交通流的時(shí)空數(shù)據(jù)特征描述與規(guī)律分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u548交通流的時(shí)空數(shù)據(jù)特征描述與規(guī)律分析案例 1181821.1描述時(shí)空數(shù)據(jù) 152831.2獲取與處理交通流時(shí)空數(shù)據(jù) 282501.2.1交通流數(shù)控?cái)?shù)據(jù)的介紹 2185271.2.2數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理 219521.3西安交通流時(shí)空數(shù)據(jù)狀態(tài)分析 665311.3.2西安交通流空間分布特征 8206941.3.3西安市交通擁堵空間分布特征-以擁堵事件位置為基本單元 1241191.3.4基于熱力分布進(jìn)行交通擁堵成因分析 135G的發(fā)展使得數(shù)據(jù)的爆炸式增長。本章將基于交通時(shí)空數(shù)據(jù)，根據(jù)分析的西安城市交通狀況，對(duì)其進(jìn)行探究。1.1描述時(shí)空數(shù)據(jù)交通流的時(shí)空數(shù)據(jù)有時(shí)間、空間這樣的特征、而短時(shí)道路交通流還擁有周期性、在描述時(shí)空數(shù)據(jù)中由時(shí)間、空間、屬性（T、S、D）這三個(gè)方向出發(fā)。如圖2所示。圖2時(shí)空數(shù)據(jù)維度圖交通流的數(shù)據(jù)記載了地理事物的變化情況。時(shí)空數(shù)據(jù)由時(shí)間、空間以及屬性所組成的三維數(shù)據(jù)，時(shí)空數(shù)據(jù)可分為以下6種類型：序列快照模型、時(shí)空立方體模型、基態(tài)修正模型、時(shí)空復(fù)合模型、以事件為基礎(chǔ)的時(shí)空模型、以面向?qū)ο鬄榛A(chǔ)的時(shí)空模型[3]。時(shí)空數(shù)據(jù)除核心特質(zhì)時(shí)間因素外，還包括其他特性：時(shí)效性、全面性、動(dòng)態(tài)性、時(shí)間關(guān)系。1.2獲取與處理交通流時(shí)空數(shù)據(jù)1.2.1交通流數(shù)控?cái)?shù)據(jù)的介紹交通流時(shí)空數(shù)據(jù)算法具體原則是：在某一路段上行駛的車輛越多所占的權(quán)重就越大，對(duì)其進(jìn)行加權(quán)，計(jì)算擁堵數(shù)據(jù)，之后對(duì)其進(jìn)行聚類分析轉(zhuǎn)換成交通指數(shù)。要對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)特定時(shí)間段的交通時(shí)空特征進(jìn)行準(zhǔn)確描述，最開始需要計(jì)算各交通指數(shù)的中心趨勢(shì)值。中心趨勢(shì)值一般情況下會(huì)用平均指標(biāo)來進(jìn)行刻畫[4]。如表1所示。表1常用評(píng)價(jià)指標(biāo)特性對(duì)比表1.2.2數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理從OpenStreetMap平臺(tái)獲取到的西安市時(shí)空數(shù)據(jù)詳情為西安市路網(wǎng)圖，如圖3所示。本文選取西安市區(qū)內(nèi)55條主干道路為分析對(duì)象，如表2所示。圖3西安路網(wǎng)圖表255條主干道路走向及起始地表交通指數(shù)即為\h交通擁堵指數(shù)（“TPI”）的簡稱，從0-10，分成五種不同的程度：數(shù)值越大，\h交通擁堵越嚴(yán)重[5]。交通指數(shù)的計(jì)算方法：計(jì)算出行時(shí)間，可以得到交通指數(shù)。