11月23日，由中国智能交通协会城市交通委员会、国家智能交通产业技术创新联盟主办的2017’第十二届中国智能交通年会城市智能交通创新发展论坛上，北京易华录信息技术股份有限公司中央研究院院长孙建宏发表《交通管理指数，洞见交管态势》的演讲，本文为演讲速记整理，未经演讲者本人审核。
北京易华录信息技术股份有限公司中央研究院院长 孙建宏
1. 交通管理指数的定位
近期常见的交通管理指数，一种是来自于BAT，他们给出的无论是高德的拥拥堵延时指数还是百度的拥堵指数，都是大规模基于出行的数据然后用实际的通行时间和自由流时间的比值给出交通成本的变化。另外一个是北京、深圳、上海交委等等这些浮动车的数据，给出交通的指数，这些数据逐渐应用到了我们对交通问题的分析和评判。
从指数的关注和应用我们能看出一些问题，交通调控管理的信息化现在已经出现了一些变化，其一，无论是管理者、出行者，大家关注了一些细分的场景，比如说像节假日、高峰等等的管控和服务。其二是用数据说话，用数据决策逐渐得到了走向的落地。快速的能够获取或者生成高价值的信息，然后敏捷决策、协同管控和服务成为新应用的热点。
要做到一个敏捷决策关键就是如何能够持续的瞄准这些动态变化的问题，以及如何针对这些问题来持续的优化我们的解决措施，不断地度量问题的定义和措施之间的匹配度，来检查它的落地成效，那么构成一个工作闭环就成为关键。就拿路前动态调控来说，我们如何能够不断地找到这些区域、道路、路段通行的问题，不断地针对这些问题出台我们的一些调控措施，无论是信控还是服务，来察看这些改善变化的量，以及趋势，这个是我们工作的关键。
我们能看到度量问题和措施之间的匹配度是驱动闭环工作和持续改善的核心，但是目前广受关注的指数，其更多的侧重于交通复合的重量，还有一些问题发现的指标像信控、失衡等等，问题发现的指标比较少，维度也比较单一。公安交通管理处在城市交通管理的末端，我们提出城市交通管理指数就是要客观的来评价公安交通管理在道路管控方面的核心工作，形成一个对内抓管理、促实效，对外接资源促大交通的态势。
2. 构建交通管理指数的考量要素
现在越来越多的目光关注到城市综合交通的健康生态（模型如图1所示），它才是彻底解决城市交通拥堵的良方。从这个层次模型里面，我们可以看到城市的分层基础路网解决物理连通的基础。公交、轨道、网约、自驾，他们相互匹配实现远中近，快中慢、大中小以及专用、分享这些模式的匹配，是我们有效解决城市交通的根本方向。
图1. 综合交通系统健康生态模型
精准的预知动态的交通需求，实现路群高效的动态调控和主动诱导是关键，动态调控我们首先想到的是身边发生的潮汐或绿波带亦或是红波带等等这些大家深有感触的现象。
好的调控需要好的环境，也就是像被广泛探索融合的大数据一样，通过数据推断出来一个好的结论，我们需要好的数据，所以好的交通调控效果也需要好的环境。行车路口有配套的合理引导设施，在下一段逐步的缓冲区来容纳上游的车辆，同时能够提供群体和个性化的服务，尽可能的将调控的措施及时地推送给出行者，减少信息的不对称性，让出行者按照调控的方式出行。
另外在一些特殊的情况下，我们采取一些牺牲小我、保护大我的服务，也是必不可少的。这样看来我们来聚焦一下交通管控措施和交通需求之间匹配度的构建原则，可以总结为以下六点：
第一，维度需要有多维的考虑，但是它既要保证不是单一的维度，或者说有缺失的维度。
第二，要考虑保证关键的信号不被淹没或者消散。
第三，交通管控场景不同、措施不同、打法不同，在不同的场景下的匹配度应该是动态的。
