Data-Gouv-FR/idfm-parkings-relais-paris-2024-fr

该数据集是一个关于法国巴黎换乘停车场（Parkings relais）的公开数据，由IDFM（Île-de-France Mobilités，法兰西岛交通管理局）提供，涵盖2024年的信息。数据集以表格形式存储，包含CSV和Parquet格式，主要涉及巴黎地区的换乘停车场数据，如位置、容量等，用于支持公共交通和停车管理分析。数据来源于法国政府开放数据平台data.gouv.fr，属于公开数据集，适用于数据科学、城市规划和交通研究等领域。This dataset is an open data resource about park-and-ride facilities (Parkings relais) in Paris, France, provided by IDFM (Île-de-France Mobilités) for the year 2024. It is stored in tabular format, including CSV and Parquet files, and contains information on park-and-ride locations, capacities, and other relevant details in the Paris region, aimed at supporting public transportation and parking management analysis. The data is sourced from the French governments open data platform data.gouv.fr, making it a public dataset suitable for applications in data science, urban planning, and transportation research.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr，由法兰西岛移动联合会（IDFM）发布，聚焦于2024年巴黎大区范围内的换乘停车场（Parkings relais）信息。在构建过程中，原始数据集被完整迁移至Hugging Face平台，每个原始表格资源对应一个独立的Hugging Face子集配置，所有数据均以Parquet格式存储，并统一划分为名为“train”的单一数据分割，确保数据加载与使用的便捷性。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库，在Python环境中一行代码完成数据加载：使用load_dataset函数指定数据集仓库名称与子集配置（如“idfm-parkings-relais-paris-2024-fr”），即可获取包含完整记录的训练分割。该方法简化了数据访问流程，适用于移动性分析、智能停车推荐系统开发等场景，支持后续的数据探索、建模与可视化工作。

背景与挑战

背景概述

随着2024年巴黎奥运会的临近，大巴黎地区的交通管理成为焦点，其中停车场与公共交通的衔接（Parkings relais）是缓解城市拥堵、提升出行效率的关键环节。在此背景下，法兰西岛交通管理局（IDFM）于2024年发布了“idfm-parkings-relais-paris-2024-fr”数据集，旨在为研究者和开发者提供关于巴黎地区换乘停车场的权威开放数据。该数据集来源于法国政府开放数据平台data.gouv.fr，由IDFM维护，核心研究问题聚焦于如何通过停车换乘设施优化城市交通流，减少私家车进入市中心的频率。作为法国公共数据开放运动的一部分，该数据集对智能交通系统、城市规划和可持续出行研究具有重要支撑作用，为分析奥运期间的交通需求预测与基础设施部署提供了基础数据源。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题涉及城市交通管理中的停车换乘优化，其核心挑战在于如何利用精准的停车场位置、容量和实时占用数据，设计高效的换乘策略以缓解奥运期间的交通压力。然而，构建过程中面临多重困难：首先，数据汇整需整合IDFM分散的多个停车场运营方信息，确保格式统一与更新频率同步，且需克服不同来源的数据兼容性问题；其次，数据集的许可证标注为“notspecified”，这给商业应用和二次分发带来法律不确定性，限制了其广泛推广；最后，数据集目前仅提供静态快照（Parquet格式），缺乏实时动态更新机制，难以直接支撑短时交通预测和调度决策，需要后续开发补充流式数据接口。

常用场景

经典使用场景

在智慧交通与城市移动性研究领域，该数据集以其对巴黎2024年期间换乘停车场（parkings relais）的详尽记录而备受瞩目。经典的使用方式聚焦于分析城市边缘地带停车设施的利用率、容量分布及与公共交通网络的衔接效率。研究人员可借助此数据构建时空动态模型，评估大型活动期间换乘系统的承载能力与韧性，从而为城市交通战略规划提供实证基础。

解决学术问题

该数据集的核心价值在于解决大型活动背景下城市交通枢纽的供需平衡与资源优化配置这一学术难题。它揭示了非常规事件中私家车至公共交通换乘行为的模式与瓶颈，为研究人群流动、泊位周转及多模式接驳延误提供了关键量化依据。其意义在于推动应急交通管理理论的发展，使学者得以从静态分析转向动态响应机制的理解，影响深远地提升了城市对突发高流量事件的预见性。

实际应用

在实际应用中，该数据集为巴黎2024年奥运会期间的交通疏导与停车场调度提供了直接支撑。市政规划部门可依据其数据特性，实时监控换乘空位余量，调整引导标识与动态定价策略。此外，移动出行服务商能借此优化导航路线推荐，引导驾驶者避开拥堵节点，显著减少因寻找车位而造成的城市核心区域交通二次拥堵。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于2024年巴黎奥运会期间Île-de-France地区的换乘停车场（Parkings relais）布局与优化研究。结合大型国际赛事带来的交通压力，前沿研究方向包括利用实时停车位数据构建动态交通分配模型，以缓解赛事期间的拥堵并提升公共交通接驳效率。此外，数据集的开放性为多模态交通网络韧性分析提供了基础，支持从城市计算视角探索事件驱动下的基础设施响应策略。这些研究不仅对巴黎奥运会的交通管理具有直接指导意义，也为其他特大城市应对短期高密度客流冲击提供了数据驱动的决策范例。