北京市交通状态数据提取与分析——以百度为例

2021-01-18



     交通状态数据获取及可视化基本思路为确定所选城市，在openstreetmap下载路网，在ArcGIS中进行道路等级选择与区域划分，利用Python调用百度API提取各区域中心坐标，在ArcGIS中实现交通态势可视化，并基于可视化结果进行简要分析。整体流程如图1所示。各个环节的内容将在以下章节中进行说明与展示。

图 1.   交通态势数据获取及可视化流程图





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交通状态数据获取



      此节选取的城市为北京市。首先在openstreetmap中对北京市的路网进行下载，下载为shp文件格式。根据北京市的路网情况与相应的区域面积，选择北京四环以内的路网进行获取。图2为在openstreetmap中对北京市的路网进行下载。

图 2.   openstreetmap下载北京市路网

      安装获取交通状态数据所需的ArcGIS、Python、Pycharm等软件。导入路网并筛选出主要道路、次干道、支路等等级的道路，如图3所示。


图 3.   筛选后的道路示意图

       创建渔网，转换坐标系、融合、标识得到最终的路网图。图4为最终路网区域划分，识别出每个子区域中心点坐标。以子区域中心坐标为圆心，半径为500米提取交通状态数据。


图 4.   路网区域划分及中心点提取


       接下来在百度地图控制台上注册密钥AK用于提取数据。经过路网处理，单次高峰时间需提取1254个数据，每天共提取早晚高峰两次，共2508个数据信息。考虑到流量限制，注册两个账号分别对早上与晚上的态势数据进行提取。最后将提取出的数据以csv格式保存，提取到的数据列表见图5。


图 5. 交通状态数据列表



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交通状态可视化


将数据导入ArcGIS并与路网进行连接，实现交通状态数据的可视化，见图6。对14个时段进行分析，周五晚上严重拥堵路段数量最多，高达101条。这可能是由于经过一周的工作，很多人会在周五回老家或出去游玩。周末两个早上基本全线畅通；也和周末数据采集时刻有关，此时大家或在家休息，或推迟了出行时间。周一早上的道路拥堵情况加重。其它时段拥堵情况基本稳定，早晚高峰时轻微拥堵和拥堵状态的道路占据多数，范围覆盖了二环到四环中除南侧区域外的其他三个方位。




图 6. 一周14个时段的交通状态可视化



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交通状态简析


      通过14个时段交通状态数据的分析，对出现严重拥堵超过3次的区域id进行记录，汇总。这些道路可以判定为北京市常发性拥堵路段。如图7所示。


图 7. 严重拥堵道路次数汇总
         将这些区域中的路段可视化，如图 8 所示。

图 8.   常发性严重拥堵路段可视化 （左图未标注，右图标注）

   出现7次的四个区域中的道路为：
   635区道路：东大桥路、光华东里、光华里、建国门外大街。
   646区道路：万寿庄路、定慧东街、恩济西街、朱各庄路、西翠路、西翠路辅路、金沟河东路、阜成路、阜成路辅路。
   650区道路：三里河东辅路、三里河北二巷、三里河北巷、三里河北街、三里河北街西巷、三里河南五巷、三里河南四巷、三里河路、月坛北街、月坛南街。
   667区道路：东大桥路、东大桥路辅路、光华路、光华里、建国门外大街、建国门外大街辅路、日坛东一街、日坛东二街、日坛东路、景华南街、永安里东街、秀水东街、秀水北街、秀水南街、金桐西路。
      由于对北京并不是特别熟悉，此处仅以最拥堵路段——东大桥路为例结合区位简要分析其拥堵原因。

图 9. 东大桥路位置

       东大桥路处于四条主干道、快速路包围形成的区域内，是内部贯穿南北的主要道路。西侧为日坛公园和办公楼群，东侧为繁华的CBD商业区。因此在早晚高峰，一方面，上班族出行需求量大；另一方面，繁华的商业区也会很大程度地吸引客流。该道路区位上处于二环与三环内的核心区，周围为四条主干道、快速路，作为区域内贯通南北的重要交通走廊，同时夹杂在办公区、公园和CBD之间，导致该道路在一周内出现严重拥堵的次数高达7次。未来这里可以结合交通管理和控制方面的一些措施进行拥堵治理。比如通过政策调整，实现错峰出行；优化该区域内公共交通路线，使得能够更加便捷区域内人们出行的需求，提高舒适度和可达性，缓解交通压力。信号控制方面，结合干线和区域协调控制等宏观控制，优化该区域内的信号控制。




本文作者：合肥工业大学交通工程专业2018级本科生 WJB






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