關於中國交通的大數據

㈠ 2021年全國城市地鐵大數據公布

2021年全國城市地鐵大數據公布

2021年全國城市地鐵大數據公布，2021年最高發改部門繼續收緊政策要求「開通運營三年客流不達標，不能上報新一輪軌交規劃」。2021年全國城市地鐵大數據公布。

2021年全國城市地鐵大數據公布1

現代社會，地鐵等軌道交通，已經越來越與我們的工作生活密切相關。最近兩年，趕上疫情，國家限制減少不必要出行與人口流動，所以最近幾年的地鐵里程數增加了不少，但是客流數，客流強度，同比2020年，2019年增加的並不多。其中2021年全國城市軌道交通共完成客運總量237.1億人次，對比2020年增長了大約35%，但是同比2019年的數據，僅為2019年的99.2%。這就意味著，大部分城市的地鐵最高值記錄，停留在了2019年。

以下是2021年地鐵軌道交通大數據，我們結合青島地鐵來看一下（這里說的軌道交通包含地鐵、輕軌、有軌電車等）。從客流量來看，一個青島等於1/14個上海，一個青島等於1/12個北京，一個青島等於1/11個廣州，一個青島等於1/9個深圳，一個青島等於1/4個成都。

從客流強度來看，一個青島等於1/5個上海，一個青島等於1/4個北京，一個青島等於1/6個廣州深圳，一個青島等於1/4個成都，1/2個蘇州。

從里程數據來看，一個青島等於1/14個上海，一個青島等於1/12個北京，一個青島等於1/11個廣州，一個青島等於1/9個深圳，一個青島等於1/4個成都。

對比數據，我們發現，青島地鐵的里程，大約為1/3個上海，1/2個，2/5個北京，1/2個廣州，7/10個深圳，1/2個成都，比蘇州的里程還多一些。

深圳地鐵為什麼賺錢，深圳地鐵是全國地鐵利潤最好的，除了因為深圳地鐵還有很多地鐵商業資產之外，深圳客流強度是全國最高，也是一個重要的原因。北京運100個人，深圳能運130個人，並且深圳的票價遠高於北京，你說深圳地鐵能不賺錢嗎？

綜合以上數據，我們不難看出，目前的青島地鐵，確實里程與客流不匹配，與客流強度不匹配。總里程數在全國的排名比較靠前，但是客流數據在全國則排名倒數。

也許青島市政府正在下一盤大棋。通過地鐵，串聯市內各區，弱化城市位置的概念，允許各區百花齊放，允許市區、郊區先做大，後做強。這些規劃，一旦實現，就意味著青島將上一個新的城市台階。

2021年全國城市地鐵大數據公布2

過去的2021年，對於城市軌道交通建設來說，一方面發改委提高了各地興建城市軌道交通的申報條件，另一方面則出台相關政策從嚴從緊控制軌道交通審批。2021年3月，由發改委、交通運輸部等多部委聯合制定的《關於進一步做好鐵路規劃建設工作的意見》正式發布，《意見》中明確指出嚴禁以新建城際鐵路、市域（郊）鐵路名義違規變相建設地鐵、輕軌。

同年，湖南省發改委在回復網友關於軌道交通建設的提問中，也再一次明確強調當前國家嚴控城市軌道交通建設的力度沒有改變，為切實防範化解地方政府隱性債務，當下及未來仍將嚴格控制各城市、尤其是城市常住人口、一般地方公共預算收入不達標的地級市申報軌道交通建設規劃。

在嚴格管控的2021年，我國雖然又有5個地市開通運營地鐵，但全國已開通的43座城市過去一年新建地鐵里程僅為1159.82公里（每座城市平均約新增26.97公里）。同時對於各地市上報的城市軌道交通規劃進一步嚴控，2021年全年僅有佛山（第二期）、青島和無錫（第三期）的軌道交通建設規劃得以批復。那麼過去一年在疫情防控下全國43座已開通地鐵的城市中，有哪些城市分別在地鐵里程、客流總量和客流強度三個方面表現出色呢？

