北京“智慧出行”試點落戶海淀

　　復雜的交通狀況轉化為數以億計的大數據，之后被整理為一張張直白的圖表，呈現給市民。隨著昨日城市居民智慧出行服務應用示范平臺亮相，市民有望在這個平臺“一眼洞穿”即將出現的交通情況，像收看天氣預報一樣，提前獲知擁堵路段、擁擠區域，選擇更合理舒適的出行方式。

　　目前，首個實現智慧出行的示范區選定在上地—清河地區。區域內的實時路況、居民出行熱力圖、24小時內出行模擬等已經實現可視化。未來，這些“看得見的交通”還有望推出提醒服務。

　　樣本 上地清河擁堵典型

　　為何選擇上地—清河地區為樣本？

　　從地圖上看，這片區域位于海淀區中東部、北五環與北六環之間，面積約16平方公里。北京交通發展研究中心解釋，作為快速城市化地區以及多個方向的交通流匯集點，這里具有較好的典型性，亟需通過有效的削峰、分流的交通政策與出行引導以緩解交通壓力。

　　具體來說，示范區算是本市重要的居住組團，常住人口約24萬人。這里還是信息產業集聚區之一，約提供14萬人的就業崗位，不過，這些職工大部分都不具有在該地區購房的能力。此外，大約只有23.5%的居民在示范區內就業，其余大部分工作單位集中在四環內。這種職住空間的錯位帶來的是雙向的通勤交通壓力。

　　不僅如此，過境的高速公路、城市軌道交通將本地區與鄰近的回龍觀、西三旗等巨型社區以及中關村等城市就業中心相連，為示范區帶來大量的過境通勤交通流。

　　數據 按出行需求分類

　　在對示范區的研究中，交通方面不再是簡單的出行量數據，而是按照出行需求的不同重新分類，包括工作活動、休閑活動、日?；顒拥阮悇e。

　　“事實上，當人們想要去其他地點進行學習、工作或購物等活動時才會產生出行的需求，極少有人為了出行而出行，因此這個平臺是站在需求的角度，考慮各項出行特征，如時間、所采用的交通工具等，之后預測分析需求變化趨勢。”交通部門負責人解釋，以往的分析多是以交通小區為單位，忽略了出行者之間年齡、性別、收入等方面的差異性。

　　精細化分析后，各種出行需求被圖表化。工作活動在曲線圖中，雙駝峰現象明顯。休息日出行的時間會比工作日推遲大約1小時。有車族在休息日時超過55%的出行需求要依靠小汽車。

　　采集 樣本人行蹤24小時記錄

　　示范區交通壓力大，一些主觀因素顯而易見。京藏高速、北五環、京新高速五環外段等交通路網成為天然“分割線”，將區域劃分為東部的清河地區與西部的上地地區。兩地區之間只有4條道路允許車輛來往，地鐵13號線也是從上地和清河地區之間穿過，這些都加劇了兩個地區的交通不暢。

　　在智慧出行平臺，這些表面的現象被分割為海量的數據信息后，重新合并同類型，探究“病根兒”。這些數據采集非常細致，709個樣本人需要完成1天24小時的數據采集，每一兩分鐘就會記錄一個GPS數據點，個體需要填寫的內容甚至包括主觀幸福感。

　　呈現 讓枯燥數據可視化

　　交通部門借助手機、GPS等位置感知設備及移動通信、物聯網、車聯網等新興信息技術，建立城市居民出行數據庫；利用海量時空數據挖掘與可視化技術，分析居民日常行為模式與決策機制，實現動態交通需求預測與出行模擬。

　　許多枯燥的交通數據變得可視化。以居民出行指數為例，可以顯示城市道路在不同時段承載的交通出行量。

　　記者了解到，以往的交通指數、道路擁堵狀況主要是依靠出租車上的定位系統或是一些預埋的線圈來計算每條道路的平均車速。新方法是以居民出行時空分布為核心進行交通運行狀況的評價，能更直觀、清晰地反映城市設施與交通需求的匹配關系及其時空變化特征。

　　這些專業數據還以熱力圖的形式發布。在平臺上，記者看到出行熱力圖通過色階的形式表現單位時間、單位面積的城市道路上承載的出行量大小，顏色偏冷的區域表明出行密度低，反之顏色偏暖的區域表明出行密度較高。

　　交通部門透露，這張圖將成為動態交通信息向公眾定向發布，讓居民獲知其所屬社區或所在位置的交通出行分布、出行適宜程度。

　　另外，平臺還模擬出工作日和非工作日不同時段路網的狀態，引導市民更智慧地出行。

　　效果 擁堵程度由紅變黃

　　除了指導市民出行外，依據智能交通分析，交通部門還制定出了該示范區的一系列緩堵舉措。

　　比如在交通發生量較大的小區增設微循環公交，解決“最后一公里”難題，接駁主干公交線路和地鐵；拓寬安寧莊路，以分解東西向交通壓力；還有一些小區早晚高峰交通吸引與發生量較大，建議大型企業提供員工班車服務；開設通勤公交或定制公交，減少私家車出行量；增設有隔離的自行車專用道及自行車停車設施，鼓勵短距離自行車出行。

　　目前一部分政策已經實施，在效果圖上，大范圍的紅色嚴重擁堵路段被黃色取代，安寧莊路、京藏高速、小營西路、京新高速、西二旗中路、安寧莊西路等路段交通負荷均有所減少。

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