龍紹海, 宋 程, 艾冠韜, 黃曉虹, 陳先龍,3

(1.廣州市道路工程研究中心， 廣州 510030； 2.廣州市交通規(guī)劃研究院， 廣州 510030；3.同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 上海 200092)

0 引言

道路建設(shè)規(guī)劃是明確城市道路交通近期建設(shè)項(xiàng)目安排的重要依據(jù)，國內(nèi)主要城市均會(huì)依照城市發(fā)展基本訴求開展道路建設(shè)規(guī)劃編制工作. 然而，道路建設(shè)規(guī)劃編制的理論研究支撐不足，既有研究側(cè)重于規(guī)劃布局[1]、工程設(shè)計(jì)理念的探討[2-4],缺乏建設(shè)規(guī)劃編制的定量支撐理論體系，使得建設(shè)規(guī)劃編制針對性不強(qiáng)，適用性欠缺. 隨著我國城市化進(jìn)程不斷加速，道路建設(shè)規(guī)劃的精準(zhǔn)性要求越來越高，粗放式的道路建設(shè)規(guī)劃難以適應(yīng)新時(shí)代發(fā)展要求. 大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展為精準(zhǔn)建設(shè)規(guī)劃的開展提供了基礎(chǔ)支撐，但現(xiàn)有交通大數(shù)據(jù)研究多局限于對某一特定領(lǐng)域的應(yīng)用探索，如GPS數(shù)據(jù)判別道路運(yùn)行車速[5-6]、網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)信息數(shù)據(jù)分析居民出行行為[7-9]、基于大數(shù)據(jù)分析的交通智能管控系統(tǒng)框架構(gòu)建[10-11]等，缺乏多源數(shù)據(jù)的整合及其在道路建設(shè)規(guī)劃中的應(yīng)用. 為此，基于大數(shù)據(jù)精確、宏微觀分析能力，研究探索利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建道路建設(shè)規(guī)劃的定量支撐技術(shù)體系，并以廣州市道路建設(shè)規(guī)劃為例進(jìn)行應(yīng)用研究，證實(shí)了定量支撐體系在道路建設(shè)規(guī)劃中的適用性.

1 大數(shù)據(jù)開展道路建設(shè)規(guī)劃的優(yōu)勢

以城市交通運(yùn)行管理(如線圈、閘機(jī)、GPS等)、城市交通相關(guān)行業(yè)和公眾互動(dòng)平臺(如移動(dòng)運(yùn)營商、騰訊、高德等)為代表的交通大數(shù)據(jù)，蘊(yùn)含了豐富的交通出行信息，通過深度挖掘可識別城市交通運(yùn)行狀態(tài)、預(yù)判交通發(fā)展趨勢，從而為道路建設(shè)規(guī)劃提供豐富的基礎(chǔ)支撐.

相對于傳統(tǒng)交通模型的定量分析技術(shù)，基于大數(shù)據(jù)開展道路建設(shè)定量分析具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，具體如下：

1) 數(shù)據(jù)樣本量大，有效避免隨機(jī)誤差影響. 傳統(tǒng)交通模型以小樣本調(diào)查為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)量小、周期短，無法避免數(shù)據(jù)的隨機(jī)性對分析精度的影響. 大數(shù)據(jù)具有典型的大樣本特征，可避免偏樣本局限性、小樣本擴(kuò)樣造成的誤差放大影響；同時(shí)，大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)周期長的特征，能客服傳統(tǒng)調(diào)查數(shù)據(jù)的隨機(jī)性影響，有助于更精確發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律.

2) 數(shù)據(jù)的宏微觀雙重分析能力強(qiáng). 一方面，大數(shù)據(jù)具有宏觀分析適應(yīng)性，相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的行政壁壘限制，大數(shù)據(jù)往往能突破區(qū)域限制，形成更宏觀分析能力；另一方面，大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含豐富的信息，各類信息的關(guān)聯(lián)能形成微觀問題的細(xì)化分析能力.