城市地鐵里程排名——上海保持領先

2021年我國共計有43城開通運營地鐵線路（含輕軌、磁懸浮），其中相較於2020年新增5城，分別為洛陽、紹興、嘉興（海寧）、蕪湖和佛山。

從運營里程來看，超過100公里以上的城市達到了24座，相較於2020年新增了2座，分別為南昌和無錫。

運營里程方面＞800公里的城市1座——上海；

運營里程＞500公里的城市有3座——北京、廣州、成都；

運營里程＞300公里的城市有5座——武 漢、南京、深圳、重慶、杭州；

運營里程＞200公里的城市有6座——青島、天津、西安、蘇州、鄭州、大連；

運營里程＞100公里的城市有9座——寧波、長沙、合肥、昆明、南昌、南寧、沈陽、無錫、長春。

以上運營里程超百公里的24座城市中，直轄市、省會和計劃單列市佔到22座，其他地級市2座。

截止到2021年底，上海市軌道交通全網路運營里程（含磁懸浮）達到829.60公里，成為我國首座運營里程突破800公里的城市，其中全自動駕駛線路運營里程也已增至167公里。

上海市首條地鐵1號線開通運營於1993年5月28日，隨後在2007年、2009年分別迎來了多條線路開通運營，並在2020年運營里程超過北京位居全國第一位。目前上海在建地鐵線路有7條，總計約161.1公里，分別將於2024-2026年建成開通；擬建線路6條，約146公里，計劃將於2022-2027年開工建設及建成運營。

「十四區」期間，上海市將計劃建成軌道14號線、18號線一期，加快建設13號線西延伸、19號線、20號線一期、21號線一期、23號線一期等線路，加快規劃建設12號線西延伸、15號線南延伸等，進一步提升中心城軌道網路覆蓋密度，並加大川沙、寶山、虹橋、閔行四個主城片區軌道通達性，推動軌道交通覆蓋所有區，到2025年市區線和市域（郊）鐵路運營總里程達960公里，大概率成為我國首個運營里程超過一千公里的城市。

城市地鐵里程排名——武 漢強勢回歸

另一個值得我們關注的城市是——武 漢！

2020年12月31日，武 漢市第四期地鐵建設規劃獲發改委批復，這也算是給武 漢疫情一周年後的一份城建大禮。

過去一年武 漢市地鐵5號線和16號線相繼開通，運營總里程增至435.24公里，全國排名也一舉上升3個位次，暫列全國第五位，中部地區第一位。

當前武 漢市在建地鐵線路有4條（11號線東段二期、12號線、19號線和前川線），總計約133公里，預計將在2024年全部建成通車；同時根據武 漢第四期地鐵建設規劃顯示，武 漢擬建線路還有6條（10號線二期、11號線三期、13號線、14號線、20號線和陽邏線二期），總計約152.2公里。根據武 漢「十四五」規劃顯示，到2025年武 漢市將形成 14 運營線路、總長約600公里的軌道交通網路體系，助力武 漢建設現代化國際性綜合交通樞紐城市。

城市地鐵增幅排名——省會城市發力，成都等11城無新增里程

2021年各城市新增地鐵運營里程方面，僅有上海和武 漢新增里程達到百公里（101.60公里）和接近百公里（96.30公里），反應在地鐵最新里程數排名中，哈爾濱、南昌和貴陽，分別以新增47.89公里、39.60公里和40.60公里全國名次攀升了8個和4個位次。

2013年6月，哈爾濱地鐵1號線正式開通運營，這也意味著我國首條高寒地區地下有軌交通建成通行。哈爾濱曾在70年代和80年代根據不同需求分別組建籌備過地鐵建設，但也因為不同原因（資金和發展方向）叫停和擱置了已經開工的地鐵工程。直到2005年，在經歷多輪編制和上報後《哈爾濱市軌道交通一期工程總體設計》正式進入審批，並在2007年得以批復，2008年開始拆遷工作，同年9月一期工程正式開工，全長14.33公里，建設周期為4年；2017年哈爾濱地鐵3號線一期工程通車試運營；2021年哈爾濱地鐵2號線一期、地鐵3號線東南半環開通運營，哈爾濱地鐵運營總里程達到79.61公里，新增47.89公里，全國城市裡程排名上升至第27位，攀升8個位次。

目前哈爾濱在建線路為地鐵3號線二期工程西北半環，預計將在2023年開通運營；擬建線路7條，總計約203公里。根據哈爾濱「十四五」規劃顯示，到2025年哈爾濱地鐵通車里程將達到92公里，形成「十字+環線」的軌道交通網路。

