张铁夫 郭云峰
哈尔滨市城乡规划设计研究院 黑龙江省哈尔滨市 150010
摘要：城市交通综合评估是城市交通规划、建设和政策制定的工作基础。在国家推进公共服务“专家领衔、公众参与、科学决策”的背景下，亟须提升量化的交通需求分析和预判能力，改进规划设计技术方法和评估体系。大数据对城市交通综合评估技术起到了创新交通评估技术、提升决策支持水平等方面的作用。因此，在这一前提下技术人员需要更加充分利用大数据技术，才能够在此基础上构建出更加系统性的城市建设项目交通评估技术方法。
关键词：大数据；城市交通；综合评估
近年我国城镇化进程不断发展、机动化水平不断提高，城市交通发展模式和面对的问题发生了翻天覆地的变化，城市综合交通体系规划的目标定位、内容体例、技术方法也处于持续不断的探索和调整过程中。因此，系统地总结城市综合交通体系规划在不同阶段的发展脉络，将有助于完善城市综合交通体系规划的编制方法，更好地体现规划的理论和实际意义。伴随着物联网、大数据等先进技术的飞速发展和广泛应用，对于解决国内日益严峻的交通问题而言，越来越以来大数据等先进技术为突破点，通过将传统的大数据量、价值较低的数据结合在一起，可以为现代城市交通综合评估技术的升级发展提供全新的研究思路。
一、城市交通大数据特点
1、客观性。交通大数据实际上不需要面对面的访问被调查对象，只需要借助传感器就能够主动的获取信息，所以能够保证调查对象的客观性。
2、多元化。不论是人的移动、车的移动、交通收费等不同来源的数据都能够从不同的角度体现城市交通特点，同时不同数据宅男也可以实现相互校核。
3、稳定性。诸如交通收费、人和车的移动数据信息都可以在不同时段对调查对象进行反复验证，能够降低极端数据的干扰和影响。
4、准确性。不依靠人工抽样调查、访问、数据填写、录入等操作流程，保证数据的准确性。
二、交通大数据组成
除居民出行调查、道路交通量调查等传统调查方法以外，多渠道的交通数据来源将为交通模型提供海量多元的非关系型数据。这些数据最初用于其他目的，而后被引入交通分析评估。交通大数据可分为：1)人的移动，包括手机信令、位移、导航软件、叫车软件等；2)车的移动，包括出租汽车、公共汽(电)车、客车、货车的GPS移动数据；3)定点检测，包括地感线圈、地磁数据、视频控制、车牌识别、交通特殊吸引点的门禁流量等；4)交通收费，包括停车收费数据、联网收费数据、IC卡数据、出租汽车轨迹数据、公路与铁路车站收费数据等；5)交通安全，包括交通事故类型、事故处理及位置等数据；6)传统基础，包括用地规划、交通网络、社会经济和交通需求等。为应对交通大数据的井喷式发展，中国大城市相继成立城市级信息中心。
三、大数据背景下城市交通综合评估技术应用
大数据背景下城市交通综合评估技术的应用应当具有全面性，以下从交通数据检测技术、移动端检测技术、交通拥堵评估技术、道路模型细化技术、仿真模型应用技术等方面出发，对于大数据背景下城市交通综合评估技术的应用进行了分析。
1、交通数据检测技术。大数据背景下城市交通综合评估技术应用可以从交通数据检测技术入手。首先，技术人员在应用交通数据检测技术时，应当合理利用车辆通过道路时对地球磁场的影响来完成车辆检测的传感器，并在此基础上进一步检测车辆种类，进行车型识别，才能够采集到不同车型的交通流量，来将其作为反映城市交通运行状态的重要指标。
其次，技术人员在应用交通数据检测技术时，还应当考虑到系统记录的停车泊位使用信息和使用时间等信息，并将其作为道路交通运行评价的重要因素，同时以道路监控的路况信息和车流状况为交通运行评价提供依据。此外，技术人员在应用交通数据检测技术时还应当努力为运输管理部门提供决策支持，从而能够做好客流监控的客流情况，最终能够为枢纽节点的交通运行评价提供数据并做好交通场景的再现。
