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Data-Gouv-FR/gares-ferroviaires-de-la-metropole-de-lyon

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Hugging Face2026-05-29 更新2026-05-31 收录
官方服务:

资源简介:

铁路站点是火车停靠的地方,允许乘客上下车或货物装卸。该表面数据包含名称、标识符、Siret代码和更新日期等信息。

Railway stations are locations where trains make stops to facilitate passenger boarding and alighting, as well as cargo loading and unloading. This surface dataset includes information such as names, identifiers, SIRET codes, and update dates.

提供机构:
Data-Gouv-FR
搜集汇总
数据集介绍
Data-Gouv-FR/gares-ferroviaires-de-la-metropole-de-lyon 数据集图片
构建方式
该数据集源于法国里昂大都市区公开数据平台,聚焦于境内铁路车站空间信息与属性特征的整合。构建过程中,以面状地理要素为载体,系统收录车站名称、唯一标识符、Siret企业注册码及最新更新日期等关键字段,形成结构化的地理数据库。数据源遵循Open Licence 2.0开放许可协议,确保了数据的可获取性与再利用价值,为区域交通规划与空间分析提供了基础数据支撑。
特点
数据集最显著的特征在于其面状几何表达方式,有别于传统点状车站数据,能更精确反映站域空间范围。每条记录均包含唯一标识符与Siret企业代码,便于跨数据集关联与工商信息核实。此外,更新日期的标注使用户能够追溯数据时效性,支持动态监控车站设施变动。这些特性使其在城市交通研究、物流优化与公共服务评估中具备独特应用潜力。
使用方法
用户可通过Hugging Face平台访问该数据集元数据卡片,并直接跳转至data.gouv.fr原始数据源下载完整文件。支持通用GIS软件(如QGIS、ArcGIS)加载面状地理数据,结合属性表字段进行空间查询与可视化分析。若需整合其他开放数据,可依据Siret代码或车站标识符进行关联,实现多源数据融合,助力里昂大都市区交通网络与空间治理的深度研究。
背景与挑战
背景概述
里昂大都会铁路车站数据集(Gares ferroviaires de la Métropole de Lyon)由法国公共数据平台data.gouv.fr发布,旨在系统化呈现里昂大都会区域内铁路车站的时空分布与属性信息。该数据集以面状地理要素形式记录车站名称、唯一标识符、SIRET代码及更新日期等核心字段,为城市交通规划、物流网络优化及公共基础设施管理提供了标准化数据基础。作为开放数据运动的重要组成部分,该资源遵循法语Open Licence 2.0许可协议,强调数据可重用性与互操作性。其创建背景植根于法国国家铁路数字化治理需求,通过聚合分散的站点数据,支撑研究者与政策制定者开展城市轨道交通可达性分析、多式联运衔接效率评估及车站商业生态研究,对推动智慧城市交通体系的科学决策具有奠基性价值。
当前挑战
该数据集面临的核心挑战在于:首先,铁路车站作为交通枢纽,其空间边界界定与属性更新频率需与城市动态发展匹配,但数据集未提供明确的更新周期机制,可能导致实际站点布局、运营状态与记录数据之间存在时滞性误差;其次,数据集仅包含基础标识与地理信息,缺乏客流量、列车频次、无障碍设施等关键运营指标,限制了其在交通需求预测与服务水平评估中的深度应用;此外,跨数据集整合时需应对SIRET代码与车站ID的异构匹配问题,且面状地理数据与路网、行政区划等空间数据的拓扑一致性验证尚需完善。这些挑战共同制约了数据集在复杂城市交通系统建模中的精准性与时效性。
常用场景
经典使用场景
里昂大都会铁路车站数据集汇集了该区域内铁路车站的地理空间信息、标识符、Siret代码及更新日期等核心属性,为城市交通网络分析与规划研究提供了基础数据支撑。研究者通常利用该数据集构建铁路车站的分布图谱,结合人口密度与经济活动数据,评估车站可达性与服务覆盖范围,进而优化车站布局与公共交通接驳方案。此外,该数据还可用于多模式交通网络的整合建模,助力理解铁路车站在大都会区通勤与物流体系中的枢纽作用。
解决学术问题
该数据集有效回应了城市地理学与交通研究中关于铁路基础设施空间分布不均及服务效能评估的经典问题。通过量化车站覆盖盲区与人口重心偏移,学者可揭示交通不平等现象,为公共交通优先发展策略提供实证依据。数据中结构化编码的引入,还促进了车站层级体系与区域发展关联性的计量分析,推动了空间正义与可持续交通理论的本土化验证,其开放性授权更支持跨国比较研究。
衍生相关工作
该数据集衍生出一系列关于铁路车站可达性建模与城市形态演变的经典研究,例如结合人口普查数据构建顾及时间成本的等时圈地图,或利用机器学习预测车站周边土地利用变化。部分工作还将其与开放街道路网数据融合,训练用于自动检测车站接驳步行路径的算法模型。这些延伸研究不仅丰富了交通地理的案例库,也为欧洲中等规模都市的公共交通数据治理提供了可复用的方法论框架。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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