【大数据环境下上海创新交通综合管理的实践与探索】
在大数据技术日益发展的今天，上海作为国际大都市，积极探索如何利用大数据进行交通信息的挖掘与应用，以提升城市交通管理的效率和准确性。薛美根和陈必壮两位专家的演讲详细阐述了这一主题。
一、开展交通信息数据挖掘的必要性
1. 交通信息化迅速发展，为信息数据挖掘提供了坚实的基础，使得海量的交通数据得以被有效利用。
2. 数据挖掘是交通调查技术的进步，能够获取更为全面和真实的交通数据，弥补传统人工调查的局限性。
3. 通过对大数据的挖掘，可以辅助、补充和校核传统调查，提高数据的准确性和实时性。
二、数据基础
1. 车牌识别系统数据：提供车辆活动信息，包括车辆数量、速度和行驶路线等。
2. 用地数据：基于遥感技术获取的用地信息，用于分析城市用地结构和变化。
3. 手机信令数据：揭示人员出行特征和分布，辅助人口统计和交通流量分析。
4. 运营车辆GPS数据：实时跟踪公共交通工具的运行状态。
5. 信息平台统计数据：汇总各类交通信息，提供决策支持。
6. 交通一卡通数据：反映公共交通的使用情况和客流分布。
三、数据挖掘成果及其应用
1. 城市用地分析：通过遥感技术解译，获得详细的城市用地类别和变化，为城市规划提供依据。
2. 实有人口统计：结合手机信令数据，辅助估算城市实际居住人口，提高统计精确度。
3. 小客车实有量：通过车牌识别数据，推算小客车规模，辅助交通管理政策制定。
4. 出租车、货运车辆出行特征分析：提供这些特殊车辆的出行规律，优化调度和服务。
5. 进出市境车辆特征：掌握车辆流动情况，对交通压力和环保政策提供参考。
6. 区域间人员出行和外来人员住宿特征：了解人口流动模式，支持城市规划和公共服务布局。
7. 道路、轨道客流特征：分析交通流量和速度，优化交通设施布局和运营策略。
四、关键技术
1. 基于遥感技术的交通相关用地数据挖掘：利用高分辨率遥感影像进行城市用地分类，结合GIS进行数据分析。
2. 基于手机信令的人员出行特征挖掘：通过手机信令数据追踪人员移动轨迹，校核人口分布和出行模式。
3. 基于车牌识别的车辆出行特征挖掘：利用车牌识别系统数据，评估车辆活动频率和出行分布。
这些技术的应用，显著提升了上海交通管理的智能化水平，同时也为其他城市的交通管理和规划提供了借鉴。未来，随着大数据技术的进一步发展，上海的交通管理将会更加精细化和智能化。
