复杂的交通状况转化为数以亿计的大数据，之后被整理为一张张直白的图表，呈现给市民。随着昨日城市居民智慧出行服务应用示范平台亮相，市民有望在这个平台“一眼洞穿”即将出现的交通情况，像收看天气预报一样，提前获知拥堵路段、拥挤区域，选择更合理舒适的出行方式。
目前，首个实现智慧出行的示范区选定在上地—清河地区。区域内的实时路况、居民出行热力图、24小时内出行模拟等已经实现可视化。未来，这些“看得见的交通”还有望推出提醒服务。
样本上地清河拥堵典型
为何选择上地—清河地区为样本？
从地图上看，这片区域位于海淀区中东部、北五环与北六环之间，面积约16平方公里。北京交通发展研究中心解释，作为快速城市化地区以及多个方向的交通流汇集点，这里具有较好的典型性，亟需通过有效的削峰、分流的交通政策与出行引导以缓解交通压力。
具体来说，示范区算是本市重要的居住组团，常住人口约24万人。这里还是信息产业集聚区之一，约提供14万人的就业岗位，不过，这些职工大部分都不具有在该地区购房的能力。此外，大约只有23.5%的居民在示范区内就业，其余大部分工作单位集中在四环内。这种职住空间的错位带来的是双向的通勤交通压力。
不仅如此，过境的高速公路、城市轨道交通将本地区与邻近的回龙观、西三旗等巨型社区以及中关村等城市就业中心相连，为示范区带来大量的过境通勤交通流。
数据按出行需求分类
在对示范区的研究中，交通方面不再是简单的出行量数据，而是按照出行需求的不同重新分类，包括工作活动、休闲活动、日常活动等类别。
“事实上，当人们想要去其他地点进行学习、工作或购物等活动时才会产生出行的需求，极少有人为了出行而出行，因此这个平台是站在需求的角度，考虑各项出行特征，如时间、所采用的交通工具等，之后预测分析需求变化趋势。”交通部门负责人解释，以往的分析多是以交通小区为单位，忽略了出行者之间年龄、性别、收入等方面的差异性。
精细化分析后，各种出行需求被图表化。工作活动在曲线图中，双驼峰现象明显。休息日出行的时间会比工作日推迟大约1小时。有车族在休息日时超过55%的出行需求要依靠小汽车。
采集样本人行踪24小时记录
示范区交通压力大，一些主观因素显而易见。京藏高速、北五环、京新高速五环外段等交通路网成为天然“分割线”，将区域划分为东部的清河地区与西部的上地地区。两地区之间只有4条道路允许车辆来往，地铁13号线也是从上地和清河地区之间穿过，这些都加剧了两个地区的交通不畅。
在智慧出行平台，这些表面的现象被分割为海量的数据信息后，重新合并同类型，探究“病根儿”。这些数据采集非常细致，709个样本人需要完成1天24小时的数据采集，每一两分钟就会记录一个gps数据点，个体需要填写的内容甚至包括主观幸福感。
呈现让枯燥数据可视化
交通部门借助手机、gps等位置感知设备及移动通信、物联网、车联网等新兴信息技术，建立城市居民出行数据库；利用海量时空数据挖掘与可视化技术，分析居民日常行为模式与决策机制，实现动态交通需求预测与出行模拟。
许多枯燥的交通数据变得可视化。以居民出行指数为例，可以显示城市道路在不同时段承载的交通出行量。
记者了解到，以往的交通指数、道路拥堵状况主要是依靠出租车上的定位系统或是一些预埋的线圈来计算每条道路的平均车速。新方法是以居民出行时空分布为核心进行交通运行状况的评价，能更直观、清晰地反映城市设施与交通需求的匹配关系及其时空变化特征。
这些专业数据还以热力图的形式发布。在平台上，记者看到出行热力图通过色阶的形式表现单位时间、单位面积的城市道路上承载的出行量大小，颜色偏冷的区域表明出行密度低，反之颜色偏暖的区域表明出行密度较高。
交通部门透露，这张图将成为动态交通信息向公众定向发布，让居民获知其所属社区或所在位置的交通出行分布、出行适宜程度。
另外，平台还模拟出工作日和非工作日不同时段路网的状态，引导市民更智慧地出行。
效果拥堵程度由红变黄
除了指导市民出行外，依据智能交通分析，交通部门还制定出了该示范区的一系列缓堵举措。
比如在交通发生量较大的小区增设微循环公交，解决“最后一公里”难题，接驳主干公交线路和地铁；拓宽安宁庄路，以分解东西向交通压力；还有一些小区早晚高峰交通吸引与发生量较大，建议大型企业提供员工班车服务；开设通勤公交或定制公交，减少私家车出行量；增设有隔离的自行车专用道及自行车停车设施，鼓励短距离自行车出行。
目前一部分政策已经实施，在效果图上，大范围的红色严重拥堵路段被黄色取代，安宁庄路、京藏高速、小营西路、京新高速、西二旗中路、安宁庄西路等路段交通负荷均有所减少。
