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技术分享 | 从对外道路交通大数据分析看干线路网发展——以深圳为例

​摘要:随着大数据技术不断成熟,其在交通规划中应用更加广泛,在数据获取、问题挖掘等方面均有体现。本文以深圳为例,介绍了广东省手机信令、广东省高速公路收费、深圳市路面卡口等多套大数据及其分析技术方法,并从湾区跨珠江、深莞惠都市圈层面分析对外道路交通出行特征,总结数据分析结果对深圳干线路网发展的启示。

 

引言
 

深圳经过40年发展,已实现从4万人口的边陲小镇到实际服务管理人口约2000万的超大城市跨越。深圳骨干路网支撑城市经济增长、空间拓展,是城市化发展的主动脉。改革开放以来,深圳市干线路网发展经历了初步发展阶段(2000年以前)、公路与城市道路一体化发展阶段(2000-2010年)和特区一体化、与轨道协调发展阶段(2010-2018年)三个阶段。新一轮国土空间规划指出深圳处于以质量效益为引领的存量发展阶段。城市发展,交通先行。适应城市发展方向,深圳市骨干道路进入从“高速度增长”转向“高质量发展”的新阶段。

 

在“双区驱动”,交通强国等新形势下,深圳市新一轮干线路网优化主要有以下四点思路:

 

(1) 立足湾区协同发展,增强对外辐射能力

 

(2) 支撑策略地区发展,实现路网均衡布局

 

(3) 结合需求调控增加供给,推进交通供给侧改革

 

(4) 综合改造重要通道,提升城市环境品质

 

经过多年的实践,深圳等国内发达城市已逐步将大数据手段引入交通规划的数据获取、问题挖掘等多个方面,在规划项目与课题研究中取得了阶段性成果,并朝着更准确、更高效、更人性化的方向发展。

 

以深圳市新一轮干线路网优化为契机,在传统调查基础上,依托中心大数据平台,融合多源大数据,从湾区、都市圈层面分析对外交通出行特征,并从中总结出对干线路网优化的一些思考。

 

 

01 基于聚类算法的车辆出行目的识别

 

 

1.1数据描述

 

融合了广东省联通手机信令数据、广东省高速公路收费数据、深圳市路面卡口数据等多套大数据,结合数据自身特征,分别应用到不同的分析层面。

 

1.1.1 广东省联通手机信令数据

 

数据来源于中心大数据平台,时间周期为2017年12月11日-17日,跨度一周。空间范围涵盖广东省全域。数据已经过预处理,以5分钟为时间周期,按出行出发地和目的地栅格进行统计。包括出发栅格、到达栅格、出行量等属性。

 

1.1.2广东省高速公路收费数据

 

广东省高速公路收费数据为2018年7月全省936个出入口收费站流水数据,共记录1580万辆车,1.6亿次出行记录。包括车牌号、出/入口时间、出/入口收费站、客/货标识、车型、行驶路径以及行驶里程等属性。

 

            
 
图1 广东省高速公路收费数据示例(左)、广东省高速公路收费站分布(右)
 
 
1.1.3深圳市路面卡口数据

 

深圳全市共布设6500多个车牌识别点,包括停车场、加油站、RFID、电子警察、小天眼、路面卡口等。其中路面卡口共586个,覆盖全市各等级道路断面,在车辆在经过时卡口会检测记录并上传相应信息。深圳路面卡口数据包括车辆ID、检测点ID、时间等属性。通过校验高快速路的流量,卡口数据的实测率均达80%,可用于分析车辆出行特征。

 

            
 
图2 深圳市路面卡口数据示例(左)、深圳市卡口点分布(右)

 

 

1.2车辆出行目的划分

 

在常规的数据预处理,如数据清洗、校准、卡口数据的行程划分之外。基于Apriori算法和K-means聚类算法等对高速公路收费数据和路面卡口数据进行了出行目的识别,识别出通勤出行、商务出行和其他出行。

 

1.2.1 基于Apriori算法的通勤车辆识别

 

基于Apriori算法,对车辆出行行驶轨迹进行识别,从而分析通勤车辆特征。通勤车辆为每天驾驶去办公的车辆,通常为早上从住处出发到工作地点,晚上从工作地点出发到住所。

 

