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中国智能交通协会

让规划更简单——云上智能规划平台

2021-03-16   来源:中国智能交通协会


深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
丘建栋、庄立坚、谭章智、屈新明


  1背景意义
  1.1数据服务对规划支撑不足
  交通规划涉及的数据量大,数据种类多,总体可以划分静态规划类数据与动态交通运行类数据。其中静态规划数据包括社会经济数据,各类交通地理数据(建筑普查数据、用地规划数据、用地开发利用数据、交通网络、交通分区、交通设施等数据),人口岗位数据,交通出行特征数据。动态交通运行数据包括人员出行活动数据,道路交通运行数据,公交运行数据,轨道运行数据,慢行运行数据,停车数据等。
  由于上述规划相关数据分散在各个部门,数据获取难度较大,面向交通规划项目时,支撑场景分析所需的数据往往是多源的,难以系统收集,阻碍规划项目的分析支撑。考虑不同的规划数据指标的质量差异,收集到的原始数据指标在用于规划场景分析之前需要经过大量的清洗、校核、扩样等流程,数据指标计算分析的总体难度较大,数据指标的正确性也难以得到保障。
  受限于规划数据指标获取与计算分析难度等因素,各规划项目在数据指标分析中单独计算,存在统一数据指标在不同规划项目中的计算结果不一致甚至数据相互矛盾、数据不全等情况,亟需面向规划应用场景构建数据指标分析平台,提供统一全面的规划数据分析服务。
  1.2交通模型应用门槛高
  交通模型构建与使用一直被很少数的交通工程师掌握,或者成为少数人的专有工具,成为门槛较高的专业技术工作,制约了交通模型作为一个优秀的数学分析工具,支持更多的规划设计方案的实施,以推动城市交通建设更加科学有效。国内目前一线和部分二线城市的本地交通研究机构,有一定的能力构建和使用交通模型,在维持城市交通科学决策中发挥重要作用。然而,广大的三线及以下城市,并没有专业机构和高素质工程师,或者一线二线城市自身的模型工程师培养成本和周期很高,导致没有一个较好的本地交通模型,影响了当地交通的科学规划、建设与管理。交通模型是交通行业最重要的支撑理论依据,各地交通模型建模平台差异(TC、Cube、EMME、Visum)与模型校核参数差异也造成了模型通用性差,模型建模过程难以公开透明,影响了模型支撑公信力,不利于交通行业成长。现阶段模型软件以单机版运算为主,即使采用算力强大的计算机,在研究目标区域交通小区超过1000个时,完成模型运算往往需要花费六七个小时以上。涉及到多方案测试时,模型测试运算耗时更长。模型分析测试周期过长,影响了交通模型在复杂规划场景下的应用支撑作用。
  1.3缺乏面向规划分析场景的通用模板
  面向各类规划项目场景分析,除基础数据指标外,关键需要在数据指标基础上开展各类规划分析与表达。现阶段基于基础数据开展场景的分析主要依赖于规划师的经验,一方面场景分析是否完整,分析结果表达形式是否合理,分析结果是否切合场景需求主要以规划师的个人经验和既有项目参考为基准;另一方面场景分析表达专业性和难度较大,需要投入大量时间与精力。缺乏支撑各类规划项目的通用分析应用模板,规划分析难度大,优秀的规划分析经验难以得到传承。
  2平台内核
  2.1TransPaaS智能计算平台

  研发城市交通智能治理大数据计算平台TransPaaS,实现了对各类规划数据计算与管理。为了将海量的动态静态特征、数据格式、时空特性各异的数据指标资源有效整合以适应交通规划分析需要,我们在时间和空间两个维度上数据指标进行统一整合处理。在空间维度上,按照区域、线网、点层三层整合,在区域层面,将人口岗位、用地、分方式出行分布、职住关联等相关数据指标按照统一细分的交通小区进行管理,线网层面将道路网、公交网络的运行速度、流量在同一个线网图层进行管理。在时间维度上,为了将动态交通运行数据与静态数据进行统一整合,将全年划分为春节、上半年、国庆、下半年典型数据分析周期汇总动态交通数据,区分工作日与非工作日、早高峰、平峰、晚高峰、全天运行动态数据指标,并提供历年来数据指标的演变趋势。
  从交通数据到规划分析应用指标,原始数据需要经过大量的清洗、校核、扩样等复杂流程方可用于规划场景分析,以往规划数据指标计算分析的难度较大,规划指标计算的质量也难以得到保障。依托TransPaaS平台算法超市,我们提供了大量规划指标计算的标准化算法,涵盖了道路运行、公共交通、手机信令、车辆分析等动静态数据指标统计算法,用户上传原始数据到平台后即可快速完成规划指标的计算。
  算法模型封装常用的基础工具和交通分析函数,涵盖了平台内置函数库、基础函数库、交通分析函数库、统计算法库、空间算法库以满足各类规划数据分析的需求,如图1所示。


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图 1 算法模型列表


  除开算法超市提供的规划指标算法模型外,我们还提供了自定义编辑算法模型功能,通过连通上述全部数据指标池的在线IDE,支持用户个性化交通数据分析,用户完成自定义算法可共享到算法超市供更多用户的使用,如图2所示。


