2020年第01期（总第239期）I中国交通信息化
CHINA ITS JOURNAL Vol.239 No 01 2020
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DOI : 10.13439/j.cnki.itsc.2020.01.016
基于数据可视化的高速公路路网“薄弱点”分析
孙同心，周伟健，王世鲲
(上海电科智能系统股份有限公司，上海200063)
摘要：本文结合实际案例对高速公路路网•‘薄弱点\"进行分析，通过提取路网流量、路网交通事件、道路基础情况等数据的基础特征， 利用教据可视化技术进行数据挖掘，综合分析出可能导致路网“薄弱点\"的形成因素，并对因素产生的影响进行预估，最终成为道路管理者 的决策依据
关键词：数据可视化；高速公路；路网；数据挖掘
伴随着我国交通出行机动化程度的日益提高，路网内往往 二、路网薄弱点分析
存在多处通行能力差、效率低或易发事故的路段，各类公路交通 运行事件事故也时有发生。如何找出这些突发性或常态性的路网 (―>关键技术介绍“薄弱点”成为摆在路网管理者面前的难题。
1、 数据可视化技术
借助数据可视化的技术手段，以交通流量数据、历史事件 数据可视化11起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创 数据、恶劣天气以及施工管制等度的历史数据为样本，多角 建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量 度、多层次地分析挖掘引发路网薄弱点各个因素之间的关联性， 呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的 从而揭示出各类型的路网薄弱点发生的规律与特征，辅助道路交 数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更 通运营管理，从而实现“安全、高效、舒适、优质”的高速出行 高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。 新体验。
随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断 变化，以及増加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可
―、路网薄弱点特点
视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
2、 加权平均数（权数）
本文的路网“薄弱点”是指通常意义下行能力通行能力较 加权平均数（权数）121即将各数值乘以相应的权数，然后加 差的一条或多条临近的路段，该意义下的路网“薄弱点”主要包 总求和得到总体值，再除以总的单位数。平均数的大小不仅取决 含两大类：一类为非常态性的薄弱点，即通常由于施工管制等计 于总体中各单位的标志值（变量值）的大小，而且取决于各I示志 划类事件或恶劣天气等突发类事件引起的非常态性薄弱点，此类 值出现的次数（频数），由于各标志值出现的次数对其在平均数 薄弱点通常具备在施工或恶劣天气结束后即可恢复正常通行的能 中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数。
力；另一类薄弱点则为常态性的薄弱点，该类薄弱点通常由于道 本文对路网“薄弱点”的研究并非单独建立在某种类型数 路本身规划建设不合理、常态的大交通流量等引起.该类薄弱点 据上的研究，通常意义上需要综合分析道路收费站流量、车检 一般在无外在诱导、分流措施等手段干预的情况下，无法自 器流量、手机信令数据、交通事件数据以及施工管制数据等多 主恢复正常通行能力。
种数据类型。事实上，不同类型的交通数据对形成路网“薄弱 但无论哪沖薄弱点，均具备以下三大特点：通行能力差或无 点”的影响程度不一样，比如某地区或路段频繁产生同一沖类 法满足现有公众对道路通行能力的要求；具备区间内车速较为缓 型的事故对形成此处为路网“薄弱点”的结论影响程度较大， 慢或车速急剧变化的表现形式；易发或常发交通事故。
