李亞男，龐瀟，羅富智，王翔坤，曹夢(mèng)琦，閆建榮

（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都 610065）

0 引言

隨著城市化的發(fā)展，生活水平的提高。人們?cè)谏钪?，?duì)于精神文化的追求也越來(lái)越多。為了滿足市民的需要，城市中出現(xiàn)了許多的大型文體活動(dòng)中心，越來(lái)越多的大型文體活動(dòng)也不斷舉辦。而活動(dòng)舉辦期間產(chǎn)生的交通流量激增，交通擁堵等問(wèn)題也接踵而至[1]。給活動(dòng)中心管理者和活動(dòng)舉辦方帶來(lái)了許多困擾。文本針對(duì)上述提到的問(wèn)題，結(jié)合活動(dòng)中心周邊網(wǎng)約車訂單數(shù)據(jù)，給出了一套基于可視分析的道路流量及擁堵分析方案。

在結(jié)合相關(guān)部門(mén)需求及實(shí)際調(diào)研后，本文確定了以下三個(gè)分析問(wèn)題，問(wèn)題如下：

問(wèn)題一，分析活動(dòng)中心10平方公里范圍內(nèi)的交通流量演變情況；

問(wèn)題二，找出10平方公里范圍內(nèi)的擁堵點(diǎn)，并說(shuō)明擁堵特征及解釋擁堵原因；

問(wèn)題三，給出針對(duì)活動(dòng)中心周邊的交通疏導(dǎo)方案。

圍繞著三個(gè)問(wèn)題，本文給出了一套完整、可交互的可視化設(shè)計(jì)方案，能夠從宏觀和切片兩個(gè)角度分析活動(dòng)中心附近的交通流量演變情況，快速發(fā)現(xiàn)其中存在的擁堵點(diǎn)，并通過(guò)可視化系統(tǒng)，找到擁堵特征及產(chǎn)生原因。為管理人員及活動(dòng)舉辦方緩解文體活動(dòng)舉辦期間交通擁堵情況提供了可行的交通疏導(dǎo)方案。

1 可視分析過(guò)程

針對(duì)需要解決的三個(gè)問(wèn)題，本文的可視分析流程主要分為三個(gè)階段。第一階段是是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及有效特征提取，第二階段是設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)可視分析策略，第三階段是對(duì)可視化結(jié)果做分析驗(yàn)證。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文所用到的數(shù)據(jù)主要有來(lái)自“滴滴”公司提供的2018年5月1日成都中國(guó)現(xiàn)代五項(xiàng)賽事中心某活動(dòng)期間附近內(nèi)訂單及軌跡數(shù)據(jù)，總計(jì)0.5GB[2]。兩部分?jǐn)?shù)據(jù)的描述如下：

（1）訂單數(shù)據(jù)，記錄當(dāng)天賽事中心10公里范圍內(nèi)的訂單的起止地點(diǎn)，主要字段有訂單ID、起止計(jì)費(fèi)時(shí)間及上下車經(jīng)緯度，約5萬(wàn)行數(shù)據(jù)；

（2）軌跡數(shù)據(jù)，記錄數(shù)據(jù)1中訂單所在車輛行駛過(guò)程中的時(shí)間和位置信息，主要字段有訂單ID、時(shí)間戳及經(jīng)緯度，約900萬(wàn)軌跡點(diǎn)數(shù)。

原始數(shù)據(jù)用MySQL[3]數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，使用Python[4]進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理及分析，由于數(shù)據(jù)中存在GPS信息，使用ArcGIS[5]進(jìn)行GPS信息與路網(wǎng)信息的匹配，具體過(guò)程如下：

（1）對(duì)賽事中心十平方公里范圍區(qū)域以50×50m的網(wǎng)格進(jìn)行劃分；

（2）根據(jù)GPS數(shù)據(jù)計(jì)算軌跡點(diǎn)的速度，在網(wǎng)格劃分的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)裝箱；

（3）利用ArcGIS手工構(gòu)建該區(qū)域內(nèi)路段信息，路段信息包括路段ID、路段名、路段類型（主干道、一級(jí)道路、貳級(jí)道路）、路段經(jīng)緯度；

（4）將GPS點(diǎn)映射到路網(wǎng)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的路段匹配。

