張斌　毛琳　張譯文

（1.陜西省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，陜西　西安　710064；2.西安地下鐵道有限責(zé)任公司運(yùn)營(yíng)分公司，陜西　西安　710000）

基于實(shí)時(shí)路況交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)性研究

張斌1毛琳2張譯文1

（1.陜西省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，陜西西安710064；2.西安地下鐵道有限責(zé)任公司運(yùn)營(yíng)分公司，陜西西安710000）

通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)路況與交通運(yùn)行實(shí)際狀況的對(duì)比與分析，研究實(shí)時(shí)路況與路段交通量和車(chē)速的匹配關(guān)系，為利用大數(shù)據(jù)緩解交通擁堵和指導(dǎo)交通規(guī)劃的應(yīng)用研究作支撐，提供一種獲取開(kāi)源及海量的數(shù)據(jù)庫(kù)思路與方法。

大數(shù)據(jù)；交通量；擁擠度

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)概念愈發(fā)火爆，如何獲取和利用大數(shù)據(jù)緩解交通擁堵和指導(dǎo)交通規(guī)劃，越來(lái)越成為各交通管理部門(mén)和學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)和熱點(diǎn)［1］。我們知道利用大數(shù)據(jù)的前提是獲得數(shù)據(jù)，而交通數(shù)據(jù)分散在不同部門(mén)，交通數(shù)據(jù)資源的條塊化分割和信息碎片化問(wèn)題嚴(yán)重，如何獲取開(kāi)源和海量的數(shù)據(jù)庫(kù)，成為了擺在每一個(gè)交通類(lèi)數(shù)據(jù)研究者面前的重要難題［2，3］。

1　數(shù)據(jù)收集

本文主要是對(duì)西安市高新區(qū)高新四路的交通進(jìn)行調(diào)查，掌握高新四路交通運(yùn)行的實(shí)際狀況，與高德地圖實(shí)時(shí)路況對(duì)比，研究實(shí)時(shí)路況與路段交通量和車(chē)速的相關(guān)性。

本次調(diào)查在已有數(shù)據(jù)資料的基礎(chǔ)上，于2015年3月22日16:30-19:30對(duì)高新四路（南二環(huán)段至科技路段）的交通量、車(chē)速和與其對(duì)應(yīng)的高德地圖擁擠的程度進(jìn)行了調(diào)查。

交通量調(diào)查采用錄像計(jì)數(shù)法，具體觀測(cè)時(shí)間為16:30-19:30，每15min為一個(gè)觀測(cè)時(shí)段；車(chē)速調(diào)查采用車(chē)牌照法，分別在高新四路路與科技路交叉口、高新四路與南二環(huán)交叉口設(shè)置調(diào)查點(diǎn)，觀測(cè)時(shí)間亦為16:30-19:30。

圖1　高德地圖實(shí)時(shí)路況

2　數(shù)據(jù)分析

高德地圖表示路況擁堵程度分為4個(gè)級(jí)別：暢通、緩行、擁堵和嚴(yán)重?fù)矶拢?］。在地圖上分別用不同的顏色表示：綠色表示暢通，黃色表示緩行，藍(lán)色表示擁堵，紅色表示嚴(yán)重?fù)矶拢?］，如圖1所示。

為了便于數(shù)據(jù)分析，將實(shí)時(shí)路況量化為0～1之間的數(shù)據(jù)，本文定義為擁擠度，其無(wú)單位，越接近0表示越暢通，越接近1表示越擁堵［6］，其調(diào)查數(shù)據(jù)如圖2所示。

圖2　高新四路高德路況地圖擁擠度

高新四路的路段交通量和車(chē)速如圖3和圖4所示。其中，交通量已換算為標(biāo)準(zhǔn)車(chē)的交通量，車(chē)速是根據(jù)行程時(shí)間計(jì)算出來(lái)的，即包括其等紅綠燈的時(shí)間。

圖3　高新四路交通量（pcu）統(tǒng)計(jì)圖

圖4　高新四路車(chē)速（m/s）統(tǒng)計(jì)圖

3　交通量與擁擠度相關(guān)性研究

本文對(duì)比高新四路的交通量和擁擠度，繪制兩者之間散點(diǎn)圖如圖5所示，從圖5未能直觀看出交通量和擁擠度之間存在相關(guān)關(guān)系。運(yùn)用Spss軟件選用皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)對(duì)交通量和擁擠度相關(guān)性分析如表1所示。

表1中給出路Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)，相關(guān)檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)量的p值。從表1可以看出，交通量和擁擠度兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)都在0.1以下，對(duì)應(yīng)的p值大于0.05，表示兩個(gè)變量之間的相關(guān)性較低［7］。

表1　交通量與擁擠度相關(guān)性分析表

圖5　交通量與擁擠度散點(diǎn)圖

表2　行程車(chē)速與擁擠度相關(guān)性分析表

圖6　行程車(chē)速與擁擠度散點(diǎn)圖

4　車(chē)速與擁擠度相關(guān)性研究

本文通過(guò)對(duì)比高新四路的車(chē)速和擁擠度，繪制兩者之間散點(diǎn)圖如圖6所示。運(yùn)用Spss軟件選用皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)對(duì)交通量和擁擠度相關(guān)性分析如表2所示。

