陈希：公交运营与服务大数据技术应用的重庆案例

5月28日，由交通运输部运输服务司指导，交通运输部科学研究院及亚洲开发银行共同组织的“第二届城市交通零排放出行国际论坛”在北京国际展览中心举行。

重庆市公共交通控股（集团）有限公司信息技术部经理陈希应邀在论坛上作了《公交运营与服务大数据技术应用重庆案例解析》演讲。

公交运营与服务大数据技术应用的重庆案例

一、重庆公交运营及信息化建设概况

重庆公交拥有营运车辆10500辆（其中公交车8751辆，出租车1779辆），公交线路625条，日均营运1.39亿公里，常规公交日均客运量492万人次，公交高峰运营速度约13.5公里每小时。公共交通占机动化出行比例为59.3%，其中地面公交占机动化出行比例约46%。

以“运行安全可视化、调度模式高效化、出行服务多样化、决策支持科学化”为主线，重庆公交全面深入推进智能公交建设，利用科技手段有力支撑公交提能提质，努力打造安全、便捷、高效、绿色的公交出行体系。

建成GPS安全监控系统、车载及站场视频监控系统，科技兴安效果显著；实施智能调度系统，提升运营效率；建立了企业资源计划管理平台，实现企业内部资源和管理流程的全面信息化管理，服务安全、运营、机务、财务等多个板块；打造“愉约出行”平台，整合机场快线、高铁巴士、观光巴士、定制公交、商务包车等，为市民提供多样化出行服务; 搭建公交大数据分析平台，为决策管理提供以业务指标为核心的综合分析。

二、公交面临的挑战与机遇

随着轨道交通大规模建设，网约车等新的供给方式持续影响，市民对可靠性、舒适性高的服务要求与日剧增。城市公交面临：外部，如何在众多交通方式中提升竞争力；内部，如何不断满足乘客新的出行需求的巨大压力和挑战。但同时新的技术：大数据挖掘、互联网+、云计算等在交通领域的应用，为公交发展提供了新的解决途径和发展机遇。

我们也看到网约车很灵活，你出门就可以坐上去，然后直接送到你目的地的门口，但是它的价格会很高。你也可以坐地铁，但是地铁可能不够灵活，除非你正好住在地铁旁边。因此公交如果做到“安全、快速、可靠、便捷”，是可以提升吸引力和竞争力的。

做到“安全、快速、可靠、便捷”，要解决的三大关键问题是：客流需求把握、线网合理布设和车辆高效调配。

过去是基于经验的公交线网规划、运营组织方式。因为没有数据来源，也没有相关技术。但今天通过公交大数据，我们可以全面感知城市公交的运行脉络，从现状特征量化到问题诊断分析，再到辅助决策方案生成，能够为我们线网的优化和运营组织提供科学依据。

三、重庆公交大数据的应用实践

我们搭建了重庆公交大数据分析平台，对公交车辆GPS数据，公交IC卡刷卡数据，公交线网基础数据，公交调度排班数据，居民出行特征调查数据，以及联合车来了APP用户出行规划、线路站点查询等数据进行了有效管理和使用，完成公交线网、运力监测、服务质量监测、运营秩序监测、畅通指标、营运水平分析等9大模块，40多个功能点的上线与应用，实现了公交运行现状特征量化，特别是核心指标——客流OD方面，将每日客流与每个班次一一对应，完成了任意班次在任意站点上下车人数和在车人数的分析，为后续基于客流数据对公交运营状况评价和优化打下了很好的基础。

第一个方面服务可靠性分析。

在轨道交通快速发展、中心城区功能逐渐向外围地区疏解的大背景下，许多国内外城市都面临着“公交客流下降——公交公司被迫拉大发车间隔——公交客流加速下降”的恶性循环。除了公交运营速度以外，发车（或者说到站）间隔成为决定乘客全过程出行时间的重要因素。 服务可靠性最主要的指标之一就是乘客“等车可靠度指数”，即班次到站间隔均匀度。

