图1：科珀斯市对公众开放的地理信息平台
图2：科珀斯市道路交通事故信息管理系统
图3：AIMS的路口交通事故微观分析功能
钱红波雷蒙（Raymond）
科学的城市交通规划与管理离不开可靠的基础交通数据的支撑，而基础交通数据往往又来自不同的部门或项目进行的各种交通调查。
由于行政壁垒和部门利益竞争，在我国，由政府投入资金获得的交通数据往往以“保密”为由被束之高阁，信息缺乏共享、系统缺乏整合、数据缺乏加工等问题普遍存在,导致大量重复劳动而浪费社会资源,交通数据可信度与准确性下降,也影响交通研究甚至规划决策的科学性。
为了解美国是如何实现城市道路交通数据资源共享的，在美国德州农工大学访学的钱红波副教授，特地考察了他所在的美国科珀斯市（CorpusChristi）市政府，研究了其对于城市交通数据资源共享的制度。目前，他也是科珀斯市市政府交通工程处的一名雇员。近期，科珀斯市交通工程处负责人（相当于中国城市的交管局局长）Raymond和钱红波一起接受了《东方早报·上海经济评论》记者的电话采访。
交通管理所需要的数据
城市交通规划与管理主要需要以下三大类数据：一是城市的土地利用、人口分布、经济指标等基础信息，这类数据往往需要城市交通部门之外的其他部门提供；二是现状交通数据，包括现有交通设施的分布和规模、历史与现状交通流量和事故等资料；三是现状交通需求产生及分布数据，包括不同类型用地的交通生成率及交通需求的起讫点（OD）分布。
而中国交通数据资源共享目前比较困难，其主要原因，我们认为有如下两点：一是不愿共享，二是无法共享。
不愿共享，往往是部门利益所致。一些单位希望依靠自身掌握垄断数据的优势，形成一定的技术壁垒，有助于今后争取项目，以获得超额利益。事实上，单靠一个部门，并无能力充分开发这些资源，又不允许他人使用，就导致大量数据和信息基本处于粗加工阶段。
比如，对交通规划与管理来说，最为重要的是交通需求起讫点分布数据。获得这一数据，就需要动用大量人力物力，一般单位无法单独承担，这往往使实际承担调查的某些单位形成数据垄断。
无法共享，是因相关数据调查规范标准以及共享基础平台尚未建立或不统一，造成交通数据资源共享困难。目前各部门的数据调查方法各异,数据统计口径不一,数据共享无从谈起。
另外，交通数据往往具有一定空间属性，必须在统一的交通地理信息系统(GIS-T)上进行统计和分析。当前，我国各地许多部门虽已开展了GIS-T的研究与开发，但大都是出于本部门的需要，很少考虑将来部门之间的数据交流和共享，加上没有全国性的GIS-T发展框架和数据标准，数据的通用性将成为影响交通数据资源共享的关键因素。
自从中国的交通工程学科建立30多年来，中国的许多城市投入了巨资进行交通调查,建立数据采集系统,这本来可以为一些研究机构和高等院校提供丰富的交通数据,便于学者研究在机动化、城市化过程中，成长中的都市的交通变化规律,研究30年来中国社会经济发展、城市发展和交通战略的相互作用。但事实上,我们不仅没有积累起可以反映中国交通基本特征的手册,甚至连可以说明一时一地交通变化规律的基本模型、基本参数都匮乏。
在中国，我们仅有的是从教科书上拷贝下来的技术过程描述、无法对比的片段式的交通运行数据、无法验证的“黑盒子”式的评价与预测数据,许多城市重大交通基础设施建设标准、建设规模的决策依据，却正是由此而来。这是否应该引起城市交通规划研究者以及城市交通决策者的深切思考呢？
美国的交通管理资源共享
在美国,所有政府投入资金进行的专项调查得到的数据，如OD、GIS等,以及政府委托的交通研究项目成果报告,都必须在网上公开。因为,这些交通调查、数据采集及处理的资金，来自政府的公共财政投入,可以理解为政府采购。因此，这些数据本质上是社会的公共资产,调查机构并不能因为是项目承担者,自然成为管理者,进而成为拥有者。
图1是科珀斯市对公众开放的地理信息平台，任何人都可以登录平台的网址(http://www.gissites.com/CorpusWeb/)进行浏览。
这个平台包含了政府各职能部门需要向普通民众公开的相关信息,诸如城市用地规划、交通规划、管网规划等。图上所示的是该市20年后的城市总体规划的土地利用规划图。该地理信息平台不仅整合了全市所有的职能部门，并与上一级州政府及联邦政府的地理信息平台相兼容。
在美国，要使用交通规划软件对城市路网进行建模仿真分析时，直接导入这个地理信息系统的现状或规划路网即可。而在国内，学者要做这项工作，就不得不费尽千辛万苦，从基础路网建模开始。
科珀斯的城市各职能部门都在该公共平台的基础上，开发本部门的信息平台。各职能部门的信息平台实行分级授权访问的制度，一些无需对普通民众公开的信息，需获得相关授权才能访问。这样，最大限度地保证了数据兼容、共享、公开、保密的需要。
与交通规划与管理密切相关的数据，包括不同类型用地的交通出行率数据、道路交通流量数据、道路交通事故数据等。下面具体说一下，美国在采集与共享这三种数据方面的一些经验与做法。
