城市交通大数据分析与可视化的主要内容

介绍

城市交通大数据分析与可视化是现代城市管理中不可或缺的一部分。随着城市化进程的加快，交通问题日益凸显，如何有效地收集、处理、分析和可视化交通数据成为城市治理的重要课题。通过对交通数据的深入研究，可以帮助城市管理者更好地理解交通流量、识别拥堵点、优化交通规划和提升公共交通服务质量。

交通数据的来源多种多样，主要包括卡口数据、RFID 数据、车联网数据、轨道交通数据、公交线路数据、道路会合和分岔点数据、道路规划用途数据、地块规划用途数据、电子政务地图数据和卫星影像图数据等。这些数据通过不同的传感器和设备进行采集，并经过融合与统一处理，形成高质量的数据基础，为后续的数据挖掘和分析提供了可靠的支持。

在数据挖掘与分析方面，采用了多种先进的方法和技术，如基于概率论的方法、基于交通流激波理论的方法和聚类分析等。这些方法能够从大量的交通数据中提取有价值的信息和规律，为交通管理和决策提供科学依据。此外，数据可视化技术通过直观的图形展示，使复杂的数据变得更加易于理解和分析，有助于发现交通模式、监控交通态势和优化交通管理。

上海市在交通大数据分析与可视化方面的研究成果已在多个实际应用中得到了验证和应用，如交通政策评估、公共交通评估、信号控制系统分析、社会服务和跨部门综合应用等。这些研究成果不仅提升了城市交通的综合服务水平，也为其他城市的交通管理提供了宝贵的经验和借鉴。 (199it, sciengine, progressingeography, xueshu.baidu, zhihu, source)

数据采集与预处理

交通运营数据的采集

交通运营数据是城市交通大数据分析的核心组成部分，主要包括卡口数据、RFID 数据和车联网数据。

卡口数据

卡口数据是通过城市道路上的摄像头采集的车辆通行信息。这些摄像头通常安装在主要路口和交通要道，能够捕捉车辆的车牌号、通行时间、行驶方向等信息。卡口数据经过处理后，转化为结构化数据，便于后续分析和建模。卡口数据的优势在于覆盖面广、数据量大，但也存在数据质量不均、部分区域数据缺失等问题。

RFID 数据

RFID（射频识别）技术在交通数据采集中也发挥了重要作用。城市关键路口或特定地点安装的 RFID 设备能够记录所有经过车辆的信号。这些数据可以提供车辆的实时位置、行驶路径等信息，有助于分析交通流量和拥堵情况。然而，RFID 数据的覆盖范围有限，且在隧道、地下停车场等区域无法获取信号。

车联网数据

车联网数据来源于百度、高德等导航服务提供商以及政府机构的车辆网络信息。这些数据包括车辆的 GPS 定位、行驶速度、行驶路线等信息。车联网数据的优势在于实时性强、数据量大，但也存在数据样本量偏少、部分区域数据缺失等问题。