首先我们来看发班间隔均匀度。它用于评价线路发班班次是否均匀平稳。

发班间隔均匀度是用实际均匀的班次间隔数与总班次间隔数的比值来得到。实际均匀班次间隔数为两个班次间隔时间保持在对应线路对应时间段（早高峰/晚高峰/平峰）实际平均间隔时间上下浮动范围内的班次数，目前浮动范围为实际班次平均间隔时间的30%。

这里展示的是2018年5月份每一天106线路发班均匀度（当然也可以展示每一天早高峰/晚高峰/平峰不同时间段的发班均匀度）。

均匀的发班是均匀到站的基础。

我们再来看到站间隔均匀度：这幅图展示的就是5月1日200路上行各站点的到站均匀度，红色柱状代表总班次间隔数，蓝色柱状代表实际均匀的班次间隔数，折线就代表线路中各站点的到站均匀度。

线路到站间隔均匀度反映在中途站车辆到站的可靠性，其计算方式和发车间隔均匀度类似。到站越均匀，候车时间会更加可靠。乘车到达各站的可靠性也越高。公交对乘客的吸引力也越大。

借助今年重庆公交专用道大规模建成投入使用的契机，重庆公交将打造骨干高频线路，重点加强以发车间隔均匀度、到站间隔均匀度为核心指标的服务质量考核导向，从传统的“粗放式”供给模式转变为更加精细化的运营模式。

第二个方面客流分析。

重庆和很多城市一样，IC卡只刷一次，只有起点没有终点。但重庆公交刷卡的比例较高，在高峰时段达到了90%以上。综合利用数据融合和挖掘算法，基于IC卡和GPS数据的公交乘客站点OD矩阵推导技术，按照乘客上车站点、下车站点、乘坐方向以及换乘推导的步骤，利用出行链封闭原理、时间对应法则、信息编码原则等方法，获取乘客完整的公交出行OD。

目前我们已经可获取；线路站点客流、出行时间段特征、用户出行次数、出行距离、断面客流、断面满载率等相关出行信息；可进行不同空间层次（站点、线路、线网）和时间粒度查询分析；可提供丰富的展现形式，准确、直观展示示各项指标，辅助高峰大站快车、排班调整、班次直达、运营时间等优化方案，也为公交线网优化和行业监管考核提供科学依据。

首先我们可以得到最小维度：任意线路任意班次任意站点的客流分析

这里是5月11日，106路上行第一班各站点客流数据，包括每一站的上车人数、下车人数以及在车人数。

把各个班次的数据进行累加，可以得到线路站点客流。

这是106路 4月15-5月15日上行方向各站点的客流分布，可以得到时间段内最大的断面客流。

这张图的上下车数据主要分析每个站点对客流的贡献度，如果某些站点长期贡献度不高，那么如果本线路要做高峰大站车时，这些站点可以考虑不停靠。

我们还可以获得公交卡的出行时间规律。这张图显示的是2018年4月全月，106路的出行时间规律。可以看到，106早高峰是6点30--7点45。最高峰是7点15；晚高峰是17点30-19:00,最高峰是18:00

图18年4月106路出行时间规律

再来看225线路早高峰是6点15--9点15，最高峰是7点45；晚高峰是16:00-18：30，最高峰是17:30。两条线路可以看到明显的高峰期区别。

图 18年4月225路出行时间规律

每条公交线，由于其乘车用户的组成不同，其高峰时段的开始时刻与持续时段也不同。以早高峰为例，学生用户居多的线路早高峰是6点半-7点半，而另一部分经过商务区、高新区的线路可能早高峰为7点30-8点30，由此我们对目前625条线路的早晚高峰分布做了一一分析，归纳每条线路独特的高峰区间和平峰区间。

基于以上的数据，我们就可以来做客流与运力优化策略分析。

再回到我们之前的这张图，可以依据最大断面客流来分析理论发车时间。刚才已经提到，我们将重庆625条线路一一作了时段划分分析，区分了每条线路的高峰时间和平峰时间区间，那么相应的，我们也做了每条线路每个方向，在高峰时段、平峰时段的最大断面客流。然后依据最大断面客流确定理论发班时间间隔。理论发班间隔的计算公式是：

