大數(shù)據(jù)支撐下的交通需求管理體系研究

熊 杰，陳 彪，李向楠，陳艷艷，郝世洋

(1.北京工業(yè)大學(xué)，北京市交通工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100124；2.中國民航機(jī)場建設(shè)集團(tuán)公司，北京 100101；3.中國建筑設(shè)計(jì)研究院有限公司，北京 100044)

0 引言

中國城鎮(zhèn)化、機(jī)動化持續(xù)快速發(fā)展使得大城市交通供需失衡現(xiàn)象愈發(fā)嚴(yán)重，交通擁堵成為制約城市發(fā)展的瓶頸。解決城市交通擁堵問題已是提高居民生活質(zhì)量、增強(qiáng)城市吸引力的關(guān)鍵。交通擁堵問題的實(shí)質(zhì)是交通供給與需求不均衡造成的，主要表現(xiàn)為交通網(wǎng)絡(luò)的空間與時間維度的不均衡。傳統(tǒng)的解決方法主要是以供養(yǎng)需，是一種比較被動的方法，而交通需求管理是一種主動方法，側(cè)重通過交通需求的具體引導(dǎo)、調(diào)節(jié)與管理，降低道路交通負(fù)荷，使交通供需回歸平衡，達(dá)到緩解交通擁堵的目的。

自20 世紀(jì)末，中國許多城市先后興起了對交通需求管理的探索和實(shí)踐，大多通過價格策略、行政管制措施等統(tǒng)籌考慮綜合的、讓公眾理解的交通需求管理方案。而城市在需求管理政策的制定與實(shí)施方面仍然存在諸多問題，表現(xiàn)為政策的針對性較差，行政管理手段過多，引導(dǎo)性、經(jīng)濟(jì)性、服務(wù)性的靈活的管理措施欠缺，缺乏從需求演變規(guī)律、公平性、經(jīng)濟(jì)性、公眾可接受程度等多個維度的綜合考量，導(dǎo)致政策只能在短期內(nèi)發(fā)揮一定成效，可持續(xù)性不強(qiáng)。因此，迫切需要進(jìn)一步挖掘出行需求特征與演變規(guī)律，豐富主動式的需求管理手段，并對政策的執(zhí)行進(jìn)行長期的跟蹤評價和反饋優(yōu)化，轉(zhuǎn)變對交通需求的理解并提出適應(yīng)的對策和措施[1]。

大數(shù)據(jù)、信息化的發(fā)展為城市交通研究提供了新的契機(jī)和科學(xué)的手段，也給交通系統(tǒng)帶來了深刻變革，主要表現(xiàn)為信息采集從單一數(shù)據(jù)來源向多部門數(shù)據(jù)整合發(fā)展，數(shù)據(jù)分析從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理向大數(shù)據(jù)深度挖掘發(fā)展，決策支持從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)向智能化決策支持發(fā)展，信息發(fā)布從被動查詢服務(wù)向全面、主動、個性化服務(wù)發(fā)展。交通信息服務(wù)模式的創(chuàng)新，極大影響了市民的出行習(xí)慣和出行選擇，也催生了服務(wù)企業(yè)的新業(yè)態(tài)，進(jìn)一步影響城市交通需求的時空分布，甚至?xí)绊懛?wù)業(yè)布局和城市布局的調(diào)整。因此，利用大數(shù)據(jù)與信息化技術(shù)充分挖掘居民出行行為并探索需求演變機(jī)理，進(jìn)而支撐交通需求管理政策的精準(zhǔn)化制定并對其實(shí)施效果進(jìn)行科學(xué)評價，是當(dāng)前城市交通需求管理體系中尚待深入研究的關(guān)鍵課題。

1 交通需求管理概述

交通需求管理，從廣義上說是指通過交通政策、管控措施與法規(guī)等的導(dǎo)向作用，促進(jìn)交通參與者選擇行為的變更，以減少機(jī)動車出行量、減輕或消除交通擁堵；從狹義上說是指為削減高峰時段一人乘車的小汽車通勤交通量而采取的綜合性交通政策[2]。其實(shí)質(zhì)是強(qiáng)調(diào)從源頭上對人的出行需求進(jìn)行引導(dǎo)和調(diào)控，達(dá)到交通生成與設(shè)施供應(yīng)的平衡；強(qiáng)調(diào)精細(xì)地設(shè)計(jì)與配置交通設(shè)施資源；強(qiáng)調(diào)對交通結(jié)構(gòu)的優(yōu)化管理，減少對小汽車出行的依賴；強(qiáng)調(diào)促進(jìn)公共交通優(yōu)先與步行和自行車交通保障，引導(dǎo)人們睿智、高效、安全的出行。