3) 數(shù)據(jù)可獲取性強(qiáng). 傳統(tǒng)交通調(diào)查數(shù)據(jù)難以突破行政壁壘，基本以市為單位開展，且成本高昂；以互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)信令為代表的大數(shù)據(jù)已形成良好示范效益，技術(shù)移植性強(qiáng)，數(shù)據(jù)獲取性好，具有更廣的推廣應(yīng)用前景.

綜上，大數(shù)據(jù)具有海量樣本、宏觀和微觀雙重精準(zhǔn)分析能力、數(shù)據(jù)行政壁壘小等優(yōu)勢. 以大數(shù)據(jù)為途徑的數(shù)據(jù)源，能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的生成與道路的運(yùn)作同步化，解決傳統(tǒng)的規(guī)劃編制過程中對于規(guī)劃基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的補(bǔ)充存在的滯后性、被動(dòng)性等問題，提升了傳統(tǒng)規(guī)劃模型中因小樣本分析數(shù)據(jù)所制約的模型分析精度，對建設(shè)規(guī)劃的高精準(zhǔn)性要求具有更強(qiáng)的適應(yīng)性.

2 大數(shù)據(jù)在道路建設(shè)規(guī)劃中的應(yīng)用方法

道路建設(shè)規(guī)劃主要目的是立足于現(xiàn)狀交通治理、支撐近期開發(fā)等方面訴求來明確近期道路建設(shè)的優(yōu)先順序. 為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，必須依托科學(xué)、精準(zhǔn)的定量分析技術(shù). 結(jié)合大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，建設(shè)規(guī)劃定量支撐體現(xiàn)在現(xiàn)狀路網(wǎng)運(yùn)行診斷、近期需求態(tài)勢分析、關(guān)鍵路段甄別等方面.

2.1 基于互聯(lián)網(wǎng)位置數(shù)據(jù)的路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)識別

傳統(tǒng)交通分析技術(shù)以靜態(tài)指標(biāo)為主，注重于道路飽和度分析，亦即線層的運(yùn)行診斷. 大數(shù)據(jù)技術(shù)可拓展路網(wǎng)運(yùn)行診斷技術(shù)體系，在面層和點(diǎn)層具有更好的動(dòng)態(tài)指標(biāo)評價(jià).

2.1.1 基于實(shí)際耗時(shí)矩陣可達(dá)性測度的面層診斷

道路網(wǎng)絡(luò)面層診斷主要體現(xiàn)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、交通運(yùn)作水平與城市客流空間結(jié)構(gòu)的適應(yīng)性，可從2個(gè)方面評估路網(wǎng)整體效益：一是居民加權(quán)通勤時(shí)間，體現(xiàn)了道路交通系統(tǒng)對城市職住空間分布的適應(yīng)性；二是服務(wù)便利性，可采用指定時(shí)耗客流覆蓋比例進(jìn)行評價(jià). 如式(1)(2)所示.

(1)

(2)

2.1.2 基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的常發(fā)擁堵點(diǎn)識別

治堵是當(dāng)前城市交通治理的熱點(diǎn)議題，擁堵點(diǎn)的識別是治堵的重要基礎(chǔ)工作，也是道路近期建設(shè)著重解決的問題. 互聯(lián)網(wǎng)位置數(shù)據(jù)提供了掌握長周期、全覆蓋的車速數(shù)據(jù)的方法，進(jìn)而為常發(fā)性擁堵點(diǎn)識別提供了基礎(chǔ)支撐，利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲取的車速數(shù)據(jù)識別常發(fā)性擁堵點(diǎn)方法如下：

(3)

(4)

Sk=∑sk(t)

(5)

式中，Rkt為路段k在時(shí)刻t的擁堵指數(shù)；lk為路段k的長度；vkt為路段k在時(shí)刻t的實(shí)際行駛速度；vkd為路段k的自由流速度；sk(t)為路段k在時(shí)刻t是否擁堵標(biāo)識；r為擁堵判斷標(biāo)準(zhǔn)；如Rkt≥r為擁堵；sk(t)記為1，否則記為0；Sk為某一統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)sk(t)累加，反應(yīng)統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)路口k發(fā)生交通擁堵的次數(shù).

