摘要：目前，随着近年来城镇化的加快发展，城市人口数量在不断增加，城市规模也在逐步扩大。城市轨道交通以其运输人数量大、运行速度快、安全程度高的优势，成为解决城市人口出行的重要手段。城镇化的趋势使得城市轨道交通的压力也在逐渐加大，城市轨道交通如何适应城镇化的趋势，利用更前沿的技术解决发展过程中遇到的问题是城市轨道交通建设中的重要挑战。文中对城市轨道交通大数据技术应用进行了分析。
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关键词：海量数据查询城市；轨道交通；大数据技术；应用
1大数据的应用价值分析
大数据具有高速性、规模性、多样性与价值性四个典型特点，通过组合各种数据，使数据形成更高的价值，从开发应用的角度看待大数据技术与资源，可以将其看成由多种类型、复杂结构以及巨大数量的数据所形成的数据集合，通过云计算技术完成处理数据，进而实现数据共享。物联网技术、社交网络技术已经发展得较为成熟，数据形成量也在快速增加，不断积累，无论是工商领域还是学术领域，都在积极引进大数据相关处理技术，支持领域内的各种活动，深入挖掘数据潜藏的价值，掌握数据形成规律，进而产出数据产品。
2轨道交通大数据研究方法
2.1可视化分析法
2.1.1雷达图分析法
雷达图分析法可将数据分为五个方面绘制成图，使得数据成果更加一目了然。采用雷达图分析法时主要用到的大数据有大众点评网查到并加工的POI密度和购买的某运营商手机信令数据。首先，建立评价指标体系，挑选五个指标作为雷达图的五个指标轴；其次，建立雷达图综合评价函数，计算特征量，分析评价值；最后，绘制雷达图，分析五个指标对交通流的影响力。
2.1.2多层次客流OD图分析法
我国的轨道交通建设正面临着前所未有的发展机遇，很多城市的轨道交通已经初具规模，但在高速建设的同时许多问题也随之而来。从现有的轨道交通网来看，不同程度地暴露出轨道交通建设与城市规划发展不匹配的问题，导致部分轨道交通线路运能不足。首先，收集客流数据，客流信息采集的主要技术手段有基于红外检测、基于手机信令数据、基于无
线通信技术的客流检测，以及基于公交IC卡数据的客流信息采集技术等；其次，通过多元客流监测系统对数据进行融合和转换；最后，从宏观和微观两个层面分析客流OD，其中，微观层面主要研究的是交通枢纽内部客流，这部分客流多以换乘为主要目的，宏观层面主要研究地铁线路上和地铁线路之间的客流。
2.2影响分析法
2.2.1轨道交通站点分类
城市轨道交通站点既是城市交通的关键节点，又是一个城市的区域场所。由于轨道交通沿线不同区位、城市功能、用地格局的影响，在轨道交通站点周边土地开发、基础设施衔接及客流特性等相关研究方面，不同类型站点往往存在较大差异，有必要依据不同功能和区位，对轨道交通站点进行类型划分，分类别探讨不同类型站点的这种差异。首先，对百度地图采用数据挖掘技术，得到研究范围内的五类POI数据。数据包含的字段有名称、地址、经度、纬度；其次，计算站点周边用地POI优势度和POI均匀度，POI的优势度反映研究范围内各类用地面积的差异，优势度越大就表示某类用地面积较其他类型用地差异越大，且此类用地主导地位较强，POI的均匀度能反映研究区域内用地的均衡度，其值越趋
近于1则表示范围内用地分布越均匀；最后，通过优势度和均匀度两个指标相互验证，描述研究范围内用地的功能特性。
磁动车2.2.2轨道交通站点周围影响
城市轨道交通系统会影响到一个地区的发展，同时影响周围的土地类型使用情况和空气污染程度等，当然周围居民的生活方式也会随之改变。轨道交通降低了道路拥堵，减少了汽车依赖，改善了城市生活环境。在道路拥堵高峰期，城市轨道交通减少了市民用在路途上的时间和费用。市民的就业和居住情况会随着轨道交通的完善而改善，轨道交通站点周围的土地利用价值也会随之改变。因此，充分利用轨道交通产生的大数据来预测土地的价值，提前制定好规划策略变得尤为重要。