此次哈爾濱、南昌和貴陽在全國地鐵里程排名中增勢顯著的原因，一方面在於省會城市加大了地鐵投資力度，另一方面在於其他部分省會城市2021年並無新增地鐵里程。

這些並無新增地鐵里程的城市有11座，分別為：成都、長沙、昆明、沈陽、福州、溫州、呼和浩特、東莞、烏魯木齊、蘭州和太原。

以上城市中成都於2020年共有5條線路開通運營，同年也創造了全國城市一年開通地鐵線路和新增地鐵里程兩項第一，截止到2021年底共開通運營地鐵線路12條，總計518.5公里；同時在建線路共計9條，總長約218公里，將於2022-2024年建成；在不斷發展軌道交通的.同時，也在大力拓展TOD建設以TOD建設引領城市空間優化和公共服務體系重構，打造城市消費新場景，大力發展流量經濟，加快形成15分鍾生活圈，整個「十四五」期間，成都的軌道交通發展還將再進一程。

無新增里程的城市中，根據當前各城市地鐵客流強度顯示，長沙和沈陽無疑是最為迫切需要開通更多里程的城市之一。

截止到2021年11月，長沙市月客流強度達到了1.103（萬人次/公里），位列全國第5位；沈陽以1.07的月客流強度緊隨其後位列第6位；目前兩座城市已運營地鐵里程數還未超過200公里，其中長沙市在建線路6條（含磁懸浮），總計約162公里，計劃將於2022-2027年建成通車，其中2022和2024年長沙市將迎來新增里程爆發期，全國城市地鐵里程排名也會相應上升；沈陽當下在建線路5條，總長約138公里，計劃將於2022-2026年建成通車，其中2025年是沈陽多條線路集中通車的關鍵期，屆時沈陽的全國里程牌名也會隨之發生改變。

2021年全國城市地鐵大數據公布3

過去的一年，每天有將近6500萬人次通過城市軌道交通出行。在北京、上海這樣的大城市，工作日一天的客流就超過千萬。

基於如此龐大的客流量，軌道交通已成為大城市運轉的基礎保障之一。

交通部日前公布了2021年各個城市軌道交通的相關數據。截至2021年12月31日，內地共有51個城市開通運營城市軌道交通，線路達269條，運營里程8708公里。

2021年全國城軌完成客運量237.1億人次，較2020年增長約35%，達到2019年的99.2%。2021年新增洛陽、紹興、嘉興、文山、蕪湖，以及海寧、句容7個城市首次開通運營城市軌道交通。

界面新聞記者根據交通部數據統計分析，對2021年各城軌道交通客流量和客流強度進行對比。具體到城市，上海、北京、廣州三個一線城市，牢牢占據2021年客流量和運營里程前三位。（註：交通部客流數據包含地鐵、輕軌、單軌、快軌、有軌電車等多種城市軌道交通制式）

上海地鐵2021年全年客流量為35.70億人次，北京地鐵為30.66億人次，廣州地鐵為27.90億人次，深圳地鐵為21.86億人次。全年總客流在10億至20億的還有成都、重慶、西安、武 漢。

為方便對比，本文引入日均客流量維度。去年上海地鐵日均客流量達到978.1萬人次，穩居第一，其中工作日基本都超過千萬。上海地鐵里程去年底達到了825公里，成為了中國也是全球首個地鐵里程突破800公里的城市。

北京地鐵的客流量和里程均是第二，其中去年日均客流量為840萬人次，通車里程為783公里。廣州第三，去年日均客流量為764.3萬人次，里程590公里。

不過里程長並不代表客流高。深圳地鐵去年通車里程為431公里，排名第六；但是其日均客流量達到599萬人次，排名第四。全國地鐵客流前四的城市，也是北上廣深四個一線城市。

成都地鐵里程雖然排名第四，比深圳多出127公里，但是其日均客流比深圳少100萬人次左右，為493.4萬人次，排名第五。

緊接著重慶軌道交通客流排名第五，但是已經比成都少將近200萬。去年日均客流在200萬-300萬之間的還有西安、武 漢、杭州、南京。日均客流在100萬-200萬的有長沙、天津、鄭州、蘇州、沈陽。

其他城市的日均客流均在100萬人次以下。哈爾濱、徐州和濟南均已開通三條城軌線路且里程超過50公里，但去年日均客流低於20萬人次。洛陽已開通兩條地鐵線，里程為43.5公里，但日均客流僅為3.7萬人次。

