拥堵指数,大数据时代如何有大作为
拥堵指数,大数据时代如何有大作为
灵玖lingjoin 发表于4年前
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   12月28日开始,广州市民可以通过广州交通信息网、手机客户端软件“行讯通”等途径,查询广州市中心城区以及中心五区的道路交通拥堵指数。这是广州市首次公布拥堵指数,也是继北京之后第二个公布的城市。


  拥堵,已成为部分大城市不能承受之重。上下班高峰期长长的车龙,已成为每天定时上演的壮观剧目。拥堵对个人生活及城市发展的负面效益无须赘言。治堵,已成为当前城市管理者不得不面对的棘手问题。在这个大背景下,此次推出的交通拥堵指数,通过数字化模式,让民众“察言观色”(不同颜色提醒拥堵状况)知路况信息,从而优化出行路线,不得不说是一项民心工程。


  通过20000辆出租车及4000辆公路客运车辆回传的GPS数据得出的交通拥堵指数,完善了广州的交通信息系统,提高城市交通信息化水平,不仅与智慧城市遥相呼应,而且对于辅助政府决策、服务广大群众都良有裨益。且不论成效怎样,解困堵城,提速广州,每份努力都值得尊重,每跨出一步都值得期待。


  大数据时代,通过数字量化分析,能掌握最大程度贴近事实,有效避免盲目臆想与感性决策,对症下药,少走弯路。回到拥堵问题,数字化能否为优化交通铺路,还须在数字化的基础上,做好后续功课,以拥堵指数收集为契机,为城市交通彻底把脉。首先,笔者建议该系统成熟后,不妨将采集数据的车辆扩大,让政府用车、部分有意愿的市民用车加入,让拥堵数据库更丰富更精确,便于数据与实际的“无缝对接”。毕竟相比于广州庞大而复杂的交通系统,目前20000辆出租车及4000辆公路客运车还是杯水车薪。作为GPS数据提供源,车辆分布越多、数量越广,对民众出行及政府决策越有借鉴意义。


  其次,在大数据收集的基础上,对拥堵点的分布、拥堵时段的特点、公共交通设施及运行情况等深层原因进行量化分析、求解。通过经济、行政等手段改善和塑造更合理的出行方式结构。在大数据时代,数字化可谓跨出了历史性一步,但如果数字化后,缓堵建议依旧是“避开高峰、减少出行”,所谓的数字化难免沦为数字游。





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