高速公路网交通信息基础数据元语义建模

针对国家标准《交通信息基础数据元》（JT/T 697）中存在的数据元语义缺失问题，以高速公路网静态设施相关数据元为例，通过交通信息基础数据元的蕴涵语义及其特征，按照搭建语义描述框架、提取数据元语义、数据元语义注解的步骤，对高速公路网交通信息基础数据元进行了语义建模，从而实现了对现有数据元标准的语义化扩展。通过实例应用表明，引入语义的数据元可以很好地表达复杂交通信息，在我国交通运输行业的信息化建设中具有很好的应用价值。     

“标准”就在你身边

什么是“交通基础数据元”，相信很多人和我一样不太了解。当打开交通运输部网站，在左下角“综合信息”窗口点开“交通基础数据元信息”，就可以看到从2007年至今交通运输部已经颁布实施了13项交通信息基础数据元标准，     

基于ATMS的共用信息平台的研究与设计

本结合先进的交通管理系统用户对基础交通信息的需求，以及基础交通信息在共用信息平台中的特点，阐述了共用信息平台采集数据时所要考虑的因素．以共用信息平台的逻辑结构为主线，依次介绍了共用信息平台的功能、构成要素、数据序的组织形式等关键技术。     

一种基于栅格和大数据的区域交通可达性评价方法

通过栅格位置和实际交通时间大数据,以"栅格到栅格"为度量基础,提出在一个规定时间内,从城市某地向城市以外地区出发,到达其他城市的范围越大,则该城市出发地的可达性就越高。并进一步提出利用城市的人口和产值等要素作为城市重要性的权重值,到达高权重值的城市范围越大,则到达重要城市的可达性越高。以栅格、大数据和可达性时空概念的结合的方法可避免当前评价方法旅途时间偏差大的弊端,将可达性评价细化到城市的每个栅格单元,帮助规划师综合分析城市交通和区域交通的衔接,发现区域交通可达性提升的途径,为公共政策制定提供决策依据。     

手机数据在交通调查和交通规划中的应用

手机作为一种理想的交通探测器,为居民出行信息分析提供了很好的技术选择。将手机数据映射至交通分析单元,并经信息预处理、匹配分析、交通模型分析处理、数据去噪、扩样等一系列海量数据运算处理,最终可获得居民出行特征数据。利用长期历史手机话单数据,可分析常住人口和就业人口分布、通勤出行特征、大区间OD、特定区域出行特征、流动人口出行特征等。手机信令数据能够较完整地识别手机用户的出行轨迹,可进一步应用于分析城市人口时空动态分布、特定区域客流集散、查核线断面或关键通道客流、轨道交通客流特征、出行时耗、出行距离、出行强度、道路交通状态等。根据天津手机话单数据应用案例及上海手机信令数据应用案例,验证了技术可行性。     

数据——机构：美国交通数据局及其表现评估

1992年，美国联邦政府依据“多模式的地面交通效率法案”（The Intermodal Surface Transportation Efficiency Act，ISTEA）成立了交通数据局（The Bureau of Transportation Statistics。BTS）。根据法律规定，BTS负责管理全美交通方面的数据收集、分析和报告，确保最有效的使用有关交通信息资源。     

珠海市交通基础数据平台建设实践

为提升交通规划信息化水平、满足国土空间“一张图”管控和对交通承载力的要求,珠海市应用交通模型技术与多源数据,建立了面向国土空间规划应用的交通基础数据平台。自2017年开始,珠海市分别开展了侧重于基础数据数字化、规范化的平台一期以及侧重于交通模型与城市用地规划深度融合的平台二期建设。平台形成面向应用的交通“一张图”,为后续综合交通规划、国土空间规划等提供交通设施底图;开发针对用地调整的中观地块承载测试等模块辅助规划决策,有效支撑用地修改、城市更新等常规业务审批工作。平台较好地支撑了综合交通体系规划、城市轨道交通线网规划等多项重大规划的需求量化分析与方案测试。     

北京市公共交通模型构建与应用

针对近年来北京市缺乏具体统计数据反映公交服务范围不断增长的问题,突破以交通小区为分析单元的建模方式,以公交和地铁站点、站群为分析单元,建立了北京市公交模型。在建立了公交站群系统和公交网络系统的基础上,采用空间分析、数据融合等技术手段,对多源异构数据进行重组统合。以IC卡数据和调查数据为基础,建立了北京市公交出行OD矩阵,实现了公交网络客流模拟以及与市区交通模型进行数据交换与共享等多种功能,为北京市公交线网、站点的优化调整提供了技术支持。     

多源交通信息融合技术在重庆市智能交通诱导系统中的应用研究

由于特殊的地理条件和历史原因,重庆市道路交通信息采集设备形式多样,形成的交通信息数据格式和设备数据接口标准不尽相同,多源交通信息数据的存储、处理和使用过程中遇到了诸多困扰.为此,重庆市交通管理局与重庆市科委共同谋划了“重庆主城区交通诱导示范工程”项目,将多源交通信息数据融合技术作为项目研究的重点,采用数据融合技术对多源交通信息数据进行处理,通过判别算法实现对道路交通状态的实时判别,并利用VMS、WEB等多种形式进行道路交通状态的发布,从而实现对主城区路网交通流进行策略性分流的目标.     

基于大数据的道路交通管理反思——小即是美

针对基于大数据的道路交通管理进行回顾和反思,以期促进道路交通管理者及业界对大数据研究和应用的正确认识。在总结和分析交通大数据领域科研和实践情况的基础上,指出在交通管理领域研究和应用大数据技术的过程中,要回归交通管理信息化发展的初衷,科学理性决策,既要看到大数据技术的价值,也要看到其局限以及在成本、风险和应用基础方面的挑战。应对近年来道路交通信息化管理所面临的新形势,提出其发展路径应该遵循既要发展大数据,又要善用"小数据"的原则。发展大数据技术要积极稳健、科学合理,同时加强对现有交通数据信息的充分利用和价值挖掘,注重实践,夯实科学交通管理的基础。