應用大數據提升交通管理能力的可行性分析

呂家興

摘 要 交通管理與大數據技術的融合發展已經成為提升交通管理能力的關鍵路徑。文章首先對交通管理與大數據技術的融合發展趨勢進行分析，包括融合發展基礎、產業相關政策、融合趨勢特征等。在此基礎上，深入研究應用大數據提升城市交通管理能力的可行性，為相關產業的發展提供借鑒。

關鍵詞 大數據；交通管理能力；可行性

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2019）230-0157-02

在國民經濟快速發展下，人民物質生活水平不斷提高，私家車數量快速增長，導致各大城市普遍面臨著沉重的路面交通壓力。在此背景下，提升交通管理能力任務緊迫，而大數據技術的應用，則是解決交通管理實際問題的重要方法。明確利用大數據提升交通管理能力的可行性，可以推動大數據交通產業的發展。

1 交通管理與大數據技術的融合發展趨勢

1.1 融合發展基礎

大數據時代的到來為各行各業的發展帶來了新的機遇。對于交通管理而言，在物聯網、移動通信技術、GPS技術等的應用下，數據采集和處理能力已經得到空前提高。目前困擾交通管理的主要問題不是交通數據匱乏，而是與日俱增的交通信息量帶來的信息過載問題。在海量、異構的交通數據中，信息價值分布密度較低，完成信息檢索和有用信息提取的時間周期較長，嚴重影響到交通管理工作的正常開展。而大數據技術則是針對大數據“5V”特征研發的先進信息處理技術手段，能夠突破傳統信息處理技術的局限性，快速完成開展交通管理所需要的數據分析和處理工作。同時，大數據技術的應用也能夠為交通數據安全提供保障。這是交通管理與大數據技術融合發展的重要基礎，從現有研究和應用情況來看，大數據技術能完成海量無序、異構數據的整合及關聯分析工作，挖掘出潛藏的信息價值，為交通管理優化提供依據。而且大數據技術能夠實現跨平臺、跨區域運行，有利于整合各地區現有交通管理平臺的數據資源，提升數據共享程度[ 1 ]。

1.2 大數據交通產業相關政策

截至2017年，我國民用汽車保有量已經達到21 743萬量，各大城市的交通擁堵問題越來越嚴重，而且難以找到有效的解決辦法。在此情況下，人們日常出行的時間和經濟成本都明顯增加，已經對國民經濟發展產生不利影響。以往對城市交通狀況進行改進，主要依靠交通基礎設施建設，但隨著城市建設逐漸發展成熟，可利用的土地資源非常少，交通改建成本高、壓力大、提升空間有限。在此情況下，以大數據技術為基礎的智能交通技術開發和應用，則成為解決當下城市路面交通問題的主要途徑。目前國家交通部門正在向服務型部門轉變，通過挖掘交通數據利用價值，為民眾出行提供更有效的信息服務。為促進大數據交通產業發展，國家已經陸續出臺《關于加快推進城市公共交通智能化應用示范工程建設有關事項的通知》《關于開展全國道路運政管理信息系統互聯互通工作的通知》等政策，交通管理與大數據技術的融合發展將迎來一個快速增長階段[ 2 ]。

1.3 融合趨勢特征

交通管理與大數據技術的融合發展趨勢主要具備以下幾方面特征：1）資源共享，聯合現有管理平臺、打破資源分布界限，利用大數據技術對新平臺下的海量數據進行分析處理，為市民出行提供精準、及時的交通信息服務；2）實時監測，解決駕車出行的前方路況預測需求，及時反饋交通事故、自然災害等信息，推薦優化路線，供市民進行自主選擇；3）有效管控，對城市交通資源進行統一管理，用交通大數據產業延伸城市交通覆蓋面，比如利用共享單車打壓黑摩的生存空間，從根本上消除違法違規交通行為，釋放城市交通資源，緩解交通壓力[ 3 ]。

2 應用大數據提升城市交通管理能力的可行性分析

2.1 城市交通管理待解決的問題

從上述分析可知，交通管理與大數據技術的融合，具有巨大的發展潛力。在分析應用大數據提升城市交通管理能力的可行性時，首先應從大數據技術的應用目的出發。更具體而言，需要明確利用大數據技術解決交通管理存在的哪些問題。從目前城市交通管理現狀來看，首先城市功能區域的劃分已經基本固定，政府行政區域、商圈、學校等附近的主干道通行壓力難以得到有效緩解，經常出現擁堵的現象。雖然各大城市都在積極建設地鐵交通，但是依賴駕車出行的人群仍具有增長趨勢，許多交通路段長時間處于飽和狀態。部分路段雖然交通壓力不大，但是卻因無序停車等現象的存在，導致道路交通運行能力受到壓縮，也會發生擁堵。另一方面，各城市智能交通指揮系統的建設水平有高有低，許多城市還未制定有效的交通信號配時優化方案，實際交通需求出現變化時，道路交通信號不能及時調整，也難以實現對現有交通資源的充分利用。再加上交通管理技術、設備、人員專業素質等方面的限制，導致目前城市交通管理能力水平較低，必須盡快作出有效提升。

