城市轨道交通运营管理大数据应用体系研究

城市轨道交通运营管理大数据应用体系研究

保文君

昆明地铁运营有限公司 云南昆明 650500

摘要：城市轨道交通行业在快速发展的同时，要依托大数据技术，助力城市通勤效率的提升，切实满足群众的需求，提升服务水平。具体表现在提升运营效率、及时传递信息、实时运营监测和满足多元需求等方面。

关键词：城市轨道交通；运营管理；大数据；应用

前言

随着城市化和现代化逐步深入，城市交通出行需求日益增加，交通供需矛盾日趋显著，越来越多的城市管理者受其困扰。传统的交通管理模式，如相关部门直接管理模式、专业化运营模式、一体化运营模式等，已经无法从根本上解决现代交通问题。科技的发展、城市公共服务设施的不断完善带来了海量的城市大数据，其具有收集成本低、数据量大、覆盖面广等特点，专业人员可运用各种清洗、挖掘和分析技术，实现科学高效利用。与传统数据相比，这种新型的数据正在不同程度地拓宽调查数据的范畴，为高精度模型提供了新的数据源和分析、处理思路。大数据已经被广泛用于乘客出行行为分析、城市空间结构推测等方面，并且取得了较好的应用效果。

1轨道交通大数据概念辨析

1.1轨道交通大数据基本特征

轨道交通大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面远远超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有高速增长、价值巨大但密度很低、模态繁多、体量浩大和实时更新五大特征。轨道交通大数据的特点通常用“5V”来概括。

1.2常用轨道交通数据类型

大数据按数据来源可分为五大类，分别为政府数据、开放组织数据、企业数据、社交数据及智慧设施数据。数据本身并不存在价值优劣，但因其获取难易度和保密性，致使其应用范围存在差异，因此不同领域都存在其常用数据。下面列举了四种在轨道交通领域较为常用的数据内容及相关应用情况。（1）手机信令数据，主要记录用户ID、手机号码等个人基本信息、时间信息，还有基站编号、手机信号状态等信息。这类数据主要应用于城市人口居住和就业时空分布分析、地区人群的动向分析、特定人群的分布及活动特征分析、建成环境评价、规划实施评估。此外还可应用于生活重心识别与评价、城市运行状态规划实时监测监控、交通出行OD分析、客流OD/路径/断面分析、地下轨道站点辐射范围分析、轨道换乘分析、高速公路的车速及拥堵分析等领域。手机信令数据是目前应用价值较高、应用范围较广的数据，缺点就是获取难度较大。（2）公交IC卡刷卡数据主要记录了刷卡ID、刷卡时间日期、刷卡站点等信息，在职住平衡、城市贫困、极端出行、乘客画像、线路调整、规划实施评价、群体出行、学生出行、灰色人群、城市功能识别等领域有较为广泛的应用。（3）GPS数据指的是具有GPS模块的网约车、出租车、共享单车在移动、使用过程中所产生的数据。其主要应用于道路拥堵指数计算、公交线网优化分析、商业区活力度比对、依时间识别用地类型、区间联系分析、主要商圈客源吸引力分析。（4）交通站点POI数据记录了地图上的某交通站点的名称、性质等各类信息，在商业业态三维空间布局研究、公共服务设施布局研究、城市公园绿地布局研究等领域有广泛应用。

1.3不同类型数据研究现状

1.3.1公交IC卡数据。

随着城市的快速发展，公共交通系统的完善，公交IC卡在城市居民中广泛使用，使得人们的生活更加方便快捷。人们通常携带一张IC卡或通过手机电子IC卡就可以乘坐各类公共交通工具进行各种出行活动，随之产生大量的行程信息，如行程起点、行程终点、上下车时间和行程票价等都与卡号相关联，从而使个体行为得以精细数据化。这些数据更准确地描述了个体的出行行为，为研究居民出行规律提供了可靠依据，因此公交IC卡数据也受到了越来越多的关注。国内有部分学者利用IC卡数据对乘客连续位置进行预测，但大多数学者认为IC卡数据更适用于点状研究，并使用IC卡数据分析地铁乘客的构成、一般特性、个体化特征以及乘客的行为特点，对降低运营成本和管理需求很有帮助。有国外相关学者也进行了大量研究，Le等人利用IC卡数据从出行行为和出行需求角度，识别并将乘客分类。

