这是轨道突发快流时的应急指挥，基于大型交通枢纽体系的考虑。另外，除了这样综合评估体系外，对中微观的政策，比方说像道路的改造，也通过数据来做空间的调整。
这是深圳最重要一条路的改造。某商城周边道路的控制力不够，要拓宽车道。实际上数据模拟分析结果是中行路的位置有一条车道进来一百辆车，这一百辆车进到该地区后跟本地车流形成了交织，这是一个主要的瓶颈点。所以改造方案里面把这个单元组织从下到上进行调整。
这一轮深圳市的道路综合治理，也用了很多信息化手段，西南部以前两轮的投资，大概每一轮大概都是6到7个亿的建设，现在大概花了一千多万，占原来大概1/50的投资量，取得了差不多效果。
除了数据治理来驱动空间治理，进而驱动整个服务的提升，其实还可以通过数据来驱动社会治理，社会治理包括各种各样的交通政策制定。
这五年深圳市的交通政策核心有两大部分，一部分希望通过成本的调整来减少小汽车的使用。第二部分就是通过行政的手段来限制购买。
其实早期的政策是市场化的手段，是经济手段。市场化手段的核心手段就是提高停车收费。后来建立的深圳市实时动态评估模型，把停车收费停车位的多少跟道路拥挤的情况整个系统建立一个关联关系，实现动态调整交通拥堵。
如果交通很拥堵，那就要提高停车收费，减少进入这个地区的车辆；如果交通不拥堵，就可以降低停车收费，可以增加服务质量来保证车辆的使用。这是给社会治理政策做的一个评估，这种评估手段给市政府常委会做了多轮的汇报，政府又下决心要做经济支持。
对于社会治理，深圳还希望能够学习香港的多元主体来组成交通委员会的决策机制，包括长期持续的宣贯获得大家的支持，就是长期的互动。
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