数据集概述
西安道路交通数据集（XiAn Road Traffic）包含西安市城市道路的交通数据及相关气象数据，数据来源于高德地图开放平台，通过Python语言和网络爬虫技术获取，数据格式为JSON，经正则表达式处理后保存为CSV格式。数据集覆盖2019年8月1日至9月30日，采集时间为每日6:00至23:30，每2分钟记录一次，包含308条道路的交通数据和全市范围的气象数据。交通数据涵盖主干道、次干道和支路三种道路类型，共计1244400条记录；气象数据按区域划分，共计311100条记录。数据经过预处理，去除冗余和不完整信息，确保适合模型分析。
数据内容
数据集由两个部分组成：西安道路交通数据集和西安气象数据集。交通数据集包含1244400条记录，覆盖308条道路段，记录了2019年8月1日至9月30日期间的交通状况，包括道路名称、拥堵状态、行驶角度、行驶速度和时间戳。气象数据集包含311100条记录，覆盖西安市多个行政区域，记录了同期每日6:00至23:30的天气状况、温度、风向、风力等级和湿度等信息。交通数据按道路类型分布，主干道占比约40%，次干道约35%，支路约25%。气象数据按区域细分，覆盖西安市主要行政区域。
字段定义
西安道路交通数据集字段
- 道路标识：道路名称（name），道路段唯一标识
- 交通状态：拥堵等级（status），取值0（未知）、1（畅通）、2（缓行）、3（拥堵）、4（严重拥堵）
- 行驶信息：行驶角度（angle），车辆行驶方向角度；行驶速度（speed），单位为千米/小时
- 拥堵比例：畅通比例（expedite）、缓行比例（congested）、拥堵比例（blocked）
- 方向标识：行驶方向（direction），取值0（从起点到终点）、1（从终点到起点）
- 道路信息：道路段编号（lcodes），道路坐标（polyline）
- 时间信息：记录时间（time），格式为“年/月/日 时:分”
西安气象数据集字段
- 地理信息：城市名称（city），区域代码（adcode）
- 天气现象：天气状况（weather），取值1（晴）、2（多云）、3（阴）、4（雾）、5（小雨）
- 气象指标：实时温度（temperature），单位为摄氏度；湿度（humidity），单位为百分比
- 风力信息：风向（wind direction），取值1（东）、2（西）、3（南）、4（北）、5（东南）、6（东北）、7（西南）、8（西北）；风力等级（wind power）
- 时间信息：记录时间（time），格式为“年/月/日 时:分”
数据特征
数据集时间分辨率高，每2分钟记录一次，显著优于传统交通数据集的采集频率，适合高频动态分析。交通数据覆盖西安市308条道路，包含主干道、次干道和支路，全面反映城市交通网络特征。气象数据按行政区域细分，结合天气状况、温度、湿度等多维度信息，为交通与环境交互研究提供支持。数据完整性高，经过预处理后无缺失值，交通拥堵状态和气象条件的分类清晰，适合机器学习和统计分析。时间跨度为两个月，覆盖夏季末至秋季初，包含季节性变化特征。辅助信息丰富，包括行驶角度、拥堵比例等，增强了数据在交通流分析和预测中的应用价值。
适用场景
- 交通流量分析：研究西安市道路交通流量分布及拥堵模式
- 拥堵预测建模：基于交通和气象数据构建机器学习模型，预测道路拥堵概率
- 交通与天气关联分析：探索天气条件对交通状况的影响
- 城市交通规划：优化道路网络设计和交通信号管理
- 实时交通监控：支持城市交通管理系统的动态监控与决策
- 智能交通系统开发：为自动驾驶和导航系统提供数据支持
- 环境影响研究：分析气象因素对城市交通效率的影响
数据来源
高德地图开放平台，通过Python网络爬虫技术获取JSON格式数据。
