《2021交通運輸公共數據開放報告》
  • 發布機構:復旦大學數字與移動治理實驗室
  • 發布日期:2022年1月12日

報告簡介

  交通運輸領域生成和儲存的公共數據內容豐富,應用面廣,開放交通運輸領域的公共數據對推進數字經濟和數字社會發展具有重要意義。

  2021年12月,國務院辦公廳印發《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》,要求“優先推進企業登記監管、衛生健康、交通運輸、氣象等高價值數據集向社會開放”。交通運輸部最新發布的《“數字交通”十四五發展規劃》提出“研究制定交通運輸公共數據開放和有效流動的制度規范,推動條件成熟的公共數據資源依法依規開放和政企共同開發利用”。

  在此背景下,2022年1月12日,復旦大學數字與移動治理實驗室發布了《2021交通運輸公共數據開放報告》和“交運數林指數”。這是“中國開放數林指數”系列報告發布的首個行業領域類報告和指數,對交通運輸領域公共數據開放的現狀和水平進行了評測。

報告目錄

全國交運數林概貌


目前,國家交通運輸部官網數據開放欄目和交通運輸部綜合交通出行大數據開放云平臺都已開放了交通運輸領域的數據集。其中,無條件開放的數據集47個,數據容量近6千萬,數據內容主要涉及國內部分省市的交通線路站點、客運站班次、線路、貨運車輛、運輸與維修經營業務等。


同時,出行云平臺還開放了124個有條件開放的數據集,內容主要涉及國內部分省市的運輸車、出租車、公交車的定位數據,軌道、公交、出租車的線路、站點站臺與票價數據,公路高速路路線與收費數據,百度地圖路況數據以及高校實驗室提供的交通類科研數據。


在地方層面,截至2021年4月,共有11個省級(含省和自治區,不含直轄市)和83個城市平臺(含直轄市、副省級和地級行政區)開放了交通運輸領域數據。


與其他條線部門相比,交通運輸部門(含軌道交通、公交公司)開放的數據集總數為8985個,僅次于民政、統計、農業農村和教育等部門。


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各條線部門開放的

有效數據集總數


與其他條線部門相比,交通運輸部門開放的數據容量達到2.78億,在各部門居于首位,其次是住房和城鄉建設、市場監管、文化旅游等部門。


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各條線部門開放的

數據容量( 單位:萬)


在相關法規政策制定上:

-- 北京市、臺州市等 7 個城市制定了專門針對交通運輸領域數據開放的法規政策,對數據開放、全生命周期安全管理等方面作出了詳細的規定。


在數據的數量、質量和規范上:

-- 各地開放的交通運輸領域數據集在總量與容量上存在顯著的地區間差距;

-- 開放的交通運輸類數據仍以靜態數據為主,尚未有地方在數據開放平臺上提供實時動態數據。少部分地方的數據存在碎片化與低容量等數據質量問題,數據更新及時性仍有待提高。

-- 各地開放的數據在標準規范上也不一致,各地開放的數據范圍也不夠全面,數據豐富程度不足。


在開放數據的利用成效上:

-- 少數地方在交通運輸領域已開展了諸如開放數據創新利用比賽、項目案例試點等利用促進活動;

-- 各地的利用促進活動類型仍較為單一,有效成果數量較少,且主要由企業開發利用,個人、社會組織、高校等其他社會主體參與利用的程度不足。



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交運數林指數


2021交通運輸領域開放數林省域指數如下表所示。浙江省的綜合表現最優,進入A+等級;山東省也表現優異,進入A等級,其次是廣東省、四川省等省域。在單項維度上,浙江省在數據層和利用層上表現最優,進入 A+ 等級。


交通運輸領域開放數林指數

綜合等級(省域)

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2021 交通運輸領域開放數林城市指數(前二十)如下表所示。深圳市和麗水市的綜合表現最優,進入A+等級;青島市、寧波市、金華市也表現優異,進入A等級,其次是臺州市、貴陽市、紹興市、煙臺市、上海市、武漢市等城市。

在單項維度上,舟山市、麗水市和青島市分別在準備度、數據層和利用層上表現最優,進入 A+ 等級。


交通運輸領域開放數林指數

綜合等級(城市前二十)

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交通運輸領域數據開放水平較高的省域主要集中在東南部沿海地區的浙江、山東等省域以及位于西部的貴州、四川等省域,成為全國交通運輸領域的優質“數木”。


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交通運輸領域開放數林指數

空間分布(省域)



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地方交運數林標桿


報告從準備度、數據層和利用層三個維度重點推介了地方交通運輸領域的數林標桿,以供各地進行對標分析 。


截至2021年5月,在全國地級以上城市中,有7個城市出臺了專門性的法規政策。在開放目錄與清單上,7個地方的法規政策均將交通運輸領域的數據開放目錄以附件的形式呈現在文件中。


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2019年北京市交通出行

數據開放目錄


報告分別列出省域與城市數據容量排在前十的地方。數據容量更能體現一個地方的數據開放總量,單個數據集平均容量也更能反映一個地方開放數據集的平均水平。例如,浙江省有效數據集數量雖然相對較少,但數據容量與單個數據集平均容量均遠高于其他省域。


