Data-Gouv-FR/resultats-de-l-observatoire-des-comptages-de-mobilite

该数据集源自法国移动性观测站，涉及所有交通模式的计数跟踪。它包含以下文件：1. **临时EDP计数**：列出截至2022年12月在该地区进行的临时个人移动设备（EDP）计数活动的位置和结果，汇总在单个文件中。2. **永久行人计数**：列出截至2022年12月在该地区进行的永久行人计数位置和结果，汇总在单个文件中。3. **临时行人计数**：列出截至2022年12月在该地区进行的临时行人计数活动的位置和结果，汇总在单个文件中。4. **所有模式方向性计数**：列出截至2022年12月在该地区进行的方向性计数活动的位置，汇总在单个文件中。5. **永久自行车计数**：列出截至2022年12月在该地区进行的永久自行车计数位置和结果，汇总在单个文件中。6. **临时自行车计数**：列出截至2022年12月在该地区进行的临时自行车计数活动的位置和结果，汇总在单个文件中。7. **永久轻型车辆计数**：列出截至2022年12月在该地区进行的永久轻型车辆计数位置和结果，汇总在单个文件中。8. **永久轻型车辆和重型车辆计数**：列出截至2022年12月在该地区进行的临时计数活动的位置和结果，汇总在单个文件中。9. **教学雷达**：列出2019年在该地区教学雷达的位置和结果，汇总在单个文件中。This dataset originates from the French Mobility Observatory and relates to the tracking of counts for all modes of transportation. It contains the following files: 1. **Temporary EDP counts**: Lists the location and results of temporary personal mobility device (EDP) counting campaigns conducted in the region up to December 2022, consolidated into a single file. 2. **Permanent pedestrian counts**: Lists the location and results of permanent pedestrian counts in the region up to December 2022, consolidated into a single file. 3. **Temporary pedestrian counts**: Lists the location and results of temporary pedestrian counting campaigns conducted in the region up to December 2022, consolidated into a single file. 4. **All-mode directional counts**: Lists the location of directional counting campaigns conducted in the region up to December 2022, consolidated into a single file. 5. **Permanent bicycle counts**: Lists the location and results of permanent bicycle counts in the region up to December 2022, consolidated into a single file. 6. **Temporary bicycle counts**: Lists the location and results of temporary bicycle counting campaigns conducted in the region up to December 2022, consolidated into a single file. 7. **Permanent light vehicle counts**: Lists the location and results of permanent light vehicle counts in the region up to December 2022, consolidated into a single file. 8. **Permanent light and heavy vehicle counts**: Lists the location and results of temporary counting campaigns conducted in the region up to December 2022, consolidated into a single file. 9. **Educational radars**: Lists the location and results of educational radars in the region in 2019, consolidated into a single file.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于法国移动出行观测站，旨在汇聚全方式出行计数数据，涵盖方向性计数、个人代步工具（EDP）定点计数、行人永久与定点计数、自行车永久与临时计数、轻型及重型车辆永久计数，以及教育雷达等多维度子集。每个子集对应一个独立的Parquet文件，通过Hugging Face数据集结构进行组织，以配置形式呈现，各配置仅包含一个名为'train'的分割，便于直接加载与处理。原始数据来源于法国开放数据平台data.gouv.fr，遵循ODC-ODBL许可协议，确保了数据的公开性与可复用性。

特点

数据集在结构上实现了高度模块化，八个配置分别对应不同交通方式的计数数据，覆盖了从方向性流量到特定车辆类型的详细统计，如同一个多棱镜般折射出城市移动性的全貌。其数据格式采用高效的Parquet列式存储，便于大规模数据分析与快速查询。时间跨度涵盖直至2022年底的计数结果，部分子集还包含了地理位置信息，使得空间分析与时间序列分析的结合成为可能。教育雷达数据的纳入更增添了数据集在交通安全监测领域的应用价值。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷调用该数据集，加载时需指定具体配置名称以获取对应子集，例如使用`load_dataset('Data-Gouv-FR/resultats-de-l-observatoire-des-comptages-de-mobilite', 'comptages_directionnels')`即可获取方向性计数数据。每个配置加载后均返回一个包含'train'分割的Dataset对象，支持直接转换为Pandas DataFrame进行后续分析。对于需要跨模态比较或融合的研究，可分别加载多个配置后进行数据整合，利用公共字段（如地理位置标识或时间戳）实现关联分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自法国公共数据平台data.gouv.fr，由法国移动出行观测站（Observatoire des mobilités）创建并维护，旨在系统性地收录法国全境各类交通方式的流量计数数据。数据覆盖截至2022年12月，涵盖电动个人代步工具（EDP）、行人、自行车、轻型车辆及重型货车等多元出行模式的永久或临时计数记录，并包含教育雷达的定位与结果。作为开放数据资源，其以ODC-ODBL许可发布，并通过Hugging Face平台以多个子集形式结构化呈现，极大便利了城市交通规划、可持续出行研究及智能交通系统开发等领域的学者与从业者。该数据集的发布填补了法国多模式交通流量细粒度公开数据的空白，为分析出行模式演变、评估基础设施效能及制定低碳交通政策提供了关键实证基础。

当前挑战

该数据集所应对的领域核心挑战在于多模式交通流量的系统化监测与整合。传统上，不同交通方式的计数数据往往由分散的机构独立采集，导致格式不一、时空粒度参差，难以支撑跨模式比较与全局性建模。具体挑战包括：不同子集间数据结构与字段定义的异构性（如永久计数与临时计数在时间覆盖上的差异）、各类计数器的部署密度不均（尤其非机动车与行人数据的稀疏性）、以及数据采集时段的局限性（多数仅至2022年底，难以反映近期后疫情时代出行模式的突变）。在构建层面，将源自政府开放数据的多源表格资源统一转化为Hugging Face的可复用子集，需解决元数据对齐、缺失值处理及空间属性（如经纬度、路段标识）的标准化问题，以确保下游分析的有效性。

常用场景

经典使用场景

在城市交通研究与规划领域，该数据集为多模式出行流量分析提供了基石。其经典使用场景在于整合自行车、行人、轻型车辆及个人出行设备等不同交通方式的计数数据，构建全域、多时间尺度的出行流量图谱。研究者可借助定向计数与永久性监测站点的记录，剖析特定区域在一天内或不同季节的交通流时空演变规律，从而揭示城市交通结构的动态特征。

衍生相关工作

基于该数据集，一系列衍生研究工作得以蓬勃开展。经典工作之一是利用长时间序列的自行车流量数据训练季节性分解与预测模型，以辅助共享单车系统动态调度。另一项代表性研究是针对行人计数的时间序列聚类分析，识别出商业区、居住区与交通枢纽的不同出行模式，为城市空间功能分区提供定量依据。此外，结合方向性计数与永久测站数据，学者开发了多模式交通流分配的校准方法，提升了宏观交通仿真的精准度。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集源自法国出行观测站，系统整合了涵盖行人、自行车、电动滑板车、轻型及重型机动车等多种交通方式的长期与阶段性流量计数数据，并包含教育雷达记录。当前研究前沿聚焦于利用这些多维时序交通流数据，结合图神经网络与时空建模，构建城市交通动态演化图谱，以精准解析出行模式变迁、评估交通政策干预效果。尤其在后疫情时代出行结构重塑及欧洲绿色交通转型热点背景下，该数据为多模式融合的可持续城市交通规划、碳排放核算及慢行交通基础设施优化提供了坚实的数据基础，其开放性亦有力推动了城市计算与社会感知领域的交叉创新。