关键词：大数据；轨道交通；网络化运营
在轨道交通网络化中，构建大数据的关键点之一是利 用全面的全球战略为轨道交通构建大数据管理平台。轨道 交通数据管理平台的基本内容是重组和优化现有轨道交通 服务的各种工作流程。如果轨道交通服务成功建立了大数 据管理平台，则可以确保系统信息清晰可靠，并使不同业 务之间的系统通信变得方便，有利于决策信息的形成，提 高轨道交通服务信息管理效率，降低运营成本，增加利润。
1 大数据在轨道交通网络化运营管理方面的不 足之处
1.1 轨道交通统计信息收集系统存在的问题 在大多数发达的西方国家，随着大数据领域计算机技 术的发展，轨道交通已逐渐实现可 *** 纵和自动化的模型。 新模式给轨道交通带来的变化非常重要，这主要归功于轨 道交通的建设。集成的管理系统以及每个子系统到原始生 产系统的集成，形成了一个具有统计和分析功能的信息管 理平台。近年来，中国的轨道交通部门在计算机化建设方 面也取得了进展，但是大数据系统无法满足所有业务功能 的需求。随着轨道交通部门的长期发展，数据系统也拥有 大量数据，但所使用的数据仍然不足以容纳数据存储容量。 随着中国轨道交通服务计算机化需求的增长，数据的发展 也发生了革命性的变化。随着电子信息技术的飞速发展， 轨道交通的运输统计部门在全球范围内发挥着越来越重要 的作用，而轨道交通的统计信息系统在道路上不足以满足 需求。
1.2 轨道交通数据处理中的问题
大型轨道交通统计服务的数据收集过程分为三个层 次，即基站、各个运输办公室和总部。根据不同的统计系 统，如旅客运输的堆场系统、货运票务系统、车站行李系 统和其他主要业务系统的收集方法、每日数据量和总交易 量非常大，日均业务处理任务重。说明轨道交通统计数据 规模巨大，随着轨道交通计算机化的发展，可能涉及轨道 交通统计服务的数据不限于该系统，并且更经常涉及外部 系统，例如铁路客运系统当中 12306 客户服务中心的开放 运营以及轨道交通信息资源的不断扩展，给轨道交通统计 系统带来了巨大压力。 多样化的数据类型在轨道交通计算机化过程中不仅有 结构化的数据（例如报告），还有半结构化和非结构化数 据（如语音、视频和图像）。这些不同类型的数据特征显 示了交通统计特性的变化。不同业务系统之间几乎不可能 有相同的内存、存储方法和数据管理模式，特别是对于非 机构数据。如何从不同的结构化数据中提取有价值的业务 信息，并详细分析不同数据的相关程度是现阶段轨道交通 统计服务面临的问题。
1.3 轨道交通数据索引系统中的问题
轨道交通数据指标体系的现状轨道交通的统计指标可 以反映轨道交通服务生产过程的直接绩效、财政收支、资 源管理等方面，各项活动的指标密切相关、相互补充，并 汇总到一个统计数据指标体系中。轨道交通数据统计指标 的最基本要求是能够反映轨道交通服务的当前运行状况。 总结从初步工作中获得的结果可以发现当前系统中的各种 问题，以便为下一步的部署提供可靠的计划。轨道交通统 计指标体系基于不同类型的专业人员，并在各种基准报告 的基础上，已经形成了 12 个专业，涵盖客运、货运、行李、 机车、乘用车、卡车、设备、人工、材料、节能、环保和 投资。从数据指标来看，这些数据指标之间的关系比较复 杂，数据的口径很难统一，这使得轨道交通系统中大数据 的统一管理更加复杂。
1.4无法满足轨道交通统计的新需求
随着轨道交通商业化进程的不断加快，在现代货运 组织变革、高铁运输方式变革等一系列转型发展形势下， 传统的以报代报的统计模式越来越不合适。随着现代轨 道交通的发展和管理，轨道交通统计的功能正通过大数 据技术的发展模式逐渐发生变化。由于大数据技术的应 用，轨道交通统计的功能越来越丰富。以大数据为框架， 对统计活动的需求和发展进行深入科学分析，开发现代 化、综合化的轨道交通统计数据，通过高级数据处理架 构获得信息。管理平台最大化基准统计数据，打破传统 的统计业务流程，轨道交通统计信息系统的运行过程发 生了根本性的变化。传统的数据集成处理方式取代传统 车站和轨道交通局的基础部分，再移交给铁路公司，报 告方法浪费了很多时间。
