如今，距离企业陆续复工复产的日期越来越近，随着可能到来的复工返程人潮，广州市交通系统疫情防控也将迎来更加严峻的考验。如何为节后的返程交通提供科学的分析和研判？广州市交通运输研究所（下称“广州交研所”）作为交通科研团队，是交通抗疫工作背后的数据“智囊团”。
GPS定位、高速收费数据分析交通量
春运道路交通数据是分析判断城市道路运行状况的关键，将涉及到车辆调度等方面。广州交研所利用广州城市道路运行分析系统平台，将广州2万余辆出租车、公交车和客运车的GPS数据通过加权算法，每5分钟更新一次市内道路运行状况，分析广州进出城通道全日运行速度。
“与往年同期对比，今年的车流量降低很多，但是工作量一点都没有减少。” 负责这项工作的是研究所信息模型部的党员崔昂。这已是他连续第三年在春节期间，每日值守春运交通数据整理分析工作。
另一边，研究所模型部的党员吴德馨则监测着高速公路流水数据，这一项数据反映了高速公路的车流量。他每天经手着全省200万条高速公路收费数据，将这些数据预处理导入数据库，再编写分析程序语句，然后运算4个小时后，获取广州每日通过高速公路流入流出的车辆总量、来源去向，再结合每日1000万条卡口车牌识别数据以及历史数据，才能分析出已经返穗车辆总数。
吴德馨的老家在湖北，由于疫情，今年春节他放弃了休假回家，每天都在单位处理数据，数据量大，处理时间较长，是他工作的特点，忙起来的时候他只能简单地吃些泡面。他的妻子是广州市第一人民医院医护人员，春节以来也一直战斗在抗疫的一线，夫妻二人不处一地，心却相连，都在为广州的防疫防控工作助力。
庞大数据库支撑准确研判、制定预案
车辆数据有了，车辆上所载的人也是交通防疫监测的重点。广州是武汉人口流入流出的主要城市之一，日往返人流量超过8万人次，同时作为珠三角的枢纽城市，还存在大量中转换乘客流。
为了掌握疫情重点区域出行情况，工程咨询部副部长余一村一方面借助手机大数据，持续对广州与武汉之间人口流通情况进行监测，建立计算机模型，对客流特征进行分析；另一方面持续统计广州几十个交通枢纽、数百条班线每日的客流数据，与手机大数据进行整合处理，并基于量化分析结果，对广州的疫情防控风险点进行精细化研判。
今年的疫情，让返程情况变得难以分析，不确定性因素增多。为此，信息模型部部长苏跃江协调了多源数据进行相互补充分析和校正，广州高速公路的GIS信息、交通综合模型和交通大调查数据库、联合电子的广东省高速公路流水数据、广州市各高速公路公司收费站出口车流量数据都在他的掌握之中。
“每天电话、微信不停，比日常累、心理压力也大。” 苏跃江坦言，“但充足的数据有助于分析高速公路返程规律以及收费站分级管控，这是我的职责。”
基于交研所同事的各类大数据分析，交通运输发展部部长谭云龙能够准确把握客流出行动态，研判出返程客流特征、预判易发交通拥堵点，从而制定出具有针对性的交通管控应急预案，为打赢疫情阻击战筑起牢固的防线。目前，技术团队正在加紧分析高速公路车流返程规律和特征，制定相关预案。
【记者】郑慧梓
【通讯员】交通宣
【作者】 郑慧梓
【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端
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