核心观点
该研报探讨了大数据在交通部门项目周期中的应用,旨在解决传统数据来源的局限性,提高项目规划、设计和评估的效率和效果。
关键数据和方法
- 大数据来源:
- 开源数据:OpenStreetMap、WorldPop、夜间灯光数据、Google Open Buildings、农业产量数据、General Transit Feed Specification(GTFS)
- 特权数据:世界银行平台或专业团队提供的数据,如 Waze、Veraset、Mapbox、Mapillary、Ookla、GFDRR 的洪水风险图和详细就业层、卫星图像(Sentinel 和 Planetscope)
- 其他数据:Call Detail Records(CDR)、闭路电视(CCTV)摄像头画面
- 主要方法:
- 交通拥堵分析:利用 Waze 数据分析交通拥堵模式和程度
- 出行矩阵分析:利用 CDR 数据构建出行矩阵,分析出行模式和趋势
- 道路状况评估:利用卫星图像和机器学习算法评估道路的铺装状况和路况
- 基础设施库存:利用多种数据源构建基础设施数据库,评估基础设施覆盖范围和连通性
- 经济活动分析:利用夜间灯光数据评估经济活动水平和变化
- 道路安全风险评估:利用卫星图像、街景图像和机器学习算法评估道路安全风险
研究结论
- 大数据可以有效弥补传统数据来源的不足:在数据匮乏的环境下,大数据可以提供更全面、更细致、更及时的信息,帮助识别交通拥堵、道路状况、基础设施缺口等问题。
- 大数据可以应用于项目周期的各个阶段:
- 诊断和项目识别:分析出行模式、基础设施状况、经济活动等,为项目识别和业务发展提供依据。
- 项目准备和监测评估:构建出行矩阵、监测项目走廊的拥堵程度、评估项目对就业可达性的影响等。
- 事后政策评估和影响评估:评估拥堵收费政策、项目实施方式对经济活动和道路安全的影响等。
- 大数据应用需要结合多种数据源和分析方法:单一数据源往往无法满足分析需求,需要结合开源数据、特权数据和机器学习算法等进行综合分析。
- 大数据应用需要考虑数据偏差和验证问题:大数据可能存在偏差,需要结合其他数据源进行验证和补充。
案例分析
- 拉丁美洲城市交通拥堵分析:利用 Waze 数据分析城市交通拥堵模式和程度,为交通管理措施提供依据。
- 出行矩阵分析:利用 CDR 数据构建出行矩阵,分析出行模式和趋势,为公共交通规划和非机动车交通发展提供依据。
- 道路状况评估:利用卫星图像和机器学习算法评估道路的铺装状况和路况,为道路投资和维护提供依据。
- 基础设施库存:利用多种数据源构建基础设施数据库,评估基础设施覆盖范围和连通性,为项目投资和政策制定提供依据。
- 经济活动分析:利用夜间灯光数据评估经济活动水平和变化,为经济走廊项目评估提供依据。
- 道路安全风险评估:利用卫星图像、街景图像和机器学习算法评估道路安全风险,为道路安全投资和干预措施提供依据。