的多维属性移动通信用户的多维属性为了与传统经验衔接，需要在新技术属性与传统技为了与传统经验衔接，需要在新技术属性与传统技术概念之间架设桥梁，同时要充分发挥连续追踪数术概念之间架设桥梁，同时要充分发挥连续追踪数据优势，探寻新的特征表达与分析技术。据优势，探寻新的特征表达与分析技术。什么是城市空间联系结构？对外部环境与区位的表达通过轨道交通通过轨道交通30分钟可达商业中心数量分钟可达商业中心数量社区周边的餐饮环境社区周边的餐饮环境通过轨道交通虹桥枢纽可达性通过轨道

23、交通虹桥枢纽可达性到铁路枢纽公交最少换乘次数到铁路枢纽公交最少换乘次数到铁路枢纽公交到铁路枢纽公交最小出行时间最小出行时间疑问：为什么即使在轨道沿线的外围居民，疑问：为什么即使在轨道沿线的外围居民，出行强度普遍偏低？出行强度普遍偏低？交通系统存在交通系统存在的问题：居民的问题：居民出行时间过于出行时间过于偏大。偏大。在对象细分基础上的深入讨论在对象细分基础上的深入讨论工作日工作日双休双休日日思考1：出行距离分布不符合幂指数规律说明什么？思考2：工作日与双休日的出行强度是否有关？特征与聚类特征与聚类研究对象的细分研究对象的细分对车辆使用进行分类2720398,53%751117,14%88429

24、0,17%766612,15%50515,1%第一类第二类第三类第四类第五类对于车辆通勤使用特征的分析0%10%20%30%40%50%60%70%80%012345678910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23检测车辆百分比时间/小时第三类车第二类车第一类车对出租车司机活动的分析0204060801001201401601800102030405060 x(zones)frequency 不同营运小区数的出租车数量不同营运小区数的出租车数量1400.001200.001000.00800.00600.00400.00200.000.00income200150100500FrequencyMean = 718.8705Std. Dev. = 139.11515N = 1,854出租车营运收入分布出租车营运收入分布0.80.911.11.21.3x 10511.522.533.5x 1040246810 x 104 x(m)y(m) t(s)1st2nd3th营运收入最高的司机的时空活动特点营运收入最高的司机的时空活动特点对于地块性质的分析从从IC卡用户中识别通勤用户卡用户中识别通勤用户判别检测时段判别检测时段同一站点出现天数同一站点出现天数卡号数卡号数比例比例=2天