1.2　国内外研究现状

国外针对大型活动举办期间交通状况的研究主要集中在活动期间的交通组织、管理方法，以及相关政策、法规的制定方面，针对大型活动举办期间的交通影响进行的研究相对较少。国外大多数学者将研究的重点放在交通组织和技术应用上，对于活动期间的交通影响只进行了定性的分析，缺少定量化的大数据云平台支撑的公交运行状态与组织管控分析技术应用实践研究。

美国很早就针对大型活动举办期间的交通状况进行了较全面、系统的研究，其大量研究成果对大型活动举办期间的交通组织、管理工作起到了重要的指导作用，同时这些管控成果又能在实际工作中得到不断改进和完善。美国联邦公路局根据公众的交通特性、出行习惯，在总结以往实践经验、科研成果的基础上，于2003年发布了《特殊活动期间交通管理手册》；针对大型活动举办期间的交通影响，美国也有一些学者提出了定量的数学模型分析方法。

日本针对大型活动举办期间的交通状况进行了较全面的研究，如1970年日本大阪世博会、2005年日本爱知世博会等。2015年3月，东京国际会展中心举办了名为“Anime Japan 2015”的活动。这个号称日本最大的动漫综合类活动的举办正是对大型活动参与者的出行行为研究及交通组织管理的成功实施。

欧盟曾发生过多起行人安全事故，因此其对行人的行为研究较深入，特别是对连续性的行人场所和大型活动密集人群的研究，已经形成多种流派，并在工程实践中得到了很多应用。Alan等分析了大型活动类型（足球比赛主场、客场条件）对参与者的行为影响；Sime将人群的心理与工程方案相结合，分析了大型活动进场、散场行为特点，并解释了大型活动举办期间行人遇到紧急状况可能产生恐慌的原因。

在中国，随着近几年举办大型活动的机会增加，大型活动举办期间交通服务与管理的重要性得到逐步认识，且针对大型活动的交通组织与管理方面的研究也取得了一定的成果，但是针对大型活动的交通特性及其对周边区域的交通影响，我国缺少针对性的规划研究。北京奥运会、上海世博会、广州亚运会、深圳大运会等大型活动举办期间，由于引入交通组织与管理的研究成果，特别是交通政策方面的成果，因此活动取得了较好的交通组织与管理效果。

以公交车安装GPS设备为例，国内外研究的现状如下。

1．基于车载GPS设备的交通数据采集技术

利用车载GPS设备进行交通数据采集的技术，称为浮动车数据（Floating Car Data，FCD）采集技术。

德国早在20世纪80年代就开始了FCD采集技术的研究。2001年，德国宇航中心交通研究所在柏林交通管理中心建立了世界上第一个实际运行车辆的FCD系统，其采用来自柏林的600辆出租车作为检测单元。德国的多家汽车制造企业也加入了FCD采集技术研究的行列，如BMW、Daimler Chrysler、Volkswagen项目等。BMW的DDG项目使用了25000辆探测车，提出了第二代浮动车数据（Extended Floating Car Data）的概念，其能自动滤除错误数据，并通过车辆速度、雨刷状态、ABS信号和车头灯信号、导航器等反映降雨、能见度等天气情况和路面状况，最后通过计算车辆速度和加速度得到交通状态。Daimler Chrysler优化了信息采集的过程，将信息采集的数量降为原来的1/40，缩短了运算周期。Volkswagen项目提出仅通过FCD来进行交通状况监测是非常困难的，一个完整的监测系统应由浮动车和路面传感设备共同构成。

欧洲航天局首先于鹿特丹使用60辆探测车验证了FCD实验的可行性，在全路网卫星覆盖的条件下完成了一系列FCD项目实验，最终得到结论：通过卫星采集有效交通信息的方式是可行的，数据表明卫星定位导航系统同样适用于高密度的城市化区域，通过一系列算法的使用，交通拥堵也能够被准确地测出。基于浮动车的监测技术在覆盖范围、数据质量和计算成本方面明显优于传统的交通数据监测方法。