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省域有效數據集總數、數據容量與

單個數據集平均容量比較


麗水市開放的有效數據集總數和數據容量雖然并不靠前,但單個數據集平均容量最高,達到143萬。


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城市有效數據集總數、數據容量與

單個數據集平均容量比較


報告展示了省本級與城市開放的數據容量最高的前10個交通運輸領域數據集,這些數據集主要集中于經營許可、運輸證、公交線路站點、車輛船舶道路基本信息、班次時刻表、客貨運量等方面。


省級平臺開放的

前10個高容量數據集一覽表

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城市平臺開放的

前10個高容量數據集一覽表

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報告還列出了各地交通運輸領域開放的10類常見數據集。


各地開放的交通運輸領域

10類常見數據集

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報告分析了各地政府為促進交通運輸領域開放數據的社會化利用而組織的各類活動。2021北京智慧交通開放創新大賽設置了路口流量預測、干道信號燈協調控制、共享單車出行里程計算、出行方式識別、擁堵特征時空演化等7個賽道。上海市在交通運輸領域開展應用試點合作項目。例如,上研智聯自動駕駛試點項目利用臨港新片區匯聚的企業自動駕駛數據和政府部門的道路設施、 客流等數據,為企業訓練自動駕駛算法提供數據支撐。


報告對各地政府數據開放平臺上展現的交通運輸領域利用成果進行了篩選和分析,并列舉了部分優質成果?!耙诵星鄭u”是一款提供停車充電查詢服務的應用,通過該應用,用戶可以在線尋找附近停車場的空閑車位,以解決停車位難找的問題。用戶還能查找周邊的充電樁信息,以及充電樁的剩余車位數、價格等情況。


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青島市數據開放交通出行應用:

宜行青島


杭州市的“車來了”應用通過調用市區公交線路和站點分布數據,為用戶提供公交位置實時查詢服務。


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杭州市數據開放交通出行應用:

車來了



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交運數據開放

國外案例


報告還展示了準備度、數據層和利用層三個維度上交通運輸領域數據開放的國外案例。


美國在《開放政府數據法案》中明確了交通數據開放應以現代、開放和電子格式產生、傳輸和發布,且應符合法案規定的數據標準。


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美國《開放政府數據法案》

相關內容翻譯節選


美國交通部(U.S.Department of Transportation)在Data.gov(美國政府開放數據平臺)上開放了來自聯邦航空管理局、交通統計局、聯邦公路管理局等機構提供的共998個數據集,數據標簽包含運輸統計、智能交通、車聯網、飛機制造、高速公路、過境貨物、機場等50 余類,并以XML、CSV、JSON、RDF 等可機讀、非專屬格式開放。


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美國Data.gov開放的交通數據

在紐約政府數據開放平臺上,紐約交通部門開放了實時交通數據。紐約市交通局(NYCDOT)的交通管理中心TMC運行著一張全市交通速度監測地圖, 展示了在紐約市交通局五個行政區內設置的傳感器反饋的車輛平均速度信息。特別之處是,這些數據向社會提供API接口, 用戶可按照操作方法調用到 Json 格式的源數據,甚至包括GeoJson這類結合地理空間格式的數據,極大方便了用戶結合地理空間使用該類數據進行分析利用。


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 紐約平臺開放的實時交通數據

在倫敦,公眾利用道路交通與汽車充電樁數據優化公共服務??蒲袌F隊基于政府開放的道路交通與電動汽車基礎設施交付計劃數據對充電點需求進行了預測。該團隊發現,到2025年,整個倫敦可能需要2,300到4,100個快速充電點和33,700到47,500 個慢/ 快充電點。公眾通過交通狀況與汽車充電樁的在線儀表盤向政府反饋意見,輔助相關部門確定電動汽車充電需求較多的地點。

在美國,企業利用開放數據降低交通事故風險。律商聯訊風險信息公司借助交管部門的交通事故數據,以及保險公司的交通事故理賠數據,分析道路交通事故的發生頻率和嚴重程度,并可幫助交管部門識別和評估不同路段、車輛、駕駛人和運營公司的風險程度,從而使用不同的監管手段來主動降低風險。


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交運數林建言

最后,報告從準備度、數據層和利用層對提升交通運輸領域公共數據開放水平提出了一系列對策建議。

開放數據,蔚然成林。期待交通運輸領域的開放“數木”由最初的叢然并生、成蔭如蓋,直至枝繁葉茂、花開結果,終將成長為一片繁盛多樣、枝杈相連、持續循環的“交運開放數林”。


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關于“開放數林”指數

“中國開放數林指數”是我國首個專注于評估政府數據開放水平的專業指數,由復旦大學數字與移動治理實驗室制作出品,自2017年5月首次發布以來,定期對我國政府數據開放水平進行綜合評價,精心測量各地各領域“開放數木”的繁茂程度和果實價值,助推我國政府數據開放生態體系的建設與發展。2018年以來,中國開放數林指數為國家互聯網信息辦公室信息化發展局跟蹤監測我國公共信息資源開放情況提供數據支撐。

基于開放數林指標體系,結合交通運輸領域特點,報告重點從準備度、數據層和利用層三個維度及下屬多級指標對交通運輸領域開放的公共數據開展評估。其中,準備度是"數根",是數據開放的基礎;數據層是"數葉",是數據開放的核心;利用層是"數果",是數據開放的成效。

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