一、 济南用手机大数据规划公交线路 经十路双向四条公交车道将有数据支撑

如今,“大数据”这个概念几乎渗透到每一个行业和业务职能领域。济南城市交通研究中心以2013年-2015年8个月日均近7000万条手机数据为基础,分析了近3年市民出行特征规律及趋势变化。据悉,经十路、北园高架等6条客流走廊日均客流需求均超过11万 ，这些数据将为经十路开通双向四条公交专用道、“五环九射”无轨电车工程、高峰通勤网线路等提供数据支撑。

1 、六条客流走廊

经十路、北园高架、经一路-明湖路-花园路、工业南路、泺源大街-和平路及南辛庄西路

日均客流需求量：均超过11万

2、2015年客流出行量

王官庄小区至商埠片区：

日均客流15万人次以上

王官庄小区至千佛山

腊山河分区至堤口路

商埠片区至堤口路

日均客流10万-15万人次

3 、出行空间变化廊

（1）旧城分区及巨野河分区辐射能力增幅明显。

（2）旧城分区2015年通勤出行距离南北向有所缩短，东西向有所增长。

（3）北跨趋势暂时不明显。

4 、大数据将支撑的项目

经十路开通双向四条公交专用道

“五环九射”无轨电车工程

高峰通勤网线路

高新区或将加密线网

无数人在城市中忙碌，日出而作、日落而息，手机数据能真实客观地反映人的居住、工作、出行等需求情况。发送一条微博、接收一条短信、拨打一个电话、浏览一个网页……这些都会和附近的基站产生联系，形成一个个“电子脚印”。数以万计的“电子脚印”客观并持续地记录着人们在时空范围内的活动。

2016年4月，济南城市交通研究中心协调相关手机运营商，获取了济南市2013年10-11月、2014年5-7月、2015年10-12月,纵涉三年共8个月，日均近7000万条手机数据。济南城市交通研究中心相关负责人介绍，这些数据已经过处理,不涉及个人隐私。

他介绍，基于该数据，并通过成熟的大数据分析模型，最终数据成果通过与其他数据源横向比较，及纵向三年合理性比对，相互校核，刻画出整个城市人口的白天、夜间不同时刻空间分布情况、人口在不同区域间的出行情况。

在分析同时，他们还获得了月公交IC卡刷卡数据和GPS数据，分析选择公交出行的人从哪里上车、在哪里换乘、在哪里下车以及公交本身的运行与运营情况。“这样我们能知道不同时段(尤其早晚高峰)，哪些站点、线路、路段，公交出行客流相对集中,他们从哪里来、到哪里去，公交专用道车速究竟是快是慢,拥堵集中在哪些空间区域的哪些时段等。”该负责人说,他们进而探究拥堵背后的原因，为相关的政策方案提供数据支撑。

该负责人说,3年来,济南市区范围内人口总量，每年有0.6%-0.7%增长，总体呈现“中心愈加密集,北部略有下降”的趋势。其中旧城分区为核心人口聚集地,聚集了57%的市区居住人口与58%的岗位人口，每年人口增长率超过了总体增长率，而北部分区的居住人口与岗位人口呈逐年下降趋势。南部居住密集区(领秀城及其周边)居住功能逐渐增强，出行产生强度涨幅明显；高新区岗位功能逐渐增强，出行吸引强度涨幅明显。

他介绍，从出行总量来看，3年来随着济南人口的自然增长，济南总体出行量也小幅上升；从空间分布来看，东西向交互有所增强，旧城分区及巨野河分区辐射能力增幅明显。旧城分区2015年通勤出行距离南北向有所缩短，东西向有所增长。“这与当前整体城市发展战略‘东拓、西进’相吻合。”他说，北部目前处于动迁开发期间，北跨趋势暂时不明显。

