年终数据技能大冲刺开车啦！
同时报名还可享更多优惠：
任选2套同报，钜惠价再减200元！
任选3套同报，钜惠价再减360元！
任选4套同报，钜惠价再减520元！
任选5套同报，钜惠价再减650元！
（多套同报优惠到1月30日截止，
以上优惠不包括营13）
在新时代高质量发展的命题下，城市发展已从“增量时代”迈入“存量时代“，城市交通系统必须在非常有限的空间资源上，实现“量”扩张到”质”提升的创造性转型。
在存量规划阶段，交通规划行业有责任揭示空间关系中存在的问题，促进城市空间结构与交通网络的协同优化。借助于信息化和大数据带来的新维度，基于交通态势大数据在清晰地展现城市交通能力的空间分布，识别“毛细血管” 通行能力等方面的优势，为精准治堵、优化城市格局提供了有力的支撑。
交通调查是为交通规划提供数据支撑的前置工作，随着城市交通治理综合化、精细化和数智化要求的提升，传统依托人工小样本数据调查剖析复杂化的交通问题，已难以适应新时期城市交通治理要求。
现阶段城市及交通发展形势要求规划工作向精细化发展，规划师需充分挖掘数据价值，提高定量可视化分析能力，提升规划方案合理性。基于Python+Arcgis获取的交通态势数据可以精准识别城市实时的交通运行状态，实现对城市交通系统的动态全周期观测，依托数据诊断问题、设计方案、评估方案，优化方案，不断提升交通规划编制水平。
随着信息化技术的快速发展，数据已成为规划决策、市场竞争和行业创新的重要资源。Osm作为众源空间数据库，因其路网数据准确性高，更新更及时，在中小尺度下可依托实时的交通态势数据直接用于城市交通及可达性相关的研究。
以达州市中心城区为例，为分析其路网和交通特征，合理制定缓堵对策，本研究通过对地图平台进行开发，实现了不同要素图层管理，并结合Python编程及Arcgis实现了街道的形态与路网结构分析、实时道路拥堵状态捕捉，助力市精细化交通规划提质升级。
实时交通态势：识别常发性拥堵路段，剖析交通拥堵时空特征，后期可结合居民出行需求特征，提出重点片区的精细化治理措施；
路网方向熵：方向熵越大，方向角分布越多，路网结构越混乱；
组团路网密度：ρ=道路总长度l/区域建成面积S，组团内每平方公里道路长度不宜小于8km。
交通可达性最重要的考虑因素是交通成本，即出行距离与时间的关系。依托于交通态势数据的实时路况拥堵信息，可准确地获取两点之间的交通时间和交通距离，用以制作时间成本栅格，其使用规则是通过http/https发起检索请求，将两个位置的坐标传递给地图服务器，服务器计算后将数据结果返回。
以达州市中心城区为例，将研究范围划分为300x300m的网格，依据真实的交通态势数据，获取路网节点、公交站起终点的出行距离和时间，并借助Arcgis分析工具，生成耦合交通态势数据的可达性地图。
在全面建设社会主义现代化国家的大背景下，城市交通系统正迎来微治理与精细化更新的时代。基于此，文章进行了基于互联网地图的交通态势大数据和交通可达性分析，融合Python+Arcgis的技术手段，实现了城市交通状态的精准监测，为城市交通系统的动态观测提供了强有力的支持。
在城市交通规划中，基于数据驱动方法为规划师提供了准确实时的交通信息，助力更好地理解城市交通问题和制定高效缓堵策略。然而，未来的数据驱动需求仍需持续考虑多源数据的融合，以更全面、综合的视角探索城市空间结构与交通网路的协同优化。
最近有朋友问我们：为什么没有及时看到推文？因为微信改了推送规则，没有点“赞”或“在看”，没有把我们“星标”，都有可能出现这种状况。
加“星标”，不迷路！看完文章顺手点点“赞”或“在看”，就可以准时与我们见面了~
原文始发于微信公众号（城市数据派）：基于Python+ArcGIS的交通态势数据在交通规划中的应用丨城市数据派
规划问道