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图 2 用户自定义算法


  2.2云上超级模型
  为实现规划方案模型测试的响应式服务,构建适应分布式云计算框架下的交通模型体系,自主开发云上超级模型,涵盖四阶段交通模型与个体出行链模型,基于云上超级模型,将传统的模型工具变成准通用的SaaS服务,通过中台的“模型组件+算法组件+协同设计”,让规划设计业务基于开放的云上模型,同步开放模型计算服务为更多政府、交通设计院赋能,依托云上超级模型,让交通模型构建与规划设计更简单、模型测试服务更高效。
  2.3规划场景分析模板
  在统一的数据指标服务基础上,按照交通规划分析的应用场景从交通需求、道路交通、常规公交、轨道交通等板块规划分析出发,提供规划分析应用,打造各类交通规划分析专用模板。我们针对各类规划分析关于分析结果地图与图表表达的需要,对地图表达样式和图表分析效果进行了有针对性的调整和优化,让规划分析有内涵,更有颜值。面向各类区域规划、城市及分区规划、片区规划、专项规划的规划数据分析表达,以规划设计意图为源头,数据模型分析为工作支撑,两者协同梳理数据模型分析需求以及对应数据需求,实现体系化、集成式规划分析基础,形成各类交通规划过程分析表达专用模板,快速响应各类交通规划的数据分析需求,如图3所示。


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图 3 场景通用分析模板思路


  3平台功能
  3.1规划数据指标基础查询

  对海量的规划基础数据指标查询提供了便捷的查询分析界面,为保证数据安全更提供了多租户权限管理。在整合上述数据指标基础上,提供了标准化的数据地图查询服务,涵盖了人口岗位、道路交通运行速度、公交轨道站点客流等数据指标,同时支持自定义框选功能。
  在标准化的数据查询服务基础上,云上智能规划平台也提供了自定义框选范围内的人口岗位、道路运行速度、公交站点客流等查询分析,如图4所示。


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图 4 人口岗位自定义查询


  3.2交通需求分析
  对规划方案中的土地利用,未来分区不同性质用地与开发规模计算及分布表示,未来人口岗位分布,未来片区工作人员的居住地大区分布估计图。对片区未来交通出行生成、对外出行大区分布、出行方式分担等预测。可能的分长距离城际、周边城际、市内通勤、内部活动等功能需求预测。可能的分圈层及方向等功能需求预测,未来对外走廊断面道路和公共客运的供需计算,片区各方式交通集散的供需计算,可能的针对功能分析的交通供需计算。提供了从宏观出行蛛网分布、各层级区域的出行分布、职住关联、职住平衡、对外出行分布、热点区域出行分布、断面分析等功能应用分析场景,如图5~6所示。


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图 5 职住平衡分析


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图 6 自定义区域出行分布分析


  3.3道路交通分析
  在道路交通板块,实现了路段流量溯源,统计分析选择一条路段或自定义圈选多条路段,查询途经目标路段车辆在全天、早晚高峰和平峰的溯源路径流量分布。通道流量溯源,统计分析经过任意两个自定义圈选区域的车辆在全天、早晚高峰和平峰的溯源路径流量分布。区域流量溯源,统计分析选择一条路段或自定义圈选多条路段,在行政区、街道办、交通小区或自定义区域等层级查询途经目标路段车辆在任意两个区域之间的溯源流量分布及占比。流量OD溯源,统计分析选择一条路段或自定义圈选多条路段,根据途经目标路段车辆的起讫点所在区域(行政区、街道办或交通小区),分析路段流量的OD溯源分布。道路出行距离分析途经车辆在目标道路上的平均行驶距离,以及整个行程分等级道路出行距离分布。结合道路拥堵时空分布分析,可全方位对的道路功能、道路拥堵溯源提供精准的分析,通道流量输入分析效果如图7所示。


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图 7 通道流量溯源分析


  3.4公交轨道分析
  常规公交,公交线网结构等指标计算,公交站点250或300米覆盖用地范围图及比例,公交45分钟或1h可达范围图,片区范围(及可能的外部公交走廊)公交速度分布,对外断面高峰时间的公交客流与负荷度,片区站点总体上下客流,首末站始发线路数、配车、客流及占比,轨道等枢纽周边站点客流及占比,片区公交上下客流总体分布,分圈层和走廊方向分布,发车间隔、准点率等指标分析针对公交分析提供通道出行蛛网图分析、出行OD分布、公交线路客流和断面客流分析。通过自定义站点OD分布分析,可便捷实现对公交换乘站点客流分布统计分析功能,如图8~9所示。


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图 8 公交出行蛛网图


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图 9 公交线路客流分析


  轨道交通分析,线网结构对轨道线网结构等指标计算,片区轨道站点750或800米(核心区500米)人口岗位覆盖数量及比例、用地覆盖比例及图,必要时延伸包含接驳廊道的覆盖。轨道45分钟可达范围图,各线路走廊对外断面分线高峰客流量及饱和度,站点客流及负荷对片区各站点全天及高峰上下客流,进出车站、接驳通道饱和状态,轨道出行对片区所有站点对外轨道出行承担推算,轨道线路客流分析如图10所示。


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图 10 轨道线路客流分析


  4总结展望

  云上智能规划平台是深圳市城市交通规划设计研究中心集成全面的数据与场景应用,面向各类交通规划分析需要打造的规划设计专用分析云平台。以数据治理引领交通规划,云上模型辅助方案决策,场景分析支撑应用案例,让规划师聚焦规划方案创意本身,让交通规划设计更专业、高效、准确。我们的目标是将云上智能规划平台打造成一个全球规划师的应用平台,把云上超级模型变成SaaS服务,基于强大的计算引擎,实现各类模型测试分析的秒级响应式服务。支持更多的人二次开发规划分析算法应用,集众智力量,为城市交通建设赋能。

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