Data-Gouv-FR/liste-des-zones-de-la-tarification-multimodale-zonale-t-libr

该数据集列出了T-libr多模式区域定价的区域列表。T-libr多模式区域定价由SMT AML及其成员管理，允许在单一交通票证和单一支持上使用多个城市和城际网络，特别是Auvergne-Rhône-Alpes地区的TER列车，覆盖里昂、圣艾蒂安、维埃纳-孔德里厄、利勒达博-布尔关雅利厄、米里贝尔-蒙特吕埃尔等地区。数据集包含每个区域的详细信息，如HTML颜色代码以及每个区域可访问的网络（或网络线路）。Liste des zones de la tarification multimodale zonale T-libr. La tarification multimodale zonale T-libr est pilotée par le SMT AML avec ses membres. Elle permet, sur un seul titre de transport et un seul support, demprunter plusieurs réseaux urbains et interurbains, en particulier TER Auvergne-Rhône-Alpes, autour de Lyon, Saint-Etienne, Vienne Condrieu, LIsle-dAbeau - Bourgoin-Jallieu, Miribel - Montluel. Le présent jeu de données liste les zones de cette offre, leur couleur html ainsi que les réseaux (ou lignes des réseaux) accessibles par zone.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在法国奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区的交通一体化进程中，T-libr多模式区域票价体系作为一项创新举措应运而生。该数据集由SMT AML及其成员机构联合构建，系统梳理了围绕里昂、圣艾蒂安、维安-孔德里约、伊勒达博-布尔昆-雅利约及米里贝尔-蒙吕埃勒等城市区域的票价分区数据。数据集以结构化列表形式呈现，收录了各个分区的名称、HTML颜色标识，以及每个分区可访问的交通网络或线路信息，包括城市公交网络（如TCL、STAS）、省际客运（如Cars du Rhône、Cars Région Ain/Isère/Loire）及TER奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区列车等运营主体。

特点

该数据集具备典型的区域交通一体化特征，其核心价值在于将分散的多元交通运营主体纳入统一的票价分区框架。数据集中每个分区都对应明确的色彩编码，便于可视化呈现与用户辨识。尤为突出的是，数据集清晰标注了每个分区所覆盖的网络与线路集合，涵盖Colibri、LVA、Ruban、SMT AML、Solutions Transport 3CM、STAS及T-libr等多个公交与铁路系统，真正实现了“一票通行”多模式交通场景的数据支撑。此外，数据集采用法语标注，遵循License Ouverte / Open Licence 2.0开放许可，便于研究人员与开发者在公共交通政策分析与出行服务应用中合规使用。

使用方法

使用者可通过Hugging Face数据集的索引卡片访问该资源，但需注意，该Hugging Face页面本身为空数据集，仅作为指向官方数据源的引用入口。实际数据托管于法国政府开放数据平台data.gouv.fr，用户需通过README中提供的链接（https://www.data.gouv.fr/datasets/6576daa7b055d8eb54e76d56）获取完整的CSV或GeoJSON格式的原始数据集。在公共交通分析或票价策略研究中，可以借助分区编码与颜色信息进行地图制图、多模式换乘可达性计算，或结合GTFS数据评估票价分区对用户出行行为的影响。对于开发多模式出行规划应用的工程师而言，该数据集是构建T-libr票价查询与行程推荐功能的基础数据源。

背景与挑战

背景概述

T-libr区域多模式票价分区列表数据集由法国SMT AML机构及其成员于2024年创建，旨在定义里昂、圣艾蒂安、维埃纳等奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区核心城市群的公共交通分区票价体系。该数据集记录了各票价分区的HTML颜色编码及每个分区内可使用的运输网络和线路，包括城市公交（如TCL、STAS）、区域铁路（TER）及共享交通服务（如Colibri、Ruban）。作为奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯地区首个整合城市与城际交通的多模态票价参考数据集，它填补了区域公共交通一体化研究中标准化分区数据的空白，为交通规划、票价公平性分析和多模态出行行为建模提供了核心基础资源。

当前挑战

该数据集面临的首要挑战是解决跨运营商、跨模式的票价整合问题：不同运输网络（如TER火车、LVA城际巴士、SMT AML共享服务）采用独立的定价逻辑和票务系统，使得统一分区定义需协调多方利益与数据标准。构建过程中，需应对交通网络动态调整带来的持续性更新需求，例如新线路开通或运营范围变更时，分区边界和可访问网络列表需同步修正。此外，数据集需确保分区颜色编码在可视化工具中的普适性，同时避免因数据格式异构（如表格、GIS Shapefile）导致跨系统兼容性问题，这对长期维护提出了挑战。

常用场景

经典使用场景

在法国奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区的多模式交通定价研究中，T-libr区域列表数据集作为核心参考资源，被广泛用于分析区域交通网络的整合与优化。研究者们通过该数据集获取区域划分、颜色编码及可用网络线路等信息，以构建多模式交通定价模型，评估不同区域间的出行成本与连通性。数据集为交通规划者提供了标准化数据基础，支持模拟乘客在不同交通模式（如城市公交、城际列车）间的换乘行为，从而推动区域性一体化票务系统的设计与发展。

解决学术问题

该数据集有效解决了多模式交通定价中区域划分不统一与数据碎片化的学术难题。在交通经济学与政策研究领域，缺乏统一的区域级交通定价数据常常阻碍了对票价公平性、出行效率及环境影响的量化分析。T-libr数据集通过提供标准化的区域列表及其关联的交通网络信息，使学者能够系统研究区域票价整合对跨网络出行行为的影响，验证定价策略在减少私家车依赖、降低碳排放及提升公共交通吸引力方面的作用，为可持续交通政策制定提供了实证支持。

衍生相关工作

基于T-libr数据集，衍生了一系列关于多模式交通定价与区域整合的经典研究工作。例如，学者们构建了多模式出行成本-收益分析模型，量化区域票价一体化对乘客出行选择与交通流分布的影响。另有一些研究利用该数据集结合实时交通流量数据，开发了动态定价算法，以平衡高峰时段的乘客需求。此外，该数据集被用于验证基于图论的交通网络连通性指标，推动形成区域性交通协同规划的理论框架，相关成果常发表于《Transportation Research》与《Journal of Transport Geography》等权威期刊。