3 可視化方案設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

根據(jù)提出的三個(gè)分析問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了可視分析方案，并通過(guò)ECharts[6]實(shí)現(xiàn)了可視分析系統(tǒng)，系統(tǒng)主要由三個(gè)模塊構(gòu)成，主視圖模塊、流量分析模塊、路段排名模塊，如圖1所示。（a）地圖直觀顯示各個(gè)路段的方式對(duì)道路的分布情況進(jìn)行總覽，（b）堆疊條形圖對(duì)路段流入車輛、流出車輛、停留車輛進(jìn)行可視化，（c）折線圖對(duì)路段在一天內(nèi)的流量變化進(jìn)行可視化?？梢酝ㄟ^(guò)選擇時(shí)間片粒度的方式對(duì)整體時(shí)間進(jìn)行切片，從而滑動(dòng)流量分析視圖中的滑塊對(duì)某一時(shí)間片的道路狀態(tài)以及流量排名進(jìn)行分析。

圖1 可視分析系統(tǒng)主界面

本系統(tǒng)一共分為兩種分析模式，分別是流量分析和擁堵分析模式，其中前者可以分析不同路段流量的變化情況，后者則分析不同路段的車速情況來(lái)發(fā)現(xiàn)擁堵并進(jìn)行分析。本文圍繞三個(gè)問(wèn)題，分別給出了基于可視分析的解釋。

3.1 交通流量演變分析

以基于五分鐘的時(shí)間粒度對(duì)該區(qū)域內(nèi)整體流量變化情況進(jìn)行分析，從圖2中流量變化圖可以看出，在全天視角下，00：00-06：00整體區(qū)域流量趨近于零，而其他時(shí)間整體區(qū)域流量呈現(xiàn)出從增至減的過(guò)程，該結(jié)論符合大眾對(duì)夜間車流量少、日間車流量多的認(rèn)知。此外，可以觀測(cè)出17：30之前區(qū)域全天流量穩(wěn)定在200左右，17：30-19：30 流量持續(xù)增加達(dá)到峰值 600，19：30 過(guò)后流量恢復(fù)到正常水平。

圖2 流量分析視圖

滑動(dòng)窗口觀測(cè)不同時(shí)間下地圖中整體流量變化以及路段排名變化，發(fā)現(xiàn)劍南大道，經(jīng)臨林寺火燒橋沿府河至牧華路三段（自編號(hào)：100）、綠野路這三個(gè)路段變化較大，基于此，依次在路段排名視圖中選擇這三個(gè)路段進(jìn)行詳細(xì)分析。

點(diǎn)擊劍南大道進(jìn)行分析，其展示結(jié)果如圖3所示，由流量變化圖可以看出在14：00該路段流量開(kāi)始激增，直至17：30流量減少并穩(wěn)定在正常水平。

圖3 劍南大道交通流量展示圖

點(diǎn)擊100路段進(jìn)行分析，其展示結(jié)果如圖4所示，其流量變化圖可以看出其流量從16：00開(kāi)始增加，至18：30 達(dá)到高峰，19：30 恢復(fù)正常。

圖4 100路段交通流量展示圖

3.2 交通擁堵情況分析

將系統(tǒng)切換至擁堵分析模式，如圖5所示，擁堵分析模式下系統(tǒng)的視圖分為地圖視圖和速度變化圖。其中地圖視圖顯示在當(dāng)前時(shí)間片內(nèi)各個(gè)路段的平均速度，將速度按照一般交通規(guī)則進(jìn)行分段，并映射到不同的顏色。通過(guò)滑動(dòng)時(shí)間軸，可見(jiàn)區(qū)域內(nèi)整體的路段速度變化情況，對(duì)于變化較為明顯的路段，點(diǎn)選可以看到其一天內(nèi)的速度變化情況，對(duì)比其流量變化情況進(jìn)行擁堵分析。

圖5 擁堵分析視圖

根據(jù)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)如下三個(gè)擁堵點(diǎn)。

第一擁堵點(diǎn)：劍南大道和龍馬路交叉口，時(shí)間為14：00-21：00。通過(guò)滑動(dòng)時(shí)間軸，發(fā)現(xiàn)劍南大道南段在14：00-15：00內(nèi)變化明顯，點(diǎn)選分析后如圖6所示，在中午12：00開(kāi)始，車速有明顯的下降，并在14：00下降到了低谷，此后一天內(nèi)都處于較為擁堵的狀態(tài)。初步分析得知當(dāng)天在五項(xiàng)賽事中心有演唱會(huì)舉行，劍南大道南行的車輛可以在進(jìn)入中段之前左轉(zhuǎn)去往五項(xiàng)賽事中心，進(jìn)入中段之后，中段與南段的十字路口禁止左轉(zhuǎn)，需要行駛經(jīng)過(guò)南段在武漢西路進(jìn)行繞行，導(dǎo)致劍南大道南段道路長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)擁堵。