第四，匹配度多从出行者的角度来考量，让成效更有获得感，增进认同度和辨识感。
第五，交通管理指数具有整体度量的意义和决策参考的价值，其偏宏观和中观。
第六，由于我们侧重的是成效分析，匹配度具体一定的滞后性。匹配度关心的是变化的趋势，它必须有结论、有观点来驱动闭环工作。
为了持续的达成正向的路网管控的成效，我们坚持认为这三个业务点是交通管理指数考量的关键。针对路网的需求，交通组织、信控优化；勤务调度以及主动诱导，密切配合的组合权是根本的优点；查控执法、规范约束、按序通行是基本的保障。高效处置突发事件，快速抑制局部的扰动，保持路网的平稳运行，它是一个减振器。
第二个层面为了落实场景不同、打法不同的动态性，我们在指数构建的时候考虑了周六日、节假日的工作因素，以10分钟为周期来更新，面向全路网、各辖区和主干路各层的交通管理指数，让指数更好的服务决策。
从三个业务点匹配度具体考量来做阐述，大原则是我们不关注措施的强度，只论成效和变化。
首先我们来分析交通组织调控措施和问题之间的匹配度。我们先假定一个前提，干线路网的路群由系统来主动调控的，早晚高峰疏导岗勤只是为了确保交叉口的有序通行，不是为了路口手动来调控的。
第二，早晚高峰是我们度量重点的场景，在那个时刻堵是常态，所以我们不关注拥堵的时常等等因素，我们只关注干线的有序通行。所以我们强调系统调控加上岗勤疏导，实现的是干线有序。分为下面四个小点，
1) 度量在系统的控制线下干线关键交叉口各方面的失衡情况。
2) 度量在系统的控制下干线单方向各交叉口节流控制实行的情况。
3) 在干线的控制下，双方向失衡的情况。
4) 在岗勤的疏导下，我们交叉口出现插死的匹配和处置的实效。
基于以上四小点我们最终度量的是调控的成效，单位时间的通行量是增还是减。
1) 图2所示为干线关键交叉口的通行示意图，干线关键的交叉口是连接主干路网的重要节点，各个方向是否失衡是我们考量的关键指标。失衡就是指我们给出每个方向的时间窗口和实际排队的长度的匹配度，失衡少说明我们调控优，如果失衡多那说明我们还有优化的空间，
图2. 干线关键单交叉口多方向失衡时长的变化
2) 干线某个方向多交叉口的节流的调控情况，多个交叉口的节流控制（如图3），保持路网负荷有效分担，有序通行落地的措施。所以我们考量各交叉口分担失衡的一个情况是我们第二关键指标。
图3. 干线单方向多交叉口均分失衡时长的变化
我们同时考虑了历史数据，度量失衡情况，我们只是为了呈现失衡是不是存在，解决措施可能需要包括信控在内的其他手段来加以解决。
3) 下面我们来考量干线双向的示意图（图4），潮汐控制是我们很多城市现在主干路网上面临的问题。把潮汐双向失衡作为第三项考量的指标，由此可能引发出来这个是由于绿化或者固化的隔离所导致的状况，它的确是我们交通中存在的问题，这个问题既然存在我们就要想办法去解决它。
图4. 干线对向失衡时长（潮汐）的变化
4) 我们在干线、早晚高峰经常有相应的岗勤、布岗，他们的作用是防止交叉口的拥堵，他们的人员的匹配和工作的成效是我们考察的一个点（如图5）。
图5. 干线反溢 [碴死交叉口数量] 与 [该交叉口疏导岗勤排班人数] 的比值
基于上面从系统到岗勤，最终我们考察他们在单位时间内通行量变化是多了还是少了，这也作为我们考量的一个点。
另外交通查控执法是为了保持路网的通行，为了对他进行问题和匹配度的考量，我们从以下四个手段来着手：
a) 系统固定点的抓拍是主力手段
b) 巡逻岗是补充手段
c) 专项行动是另外有利的阶段性防控措施。
