公共交通系统在现代城市生活中扮演着重要的角色，它为大众提供着共享、大量的交通服务。由于数以百或千计的（地铁、公交）站点，以及其随时空变化的特点，使得提供一个有效的可视化设计方案对其进行探索成为一个难题。现有的工作往往利用网络可视化的方法，聚焦于展示公共交通中站与站之间的网络拓扑结构。这忽略了如乘坐时间、换乘时间、等候时间等移动相关的因素。因此，本文作者[1]提出了一套对公共交通系统中与移动相关因素的可视化方案，回答了诸如乘客通过公共交通系统能走多远，有哪些重要的因素影响了公共交通系统的效率等问题。
为能提供一个有效的解决方案，作者先与交通领域的专家讨论，提炼出相关的分析任务。然后，基于射频识别（RFID）交通卡的数据（地铁、公交刷卡数据）、运输网络数据（公共交通运输有向图）、运输线路调度数据（运输线路、站点设备、调度信息），构建一个公共交通移动模型。基于此模型，设计出了三个可视化模块来进行分析，最后与专家进行再次沟通获得反馈。他们设计的三种可视化形式分别是：等时地图（Isochrone Map View）、等时流图（Isotime Flow View）、OD对行程可视化（OD-pair Journey View）。
分析任务
作者通过和专家讨论，提炼出了两个层次上的任务：其一，针对所有能够到达的区域，展现其地理位置信息、起点与各终点之间的路径，提供浏览及比较各路径之间的时间情况的功能；其二，针对能够到达的特定的终点，展现起点和终点之间路线上的各项移动相关因素，同时支持对其周期性规律的探索。
公共交通建模及移动相关因素
作者建立一个以研究时间花费为中心的交通模型，将一段行程的时间花费定义为：
将其中的乘车时间细化为实际乘车时间和等候时间，因此花费定义为：
将连续的时间从6:00到24:00以15分钟为一划分，针对每条路线，每站或站间路程，每一个时间划分，计算出平均的实际乘车时间、等候时间及换乘时间这三个移动相关因素。由此，就可以计算出在某一发生在某一时间，一段行程的时间花费。根据时间花费的定义，作者提出了交通效率，定义为路程／时间花费。由于时间花费将等候及换乘的时间考虑在内，因此交通效率不同于速度的概念。
三种可视化形式
根据以上的分析任务及模型，他们设计的三种可视化形式分别是：等时地图、等时流图、OD对行程可视化。
等时地图中，用轮廓界定了到达的范围。由于考虑到乘客下车后步行能够到达的区域，作者按5km/h的行走速度，对乘车终点后的位置进行延展。如下图1所示的等时地图中，蓝色区域表示的是从起点30分钟内能够到达的区域，浅蓝色区域表示的是60分钟能够到达的区域。
图1 等时地图
等时流图是作者及专家推崇的可视化形式，如下图2所示。在等时流图中，水平方向表示时间，将从起点到各终点的最高交通效率的路线按横向树图的形式进行展现。为更高地提示时间，作者画出等间隔的竖直线。在树图中，节点表示站点，其颜色表示以其为终点的路线的交通效率。节点的竖直位置又一个交替上下布局的算法确定。
图2 等时流图
OD对行程可视化是针对某一特定的起始点－终止点的行程进行探索，如下图3所示。在等时流图中选择一个或多个终点，其路线所在的分支将会被放大，同时其中的移动因素被显示出来：蓝色表示等候时间、绿色表示实际乘坐地铁时间、灰色表示换乘时间、黄色表示实际乘坐公交车时间。为对一天为周期的交通规律的探索，作者设计了移动轮，展示了随一天变化的各项移动因素的比例变化。
图3 OD对行程可视化
案例
根据设计，允许对不同起点的可到达交通范围进行观察。如下图4显示的两个不同的起点，a图中的起点为一个地铁站，b图中的起点为一个公交站起点。由等时地图可以看到，a图中的可到达范围比b图中的要大。在等时流图中，a中节点的颜色也比b中的要绿，即a中的交通效率普遍比b中的高。
在a图中选择两条具体的线路进行观察，如下图5所示，上为以公交站点为终点（图4 a中的左侧点），下为以地铁点为终点（图4 a中的右侧点）。这两条行程的路程相差很多，但时间花费几乎相同，由此可见以地铁站的路线交通效率要比公交站点的高。对这两条线路的各项交通移动因素按一天的变化进行观察，如图下图b，c所示，公交站的变化比地铁站的要大。在早、晚高峰上，时间花费被其他时间要大。在22:00以后，蓝色部分（等候时间）要比其他时间大两倍，这是由于在22:30后车数会减为原来的一半。
图4 选择两个起点的等时地图及等时流图：(a) 选择地铁站为起点；(b)选择公交站为起点
图5 选择两个不同的终点的OD对行程：(a) 选择公交站点（图4 a中的左侧点）及地铁站点（图4 b中的左侧点）(b)(c) 分别为公交站及地铁站的移动轮
参考文献：
[1]Wei Zeng, Chi-Wing Fu, Stefan Müller Arisona, Alexander Erath, Huamin Qu. Visualizing Mobility of Public Transportation System, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2014
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