擁堵點(diǎn)識別常用的數(shù)據(jù)為高德車速數(shù)據(jù)，可獲取某一時(shí)間間隔的各路段車速vkt，如5 min間隔的vkt，則某一路段全天可獲取288個(gè)vkt，將288個(gè)vkt從小到達(dá)排序，取95%分位vkt作為vkd，進(jìn)而可計(jì)算各時(shí)刻的擁堵指數(shù). 在擁堵指數(shù)計(jì)算時(shí)，時(shí)間間隔可增大到30 min或1 h以滿足擁堵統(tǒng)計(jì)要求，根據(jù)高德?lián)矶轮笖?shù)相關(guān)定義，r取為3. 結(jié)合作者從事交通規(guī)劃10多年的工作經(jīng)驗(yàn)，月平均Sk值大于15次時(shí)可判斷為常發(fā)性擁堵點(diǎn).

2.2 基于長周期歷史數(shù)據(jù)的近期發(fā)展趨勢預(yù)測

道路交通流量近期發(fā)展趨勢受到2個(gè)方面影響，一是體現(xiàn)區(qū)域發(fā)展成熟度的人口就業(yè)增長，二是地區(qū)機(jī)動(dòng)車擁有水平，可反應(yīng)在地區(qū)道路交通流量增長率上(某一地區(qū)的機(jī)動(dòng)車擁有量難以核實(shí)，采用交通流量增長率間接體現(xiàn)機(jī)動(dòng)車擁有水平變化的影響). 通過上述指標(biāo)可計(jì)算出不同區(qū)域的道路交通流量增長率，具體如式(6)所示.

fi=fpi*kpi+fei*kei+fti*kti

(6)

式中，fi為區(qū)域i的近期道路交通流量增長率，fpi、fei、fti分別代表區(qū)域i的人口、就業(yè)、機(jī)動(dòng)車流量增長率，該數(shù)據(jù)需利用長周期的調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)，kpi、kei、kti為權(quán)重系數(shù)，采用專家打分法確定.

2.3 基于高密度數(shù)據(jù)的關(guān)鍵道路識別

通過對現(xiàn)狀交通問題診斷、近期交通需求預(yù)測及分析，提出相對應(yīng)的道路建設(shè)初選方案后，需進(jìn)一步明確初選方案的優(yōu)先順序加以重點(diǎn)推進(jìn)實(shí)施，為此可利用高密度數(shù)據(jù)的滲流理論進(jìn)行關(guān)鍵路段識別，從而挑選出對關(guān)鍵路段改善效果明顯的通道加以實(shí)施.

滲流理論是隨機(jī)圖理論的重要發(fā)現(xiàn)，關(guān)鍵路段識別核心是利用車速數(shù)據(jù)判斷路網(wǎng)不同功能組團(tuán)的連通情況，進(jìn)而測定連通路網(wǎng)中最先擁堵的路段. 計(jì)算核心指標(biāo)為路段相對速度λk(t)，該指標(biāo)為某一時(shí)刻路段的實(shí)際運(yùn)行速度vkt與自由流車速vkd的比值. 基于滲流理論關(guān)鍵路識別的具體流程如下所示：

步驟1：利用互聯(lián)網(wǎng)位置數(shù)據(jù)獲取任意路段全天任意時(shí)刻的車速數(shù)據(jù). 為便于研究，按5 min間隔統(tǒng)計(jì)，全天可獲取288個(gè)vkt，將vkt從小到大排序，取95%分位速度即為自由流車速vkd.