2 大数据在轨道交通网络化运营管理中的问题 和策略
2.1 轨道交通统计信息系统建设策略 轨道交通服务具有关联的大数据系统和构建大数据的 一般设计缺陷，需要不断尝试以实现管理平台统一管理的 目标。从轨道交通公司的角度来看，应将业务和统计信息 有机地集成在一起，使其可以成为有效的信息管理平台， 重塑统计工作流程并最大限度地保证原始数据的准确性和 及时性，为轨道交通业的未来改革和创新提供坚实的决策 基础。
2.2 轨道交通业务系统数据分析策略 尽管在建设轨道交通统计服务信息方面已经取得了一 些进展，但尚未建立系统的整体数据中心，也没有统一的 统计管理方法，因此统计系统可以提供的决策内容相对薄 弱，现有的统计数据没有得到充分利用。该信息主要存在 以下问题：
（1）数据质量差。地方轨道交通单位的计算机化水 平不高，监督管理工作水平不高。通常由于手工填写表格、 输入数据和 *** 作错误而导致统计数据错误。在高精度和错 误的情况下，没有明确的统计积分方法，这大大降低了输 入数据的质量。 （2）数据收集的粒度极好。当前，生成轨道交通统 计数据统计分析最终内容的过程是使用现有指标进行收 集，并通过不同级别之间的几次汇总获得最终结果。但是， 在轨道交通部门实施细化工作之后，很难满足某些原始数 据和信息的细化要求。只有借助更多完善的数据，才能顺 利完成统计工作内容的完善。
（3）数据利用率低。通常，轨道交通的统计方法包 括处理原始数据。实际的信息使用率不高，可能无法提供 最佳的信息价值。轨道交通服务已经满足了使用大数据技 术的客观条件，下一步是通过创建信息管理平台并寻找尽 可能多的信息背后的机会和价值，从而进行深度数据挖 掘、分析和决策，以激活统计服务，生产报告将成为强大 的目标。
2.3 轨道交通统计指标体系问题分析策略 目前轨道交通统计指标的范围能够满足现阶段的基本 统计要求，但统计指标体系存在的问题不容小觑。新时期， 轨道交通统计信息化建设的关键步骤之一就是如何创新重 构统计指标体系，使之能够全面、科学地反映轨道交通企 业的综合实力。
2.4 大数据驱动业务策略 建立完整的统计数据管理平台，以通过统计数据仓库 以统一，标准化和兼容的方式集成不同业务系统之间的数 据。逐步将原始数据信息整合到信息平台中，根据数据格 式、存储要求、数据共享等方式保存有价值的信息。建立 规则库以指定类别、解释、量表、计算方法等，提高数据 管理质量，统计数据质量是核心，统计数据管理水平需要 不断提高。由于掌握了数据处理过程，为了验证每个源点 的信息，必须根据统计规则对数据进行随时间的修改，以 保证统计数据的质量。在数据校正方面，坚持避免人工干 预，尽量使用计算机化的自动处理和校正功能，尽可能地 辅助特殊问题的手工处理。
3 结束语 轨道交通系统的发展需要强大的统计信息服务集成平 台。通过功能集成以及数据和活动的功能开发，可以提高 统计信息的处理水平，提高统计人员的效率，并提高管理 和决策水平和领导者的指挥能力。由于时间和容量的限 制，笔者只能从概念上讨论大数据在轨道交通网络化运营 中的优势，而未在应用程序级别进行广泛的分析和研究。 大数据的好处虽然显而易见，但仍处于初步研究阶段，其 实施需要高层科学的设计和合理的发展。相信大数据信息 管理系统可以促进轨道交通统计的发展，具有良好的发展 前景。
参考文献：
[1]王洪臣. 基于数据驱动的城市轨道交通智慧出行服务研究[J]. 轨道交通装备与技术,2021(4):54-56.