不同城市客流情況差異巨大。有的城市一條地鐵日客流可以超過百萬——北京地鐵10號線1月21日客流量為137.84萬人次。有的城市一條地鐵日客流僅幾萬——太原和烏魯木齊都只開通了一條地鐵線，2021年日均客流分別為10.7萬和8.4萬人次。

不過需要注意的是，目前地鐵在統計客流時，為了分析各條線路的客流強度，每換乘一次即算作一次客流。交通部同時也公布了進站量（換乘不計入），更直觀地反應地鐵的乘坐人數。

2021年，上海、北京、廣州地鐵的日均進站量分別為547.1萬、451.4萬、418.9萬人次。

客流可以反映乘車人次的多少，客流強度則可以顯示地鐵列車的擁擠程度。客流強度的計算方法為日均客流量/運營里程，反映每天每公里有多少人乘車。

去年客流強度最高的城市是深圳，達到1.39萬人次/公里，其次是廣州為1.3萬人次/公里。上海、西安、北京、長沙等城市的地鐵客流強度也超過了1萬人次/公里。

客流強度在0.6-1之間的城市有成都、重慶、杭州、蘭州、南寧，其餘城市小於0.6。其中濟南地鐵的客流強度小於0.2，洛陽、紹興、海寧、蕪湖的客流強度小於0.1。

交通部數據顯示，2021年全國城軌平均客運強度約0.82萬人次/公里，較2020年增長約14%，較2019年下降約28%。

㈡ 5G、大數據、人工智慧……看看現代交通的創新元素

新華社北京9月27日電 題：5G、大數據、人工智慧……看看現代交通的創新元素

推動交通運輸行業高質量發展，離不開 科技 創新的戰略支撐和科研攻關的持續推進。近些年來，5G、大數據、人工智慧等新興 科技 與交通運輸行業不斷「碰撞」出新的「火花」，在基礎設施、交通裝備、運輸服務等方面不斷突世遲滑破，為建設交通強國注入強大動能。

自助辦理登機牌僅需30秒，自助辦理行李托運僅需90秒，智慧安檢系統提高旅客過檢效率30%左右……作為中國民航首批18個「智慧型機場」示範項目之一，青島膠東國際機場中多種全流程自助設備為旅客帶來便捷、高效的出行。「從值機到登機，自助和刷臉幾乎可以解決所有問題。」 不少旅客由衷地感慨。

加快新型基礎設施建設，是以點帶面推動交通基礎設施數字轉型、智能升級的重要抓手。交通運輸部印發的《關於推動交通運輸領域新型基礎設施建設的指導意見》中明確提出，要以技術創新為驅動，以數字化、網路化、智能化為主線，以促進交通運輸提效能、擴功能、增動能為導向，推動交通基礎設施數字轉型、智能升級，建設便捷順暢、經濟高效、綠色集約、智能先進、安全可靠的交通運輸領域新型基礎設施。

上海建成全球綜合自動化程度最高的洋山港四期碼頭，浙江杭州藉助演算法自動控制火車站內 汽車 排隊模式……近年來，多地交通基礎設施在數字化、智能化方面頻現亮點。不少曾經只能在科幻電影里看到的景象，正一步步具象為人們生活中的熟悉場景。

拿起手機，點開高德地圖App，呼叫計程車，這已經是不少人逛街遊玩、 旅遊 出行的新模式。在北京、深圳、天津等數十座城市，基於高德打車數字化升級解決方案而進行的巡網融合項目已經落地，在滿足人們出行需求的同時，也降低了空駛率，增加了司機收入。高德地圖副總裁王桂馨表示，將用好技術、運營、服務能力，為廣大用戶提供更加優質、便旦彎捷、 科技 的出行服務，讓計程車企業、司機切實感受到「數字化紅利」。

鐵路作為我國重要的運輸方式，搭上 科技 快車，跑出「中國速度」。

2019年12月30日，世界首條智能高鐵——京張高鐵的首發車從北京北站緩緩駛出。這個「大傢伙」採用北斗衛星導航系統，即便時速350公里風馳電掣，也能實現自動駕駛。除此之外，到點自動開車、區間自動運行、到站自動停車、停車自動開門等功能也讓京張高鐵創造多個智能化之最。

「駕駛室里依然有司機，只是司機職能變了。」鐵科院機車車輛研究所研究員張波介紹，以往高鐵司機主要精力在駕駛上，而在智能高鐵上，司機的精力則側重搜臘於故障應急處置。這樣不僅能大幅降低司機的勞動強度，而且通過列車運行數據收集與測算，還能提高列車的節能指標和運行舒適度。

