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伦敦是一个拥有900万人口的充满活力的城市，一直在规划和迎接增长的挑战. 2018年在伦敦的平均出行次数为26次.每天900万，自2000年伦敦交通局(TfL)成立以来，增加了400多万. 新冠肺炎疫情改变了世界各地的旅行方式，伦敦也不例外, 但在正常情况下，大部分行程都是乘坐公共交通工具完成的. 部分铁路和地铁网络的过度拥挤严重影响了人们的生活质量, 限制就业机会, 教育和培训. 伦敦人口预计将达到10人.到2041年，将增加500万人次，每天将增加600万人次, 规划更好的互联铁路, 公共汽车, 骑行和步行设施对于促进这种增长至关重要.
2018年伦敦市长交通战略(MTS)制定了一个雄心勃勃的计划，以可持续地适应这种增长，并为所有伦敦人和游客创造一个包容性的城市. At its heart are three central themes: healthy streets and healthy people; a good public transport experience; and new homes and jobs. 为了实现这一雄心, 市长希望鼓励更多的人步行, 骑自行车和使用公共交通工具, 到2041年，伦敦80%的出行将采用这种模式.
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10.5 M
预计到2041年伦敦的人口
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80 %
伦敦的目标是在2041年之前实现可持续的出行模式
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9 M
伦敦人(2018年)
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26.9 M
2018年伦敦每天的平均出行次数
“大数据(尤其是手机数据)的使用是我从事交通规划35年来最大的技术变革. 收集所有行程行程的高样本的能力, 然后推断出关键特征，比如模式和旅程目的(就像我们在EDMOND项目中所做的那样), 并将此数据集与其他关键数据源合并, 能让我们开发出一个强大的出行矩阵吗, 作为MoTiON的输入, 我们也加强了纳入先进的建模技术. 我们开发了一种工具，为伦敦的交通规划带来了新的见解，并使TfL有效地规划不断变化的未来.”
几十年来，伦敦交通局一直使用战略模型来支持MTS，并评估新的交通计划和政策. 伦敦交通局现有的战略模型已被用来为皮卡迪利线(Piccadilly Line)、新列车和信号系统等新投资提供理由, 横木2, 贝克尔卢线的升级和延长以及西尔弗敦隧道. 战略模型不仅为方案评估节省行程时间提供了依据, 它们还被用于帮助项目的战略叙述，并将更广泛的经济利益(如聚集或生产率的提高)的计算纳入商业案例. 战略模型也可以与土地使用模型联系起来，这样就可以评估铁路计划为企业就近选址提供的机会，以及为在容易获得工作机会的地方建造房屋提供的机会.
然而, 新的政策背景伴随着消费者行为的持续变化, 伦敦人的生活方式和出行习惯意味着TfL需要对现有的建模和规划工具进行补充，以规划未来. 最近有证据表明，在基于应用程序的服务的刺激下，迷你出租车的使用量迅速增加, 减少旅行使, 千禧一代的汽车拥有率较低，骑自行车的人数增长迅速.
持续不断的技术进步很可能在不久的将来导致更彻底的变化. 这包括借助越来越强大的计算和云存储的“大数据”的出现, 运输市场混乱加剧(e.g. 联网和自动驾驶汽车(CAV, 机动性即服务(MaaS)和不断增加的不确定性.
给定这个总体上下文(图1), 伦敦交通局需要一个基于最新行业思维和技术进步的新的预测工具.
图1:新的建模和分析技术的上下文
伦敦交通局解决复杂预测问题的能力发生了重大变化
为了解变化趋势的主要驱动因素，伦敦交通局首先就影响交通需求的主要因素进行了研究，并发表了一份报告 伦敦的需求驱动因素 解释过去十年旅行的变化. 然后，它委托开发一种新的分析框架，包括伦敦旅行模型(MoTiON)，以提高预测和 项目爱德蒙 全面了解伦敦的出行模式. 伦敦交通局任命雅各布斯领导多个咨询团队，与伦敦交通局合作完成这两个项目. 伦敦交通局还任命John Bates为MoTiON的国际最佳实践和发展提供独立的专家建议.