3城市轨道交通大数据技术的应用
3.1大数据技术解决的痛点需求问题
在城市轨道交通日常运营过程中，大数据技术重点要解决的运营方痛点需求包括服务质量提升、安全运行保障、系统节能、管理决策等。
3.1.1服务乘客的质量是城市轨道交通运营的一个重要关注点羟乙基纤维素钠
服务质量评价体系的数据来源主要包括乘客评分和车辆客观状况。其中乘客以线上或者线下的方式提供乘客主观乘车体验，车辆客观状况包括车辆的运行时间、拥挤情况、环境情况等因素。大数据技术利用评价数据对乘客服务质量做出客观评价，基于评价体系对提高服务乘客质量和改进服务标准提供有力的数据支撑。
3.1.2安全运行是城市轨道交通运行中最基本的要求
安全运行主要是跟硬件设备信息和客流信息相关。硬件设备信息是指与硬件设备安全关联的因素，这是用于判断轨道交通安全性的重要指标，大数据技术利用设备安全性指数进行综合分析判定，并对不安全的线路状态进行预警和判定。客流信息是指影响客流量的关键指标，如大型户外活动、突发紧急事件等可能会带来巨大的客流量，客流量的激增显著增加了城市轨道交通运行的风险。利用大数据中心对突发事件进行预判和突发客流预警，依据预警给出突发事件预案，进而避免城市轨道交通在面临突发事件时不可预知情况的发生，提升城市轨道交通应急运营能力。
3.1.3系统节能指标也是城市轨道交通中一个十分重视的因素
利用Hadoop大数据技术分析系统历史耗能数据、系统近期耗能数据、系统计划耗能数据，给出系统耗能数据趋势，并对数据分析发掘影响系统能耗数据指标是否合理，进而分析城市轨道交通运营中提升系统节能指标的关键因素并对可能出现的峰值用能进行提前预判。从数据分析的角度实现节能减排和合理计划用能。
3.1.4数据资源支撑也是运营方管理决策的主要依据
在管理决策时，运营方以定性数据为依据来给出合理化判定。大数据技术利用数据资源支撑平台中的数据，通过事先设定的逻辑规则发掘数据内在的关联关系和关键价值指标，为运营方管理决策提供实际数据支持。另外，利用大数据技术的可视化平台能够直观地给出关注事件的趋势和预警，便于精准快速决策。
3.2大数据技术的应用场景
3.2.1安全运营管理
城市轨道交通运营中，安全是第一要素。为了保证设备、乘客、运行安全，依托于大数据技术在海量轨道交通历史数据分析处理中的优势，对系统关键指标进行分析和预判，及时
发现可能存在的安全隐患，防患于未然。
3.2.2日常运营优化
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通过分析关键指标、模拟运行情况、预测客流量、指定行车时间路线计划等手段，以日志数据、支撑平台为辅助方法，为决策预警提供数据支持。通过对历史场景的情况演练、分析和验证，指定应急时间处理方案，提升运营方的应急处理水平。
3.2.3提升经营效益
通过分析能耗数据、资产数据、设备数据等成本因素，以高质量服务和安全高效运营为基础，以大数据在成本因素中各需求进行综合评估和判定，进而制定节能减耗的方案。通过不断优化经营手段，降低运营成本。
3.2.4管控安全建设
利用大数据技术对城市轨道交通中安全建设数据的分析，来改进施工计划进度、加强施工建设安全，实现安全建设和风险评估，从数据层面指引、管控安全建设。
4结束语
总之，利用轨道交通大数据，从日益增长的交通管理和服务需求出发，可以使交通政策和调度管理的决策更加精细化，同时可兼顾城市发展和交通运行特征，辅助地下地上轨道交通设施规划和建设，实现更合理和科学的设计，实现智能车辆和道路技术的智能化交通协同，提高客运服务和公众出行全过程交通信息的便捷、安全和个性化的服务。
参考文献殊胜诃子
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