北京市政交通一卡通有限公司利用海量的出行數(shù)據(jù),為政府部門重大交通控制的決策提供了支撐。
北京作為特大型城市和首都,交通問題一直備受關(guān)注,加之經(jīng)常承辦大型體育和政府活動,交通資源的合理配置顯得尤為重要。傳統(tǒng)政府交通管理特點(diǎn)為粗放型、主觀定性、依靠經(jīng)驗(yàn)判斷,而互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為政府的交通管理定量化和精細(xì)化提供了可能性。北京市政交通一卡通有限公司(以下簡稱一卡通公司)利用海量的出行數(shù)據(jù),聯(lián)合相關(guān)數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu),就重大事件如奧運(yùn)、APEC、閱兵等,針對單雙號限行的公共交通出行規(guī)律進(jìn)行了系列探索,為政府部門重大交通控制的決策提供了支撐。
開發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)平臺
一卡通具有身份識別、電子支付、票卡歸集和信息處理等功能,實(shí)現(xiàn)了多卡合一、功能集成,其應(yīng)用范圍不僅涵蓋城市交通,還延伸至市政服務(wù)、商業(yè)消費(fèi)和智慧園區(qū)樓宇管理等多個領(lǐng)域,為百姓的工作與生活帶來極大便利。同時,在一卡通公司十余年的跨越式發(fā)展歷程中,積累了海量出行數(shù)據(jù),在記錄著首都公共交通發(fā)展變遷的同時,也為首都城市治理方案提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐,目前已積累城市市政行為以及公交的軌跡數(shù)據(jù)約460億米,并仍以3000萬米/天的速度在增加。
利用這些數(shù)據(jù),一卡通公司開發(fā)了數(shù)據(jù)治理平臺,為3000萬活躍卡用戶做了標(biāo)簽畫像。用戶持卡時長、狀態(tài)、出行偏好,包括其通勤OD以及區(qū)域等信息,都可以進(jìn)行標(biāo)示,為政府的大數(shù)據(jù)分析提供支撐。在數(shù)據(jù)治理平臺的基礎(chǔ)上,一卡通公司又開發(fā)了數(shù)據(jù)展示與分析平臺。在這個平臺上,市民出行軌跡數(shù)據(jù)可應(yīng)用于分析城市工作人口的潮汐變化趨勢、職住平衡、通勤通學(xué)、特定人群(大學(xué)生/中小學(xué)生/老年/殘疾人等)出行規(guī)律等方面的研究,進(jìn)而根據(jù)研究結(jié)果為交通和城市規(guī)劃部門提供咨詢服務(wù)。例如,整個公共交通路網(wǎng)都有24小時不間斷的動態(tài)顯示頁面,可以跟蹤任何道路在特定時段的變化;也可以對地鐵線路和站點(diǎn)的流量變動、換乘等情況做深度的挖掘分析等。
運(yùn)用具體出行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
評估城市政策效果
北京市政交通一卡通IC卡數(shù)據(jù),可以對城市政策進(jìn)行事前、事中和事后評估,有效提升了城市政策制定的效果和效率。例如,在2014年北京市推進(jìn)公共票價改革時,平臺共選取了11條數(shù)據(jù)做全口徑分析。通過研究分析,在改革實(shí)行后的第一個月,地鐵刷卡次數(shù)減少了10%。從整體出行人員而言,對地鐵中距出行人群的影響最小,對出行距離較長與出行距離較短的人群影響較大,這與當(dāng)初推行公共票價改革的目的相同。從出行結(jié)構(gòu)來說,這次公共票價改革使得地鐵出行人次減少的同時,使公交出行人次增加。據(jù)統(tǒng)計(jì),受影響人群達(dá)149萬,其中有20萬人影響次數(shù)達(dá)到了10次以上。由此可以看出,這20萬人的出行結(jié)構(gòu)得到了實(shí)質(zhì)性的改變,并且可以把這部分人群定義為票價敏感人群,成為下一階段北京市制定公共票價改革政策時的重點(diǎn)關(guān)注人群。
又如,2015年抗戰(zhàn)勝利70周年紀(jì)念日閱兵期間,北京實(shí)行私家車單雙號限行。一卡通公司利用數(shù)據(jù)展示與分析平臺進(jìn)行了深度挖掘分析,得出的結(jié)論是限行期間相對于限行前的公共交通出行總量增長了7%、公交出行率增長了10%、地鐵出行率降低了2%、公共自行車使用率增加了10%,并且早高峰提前了10分鐘,達(dá)到了預(yù)期的效果。期間,還特別針對有車族進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)限行期間有車族利用公交出行了兩次或者兩次以上的有329萬人次,十分契合北京正在推行的綠色出行項(xiàng)目。
為城市規(guī)劃做支撐