将车辆的一次出行视为一个项集,每个项集由车辆经过检测点的ID编号组成(例如卡口数据中为卡口ID,高速公路收费数据中为收费站ID和标识点ID),通过设置置信度和支持度参数,对一个月内车辆的所有出行轨迹进行频繁项集挖掘,根据车辆出行轨迹的频繁程度和置信度,识别出通勤车辆。结合通勤车辆时间周期特征,进行三次预筛选:

 

(1)选取工作日的数据做研究,通勤车辆的出行特征集中体现在工作日

 

(2)对于车辆一天所有的出行记录,根据通勤车辆具备早晚出行的特征,分为选择早晚高峰时间段的车辆记录

 

(3)删除所有只出现过一次的车辆记录,只出现过一次的车辆为通勤车辆的可能性较小。

 

本文设置置信度阈值参数为0.7,为通用参数取值,设置支持度阈值初始值为5(m=5),即该月内有超过5次相似线路出现,被判定为通勤车辆,对应的早晚高峰相似出行记录为通勤出行。

 

 
图3 通勤出行识别流程

 

 

1.2.2基于K-means算法的商务出行识别
 

在通勤出行识别基础上,基于车辆出行轨迹信息,进一步识别商务出行。结合车辆出行特征,选取三类特征指标,包括工作日上班时间总出行次数(X1)、非工作日总出行次数(X2)、工作日首次出行目的地(D点)稳定性(X3),采用K-means等算法对车辆出行指标进行聚类,基于最优聚类结果,结合车辆出行记录,识别出商务出行。

 

 
图4 商务出行识别流程

 

 

02 对外道路交通特征分析

 

在数据预处理基础上,分别面向湾区跨珠江、深莞惠都市圈两个层面分析交通出行特征。

 

2.1跨珠江通道(虎门大桥)流量逐年上升,运行压力大

 

一直以来深圳规划重点面向适应深莞惠都市圈和特区一体化发展,受珠江天堑限制,历来对东西方向的拓展稍显不足。深圳目前没有直接跨珠江通道,铁路跨江需绕行广州换乘。珠江口三条公路通道中,港珠澳大桥对深圳无服务,虎门大桥和南沙大桥(虎门二桥)需绕行。在建深中通道尚未通车,即便深中通道建成,跨湾道路平均间距仍超过30公里,与世界级大湾区有差距,整体跨湾通道短板明显。

 

为全面解读深圳现状跨江出行特征,利用省高速公路收费数据,结合既有跨江通道虎门大桥上的标识点,分析现状虎门大桥流量、分布等特征。获取虎门大桥历年流量,呈现逐年上升,现状交通量已达17万标准车/日,超通行能力的2倍,已拥堵严重,超饱和运行。结合高速收费数据中车辆信息,虎门大桥中货运流量占比达55%,占据较大比例,体现出对道路设施的需求。

 

 
图5 虎门大桥历年流量变化图

 

结合高速公路收费数据中车辆上下高速收费站信息,进一步获取车辆在高速上的OD对,分析出经虎门大桥的车流到发深圳的占比约41%,表明与深圳相关的跨江需求也比较旺盛。南沙大桥2019年4月通车,随后运行就趋于饱和。

 

面向未来,珠江两岸城市发展重心沿湾口集聚,沿海深港-珠澳跨湾发展轴地位逐步提升,跨湾交流将会更加紧密。深圳作为湾区核心城市,也是区域发展的核心引擎,应主动发挥交通先行官作用,坚持开放包容,协同共建。新一轮干线路网优化也应主动认识到跨珠江联系紧密,同时结合未来两岸融合发展趋势,主动加强基础设施对接,支撑两岸要素流通。

 

2.2深莞惠都市圈城际出行活跃,集中在边界地区

 

2009年提出深莞惠一体化以来,三市联系日渐紧密。现状深莞惠高速公路骨架路网格局已基本形成,但快速干线及普通衔接道路不足。在传统境界线调查基础上,利用省手机信令数据、高速公路收费数据、路面卡口数据对既有跨界道路运行情况以及都市圈城际出行特征深入剖析。

 

1)跨界公路运行压力大,重要轴向通道趋于饱和。结合现状跨界道路标识点,获取交通量,得出现状跨界公路拥堵严重,运行压力大。例如广深通道(广深、沿江及G107)日交通量超30万标准车,广深高速饱和度超过0.75,G107日交通量超11万标准车,是其通行能力的1.9倍。

 

 
图6 深圳与东莞、惠州主要跨界道路流量及饱和度情况图

 

 