2.2 大數據技術的適用性

在明確目前城市交通管理存在的各方面問題之后，需要具體分析大數據的應用，是否能夠有效解決這些問題。首先，大數據技術是針對全球數據規模快速增長、利用常規信息技術手段無法在合理之間內完成相關處理任務而研發的新技術手段。最早從事大數據技術研究的麥肯錫公司研究機構對大數據特點做出了定義，即大量、快速、多樣、真實、價值密度低。由此來看，目前交通管理數據已經基本具備了大數據的特點，采用專為處理這種信息數據而研發的大數據技術，是最合適的選擇。其次，大數據技術的研發目的不僅僅是代替常規信息技術，完成對海量信息數據的采集、整理等基本工作，而是要放在具體的應用環境下，對數據進行專業化處理，發揮輔助決策的功能。這一點十分契合大數據技術在交通管理中的應用需求，可以滿足交通管理工作的實際需要。可以通過大數據技術的應用，讓交通數據“增值”。在此情況下，能夠有效提升交通管理效率，提升管理決策的科學性。因此，大數據技術本身具有較高的適用性。

2.3 大數據技術的支持作用

接下來分析大數據技術在各項交通管理工作中能夠提供的具體支持，以及在應用過程中，是否存在不可解決的障礙。在交通管理過程中，涉及到的信息數據不僅包含車架管理等常規結構化數據，也有在道路監控中產生的大量非結構化數據。而大數據技術能夠提供海量異構數據處理辦法，通過對其進行轉化處理，存儲在同一數據庫中，為后續的分析處理工作提供方便。交通管理數據的另一個特點是實效性強，而且具有一定的離散性，比如在道路流量監測中的視頻監控數據和信號控制數據等，都需要實時處理，而且許多數據之間沒有直接相關性。大數據技術的應用，一方面可以提高信息處理速度，滿足實際管理需要。另一方面，大數據技術是基于數據關聯關系的分析處理方法，能夠完成離散數據的處理工作。通過采用相關數據算法、構建數據模型，完成碰撞檢測和分析工作，生成可視化分析結果，為道路交通指揮調度、違法行為調查等提供可直接利用的數據分析結果。此外，大數據技術與人工智能AI的結合，還可以代替交警完成常規的交通執法任務。上述提到的技術手段，已經在實際應用領域得到了不同程度的實現，說明在技術實現方面，沒有不可跨越的障礙。大數據技術在交通管理中具有較高的應用可行性。

2.4 現有案例效果分析

下面結合大數據技術在交通管理中的具體應用實例，進一步認識大數據技術應用的可行性。某二線城市交通管理部門于2017年年初完成了交通大數據應用中心建設工程。可以通過數據中心，對各類交通信息開展綜合研判。在投入使用后，可根據路面交通實時檢測數據、交通事故記錄數據、違法違規記錄數據等，開展綜合分析，并提供圖形可視化分析結果，為各部門的情報搜集、共享、管理方法改進提供了有力支持。根據大數據分析結果，優化交通組織，合理部署警力，開展信號調優和相關專項整治活動，使交通管理更有針對性，管理成效也十分顯著。在平時的應用過程中，可以通過自動采集道路地磁信號、微波雷達信號、視頻流量信號等，對道路交通實況進行綜合分析，并設置狀態預警值，達到預警值后，立即發送到交通指揮中心，采取相應的調控措施。在此情況下，該市路面交通擁堵的情況得到了有效緩解，交通事故數量也明顯下降。從現有實踐經驗來看，大數據技術在交通管理中的應用，能夠有效提升其管理能力。

3 結論

綜上所述，交通管理與大數據技術的融合發展已經成為一種必然趨勢，是提高交通管理效率、優化交通管理質量的有效途徑。通過對大數據在交通管理中的應用可行性進行分析，可以確定在技術、政策等方面，都不存在無法克服的障礙。應積極推動交通大數據產業的發展，改善城市道路交通狀況。

參考文獻

[1]宋洋.應用大數據提升城市交通管理水平之我見[J].企業研究，2018（11）：54-55.

[2]趙光輝.大數據與交通融合發展的特點與展望[J].宏觀經濟管理，2018（8）：60-67.

[3]趙光輝.基于交通強國的大數據交通治理：挑戰、機遇與對策[J].當代經濟管理，2018（12）：42-50.