Bus Open Data Rasters|公交数据数据集|交通分析数据集

本仓库包含通过DfT公交开放数据服务捕获的栅格数据，提供不同区域的GeoTIFF格式数据，包括每小时时间段的边界框定义，空间分辨率为50米。数据类型包括distinctJourneyCounts（行程计数）和averageSpeeds（平均速度），前者记录每个网格单元内特定时间段内进入的独立公交行程数量，后者计算公交车在连续观测之间的平均速度。

This repository contains raster data captured through the DfT Bus Open Data Service, providing GeoTIFF format data for different regions, including bounding box definitions for hourly time periods with a spatial resolution of 50 meters. The data types include distinctJourneyCounts (trip counts) and averageSpeeds (average speeds), where the former records the number of unique bus trips entering each grid cell within a specific time period, and the latter calculates the average speed of buses between consecutive observations.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Bus Open Data Rasters

数据来源

• 数据通过DfT Bus Open Data Service捕获。

数据格式

• 提供的数据为GeoTIFF格式，按不同区域（由经纬度定义的边界框）和每小时时间段的50米空间分辨率。

数据类型

1. distinctJourneyCounts（行程计数）：指定时间段内每个网格方块中进入的不同公交行程（定义为车辆沿路线单向行驶）的数量。
2. averageSpeeds（平均速度，米/秒）：每分钟观察一次，链接同一公交行程内的观察，计算连续观察之间的平均速度。每个网格方块的值是所有交叉行程速度的平均值。

数据存储

• 数据以压缩zip格式提供，zip文件名标识数据值、地理区域和日期范围。

数据可用性

• 伦敦：提供多个时间段的平均速度和行程计数数据。
• 东北：提供多个时间段的平均速度和行程计数数据。

时间范围

• 伦敦：数据从2023年10月27日至2024年5月8日。
• 东北：数据从2023年12月17日至2024年5月7日。

边界框定义

• 伦敦：边界框由两组经纬度坐标定义。
• 东北：边界框由两组经纬度坐标定义。

贡献者

• 数据集由Peter Baudains在CUSP London开发。

许可证信息

• 数据根据Open Government License v3.0授权。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Bus Open Data Rasters数据集通过英国交通部（DfT）的Bus Open Data Service捕获，并以GeoTIFF文件格式存储。数据涵盖不同地理区域，由经纬度定义的边界框组成，时间分辨率为每小时，空间分辨率为50米。数据类型包括distinctJourneyCounts（行程计数）和averageSpeeds（平均速度）。distinctJourneyCounts记录每小时内进入每个网格的独立巴士行程数，而averageSpeeds则通过每分钟观测并计算连续观测间的平均速度。数据以压缩的zip文件形式提供，文件名标识了数据类型、地理区域和日期范围。

特点

该数据集的主要特点在于其高时空分辨率，能够提供详细的巴士行程和速度信息。数据覆盖伦敦和英格兰东北部的特定区域，具有明确的地理边界。此外，数据集采用GeoTIFF格式，便于地理信息系统（GIS）处理和分析。数据的时间范围从2023年10月27日至2024年5月8日，涵盖了多个季节和天气条件，增加了数据的多样性和应用潜力。

使用方法

使用该数据集时，建议采用Python编程语言，并结合rasterio包进行数据读取和处理。例如，可以通过编写脚本生成数据的可视化动画，展示特定时间段内巴士行程的动态变化。数据集的详细使用方法包括加载指定日期和区域的数据文件，计算并绘制最大值，以及通过动画展示数据的时间序列变化。通过这些方法，用户可以深入分析巴士交通的时空特征，为城市交通管理和规划提供科学依据。

背景与挑战

背景概述

Bus Open Data Rasters数据集由CUSP London的Peter Baudains开发，旨在通过英国交通部（DfT）的Bus Open Data Service收集和提供公交系统的栅格数据。该数据集创建于2023年，涵盖了伦敦和英格兰东北部的特定区域，提供了每小时时间分辨率为50米的栅格数据，包括不同区域的公交旅程计数和平均速度。这些数据对于研究城市交通流量、优化公交路线以及提升公共交通效率具有重要意义，为城市规划和交通管理提供了宝贵的信息资源。

当前挑战

Bus Open Data Rasters数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据采集需在不同地理区域进行，确保数据的全面性和代表性。其次，数据处理需在每小时的时间分辨率下进行，这对数据存储和计算能力提出了较高要求。此外，数据的质量控制和一致性维护也是一大挑战，以确保分析结果的准确性和可靠性。最后，数据的可视化和解释性工具的开发，以帮助研究人员和决策者更好地理解和利用这些复杂的数据，也是当前需要解决的问题。

常用场景

经典使用场景

在交通规划与管理领域，Bus Open Data Rasters数据集的经典使用场景主要体现在对公共交通系统的实时监控与优化。通过分析不同时间段内公交车辆的行驶速度和行程次数，研究人员和城市规划者能够精确评估交通流量、识别拥堵区域，并制定相应的调度策略。例如，利用该数据集生成的动画可以直观展示特定区域内公交车的动态分布，为决策者提供有力的数据支持。

衍生相关工作

Bus Open Data Rasters数据集的发布催生了多项相关研究与应用。例如，基于该数据集的交通流量预测模型被广泛应用于智能交通系统中，提高了交通管理的精准度。同时，研究人员利用数据集中的高分辨率信息，开发了多种交通拥堵预警系统，为城市交通的实时监控提供了新的工具。此外，该数据集还促进了公共交通优化算法的研究，推动了城市交通规划的科学化进程。

数据集最近研究

最新研究方向

在公共交通领域，Bus Open Data Rasters数据集的最新研究方向主要集中在利用高分辨率时空数据进行城市交通管理和优化。该数据集提供了伦敦和英格兰东北部地区的公交车辆行驶速度和行程次数的栅格数据，这些数据为研究者提供了深入分析城市交通流动性和效率的宝贵资源。当前的研究趋势包括利用机器学习和地理信息系统（GIS）技术，对这些数据进行实时分析，以预测交通拥堵、优化公交路线和调度，以及评估城市交通政策的效果。此外，该数据集还被用于开发智能交通系统（ITS），通过提供精确的交通数据支持城市规划和决策，从而提升公共交通的服务质量和效率。