国家城市道路网可靠性监测平台的设计与实现

频繁的交通事故、临时性的道路维修与交通管制、突发性的自然灾害(地震、洪水、恶劣天气)等内外部的突发干扰因素对城市道路网的可靠运行构成了较大威胁，也对城市交通功能的发挥和城市发展产生了不利影响。当前，国家正大力建设韧性城市，以期在面临经济危机、公共卫生、恐怖袭击等突发事件时，提高城市快速响应、维持系统基本运转、冲击结束后迅速恢复且达到更安全状态的能力。道路网可靠性监测是记录城市道路交通系统状态、精准识别路网运行中不可靠点段并及时采取预防及恢复措施的基础。因此，从宏观层面开展城市道路网可靠性监测、设计道路网可靠性监测平台是实现韧性城市建设的重要保障。

现有道路网可靠性研究取得了许多成果，也有较多可靠性度量方法。自1982年H. Mine 等 ^[1] 提出连通可靠性的概念后，许多学者在此基础上进行了改进和进一步研究 ^[2-4] 。道路网可靠性指标主要包括连通(道路网结构)可靠性、行程时间可靠性、容量可靠性等 ^[5] 。胡波 等 ^[6] 将城市道路网拟合为复杂网络，采用中心度、信息度等复杂网络度量指标评估道路网结构可靠性。许必承 ^[5] 建立了基于路段-路网结构的道路网运行状态可靠性度量方法，选取95%分位行程时间度量路段可靠性，采用路段通行能力余量、路段等级和路段联结度加权求得道路网可靠性，并对连云港市道路网可靠性进行VISSIM仿真评估。唐夕茹 等 ^[7] 以道路网恢复可靠度作为道路网运行状况的评价指标，针对突发事件对道路网的影响评价路段及道路网在预期时间内恢复正常功能的能力。程益丹 等 ^[8] 利用出租汽车数据计算道路网连通性、行程时间和交通量3个因素，对道路网可靠性进行评价。方雅君 等 ^[9] 基于路段服务水平约束的道路网容量建立了可靠性双层规划模型，并用灵敏度分析法进行求解，结果表明所提出的模型能够用于评价不同路段服务水平下的道路网性能。成卫 等 ^[10] 以90%分位行程时间和行程时间波动性两个指标进行行程时间可靠性评价，并设计了城市道路网可靠性动态交通仿真及评价系统。虽然中国学者基于多种数据和方法开展了道路网可靠性评估指标研究并设计开发仿真系统，但可靠性评估中仍存在使用指标单一化、应用路网范围局限化、使用数据简单化、仿真预测偏差化等问题，难以适用于实际情况多变的道路网以及整个城市范围乃至国家范围的道路网监测。

依托国家重点研发计划资助项目“基于城市高强度出行的道路空间组织关键技术”，本文提出以可靠性为核心的道路网评估与监测技术体系，面向国家、城市两个层面的多元需求，搭建国家城市道路网可靠性监测平台(以下简称“平台”)。该平台从城市道路网可靠性监测需求出发，支持多源、实时、海量道路网数据的采集、存储、交互以及多维可靠性指标的计算，基于指标计算结果实现城市道路网可靠性的动态评估，从而服务于国家有关主管部门和城市道路规划建设管理主管部门，提高城市道路网保障效能。

平台架构设计基于两大应用场景：国家监测和城市评估。

1）国家监测着重解决对各主要城市道路网结构可靠性、运行可靠性和容量可靠性的评估及横向对比，指导各城市道路网建设和风险防控的方向。其主要目标是具备可持续性、可比较性以及可扩展性。可持续性是指实现日、周、月、年的指标定期更新；可比较性是保证数据处理过程的标准化、指标有可比性；可扩展性需要保证指标算法的可复制。