而诸如流釐数据则不能单独成为路网\"薄弱点”形成因素的支
技术< TECHNOLOGY
撑条件。因此需要对不同沖类的数据进行一定意义上的加权平 均才能有效进行路网“薄弱点”的分析并最终得出路网“薄弱 点”的分布情况。
(二） 数据来源
本文以某省的高速公路路网作为研究对象，数据来源包含人 工填报类数据及系统对接类数据。
人工填报类数据包含：交通事件数据、施工管制数据以及道 路车道数等数据。
系统对接类数据包含：收费站流量、车检器流量、交通天气 以及手机信令等数据。
(三） 鉴别指标
根据国家畅通工程评价标准，鉴别路网“薄弱点”的指标-' 般包括路段平均车速、万车事故率以及路段堵塞率等。
路段平均车速：路段机动车的平均行驶速度。
万车事故率：每万辆机动车（不包括自行车折算）的年交通 书故（一般以上事故）次数。单位：次/万车。
路段堵塞率：车辆在车行道上受阻排队长度超过2000m的为 阻塞，排队长度超过3000m的为严重阻塞。路段阻塞率计算公式 为：阻塞路段数/道路条数x 100%。
(四） 鉴别方法
为分析出高速公路路网的薄弱点，在掌握现有各类型历史数 据的情况下，需要根据不同维度对数据进行分析统计。
首先，对全网流量进行分析。流量其实是广义概念，包含两 沖类型的数据，一种为高速公路收费站的收费流量，另一沖为基 于手机信令的交通态势。
根据某省收费系统中提取的全省约390个收费站的实时数 据，发现数据类型主要包含MTC出入口流量，ETC出入口流量数 据。数据传输方式主要通过各收费站的收费系统准实时上传收费 数据，途经收费站的每辆车均为一条的流水数据，数据中包 含了车辆入口收费站、车辆出口收费站、车道类型、车辆类型、 车牌等相关信息。目前全省的一天车辆通行数据条数约为150万 条（不考虑节假日大流量等特殊情况）。
表1列举了该省高速在某月流量排行前十的路段（为保护数 据隐私，以下数据非真实数据，为方便研究，仅保证数据量级比 例一致）流量主要集中经济较为富裕的区域，排行第一的高速 流量最为庞大，这条高速为该省所在城市群重要的经济通道，其 当月出口流量几乎为第二名的两倍。
其次，借助数据可视化技术，在掌握以上数据的基础上进行 收费站流量大小分布情况的分析。根据上述表格流量在GIS地图 上的分布情况，发现流量主要集中在地图南侧片区，该片区流量 占全省较大比例。
再次，单独对高速公路路网在该月份的道路封闭管制数据进
表1 201*年*月份部分高速公路出口流量情况（非真实数据>
高速公路名称
出口流量曰均出口流量同比_林高速940000031000014%**中心580000019000011%**绕城470000016000016%**高速320000011000012%**高速
2600000880005%**高速22000007500018%**高速21000007100014%**高速17000005600011%**高速1600000530009%林高速
1500000
52000
14%
连云港市
.
■
f迁市
淮歹市 .
' 盐城市
, . 糊市•
馨.
I• •
馨
^k：：w
图
i高速公路出口流董的分布示意图
行汇总统计。交通管制数据主要来源于高速指挥中心的指挥调度 系统平台以及部分电话人工上报的数据，平台上报关键字包含施 工路段、桩号、开始以及结束事件、管制级别以及管制类型等。 交通管制包括恶劣天气管制、施工作业管制、交通事故管制、警 卫任务及其它原因，其中特级管制即道路封闭管制对交通影响程 度较大。本文研究以封闭管制数据为基础，剔除了其它非封闭管 制数据。
表2数据显示北网主要由于恶劣天气引起道路封闭管制，而 南网主要因为交通事故引起封闭管制。北网管制主要集中在容 易产生大雾或者团雾的地区，南网则集中在当月交通事故较多 的地区。
接着，借助GIS地图对交通事件数据进行分析。根据高速公 路运营安全性调查，高速公路中占路线总长度不足15%的事故多 发路段，分布着40%以上的事故数量和60%以上的死亡人数。可