車流量實(shí)際行程用時(shí)和期望用時(shí)的比值：（1）在公式（1）中：RT為時(shí)間比,F(RT)為換算關(guān)系。假設(shè)在道路中出行平均實(shí)際時(shí)間為T，理想情況下用時(shí)為Td，路中有n個(gè)路段不同，路段k長為lk，其交通流數(shù)據(jù)量qk，實(shí)際時(shí)間為tk、理想時(shí)間為tdk、實(shí)際的速度為vk、理想為vdk、他們所用時(shí)間的比值為：（2）式（2）中：vk是特定時(shí)間通過路段，部分特定車輛的總行程比總用時(shí)，即:（3）車流密度：車流密度設(shè)置為P，車流的速度設(shè)置為V，車流數(shù)量設(shè)置為F，則有公式（4）：（4）1.3西安交通流時(shí)空數(shù)據(jù)狀態(tài)分析如圖4，主城區(qū)雁塔區(qū)、灞橋區(qū)、未央?yún)^(qū)等幾大區(qū)域。在研究區(qū)域內(nèi)，鐘樓商圈、李家村商圈、大興商圈、立豐商圈等九大商圈。數(shù)據(jù)表明集中于主城區(qū)的車輛使得交通擁堵更重。圖4西安主城區(qū)實(shí)時(shí)擁堵圖通過表3和表4的對(duì)比、以及表5中天氣的對(duì)比，在2019年和2020年第一季的對(duì)比中發(fā)現(xiàn)各年份最擁堵的10天里只有一天在節(jié)假日，其余19天都在工作日?？梢缘贸鲈诠ぷ魅张c惡劣的天氣更容易出現(xiàn)擁堵。但是我們也不能忽略新冠疫情這一因素。表32019年第1季度西安市交通最嚴(yán)重的10天表42020年第1季度西安市交通最嚴(yán)重的10天表52019-2020第1季度西安市交通指數(shù)差異最大的10天如表5所示，我們可以得出，應(yīng)考慮疫情期間交通限流的因素。還有疫情因素。1.3.2西安交通流空間分布特征設(shè)n個(gè)樣例數(shù)據(jù)小大依次排序，為X1，X2，...，Xn，計(jì)算其均值：（5）使用尾截法（為Xa）處理數(shù)據(jù)：把100a%小與100a%大的數(shù)據(jù)清除（0≤a≤0.5），后算出剩下數(shù)據(jù)的平均值，其公式（6）如下為：（6）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后得出的數(shù)據(jù)，如表6所示：表6各行政區(qū)截尾區(qū)間和標(biāo)準(zhǔn)差表將西安行政區(qū)時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行截尾均值處理，可以分別得出各個(gè)行政區(qū)的中心趨勢(shì)值，以此為基礎(chǔ)，對(duì)西安市主城區(qū)高峰期的交通擁堵時(shí)空特征進(jìn)行探究。（a）7:00-7:30 （b）7:30-8:00（c）8:00-8:30 （d）8:30-9:00圖5早高峰交通擁堵分布特征示意圖根據(jù)圖5可知：（a）西安的早高峰大概是從7點(diǎn)鐘開始，西安市的交通擁堵情況最嚴(yán)重的是灞橋區(qū)，屬于嚴(yán)重?fù)矶拢囱雲(yún)^(qū)和蓮湖區(qū)的交通相對(duì)比較便利，碑林區(qū)路上車輛也不是很多，屬于輕度擁堵。雁塔區(qū)和新城區(qū)比灞橋區(qū)的情況能稍微好一點(diǎn)，是中度擁堵。（b）西安的早高峰從七點(diǎn)半開始擁堵慢慢就開始集中了，從灞橋區(qū)向新城區(qū)開始轉(zhuǎn)移，新城區(qū)擁堵情況就最為嚴(yán)重，其次就是向周圍展開，蓮湖區(qū)和雁塔區(qū)的擁堵情況次之，屬于中度擁堵，這時(shí)候灞橋區(qū)情況相較7點(diǎn)的時(shí)候就好很多，屬于交通比較便利，不太擁堵的情況。未央?yún)^(qū)就慢慢開始人流量變多，屬于輕度擁堵。（c）西安的早高峰到了八點(diǎn)，擁堵情況最嚴(yán)重的就不是新城區(qū)了，而是蓮湖區(qū)，新城區(qū)和碑林區(qū)交通會(huì)相對(duì)之前人流量少一點(diǎn)，但也是中度擁堵，灞橋區(qū)這時(shí)候就不太存在擁堵狀態(tài)，未央?yún)^(qū)和雁塔區(qū)也就是稍稍擁堵。