交通大数据在节能减排工作中的应用 · Right to Speak...

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2017年4月

葛昱

交通大数据在节能减排工作

中的应用The Application of Traffic Big Data

in Energy Conservation and Emissions Reduction

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01 交通大数据的时代才刚刚开始 …The Times of Traffic Big Data Has Just Begun…

01 交通大数据的时代才刚刚开始

语言诞生（记录信息）

对世界认知的分享，加快进化速度，是人类出现的一个重要力量

造纸与印刷术（记录、存储、传播信息）

实现信息远距离和广泛传播，催生了近代文明

文字出现（记录、存储信息）

记录历史，人类文明产生的基础

计算机与通信大容量、远距离、低成本的信息传输和存储，产生了现代文明

电报、电话、电视、广播

19世纪 20世纪1000年前3500年前5万年前

信息革命的演化规律The Evolution of Information Revolution


信息的四大要素The Four Elements of Information

信息Information

表达

（记录）

交互

（传播）

记忆

（存储）

思维

（计算）

肢体、图画、语言文字数据（图片、视频、温

度、湿度、压力。。。）

范围越来越广

人脑结绳、刻契、甲骨、竹简、纸张磁带、光盘

容量越来越大

面对面借助人力、马车等各种交通方式无线电、光波

速度越来越快

算盘计算机人工智能能力

越来越强


数据就是信息的存储形式。目前人类存储的信息至少295艾字节（exabytes）的信息。这个数字相当于1后面有20个零。其中94%的信息是数字形式的，这也就意味着，过去人类发展的14万年期间所留下来的模拟信息量仅仅占到目前全球信息量的6%。

物联网-----万物互联

云存储----海量信息保存

移动互联网----随时随处访问信息

大数据应用时代刚刚开始

信息记录Information Record

信息存储Information Storage

信息应用Information Application

信息传输Information Transfer

“互联网+”的时代正在进行The times of "Internet +" is ongoing


没有应用的数据价值为零。数据的作用就是寻找客观规律The Value of the Data that is not Applied is Zero. The Role of Data is to Find Objective Laws

科学实验：通过少量数据提取特征、寻找规律，形成定理和理

论

数据挖掘：把已经掌握的客观规律（数学原理或理论基础）转

化成模型和算法。通过模型和算法来处理更大量的数据，得出

更大范围的规律结论。

智能认知：利用机器学习理论，从大数据中探寻人类没有掌握

或没有完全掌握的规律

高级阶段Advanced stage

初级阶段Primary Stage

中级阶段Intermediate stage

01

03

02

围棋右数第三根线落子，意味着你将占领这个线右边的领域。如果是在第四根线上落子，意味着你想向棋盘中部进军，未来你会占棋盘上其他部分的领域。所以在过去的3000多年里，人们认为在三线和四线落子重要性一致。但在与李世石二番棋第37步中，阿尔法狗落子在了第五条线，与第四根线相比，这根线离中部区域更近。这可能意味着，在几千年里，人们低估了棋局中部区域的重要性。

杰米斯·哈萨比斯，DeepMind创始人， AlphaGo之

父


大数据+AI自动设计赛车底盘

通过采用传统的赛车底盘，安置一个神经系统，安装了几十个传感器。然后让一个世界级的赛车手操控方向盘，

带它去了沙漠驱车颠簸行驶了一个星期，记录下了发生在车身上的每件事，共记录了40亿个数据点，包括了所

有承受的外力。

大数据+AI的时代Big data + AI times

通过采用了所有的数据，将之置于生成式设

计AI中，得到一个人类所不曾设计出的赛车

底盘。


荷兰人用机器人打印世界上第一个自主施工的

桥梁。在阿姆斯特丹，利用现场采集的数据和

智能系统，利用机器人开始用不锈钢进行3D打

印，他们将会一直打印，没有人类干涉，直到

桥梁完成为止


大数据+AI+3D打印自动建造桥梁

智能红绿灯

现代化的交通信号灯通常都是按照预先设定的程序运行的，未来当能够通过各类传感器采集到足够充分的数据后，智能红绿灯也许能够发现更好的交通控制方式，在没有人工干预的情况下独立制定决策，通过这种方式来减轻交通拥堵。卡内基梅隆大学已经在匹兹堡测试了智能红绿灯，还准备在加州洛杉矶和华盛顿州贝尔维尤进行测试。



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02 北京交通节能减排大数据的应用Application of Big Data of Energy Saving and Emission Reduction in Beijing Transportation Industry

