基于车牌大数据的车辆管控政策制定方法研究
——以广州为例

郑淑鉴，佘文晟，胡少鹏

广州市交通规划研究院

0 引 言

随着城市的经济持续快速增长，城市化进程加快，机动车数量和机动化出行需求也不断增加，但城市道路设施的更新和建设仍相对滞后，道路交通的总体容量不足，无法完全满足市民的机动化出行需求，交通状况逐渐恶化，高峰期间大部分快速路、主干路趋于饱和，车速下滑，拥堵路段和拥堵范围不断增加，城市需要对机动车辆尤其是对中小客车加强管控，以缓解交通拥堵；此外，货车因形体庞大以及车速较慢，其所耗用的资源（道路占用和能源消耗）是客运交通的好几倍，加上在超载、超限等人为因素影响下，安全性能较低，易发生交通事故；摩托车造成道路通行秩序混乱、事故发生率高；粮油、工程、鲜活、配送等城市车辆也是城市必要的车辆，但对城市日常的交通影响较大，需要加强管制。综上所述，需要对城市的主要通行车辆进行交通管控，以满足城市的交通发展，进一步缓解交通拥堵、保障交通安全、改善城市环境。

传统的车辆管控政策研究和制定主要以定性为主，但随着智能交通技术的发展，可用的交通数据越来越丰富，车辆管控政策的研究可以进一步定量分析，其中基于卡口设备识别的车牌数据对管控政策的制定意义重大。然而，目前主流的研究仍然是利用卡口车牌数据分析车辆的出行特征，如畅玉皎[1]、郭昕[2]、韩国华[3]、龚越[4]、黄正国[5]、丁岩[6]、罗江邻[7]等分析了主要车辆的出行特征，基于车牌数据分析车辆管控政策的则基本上没有相关研究，因此，本文提出基于车牌大数据全过程辅助车辆管控政策制定的方法，为交通管理政策的出台制定和效果评价提供定量化的决策支持。……