在當(dāng)前大數(shù)據(jù)與信息化技術(shù)迅速發(fā)展并不斷向行業(yè)滲透的背景下，城市交通需求管理理論體系又有了較大的豐富和拓展，主要表現(xiàn)為：

1）政策制定的要素拓展。

城市可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施是城市交通網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和運(yùn)行，而大數(shù)據(jù)支撐下的城市交通需求管理發(fā)揮著指導(dǎo)并調(diào)控城市交通網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和運(yùn)行的重要作用。在交通需求管理政策的制定中，應(yīng)綜合考慮經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會、環(huán)境、技術(shù)等因素，界定可持續(xù)發(fā)展的交通需求管理政策的內(nèi)涵，研究城市交通需求管理政策作為公共政策，在制定過程中的主體、客體以及政策制定的目標(biāo)、過程、環(huán)境及依據(jù)，確保政策的科學(xué)性和可實(shí)施性。

2）需求管理體系趨向復(fù)雜性與系統(tǒng)性。

隨著多源大數(shù)據(jù)采集、存儲、挖掘等一系列技術(shù)的發(fā)展和交通信息化進(jìn)程的加快，新形勢下交通需求管理是一項(xiàng)系統(tǒng)工程。以促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展、調(diào)控交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行作為政策目標(biāo)，在經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會、環(huán)境、技術(shù)等因素的約束下，通過信息化手段、大數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)支撐相應(yīng)政策制定，輸出以城市可持續(xù)發(fā)展為導(dǎo)向的交通需求管理政策。然后，根據(jù)數(shù)據(jù)反饋的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行結(jié)果與公眾對政策的反應(yīng)進(jìn)行重新制定或者調(diào)整，建立政策制定及持續(xù)改進(jìn)工作機(jī)制。最終建立基于系統(tǒng)理論的以大數(shù)據(jù)技術(shù)、信息化手段為基礎(chǔ)的交通需求管理政策制定方法，具有多學(xué)科的復(fù)雜性和多維度的系統(tǒng)性。

3）決策依據(jù)與作用方式的改變。

新形勢下的交通需求管理應(yīng)充分借助大數(shù)據(jù)、信息化等技術(shù)深入挖掘居民出行行為機(jī)理、信息化時代下人的需求變化，以城市交通可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)，從根源提出實(shí)現(xiàn)總量控制、出行空間均衡、出行時間調(diào)控、交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化的長效發(fā)展策略等，充分發(fā)揮交通組織管理優(yōu)勢并引導(dǎo)供需，從而實(shí)現(xiàn)交通網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)化調(diào)控與匹配，改善整體交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率。

2 大數(shù)據(jù)背景下的交通需求管理體系

2.1 大數(shù)據(jù)對交通需求管理的支撐作用

隨著信息技術(shù)、通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等的快速發(fā)展，數(shù)字城市與智慧城市接踵而來，也直接推動了大數(shù)據(jù)時代的來臨。在交通領(lǐng)域，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集向電子化設(shè)備與高級應(yīng)用轉(zhuǎn)變，助力交通大數(shù)據(jù)的形成與發(fā)展。從傳統(tǒng)的感應(yīng)線圈和微波雷達(dá)等固定檢測、基于浮動車的移動檢測，向北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、智能手機(jī)、智能穿戴設(shè)備、IC卡等新型檢測手段，以及集約的交通傳感器布局和穩(wěn)定的多源數(shù)據(jù)融合方向發(fā)展。交通大數(shù)據(jù)為出行需求感知、預(yù)測及精準(zhǔn)服務(wù)提供了最基本的數(shù)據(jù)支撐，為解決城市交通供需不匹配問題提供了新方法，也是交通需求管理政策精準(zhǔn)化制定與科學(xué)評估的重要保障。

目前，交通領(lǐng)域應(yīng)用較廣泛的數(shù)據(jù)源主要包括手機(jī)信令數(shù)據(jù)、公共交通IC 卡數(shù)據(jù)、浮動車數(shù)據(jù)、公共汽車GPS數(shù)據(jù)、線圈或視頻檢測器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)眾包數(shù)據(jù)等，結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合、存儲、處理技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)出行的多維度感知、出行機(jī)理分析挖掘、出行研判等支持交通需求管理政策制定的前期工作。