02 北京交通节能减排大数据的应用

痛点1：城市交通将面临严格的节能减排考核，但缺乏话语权Pain point 1: Urban Traffic Will Face a Strict Energy-saving Emission Reduction Assessment, but Lack of the Right to Speak

2015年，全国交通运输、仓储和邮政业能耗达到3.83亿吨标煤，占全国能源消费总量的比重从2010年的7.89%升至9.53%；部分地区占比已经达到18.5%。

数据② ：部分地区交通运输、仓储和邮政业能耗占比已达18.5%

数据① ：全国交通运输、仓储和邮政业能耗总量持续增长，能耗占比已达9.53%

占能源消费总量比重


痛点1：城市交通将面临严格的节能减排考核，但缺乏话语权Pain point 1: Urban Traffic Will Face a Strict Energy-saving Emission Reduction Assessment, but Lack of the Right to Speak

然而，目前交通系统尚不掌握能耗排放底层数

据，无法为考核目标制定、目标执行进度等提供有

效支撑，缺乏话语权

“十二五”末，全国汽柴油消费总量达到

28728万吨，增速达到6.2%

北京、上海等地区汽柴油消费总量也呈现逐年

上升趋势，城市交通带来的能耗排放量已经面临来

自发改、环保等部门的目标考核

预计“十三五”期间，全国其他地区也将面临

交通能耗排放量指标压力


痛点2：交通节能减排的复杂性急需精细化、高水平的技术支持Pain point 2: The Complexity of Energy Saving and Transportation Needs of the Urgent Need for High-level, High level of Technical Support

城市绿色交通体系建设、运输车辆能耗排放控

制策略、大货车治理、新能源车推广等热点难点问

题亟需政府快速准确响应，但目前数据支撑不足：

Ø 高精度的能耗排放总量数据

Ø 高分辨率的能耗排放位置数据

Ø 真实准确的车辆基础信息

Ø 各类基于大数据的决策评估工具

Ø ……

此外，目前关于北京机动车污染物贡献率有三

种说法，存在较大争议，缺乏精细化数据支持

研究机构（学者）解析结果

北京市环保局 31%

中科院大气物理研究所（研究员王跃思） 17%

中科院大气物理研究所（张仁健课题组） 4%

02 北京交通节能减排大数据的应用痛点3：资源环境刚性约束日趋加强，企业面临生存压力急需绿色转型Pain point 3: Resource Environment Rigid Constraints Increasingly Strengthened, Enterprises Face the Pressure of Survival in Urgent Need of Green Transformation

尽管国家和地方政府对企业的绿色转型提供资金等激励性引导性政策，但是由于多数交通运输企业未能系统掌握自身数据情况，难以享受此类支持，生存环境艰难

Ø 2017年目标：PM2.5年均浓度60微克/立方米，2017年1月，PM2.5浓度高达115微克/立方米

Ø 在环境压力下，全国多城市普遍对货车采取道路禁行、区域限行和车辆淘汰等措施，使企业传统运输模式受严重影响，面临巨大市场生存压力，急需转型

Ø 以北京为例，由于高耗能及颗粒物、氮氧化物、苯苪芘等污染物排放问题，29家沥青混合料搅拌站面临经常性停产压力，难以满足全市各级道路建设与养护需求，急需转型

2017年，北京市领导把京津冀一体化、首都功能人口疏解和大气污染治理列为三大重点工作


痛点4：社会公众对交通节能减排问题日益关注，政府部门面对舆情压力难以快速准确响应Pain point 4: The Public on the Issue of Energy Conservation and Emission Reduction Concerns, Government Departments Face the Pressure of Public Opinion is Difficult to Quickly and Accurately Respond

以上措施给社会公众的生产和生活造成影响，但是由于节能减排效果评估的支撑数据不足，存在较大的争议，很容易引起社会公众的质疑

n 红色预警、重大事件的机动车限行

n 绿色出行（公交专用道、自行车、步行）

n 治污治堵一体化措施（拥堵收费、低排放区）

n 国一国二车区域限行或提前淘汰

n ……


造成以上痛点的原因，集中体现在数据基础和分析工具的薄弱与缺失，而交通大数据的应用是解决这一问题的有效手段The Reasons for the Above Pain Points are Concentrated in the Weak and Missing Data Base and Analysis Tools, and the Application of Large Traffic Data is an Effective Means to Solve this Problem

