摘要：近些年，我国科技水平发展迅速，大数据被广泛应用在各个领域中，市政城市道路养护管理便属于其中代表。基于此，本文将简单分析大数据背景下的市政城市道路养护管理路径，并深入探讨基于市政城市道路检查井的大数据管理探索，希望研究内容能够给相关从业人员以启发。
关键词：大数据；市政；城市道路；养护管理?
引言
在当前信息化时代下，大数据已经成为了人们所耳熟能详的一个词汇。通过对大数据技术的应用及能够实现对于传统行业管理工作的有效改革与创新。当前城市道路养护管理工作开展的过程当中，其通过对于大数据技术的应用能够更好的满足实际管理决策方面的需求，同时也能够在具体管理工作开展的过程当中，实现整体管理层面的有效变革，是提升养护管理工作水平相当的一个必要的技术手段。结合其具体的技术需求和城市道路养护管理工作的特点，我们应该做好充分的考量与分析，真正的发挥其大数据技术应用的特点，实现对于当前城市道路养护管理工作的有效改进与创新。
1道路养护统计管理现状分析
统计管理是道路养护管理的一种方法，该方法具有高效低成本的特点。统计方法主要是对实际数据进行搜集，运用统计学的运算公式及原理，进行分析和研究，进而发现和解决问题。统计管理方法具有较强的灵活性和广泛性，能够有效地提高决策质量和控制成本、预防问题出现等作用。相关资料显示，全国道路养护里程将历史性接近500万公里，养护比例达到97.6%。道路养护管理工作进入周期性高峰期，道路养护的投资成本非常大，工程量多且施工进度慢。可见，在道路养护管理中应用统计方法对相关资料进行分析和指导已显得非常必要。
当前，许多道路养护工程中合理控制工程进度、成本及提高质量已经成为管理的重要目的，当然，统计管理工作重心也是此目的实现后利用大数据收集整理和分析相关数据信息比如县级道路养护的统计管理中，需要利用大数据对其信息进行动态整合分析，确保管理者能快速及时地了解和掌握工程状况，以应对、预防可能出现的状况。为此，在统计进度上，需要比较养护实际施工与施工计划，并仔细寻找和分析工程进度异常的影响因素，及时解决施工中的不良现象，如缺乏技术人员、材料及设备进场不及时、缺乏资金等问题，并及时寻找解决问题的办法。同时，利用大数据进行分析以挖掘其未发挥的潜力，向管理者提供决策指导。
2大数据背景下的市政城市道路养护管理路径
2.1数据采集
大数据背景下的市政城市道路养护管理首先需要做好数据采集工作，巡查人员对道路病害信息进行现场采集属于传统道路巡查工作的主要内容，但受到道路拥堵带来的巡查视野受限影响，很多时候巡查的准确率和覆盖率会受到较为负面影响，工作效率也可能大幅下降。对于大城市来说，道路巡查工作往往需要耗费大量人力、物力及时间，而随着定位和传感器技术、移动设备的快速发展和普及，众包在市政城市道路养护数据采集中的受关注程度不断提升，通过利用大众的力量，各类问题即可更快速地解决，每个交通参与者均能够在其中发挥自身作用。通过手机内置的传感器，驾驶者可实现汽车行驶过程中的振动数据收集，数据管理中心可接收这类数据并通过针对性处理明确路面状况信息，市政城市道路养护管理计划制定的针对性将由此大幅提升。而随着手机后台数据分析能力和传感器性能的不断提升，对应位置信息病害获取的准确度将不断提升，基于传感器振动的振幅、频率和加速度数据，病害的类型、范围、程度可通过分析精确匹配，更好感知路面病害属性。
以此不断更新采集手段，养护数据的来源将日渐丰富并能够应用于更多领域。大数据背景下的市政城市道路养护管理需充分运用互联网思维，把握其跨界、互动、以用户为中心等主要特点，市政设施管理部门、交通参与者需充分参与到市政城市道路信息采集中，提升采集社会化程度。