2）针对城市中心城区道路网，城市评估着重深入挖掘不可靠的节点、路段、通道和区域，直接指导城市道路网规划建设。其主要目标是具备指导性、全面性以及实操性。指导性是指以面向需求为导向，反映并解决实际问题；全面性指从多维度考虑指标的选取，保证评估指标体系的科学完整性；实操性是指平台所开发的指标算法应便于计算。

平台总体架构由基础服务层、数据服务层、支撑层和应用层构成(见图1)。1)基础服务层由平台基础设施设备、计算资源、储存资源、网络资源、数据存储、数据计算、安全资源等软硬件环境构成，用于支撑平台各模块功能的实现；2)数据服务层主要实现数据汇聚、接入、共享和发布等数据服务，基于可靠性指标库搭建用于可靠性计算的标准数据库，采用分布式计算、分布式检索、实时计算、数据库SQL计算等保证指标计算及数据服务的高效；3)支撑层主要由通用服务、计算服务、可视化服务、评估服务以及报告生成服务构成；4)应用层是道路网可靠性监测平台的重要应用场景，包括国家监测和城市评估两个层面。平台开发过程在相关安全管理制度、运维管理规范和开发标准规范的约束下进行。

图1 国家城市道路网可靠性监测平台总体架构

为服务城市道路网规划、建设、管理以及国家有关主管部门，平台设计了可靠性指标计算、结果可视化、综合评估诊断、国家监测及报告自动生成5个功能模块，形成13条业务线，每条业务线根据可靠性指标又可拆分成若干子业务线。平台应用架构见图2。

图2 国家城市道路网可靠性监测平台应用架构

结合城市道路网宏观特征分析及研究，选取3类11项指标构建道路网可靠性评估计算指标库：结构可靠性指标包括路段重要度、路段结构可靠性、道路网结构可靠性、路段失效影响范围；运行可靠性指标包括路段时间可靠性、路径时间可靠性、通勤时间可靠性、道路网时间可靠性；容量可靠性指标包括道路网容量可靠性、栅格容量可靠性、道路网供需平衡可靠性。其中，道路网结构可靠性、通勤时间可靠性、道路网时间可靠性和道路网容量可靠性作为全国主要城市的共同监测指标。

可靠性指标计算功能模块针对市级、区级道路网可靠性进行计算；结果可视化功能模块针对计算结果进行分类展示；综合评估诊断功能模块针对计算结果进行打分评估；国家监测功能模块针对国家级道路网可靠性指标进行横向对比和结果监测；报告自动生成功能模块基于不同指标计算结果进行定制化的报告组合生成。

平台采用Java语言，JDK1.8开发环境，基于IntelliJ IDEA 2018.3.2进行开发。图形界面采用Vue2.0，数据库服务基于PostgreSQL开发，并采用ECharts进行图形绘制，整体实现平台各模块功能。

数据库构建是平台的关键内容，其中指标库是数据的前提，需根据国家层面和城市层面需要评估的指标明确输入的数据格式及关键字段。国家城市道路网可靠性监测平台指标库如表1所示。依据上述各指标的定义和计算方法，明确指标计算所需的核心数据(见图3)。

表1 国家城市道路网可靠性监测平台指标库

图3 指标计算所需的核心数据

平台涉及实时大数据传输和处理场景，在分布式数据存储系统中采用流式数据传输。在流式数据处理中，监测采集数据持续到达，系统及时处理新到达的数据并不断向系统终端和各子系统中反馈。最终达到提供平台应用服务的能力，包括提供空间分析服务、矢量地图服务、实时数据服务、历史数据服务以及其他数据服务内容，并依照上述服务能力最终提供对应监测结果的数据分析。

平台数据存储及对各接口提供数据服务主要是依靠数据接入、数据存储、基础服务、顶层引用来实现，从而为各业务提供数据服务。

1）数据接入：平台提供全国城市的道路网矢量数据，根据两客一危、出租汽车等浮动车数据制作动态路况数据接口。

2）数据存储：数据接口传入的城市道路网、路段路况等空间数据通过Elastic Search库生成原始数据索引、日志数据，通过Ceph库存储到矢量数据库；动态路况数据通过Kafka实现动态路况服务，最终生成平台所使用的业务元数据(Postgres)，业务元数据可实现数据统计、访问控制、数据读写等业务。