战略规划

政策措施

数据基础

Ø 数据质量差，数据可用率低Ø 数据维度单一，不能支持综合分析Ø 决策辅助工具匮乏，政策敏感度低

1.2万+辆157个车型，运营车型全覆盖OBD等40余多源异构数据，近100TB数据量

微观监测数据

交通运行数据

• 所有出租，5分钟，全路网所有路段行程速度

• 3千万条公交IC卡数据

手机信令数据2千万手机信令3.8万基站数据

交通模型市域交通模型市区交通模型区域交通模型微观仿真模型

交通调查数据

每5年：大规模交通大调查每年：中规模补充调查

专项交通调查：如核查线、车型调查

交通流量监测

RTMS、卡口、视频数据2min-5min一次

交通检测数据

100余辆车微观排放数据VSP比功率技术微观数据

交通统计数据

6万+企业统计数据

•

机动车微观能耗排放评价

机动车污染物排放时空分布

规律

交通排放对健康的影响

节能减排政策效果预测

机动车微观排放评价

交通节能减排关键数据校核与补充

交通能耗排放校核

动态路网交通排放评价

数据越来越多且复杂关联

交通大数据

交通大数据 & 交通节能减排02 北京交通节能减排大数据的应用

Ø 微观运行监测数据 Microscopic Monitoring Data

近几年，以车辆基础特征为坐标原点的多维感知和协同技术逐步发展，能够感知车辆运行工况、运营特征、驾驶行

为、能耗及排放状况等方面的重要指标

此类微观的交通精细化数据能够科学量化分析车辆排放相关影响因素，为交通节能减排方面的工作的精细化管理和

评估提供了可能性。

l 兼容多种发动机类型，覆盖车型达11类39种（康明斯、依维柯、玉柴、现代等）

l 实现了动态能耗、驾驶工况、排放工况、定位信息等4类26项指标的直接感知，是传统器具的3-4倍

l 监测偏差在3%以内（同类器具20%以上），达到计量要求

出租车能耗排放实时监测界面

京AR1810 市公交集团

柴油国V 单机 2年

故障能耗 …排放

北斗/GPS双模

OBD数据采集

无线通信


Ø 交通流量数据 Traffic Flow Data

卡口数据浮动车数据核查线调查21 3RTMS

微波数据 4车载终端数据

（CAN）5 路网车队结构数据

6

1680个点位 1270个点位 852个点位


Ø 交通环境监测数据 Traffic Environment Monitoring Data


北京市环保局拥有35个环保监测点，北京市交通部门建立了4个在线环境监测点，39个点都

进行连续性在线环境监测，未来还将持续增加监测点位。

Ø 交通统计、调查、检测数据 Traffic Statistics, Investigation, Test Data

交通统计、调查、检测等传统数据是交通大数据的连接纽带

交通检测交通调查交通统计

链接交通运行数据与交通排放数据

链接交通监测数据与交通运行指标

链接交通微观数据与交通宏观指标

交通环境移动实验室


北京市着手开展大数据核心技术研发与应用，在建设“能耗、燃油、污染物排放、碳排放可分析可追溯、可分解可考核、可预测可预警”的统计监测体系方面进行了一系列实践

Ø1个统计监测体系Ø2个重点工程Ø3个关键技术Ø若干应用


基于OBD车辆能耗计量器具、交通大数据等核心技术，建成集微观监测、宏观分析、政策评价于一体的可用于多部门的交通节能减排统计监测平台

北京市交通领域节能减排统计与监测平台Energy and Emission Reduction Statistics and Monitoring Platform in Beijing


作为统计监测体系的重要组成部分，北京交

通节能减排实验室，在人、车、路、环境等方

面开展交通节能减排检测和数据采集，与统计

监测平台形成协同与互补

n 移动源污染物排放计量

n 交通参与者（人）的能耗排放计量

n 空气质量与排放总量关系

n 节能减排产品技术

北京交通节能减排实验室Beijing Transportation Energy Saving and Emission Reduction Laboratory


北京交通节能减排实验室Beijing Transportation Energy Saving and Emission Reduction Laboratory


• 35个环保局点位• 4个交通点位• 手工监测布局• 应急监测

路面道路实际排放

交通大气环境质量

• 实际道路排放检测• 交通工况大数据• 交通流量• 车型结构

检测监测

实验室基于领先的车载检测系统和环境监测网络系统，实现对“交通绝对排放量检测+大气

环境浓度监测”的环境数据掌控。

机动车能耗

运行工况

污染物排放

驾驶行为

运营特征

客运量

货运量

周转量

瞬时油耗

累计油耗

累计里程

经度

纬度

时间

驾驶员信息

加速踏板行程

值

制动踏板行程值

扭矩

转速

空调开启状态

SCR工作状态

尿素液位

氧化氮超限报警

累计排放Nox浓度值

发动机状态

车辆速度

瞬时排放

基于单车的移动源多维感知和协同技术Multi - dimensional Perception and Collaborative Technology of Mobile Source Based on Cycles

