管娜娜， 宁怡旻

(成都市规划设计研究院，四川成都 610041)



大数据在城市综合交通调查与交通模型中的应用分析

管娜娜， 宁怡旻

(成都市规划设计研究院，四川成都 610041)

大数据技术的发展给交通调查与交通模型带来了新的工作思路，通过挖掘互联网、车载GPS、IC卡、手机信令、超高频RFID等多源、海量数据可以描述人的交通行为、车辆的行驶状态、道路的拥挤程度等。合理地使用大数据技术，能够在保证精度的前提下大大提高工作效率和降低成本。文章主要分析研究如何将通过信息感知技术获取的多源数据整合到传统交通调查与模型中，为成都市开展综合交通调查和建立交通模型奠定基础。

大数据； 交通信息感知技术； 交通调查； 交通模型

面向城市综合交通规划的交通调查旨在全面掌握城市交通的源和流，调查主要包括基础资料、交通需求、交通设施和交通现状四部分内容[1]。传统的交通调查是通过填写调查问卷和人工观测来获取数据的,工作量庞大，持续周期长，需耗费大量的人力物力。而且抽样方法和抽样率对调查结果的影响较大，需要预调查和不断核查。

交通信息感知技术的蓬勃发展为交通规划工作提供了丰富的数据来源，通过合理利用交通信息数据可以为人工调查提供辅助和校核或者替代传统交通调查的某些项目。此外，大数据在土地利用、交通基础设施、系统运行等方面优势显著[2]，北京、上海、广州、深圳等城市在基于大数据的交通调查和交通模型中已经进行了探索研究，验证了大数据技术在交通规划不同阶段工作中的适应性。……