（d）西安的早高峰從八點(diǎn)半到九點(diǎn)情況又有些變化，擁堵情況基本是從東往西轉(zhuǎn)移了，這時(shí)候最擁堵的就是未央?yún)^(qū)和新城區(qū)，其次是蓮湖區(qū)，碑林區(qū)和雁塔區(qū)情況就要好很多了，灞橋區(qū)和之前一樣不存在擁堵情況。（a）17:00-17:30 （b）17:30-18:00（c）18:00-18:30 （d）18:30-19:00圖6晚高峰交通擁堵分布特征示意圖根據(jù)圖6可知：（a）西安市的晚高峰是從17點(diǎn)開始，這時(shí)候灞橋區(qū)處于嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)。(b)西安市的晚高峰17點(diǎn)30分的時(shí)候，新城區(qū)處于嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)。(c)西安市晚高峰18點(diǎn)的時(shí)候，交通擁堵嚴(yán)重的是雁塔區(qū)。(d)西安市晚高峰到了18點(diǎn)半，交通擁堵比較嚴(yán)重的就是雁塔區(qū)和新城區(qū)，人流量較多。1.3.3西安市交通擁堵空間分布特征-以擁堵事件位置為基本單元從智慧交通平臺(tái)得到特定時(shí)間段內(nèi)西安市交通擁堵的情況和擁堵的位置，根據(jù)西安市各個(gè)行政區(qū)的路網(wǎng)矢量，將已經(jīng)進(jìn)行預(yù)處理的交通指數(shù)導(dǎo)入的智慧交通平臺(tái)，然后進(jìn)行分析。然后在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，對(duì)交通擁堵時(shí)間的位置以及文件進(jìn)行修改，和大數(shù)據(jù)相結(jié)合，然后進(jìn)行擁堵時(shí)間位置的可視化進(jìn)行分析[9]。根據(jù)圖7得出早高峰在城市職能區(qū)域的堵塞更多，是由于人的社會(huì)活動(dòng)造成。（a）7:00-7:30 （b）7:30-8:00（c）8:00-8:30 （d）8:30-9:00圖7早高峰交通擁堵分布特征示意圖（a）17:00-17:30 （b）17:30-18:00（c）18:00-8:30 （d）18:30-9:00圖8晚高峰交通擁堵分布特征示意圖晚高峰的具體情況由圖8可以看出擁堵地點(diǎn)全為娛樂場(chǎng)所。經(jīng)過分析可以得出晚高峰聚集的地點(diǎn)是人們娛樂活動(dòng)的場(chǎng)所，具體表現(xiàn)在以各個(gè)娛樂商區(qū)為中心擴(kuò)散。在早高峰與晚高峰中可以看出，一天中交通的擁堵情況很大程度上依賴于人們的社會(huì)娛樂活動(dòng)，所以在之后的緩解方案中應(yīng)該把這個(gè)補(bǔ)充進(jìn)去1.3.4基于熱力分布進(jìn)行交通擁堵成因分析西安市的交通擁堵因素包括居住地與工作地的距離過遠(yuǎn)，交通需求過大；道路資源與交通供需之間存在矛盾；市民上下班時(shí)間相對(duì)固定；部分區(qū)域存在斷頭路；城市功能區(qū)定位不同，城中和城南交通壓力大等因素。現(xiàn)通過熱力圖數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行詳細(xì)的可視分析[10]。（a）10:00 （b）22:00圖9休息日西安市主城區(qū)熱力圖由圖9（a）（b）（c）（d）可知，休息日的早10:00與晚上22:00，早上醫(yī)院等服務(wù)型工作地點(diǎn)的人流、車流量大一些，晚上在娛樂場(chǎng)所的人流量車流量大一些。在工作日早10:00與晚22:00可以看出，早上高亮地區(qū)完全與工作地點(diǎn)相重合，那么說明車流量完全符