大數據、人工智慧為交通強國提供了新的發展思路。

2019年，我國取消省界收費站，大力推進ETC使用，但由於技術不完善，收費相關的爭議不斷。2020年，湖南高速、華為、拓維信息聯合推出了「AI收費稽核創新方案」，通過AI大數據分析，實現車輛路徑還原、以圖搜圖、車輛異常分析、數據挖掘等服務，快速識別偷逃費行為，並形成完整的偷逃費證據鏈。同時還能精準識別車輛特點，實時獲取車輛信息，並將這些信息上傳雲端。通過數據匯集、計算，完成了收費的網上閉環，精準打擊偷逃費行為。

人工智慧車牌識別提高停車場管理效率、利用演算法智能決定交通燈轉換時間、電子地圖全方位自動化作業讓定位更精準……大數據和人工智慧產品的出現使人們的工作和出行都更為方便，也為數字交通、智能交通提供 科技 賦能，助推交通運輸行業轉型升級。

科技 創新為交通行業的進步注入了力量和動能，不斷引領交通運輸行業高質量發展，為行業發展提供了無限的遐想空間。

㈢ 智慧交通大數據有哪些案例

隨著發展，作為城市發展的重要一環，軌道交通將在緩解城市擁堵，改善城市環境，專緩解資源壓力屬，促進低碳經濟的過程中發揮重要作用，並幫助實現中心城市為依託、周邊城市為居住或產業配套的城市發展關系，帶動區域經濟發展，針對軌道交通基礎設施的運營維護提出更高的要求。無論是行車故障監測、系統安全運營，還是節能減耗，以及綜合績效管理，都是軌道交通行業需要面臨的問題。迪蒙智慧交通解決方案基於知識、設備和分析知識的組合，結合雲計算、大數據、物聯網等技術，通過建立數據倉庫，對數據進行有效分析，實現企業降低成本，提升工作效率和管理水平，促進資源科學、高效利用的目的，中國已形成一個世界上規模最大、發展最快的軌道交通建設市場預期在未來的幾年內，軌道交通行業將出現近十萬億的軌道交通市場，迎來了巨大的發展機遇。

㈣ 2020年交通大數據行業應用現狀

【導讀】可以說交通是國家經濟的命脈所在，而隨著大數據是的商用化普及，智能交通也得到了快速的發展，我們老百姓也可以享受到交通大數據帶來的福利，今天我們就來聊一下2020年交通大數據行業應用現狀如何?一起來看看吧!

作為人類行為的重要組成部分和重要條件之一，對大數據的感知是最為迫切的。近年來，我國的智能交通發展迅速，許多技術手段已達到國際領先水平。問題和困難,但是,非常突出,也從城市發展的角度,智能交通的潛在價值並沒有被有效的挖掘:知覺和交通信息的集合是有限的,大量的數據管理系統中存在的不能共享使用,有效的交通情況分析預測疲勞,公共交通信息服務難以滿足需求。雖然有不同的建築概念和投資在不同地區,整個智能交通的現狀特點是低效率和智能不足,這使得許多先進的技術和設備未能發揮應有的作用,還會導致大量的投資浪費。最重要的是在困難時期的損害較小的數據:管理理念和技術設備模擬時間只有在某種程度上,和關系資料庫管理系統的分析只能嚴格的特定關系,對於大規模數據,尤其是半結構化和非結構化數據。

雖然數字化已經基本實現，但是數字化和數字化並不是一回事。它只是提高了本地收集、存儲和應用的效率，但本質上沒有太大的改變。大數據時代的到來，必將為解決難題帶來巨大機遇。大數據必然要求我們改變小數據條件下的盲目和精確計算，但更好地面對困惑，把握宏觀形勢;大數據不可避免地要求我們關注的不是因果關系而是相關性，這使得處理大量的非結構化數據成為可能，促使我們將一切都數字化，最終實現方便高效的管理。