最大断面客流 / 单班运力 = 该时段内需要的班次数（x）；

该时段内需要的班次数/该时段时长 = 该时段理论发车间隔

那么通过班次和发车间隔、速度等因素计算，继而获得线路最小的配车数以及起点和终点的配车数，从而对运力进行优化。

除了线路客流分析，针对全市主城区站点，我们也用热力图的形式展现按照上下车人数总量统计的热门站点图以及，按照换乘人数统计的热门站点图。可以非常直观地看到上下车人数最多、换乘人数最多的站点。

第三个方面公交专用道效益评估

重庆今年将建设不低于100公里的公交专用道（单向），公交大数据分析平台围绕整体专用道-单一专用道-站点-线路四个层面，早高峰、晚高峰、平峰、工作日、非工作日五个维度，静态、运营动态两类指标，实现专用道与非专用道运营动态指标对比。

通过对专用道上运营速度、单位时间班次通过辆、班次到站间隔和客流量等指标进行分析，对公交专用道的效能进行评估，为公交运营过程中利用好专用道提供数据支撑。

第一个层面:全专用道

第一个层面是全专用道层面，2018年4月份专用道的平均运营速度是17.9公里每小时，非专用道平均运营速度是13.8公里每小时，速度提升大概是在29%，班次间隔方面专用道各站点平均班次间隔在6分43秒，非专用道班次间隔是10分4秒。

第二个层面：单一专用道

单一专用道将分方向进行分析，以两路口---肖家湾路段方向的公交专用道为例。

不仅可以看到这条专用道的运营速度、班次间隔、站点班次通过量，还可以看到这条专用道上每个站点的滞站时间、班次间隔，点击列表里的站点或者地图上的站点，就可以进入第三个层面，单一方向的单一站点

第三个层面：单一方向的单一站点

对于站点，主要分析该站点断面客流、车流、平均滞站时间，例如两路口---肖家湾路段方向的鹅岭站，工作日高峰期每小时通过车辆数达117辆，早晚高峰最大断面客流4802人次/小时。分析站点的线路滞站时间，如果过长，应该采取线路优化、运营组织优化等措施，也为公交港湾建设改造提供依据。

在站点页面，还展示了途径该站点的每条线路的班次间隔、客流量、滞站时间等。点击线路，就可以进入到专用道线路页面。

第四个层面：专用道线路

这里展示的是2018年4月873下行途径专用道路段与非专用道段运营指标的对比，包括运营速度、班次间隔、班次均匀度、客流等。

大家都知道重庆道路资源紧张，建好专用道，更需要管理好专用道、应用好专用道。所以我们也通过大数据分析平台对公交专用道的效能进行评估，为公交运营过程中利用好专用道提供重要支撑。

四、下一步展望

以上是重庆公交运营与服务大数据技术应用的一些探索和实践，下一步我们将继续深化互联网、大数据、人工智能和传统公交行业的深度融合。

一是公交大数据分析平台深化：充分接入GPS、刷卡、移动支付、公交线网及城市道路、手机信令等数据，融合GIS地图，全面感知公交运行状态，精准配置公交资源与公众出行需求，实现基于大数据技术的精细化运营。

二是调度优化：从调度模式高效化-到调度模式智能化，通过分析乘客流向、车内乘客人数、车辆运力、站点等候人数、道路拥堵状况等信息，综合判断最优配车数、发车间隔、时刻，合理配置运力。

三是移动支付：今年内将实现支付宝、微信、银联同时在重庆公交的移动支付应用，通过移动支付链接公交出行场景与移动互联网，作为流量入口与服务延伸的有效工具，将公交乘客转变为公交粉丝，释放公交数据更多的商业价值。

四是提供多元主动服务：运用“互联网+”思维实现用户需求触达，通过大数据分析创新多样化服务产品和模式，不断丰富服务品种，实现常规公交和多样化公交协调发展，方便乘客选择出行方式，预计出行时间，获取出行信息，满足个性化的出行需求，提升公交出行服务体验。

数据是需要有关联性的，而不在乎它有多大。我们现在给传统公交行业引入各种现代化的、智能化的手段，随着技术的成熟、数据的丰富，相信公交会更加美好，我们的城市也会更加美好！

来源：公共交通资讯