交通设施数据的采集

交通设施数据是指城市交通基础设施的静态信息，包括轨道交通、公交线路、道路会合和分岔点等。这些数据虽然变化不频繁，但对交通分析和规划具有重要意义。

轨道交通数据

轨道交通数据包括地铁线路、站点位置、运营时间等信息。这些数据可以帮助分析地铁对城市交通的影响，评估地铁站点周边的交通流量和拥堵情况。

公交线路数据

公交线路数据包括公交车站点、线路走向、发车时间等信息。这些数据有助于分析公交车的运行效率、乘客流量和线路拥堵情况。

道路会合和分岔点数据

道路会合和分岔点数据包括城市道路的交叉口、分岔点等信息。这些数据可以帮助分析交通流量的分布、拥堵点的位置和原因。

交通规划数据的采集

交通规划数据是指城市交通规划和建设的相关信息，包括道路规划用途、地块规划用途等。这些数据对交通分析和规划具有重要指导意义。

道路规划用途数据

道路规划用途数据包括城市道路的规划用途、设计标准等信息。这些数据可以帮助分析道路的通行能力、拥堵情况和未来发展趋势。

地块规划用途数据

地块规划用途数据包括城市地块的规划用途、建筑密度等信息。这些数据可以帮助分析地块的交通需求、交通流量和拥堵情况。

交通地理数据的采集

交通地理数据是指城市交通的地理信息，包括电子政务地图、卫星影像图、地形图、地名数据等。这些数据可以帮助分析交通流量的空间分布、拥堵点的位置和原因。

电子政务地图数据

电子政务地图数据包括城市道路、建筑物、公共设施等信息。这些数据可以帮助分析交通流量的空间分布、拥堵点的位置和原因。

卫星影像图数据

卫星影像图数据包括城市的卫星影像、航拍图等信息。这些数据可以帮助分析城市的交通流量、拥堵情况和未来发展趋势。

数据的融合与统一

交通数据种类繁多、来源复杂，数据融合与统一是交通大数据分析的重要环节。通过对多源数据进行清洗、整理和融合，可以实现数据互补，提高样本量，减少缺失值。

数据清洗

数据清洗是指对原始数据进行处理，去除噪声数据、修正错误数据、填补缺失数据等。数据清洗的目的是提高数据质量，确保数据的准确性和完整性。

数据整理

数据整理是指对清洗后的数据进行分类、排序、归档等处理，使数据结构化、标准化。数据整理的目的是提高数据的可用性，便于后续分析和建模。

数据融合

数据融合是指将多源数据进行整合，形成统一的数据集。数据融合的目的是实现数据互补，提高数据的覆盖范围和样本量，减少数据的缺失值。

数据预处理

数据预处理是指在数据分析和建模之前，对数据进行处理，使其适合分析和建模的要求。数据预处理包括数据标准化、数据降维、数据分割等。

数据标准化

数据标准化是指对数据进行归一化处理，使数据的取值范围一致。数据标准化的目的是消除不同数据源之间的量纲差异，提高数据的可比性。

数据降维

数据降维是指对高维数据进行降维处理，减少数据的维度。数据降维的目的是降低数据的复杂性，提高数据的处理效率。

数据分割

数据分割是指将数据集划分为训练集、验证集和测试集。数据分割的目的是确保模型的训练、验证和测试过程独立进行，提高模型的泛化能力。

通过对交通数据的采集、融合和预处理，可以为城市交通大数据分析和可视化提供高质量的数据基础。这些数据不仅可以帮助识别交通拥堵点、分析拥堵原因，还可以为交通规划和管理提供科学依据，提升城市交通的综合服务水平。

数据挖掘与分析

数据来源与采集

在城市交通大数据分析中，数据来源的多样性和准确性至关重要。上海市交通大数据主要来源于以下几类：

1. 道路交通数据：包括车牌识别数据、高速公路收费流水数据、运营车辆 GPS 数据等。这些数据覆盖了上海市域内的主要交通节点和道路，提供了车辆流量、车速、车型等信息，支撑了对道路运行特征的分析 (199it)。
2. 公共交通数据：轨道交通自动售检票系统和交通卡自动刷卡计费系统的数据，涵盖了轨道交通全网的进出站数据和公共交通的刷卡数据。这些数据每日产生约 400 万张、1000 万次刷卡记录，主要用于分析公共交通运行及乘客换乘特征 (199it)。
3. 移动通信数据：通过跟踪手机用户的信令数据，分析日间、夜间手机用户分布特征。这些数据主要用于人口、职住分布、潮汐交通特征分析等多种应用 (199it)。
4. 遥感影像数据：利用高分辨率航空遥感数据和卫星遥感影像，获取城市用地分类和建筑量分布信息。这些数据主要用于分析城市土地利用性质、开发强度及变化趋势 (199it)。

数据清洗与预处理

数据清洗是确保数据质量的关键步骤。上海市在交通大数据挖掘过程中，对每项数据源均进行了原始数据质量分析和清洗工作，以保证数据挖掘结果的准确性。例如：

• 车牌识别数据：将市境出入道路关口识别数据与收费数据比对，确保数据的一致性和准确性。
• 移动通信数据：将夜间用户分布结构与常住人口普查数据比对，验证数据的可靠性。
• 轨道交通数据：将轨道交通系统内部乘客换乘特征挖掘成果与轨道交通闸机及运营统计换乘量和线路乘距数据比对 (199it)。

数据挖掘技术与方法

在交通大数据的挖掘过程中，采用了多种数据挖掘技术和方法，以提取有价值的信息和规律：

1. 基于概率论的方法：用于分析交通流量和车辆到达过程。例如，利用期望最大化(EM)算法估计交通流量，在较低的渗透率下也能获得较好效果 (sciengine)。
2. 基于交通流激波理论的方法：用于估算排队车辆数量和流量。例如，利用探测车轨迹估计交叉口流量，假定车辆到达速率服从时变的泊松分布，以动态获取逐周期的流量 (sciengine)。
3. 聚类分析：用于识别共享汽车用户的出行模式。通过对用户的空间、时间和频次特征进行聚类，挖掘典型出行规律，为共享汽车系统的优化提供依据 (progressingeography)。

数据可视化技术

数据可视化是将复杂的数据转化为直观的图形展示，以便于理解和分析。上海市在交通大数据可视化方面采用了多种技术和工具：

1. GIS 地图：用于展示城市交通网络和客流分布情况。例如，通过 GIS 地图展示轨道交通网络的进出站客流量和换乘客流量，帮助运营管理人员掌握网络客流时空变化特征 (xueshu.baidu)。
2. 网络迁徙图：用于展示乘客的出行路径和迁徙规律。例如，通过网络迁徙图展示乘客从一个站点到另一个站点的迁徙路径，帮助分析乘客的出行规律和特征 (xueshu.baidu)。
3. 日历图：用于展示客流量的时间变化规律。例如，通过日历图展示每日、每月的客流量变化，帮助分析客流的季节性和周期性变化 (xueshu.baidu)。
4. 散点图和弦图：用于展示客流的空间分布和关联关系。例如，通过散点图展示不同站点的客流量分布，通过弦图展示不同站点之间的客流关联关系 (xueshu.baidu)。