在交通數(shù)據(jù)感知方面，通過對海量多源異構(gòu)交通大數(shù)據(jù)的處理、融合、挖掘，可以從宏觀上掌握交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)，并準(zhǔn)確獲取城市交通出行信息，如利用互聯(lián)網(wǎng)+交通眾包數(shù)據(jù)探查交通擁堵狀況的時空分布，這些信息可幫助出行者合理制定出行計(jì)劃達(dá)到交通自組織的效果，也可為政府制定路徑誘導(dǎo)、錯峰出行等方面的交通需求管理政策提供數(shù)據(jù)支持。另一方面，利用公共交通IC卡數(shù)據(jù)、手機(jī)信令數(shù)據(jù)等多源交通大數(shù)據(jù)可以從微觀層面上提取個體門到門全過程出行鏈信息。通過對海量出行鏈信息的整合又可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)一系列出行需求分析，例如出行時空分布挖掘、通勤出行辨識、工作地居住地模糊識別等，其分析結(jié)果可從公共交通系統(tǒng)優(yōu)化、城市功能布局等方面為交通需求管理提供支持。圖1 為基于出行鏈數(shù)據(jù)得到的北京市公共汽車出行時間分布。

基于數(shù)據(jù)感知與需求分析結(jié)果，一方面可以實(shí)時掌握路網(wǎng)中各路段的供需平衡狀況，并對當(dāng)前交通網(wǎng)絡(luò)服務(wù)水平進(jìn)行動態(tài)評估，進(jìn)而通過探查網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)瓶頸點(diǎn)與瓶頸時段進(jìn)行運(yùn)營狀況與運(yùn)營態(tài)勢分析，為城市交通的客觀評價與持續(xù)改進(jìn)提供重要的數(shù)據(jù)支持，也使交通需求管理政策的制定更有針對性；另一方面，基于大數(shù)據(jù)分析可進(jìn)一步探索出行需求演變機(jī)理，具體可基于精細(xì)化人群或區(qū)域分類對不同類別的出行行為建模，結(jié)合多智能體仿真可對不同人群或區(qū)域?qū)崿F(xiàn)在出行方式或路徑選擇上的精準(zhǔn)預(yù)測，相關(guān)技術(shù)可以為交通需求管理政策實(shí)施后的效果預(yù)判奠定基礎(chǔ)。

2.2 信息化對交通需求管理的影響

大數(shù)據(jù)與信息化關(guān)系密切，相輔相成，二者均為城市交通現(xiàn)代化發(fā)展中不可分割的重要組成。具體表現(xiàn)為：大數(shù)據(jù)是信息化的重要產(chǎn)物，其相關(guān)技術(shù)也是信息化發(fā)展水平的客觀體現(xiàn)；而信息化則為大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與獲取提供了眾多技術(shù)平臺。例如，通過IC卡交易系統(tǒng)可實(shí)時獲取海量乘客的公共汽車、地鐵刷卡數(shù)據(jù)，以便準(zhǔn)確掌握公共交通出行需求；公共汽車GPS系統(tǒng)可以實(shí)時回傳車輛的位置、速度等運(yùn)行數(shù)據(jù)，為運(yùn)營企業(yè)的實(shí)時監(jiān)控、在線調(diào)度以及輔助決策提供支持；智能手機(jī)的普及使手機(jī)運(yùn)營商掌握海量出行個體的位置信息，使門到門全過程出行鏈感知成為可能。

此外，隨著信息化建設(shè)的深入，互聯(lián)網(wǎng)普及率不斷增長，人們的生活、工作以及交通需求也發(fā)生了巨大變化。互聯(lián)網(wǎng)通過與交通行業(yè)或交通領(lǐng)域合作直接影響城市交通，例如，通過互聯(lián)網(wǎng)+停車、互聯(lián)網(wǎng)+網(wǎng)約車、互聯(lián)網(wǎng)+車輛分時租賃等方式，使城市停車、租車、打車問題也得到較大改善；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)還可通過工作、醫(yī)療、教育、購物等活動對城市交通產(chǎn)生間接影響，通過客貨流出行轉(zhuǎn)化的方式有效控制出行需求，同時對出行目的地、出行時間、方式與路徑選擇均可能產(chǎn)生影響。表1 總結(jié)了信息化時代下的若干代表性互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)對出行需求的影響。

