研究成果

在国家提振消费的号召下，旅游产业正呈现逐步恢复迹象，其中节假日是推动旅游复苏的重要时期。经文化和旅游部数据中心测算，在刚刚过去的清明节假期3天，全国国内出游1.26亿人次，同比增长6.3%；国内出游总花费575.49亿元，同比增长6.7%。这数字背后，由多种大数据技术通力协作而支撑，这场数据驱动的出行变革，正将传统节日的流动性挑战转化为智慧治理的实践样本。本次我们将从智慧城市出发，与读者漫步于节日大道，探讨节假日出行中大数据技术的“助攻”力量。

图 以智慧城市大脑为核心的出行中枢平台

一、典型应用实例

1. 杭州“城市大脑”

杭州城市大脑是一个以大数据、云计算和人工智能为核心技术的智慧城市项目，旨在通过数据驱动优化城市治理和服务。该项目于2016年启动，最初以交通治理为突破口，逐步扩展到医疗、旅游、环保等多个领域，形成了覆盖城市运行全场景的智能化管理平台。当前，杭州城市大脑项目即将启动3.0建设，为城市治理提供增量式赋能，城市大脑不仅只是技术应用，更是包括工具、平台和制度建设在内的综合治理体系。在杭州，技术、机制与应用场景形成相互呼应，政府、市场和社会相互合作，共同为治理提供增量式赋能。

通过整合多源数据，运用大数据分析、人工智能和数字孪生等技术，实现城市运行状态的实时感知、智能决策和高效管理。我们简要整理了大数据技术类别以及对应的城市应用场景如下：

“城市大脑”典型应用领域

（1）交通治理
城市大脑通过整合交通流量、摄像头数据和信号灯数据，实时分析交通状态，优化信号灯配时。例如，在余杭区未来科技城，通过“道路延误指数”系统实时更新交通方案，提前应对拥堵情况。

（2）内涝治理
利用数字孪生技术和实时动态感知数据，城市大脑建立了内涝监测预警系统，实现了内涝预警提前1小时以上，并在亚运会期间成功保障城市水系安全。

（3）医疗服务
在医疗领域，城市大脑推出了“先看病后付费”模式，患者就诊时间缩短10分钟，医疗资源利用率显著提升。

（4）政务服务
城市大脑通过“一网通办”平台，实现了政务服务的高效化。例如，“亲清在线”平台在疫情期间快速上线，助力企业复工复产。

（5）文旅服务
城市大脑的文旅系统通过数据挖掘优化游客体验，例如“20秒入园”和“30秒入住”服务，累计服务游客超过689万人次。

2. 伦敦交通局（TfL）公众假日的大数据实践

TfL整合了来自多种渠道的数据，包括公交卡（Oyster Card）和移动支付数据、交通摄像头、手机定位数据、以及公共交通系统数据（如地铁和公交的乘客流量）等。这些数据为交通管理部门提供了全面的交通状况视图。通过流计算技术，TfL能够实时处理和分析这些海量数据，及时获取交通流量、拥堵点、事故位置等关键信息。这种实时性使得交通管理部门能够迅速做出反应，调整交通信号灯配时，优化公共交通调度，以缓解交通压力。利用机器学习算法，TfL分析历史交通数据，预测节假日的交通高峰时段和拥堵路段。基于这些预测，交通信号灯的配时可以提前进行调整，以优化交通流量。例如，在一些容易拥堵的路段，信号灯的绿灯时间会被适当延长，以减少车辆等待时间，提高通行效率。

TfL每年会发布《伦敦出行报告》，以数据资源为核心，结合成熟适用的方法模型，开展各维度指标内容监测。报告数据来源多元，涉及国家政府部门、大伦敦地区政府部门以及相关公司或团体等，如国家统计局、交通部、民航管理局等核心部门。同时，报告采用了长期沿用、针对性强的方法模型，包括公交可达性水平模型（PTALs）、人口估算模型、机遇区识别评价模型等，以数据分析结论反哺交通局在节假日公众出行时的管理实践。

接下来我们选取《伦敦出行报告2024》和英国统计局的两张具有代表性的图表，在展示伦敦区域范围内人们出行情况的同时，也给读者提供图表制作参考（注：以下分析仅为基于数据图表的推测，不代表笔者团队的任何立场）：

第一张图采用的是竖向的簇状条形图，内容是伦敦居民出行目的统计分布。可以看出，无论近5年哪个年度，假日休闲都是排在首位的出行原因，且在2022/23年度达到峰值33%，这可能是由于新冠疫情趋向缓和，出行限制逐步解除，人们有更强烈的出行需求所致。排在第二位的出行目的是购物/个人事务，且以2019/20年度为高峰（24%），可能源于疫情初期涌现出更强的购物/囤货需求以应对这种公众突发事件。