EDMOND项目是第一个在复杂的全球城市中开展的大型大数据项目. 分顾问Telefónica UK提供了匿名和汇总的网络数据，提供了区域层面(而非个人层面)的地理旅行模式摘要。. 这些数据被用于更新伦敦交通局的模型，通过融合这些匿名和聚合的移动网络数据与各种互补数据集，如Oyster和伦敦交通需求调查(LTDS)。. 这帮助实现了建模中使用的需求数据质量的一步改变，同时提供了以前无法实现的对伦敦交通网络上匿名区域移动(旅程)的洞察, 比传统的调查方法要多得多.
图2:伦敦交通局的模型通过融合匿名和聚合的移动网络数据与多种互补数据集(如Oyster和伦敦交通需求调查(LTDS))进行更新。
MoTiON整合了战略分配模型，从EDMOND数据中获取情报，并预测在首都的个人旅行如何应对人口和就业的变化, 新的交通首页和政策干预. 它以伦敦交通局的需求驱动因素研究为基础，提供了一种全新的出行行为，并对各种主要交通方式的不同人群的行为变化提供了深刻的见解. 一种突破性的方法使用人口合成器帮助模拟伦敦人口构成变化对未来潜在情景的影响. 这有助于为老龄化人口制定计划, 与日益增加的无障碍需求或反映再生的积极影响.
骑车倾向的表征将使伦敦交通局了解消除行为障碍如何开启更多的骑车旅程，并支持更好的公共交通连接. 展现未来模式的能力，如MaaS和CAV，将使伦敦交通局能够评估结构变化对运输系统的可能影响. 而不是他们的到来是意外的, 伦敦交通局可以利用MoTiON来测试这些新模式的影响，并计划在未来使它们成为世界上最受赞赏的交通系统之一的补充，而不是破坏.
支持运动是一套高质量的可视化工具，以帮助结果解释和利益相关者的参与, 图3中提供了一个示例.
图3:当前(2019冠状病毒病疫情前)伦敦铁路需求
处理不确定性
运动是用来观察行为的, 通过情景规划的技术和经济不确定性因素. 鉴于大流行，这变得比以往任何时候都更重要，正在使用模型来探索伦敦可能的未来. 新的分析框架在COVID-19的短期分析中也发挥着重要作用. 该模型使用合成人口来代表真实的行为和旅行偏好，这取决于一个人的工作, 年龄, 性别和车辆. 这些见解有助于解决物流方面的重大挑战, 告知交通管理措施, 引入额外的单车和步行设施，并调整能力以满足主要工人的需要.
伦敦在规划和实现绿色复苏方面处于领先地位. MoTiON让交通局测试和推广各项政策，并评估其成效，以达致MTS可持续交通模式的共享目标. 由于新工具有这样坚实的基础在聚合, 匿名手机数据, 驾驶员交通选择的LTDS和统计模型(i.e. 是否去旅行, 去哪里旅行, 采用哪种模式, 走哪条路线?, 它可以更准确地预测变化. MoTiON的政策“杠杆”也比之前的伦敦战略模型多得多，这使得伦敦交通局能够测试广泛的干预措施. 从根本上说，运动是解决交通规划者面临的复杂挑战的一个更有用的工具.
MoTiON将取代伦敦交通研究(LTS)模型, 伦敦交通局之前的需求模型, 并将加强战略研究. 与之前的评估相比，该方案的需求响应将利用MoTiON的详细细分能力及其与伦敦交通局其他战略工具的集成. TfL还可以使用MoTiON在不同的未来场景中评估方案，以增加方案在不确定的未来中鲁棒性的信心. 情景规划将在评估中发挥越来越重要的作用，新工具将为伦敦交通局解决复杂预测问题的能力提供一个步骤的改变.
MoTiON在解释不同人群做出的细微旅行选择方面的优势，将有助于代表现实行为，并将使社会价值分析和计划的优先级基于其对福祉和平等的影响.
“MoTiON是一种全新的策略性交通预测工具，它改变了伦敦交通局的预测能力. 它的开发是为了反映伦敦不断变化的出行需求驱动因素，并使伦敦交通局更好地了解未来经济和行为不确定性的影响. 它被用来测试计划, 战略和政策，以帮助伦敦交通局实现伦敦80%的出行采用可持续模式的目标，并了解COVID-19大流行对出行需求的潜在影响. 配合伦敦交通局完善的场景规划方法, 它使伦敦交通局能够在不确定的时期，基于最好的可能证据，做出明智的决定，规划伦敦的未来.”