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。
