【GPS数据在深圳市宏观交通模型中的应用】
随着城市交通需求的不断增长，宏观交通模型在城市规划和管理中扮演着至关重要的角色。深圳市交通仿真系统二期项目中，GPS数据被广泛应用，以提升模型的现势性和校核精度，解决了传统模型依赖于耗时且周期长的居民出行调查数据的问题。
GPS数据的应用主要体现在以下几个方面：
1. **交通小区OD（Origin-Destination）提取**：通过对出租车、公交车和客货车的GPS数据进行分析，可以提取出不同区域间的交通流量，提供实时的交通需求分布，从而更新和校核模型的OD矩阵，提高模型的准确性。
2. **道路速度和流量监测**：GPS数据可以用于监测道路的实时速度和流量，这对于宏观交通模型的校核至关重要。与传统的人工实地调查相比，GPS数据的实时性使得模型能更好地反映当前交通状况，减少了项目时间和成本。
3. **模型适配与参数更新**：由于城市发展的快速变化，如城市更新项目和公共交通设施的改善，会影响出行分布和方式。通过GPS数据，可以及时调整模型参数，适应新的交通行为，确保模型的预测精度。
4. **居民出行调查的补充**：GPS数据可以补充和完善居民出行调查数据，尤其是在居民出行调查样本量有限、抽样率低和主观因素影响大的情况下，通过出租车乘客数据反推居民出行特征，提高模型的校核精确度。
5. **公共交通OD校核**：公交车和出租车的GPS数据能提供详细的乘客出行OD信息，有助于更准确地估计公共交通的需求矩阵，优化公共交通设施的运营。
6. **道路流量和速度校核**：通过对出租车和货车的GPS数据进行分析，可以校核模型中的道路流量和速度，进一步提升模型的适应性和真实性。
7. **实时性与响应速度**：与传统的五年一次的居民出行调查相比，GPS数据的实时性使模型能够快速响应交通状况的变化，实现模型的适时更新和校核。
8. **模型参数标定**：通过分析货车的GPS数据，可以获取道路阻抗函数的相关信息，对模型参数进行标定和校核，提升模型预测的准确度。
GPS数据在深圳市宏观交通模型中的应用不仅提高了模型的现势性和校核精度，还降低了项目的时间和成本，为城市交通管理和规划提供了更为科学和精细的依据。这一应用模式对于其他快速城市化地区具有广泛的示范和推广价值。