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表2*月份全路网高速公路封闭管制时间分类（单位：小时）（非真实教据）
的3%~15%比重作为其它因素的图层数据诸如国家畅通工程评价 标准中提到的路段平均车速图层等。
步骤三：数据融合分析的过程及结果同样作为热力图数据源 形成一个完整的数据融合汇聚图层，即最终的分析结果图层，该 图层中的深红色区域即本文中定义的路网“薄弱点”，效果如图 2所示〇
恶劣天气
北网南网跨江大桥合计上月去年同期
185051903770
施工作业
11001123
交通事故
7211296167
警卫任务
000030
其他原因
2630294022
见，事故多发路段的危害性远远大于一般路段，对高速公路的运 营安全造成了严重影响。历史交通事件数据在地图中的集合展 示被称为事故黑点I
事故黑点并非一个点，其位置可以是一个
点、一个路段、整条道路或者一片区域。
通过观察该省高速公路路网在一段时间内的的事故黑点分布 图，发现交通事件数据主要集中在地图南部片区的高速路段。结 合其他客观因素分析认为有一部分高速主要由于交通流量大等原 因造成事故较多，而另外一部分高速则由于车流量较大、客货混 行、车道较少以及较多施工管制等原因造成事故。
综上所述，通过对实际研究过程中的类型数据进行简单描 述，包括收费站流量、道路封闭管制以及历史交通事件，此外 还需纳入其他数据包括天气及道路基础信息（车道数）等。然 后基于加权平均的理念把各类数据以不同的权重融入数据分析 过程中，并借助热力图来演示融合过程，标注可能存在的路网 “薄弱点”。
因涉及数据安全隐私问题，本文将基于模拟数据来介绍一下 实际数据融合分析过程。
步骤一：把各类交通数据单独作为数据源加载到热力图， 每个热力图均能显示其对应数据汇聚形成的路网热点。把国家 畅通工程评价标准万车事故率（通过交通流量数据和事故数据 计算得出）作为基础图层，道路封闭管制图层作为另外单独基 础图层。在实际应用中，还采用了其他基础图层，如高速天气 图层、交通态势图层、车检器流量图层及道路基础信息指标化 的基础图层等。
步骤二：依据加权平均数对数据进行融合分析，总权重假定 设置为100%。首先，在实际研究过程中发现万车事故率占有比重 较高，于是将其设定为50%~55% (后续也可依据新的交通运行数 据进行调整）；其次是交通态势图层，通过该图层计算出国家畅 通工程评价标准中的路段堵塞率图层，该图层前期比重较低，随 着后续手机信令模型的不断自训练，基于手机信令推演的交通态 势准确度不断提高，该图层比重也将随之提高，现阶段通常将其 设定到25%~30%的比重；接着是封闭管制图层，该图层通常先与 道路基础信息指标化的基础图层进行融合，然后再作为一个 图层加入整体计算中，该图层比重通常可达1〇%~12%;最后剩余
图2基于模拟数据形成的热力图
与此同时，根据该省高速官方对外发布的某个节假日拥堵指 数预测图，可以发现交通管理者基于运营经验及部分历史数据分 析出的节假日拥堵指数分布其实与本文中论述产生的路网“薄弱 点”热力图相对应，且本文中论述产生的路网“薄弱点”热力图 更加精细化，能够较为精准地反应该省路网存在的现实问题，再 加上数据可视化技术的支撑与分析，能够更加有针对性地对存在 的路网“薄弱点”进行人工干预。
综上所述，基于度数据叠加生成后的热力图，能够直 观地知道路网哪些地方容易形成通行能力差、容易发生交通事故 的路段，即本文中所述的路网“薄弱点”，这沖路网“薄弱点” 往往与上面章节描述的一个或多个维度数据的一些热点区域相吻 合，即该省路网南网部分路网“薄弱点”往往集中在常年拥堵、 交通事故频发的路段，而该省路网北网部分路网“薄弱点”则往 往集中在易出现恶劣天气且道路基础设施设备运行情况差的路 段。其实这也符合路网管理者基于经验判断出来的部分结果。通 过比较本文论述的研究结果与基于经验判断出来的结果，发现前 者数据更精确，能够准确定位到某个路段甚至一小段的里程桩号 中，而后者往往是一个定性结果，其结果往往是一片区域或里程 较长的一段路段。因此，路网管理者可借助本文研究的方法对路 网“薄弱点”进行更加有针对性地管控、实行分流引导或基础设 施设备改造，从而提高公路基础设施和运输组织效率与安全水 平，保障公众用户出行安全。