3）基础服务：通过Pipeline K8S集群对路况数据进行处理，依据任务执行器和数据处理管理完成本模块工作；任务执行器主要实现执行器服务、注册线程等任务，调度器主要实现调度服务、注册器等任务，数据处理管理主要处理流水线，实现城市道路网、路段路况等数据的处理。

4）顶层引用：包括数据接口API、数据集SDK、数据处理SDK 3个部分。数据集SDK主要进行创建数据集、删除数据集、上传数据、下载数据和转存数据；数据处理SDK主要进行创建流水线模板、创建流水线、配置流水线参数、执行流水线、查看流水线状态和查看流水线执行日志。

平台设有城市道路网可靠性指标说明，可查看道路网结构可靠性、运行可靠性、容量可靠性三类指标的定义、计算方法、分级规则、数据输入、数据输出及计算流程图。

平台提供各类指标的计算功能。依据不同指标的适用性，平台将部分指标作为综合评估指标进行道路网层面的计算，将另一部分指标作为评估工具提供个性化的评估服务。选择所需计算的城市、计算时间和指标后，平台即可利用后台数据对指标进行计算。

1）结构可靠性。

路段重要度评估(评估工具)包括6项功能：选择指标分析范围(按行政区划)、设置图层样式(选择显示图层，设置图层颜色、粗细、透明度等)、选择查看某路段属性(点击查看某个路段的ID、经过的OD对数量、所属区域、重要度等级)、分析范围内路段重要度不同等级的比例、关键路段列表，以及导出结果。

城市级道路网结构可靠性计算需要选择计算的城市、时段和指标。具体包括10项功能：选择指标分析范围(按行政区划)、选择影响方式、筛选显示道路网、设置图层样式、选择查看某路段属性(点击查看某个路段的ID、所属区域、可靠性指标)、展示道路网的基本参数(各级道路的密度、级配，道路网结构可靠性)、结构可靠性结果统计、结构可靠性排名显示、可靠性结果，以及计算结果发布。

路段失效影响范围评估(评估工具)包括5项功能：选择指标分析范围、选择计算方式(指标计算方法中选择潜在OD或采用真实OD)、选择路段(选择某一路段，在图上查看该路段失效后的影响范围)、对比已选路段失效范围的具体数值，以及查看已选路段的属性信息。

2）运行可靠性。

路径时间可靠性(评估工具)包括3项功能：选择起点和终点进行路径搜索、推荐行程时间可靠的路径(行程缓冲时间较小的路径)，以及显示备用路径。

路段时间可靠性及道路网时间可靠性包括6项功能：选择指标分析范围、选择分析时段、设置图层样式(可选图层包括路段时间可靠性、行政边界等)、查看路段详情、路段时间可靠性列表，以及高峰时段道路网时间可靠性。

通勤时间可靠性包括8项功能：选择指标分析范围(按行政区划)、通勤距离、出行日期、出行时段，选择OD展示，设置OD线样式(选择显示线路颜色、粗细、透明度等)，设置出行生成吸引点样式(选择显示面颜色、大小、透明度等)，以及通勤时间可靠性评估列表。

3）容量可靠性。

栅格容量可靠性及道路网容量可靠性包括3项功能：选择分析范围、选择图层样式，以及各分区数据列表。

道路网供需平衡可靠性包括4项功能：选择指标分析范围、选择分析类型、设置图层样式，以及分区供需数据列表。

根据可靠性指标计算结果，对城市道路网可靠性进行综合评估。具体包括6项功能：选择评估城市、选择评估指标及评估时间、选择对比城市、所选指标数值展示、所选指标分值展示，以及所选城市指标对比。道路网可靠性综合评估诊断模块界面见图4。