[2]张静萱, 刘兵, 李晓璐, 等. 城市轨道交通网络运营安全的综合评估[J]. 科学技术与工程,2021,21(17):7340-7347.
[3] [3] 何跃齐, 王路萍, 徐文, 等. 城市轨道交通网络运营信息一体化模型研究[J]. 都市快轨交通,2015,28(2):53-56+60.
AFC系统全称是Automatic Fare Collection地铁AFC系统是基于计算机技术、网络技术、现代通讯技术、自动控制技术、非接触IC卡技术、大型数据库技术、机电一体化技术、模式识别技术、传感技术、精密机械技术等多项高新技术于一体的大型系统。该系统可实现：1、 购票、检票、计费、收费、统计的全过程自动化，将大量减少票务管理人员、提高地铁系统
的运行效率和效益、使乘车收费更趋合理、减少逃票情况的发生。
2、 减少现金流通、堵塞人工售/检票过程中的各种漏洞和弊端、避免售票"找零" 的繁琐、方便
乘客。
3、 通过对客流量、营业额收入等综合业务信息的汇总分析，可以增强客流分析预测的能力、合
理地调配车辆，提高了运营公司的经营管理水平。
深圳地铁10号线
是深圳轨道交通网络中的
又一条南北大动脉
城市主干线
即将于8月开通
为市民提供便捷出行服务
从规划之初
这条线路就被赋予了
沟通深圳南北
分担既有地铁线路压力
均衡城市路网客流的责任与使命
不仅要解决关键的扩容问题
还要在安全性能
运行效率等方面
做出进一步的优化与革新
面对高难度目标
深圳地铁坚持创新驱动
不断总结推演经验做法
积极应用新思路、新概念
引入新材料、新工艺、新工法
破解重重难题
实现了2个“深圳第一”
3个“全国首创”
将深圳轨道交通建设
推向了更高的水平
考虑到平湖、华为、坂田片区
强大的客流潜力
对地铁10号线的运载能力
提出了更高的要求
为了提高线路运力
深圳地铁10号线
由6A编组调整为8A编组
成为深圳首条南北向
采用8A编组的线路
10号线运力调整后
每辆列车载客量从1608人
增至2144人
增幅达33％
运能从每小时4.82万人
增至5.79万人
扩能20％
通车后将大大缓解
福田中心区至坂田段的交通压力
此外，地铁10号线起终点均预留
‘南联北拓’延伸条件
是深圳实现‘东进战略’
及‘南联北拓’的重要交通支撑
线路的增编扩能
可以大大降低后期线路运能不足
以及换乘站与换乘能力不匹配等问题
在大幅改善公共出行条件的同时
有利于促进城市布局合理化
满足深圳建设“双区”规划的迫切需求
深圳地铁10号线跨度长
规模大、难点多
对施工技术及各方面安全要求极高
对此，深圳地铁通过对
TBM轨道建设技术的多点突破
推动线路建设安全高效进行
地铁10号线上穿下跨
目前所有运营地铁线路
还要多次穿越公路、铁路
河流和既有构筑物
如何在保证既有线路、公路
铁路运营安全的条件下进行穿越
是10号线建设过程中
面临的一大难题
其中，孖岭站—雅宝站区间
采用双护盾TBM施工
是深圳地铁首次运用TBM进行施工
该区段岩层硬度高
且要下穿鸡公山和繁忙的厦深铁路
是全线的控制性区段之一
深圳地铁通过大量调研推演与论证
最终成功运用TBM工法
完成了掘进任务
线路建设期间
共穿越了大小地质破碎带15处
较大地质断层2处
同时还克服了
不良地层涌水涌泥
岩石坚硬换刀频率高
长距离运输等复杂技术难题
同时，这也是深圳地铁
首次创新采用双护盾TBM法施工
相较于传统工法
具有安全、高效、环保的优点