(上接第128页）
技术< TECHNOLOGY
当接地网的接地电阻大于1欧姆时，防雷接地采用接地 方式，但接地电阻应不大于10欧姆。防雷接地采用接地方式 时，避雷针及接地引下线应与门架结构采取绝缘处理。
所有重要设备的接口板、电路板、接口均采用隔离技术，以 减弱浪涌电压对电路的损坏。
远距离传输的信号线两端需加装信号防雷器。所有进出ETC 门架控制柜的电源线均需在控制柜安装电源防雷器。防雷器根据 实际需要的不同，可应用不同型号的三相或单相电源防雷器、信 号防雷器，并且应该具备以下特点。
(1)兼容性：即不对所保护的设备或线路造成任何干扰及 中断。（2)承受高电流：电源线上容许峰时电流不小于5kVA， 信号线上不小于2.5kVA。（3)低通过电压：将瞬间尖峰电压降 至低于二倍设备的可承受电压。（4)全面保护：应提供每线对 地的保护，并提供线间保护。
(二）接地设计
防雷接地电阻必须小于10欧姆，同时保护接地电阻小于4欧 姆。另外，当保护接地与防雷接地共用接地体时，此时接地电阻 不应大于1欧姆。
为确保设备的正常运行，要求下列电器设备外漏导线部分均 应接地或接保护线，且所有的设备均需做好接地：
(1) (2)
电器的柜、屏、箱的框架，金属架构，钢筋混凝土架 电缆的金属外皮或屏蔽层，穿导线的铜管和电缆接线
构，以及靠近带电导体的金属围栏和金属门；
盒、终端盒的金属外壳。
ETC门架系统防雷接地系统如图3所示。
八、结束语
ETC门架系统是交通部取消高速公路省界收费站工程建设的 重要组成部分，其中供电防雷是ETC门架系统的基本保障。江西 省在ETC门架系统供电防雷设计方面，严格按照交通运输部《高 速公路ETC门架系统技术要求》以及其他国家相关技术要求，根 据所辖路段实际情况，收费站至ETC门架采取电缆直供或者远程 供电两种方式，ETC门架控制柜采取UPS或者开关电源在线供电等 多沖灵活配置方式，在保障达到设计要求的前提下，最大限度地 节约工程造价并且增加设备的可选性，最终取得了很好的效果。
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责任编辑彭翔
(上接第121页）
不过，上述章节中的硏究过程建立在有限种类数据的基础 上，且在进行基于可视化技术的热力图融合时多个维度下的权重 参数值均不一定是最佳数值，所以实际研究过程中需要结合路网 运行时产生的各类实时数据不断优化各个维度下的权重参数值， 对热力图的拟合不断调整以达到最佳预测效果。
1、 通常流量大而万车事故率较高的路网可能存在路网“薄
弱点”，比如G42宁沪高速的部分路段，此部分路段通常需要进 行分流等措施。
2、
部分流量小而极易发生事故的路段也存在“薄弱点”，
此类通常是由于陡坡急弯路段或路况质量差及养护不到位等因 素造成的，此部分路段需要对不合理部分进行调整或加强养护
三s总结
本文在对高速公路交通流特性进行分析的基础上，对如何 发现高速公路的路网“薄弱点”以及路网“薄弱点”的一些特性 进行了研究。由于路网“薄弱点”的形成是多方面因素造成的， 因此在采集路网的各类动静态数据的基础上，借助数据可视化技 术将不同因素进行分类统计分析，包括通过历史事件对事故多发 路段的分析、通过收费流量形成大通道分布分析等，最后通过算 法并结合国家畅通工程评价标准指标将这些因素进行路网“薄弱 点”的推演并用后续接入的数据不断拟合调整，从而形成了本文 所述的路网“薄弱点”的分布。在此基础上对路网“薄弱点”的 规律进行了总结。
监管。
3、
还有一类为上文提到的非常态性质的路网“薄弱点”，
引发因素主要为施工管制而交通参与者安全意识淡薄造成的管制 不合理。
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货
责任编辑户利华