圖6 劍南大道速度分析圖

第二擁堵點(diǎn)：經(jīng)臨林寺火燒橋沿府河至牧華路三段（自編號(hào)：100）時(shí)間為 16：15-20：00。通過(guò)滑動(dòng)時(shí)間軸，發(fā)現(xiàn) 100號(hào)路在 16：15-20：00內(nèi)變化明顯，點(diǎn)選分析后如圖7所示，在中午16：10開(kāi)始，車速有明顯的下降，并在18：20下降到了低谷，19：00擁堵開(kāi)始出現(xiàn)緩解，直至20：00路段恢復(fù)正常狀態(tài)。推測(cè)自14：00開(kāi)始，從五項(xiàng)賽事中心離開(kāi)的車均選擇該道路行駛，導(dǎo)致該路段發(fā)生擁堵，直至演唱會(huì)開(kāi)始之后20：00路段擁堵情況逐漸緩解。

圖7 100路段速度分析圖

第三擁堵點(diǎn)：正北上街、麗都街，時(shí)間為8：00-20：00。由圖8可知，正北上街從早晨8：00開(kāi)始一直處于平均速度不超過(guò)20km/h的狀態(tài)，持續(xù)擁堵，結(jié)合POI分析可知，該道路附近有天府新區(qū)人民醫(yī)院，由于其為大型綜合醫(yī)院，晝間車流量大，故容易造成擁堵。

3.3 交通疏導(dǎo)方案

擁堵主要發(fā)生在活動(dòng)舉辦的起止時(shí)間，以高峰時(shí)段17：30-19：00賽事中心周邊的交通情況進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)賽事中心周邊的流量較高的道路為：西側(cè)的劍南大道、南側(cè)的龍馬路與武漢西路、東側(cè)的經(jīng)火燒橋至牧華路三段、213國(guó)道、錦江路東三線。但通過(guò)東側(cè)主干道天府大道的車輛較少。通過(guò)對(duì)道路進(jìn)行點(diǎn)擊可以對(duì)通過(guò)車輛的OD進(jìn)行分析。

圖8 正北上街速度分析圖

圖9 賽事中心西側(cè)干線OD分析圖

賽題中心西側(cè)的主干道為劍南大道，對(duì)通過(guò)劍南大道的車輛OD進(jìn)行分析，如圖9所示，OD明顯的分為2個(gè)簇：①?gòu)某莾?nèi)各區(qū)域打車至賽事中心的訂單；②從賽事中心南部的黃龍溪客運(yùn)中心打車至城內(nèi)的訂單。因此，可建議高峰時(shí)段從南側(cè)至城內(nèi)的車輛避開(kāi)劍南大道，繞行第二繞城高速或天府大道。

圖10 賽事中心東側(cè)干線OD分析

賽事中心東側(cè)干線的OD分析如圖10所示，趨勢(shì)較為明顯，目的地為賽事中心，同時(shí)賽事中心東北部6公里處為廣福地鐵站。通過(guò)分析可以發(fā)現(xiàn)，至賽事中心的訂單主要經(jīng)劍南大道與213國(guó)道。因此可得到如下推薦交通疏導(dǎo)方案：①?gòu)馁愂轮行哪喜恐脸莾?nèi)的訂單避開(kāi)劍南大道與213國(guó)道，繞行第二繞城高速或天府大道；②車輛離開(kāi)賽事中心后，經(jīng)武漢西路疏導(dǎo)至天府大道，充分發(fā)揮天府大道流通量?jī)?yōu)勢(shì)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)城市中大型活動(dòng)舉辦場(chǎng)所附近的交通流量進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單直觀的可視分析系統(tǒng)。依據(jù)活動(dòng)舉辦場(chǎng)所某日活動(dòng)期間網(wǎng)約車訂單和軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，展示了活動(dòng)期間附近的地區(qū)的流量變化，并通過(guò)可視分析系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)了其中存在的擁堵點(diǎn)，給出了形成擁堵點(diǎn)的原因。最后，針對(duì)產(chǎn)生的擁堵點(diǎn)提出了相應(yīng)的交通疏導(dǎo)意見(jiàn)。

本系統(tǒng)能夠?qū)Φ缆返牧髁勘O(jiān)測(cè)和擁塞疏導(dǎo)提供有效幫助，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。