2)深莞惠都市圈是湾区最活跃的都市圈。基于广东省联通手机信令数据,获取粤港澳湾区城际出行量,其中深莞惠都市圈已成为湾区最活跃的都市圈,占湾区总城际出行的35%。深莞惠三市城际出行中,深莞出行占比最高,达60%。

 

 
图7 粤港澳大湾区城际出行比例

 

 

3)深莞惠城际出行主要集中在边界地区。基于都市圈圈层划分,进一步分析现状都市圈城际出行中临深与三圈层(4-3圈层)出行最多,占比近60%;临深与核心区出行占比约13%。结合百度POI数据对城际出行深圳目的地点分类,分析临深与三圈层出行主要是与工业园区等联系。临深与核心区更多的是与福田中心的联系。

 
            
 
图8 深莞惠城际出行分布(左)、深莞惠城际出行热力图(右)

 

4)现状深莞惠城际出行商务居多,初具通勤特征。结合出行目的划分,分析现状深莞惠城际出行中商务出行占比最大,约56%;通勤出行占比较小,约5%。其他出行占比约39%。通勤出行虽然现状占比较小,但呈快速增长态势,且主要集中在高峰期间,现状城际出行呈现双峰分布,初具通勤特征。

 
            
 
图9 深莞惠城际出行目的(左)、深莞惠城际出行时变图(右,横坐标:时间)

 

5)商务出行呈向心性,以收费高速为主。都市圈跨界商务出行主要以都市圈内部商务为主,其中一二核心圈层的商务出行占比超过50%,具有一定的向心性;方式选择上倾向于收费高速。以西部轴为例:广深高速日均商务出行2.4万,是南光(1万)的2.4倍,商务出行倾向于选择收费通道。在分布上,商务出行空间尺度相对交大,以深莞惠三地为主,仍兼顾广州、珠江西岸等地。

 

(6)城际通勤出行主要集中在临深,空间尺度与快速路接近。现状临深通勤人群更倾向于在边界地区就业,但受城市形态及地形地貌影响,城际通勤距离分布10-15公里,与快速路承担功能最接近。

 
            
 
图10 深莞惠城际通勤出行分布(左)、莞惠来深通勤出行距离分布(右,横坐标:公里)

 

 

基于深莞惠都市圈出行特征分析结果,总结现状三市出行活跃,既有的跨界通道已无法承担旺盛的交通需求,运行压力较大。城际联系中商务出行占比较大,通勤特征逐步显现。未来都市圈社会经济融合发展,交通联系将进一步增强。预计2035年,至少150-200万就业岗位需在莞惠地区进行平衡,边界地区通勤出行将成为都市圈联系的主流,构建一体化路网体系支撑都市圈融合发展成为趋势。

 

干线路网优化应适应都市圈融合发展趋势,积极地将携手周边城市共建跨界通道体系,结合现状都市圈出行分析,尤其要考虑商务、通勤等各类出行需求的特征,进而构建“功能完善、层次清晰、衔接顺畅、能力充分”的现代化一体化路网体系,促进都市圈一体化发展。

 

 

03 对干线路网发展的一些启示

 

无论是跨江出行还是都市圈出行都呈现不断增长的态势,在粤港澳大湾区、都市圈等发展下,深圳与湾区其他城市联系更加紧密。通过两个层面的对外道路交通大数据分析,总结对深圳这一轮干线路网优化的两点启示:

 

(1) 要充分认识现状深圳对外交通出行旺盛,结合区域融合发展趋势,干线路网优化应主动考虑跨珠江、都市圈等交通需求特征,加强区域互联互通,无论是往西跨江,还是与周边的东莞、惠州,实现从“自身发展”转向“区域协同”

 

(2) 要充分考虑到商务、通勤、货运等各类出行需求的特征,例如从深莞惠都市圈交通出行分析结果来看,商务出行更倾向于选择收费高速公路,保证快,对时间比较敏感,在空间上分布范围很广,更多是城市中心区之间联系;而通勤出行则对时间没有很高的要求,出行距离也相对偏短,距离分布与快速路更接近。在这种特征下,深圳在与莞惠两地共同构筑跨市路网体系时,应当考虑布局高速公路连接城市中心区满足商务需求,连通边界地区快速路等满足通勤需求,进而能够明确路网体系构成,从单纯增加供给到结合需求使路网系统功能更优。

 

 

撰写:杨 帅

审核:刘樟伟

审定:郭宏亮

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