步驟2：計(jì)算各路段的相對速度λk(t). 按路段計(jì)算vkt與vkd的比值，全天共288個(gè)λk(t).

λk(t)=vkt/vkd

(7)

步驟3：路段暢通與擁堵狀態(tài)判別. 對于給定的閾值q，當(dāng)路段k的相對速度λk(t)大于閾值時(shí)該路段暢通，否則該路段擁堵，即：

(8)

步驟4：關(guān)鍵路段識別. 通過不斷調(diào)試q值，可以確定網(wǎng)絡(luò)中不同規(guī)模尺寸的功能連通子團(tuán). 根據(jù)滲流理論，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)處于滲流臨界處時(shí)會(huì)存在一個(gè)結(jié)構(gòu)相對稀疏的主干網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)主干網(wǎng)絡(luò)能以最少的節(jié)點(diǎn)維持整體網(wǎng)絡(luò)的功能完整性. 在這個(gè)主干網(wǎng)絡(luò)中會(huì)存在一條或多條關(guān)鍵的“紅邊”，它們在連接不同的局域功能子團(tuán)上起著不可替代的作用[12-13]. 這些關(guān)鍵“紅邊”即為網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵路段，關(guān)鍵路段的擁堵會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)中不同功能組團(tuán)的連通，對主要交流量的交互產(chǎn)生明顯影響，進(jìn)而影響到整個(gè)道路網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作狀況和連通性.

3 基于大數(shù)據(jù)的道路建設(shè)規(guī)劃應(yīng)用實(shí)踐——以廣州為例

根據(jù)上述方法，以廣州市道路交通建設(shè)規(guī)劃為例，闡述利用大數(shù)據(jù)開展面、點(diǎn)層面的路網(wǎng)現(xiàn)狀運(yùn)行診斷，基于長周期數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)的近期交通需求預(yù)測和承載力分析，初選方案的關(guān)鍵路段識別應(yīng)用研究.

3.1 基于大數(shù)據(jù)的廣州市現(xiàn)狀路網(wǎng)運(yùn)行診斷分析

3.1.1 廣州市現(xiàn)狀道路網(wǎng)絡(luò)(面層)運(yùn)行診斷

基于騰訊數(shù)據(jù)獲取的廣州市3 989個(gè)交通分區(qū)的職住分布矩陣和各交通小區(qū)的實(shí)際耗時(shí)矩陣，按照式(1)計(jì)算得到廣州主城區(qū)各交通小區(qū)的加權(quán)通勤時(shí)間，如圖1所示. 結(jié)果顯示，廣州中心城區(qū)部分區(qū)域存在通勤時(shí)耗較長的問題，如天河中心、芳村、洛溪南浦等，表明該部分區(qū)域路網(wǎng)與職住空間分布適應(yīng)性不強(qiáng)，需優(yōu)化區(qū)域路網(wǎng)以提升職住通勤效益.

圖1 基于大數(shù)據(jù)的廣州主城區(qū)通勤時(shí)耗評估示意圖

圖2 廣州南站高峰期間可達(dá)性示意圖

此外，依據(jù)式(2)對廣州市關(guān)鍵地區(qū)，如廣州南站、白云國際機(jī)場等重要樞紐，科學(xué)城、南沙副中心等外圍地區(qū)，計(jì)算客流與出行時(shí)耗的匹配性，具體結(jié)果見表2所示. 計(jì)算結(jié)果顯示，廣州重要對外樞紐、外圍關(guān)鍵地區(qū)對外客流主要分布位于中心城區(qū)，但現(xiàn)狀其出行時(shí)耗偏大，50 min出行時(shí)空圈無法覆蓋其85%客流，需進(jìn)一步強(qiáng)化該地區(qū)的道路網(wǎng)絡(luò).

