大數據環境下的城市公共交通規劃與運營

李 榮

（1.江西警察學院交通管理系，南昌 330000 2.北京交通大學 交通運輸學院，北京 100044）

城市公共交通是保障居民出行和緩解交通擁堵的重要交通方式，是綠色出行的貢獻者，在促進城市發展中具有非常重要的地位。《城市公共交通“十三五”發展綱要》明確提出大力推進大數據、云計算、移動互聯網技術在城市公交出行信息服務領域的應用[1]，由此可見，未來充分利用海量大數據及其分析技術是智能公交行業發展的必經之路。智能公交系統通過以下幾個方面與大數據技術的深度融合，將徹底改變智能公交行業發展格局。本文分別從規劃和運營兩個角度闡述大數據環境下的城市公共交通管理。

1 規劃篇

1.1 客流調查與預測

傳統的客流調查主要是指通過投入大量人力資源進行OD調查以及數據采集。通過客流調查分析，預測客流規律，進而科學指導線網規劃和線路調整。這種方式需要投入大量人力進行OD調查和數據收集。隨著一卡通技術的快速發展，IC刷卡數據一定程度反映了客流規律，通過建模分析，可以更全面地反映客流情況，為決策者提供精確結果，而非傳統調查方式的抽樣調查。通過大數據分析技術，對其進行建模仿真，為公交線網規劃和線路調整提供量化依據。

近年來，該技術在北京等大中城市公交客流調查和預測中起到非常關鍵的作用。2009年以來，北京交研中心（現北京交研院）通過IC大數據分析技術，分析公交客流特征，建立“公交I C卡數據分析系統”，用于公交線網評估與優化調整，實現了大數據支持公共交通決策的技術變革[2]。

1.2 線網優化調整

現有的公交線網優化調整主要是公交公司技術人員依據規劃部門編制的公交線網規劃，根據一定的客流需要和城市發展需求進行逐步調整，包括新開線路和調整線路兩個方面內容。公交線網規劃又往往是規劃部門在傳統客流調查方法基礎上進行編制的。隨著大數據技術的快速發展，互聯網+智能公交系統得到深度應用，“互聯網+大數據+公交線網優化”模式得以發展。

以濟南為例，通過大數據分析，近三年來主要客流走廊分布集中于經四路、經一路、緯二路、經十路等走廊沿線。主要客流走廊呈“中心網格、外圍放射”布局，其中東西向客流出行需求較大的走廊主要為經十路、經七路、經一路、解放路等；南北向客流出行需求較大的走廊主要為緯二路、舜耕路、南辛莊西路、緯十二路等[3]。這些大數據對目前城市交通熱點問題開展落地應用分析、相關政策措施的制定與實施以及公交線網優化提供了科學的數據支撐，通過公交線網科學優化調整，濟南道路交通擁堵情況近年得以緩解。

2 運營篇

2.1 營運調度

營運調度主要是通過指揮和調度安排公交車輛運營，是公交行業非常核心的業務，提升公交服務水平的重要方式。當前的運營調度主要根據司機和站點反饋客流和運營信息給調度員加以調整。由于人為因素的干擾，容易引起乘客站點等候時間長，車輛高度擁擠等情況。

隨著互聯網和大數據技術的快速發展，如何實時、精準地進行調度和管理顯得尤為重要。通過智能公交系統的車載信息，智能站牌信息等系統，采集車輛和站點運營信息，實時反饋到調度指揮中心，通過數據的建模，分析和交互，動態編制時刻表和車輛安排表，科學地產生運營調度策略，進一步提升公交服務水平，同時節約調度人員安排的人力成本。

2.2 多樣化服務

近年來，隨著大數據技術的發展，尤其是“互聯網+”理念的廣泛應用，為城市公共交通多樣化出行服務提供依據。如定制公交、手機app公交查詢、智能報站系統等。

定制公交是一種新型的“互聯網+公交服務”模式，可以實現一人一座，準時出發，快速直達的功能。乘客只需在網上事先設定線路，公交公司根據所有乘客的訂單進行派車，安排定制線路，實現點到點的直達服務。定制公交同時還可以使用公交專用道，使其具備快速和準時的特性，進一步提升服務水平。例如，天津公交集團于2016年6月采取“互聯網+通勤快車”的模式，通過互聯網向乘客征集出行需求信息，通過OD矩陣的大數據分析，實現“互聯網+大數據+定制公交線路”的融合功能，實現乘客需求與公交線路的高度匹配[4]。

此外，眾多手機app軟件如掌上公交、車來了等快速流行。此類app軟件通過連接公交數據平臺的線網數據，GPS實時定位數據等，可以為乘客提供查詢車輛到達情況、行駛狀況等公交運營信息，以便乘客合理安排出行時間和線路。同時通過互聯網技術還可以為乘客提供到站提醒服務，減少坐過站等情況發生，提升公交整體服務水平。

3 結語

大數據技術最根本的優勢在于能夠快速、精準地提取海量交通數據背后的交通行為特征，借此構建交通大數據決策模型，為公交規劃與運營提供定量的依據。在大數據發展戰略背景下，如何高效利用海量公交數據實現在客流調查與預測、線網優化調整、營運調度和多樣化服務等方面融合對于促進公交行業快速發展具有重要意義。

大數據技術與公交系統融合存在著兩個方面的挑戰。一方面，公交行業數據接收實時性受到通信技術發展的制約，以及海量數據算法效率有待提升，以實現實時服務功能；另一方面，公交系統作為城市交通系統的子系統，并不是孤立存在的，而是與道路交通系統、慢行交通系統和靜態交通系統等相互作用、相互影響，因此在實現換乘無縫銜接等性能提升上需要構建綜合大數據平臺，而目前各交通模式數據分散在各個管理部門，多模式交通大數據資源共享和融合發展有待進一步推進。