Data-Gouv-FR/parcs-relais-du-reseau-transports-en-commun-lyonnais

TCL（里昂公共交通网络）的换乘停车场数据集包含点状对象，用于定位不同的换乘停车场。每个停车场通过管理信息进行描述，包括标识符、名称、容量、无障碍停车位数量、开放时间、是否监控、地址以及x/y坐标。The TCL (Transports en Commun Lyonnais) networks park-and-ride facilities dataset consists of point objects that locate the various park-and-ride lots. Each park-and-ride is characterized by management information such as identifier, name, capacity, number of accessible parking spaces for people with reduced mobility, opening hours, whether it is monitored, address, and x/y coordinates.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集为里昂公共交通网络（TCL）的接驳停车场（Parcs Relais）数据集，源自法国公共数据平台data.gouv.fr。数据以点状对象形式呈现，精准定位各接驳停车场的地理位置。每条记录均包含管理标识符、名称、总容量、残疾人停车位数量、营业时间、是否配备监控、具体地址及x/y地理坐标等多元属性信息，从而构建起一套结构完备的静态设施数据库。

特点

数据集以标准化字段与空间坐标为核心特征，既便于通过标识符进行快速检索与关联，又支持基于地理坐标的定位与制图分析。容量与残疾人车位等量化指标为交通规划与资源评估提供了实证基础，而监控状态与营业时间等管理属性则强化了设施运营层面的描述力，整体上呈现出结构化、可量化且兼具地理与管理双重维度的数据集特质。

使用方法

用户可通过直接访问data.gouv.fr的原始数据集链接获取完整资源，并在支持开放许可（Licence Ouverte v2.0）的环境中自由使用。适用于交通网络优化研究、城市停车设施空间分布分析、公共交通接驳效率评估以及面向残障人士的无障碍设施可达性测算等场景。数据以标准表格或GIS格式导入后，可结合空间分析工具进行可视化与定量建模。

背景与挑战

背景概述

随着城市化进程的加速，交通拥堵与环境污染成为现代都市面临的严峻挑战，智能交通系统（ITS）作为缓解交通压力的关键手段，日益受到研究者的重视。在此背景下，法国里昂大都会区于2019年由里昂公共交通公司（TCL）与开放数据平台data.gouv.fr联合发布了“Parcs Relais du réseau Transports en Commun Lyonnais”数据集。该数据集聚焦于里昂公共交通网络中的停车换乘（P+R）设施，核心研究问题在于如何通过精细化的停车换乘空间数据，优化城市交通枢纽规划、提升多模式交通衔接效率，并推动数据驱动的交通管理决策。作为开放数据运动的典型成果，该数据集为交通规划、智慧城市与行为地理学等领域提供了关键的基础数据支撑，尤其在欧洲可持续交通研究中具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题涵盖两大挑战。一是城市交通规划中停车换乘设施布局优化的复杂性，需要整合设施容量、无障碍设施（PMR席位）、运营时段与安保状态等多维属性，以精准评估网络级换乘效率与可达性；二是数据集构建过程中面临的非标准化难题，如原始数据来源于不同管理机构，导致命名规范与坐标系统一性不足（例如x/y坐标与地理坐标的转换），以及部分设施动态信息（如实时空闲车位）缺失，限制了数据在实时出行服务中的直接应用。此外，数据集的静态属性尚无法反映节假日或重大事件下的设施使用波动，需进一步结合时空动态数据以增强建模鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

里昂公共交通网络（TCL）的换乘停车场数据集，作为城市交通基础设施的关键组成部分，广泛应用于智能交通系统的研究与开发中。该数据集记录了各换乘停车场的精确地理位置、容量、无障碍设施数量、开放时间及安保状态等信息，为城市交通规划、停车需求预测以及多模式出行优化提供了基础数据支撑。研究者常利用该数据集构建停车行为模型，分析换乘停车场的利用率与公共交通衔接效率，进而提出缓解城市中心交通拥堵的优化方案。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者衍生出多项具有影响力的工作，包括构建换乘停车场利用率预测模型、开发城市停车需求时空分析框架，以及设计多目标停车-换乘优化算法。部分经典工作进一步将该数据集与公共交通时刻表、实时交通流量数据融合，构建了城市交通系统仿真平台，用于评估不同政策情景下的交通运行效果。这些衍生工作不仅丰富了城市交通数据科学的研究工具箱，也为智慧城市基础设施的规划与运营提供了可复用的方法论参考。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于里昂公共交通网络（TCL）的换乘停车场（Parcs Relais）空间信息与运营特性，为城市交通枢纽衔接研究提供基础数据支撑。当前前沿方向涵盖多模式交通换乘效率优化、停车需求动态预测及可持续城市流动性管理。结合智慧城市与低碳出行趋势，该数据可支撑换乘设施可达性分析、P+R供需平衡建模及实时管控策略开发，对缓解城市中心交通拥堵、促进绿色出行转型具有应用价值。