摘要：深圳市长期坚持数据和模型驱动的交通规划理念,经过20年的积累,建立了面向规划决策支持的综合交通大数据应用体系,在多元数据融合与大数据挖掘应用方面进行了探索。总结深圳市交通大数据平台包含的三类数据:偏静态的城市空间数据、传统调查数据、偏动态的交通多元数据,阐述大数据对交通规划技术创新的影响。基于大数据对交通模型和运行仿真的影响,深圳市积极推动交通规划技术创新,建立区域–宏观–中观–微观一体化的交通仿真模型体系、融合实时数据的交通运行和评价系统,也使得绿色交通优先等规划理念更易实施。最后,对车联网、智慧交叉口、交通主动控制、个性化信息交互等影响交通规划创新的技术进行展望。

摘要：伴随城市蔓延、轨道交通成网、用地开发等发展条件,大城市综合交通环境日益复杂。如何拓展评估边界、深化评估技术、提升评估频率和延伸评估视角成为传统城市交通评估技术体系面临的四个关键问题。首先介绍交通领域大数据的组成、特征及应用情况。通过深度挖掘交通运行产生的多源异构数据,建立集统计、关联、预测于一体的交通大数据分析平台和专题评估子系统,形成面向多层次、多领域应用需求的一体化综合交通模型体系。最后,基于深圳市的应用实践情况,阐述城市交通综合评估技术从城市到区域、从宏观到微观、从静态到动态、从土地到环境的转变。

摘要：量化分析机动车能耗、排放及分布特征,是源头建立城市交通排放清单、科学制定交通环境政策的关键支撑技术。国家层面缺少统一的核算方法和因子库,地方层面数据基础薄弱、协调共享困难,是制约相关研究的主要障碍。针对机动车能耗以及尾气排放,采用HBEFA理论方法,研究本地化排放因子和自下而上的精细化核算模型。建立跨部门开放共享的协作模式,按照数据-模型-应用的功能架构,以整合利用交通-环境多元数据为突破口,开发建设深圳市机动车能耗排放核算平台,为政府决策支持、商业活动策划、市民出行引导等提供交通环境影响分析的专业工具。