2.2数据挖掘与管理
2.2.1数据源
城市道路作为城市基础设施的重要组成部分，在养护管理过程中会产生海量数据，主要有以下几类数据：
1）道路建设主要包括建设前期文件（立项、土地、规划等）、设计资料（计算书、勘探、设计图纸等）、施工资料（施工招投标标书、合同、竣工图、试验报告、监理文件、验收报告等）。
这些档案资料会在设施移交接管的过程中，由建设单位移交给养护管理单位。
2）日常养护过程中产生的养护资料数据。包括每年定期对道路、桥隧构造物设施进行数据采集和技术状况评定的数据以及巡查人员每日对路况巡查的巡查数据。
3）道路改扩建和大中修过程中产生的工程资料数据。
4）道路桥梁、隧道等结构物的定期检测或特殊检测报告数据。
5）日常监测、监控资料数据。在一些重要的桥梁、隧道结构上布设的健康监测系统收集的监测数据。
6）穿越、挖掘道路设施过程中产生的检测、评估、监测、修复和加固等资料数据。
2.2.2数据挖掘
面对如此巨大且逐年递增的数据量，充分发挥大数据特性，建立一个丰富的、动态的“道路全寿命信息数据库”，记录城市路网中每一条道路各个时期的数据信息，为将来的数据分析提供全面、真实有效的数据源。对路网数据进行充分的、深度的挖掘，从海量的数据中发现规律，建立路面使用性能的衰减模型、养护决策的分析模型等，进而科学地应用到道路养护管理工作中，使整个道路养护管理系统更具有科学性，对养护维修起到辅助决策作用。
建立养护数据管理与应用的技术服务平台，将道路检测技术、数据管理系统、道路定位信息、养护分析规划等功能统一集成在一起，运用大数据、云计算等信息化技术及理念，进行分析预测，提出具有针对性的路网级养护建议与规划，以此作为统筹养护科学决策的重要依据，从而极大地提升路网养护管理服务水平与科技含量，尤其对于路网复杂的大中型城市，意义更加深远。
2.3利用大数据技术强化统计分析能力
道路管理的目标是向公众提供舒适、安全的通行环境，提升道路服务质量，确保道路同社会经济同步发展，但道路养护统计管理分析工作任务大，为此，必须依靠分析统计大数据来实现。构建相应的分析模型，构建网络共享平台，以海量养护数据为基础，通过各类模型算法，深度挖掘分析道路养护过程中各类数据的变化规律。比如，利用每条线路车流量的信息统计，将其整理分析为具体图表及数值，为管理部门分析车流向、车流量及其变化趋势等提供可靠依据，实现道路区域间网络信息及资源的共享，进而确保统计信息的真实性和即时性，掌握道路养护的全面信息，为管理者提供决策依据，从而全面推进智慧养护体系的落地。
3道路大数据建设的展望
近年来，随着车辆数量的激增，道路系统采集到的信息规模越来越大，而现有大部分系统的数据库无法实时处理这些超负荷的数据。加强集群建设，在道路管理中运用交通大数据是道路管理的必然趋势，是提高道路管理质量和运行效率，促进道路智能化现代化发展的前提。大数据技术可以实现建立高效的智能道路系统，有效提升道路运行效率。
结语
“大数据”对城市交通发展已经并将继续产生深远的影响，带来道路数据采集、应用与管理的重大变革。新的道路数据技术手段使得众多设想成为了可能，同时也给养护管理带来了巨大的挑战。为此，运用互联网思维解决道路设施运行中公众需求回应的问题、公众参与途径的构建问题以及构建管理部门与公众高效互动的机制，通过信息技术与道路管理的跨界融合，实现可持续、高回应性的城市道路管理形态，可以更加科学高效地为公众提供高水平的道路设施服务。
参考文献
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