交通大數據行業的現狀是什麼?目前，大數據在交通中的應用主要有兩個方面。一方面，大數據感測器數據可以用來了解車輛的交通密度，合理的道路規劃可以包括單車道的路線規劃。另一方面，可以利用大量的實時數據實現信號量的實時調度，提高現有線路的運行能力。信號燈的科學布置是一項復雜的系統工程，需要利用大數據計算平台制定出更加合理的方案。科學信號系統將使現有道路的通行能力提高約30%。在美國，政府基於特定路段的交通事故信息增加了更多的交通信號燈，從而將事故發生率降低了50%以上。依託大數據實現機場航班起降，提高航班管理效率。航空公司可以利用大數據來增加乘客容量和降低運營成本。鐵路利用大數據有效安排客運和貨運列車，提高效率和降低成本。

以上就是小編今天給大家整理的關於「2020年交通大數據行業應用現狀」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

㈤ 大數據在智慧交通中起了哪些作用

大數據用於智能交通的積極意義
第一，大數據的虛擬性可以解決跨越行政區域的限制。交通大數據的虛擬性，有利於其信息跨越區域管理，只要多方共同遵照相關的信息共享原則，就能在已有的行政區域下解決跨域管理問題。
第二，大數據具有信息集成優勢和組合效率。大數據有助於建立綜合性立體的交通信息體系，通過將不同范圍、不同區域、不同領域的「數據倉庫」加以綜合，構建公共交通信息集成利用模式，發揮整體**通功能，這樣才能發現新價值，帶來新機會。例如氣象、交通、保險部門的數據結合起來，可高效率地研究交通領域防災減災;IC卡數據結合抽樣調查，能更快捷、更精確測得城市交通流分布狀況。
第三，大數據的智能性能較好的配置交通資源。通過對大數據的分析處理，可以輔助交通管理制定出較好的統籌與協調解決方案。一方面減少各個交通部門運營的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通資源的合理利用。如根據大數據結果確定多模式地面公交網路高效配置和客流組織方案，多層次地面公交主幹網路綠波通行控制以及交通信號自適應控制。
第四，大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平。在對各個部門的數據進行准確提煉和構建合適的交通預測模型後，可以有效模擬交通未來運行狀態，驗證技術方案的可行性。而在實時交通預測領域，大數據的快速信息處理能力，對於車輛碰撞、車輛換道、駕駛員行為狀態檢測等實時預測也有非常高的可靠性。
第五，提高交通運行效率。大數據技術能促進提高交通運營效率、道路網的通行能力、設施效率和調控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量較大，而大數據的大體積特性有助於解決這種困境。
大數據的實時性，使處於靜態閑置的數據被處理和需要利用時，即可被智能化利用，使交通運行的更加合理。大數據技術具有較高預測能力，可降低誤報和漏報的概率，隨時針對交通的動態性給予實時監控。因此，在駕駛者無法預知交通的擁堵可能性時，大數據亦可幫助用戶預先了解。
第六，提高交通安全水平。主動安全和應急救援系統的廣泛應用有效改善了交通安全狀況，而大數據技術的實時性和可預測性則有助於提高交通安全系統的數據處理能力。在駕駛員自動檢測方面，駕駛員疲勞視頻檢測、酒精檢測器等車載裝置將實時檢測駕車者是否處於警覺狀態，行為、身體與精神狀態是否正常。同時，聯合路邊探測器檢查車輛運行軌跡，大數據技術快速整合各個感測器數據，構建安全模型後綜合分析車輛行駛安全性，從而可以有效降低交通事故的可能性。在應急救援方面，大數據以其快速的反應時間和綜合的決策模型，為應急決策指揮提供輔助，提高應急救援能力，減少人員傷亡和財產損失。
第七，提供環境監測方式。大數據技術在減輕道路交通堵塞、降低汽車運輸對環境的影響等方面有重要的作用。通過建立區域交通排放的監測及預測模型，共享交通運行與環境數據，建立交通運行與環境數據共享試驗系統，大數據技術可有效分析交通對環境的影響。同時，分析歷史數據，大數據技術能提供降低交通延誤和減少排放的交通信號智能化控制的決策依據，建立低排放交通信號控制原型系統與車輛排放環境影響模擬系統。

㈥ 什麼是交通大數據

跟交通信息有關的所有數據整合到一起（比如車輛信息、地圖信息、人員信息、違規違章記錄信息等等），形成一個數據鏈，這樣的就是交通大數據。

㈦ 基於大數據的軌道交通網路化運營管理

摘要：我國作為一個領土遼闊、海陸兼備的大國，幅員遼闊的最大特點就是在進行人員流動經濟交流的過程中，對 交通運輸力量有著巨大的考驗，在改革開放初期，徐啟斌先生就提出了「要致富，先修路」的口號，只有完善全面交通 網路運營，才能真正支持我國龐大的交通運力需求，而軌道交通作為陸地交通上最主要也是性價比最高的交通方式，是 我國經濟建設的運輸的主要運力。因此，如何將軌道進行網路化運營，成為提高當前軌道交通未來發展的主要方向。