交通出行率是反映城市交通与土地利用相互关系的重要指标之一,是城市交通规划、建设项目交通影响分析等工作中定量分析交通需求和供给关系的基础。对从微观角度分析各类建筑的交通特征、摸清城市交通发展规律具有重要意义。
美国对交通出行率指标进行了很多研究工作。美国交通工程研究所（InstituteofTransportationEngineers，ITE）出版的交通出行率手册，至今已更新至第九版,共三卷。它将全美不同类型用地近50年来的出行率调查数据进行统计回归分析，绘制成一根曲线，供全国交通工程师和相关专业人员参考,但ITE并没有调查其中任何数据，所有数据都来源于全美各州各城市的交通规划与设计机构所做的调查，ITE只负责对全国各地上报的数据进行汇总、分析和更新。
我国的一些相关机构也意识到基础交通数据调查的重要性。北京市交通发展研究中心就曾通过大量调查，出版了我国唯一的交通出行率手册。但仅凭一家单位之人力，调查北京一地一时之数据，并不能反映我国日新月异千差万别的发展。所以，这本手册的可用性并不强。
建议中国的建设部牵头成立类似于美国ITE的机构，专门负责汇总分析全国的交通调查资料，制订相关的数据调查规范与标准，更新相应的手册，使得交通需求预测和交通影响分析能建立在坚实的数据调查基础上。
纵观美国的出行率手册，也有许多不足之处，如没有考虑不同区位不同规模城市出行率之差异，出行方式也仅考虑汽车出行这一种方式，这可能与美国区域差别不大、汽车主导出行的社会现状有关。在中国，不同区位、不同规模的城市，出行方式千差万别，宜进行聚类分析后再分门别类之。
管理平台
科珀斯市市政府交通工程处有一项专门职能：负责全市交通流量的调查、整理、归档、共享。
城市道路交通流量数据调查，采取以视频检测为主，人工补充调查为辅的方式。在安装了视频检测的路口，政府可以通过视频检测，自动获取道路交通流量信息。对于没有视频检测的路口或路段，政府则根据交通规划与管理工作的需要，设置一些定点的交通流量观测点，有专人定期对这些观测点进行观测。另外，还根据项目需要设置一些临时观测站,这些定点或临时的交通流量调查，多采用气压式流量检测仪或超声波式流量检测仪进行自动观测。然后，把得到的数据进行整理、归档、共享。
除交通流量之外，城市道路交通事故信息对交通安全改善设计和交通安全管理来说，也尤其重要。那是无数因交通事故伤亡的无辜者用性命换来的带血的教训，要心存敬畏之心，马虎不得。
与国内不太一样，美国的交通警察仅负责交通违章的执法及交通事故的处理，不负责交通设施的运营与管理。后面这部分工作，是交由交通工程师来完成的。
这两项职能分离，一方面使得交通安全执法者更加专注，交通设施运营管理者更加专业；另一方面，交通警察还能对交通工程师起到良好的监督作用，避免了国内交通警察既要当裁判员又要当运动员的尴尬。
另外，美国道路交通事故有专门基于GIS的管理平台，其中应用最广的是JMWEngineering公司开发的交通事故信息管理系统（AccidentInformationManagementSystem，AIMS），该系统已被全美五十多个城市所采用。图2所示的是科珀斯市道路交通事故信息管理系统，该市近十年来的所有交通事故信息，都整合在这个平台上，不同用户通过不同层次的授权可以访问其中不同的数据。
AIMS利用GIS良好的空间分析和属性要素统计功能,实现对交通事故的空间查询、统计分析及图形表达，从专业角度对交通事故进行多层次分析，将分析结果直观、形象地显示在地图界面上,提高交通事故信息的可视化程度,从而帮助事故管理和分析人员分析事故空间分布的规律和特征,及时做出相应决策。
AIMS既可以针对某一区域进行交通事故的宏观角度统计，又可以针对某一路口进行交通事故的微观角度分析。
区域交通事故的宏观统计，是通过建立聚类分析模型实现事故黑点（编注：交通黑点路段，即指事故多发路段）的判定功能，并对某一区域的交通事故发生的特征、相关因素进行分析，总体上了解和把握该区域的事故情况。
AIMS可直观地将分析区域内所有事故按不同事故类型三维立体地呈现出来，还可通过进一步分析，计算出不同地点的事故发生率以及按事故严重程度折算的标准值，从而准确把握交通事故黑点，方便交通管理部门，重点监控与整治。
路口交通事故的微观分析是将每一起交通事故三维图准确定位在卫星图片上，如图3所示，通过三维街景再现事故周边环境信息，通过交警事故现场处理报告单或目击证言等信息重现事故经过，对每起交通事故进行深度分析，研究某一路段或某一交叉口交通事故发生的规律和发生机理，以便制定安全对策，研究不同年度不同类型事故变化与相应整治措施的关联性。为制定具体的交通事故预防措施提供方便、直观的决策工具。
（作者钱红波系上海海事大学交通工程系副教授，Raymond系美国科珀斯市交管局局长。）