d) 现在很多城市在用的随手拍，它作为设备布设和警力不足的一种补偿。
所以通过这四种手段在阶段性违法取证数量的增减，来度量对交通管控方面的成效。
第三点勤务调度，前文提到了早晚高峰的疏导岗在信控的配套措施，另外巡逻岗作为查控的措施，这里的勤务调度更多指的是我们在面对交通事件处置时，交通警力资源的匹配以及处置效率的变化。我们把考量的单位按照辖区划分，考量维度一方面是事件数量的变化，另一方面是勤务排班的随机性。另外一方面是调度和消减效率的提升还是减缓，这是我们另外考量的维度。
本部分小结如下，我们提出交通管理指数就是由对交通组织调控的匹配度、查控执法的匹配度、岗勤调度匹配度综合构建而成，用场景化来动态度量交通管理，来瞄问题、调措施、看成效，驱动决策，形成闭环管理。
结合交通管理指数来构建的系列应用产品易策，图6是呈现在超分大屏上的交通态势的看板，它分的主屏、副屏和专题屏，用参数、指数、趋势箭头来透视当前综合与专题的交通管理态势。易策首次综合了交通组织调控查控执法核心调度，这三者措施和问题之间的匹配度，给出了量化评价和可视化的战线，凸现对重点问题的关注。
图6. 交通管理晴雨表大屏看板
为了更快的能够看清楚，易策对短时交通态势的观点，我们用这张透视图做解读。主屏采用路网交通管理风云突和当前1小时内的问题和措施匹配度的征集态势，对失衡的区域进一步再通过标注进行参数解读，颜色炙热表示平衡，颜色平和表示平稳，通过它我们对主干路网交通的阻断、失控、失衡、平稳一目了然。副屏我们用它来度量拥堵、警情、警力之间的24小时的趋势，来刻划全天的匹配度。两侧的专题屏，包括拥堵、警情、警力、违法等我们采用TOP10突变、趋势等关注点。
除了上文看到的综合看板以外我们还有另外的五个专题，我们提供了对高峰、平峰、夜间以及节假日、恶劣天气的看板，目的就是为了让各级领导对交通态势看清楚、看充分。易策交通管理晴雨表，它的产品形态除了上面看到的大屏看板以外，还有配套使用的PC看板还有手机看板。
3. 应用实例
下面介绍我们在某个项目上三个关键业务点匹配度和交通管理指数模型的应用的实践，表1和图8就是11月6日我们在白云路和上和路单交叉口四个方向的失衡分享情况。可以看出来早上7点到8点40失衡比较突出，晚上4点55到6点45失衡比较突出。
表1. 11月6日我们在白云路和上和路单交叉口四个方向的失衡分享情况
图8. 11.6.（周一）白云路-上河路-交叉口，四方向失衡
图9是白云路一周双向失衡分析的曲线，可以看出工作日的失衡较周六日更加明显。图10是11月6日一天四类违法取证数据的变化曲线，可以看出总体的变换趋势还是早晚违法高发。但是在下午晚高峰之前高发，这个还要继续分析验证。
图9. 11.6-11.13 白云路一周双向失衡情况
图10. 11.6（一天）四类违法取证数量变化曲线
图11是我们来考察六个月以来勤务调度的变化曲线，从趋势上看总体呈下降趋势，优化空间有2分钟左右。这个是我们11月6日24小时三者匹配度和交通管理指数的变化曲线，可以看出来整体的交通管理态势在70分以上，应该是良好。但是全天的交通管理趋势呈现三种状态，早晚高峰比较低、平峰中等、夜间比较好。另外在三项的匹配度中间，交通组织及信控优化的问题比较突出。
图11. 4月-10月 出警时间平均优化2分钟
我们提出交通管理指数就是想通过多维度的分析展现和推送，通过这些有热度、有观点的价值信息，让管理者更加聚焦阻断失控、失衡的突出问题，评价问题和措施之间的匹配度，辅助各级管理者敏捷决策。