圖1 北京市公共汽車出行時間分布Fig.1 Distribution of bus travel time in Beijing

鑒于信息化建設(shè)對出行需求的深刻影響，未來在交通需求管理中更應(yīng)注重主動式信息服務(wù)對出行需求的引導(dǎo)作用，即充分依托信息化平臺的大數(shù)據(jù)資源，通過互聯(lián)網(wǎng)、呼叫中心、VMS 可變信息板、手機(jī)和PDA等移動終端、交通廣播等視頻音頻裝置為出行者提供安全、便捷、可靠的出行信息服務(wù)，讓公眾切身感受到交通信息服務(wù)的便利，同時科學(xué)引導(dǎo)出行需求，達(dá)到提升交通網(wǎng)絡(luò)整體運(yùn)營效率的目的。要實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，應(yīng)該從定量層面深入探討不同交通信息或信息服務(wù)方式對出行時間、出行方式和路徑選擇等方面的影響；此外，還應(yīng)重點(diǎn)完善城市交通信息化的總體發(fā)展框架，最大限度地發(fā)揮其功能和作用，提升交通行業(yè)信息化管理與服務(wù)水平，最終實(shí)現(xiàn)信息資源的深度整合利用，促成信息化與交通需求管理的深度融合與協(xié)同發(fā)展。

表1 信息化對出行需求的影響Tab.1 The impact of informatics on travel demand

圖2 傳統(tǒng)交通需求管理體系框架Fig.2 Framework of traditional TDM system

2.3 大數(shù)據(jù)下的交通需求管理體系框架

2.3.1 傳統(tǒng)交通需求管理體系

傳統(tǒng)交通需求管理體系框架如圖2 所示。一方面，通過人工計(jì)數(shù)、問卷調(diào)查的方法獲取現(xiàn)有的交通數(shù)據(jù)，利用四階段法等傳統(tǒng)交通預(yù)測方法預(yù)測交通需求，進(jìn)而指導(dǎo)城市交通規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)行，之后通過交通調(diào)查的方式回到傳統(tǒng)交通數(shù)據(jù)獲取；另一方面，基于小樣本交通數(shù)據(jù)制定交通需求管理政策，調(diào)控交通需求，從而影響交通運(yùn)行。

2.3.2 大數(shù)據(jù)下的交通需求管理體系

1）體系框架。

大數(shù)據(jù)下的交通需求管理體系如圖3 所示。一方面，基于現(xiàn)有的交通運(yùn)行狀態(tài)，利用新技術(shù)收集動態(tài)交通數(shù)據(jù)構(gòu)建多源化交通數(shù)據(jù)庫，并利用多智能體仿真、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)交通需求預(yù)測，從而指導(dǎo)當(dāng)前多層次交通網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃與建設(shè)，最終實(shí)現(xiàn)多層次交通網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與運(yùn)行。另一方面，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行產(chǎn)生的動態(tài)交通數(shù)據(jù)既不斷豐富了多源交通數(shù)據(jù)庫，又可參與并實(shí)現(xiàn)多層次交通網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時評價。針對評價中出現(xiàn)的主要問題，有側(cè)重地進(jìn)行交通需求管理政策制定與預(yù)評估，而多源化交通大數(shù)據(jù)又對政策的制定提供了有力支撐，最終通過政策的實(shí)施實(shí)現(xiàn)多種交通需求的動態(tài)調(diào)整與滾動優(yōu)化。

光譜衍射效率可以根據(jù)圖的縱坐標(biāo)的光強(qiáng)衍射強(qiáng)度與基準(zhǔn)光強(qiáng)度的相對比值,可得到在特定波長下的光譜衍射效率,其計(jì)算公式為其中I0為原始光譜的總強(qiáng)度,I(為經(jīng)衍射后的光譜強(qiáng)度,Imin為噪聲強(qiáng)度[8]。運(yùn)用MATLAB對衍射強(qiáng)度信息編程計(jì)算,最終得到光譜衍射效率,其部分光譜衍射效率如圖9所示。

2）技術(shù)支撐。

為實(shí)現(xiàn)上述大數(shù)據(jù)下的交通需求管理體系，并指導(dǎo)城市交通網(wǎng)絡(luò)動態(tài)運(yùn)行及調(diào)整，需要一系列大數(shù)據(jù)處理挖掘技術(shù)作為支撐，目前研究較為廣泛的技術(shù)有深度學(xué)習(xí)技術(shù)與多智能體仿真技術(shù)。

①深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。例如，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)可實(shí)時分析城市交通量，利用時間序列法進(jìn)行城市交通流的短時預(yù)測，從而調(diào)整信號燈配時、縮短車輛等待時間、提升城市道路運(yùn)行效率。城市級的人工智能大腦可實(shí)時掌握城市道路上通行車輛的軌跡信息、停車場的車輛信息以及小區(qū)的停車信息，能夠提前預(yù)測交通量變化和車位數(shù)變化，合理調(diào)配資源、疏導(dǎo)交通，實(shí)現(xiàn)機(jī)場、火車站、汽車站、商圈的大規(guī)模交通協(xié)同調(diào)度，提升整個城市的運(yùn)行效率，為居民暢通出行提供保障。