该工法能在岩石地带
实现“不爆破”施工
工作效率是传统钻爆法的5-8倍
在确保安全的情况下
节省工期约180天
充分诠释了创新驱动下的“深圳速度”
不仅如此，深圳地铁10号线
建设过程中形成的TBM技术应用方案
还为TBM法在深圳轨道交通
建设领域的推广和应用提
供了理论指导和技术储备
为深圳日后新地铁
新干线的建设夯实了基础
安全、高效、有序的地铁运营
离不开强有力的后勤保障
在10号线的规划建设中
深圳地铁还充分考虑了
列车停放和管养需求
将打造综合性多功能的
后勤保障基地纳为重点攻坚对象
高标准推进凉帽山车辆段建设
凉帽山车辆段是地铁工程系统的
车辆停车和检修基地
集联合库检修库
停车列检库、镟轮
工程车存放维修、防洪调蓄
文体公园等功能于一体
建筑面积达24.6万平米
5层建筑综合体
可提供40列位地铁车辆
存放及相应检修服务
另外，凉帽山车辆段
也是10号线的重点，难点工程
因途径二级水源保护区
施工受到较多限制
深圳地铁将车辆基地咽喉区
布置为山体隧道形式
形成罕见的8线山体隧道群
最大限度降低
对山体的破坏及侵
同时，通过对车辆基地
体量庞大的建筑群进行功能整合
突破性打造多层立体库
大幅度地压缩了建筑占地面积
截止目前，深圳地铁凉帽山车辆基地
占地指标远低于全球同类基地
是全国首个大型多层综合车辆段
同时也是全国首个
地铁车辆立体架修段
车辆段高度集约的设计
实现了立体架修工艺的突破
在保障检修基地需求的情况下
大大节约用地
避让了水源保护区
使地铁建设与生态保护
实现相互平衡
地铁10号线还建有
全国首个全地下
双层地铁停车场
即益田停车场
益田停车场为全地下
双层五跨停车场
全场可同时停放列车16列
主要承担配备10号线列车
停放和列检、一般故障处理
清洗及定期消毒等日常维护工作
以及夜间工程车停放任务
轨道交通用之于民
生态文明护之于民
绿色、集约、高效
正是益田停车场的
设计建设的关键词
这座位于广深高速公路
与福荣路、菩堤路之间绿化用地
地下空间内的大型设施
在保证满足地铁停放需求
消防安全条件达标的情况下
充分利用了城市地下空间
完整地保留了地面景观设计
修建城市公园
此举既不破坏城市绿化
又节约了城市土地
体现了深圳地铁
对“生态文明建设”的积极响应
深圳地铁10号线
在“云计算”“大数据”等
技术的支持下
不断提高地铁服务精度
提升轨道交通运营安全
其中最引人注目的
是率先实践云平台调度指挥系统
这一系统综合承载了
地铁监控系统、乘客信息系统
安防系统、信号ATS系统的备用系统
车场智能化系统等
采用数据库云打破数据孤岛
整合地铁多源异构数据资源
盘活数据资产
使地铁10号线
在“一图全面感知”的基础上
实现“一键可知全局”和“一体运行联动”
这是国内轨道交通行业
首次应用云计算技术
综合承载地铁各类调度指挥系统
改变了传统模式下各类系统
“烟囱式”的垂直体系架构
利用云技术的d性计算
地理分布、大规模、同一性
高级安全的特点
地铁10号线调度指挥系统
实现更加先进、可靠与节能
而调度系统的数智化升级
也为智慧地铁建设
提供了方向性的思路
将为深圳地铁发展带来全新动能
深圳地铁10号线
工程建设的创新突破
填补了深圳乃至国内轨道
交通建设的多项空白
也为高起点、高标准
打造深圳地铁“精品项目”打下基础
内容来源：深铁建设
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