Data-Gouv-FR/velib-velos-et-bornes-disponibilite-temps-reel

该数据集展示了法国大都会区Vélib自行车共享系统中车站的自行车桩、机械自行车和电动自行车的实时可用性。Vélib Métropole是世界上最大的包含可充电电动自行车的共享自行车服务，覆盖近1,400个车站，分布在55个城市，服务面积近400平方公里。数据为动态类型，允许实时跟踪服务状态，每份数据都包含最后更新时间戳。用户可以通过这些数据实时获取每个车站的机械自行车和电动自行车数量，以及可用自行车桩数量。数据通过符合GBFS 1.0标准的API提供，无需密钥，格式为JSON UTF-8，并每分钟自动更新一次。This dataset presents the real-time availability of bike docks, mechanical bikes, and electric bikes at Vélib Métropole stations. Vélib Métropole is the worlds largest shared bike service that includes rechargeable electric bikes, with nearly 1,400 stations distributed across 55 municipalities and covering an area of approximately 400 km². The data is dynamic, allowing real-time tracking of service changes, and each dataset includes the last update time. It enables users to know in real-time the number of mechanical/electric bikes at each station as well as the number of available docks. The data is provided via APIs that comply with the GBFS 1.0 standard, require no key, are in JSON UTF-8 format, and are updated every minute.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于Vélib’ Métropole共享单车服务，整合了其近1400个站点分布于55个市镇、覆盖约400平方公里区域的实时数据。数据遵循GBFS 1.0标准，以JSON格式通过开放API每分鐘动态更新，无需密钥即可获取。构建过程中，数据集汇整了各站点的机械与电动自行车数量及空桩位信息，确保反映服务即时状态。

特点

该数据集的核心特点在于其动态性与实时性，每分鐘刷新以追踪服务的瞬息变化。数据全面涵盖站点可用自行车与车位，区分机械与电动车型，并遵循ODbL开放许可，促进广泛复用。所有API均符合RFC 4627规范，采用UTF-8编码，确保了跨平台兼容性与易用性。

使用方法

用户可直接通过开放的API端点访问数据，无需繁琐认证。数据以标准JSON格式呈现，便于解析与集成至各类应用或研究。通过学习API文档，可自由检索各站点的实时容量、位置与车辆类型，适用于出行规划、交通分析或开发个性化工具。该数据集适合开发者、数据分析师及城市研究者在无技术门槛下高效使用。

背景与挑战

背景概述

Vélib' Métropole作为全球规模最大的共享单车系统之一，覆盖巴黎大都会区55个市镇、近400平方公里区域，自2018年起由Smovengo和Syndicat Autolib' Vélib' Métropole运营管理。该数据集“velib-velos-et-bornes-disponibilite-temps-reel”专注于提供实时共享单车站点可用性信息，包含机械单车、电动单车及空桩数量的动态数据。其核心研究问题在于如何通过高频更新的开放数据，支持城市交通规划、动态资源调度及用户出行决策。数据集遵循GBFS 1.0标准，每分钟自动更新，并通过无密钥JSON API向公众开放，成为研究城市微出行模式、优化共享单车系统运营效率的基础资源，对推动智能交通系统和可持续城市发展具有显著影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于实时交通资源分配与需求预测的难题，例如如何基于动态站点数据减少用户寻桩时间、平衡区域供需差异。构建过程中面临诸多挑战：首先，数据来自近1400个分布式站点，需保证每分钟数据采集的同步性与低延迟传输，避免信息不一致；其次，数据需兼容GBFS国际标准，确保跨平台互操作性，同时处理不同站点因设备故障或通信中断导致的数据缺失问题；此外，开放数据需在ODbL许可下保护隐私，避免用户轨迹被逆向推导，且需维护长期数据质量以支撑可靠的研究分析。

常用场景

经典使用场景

Vélib共享单车数据集实时记录巴黎大都市圈内近1400个站点的机械自行车、电动自行车及空桩可用数量，每分钟经由GBFS 1.0标准接口动态更新。其经典用法聚焦于城市共享出行系统的时空动态分析，研究者可据此开展站点级供需波动规律挖掘、车辆重平衡策略优化以及用户骑行行为模式识别等任务，为城市交通管理提供高时间分辨率的精细化决策支撑。

解决学术问题

该数据集有效解决了城市共享单车系统中车辆资源时空分布不均衡这一核心学术难题。通过公开真实运营数据，研究者得以量化分析早晚高峰、工作日与周末间的需求异质性，并构建预测模型应对站点溢出或空置现象。其开放动态特性推动了可持续城市移动性研究，为理解共享交通与公共交通衔接机理、优化城市空间资源配置提供了关键实证基础。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生了一系列经典研究工作，包括基于时空图神经网络的站点需求预测、利用强化学习求解动态重平衡路径规划、以及融合气象与事件因素的骑行流量建模。部分学者还将其与巴黎地铁刷卡数据联合分析，探索共享单车与公共交通的竞争与互补关系，亦有研究侧重用户出行链重建与碳排放减排效益量化，极大丰富了城市计算与可持续交通交叉领域的理论方法体系。