赵金先 王甜甜
青岛理工大学 山东 青岛 266000
摘要: 随着我国城市的发展，人口的快速增长，导致城市病越来越多，“城市拥堵”也是其中之一。城市轨道交通因其占地上面积少、速度快、绿色和高效环保的特性，极大地缓解了城市拥堵，方便了民众的出行。近年来城市轨道交通已由单一化线路逐渐向网络化发展，大数据时代的发展背景下，城市轨道交通的创新与发展需要充分认识到大数据的价值，推进内外部资源平台的整合和建设，认真筛选和正确运用大数据信息，因此我们围绕着城市轨道交通大数据的特征、现状和问题、应用场景进行了分析探讨，并给出了几点建议，为智慧城市的轨道交通建设、运营和发展提高辅助决策、为人民幸福生活水平的提升提供助力。
关键词:大数据 轨道交通运营 网络化管理
截至2019年上半年，中国内地共有37个城市开通城市轨道交通，运营线路总长度5761公里。我国开通城市轨道交通的城市逐渐由单一线路向网络化运营发展，城市轨道交通系统的网络化发展与城市建设、城市发展高度耦合，伴随城市的高速发展和各类技术的不断进步，在信息化的大背景下，大数据化、智能化运营管理已经成为轨道交通行业发展的重要趋势和发展方向。尤其在2018年，伴随新线的不断开通试运营，以西安、成都、南宁、东莞、合肥为代表的部分城市运营客流屡创新高，因此利用大数据，对轨道交通网络化运营进行统筹分析、合理布控势在必行。
一、互联网大数据简介
大数据是指无法在短时间范围内用日常软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，而是通过新的处理模式在短时间内可以处理得出具有更强的分析决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。数据的获取和应用是有一定的周期性的，从数据的生命周期来看，大数据技术从数据源经过分析挖掘到获取最终价值需要经过5个环节，他们包括数据采集、数据存储、计算处理、数据挖掘和数据展现。大数据系统分析一般有三个显著的特征:
1.1重视全体样本数据，样本数据需要收集和分析全部的数据，而不是随机取样。譬如我们利用大数据分析线网客流数据就需要记录所有乘客每次进出站刷卡的时间、车站及耗时等相关数据。通过对全体数据的分析可以看到很多内容，这些细节内容是在之前随机抽样得不到的
1.2接受混杂数据，而不是精确数据。在抽样调查时期往常只收集一些非常纯粹的数据、高质量的数据，在大数据时代的客流预测，可能要求我们使用的不仅仅是常规的客流数据，还有外界的天气、季节、旅游景观等信息，对外界的数据和获得的越多，最后进行统筹分析时得到的结论会越具有实用和指导性。
1.3关注数据之间的关联性，而不是因果关系。因为更加混杂，因果关系转向相关关系。利用大数据处理系统能够深入的发掘数据之间的关系。有些数据是间隔性的存在联系，人为方法不能准确处理，利用互联网大数据系统分析可得出相对高效准确处理结果。
二、大数据时代下网络化城市轨道交通运营管理分析
2.1网络化运营下的安检分析需求
面对当前日益复杂的安全形势，现在国内城市轨道交通都采取乘客进站乘车前先过安检的方式，安检是确保城市轨道交通站点和线路治安以及保障乘客人身安全的重要措施之一。但现行独立的常态化安检系统不可避免存在着安全与效率的矛盾，特别是“逢人必检、逢包必检、逢过必检”高强度的安检方式。在如今大客流强度下，安检效率与通行效率并不匹配。
因此，需对既有的安检模式进行架构化、系统化建设，引入大数据的整合分析，通过数据融合筛选出高危险系数的目标进行重点排查。即将现行独立的安检设备向基于大数据的网络化系统转变，结合生物识别、非生物识别、图像识别、大数据分析、人工智能、云技术等前沿技术，在确保安检水平不变的前提下，进一步提升安检效率，变“被动防御”为“主动预防”，打造多网覆盖、防线支撑、机制贯通的大数据模式下的工作格局，从而提升城市轨道交通的安检效率和质量，进而提升轨道交通运营管理的服务水平。
2.2网络化运营下的客流分析需求
随着当前轨道交通网络化建设的加快，轨道交通组网日趋加密，客流日益增加，城市的快速扩张及房地产的开发，导致工程可行性研究期间所做的轨道交通的客流预测与实际开通后的客流数据出入较大。客流的差异给我们当前依靠经验进行客流组织的方式带来了挑战，利用大数据技术结合通信技术可以有效地应对网络化运营的高要求，大数据的智能化可以让轨道交通运营单位“预知客流动向”，从而提早加强客流组织引导。利用大数据分析乘客的最优路径，利用乘客的通讯工具，进行信息互递，提前主动进行客流的疏解引导。特别在高峰期或者拥堵站点提早通知待乘或者预备乘车的乘客及时进行应对调整，避免乘客积压车站，高效且有序的引导乘客、疏解客流，提高运营服务质量。
2.3网络化运营下的应急指挥处置需求
线网指挥中心作为轨道交通运营综合协调和应急指挥管理的平台，可对线网进行统一的运营协调，但是目前城市轨道交通的线网指挥中心主要是线网级别的综合监控为主，随着城市轨道交通线网的扩张，“小故障、大影响”的状况频发。在网络化运营下，某一个孤点的故障应对不及时，皆有可能导致灾难性的后果。为了提高应急响应速度，还需要利用大数据来进行数据分析、融合，利用大数据的特性进行应急辅助决策，提高城市轨道交通运营指挥处置效率。
线网指挥中心的建设需要从简单的线网级综合监控逐渐向以数据中心为基础的相关应用功能逐步过渡。利用大数据技术，制定不同的应急指挥预案，当产生某一个应急事故时，大数据系统通过采集的各方信息，迅速利用信息统筹整合一个最合适的方案，供线网指挥中心人员决策。譬如当某线路信号系统出现故障时，大数据系统可以迅速采集出故障区段、线路的信息、与之有连带效应的客流影响和乘客信息，并准确作出对故障的判断和分析，提供得当的应急处置的方法，同时大数据系统可以在短时间内通过相关通信、网络技术将运营情况及相关建议发至待乘或者目标乘客的手中，让其及时改变出行方式，减少了乘客的等待时间，提高了运营服务质量和品质。
结束语：在城市轨道交通网络化运营的情况下充分利用大数据技术，在提高乘客安检效率和质量、优化客流组织，提高线网应急指挥的响应能力等方面具有强大的辅助决策效果。另外大数据技术的充分挖掘使用，对城市轨道交通如此高投入的基础设施单位来说，拥有强大的乘客出行信息和使用人群可以在传媒投放、商业店铺的使用以及票价制定等方面进行指导。若能将大数据技术充分的深入的运用至城市轨道交通网络化运营中，将给轨道运营单位提供一种有效的解决问题的思路和高效的数据分析问题的手段，进而提高了城市轨道交通网络化运营的安全和服务质量。另外在城市规划过程中，需要确保充分利用大数据信息在轨道交通的规划、设计、建设、运营等内部管理及对外服务中运用和指导的专业性和可持续性，为城市轨道交通的创新与发展提供有力数据支持。
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[2]杨川.基于大数据的轨道交通网络化运营管理[J].中国新技术新产品，2017(16):120-121.
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