②多智能體仿真技術(shù)。

多智能體系統(tǒng)是指至少由兩個或兩個以上智能體組成，在資源有限的情況下，智能體之間、智能體與環(huán)境之間通過相互交互、協(xié)商、合作共同完成單個智能體無法完成的既定任務(wù)的系統(tǒng)。由于在同一個多智能體系統(tǒng)中各智能體可以異構(gòu)，因此多智能體仿真技術(shù)對于復(fù)雜系統(tǒng)具有無可比擬的表達(dá)力，它為各種實(shí)際系統(tǒng)的研究提供了一種統(tǒng)一的框架和模型，因而可完成大的復(fù)雜系統(tǒng)的作業(yè)任務(wù)。多智能體仿真技術(shù)具有自主性、分布性、協(xié)調(diào)性，并具有自組織能力、學(xué)習(xí)能力和推理能力。采用多智能體系統(tǒng)解決實(shí)際應(yīng)用問題具有很強(qiáng)的魯棒性和可靠性，并具有較高的問題求解效率，其應(yīng)用領(lǐng)域十分廣闊，具有潛在的巨大市場。目前，多智能體已經(jīng)用于智能機(jī)器人，網(wǎng)絡(luò)自動化與智能化，協(xié)調(diào)專家系統(tǒng)、交通控制和分布式智能決策等多個領(lǐng)域的研究和應(yīng)用中。

相對于傳統(tǒng)的建模方法，復(fù)雜系統(tǒng)多智能體建模方法能夠更好地表征交通系統(tǒng)的復(fù)雜性和適應(yīng)性；采用自下而上的模擬方法，注重對系統(tǒng)中個體行為的模擬，更接近現(xiàn)實(shí)；可以考察不確定條件下的出行者決策特征。近年來，智能體仿真技術(shù)作為一門新興的技術(shù)，在交通領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛：一方面是利用多智能體系統(tǒng)的思想將一個交通系統(tǒng)進(jìn)行任務(wù)分解，形成多個智能體組成的系統(tǒng)，然后由各個智能體交互、協(xié)商共同完成復(fù)雜系統(tǒng)的任務(wù)，以達(dá)到系統(tǒng)的效益最優(yōu)，一般用于區(qū)域控制、誘導(dǎo)系統(tǒng)等；另一方面應(yīng)用是對交通行為個體進(jìn)行建模，進(jìn)而模擬交通流。在對交通個體行為進(jìn)行分析時，通常情況下會結(jié)合微觀交通仿真工具來驅(qū)動智能體模型。通過引入智能體仿真技術(shù)，可以有效提高仿真系統(tǒng)的真實(shí)性和可靠性，從而更好地為研究者提供有價值的數(shù)據(jù)和良好的仿真環(huán)境，更能滿足研究者的需求。

3 大數(shù)據(jù)與信息化背景下的交通需求管理政策制定

3.1 政策制定思路

圖3 大數(shù)據(jù)下的交通需求管理體系框架Fig.3 Framework of TDM system under big data

在具體政策制定與實(shí)施過程中，制定者由具體問題出發(fā)，對不同區(qū)域與不同類型的出行者分別制定管理目標(biāo)以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化的政策調(diào)控，管理目標(biāo)仍可基于總量控制、分布調(diào)整、空間與時間調(diào)控、結(jié)構(gòu)優(yōu)化等維度確定；進(jìn)而根據(jù)不同維度目標(biāo)，建立相對應(yīng)的需求管理措施并生成措施集合；在經(jīng)過方案初篩后，政策制定者利用大數(shù)據(jù)對篩選后的方案進(jìn)行實(shí)施前預(yù)測、比選，確定實(shí)施方案；最后基于實(shí)施后的交通大數(shù)據(jù)，對交通需求管理政策進(jìn)行事后評估，同時根據(jù)評估結(jié)果滾動調(diào)整交通需求管理政策。

3.2 各維度的具體策略制定

從城市交通需求產(chǎn)生機(jī)理可以看出，人的出行活動具有一定的彈性和可塑性，其具體程度由出行者屬性與出行活動屬性共同決定。前者指出行者的性別、年齡、職業(yè)等，后者指出行起訖點(diǎn)、出行目的、出行時間、選擇路徑等[4]。交通需求管理政策制定的主要出發(fā)點(diǎn)就是利用出行的這一特性，針對出行的不同維度與不同屬性的出行者制定合適的需求管理策略，達(dá)到對出行行為進(jìn)行更有針對性的差別化干預(yù)和引導(dǎo)的目的，更好地實(shí)現(xiàn)交通供需在空間與時間上的平衡。具體來講，可以從5 個維度對出行進(jìn)行人為干預(yù)和引導(dǎo)，并研究制定相應(yīng)的交通需求管理政策。