關鍵詞：大數據；軌道交通；網路化運營

在軌道交通網路化中，構建大數據的關鍵點之一是利 用全面的全球戰略為軌道交通構建大數據管理平台。軌道 交通數據管理平台的基本內容是重組和優化現有軌道交通 服務的各種工作流程。如果軌道交通服務成功建立了大數 據管理平台，則可以確保系統信息清晰可靠，並使不同業 務之間的系統通信變得方便，有利於決策信息的形成，提 高軌道交通服務信息管理效率，降低運營成本，增加利潤。

1 大數據在軌道交通網路化運營管理方面的不 足之處

1.1 軌道交通統計信息收集系統存在的問題 在大多數發達的西方國家，隨著大數據領域計算機技 術的發展，軌道交通已逐漸實現可操縱和自動化的模型。 新模式給軌道交通帶來的變化非常重要，這主要歸功於軌 道交通的建設。集成的管理系統以及每個子系統到原始生 產系統的集成，形成了一個具有統計和分析功能的信息管 理平台。近年來，中國的軌道交通部門在計算機化建設方 面也取得了進展，但是大數據系統無法滿足所有業務功能 的需求。隨著軌道交通部門的長期發展，數據系統也擁有 大量數據，但所使用的數據仍然不足以容納數據存儲容量。 隨著中國軌道交通服務計算機化需求的增長，數據的發展 也發生了革命性的變化。隨著電子信息技術的飛速發展， 軌道交通的運輸統計部門在全球范圍內發揮著越來越重要 的作用，而軌道交通的統計信息系統在道路上不足以滿足 需求。

1.2 軌道交通數據處理中的問題

大型軌道交通統計服務的數據收集過程分為三個層 次，即基站、各個運輸辦公室和總部。根據不同的統計系 統，如旅客運輸的堆場系統、貨運票務系統、車站行李系 統和其他主要業務系統的收集方法、每日數據量和總交易 量非常大，日均業務處理任務重。說明軌道交通統計數據 規模巨大，隨著軌道交通計算機化的發展，可能涉及軌道 交通統計服務的數據不限於該系統，並且更經常涉及外部 系統，例如鐵路客運系統當中 12306 客戶服務中心的開放 運營以及軌道交通信息資源的不斷擴展，給軌道交通統計 系統帶來了巨大壓力。 多樣化的數據類型在軌道交通計算機化過程中不僅有 結構化的數據（例如報告），還有半結構化和非結構化數 據（如語音、視頻和圖像）。這些不同類型的數據特徵顯 示了交通統計特性的變化。不同業務系統之間幾乎不可能 有相同的內存、存儲方法和數據管理模式，特別是對於非 機構數據。如何從不同的結構化數據中提取有價值的業務 信息，並詳細分析不同數據的相關程度是現階段軌道交通 統計服務面臨的問題。

1.3 軌道交通數據索引系統中的問題

軌道交通數據指標體系的現狀軌道交通的統計指標可 以反映軌道交通服務生產過程的直接績效、財政收支、資 源管理等方面，各項活動的指標密切相關、相互補充，並 匯總到一個統計數據指標體系中。軌道交通數據統計指標 的最基本要求是能夠反映軌道交通服務的當前運行狀況。 總結從初步工作中獲得的結果可以發現當前系統中的各種 問題，以便為下一步的部署提供可靠的計劃。軌道交通統 計指標體系基於不同類型的專業人員，並在各種基準報告 的基礎上，已經形成了 12 個專業，涵蓋客運、貨運、行李、 機車、乘用車、卡車、設備、人工、材料、節能、環保和 投資。從數據指標來看，這些數據指標之間的關系比較復 雜，數據的口徑很難統一，這使得軌道交通系統中大數據 的統一管理更加復雜。