2、移动端检测技术。大数据背景下城市交通综合评估技术应用的最新成果是移动端检测技术。首先，技术人员在应用移动端检测技术时应当使用手机信令数据，并将路段旅行时间、速度以及拥堵情况等信息，作为交通运行评估指标和数据扩展源。其次，技术人员在应用移动端检测技术时应当努力提取出与交通密切相关的信息，在这一过程中可以通过提取出来的 App签到数据、百度导航的平均车速数据等数据，来为交通运行评估提供多元的数据扩展和参数校核空间。此外，技术人员在英语移动端检测技术时还应当努力统计平均速度，才能够为更加精确的城市交通评估助力。
3、交通拥堵评估技术。大数据背景下城市交通综合评估技术应用具体表现在交通拥堵评估技术上。首先，技术人员在使用交通拥堵评估技术的过程中应当清醒地认识到，这一评估技术在性质上有别于传统的建模方法，主要表现在模型输入来自多源数据，包括有路网和需求矩阵从上层次宏观模型提取。其次，技术人员在使用交通拥堵评估技术的过程中应当基于上层次宏观模型提取路网与需求，促使精细化的交通仿真模型以中微观仿真模型为主，从而能够上层次宏观交通模型通过“窗口法”提取初步路网和初始分配，并作为仿真模型的初始输入，最终能够把精细化研究的模型片区从所在的宏观交通模型区域中分割出来，确保外部交通小区与宏观交通模型区域保持一致。
4、道路模型细化技术。大数据背景下城市交通综合评估技术应用离不开道路模型细化技术的有效支持。首先，技术人员在使用道路模型细化技术时应当以宏观模型提取的初步路网为基础，并在此基础上合理利用百度全景图或腾讯街景图，从而能够对路网进行精细化描述。其次，技术人员在使用道路模型细化技术时应当准确反映在路网模型中基于地磁检测的交通流量校核需求，从而能够提取将关键断面的交通流量数据为依据，并以宏观模型提取的需求种子矩阵，最终能够对精细化后的中观交通模型进行多次校核获得稳定信息需求。此外，技术人员在使用道路模型细化技术时还应当以人工统计的模式来提取用于校核仿真模型中交叉口排队车辆数量及长度情况，从而使技术模型更加细化。
5、仿真模型应用技术。大数据背景下城市交通综合评估技术应用应当着眼于仿真模型的应用技术。技术人员在仿真模型应用技术的过程中应当从实际监测的道路交通运行指数系统中计算研究范围内主要道路的平均车速，并将这部分数据与仿真模型运行产生的平均车速进行对比校核，从而能够及时反馈调整参数并确保仿真模型在车速指标上的精确性。其次，技术人员在仿真模型应用技术的过程中还应当提取不同等级道路的实际自由流车速，并将其作为仿真模型的速度参数输入，在这一过程中随着原特区内外一体化发展，使得这一节点交通需求日益增加，因此需要技术人员制定系列化的交通改善方案措施，才能够获得更加良好的使用效果。
在大数据背景下，诸如地磁检测等先进技术的应用，为我国交通部门建立更加精细化的交通仿真模型和进行事前评估决策提供了更多技术支持，并且上述技术与事后动态监测反馈评估的有效结合可以为我国形成立体化的交通评估体系奠定良好基础，最终能够为提高我国城市交通项目的决策水平和进一步精确项目预期效果奠定坚实基础。
参考文献：
[1] 丘建栋，陈蔚，宋家骅，段仲渊，赵再先 . 大数据环境下的城市交通综合评估技术[J]. 城市交通，2019，13(03)：04.
[2] 张晓春，段仲渊，丘建栋. 大数据环境下的城市交通排放监测平台及发布方案[R]. 城市交通规划设计研究中心，2018.
[3] 张晓春，吕国林，丘建栋. 大数据环境下的城市交通路外停车政策研究及实施方案[R]. 深圳：深圳市城市交通规划设计研究中心，2017.
[4] 张晓春，宋家骅，陈蔚. 大数据环境下的城市交通运行指数研究及发布方案[R]. 深圳：深圳市城市交通规划设计研究中心，2019.