圖4 大數(shù)據(jù)支撐下的交通需求管理政策制定思路Fig.4 Policy-making in TDM under the support of big data

1）出行總量控制維度。

在城市交通需求的總量控制方面，從長遠(yuǎn)角度，應(yīng)堅(jiān)持貫徹“以公共交通為導(dǎo)向的開發(fā)(TOD)”的城市發(fā)展理念，對用地進(jìn)行合理規(guī)劃、布局和調(diào)整；從中短期角度，目前許多城市施行的小汽車搖號、尾號限行等政策均屬于該維度范疇。值得一提的是，現(xiàn)階段還應(yīng)充分利用信息化背景下的互聯(lián)網(wǎng)+思維，結(jié)合個體出行目的對出行需求進(jìn)行有針對性得調(diào)控，從而消除或轉(zhuǎn)移不必要的出行需求，達(dá)到控制出行總量的目的。具體措施包括提倡家庭辦公、在線教育、電話會議，發(fā)展網(wǎng)上購物、遠(yuǎn)程醫(yī)療等。

2）出行分布調(diào)整維度。

該維度旨在通過城市TOD 布局規(guī)劃、一定程度上的混合土地利用以及建立多核心城市等手段調(diào)整居民出行分布，尤其是通過產(chǎn)業(yè)布局調(diào)整通勤起訖點(diǎn)分布，達(dá)到縮短居民出行距離的目的。城市布局形態(tài)調(diào)整是該維度實(shí)施中的重點(diǎn)，具體包括人口布局、崗位分布、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)布局、土地功能布局等，因此涉及的城市數(shù)據(jù)眾多，且一般為靜態(tài)數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)時代的推進(jìn)，未來的工作重點(diǎn)應(yīng)著眼于各項(xiàng)數(shù)據(jù)的整合，并融合信息化手段進(jìn)行科學(xué)規(guī)劃，盡可能達(dá)到使出行需求分散化、均勻化、就近化的效果；同時能夠準(zhǔn)確識別相對集中且長距離的出行需求，有針對性地配置快速公共交通資源，使調(diào)整交通需求分布與優(yōu)化交通結(jié)構(gòu)相結(jié)合。

3）出行空間均衡維度。

該維度指通過對路徑誘導(dǎo)、信息推送等手段對出行路徑進(jìn)行引導(dǎo)，使出行需求在路網(wǎng)空間上達(dá)到均衡分布的效果。該維度研究基于對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測和交通信息的準(zhǔn)確把握，強(qiáng)調(diào)主動式信息服務(wù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理學(xué)習(xí)下的路徑優(yōu)化決策技術(shù)以及可視化技術(shù)。具體措施包括路況信息推送、VMS 信息發(fā)布策略、智能化路徑推薦、控制與誘導(dǎo)協(xié)同、區(qū)域擁堵收費(fèi)等。

4）出行時間均衡維度。

該維度的核心即引導(dǎo)居民錯峰出行，并輔以必要的信息服務(wù)。與空間均衡維度類似，時間均衡維度也要以網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測與出行動態(tài)感知為基礎(chǔ)，并需要基于大數(shù)據(jù)深度挖掘的網(wǎng)絡(luò)旅行時間短時預(yù)測技術(shù)，為公眾的錯峰出行提供科學(xué)準(zhǔn)確的信息與決策支持。具體措施有彈性上下班、信息預(yù)測與推送、分時段擁堵收費(fèi)等。

5）交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化維度。

交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化維度對應(yīng)出行需求中的出行方式或方式組合選擇，強(qiáng)調(diào)運(yùn)用價格策略、激勵措施等引導(dǎo)出行者改變出行方式，從而達(dá)到優(yōu)化交通結(jié)構(gòu)、提高出行共享水平、平衡道路資源分配、提高社會公平性的目的。該維度的相關(guān)研究較多，涉及的理論與技術(shù)也較為廣泛，其核心思想為提升公共交通服務(wù)水平、保障步行和自行車交通發(fā)展、倡導(dǎo)公共交通優(yōu)先與綠色出行，與此同時增加小汽車擁有與使用成本。該維度下的代表性技術(shù)主要包括公共汽車線網(wǎng)優(yōu)化布局調(diào)整、綜合交通系統(tǒng)一體化、公共汽車智能化調(diào)度技術(shù)等，涉及的優(yōu)化決策技術(shù)均需以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以準(zhǔn)確感知海量個體全過程出行鏈為前提，以信息化手段為支撐。具體措施包括公共交通系統(tǒng)優(yōu)化、智能化調(diào)度、HOV政策、多種交通方式銜接、停車收費(fèi)等。