1.4無法滿足軌道交通統計的新需求

隨著軌道交通商業化進程的不斷加快，在現代貨運 組織變革、高鐵運輸方式變革等一系列轉型發展形勢下， 傳統的以報代報的統計模式越來越不合適。隨著現代軌 道交通的發展和管理，軌道交通統計的功能正通過大數 據技術的發展模式逐漸發生變化。由於大數據技術的應 用，軌道交通統計的功能越來越豐富。以大數據為框架， 對統計活動的需求和發展進行深入科學分析，開發現代 化、綜合化的軌道交通統計數據，通過高級數據處理架 構獲得信息。管理平台最大化基準統計數據，打破傳統 的統計業務流程，軌道交通統計信息系統的運行過程發 生了根本性的變化。傳統的數據集成處理方式取代傳統 車站和軌道交通局的基礎部分，再移交給鐵路公司，報 告方法浪費了很多時間。

2 大數據在軌道交通網路化運營管理中的問題 和策略

2.1 軌道交通統計信息系統建設策略 軌道交通服務具有關聯的大數據系統和構建大數據的 一般設計缺陷，需要不斷嘗試以實現管理平台統一管理的 目標。從軌道交通公司的角度來看，應將業務和統計信息 有機地集成在一起，使其可以成為有效的信息管理平台， 重塑統計工作流程並最大限度地保證原始數據的准確性和 及時性，為軌道交通業的未來改革和創新提供堅實的決策 基礎。

2.2 軌道交通業務系統數據分析策略 盡管在建設軌道交通統計服務信息方面已經取得了一 些進展，但尚未建立系統的整體數據中心，也沒有統一的 統計管理方法，因此統計系統可以提供的決策內容相對薄 弱，現有的統計數據沒有得到充分利用。該信息主要存在 以下問題：

（1）數據質量差。地方軌道交通單位的計算機化水 平不高，監督管理工作水平不高。通常由於手工填寫表格、 輸入數據和操作錯誤而導致統計數據錯誤。在高精度和錯 誤的情況下，沒有明確的統計積分方法，這大大降低了輸 入數據的質量。 （2）數據收集的粒度極好。當前，生成軌道交通統 計數據統計分析最終內容的過程是使用現有指標進行收 集，並通過不同級別之間的幾次匯總獲得最終結果。但是， 在軌道交通部門實施細化工作之後，很難滿足某些原始數 據和信息的細化要求。只有藉助更多完善的數據，才能順 利完成統計工作內容的完善。

（3）數據利用率低。通常，軌道交通的統計方法包 括處理原始數據。實際的信息使用率不高，可能無法提供 最佳的信息價值。軌道交通服務已經滿足了使用大數據技 術的客觀條件，下一步是通過創建信息管理平台並尋找盡 可能多的信息背後的機會和價值，從而進行深度數據挖 掘、分析和決策，以激活統計服務，生產報告將成為強大 的目標。

2.3 軌道交通統計指標體系問題分析策略 目前軌道交通統計指標的范圍能夠滿足現階段的基本 統計要求，但統計指標體系存在的問題不容小覷。新時期， 軌道交通統計信息化建設的關鍵步驟之一就是如何創新重 構統計指標體系，使之能夠全面、科學地反映軌道交通企 業的綜合實力。

2.4 大數據驅動業務策略 建立完整的統計數據管理平台，以通過統計數據倉庫 以統一，標准化和兼容的方式集成不同業務系統之間的數 據。逐步將原始數據信息整合到信息平台中，根據數據格 式、存儲要求、數據共享等方式保存有價值的信息。建立 規則庫以指定類別、解釋、量表、計算方法等，提高數據 管理質量，統計數據質量是核心，統計數據管理水平需要 不斷提高。由於掌握了數據處理過程，為了驗證每個源點 的信息，必須根據統計規則對數據進行隨時間的修改，以 保證統計數據的質量。在數據校正方面，堅持避免人工干 預，盡量使用計算機化的自動處理和校正功能，盡可能地 輔助特殊問題的手工處理。

3 結束語 軌道交通系統的發展需要強大的統計信息服務集成平 台。通過功能集成以及數據和活動的功能開發，可以提高 統計信息的處理水平，提高統計人員的效率，並提高管理 和決策水平和領導者的指揮能力。由於時間和容量的限 制，筆者只能從概念上討論大數據在軌道交通網路化運營 中的優勢，而未在應用程序級別進行廣泛的分析和研究。 大數據的好處雖然顯而易見，但仍處於初步研究階段，其 實施需要高層科學的設計和合理的發展。相信大數據信息 管理系統可以促進軌道交通統計的發展，具有良好的發展 前景。

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