北京市政交通一卡通IC卡數(shù)據(jù),豐富了城市規(guī)劃的工具和手段。通過數(shù)據(jù)分析,可以對不同的社區(qū)做不同的規(guī)劃。例如根據(jù)分析,在金融街大型商務(wù)區(qū)上班的人群當(dāng)中,以金融街為中心、半徑10公里范圍內(nèi)的居住人群占69%,基本呈現(xiàn)均衡的向心分布。而在號稱全球最大居住社區(qū)的天通苑,以其為中心、半徑10公里范圍內(nèi)的工作人群只占39%,呈現(xiàn)偏態(tài)失衡分布。并且,居住在天通苑的超長距出行的工作人群非常多,最長距離達(dá)到單程70公里。有了這樣有對比的、細(xì)致的數(shù)據(jù),就可以為這兩個區(qū)域周圍的市政規(guī)劃提供很好的支撐、借鑒作用,有利于做出更加合理的規(guī)劃。
又比如對于通州的整體規(guī)劃。目前,通州被定義成北京的副中心,一卡通公司通過和北京市發(fā)改委合作,對通州工作人群的動態(tài)、靜態(tài)進(jìn)行了一次深度分析。研究數(shù)據(jù)顯示,北京市大興區(qū)與河北省燕郊市都與通州是強(qiáng)相關(guān)的關(guān)系,居住在通州的工作人群中,既有北京的工作人群,也有河北的工作人群。所以對通州地區(qū)的規(guī)劃,不僅僅要考慮對北京的影響,在很大程度上還要考慮對河北的影響。
提升對特定人群的服務(wù)水平
北京市政交通一卡通IC卡數(shù)據(jù),提升了政府對特定人群的服務(wù)水平。經(jīng)過近幾年的實(shí)踐,一卡通公司總結(jié)了一套對特定人群的“一卡通方法論”,針對特定人群的出行特征進(jìn)行分析,再加以識別和驗(yàn)證,從而對他們采取一些特殊的有針對性的服務(wù)手段和措施,以提升服務(wù)的效率和效果。目前,該套體系對北京的大學(xué)生、中小學(xué)生、老年人、殘疾人等特定群體,都可以進(jìn)行有針對性的研究、識別。
例如,在對中小學(xué)生通學(xué)軌跡進(jìn)行研究時,發(fā)現(xiàn)一部分學(xué)生每天的通學(xué)距離超過30公里,原因是有很多在郊區(qū)居住的學(xué)生,要到市區(qū)上學(xué)。而北京的教育政策是鼓勵就近入學(xué),所以目前看來政策效果并不理想。因此,通過這項(xiàng)研究分析,可以對下一步北京市教育資源的優(yōu)化配置起到一定的借鑒作用。
優(yōu)化公共交通的資源配置
一卡通公司作為市政交通領(lǐng)域的企業(yè),交通優(yōu)化一直是重中之重。為此,公司開發(fā)了結(jié)合路網(wǎng)、線路、站點(diǎn)、個人軌跡和出行特征分析的四層結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)支撐體系。
第一個層面是路網(wǎng)。通過對北京市18條地鐵線路網(wǎng)的流量分析,依照顏色深淺表示流量的密集程度,顏色越深的代表流量越密集,這些密度大的區(qū)域,就可以作為北京市下一步交通設(shè)計(jì)資源配置當(dāng)中需要重點(diǎn)考慮的區(qū)域。
第二個層面是線路。例如,最典型的北京地鐵1號線,通過支撐體系可以清楚地看到1號線客流的來源以及乘坐1號線人員的去向,從而得出1號線和2號線、10號線是強(qiáng)相關(guān)的關(guān)系。
第三個層面是站點(diǎn)。例如,1號線中的天安門站,通過一卡通數(shù)據(jù)IC卡分析,可以識別進(jìn)出該站人群的特征,同時也可以對性別、年齡比例進(jìn)行識別。
第四個層面是對個人通信軌跡的分析。通過一卡通IC卡數(shù)據(jù)分析,可以將卡用戶的個人軌跡在GIS地圖上標(biāo)示出來,同時還可以結(jié)合多元數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的深度分析。從而做到對用戶通勤方式的偏好界定,通勤距離和通勤時長的統(tǒng)計(jì),居住區(qū)域和工作區(qū)域的界定,還可以對居住區(qū)域和工作區(qū)域的車站分布做詳細(xì)的了解等。
此外,通過這套大數(shù)據(jù)挖掘體系,可以為北京的公交和地鐵集團(tuán)做線路規(guī)劃、定制商務(wù)班車的行駛線路,同時也可以做社區(qū)公交微循環(huán)的方案設(shè)計(jì)等。
通過近年來的探索和體會,筆者認(rèn)為一卡通數(shù)據(jù)在城市治理當(dāng)中的作用僅僅只是嶄露頭角,雖然碰到了很多具體的困難,但是隨著技術(shù)的提升、觀念的轉(zhuǎn)變、企業(yè)的深度參與,以及政府相應(yīng)配套政策的出臺,未來,一卡通數(shù)據(jù)在城市治理領(lǐng)域會發(fā)揮越來越廣泛以及越來越重要的作用。
(作者單位:北京市交通一卡通公司)
(本文根據(jù)張翔于2016中國智慧城市年度論壇上的演講整理)