交通需求管理的五維度研究內(nèi)容見表2。從中亦可看出，大數(shù)據(jù)與信息化技術(shù)在5 個維度中幾乎均有所涉及和滲透，對精準(zhǔn)化需求管理相關(guān)策略的制定起著重要的支撐作用。值得注意的是，5 個維度并非相互獨(dú)立，而是存在交疊，即某項(xiàng)需求管理措施也可能對應(yīng)多個維度。例如擁堵收費(fèi)政策可影響出行者的出行路徑選擇，進(jìn)而在出行空間均衡維度上作用于交通需求管理，但該政策也可能使出行者放棄小汽車出行甚至放棄出行，從該層面上講，該政策可同時屬于交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化維度或出行總量控制維度。另一方面，5 個維度之間亦存在相互關(guān)聯(lián)與影響，例如對出行總量進(jìn)行控制又可能改變出行者的出行行為，并進(jìn)一步影響個體在路網(wǎng)空間與時間上的分布效果。因此，對于上述維度的研究不可獨(dú)立進(jìn)行，而是要從系統(tǒng)科學(xué)的視角充分挖掘各維度之間的相互作用關(guān)系，并以大數(shù)據(jù)為支撐、信息化為手段，不斷實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)供需的動態(tài)平衡。

4 大數(shù)據(jù)支撐下的交通需求管理政策績效評估

4.1 績效評估分類

考慮到每一項(xiàng)交通需求管理措施都有其自身的特點(diǎn)，不應(yīng)僅從效益方面進(jìn)行專項(xiàng)評價，應(yīng)選擇多個角度對交通需求管理措施的績效進(jìn)行綜合性評估。按照評估的內(nèi)容可以劃分為實(shí)施效益評估、成本評估、公平性評估、可接受性評估四個方面[5]。

實(shí)施效益評估指評估交通需求管理措施滿足居民出行需求、改善道路網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量的程度，具體反映為出行總量變化、出行分布改變、出行方式變化和出行資源優(yōu)化等，其中每一種變化受交通需求管理措施影響的程度不盡相同，但都有相應(yīng)的效益指標(biāo)來體現(xiàn)。實(shí)施成本評估通常以居民出行平均費(fèi)用為指標(biāo)，該費(fèi)用可理解為出行全過程涉及的廣義費(fèi)用，包括內(nèi)部費(fèi)用(如機(jī)動車運(yùn)行費(fèi)用)、外部費(fèi)用(如出行時間費(fèi)用、空氣污染費(fèi)用、延誤費(fèi)用、事故費(fèi)用)、社會費(fèi)用(如由于交通結(jié)構(gòu)變化而節(jié)省的道路建設(shè)費(fèi)用)，評估時應(yīng)針對各種交通需求管理措施的特點(diǎn)進(jìn)行具體分析。公平性評估主要指對公共資源與機(jī)會的合理分配的評估，評估對象主要包括構(gòu)建交通系統(tǒng)所耗費(fèi)的公共資源(如稅收、土地資源)，以及交通活動產(chǎn)生的外部效應(yīng)(如噪聲、空氣污染、交通事故)對社會、自然環(huán)境以及人身安全的公平性影響；此外，公平性評估還包括人們獲取公共服務(wù)能力的差異化程度、對弱勢群體移動能力的保障等方面。可接受性評估指擁有不同屬性的出行者對各項(xiàng)交通需求管理政策的接受程度，在保證整體利益的情況下盡可能使個體利益不受到損害是該項(xiàng)評估的關(guān)鍵。

