疫情交通分析
交通系统既是新冠肺炎疫情传播的重要载体，也是疫情防控阻断传播的关键手段。
本项目基于车牌识别交通大数据，以中国义乌市为例定量分析疫情影响下的城市不同类型机动车出行的时空特征以及演化规律
为定量评估疫情影响、合理制定后疫情时代的城市交通管理政策、支撑重大突发公共卫生事件下的交通管控提供理论依据与数据支撑。
团队名称：交通队
团队成员：姚文彬，胡佑薇，白聪聪，陈诺
指导老师：金盛
交通队来自浙江大学。指导老师是金盛博士，为浙江大学博士生导师，求是青年学者。金博士是智慧交通浙江省工程研究中心秘书长，兼任世界交通运输大会综合规划与政策学科联合主席、全国城市道路交通文明畅通提升行动计划专家组专家、中国智能交通协会青年专家工作委员会委员等。
项目主要分析思路
根据疫情防控及复工复产情况将分析时段划分为四个阶段，针对每个阶段分别分析了路网总体机动车流量、在运车辆数、平均出行强度等宏观指标的变化情况。
面向非本地化运营车辆、出租车和本地化运营车辆这三类典型机动车群体，通过被检测频次分布、在运车辆数、平均出行强度、平均出行时间、平均出行距离、出行分布、首末次出行时间和OD时空分布等指标刻画在疫情发展不同阶段的出行行为时空演化特征。
疫情阶段划分与车牌数据
根据浙江省疫情响应政策变化，结合疫情爆发-复工复产-常态化抗疫的时间发展情况，将疫情影响划分为四个阶段，分析在这四个阶段的居民交通出行行为特征。
本项目数据来源于浙江省义乌市电子警察及卡口设备获取的结构化车牌识别数据。
车牌识别数据主要包括识别设备经纬度、车辆通过检测器的时间、车牌号等信息。分析时段平均每天被检测记录约为860万条。
不同视角下路网交通运行特征分析
流量及被检测频次分析
非本地化运营车辆：无明显早晚高峰。第二阶段非本地化运营车辆被检测频次减少了75%以上，直到四月底才恢复到原来的90%左右。
出租车：出行总量呈现显著降低，直至第四阶段仅达到疫情前的60%左右。同时，第三四阶段19:00之后出租车检测频次显著降低，说明夜间消费型出行受到疫情的明显影响。
本地化运营车辆：有明显的早晚高峰现象。第四阶段早晚高峰出行已基本恢复甚至超过疫情之前，平峰时段与疫情前仍有差距。
在运车辆数及平均出行强度分析
非本地化运营车辆：在运车辆数及平均出行强度急剧下降，后逐渐恢复，在常态化抗疫阶段略低于疫情之前的水平。
出租车：车辆数及出行强度均显著降低，第四阶段在运车辆数为第一阶段的0.870，平均出行强度仅为第一阶段的0.731，受疫情影响巨大。
本地化运营车辆：第四阶段在运车辆数相较于第一阶段减少了2.37%，平均出行强度较第一阶段下降了3.68%，基本恢复。
出行时间及出行距离分析
非本地化运营车辆：出行总里程数并未受严重影响，甚至较疫情前还有所上升，而出行时间有所减少。
出租车：第四阶段相较于第一阶段车均总出行时间减小了29.25%，车均总出行距离减小了22.63%。
本地化运营车辆：第四阶段相较于第一阶段每日车均总出行时间下降13.53%，而出行距离反而升高1.13%。
本地化/非本地化运营车辆出行特征
通过分析整个城市出行分布，发现对于运营车辆而言都有第四阶段相较于第一阶段中心商业区出行比例减少，非中心商业区出行比例升高，大部分地区出行绝对数均减少，小部分郊区出行绝对数升高的现象。
首末次被检测时间可以帮助我们了解车辆出行时间受疫情影响的情况。
分析方法如下：首先提取出车辆在各阶段各天的首末次被检测时间，然后每个阶段均提取出各天首末次被检测时间的中位数作为该阶段首末次被检测时间的代表，绘制出各阶段首末次被检测时间的概率累积曲线如下图所示。
结论
本项目利用车牌识别大数据，分析了疫情发展不同阶段下义乌市路网交通运行特征。主要结论如下：
（1）受疫情影响，义乌市总体交通运行受到严重影响，恢复过程缓慢。
（2）非本地化运营车辆在运车辆数在第二阶段下降了78.13%，特别是武汉、温州、台州等省内外疫情严重城市，其在义乌的非本地化运营车辆数下降显著。
（3）出租车是受疫情影响最大的机动化出行车辆，第二阶段在运车辆数较疫情前下降了58.74%。在第四阶段，出租车在运车辆数、平均出行强度均值、日均总出行时间和出行距离都下降。此外，疫情之后几个阶段，19:00后出租车出行总量就显著下降。这进一步说明疫情减少了购物、餐饮、娱乐等弹性出行需求。
（4）本地化运营车辆受疫情影响后出行急剧减少，第二阶段在运车辆数下降了54.53%，到第四阶段基本恢复。但日车均总出行时间下降了13.53%，而出行距离反而升高1.13%。
造成该现象的原因是非中心商业区的本地化运营车辆出行比例升高，而中心商业区的机动化出行比例降低。通过各阶段出行模式的聚类分析也说明高峰期起点分布较疫情前更加均衡。
通过首末次出行时间分析发现本地化运营车辆受到疫情影响倾向于在早高峰延迟出行，晚高峰提早出行。
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