表2中給出Pearson相關(guān)系數(shù)，相關(guān)檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)值的p值。從表2可以看出，車(chē)速和擁擠度兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)在小于0.8且大于0.3，對(duì)應(yīng)的p值小于0.05，表示兩個(gè)變量之間弱相關(guān)［8］。

5　結(jié)語(yǔ)

高德地圖實(shí)時(shí)交通服務(wù)能力來(lái)源主要為兩個(gè)方面。一方面，通過(guò)在全國(guó)主要城市的出租車(chē)、物流車(chē)等行業(yè)運(yùn)營(yíng)車(chē)輛上，裝載GPS和無(wú)線通信設(shè)備，將車(chē)輛行駛時(shí)間、時(shí)速、方向、坐標(biāo)等參數(shù)信息實(shí)時(shí)傳送到浮動(dòng)車(chē)信息中心，匯總、處理后生成反應(yīng)實(shí)時(shí)道路路況的交通信息；另一方面，每天近千萬(wàn)使用高德地圖在線導(dǎo)航的用戶(hù)也給高德實(shí)時(shí)交通貢獻(xiàn)了大量的用戶(hù)出行服務(wù)數(shù)據(jù)［9］。

故其路況的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要為車(chē)速，和本文調(diào)查結(jié)果分析較為一致，即車(chē)速與擁擠度的相關(guān)系數(shù)大于交通量與擁擠度的相關(guān)系數(shù)。但是，對(duì)于具體某一路段，高德地圖實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)較少，容易產(chǎn)生以偏概全的現(xiàn)象，不能和擁擠度形成一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，但可以在一定程度上反映路段的擁擠程度［10］。

綜上所述，高德地圖實(shí)時(shí)路況主要評(píng)價(jià)指標(biāo)為車(chē)速，可以在一定程度上反映路段的擁擠程度，為緩解交通擁堵和指導(dǎo)交通規(guī)劃的應(yīng)用研究提供數(shù)據(jù)支撐和預(yù)測(cè)依據(jù)。

［1］孔繁鈺，徐瑞華，姚勝永.交通量的支持向量回歸預(yù)測(cè)及參數(shù)選擇研究［J］.計(jì)算機(jī)工程，2007（5）：20-22，28.

［2］楊超，朱榮榮，涂然.基于智能手機(jī)調(diào)查數(shù)據(jù)的居民出行活動(dòng)特征分析［J］.交通信息與安全，2015（6）：25-32.

［3］韓平，張建武，王佑武.淺析地理信息與位置大數(shù)據(jù)在地圖編制中的應(yīng)用［J］.甘肅科技，2016（1）：34-36.

［4］張昕，曾鵬，張瑞，等.交通大數(shù)據(jù)的特征及價(jià)值［J］.軟件導(dǎo)刊，2016（3）：130-132.

［5］徐紅海.智慧高速交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用探討［J］.中國(guó)交通信息化，2016（3）：80-84.

［6］張靚.基于子集優(yōu)化的Dijkstra算法的交通最短路徑查詢(xún)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［D］.長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2015.

［7］尹宏賓，徐建閩，周其節(jié).城市交通網(wǎng)絡(luò)交通量自適應(yīng)模糊預(yù)測(cè)方法［J］.公路交通科技，1998（3）：36-38，54.

［8］沈建武，代文清.交通量、車(chē)速及交通密度關(guān)系分析［J］.武漢測(cè)繪科技大學(xué)學(xué)報(bào)，1999（2）：91-93.

［9］張翠玲.交通量數(shù)據(jù)的采集與處理方法［J］.遼寧省交通高等專(zhuān)科學(xué)校學(xué)報(bào)，1999（2）：37-41.

［10］歐陽(yáng)偉.論交通量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析與應(yīng)用［J］.經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2010（19）：167-168.

Based on Real-time Road Traffic Data Applied Correlation Research

Zhang bin1Mao Lin2Zhang Yiwen1
（1.The Urban and Rural Planning and Design Institute of Shaanxi Province，Xi'an Shaanxi 710064；2.Xi'an Underground Railway Co.Ltd.Operation Branch，Xi'an Shaanxi 710000）

Abstarct:Through comparison and analysis of real time traffic and traffic operation，the matching relationship between real time traffic and road traffic volume and vehicle speed was studied，in order to support the application of large data to ease traffic congestion and to guide the traffic planning，provide a get idea and method of open source and mass database.

big data；traffic；congestion degree

U491

A

1003-5168（2016）06-0108-03

2016-05-19

張斌（1988-），男，碩士，助理工程師，研究方向：交通規(guī)劃；毛琳（1983-），女，碩士，工程師，研究方向：城市軌道交通；張譯文（1991-），男，碩士，助理工程師，研究方向：城市交通規(guī)劃。