济南公交相关工作人员称，这些大数据为公交线网优化提供了依据，根据客流需求，高新区或将加密线网。

近3年，济南市客流走廊东西向小幅增强，但并不显著变化。几条走廊如经十路、北园高架、经一路-明湖路-花园路、工业南路、泺源大街-和平路及南辛庄西路，均是交通管理、运营及规划部门需要重点关注并优化的核心走廊。从济南城市交通研究中心提供的效果图来看，这6条客流走廊日均客流需求均超过11万。

济南公交相关负责人介绍，他们将利用手机数据对目前城市交通热点问题开展落地应用分析，为相关政策措施的制定与实施提供科学的数据支撑。经十路开通双向四条公交专用道、“五环九射”无轨电车工程、高峰通勤网线路等项目都将受益。

二、开通社区公交、高峰通勤车 手机大数据2013年首次应用就发威

这已经不是济南城市交通研究中心第一次分析手机大数据,2013年20亿“电子脚印”首次应用就推动了高峰通勤网、社区公交的发展。

2013年，济南城市交通研究中心通过数据发现,济南城市交通在时间上呈M形分布，早高峰公交出行量占全天公交总客运量的13%，晚高峰占10.4%，高峰占公交全天总客运量的23.4%，且高峰时段公交出行目的为通勤的占78%，客流高度集聚使公交运力出现不足。

为了满足居民的高峰通勤出行，提供中长距离的快速出行，济南公交开设高峰通勤线路。线路长度原则上不低于15公里；采取大站运行的模式，根据客流需求设置站点，平均站距不低于1000米；线路途经道路80%以上设置公交专用道；根据客流潮汐特征,灵活采用单向或交错运行设计。

当时济南公交计划开通7条高峰通勤线路，形成高峰通勤线路网。根据预测,在高峰通勤网投入使用后，高峰小时公交运量将会增加9%；高峰时段公交与小汽车平均出行时间差距将大大缩减。随后,济南开通了205路、209路等高峰通勤线路。

为满足大型社区客流需求，填补公交服务空白，济南公交依靠大数据精确把握社区微循环公交投放点。根据大数据,济南城市交通研究中心绘制了济南市社区公交规划图，阳光舜城、中海国际、凤凰山庄等19个区域都在规划范围内。不过济南公交一位工作人员称，具体线路开辟还需要综合市民需求、场站、线网等多个因素。

目前济南已经开通503路、504路、505路、507路、516路、517路等多条社区公交线路。社区微循环公交车长度在6-8米，线路长度不超过6千米，在一定范围内连接公交枢纽,以及周边的居民区、学校、社区服务中心、医院、大型商场等客流集散点，提供高效、便捷的短距离公交接驳换乘服务。

在济南市近期的公交线网优化中，济南城市交通研究中心充分利用大数据成果，在确定分区-分层-分级的发展思路后，基于济南市人口、空间、客流分布，在全市共划分了10个公交服务区，确定了主要大型换乘枢纽。

他们认为济南应该建立“快线、干线、支线”三层次一体化网络结构，快线功能为长距离跨服务区的快速直达联系，干线功能为临近服务区间中距离联系以及公交客流通道沿途集散，支线功能为提高覆盖、加密网络及与上层网络接驳。快线、干线、支线均依据客流需求进行优化调整。

三、以后的公交或能更准点 大数据模型助力公交正点运行

不少市民有过在站牌等公交，很长时间不来一辆，一来好几辆的经历。这主要是因为道路拥堵，车都堵在了路上。有没有好的方法让公交车正点运行呢?

济南城市交通研究中心主任刘彤曾介绍，他们通过GPS定位数据,对近几年的大数据进行分析，做出了车辆周转时间的运行模型。

实际应用中，将天气、是否工作日等代入该模型，营运部门可以准确知道哪个时段需要增加车辆加密班次，或者在哪个路段发送区间车，保证市民及时乘车。据悉，该模型已经在56路测试，通过模型预测的周转时间准确率达到95%。