大数据解决交通拥堵问题

大数据还不是管理本身，它只是为管理提供了思想、方法手段。要实现大数据时代城市交通管理，需要决策者充分发挥大数据的优势，从中提取信息和知识，从而做出科学决策。同时利用大数据相关的反馈机制，将决策反馈到管理对象上，并借助感知技术，进一步感知管理对象的变化，监督和反馈决策执行情况，形成良险循环的闭环管理。

1.借助广泛数据分析，合理规划城市交通

改善城市交通不能头痛医头脚痛医脚，而是要在综合分析包括城市交通运行、城市功能布局、城市整体运行的基础上，找出造成城市交通问题的根本原因，然后合理规划，从而从根本上解决城市交通问题。借助大数据可以提取以下几个方面的数据，然后综合分析，从而找出交通问题的原因。

（1）提取道路交通、公共交通和对外交通数据，分析城市交通运行现实情况。通过感知系统、测速系统、定位系统，记录整座城市道路上同一时刻运行的车辆数量、车行速度、车辆进出城情况，经过长时间的记录后，掌握城市车辆运行数量、速度情况，从而分析路况信息，探知各个区域需要加强的事项。

（2）分析车辆行驶轨迹和居民出行记录，分析交通需求。在居民许可的情况下，通过匿名手段，收集城市车辆和居民出行记录。这个记录不需要非常详细，只需记录起点、终点、运行轨迹、运行时间信息，当然如果能获得授权，可以收集更多的细节信息，包括姓名、年龄、职业、出行目的等个人信息。记录这些信息重要的目的就是通过大数据平台分析居民的出行需求，需求包括时间需求、交通工具需求、乘车位置需求等。

（3）综合地理信息、规划、人口、住房、交通、社交数据，分析交通需求和交通问题，找出深层次原因。居民出行记录，包括所选用的交通方式、所花费的时间和重复次数，最能反映交通需求。利用大数据对比可以去探讨居民出行记录产生的原因，从而找到需求引起的交通问题。利用大数据分析交通拥堵情况，可以更好地找出造成交通拥堵的地段和原因，从而找到道路交通运行引起的交通问题。

（4）根据找到的原因，利用大数据模拟运行情况，从而合理规划城市交通，并逐步从其他渠道配合解决城市交通问题。城市车多、人多、道路少的问题，将长期存在，因此必须从管理手段着手解决交通问题。首先合理设计道路，包括宽度、转向、隔离、人行道等，适当通过地下通道、天桥等措施，做到道路无垂直交叉行车车辆。其次，逐步改善功能分区，一切从就近原则出发设计功能分区，从出行源头减少交通需求。再次，充分利用信息化手段，提高办事效率，避免大量重复出行。(www.xing528.com)

2.发挥大数据的时效性，实现交通实时诱导

长期来看，城市交通会形成一定的规律；但是从短期看，城市交通是实时变化的。大数据技术创造了实时收集、传输和处理数据的便利，交通管理中应该充分发挥这一优势，实时引导城市交通出行。

（1）实现由传统的告知拥堵点然后由出行者自行选择道路的诱导模式到告知拥堵点然后主动引导出行者选择道路的诱导模式。传统诱导模式下，很难控制被选择道路的交通流量，容易造成新的拥堵，在新的诱导模式下，借助大数据平台，分析拥堵点周围路况，然后给出出行引导，并做出数量提示，从而实现合理分流。这个过程需要全面的交通路况感知和车辆行驶速度分析，才能判断往周边道路分流车辆的数量。这在过去很难实现，在大数据处理模式下借助感知系统和强大的数据处理能力是可以实现的。

（2）实现交通出行方式诱导。居民出行主要考虑便捷性、可到达性、舒适度等因素。在大数据时代，诱导交通出行方式需要从以下几方面着手：首先加强公共交通出行情况数据记录分析，提高公交出行人员预测精确性，从而优化公交调度，合理安排公交开行密度，高峰时多发公交车辆，降低拥挤度，从而引导人们选择公交出行。同时在低峰时根据需要安排车次，降低成本。其次加强交通出行地图建设，为居民提供精准的交通地图导航服务。这种导航包括车辆密度、步行路线和时间、自行车路线和时间等，从而诱导居民选择步行、自行车等出行方式。这需要充分发挥人人都有感知设备的功能和地理信息系统的作用，借助大数据实施分析和数据可视化技术。

3.数据共享，发挥社会力量

借用历史唯物主义关于人民群众是历史的创造者的观点，解决交通问题的历史也需要人民群众创造。这里的人民群众除了自然人之外还包括法人。这个创造的基础就需要政府开放城市交通基础数据，居民可以浏览，借助预留接口还可以实现数据调用。企业和社会个人，可以利用政府提供的交通数据开展交通服务。以苏州移动推出的交通出行软件139出行为例，通过该软件，居民可以查询公交车实时运行信息、地铁实时运行信息、公共自行车借还点位置以及可借可还数量、周边出租车信息和直接招车，基本涵盖了苏州主要的公共交通运行信息。借助这些信息居民可以合理规划出行路线、出行方式和出行时间，由于居民可以掌握公共交通的时间，降低了公交出行存在的不确定性，为诱导居民选择公交出行创造了可能。同时，在这个过程中政府仅仅是共享了数据，而没有增加额外的成本，既提高了数据的利用效率，又改善了居民的出行体验。利用数据手段可以在居民使用软件的过程中继续收集数据，从而不断完善数据，提高智能化程度，提升服务质量，形成良性循环。