实际应用案例

上海市在交通大数据分析与可视化方面的研究成果已在多个实际应用中得到了验证和应用：

1. 交通政策评估：通过数据分析评估了上海市关于外牌车辆限行政策和武宁路快速通道等缓堵措施的效果。数据显示，缓堵政策实施 2 个月后，拥堵会恢复至原先状态 (zhihu)。
2. 公共交通评估：对公共交通的基础设施供给、线网设计、运营效率等方面进行评估，帮助优化公交线路和调度排班 (zhihu)。
3. 信号控制系统分析：采用 GPS 浮动车、SCATS 等多源数据，开展交通信号控制系统的分析与评价，实时评估每个路口的信号系统优劣和调优方案 (zhihu)。
4. 社会服务：开发了交通广播电台信息播报系统，为出行者提供实时、丰富的交通出行信息，提升了交通信息服务质量 (zhihu)。
5. 跨部门综合应用：在疫情控制期间，基于小区感染人员和人口数据，开展复工复产公共交通配备分析，确保公共交通的合理恢复 (zhihu)。

通过以上数据挖掘与分析技术的应用，上海市在交通大数据分析与可视化方面取得了显著的成果，为城市交通管理和决策提供了有力的支持。

数据可视化在城市交通大数据分析中的应用

交通数据的类型与来源

城市交通数据主要来源于多种传感器和设备，包括移动设备的位置传感器、道路监控器、GPS 设备等。这些数据可以分为以下几类：

1. 轨迹数据：记录车辆或行人的移动路径，通常包含时间和空间信息。例如，出租车的 GPS 轨迹数据记录了车辆的实时经纬度位置。
2. 事件日志：提供关于交通事件的语义信息，如交通事故、堵车等。
3. 监控数据：包括视频监控和传感器数据，记录车辆通过情况和交通流量。

这些数据的可视化方法主要分为统计、时空轨迹和多维编码三类。

统计可视化方法

统计可视化方法是最基本和常见的形式，通常用于表达单一数值在不同位置上的分布。以下是几种常见的统计可视化方法：

1. 热力图：用于展示某一位置的数值密度。例如，纽约 2011 年某一周的出租车运营状况热力图显示了每小时的平均营运量，颜色越深表示该位置出租车上下客越频繁。(source)
2. 时序图：用于展示数据随时间的变化。例如，基站流量的时序特征分析可以展示基站流量随时间的分布和周期性波动。(source)

时空轨迹可视化

轨迹数据蕴含着丰富的时空信息，可以从时间和空间角度进行可视化。以下是几种常见的时空轨迹可视化方法：

1. 时间线可视化：用于展示轨迹的线性时间属性。例如，地铁路径选择与时长的关系图，水平轴上的长度代表了整趟旅途所花费的时间。(source)
2. 环形布局：用于展示周期性时间属性，如周、天、小时。例如，某些系统使用环形布局展示一天中不同时间段的交通流量变化。(source)
3. 时空立方体：用于表达时空轨迹，其中物体的轨迹使用从地图平面逐渐向上方延伸的线条进行表达。颜色编码可以用于展示轨迹的速度或其他属性。(source)

多维编码可视化

当数据维度较多时，通用可视化形式难以驾驭复杂的信息，因此需要针对应用场景和分析任务设计合适的视觉编码。例如：

1. 平行坐标图：用于展示多维数据的关系。例如，TripVista 系统使用平行坐标图对十字路口中行人、公交车、轿车、自行车等实体的移动模式进行可视化分析。(source)
2. 密度图：用于展示基站间的流动关系和人流密度。例如，基站流量的密度图可视化展示了基站间的流动关系和人流密度。(source)

结论

城市交通大数据分析与可视化在现代城市治理中发挥着至关重要的作用。通过对多种交通数据的采集、融合与预处理，可以为数据挖掘和分析提供高质量的数据基础。在数据挖掘方面，采用了多种先进的技术和方法，从大量数据中提取有价值的信息和规律，为交通管理和决策提供了科学依据。

数据可视化技术通过直观的图形展示，使复杂的数据变得更加易于理解和分析，有助于发现交通模式、监控交通态势和优化交通管理。上海市在交通大数据分析与可视化方面的研究成果，已在实际应用中取得了显著成效，如交通政策评估、公共交通评估、信号控制系统分析、社会服务和跨部门综合应用等，这些研究成果不仅提升了城市交通的综合服务水平，也为其他城市的交通管理提供了宝贵的经验和借鉴。

未来，随着数据采集技术的不断进步和数据分析方法的不断完善，交通大数据分析与可视化将进一步提升城市交通管理的科学性和精细化水平，为城市的可持续发展提供有力支持。 (199it, sciengine, progressingeography, xueshu.baidu, zhihu, source)

References

• 199it, 2017, 199it source
• sciengine, 2021, Sciengine source
• progressingeography, 2021, Progress in Geography source
• xueshu.baidu, 2022, Xueshu source
• zhihu, 2022, Zhihu source
• source, 2023, Zhejiang University source