表2 基于5個維度的交通需求管理研究內(nèi)容Tab.2 Research contents of TDM in five aspects

值得一提的是，近年來對于交通需求管理政策的績效評估理念正在由傳統(tǒng)的交通規(guī)劃視角向可持續(xù)性城市移動規(guī)劃視角轉(zhuǎn)變。其核心表現(xiàn)為規(guī)劃視角由交通轉(zhuǎn)向人的移動，并由此帶來規(guī)劃目標(biāo)、規(guī)劃思想、規(guī)劃成果以及評估手段的一系列變化[6]。同時，可持續(xù)性城市移動規(guī)劃也提出打破基于行政管理的邊界，注重以多方參與和多部門決策協(xié)調(diào)的方式制定服務(wù)于人的實(shí)際活動的策略，并且還需要建立定期監(jiān)測、評估和報(bào)告規(guī)劃實(shí)施效果的制度以適時啟動規(guī)劃完善程序。可持續(xù)性城市移動規(guī)劃可從移動能力與水平、參與社會交往能力、弱勢群體移動能力保障、發(fā)展交通的成本等四方面進(jìn)行度量，具體包含近20 項(xiàng)度量指標(biāo)，同時也提倡用盡可能少的交通提供更多的移動性和更好的服務(wù)。可持續(xù)性城市移動規(guī)劃的出臺和應(yīng)用體現(xiàn)了社會進(jìn)步對城市交通需求管理內(nèi)涵的推動作用，同時也給城市交通提出了服務(wù)于居民生活質(zhì)量、社會福利等更高層次的目標(biāo)。

表3 績效評估指標(biāo)體系及大數(shù)據(jù)可行性分析Tab.3 Performance evaluation system and big data feasibility analysis

4.2 大數(shù)據(jù)對績效評估的支撐作用

隨著數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的發(fā)展與交通運(yùn)行監(jiān)測服務(wù)水平的提升，交通需求管理政策績效評估指標(biāo)體系也不斷發(fā)展完善，越來越多無法通過傳統(tǒng)算法計(jì)算得到的動態(tài)交通運(yùn)行指標(biāo)不斷被納入評價指標(biāo)體系，而依托于大數(shù)據(jù)的支持，這些指標(biāo)的實(shí)時量化已成為可能。在需求管理政策的績效評估階段，經(jīng)常被利用的交通大數(shù)據(jù)可以分為七類：1)手機(jī)信令數(shù)據(jù)；2)IC卡數(shù)據(jù)；3)道路線圈與浮動車數(shù)據(jù)；4)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)；5)交通事故數(shù)據(jù)；6)視頻數(shù)據(jù)；7)輿情大數(shù)據(jù)(眾包數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)問卷)；8)城市靜態(tài)數(shù)據(jù)(人口分布、崗位分布、土地布局等)。各項(xiàng)評估指標(biāo)及相應(yīng)的數(shù)據(jù)支撐情況如表3所示。

值得注意的是，表3 中的很多指標(biāo)是作為反映需求管理政策績效成果的體現(xiàn)，并非簡單的物理量，因此不能片面地總結(jié)其數(shù)值大小、交通網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與運(yùn)行情況的好壞，而是應(yīng)該在實(shí)踐中針對具體城市進(jìn)行具體分析，不斷尋找并調(diào)整符合當(dāng)前城市具體情況的最佳指標(biāo)值。

同時，由表3 也可以看出，當(dāng)前交通大數(shù)據(jù)可有效支撐交通需求管理政策評估中各項(xiàng)績效指標(biāo)值的獲取。互聯(lián)網(wǎng)+時代下先進(jìn)的技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)交通大數(shù)據(jù)的實(shí)時采集，依托分布式海量大數(shù)據(jù)處理平臺Spark，Hadoop，Storm 等能夠?qū)崿F(xiàn)交通大數(shù)據(jù)計(jì)算的高效率，構(gòu)建城市交通大數(shù)據(jù)平臺，從而實(shí)現(xiàn)多層次城市交通網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時評價，指導(dǎo)交通需求管理政策的動態(tài)制定和滾動優(yōu)化。

5 結(jié)語

城市交通問題的本質(zhì)是由交通供需關(guān)系的不平衡導(dǎo)致的，受城市土地、能源等方面的制約，交通管理政策的制定思路已由傳統(tǒng)的以供養(yǎng)需轉(zhuǎn)向?qū)Τ鲂行枨筮M(jìn)行人為誘導(dǎo)與調(diào)控。大數(shù)據(jù)和信息化的發(fā)展與行業(yè)滲透為精準(zhǔn)化交通需求管理政策制定提供了契機(jī)和新的解決思路。通過對大數(shù)據(jù)的融合、處理、挖掘與深度學(xué)習(xí)，可以準(zhǔn)確感知并預(yù)測城市海量個體的出行需求。本文針對出行需求特征從出行總量控制、出行分布調(diào)整、出行空間均衡、出行時間均衡以及交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化5 個維度進(jìn)行交通需求管理研究，從而完善大數(shù)據(jù)支撐下的交通需求管理體系框架。在政策評價階段，強(qiáng)調(diào)結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)多層次交通網(wǎng)絡(luò)動態(tài)績效評估，為新常態(tài)下的交通需求管理政策制定提供技術(shù)支持，實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的交通需求管理政策動態(tài)調(diào)整與滾動優(yōu)化。