1991年7月，由美国伊利诺伊州交通局、联邦高速公路管理署、摩托罗拉公司和伊利诺伊州大学交通研究所等主导，联合20多家企业共同完成了ADVANCE项目。该项目在伊利诺伊州芝加哥市的郊区干线路网上进行，使用了3000辆浮动车，其目的是检验融合了车载导航、感应线圈数据、地图等信息的路径诱导系统是否能有效帮助驾驶者避开拥堵路段，从而提高出行效率。

我国从2000年开始进行FCD采集技术的研究和应用，尽管起步较晚，但发展非常迅速。深圳、北京、上海、广州、杭州等城市已经在出租车上装载了GPS设备，并将其作为交通信息采集单元，完成了研究的基础准备工作。1998年、2004年、2010年、2018年，深圳市先后四期投资1亿元开展此类研究，历时20年构建了深圳市公交仿真系统，实现了城市道路网络交通运行指数的实时发布等应用。国内同济大学、北京交通大学、北京航空航天大学、长安大学等院校及相关科研单位也已经开展了多项基于FCD采集技术的研究。

2．基于GPS数据的行程车速和行程时间分析技术

目前，FCD采集技术已发展得比较成熟，其应用于城市道路的车辆行驶速度和行程时间等信息的采集。

美国的TranStar系统将安装车辆自动识别装置的私家车作为浮动车，通过浮动车感知路段的行程时间，该系统在美国得克萨斯州得到了成功应用。ADVANCE项目综合考虑了装有GPS设备的浮动车实时上传的车辆位置信息和线圈检测器实时上传的车辆定点运行参数信息，计算得出车辆在路段上的行程时间，并将行程时间应用于车辆导航系统，该系统在美国芝加哥地区得到了实际应用。

日本的JARI项目将出租车作为样本车辆，该项目由日本经济贸易工业部发起，实现了对出租车辆的出行信息服务，可以为出租公司提供便捷的车辆管理服务。日本的IPCar项目将公交车和出租车同时作为样本车辆，通过对样本车辆运行参数的分析证实利用浮动车能够准确判别路段交通状态。

德国BMW公司提出了新型浮动车的概念，新型浮动车结合大量浮动车和车辆检测器采集的数据，可以实现对采集的车辆特征数据质量的自动判别，并过滤有质量问题的数据，利用筛选后的数据判断车速和加速度，感知途经路段的交通状态。

在我国，深圳市1998年开展了城市大型活动公交系统仿真关键技术与核心算法的一期研究；2004年开展了城市交通仿真系统在中心城区（原深圳经济特区）范围的二期研究与建设试点；2010年面向深圳全市开展了城市交通仿真系统三期建设示范；2018年面对智能网联与非网联、无人驾驶与有人驾驶混合公交模式常态化开展了新一代城市交通仿真系统的四期研究与建设实践，历时20年构建了深圳市公交仿真系统。

在2008年北京奥运会期间，出租车GPS数据被大范围应用于判断城市实时路况。同样，出租车GPS数据在2010年上海世博会和2010年广州亚运会期间也被用于判断交通状况，以便发布实时路况信息。

在公交GPS数据方面，美国的TriMet系统和ProbeView系统将安装车辆自动识别装置的公交车作为样本车辆，通过实时上传样本车辆的位置信息，推断路段的运行状态，这两个系统于2000年成功应用于俄勒冈州和华盛顿州。

3．公交运行状态与组织管控可靠性研究

国外研究者对公交运行状态与组织管控可靠性进行了长期的研究，形成了许多有用的成果。

Nakanishil以公交车辆正点到达各个公交站点的概率作为公交运行可靠性的评价指标，并给出了两辆及两辆以上公交车同时到达同一站点情况下的可靠性计算方法。但是Nakanishil的可靠性计算方法需要知道公交站点的到站时刻表，这就导致该算法无法适用于目前我国公交系统运行体系。