图4 道路网可靠性综合评估诊断模块界面

选取全国36个主要城市作为研究对象，其中直辖市4个、省会城市27个、计划单列市5个。每个城市选取中心城区范围作为道路网可靠性评估范围，中心城区为各城市现行城市总体规划中明确提出的中心城区范围。面向国家监测需求，选择4项指标进行各城市的对比监测。在结构可靠性指标中选择道路网结构可靠性，在运行可靠性指标中选择道路网时间可靠性(高峰时段)和长距离通勤(大于10 km)时间可靠性，在容量可靠性指标中选择道路网容量可靠性。国家监测模块包括4项功能，分别是选择城市分类、选择指标并开始计算、主要城市可靠性排名结果展示以及监测结果导出(见图5)。

图5 国家监测模块界面

报告自动生成模块包含两部分。第一部分为可靠性指标计算功能模块，平台完成指标计算后将各类可靠性的结果数据生成报告，并进行特定途径的发布，包括邮箱、个人微信和微信公众号等；在发布功能上方可进行发布内容的预览(见图6)。

图6 可靠性指标计算模块中报告自动生成和发布功能

第二部分为国家监测模块，对全国主要城市的中心城区道路网进行可靠性指标计算和排名后，自动生成道路网可靠性监测报告。在生成报告时可定制化选择报告中包含的指标、城市分类以及典型城市的评估结果(见图7)。

图7 国家监测模块中报告自动生成界面

以青岛市市北区为例进行城市道路网可靠性监测。青岛市市北区为半岛，对外通道受海域、地形限制，末端型道路网制约交通循环、导致通道资源紧张，需识别关键路段并重点保障其连通性，提升道路网结构可靠性。此外，市北区交通需求相对集中，自然禀赋决定了道路网供给受限，因此需要识别供需失衡的重点区域并进行需求调配。应用平台对市北区道路网结构可靠性、运行可靠性、容量可靠性进行计算，部分计算及分析结果见图8。

图8 青岛市市北区道路网可靠性评估结果

从路段重要度评估结果来看，核心区联系外围区域的重要放射性走廊的重要度较高，例如华阳路—重庆南路、新冠高架路—环湾路。从道路网结构可靠性评估结果来看，部分跨区域联系的快速通道和内部快速联系通道的结构可靠性较低，例如杭鞍高架路—环湾路、胶宁高架路、跨海大桥高架路等。从运行可靠性评估结果来看，存在片区、通道和节点3个层面的不可靠道路：在片区层面，青岛市CBD区域整体的行程时间可靠性不高；在通道层面，存在“两横一纵”的不可靠通道，包括杭鞍高架路—辽阳西路、胶宁高架路(延安一路—山东路)以及山东路(雁山立交桥以南)；在节点层面，延吉路—山东路交叉口、怀远路—黑龙江南路交叉口等节点的行程时间可靠性较差。从道路网容量可靠性评估结果来看，市北区老城区、青岛市北区实验小学、青岛育贤中学等片区的容量可靠性较低，需要重点优化道路供给情况。

实时、快速的城市道路网可靠性监测是实现城市交通精准治理以及韧性城市建设的重要保障。面向国家及城市层面道路网可靠性监测需求设计并研发的国家城市道路网可靠性监测平台，构建了包含结构可靠性、运行可靠性和容量可靠性的综合评价指标体系，从道路设施、交通运行状态、交通承载力3个维度开展系统评估，突破了基于海量大数据的指标计算方法，将指标应用于真实大规模道路网的可靠性评估，为提升道路网可靠性提供技术支撑。由于数据限制，平台主要对路网的常态运行进行了可靠性评估，对于运行过程中遇到重大交通事件、自然灾害、极端天气等严重影响道路网运行的事件尚未考虑，未来可结合相关数据和道路网韧性研究，进一步完善和充实平台功能。