高德昨日发布了《2014年第四季度中国主要城市交通分析报告暨春运出行指南》。
与对去年Q2、Q3季度分析报告的不同之处是，本次报告另结合了气象、历史路况、用户出行习惯等因素，利用大数据技术对春节期间的城际高速路况进行预测。
报告摘要
1.Q4全国拥堵指数上涨，恶劣天气成主因
在Q4中，所有入榜城市拥堵延时指数均程不同程度的上升趋势。新入榜城市哈尔滨，高峰和全天拥堵程度均超越一线城市北京和上海;其中，哈尔滨高峰拥堵延时指数达到2.22，全天拥堵延时指数为1.93，全天指数高出北京9%。报告指出，四季度交通日趋恶劣的主因是由于进入冬季后，不利气候开始增多;而本季度中较为集中的节日，以及年底商务活动频繁也造成了叠加影响。
2.Q4拥堵城市Top10精细化分析
对拥堵排名前十位城市的精细化分析主要包含了城市季度拥堵特征分析、主干道拥堵分析、快速路拥堵分析、用户出行历程分布分析等。通过对海量数据的有效收集，形成结论性的判断，并从客观角度向政府有关部门提出解决办法。
例如针对北京Q4西二环、东三环、东北四环地区的常态全时空拥堵情况，报告指出相关的管理者应该更多用管理手段进行治理，比如设立公共交通、实施差异性停车收费等。
3.大数据预测春运出行
适逢春运期间，报告综合了历史气象数据、历史路况信息和用户出行习惯，为春运自驾返乡的车主们提供道路信息预测、预警和解决方案等服务。例如判断一个高速路段是否为事故高发地段，需要结合事故历史数据、周围地理因素以及天气信息进行综合判断，前两者数据高德有自己的积累沉淀，天气数据高德是与中国气象局及彩虹天气等机构合作获得，成为预测春运期间道路信息的重要数据支持。
交通大数据的两项重要应用
《2014年第四季度中国主要城市交通分析报告暨春运出行指南》发布人、高德软件有限公司副总裁董振宁指出，对交通大数据的分析挖掘已经初步形成两方面的应用价值。
其一是面向公众的出行需求提供更精准的规划和预估。例如当用户需要在某个具体的时间点抵达某处，大数据分析能够让导航位置服务更精确地时间计算，给该用户一个适合的出发时间。高德会基于大数据做好类似这样的服务。
其二是从社会服务角度出发，通过对交通大数据的归整分析拥堵的传播机制并提炼成因，最终组成报告和结论，为治理城市交通拥堵提供重要依据。例如政府有关部门制定交通管理措施往往依托于经验，更缺少量化的分析和客观的评价，但大数据相关技术正力图解决这一交通管理方面的问题。
董振宁提到，对非快速路上的红绿灯延迟计算目前为止仍是一个难题。譬如高德导航引导用户走一条红绿灯较多的路段，如果恰好都赶上红灯，那么很有可能迟于导航计算给出的在途时间。
为了提高导航精确度以及准确计算城市道路路况，高德主要和各个城市的交通局合作，获得红绿灯延时数据，并融入到算法中提高精度。
类似的合作解决了难题的一部分。董振宁表示，合作面对的仅是固定时长变换的红绿灯，对于可变时长的红绿灯尚无有效办法。对此他呼吁更多的算法专家可以尝试研究这方面的问题，同时希望交通有关部门也能给予更多支持。
首超行业浮动车，移动端成为交通大数据的主要来源
在解读高德Q3交通报告中，3sNews曾报道过高德源源不断的海量大数据主要来自于行业浮动车数据和公众数据。而此次Q4交通报告发布会上，董振宁宣布，在大数据整体体量增长的基础上，公众来源中的移动互联网数据，已经全面超过行业浮动车数据。
越来越多的原始大数据，将通过阿里巴巴的ODPS分布式计算能力得以进行挖掘、分析和数据的存储。
大数据生产在移动端高增幅的驱动下，也带来了另外几个更积极的数字：包括高德目前已经能够提供超过110个城市的交通信息服务及城市间的高速路信息服务，总里程超过200万公里，约占全国道路路网的40%，主干路50%，覆盖的高速路则达到90%。
董振宁表示，基于所积累的数据服务能力将充分应对特殊时段中用户对于交通服务的需求，例如在即将到来的春运中，为人们在春运环节中的公路路段的行程提供指南。另外，高德还针对车主用户在春运前夕推出“平安到家”和“快乐到家”的主题活动，与合作伙伴推出免费车检、人身保险以及出行保障等服务，试水数据能力之外的服务矩阵。
高德在基于大数据的交通分析中采用“拥堵延时指数”作为城市拥堵程度的评价指标(其计算公式为：拥堵延时指数=高峰旅行时间/自由流(非拥堵)状态下旅行时间)，这是一个国际上所使用的计算标准，目前主流交通分析公司会使用该计算方法来评价拥堵情况。
原标题：高德发布Q4城市交通报告，首次用大数据预测春运路况
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