Yin以公交车辆按照时刻表到站的正点率和公交车辆运行时间的稳定性作为整个公交网络运行可靠性的评价指标，并以一条快速公交（Bus Rapid Transit，BRT）线路为实现线路，证实通过延长公交车辆在公交站点的停靠时间、更换大容量的公交车辆、缩短公交车人均上下客时间、减少车辆的发车间隔等，能够有效提升公交运行可靠性，保障整个公交线网的运行质量。

Ronghuilss综合考虑了公交车辆到站时间间隔的变异系数、公交车辆路段行驶时间的变异系数、乘客站点等待延误时间等，全面评价公交可靠性，并以纽约4路公交车为实验线路，分析了公交线路途经路段的畅通情况、公交车乘客人均上下车时间与公交运行可靠性之间的关系。

Peng利用公交车辆开出站点的时间早于/晚于规定时间的概率、公交车辆运行时间大于/小于规定运行时间的概率、公交车辆到站时间间隔多于/少于规定时间间隔的概率，来综合反映公交运行可靠性，并在芝加哥24条线路全线进行实地应用，得到了这24条线路的公交运行可靠性数据。

Hammerte以美国《公共交通通行能力与服务质量手册》为可靠性评价标准，以连续车辆的时间差、车辆按照规定时间到达指定站点的概率为公交运行可靠性的评价指标，并将综合评价指标应用在城市公交实际线路服务指数评价中。

4．公交服务指数可靠性评价体系

美国《公共交通通行能力与质量服务手册》以公交车辆晚于规定时间到达的概率代表不同公交服务水平下的公交运行可靠性评价标准，并给出了不同服务水平下的可靠性指标阈值。美国绝大多数的公交运营企业对所管理的公交线路的可靠性评价都参照美国《公共交通通行能力与服务质量手册》中规定的可靠性计算方法和参考阈值。

英国交通运输部根据不同的发车间隔，制定了针对不同发车间隔的可靠性评价模型。对于前后两辆车的发车时间差小于10min的公交线路，其采用公交乘客在公交站点的平均候车时间与公交时刻表规定的前后两辆车到达公交站点的时间差的比值代表公交运行可靠性；对于前后两辆车的发车时间差大于10min的公交线路，其采用公交车辆按照规定时间到达指定站点的概率代表公交站点可靠性，采用公交线路途经站点的可靠性平均值代表公交线路的可靠性。

从总体上看，目前基于车载GPS数据分析道路交通状态，提取行程车速、行程时间的技术已经比较成熟，在国内外都得到了广泛应用。与此类似，在利用公交GPS数据分析公交行程车速和行程时间方面，也有不少研究成果，这为公交运行可靠性的研究和应用奠定了很好的基础。

在公交服务指数可靠性方面，国外做了大量的研究工作，并形成了相应的评价标准体系，但国外的情况与我国相比存在很大的差异，欧美发达国家的公交运行调度通常遵循既定的公交运行时刻表，因此，其运行可靠性的研究和应用大多也以公交运行时刻表为基础，而我国的公交运行调度通常采用首站发车间隔控制的运行控制方法。在大城市的中心城区，通常采用“高密度线网、高密度发车”的公交运行调度模式，这虽然在一定程度上掩盖了运行管理能力的不足，但是这种模式难以适应拥有较低人口的大城市外围地区，导致大城市外围地区的公交服务水平不高。

由于公交运行可靠性较低，导致公交吸引力逐年下降，也增加了乘客在站台的无效等待时间。因此，有必要形成一套适用于我国公交运行模式的可靠性分析和评价方法，为公交系统规划、建设和运营管理奠定基础。

综上所述，中国进入建设交通强国新时代，新一代信息技术与人工智能技术在交通运输领域得到了广泛应用，城市公交运行状态与组织管控分析技术研究，依然采用交通模型技术分析研究。由于国内外交通大数据云平台城市大型活动公交运行状态与组织管控分析技术的研究明显不足，因此，深圳市作为率先建设具有中国特色社会主义的先行示范区，在国内率先建设了综合交通运行指挥中心大数据云平台信息源池，开展了这一领域的长时间、连续不断的关于关键技术与核心算法的研究，依据20年来持续进行的城市公交系统仿真体系设计与建设模式成效显著。