第二张图采用横向的累积百分比条形图，每一柱状占比之和为100%。该图表反映前往伦敦过夜度假的游客约占所有游客的一半（53%），另有26%的人是去探望朋友或亲戚。相比之下，前往英格兰东部地区的游客中，近一半（55%）是去探望朋友或亲戚，23%的人是为了度假。英国其他地区的大多数情况与英格兰东部类似，探望朋友或亲戚在各出游原因中排在第一位。

二、大数据在假日出行中的技术布局

【实时客流监测与预警系统】

在过往清明、五一等节假日高峰期，诸如九华山、都江堰等景区通过部署人脸识别设备和物联网传感器，实时采集游客入园数据与移动轨迹。结合海鳗云大数据分析系统，可生成热力图展示各区域人流密度，当核心景点瞬时人流量超过预警阈值时，系统自动触发分流广播并调整导览路线‌。

‌预警系统采用了物联网数据采集技术‌，通过RFID闸机、视频监控设备与手机信令定位，实现每秒10万级并发数据的实时采集。基于Flink构建的流式计算引擎搭建起分布式实时计算框架‌，可在3秒内完成10万人次的密度分析。通过Tableau与GIS技术结合，将实时数据转化为三维热力图，辅助管理人员通过指挥大屏决策‌。

【交通调度与路径优化】

成都金堂县在清明假期通过多源数据融合，实现低空航线与地面交通联动。当固定翼飞机观光项目预约量激增时，交通管理系统自动调整接驳车发车频次，并与高德地图联动推送"地铁+共享单车"的替代路线，减少景区周边15%的车辆拥堵‌。

实现以上优化效果需要融合多模态数据，整合民航订票系统、高速公路ETC数据、共享出行GPS定位等20类数据源，辅以动态路径规划算法‌，实时生成避开拥堵点的最优路线。最后通过GIS时空分析‌对交通网络进行拓扑建模，以预测未来路网负荷‌。

【景区资源动态调度】

‌某景区通过Hadoop集群分析近三年节假日数据，构建容量预测模型。当预测单日游客量突破8万人次时，自动启动动态定价机制：提前3天上调精品民宿价格15%，同时发放夜间灯光秀优惠券，实现游客分流与收入增长双目标‌。其背后‌采用Kubernetes容器化技术实现弹性资源调度，实时扩展票务系统服务器集群。再结合游客画像与历史消费数据，通过博弈论模型优化价格策略‌。

【旅游安全预警与应急响应】

‌甘肃省文旅厅构建的多维预警系统（比如西北区域沙尘数值预报系统），在沙尘暴突袭敦煌期间，通过气象卫星数据与景区实时监控联动，提前2小时启动应急预案：向莫高窟1.2万名游客推送防护提醒，调度200辆应急车辆疏散人员，并通过智能广播调整参观路线‌。该系统通过多维度风险建模，集成气象、地质、公共卫生等8类风险因子，构建贝叶斯网络预警模型。运用应急资源调度算法优化救援车辆路径，响应速度提升40%。

‌基于用户位置信令（LBS）的精准消息下发系统在多渠道进行信息推送‌，到达率99.9%‌。

‌【技术层级储备】

为满足以上多样化场景的需求，大数据技术需要在多种数据层级展现能力。

（1）数据采集层‌：物联网传感器（人流监测）、NLP交互设备（智能客服）、卫星遥感（环境监测）‌

（2）数据处理层‌：Hadoop分布式存储（日均PB级数据）、Spark计算引擎（批量数据处理）、Flink实时流处理‌

‌（3）智能应用层‌：TensorFlow深度学习框架（需求预测）、Neo4j知识图谱（行程规划）、PowerBI可视化（指挥决策）‌

通过以上技术体系的有机整合，据统计，节假日旅游场景中的游客体验提升率可达38%，景区运营效率提高25%，安全事故发生率下降60%‌。

三、结语

当节假日出行逐渐从"拥挤记忆"转变为"智慧体验"，大数据技术的深度应用正在书写现代交通治理的新篇章。通过构建城市大脑、交通云平台等数字基础设施，实时数据流已能穿透壁垒，在跨区域、跨部门的协同调度中释放聚合价值。展望未来，随着5G通信、车路协同、数字孪生等技术的加速渗透，节假日出行将呈现更精细的时空错峰特征，形成需求可感知、资源可调节、风险可控制的智慧出行生态系统。

四、参考资料

[1] 中国旅游新闻网. 杭州城市大脑文旅系统·多游一小时.

[2] 杭州市人民政府. 杭州全面启动城市大脑3.0建设.

[3] Transport for London. Travel in London Reports.

[4] 中国联通. 联通大数据看端午假期文旅市场：民俗体验丰富，“新中式”旅游成热门.

[5] 甘肃省气象局. 西北区域沙尘数值预报系统成功移植并业务运行