表2 重點(diǎn)地區(qū)不同出行時(shí)耗覆蓋的客流比例一覽表 %

3.1.2 廣州市常發(fā)性擁堵黑點(diǎn)識別

根據(jù)9個(gè)月高德歷史車數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，按式(3)～(5)進(jìn)行計(jì)算統(tǒng)計(jì)，廣州主城區(qū)內(nèi)順暢道路占比75.8%，接近25%的道路處于緩行、擁擠或嚴(yán)重?fù)頂D狀態(tài)，其中常發(fā)性擁堵黑點(diǎn)共計(jì)53處，具體見圖3所示.

圖3 利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的常發(fā)性擁堵黑點(diǎn)識別

3.2 利用長周期歷史數(shù)據(jù)分析路網(wǎng)近期需求及承載力

研究結(jié)合大數(shù)據(jù)和廣州市歷年積累的長周期交通流量數(shù)據(jù)，分析獲取廣州市近10年人口就業(yè)演變態(tài)勢、道路流量增長態(tài)勢，如圖4～6所示，然后依據(jù)式(6)按照加權(quán)系數(shù)0.4、0.3、0.3進(jìn)行加權(quán)，得到廣州市近期各區(qū)域道路交通需求增長態(tài)勢，如圖7所示，進(jìn)而進(jìn)行近期道路網(wǎng)絡(luò)承載力分析發(fā)現(xiàn)，多條高快速路和進(jìn)出城區(qū)通道在近期將進(jìn)一步達(dá)到飽和度狀態(tài)，如圖8所示.

圖4 2010—2017年廣州市各區(qū)域人口年均增長率

圖5 2010—2017年廣州市各區(qū)域就業(yè)年均增長率

圖6 2010—2017年廣州主要核查線交通流量年均增長率

圖7 道路交通近期需求增長態(tài)勢分析

圖8 近期道路交通承載力分析示意圖

3.3 基于滲流理論對初選方案篩選

基于高德5 min顆粒度的車速數(shù)據(jù)，按照式(7)、(8)計(jì)算，并根據(jù)滲流理論得到廣州市現(xiàn)狀關(guān)鍵路段，如圖9所示. 圖中結(jié)果顯示，關(guān)鍵路段基本位于城市重要功能組團(tuán)間的連通道路，道路近期規(guī)劃中方案篩選應(yīng)重點(diǎn)針對圖示關(guān)鍵路段進(jìn)行改善，對相關(guān)關(guān)鍵通道改善效果明顯的通道應(yīng)優(yōu)先選擇.

圖9 基于滲流理論的廣州市關(guān)鍵道路識別結(jié)果示意圖

4 結(jié)束語

基于大數(shù)據(jù)的大樣本、長周期、高密度特征，以及宏觀和微觀雙重精準(zhǔn)分析能力，提出了基于多源大數(shù)據(jù)的面、點(diǎn)路網(wǎng)運(yùn)行診斷技術(shù)，構(gòu)建了利用長周期歷史數(shù)據(jù)的近期道路交通發(fā)展趨勢的預(yù)測方法，依托高密度車速數(shù)據(jù)采取滲流理論探討了關(guān)鍵路段的甄別方法. 以廣州市道路交通近期建設(shè)規(guī)劃為示例，對構(gòu)建的基于大數(shù)據(jù)道路建設(shè)規(guī)劃定量支撐技術(shù)體系進(jìn)行了應(yīng)用驗(yàn)證，證明了其適用性. 研究提出了可操作的技術(shù)流程和數(shù)據(jù)指標(biāo)以指導(dǎo)城市道路建設(shè)規(guī)劃，將大數(shù)據(jù)技術(shù)在交通建設(shè)方面落于規(guī)劃實(shí)質(zhì)，探索了信息化時(shí)代下城市道路建設(shè)規(guī)劃的新模式，從而指導(dǎo)各類城市更精準(zhǔn)道路建設(shè)規(guī)劃工作的開展.