1.3.2GPS数据

GPS数据是由四颗以上卫星确定的用户地理位置信息。现如今智能手机和绝大多数车辆都配备了GPS接收设备，这些都属于用户端范畴，能够连续接收卫星信号并计算接收设备所在位置，从而精确记录用户的移动轨迹。

1.3.3手机信令数据

随着无线通信网络的不断发展和完善，手机使用率的不断提升，手机信令数据的技术优势越发突显，手机信令数据的价值被越来越多的研究人员注意到。利用手机信令数据对城市轨道交通客流出行信息进行分析可以获取城市人口通勤特征、人口职住分布时空特征等诸多方面的信息。国内学者中，基于手机信令数据，对比不同方法之间的识别差异，对居民职住地进行识别分析，探讨了通过此数据对居民职住地进行识别的可信度。基于手机信令数据分析城市的人口流动情况，通过实验证明了基于城市居民轨迹行为特征的判定算法的可信度。

2大数据技术在轨道交通服务中的应用

大数据技术的合理应用，可以有效提升城市轨道交通服务水平，破解服务难题，打造契合市民出行需求的交通运输服务体系。以成都轨道交通为例，近年来，成都市交通运输局以服务为导向，充分运用大数据技术，积极创新，优化服务，助力便捷、绿色出行，获得了市民的高度认可，其效果主要体现在以下几方面：

2.1保障运营安全，提高运行效率

对乘客而言，乘坐城市轨道交通最基本的服务诉求是安全、高效。成都市轨道交通工作日日均客流量达560万乘次，在大数据技术支持下，通过综合分析各线路乘车需求，主动调整列车运行交路和间隔，加大客流管控力度，有效缓解了关键时间节点期间的拥挤现象。成都轨道交通的网络列车运行图兑现率达100%、网络列车准点率达99.99%，高峰期最小行车间隔压缩到2分钟。

2.2及时传递信息，确保服务到位

要高质量地满足乘客的出行需求，就离不开服务的高效推进。成都轨道交通以大数据平台为依托，全面搜集、分析与乘客出行相关的数据信息，并以此判断各条线路的客流情况，然后将相关信息通过手机APP、网站、微信公众号等提供给乘客。乘客可据此合理安排出行时间，大大提高了市民的出行效率。

2.3实时运营监测，做好应急管理

成都轨道交通充分发挥大数据技术优势，实现对线路运营状态、客流状态的实时监控。一旦出现任何突发情况，可以迅速传递信息，及时启动应急预案，与公安机关等相关部门联合行动，高效处置突发事件。

2.4开启个性定制，满足多元需求

不同类型的乘客对城市轨道交通服务有着不同的需求。基于大数据技术，可以广泛搜集乘客的需求信息，充分把握乘客个性化出行需求。在此基础上，为乘客提供个性化服务。成都市突出“复合场景营造”，形成了不同站点乘客生活及社交需求相关数据，通过交通场景、生活场景和消费场景一站式营造，提升市民通勤体验。

结束语

作为智慧城市的重要一环，轨道交通大数据为智慧交通提供了广泛的数据来源，数据建设在导入其他行业数据的同时也为其他行业提供了交通数据服务，打通了城市运营的核心环节，从而可全面支撑智慧城市的建设与发展。

参考文献：

[1]王进忠．基于轨迹数据的城市居民出行模式分析与挖掘[D]．大连理工大学，2019．

[2]朱亚迪．大数据驱动的城市轨道交通需求时空分布分析及预测方法研究[D]．北京交通大学，2019．