建立以车辆基础特征为坐标原点的多

维感知和协同技术，能够感知5大类30小

类，800余项能耗排放关键信息，并且实

现大数据的多源异构数据的有序协同和

关联，解决数据离散性问题

核心：（1）能耗综合指标直接感知（OBD）（2）污染物指标间接感知（3）能耗排放数据与驾驶行为、运营特征及运行工况等多源数据的关联与融合


数据质量控制Data Quality Control

与计量部门合作，研发兼容多种发动机类

型的高精度监测器具，依托大数据平台和实验

室检测手段，完成50余种关键校正模型算法研

发，显著提高监测数据质量并达到计量要求，

提高了交通能耗排放数据核算精度

n 计量质控技术

n 实车校核技术

n 大数据纠偏技术


五层次交通能耗排放模型技术Five - level Traffic Energy Emission Model Technology

基于平台监测和实验室检测，结合交通大数据技术，应用高分辨率交通能耗排放仿真技术和多尺度评估技术，初步构建了高综合性、高敏感性的五层次交通能耗排放综合评价模型体系


应用1：建立长效机制的交通节能减排统计监测制度Application 1: The Establishment of Long-term Mechanism of Traffic Energy Saving Emission Reduction Statistical Monitoring System

2015.8.20-9.3纪念日阅兵单双号限行

2015.12.8-12.10，12.19-12.22雾霾红色预警单双号限行

2016.2.18-2.24春节


　纪念日阅兵雾霾红色预警1 雾霾红色预警2 春节

货运降低降低降低降低公交增长增长增长增长出租降低不变不变降低轨道增长增长增长增长

北京市依托智能化监测分析技术，就交通能耗排放核算与统计、环保、发改等开展合作，并建立长效机制



与统计局联合核算交通能耗

公交轨道出租货运旅游省际郊区

社会交通

现状及问题分析

统计

监测

调查

调研

潜力点分析

情景设定与趋势预测

模型搭建

情景设定

测算

节能降碳措施任务

外界约束条件

支撑发改委交通能耗目标制定与考核

支撑发改委目标制定与考核



全市空气质量目标制定（污染物浓度）

机动车减排目标及分行业目标制定

政策情景设计及效果预测

参数设置与数据标定

车辆数使用强度数

据排放因子数

据

车辆注册登记数据库

交通领域节能减排统计监测平台

交通节能减排实验室

环保部门

交通部门

1月 2月 3月 4月

5月 6月 7月 8月

9月 10月

11月 12月



应用2：以企业运输信息和车辆动态定位信息为依据的绿色货运奖励政策方案Application 2: Green Cargo Reward Policy Program Based on Corporate Transport Information and Vehicle Dynamic Location Information


应用3：重大事件交通措施效果预测和评估，支持政府积极应对公众舆论Application 3: Significant Events Traffic Measures Effect Prediction and Assessment, Support the Government to Actively Respond to Public Opinion


（1）APEC期间节能减排效果评估

对APEC会议和阅兵期间交通综合

措施等政策进行了能耗排放预测和

分析，为政府提供科学、准确的能

耗排放数据，帮助政府积极应对社

会公众舆情

应用3：重大事件交通措施效果预测和评估，支持政府积极应对公众舆论Application 3: Significant Events Traffic Measures Effect Prediction and Assessment, Support the Government to Actively Respond to Public Opinion


（2）基于VSP理论及交通行业车辆监测大数据，支持红色预警效果评估

案例：红色预警效果评估

排放率

图谱

速度排放

关系图谱

(1.86万组）

(23.4万组）

NOx

HC*10

t/d

t/d

应用4：时空动态排放分布及评价Application 4: Spatiotemporal Dynamic Distribution and Evaluation

地理范围：北京市全市域（重点6环内）

时间粒度：30分钟

空间粒度：• 次干路及以上道路• 1km*1km网格

输出指标：PM2.5/PM10/NOX/CO/HC

车型分类：属地特征，行业属性、排放标准、能源类型

Ø 基于物联网下的路网动态交通大数据，研发路网动态交通污染排放时空分布清单技术，反映交通活动水平变化对城市小尺度空气质量和居民健康影响


谢谢！

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