文档介绍：ScienceandTechnology Review 1/2003 40 交通 ITS数据管理技术发展趋势分析 AnAnaly sisonDevelop ing TrendandActuality ofITSDataManag ement 袁振洲刘梦涵于雷(北方交通大学交通运输学院北京 100044) 一、ITS数据管理及其意义 ITS数据管理主要就是管理交通流信息的流通,将其存储为有用的形式,然后由最终用户以实时或存档的形式分别利用[1]。到目前为止,几乎所有交通管理中心所存储数据的利用率均低下。交通管理中心对ITS数据的管理具有随意性,没有一套完整的系统化的技术。所以,开发有效的ITS数据管理技术意义重大,其主要目的是通过设计和利用完善的技术和方法来系统地处理、存储、获取和利用分布式动态交通数据,从而满足不同的交通用途。在智能交通系统大范围开发与应用之前,道路交通系统的管理、控制及规划长期处于数据相对缺乏的状态,有时一些参数不能非常精确或充分可靠地得到[2]。比如,在交通控制方案优化中,往往由于缺乏实时的交通数据,使得选定的控制方案不能在实际运行中发挥应有的作用。而在规划研究中,相当数量的时间和费用主要花费在交通系统状况和用途方面的基础信息收集上。交通调查,这一交通需求预测的主要需求数据来源,一般情况下每10 年甚至更长时间才进行1次。类似调查得到的数据通常要经过几年才能分析整理成相关规划部门需要的资料,这在很大程度上削减了它们的时效性和可靠性。受基础数据限制,一些单位有时不得已要使用过时的资料。此外,有些交通研究或管理部门不知道哪些数据可以得到及以何种渠道得到,或因数据格式的不兼容而全部放弃这些数据信息。智能交通系统技术,特别是传感和通讯技术, 与存储处理功能强大、使用方便的计算机系统,已经开始扭转上述情况。这些技术可以使交通管理、控制和规划的数据需求和数据获得在数量与内容上产生质的飞跃。交通管理中心以半连续的方式收到交通流信息,这些信息通常是以每15~30秒为间隔,是由主要道路上埋设的环行探测器产生的实时速度、交通量及车道占有率的数据。每一埋设探测器的路段都会产生大量的数据。这些数据也可能来自其它的探测装置,包括各种不同种类的探测器、远程交通微波检测器(如RTMS)、视频检测装置等等。这些数据用途广泛,例如,可用来实施实时交通控制、分析当前交通状况、探测交通事故等等。同时,这些数据也将构成交通历史资料的数据库,既可以支持离线交通控制策略的优化,也可以分析不同策略下交通流的分布。在交通规划方面,这些数据也有直接或间接的作用(测量实际需求量和系统运行指标),还可用于校验交通需求预测和评估模型。总之,这些数据的潜在应用面非常广泛,往往不仅限于实时应用。其范围包括:先进的交通信息系统和用户服务,事故探测与管理,动态交通标志,公共交通管理,危险品运输路线管理,商用车辆的路线选定及时间表制定,科研与建模,长短期交通规划,交通需求预测,交通需求管理,等等。目前,越来越多的人已经认识到智能交通系统所产生的大量实时交通数据可以显著地增值。在硬件与软件两方面存储和获取数据技术的重大提高, 尤其是计算机网络的应用,正在减少实现数据增值和向不同的用户传输数据所需的成本。另一方面,各个大城市纷纷建立自己的先进交通管理系统,而各交通管理中心却陷于数据浪费的窘境。路网探