大数据环境下的城市交通规划与管理模式变革
大数据在交通运输中的应用与发展
大数据在交通运输中的应用与发展摘要：随着社会经济的快速发展，智能化发展已经逐渐成为时代发展的必然趋势，在大数据技术的广泛应用下，在大数据时代下，既为交通运输管理工作带来了巨大的便利，也为交通运输管理工作带来了一定的挑战，为此，这就需要合理利用大数据技术，充分发挥出大数据在交通运输管理方面的管理优势，来变革传统的交通运输管理模式，以此来更好的缓解传统管理模式下所存在的交通运输管理压力和问题，进而提高交通运输管理的先进性水平，才能进一步的助推我国城市的发展进程。
本文通过探究大数据在交通运输中的应用分析，针对于大数据在交通运输中的应用发展展开论述。
关键词：大数据；交通运输；应用；发展前言大数据技术作为我国时代发展变化的重要因素，对于交通运输水平的提升具有重要的现实意义。
现如今，在时代的快速发展下，科学技术的不断进步，推动着交通运输事业的蓬勃发展，先进科学技术的不断涌现，为交通运输事业的发展奠定了良好的发展基础，其中，在科学技术的范畴中，大数据作为当代时代发展下的产物，主要是通过相关的技术手段，在数据信息的获取、储存、管理以及分析等四方面实现最大化，进而形成海量且规模化的数据库，在大数据时代下，最为显著的特征就是信息的容量、种类、传播的速度、可变性、真实性、复杂性、以及价值性，通过运用大数据技术，能够利用对数据信息的分析和研究来进行交通的合理规划，提高交通运输的管理效率，帮助相关人员做出更加合理化和科学化的决策。
当前，在高度发达的时代中，人们生活水平明显有所提高，在人们生活水平提高的背景下，机动车辆的数量也在不断增多，各地之间的经济交流也愈加频繁，这就大大增加了交通的运输压力，进而增大了交通运输事故的发生几率，为此，这就需要借助大数据的应用优势，来不断优化交通运输的管理工作模式。
一、大数据在交通运输中的应用分析1.大数据在交通运输运行监测中的应用在当今时代下，监测技术已经在各个行业得到了广泛的应用，而对于交通行业而言，交通事故作为一个突发性的问题，在出现交通事故时，为了更好的分清事故发生的原因、事故发生的情况、以及事故责任方，这就需要依靠交通运输监测方面的力量，通过利用大数据，将大数据运用在交通运输管理的监测中，将各个监控设备进行系统化管理，实现动态化和自动化的监控，并通过对数据信息的统一储存，在出现交通事故时，及时地调用相应的录像视频，进而既能及时的掌握事故发生的现场情况，提高事故发生时交警部门的处理效率和处理质量，还能更好地缓解由于交通事故而引发的交通拥堵问题[1]；另一方面，还可以将大数据与应用在对交通数据信息的研究、分析中，通过对日常和节假日车辆、人流量出行数据的储存和收集，并通过整理各个时期的相关数据，来对交通运行的状态进行掌握和预测，进而及时做好相应的交通运输管理准备工作。
大数据在智能交通中的应用与发展
大数据在智能交通中的应用与开展大数据在智能交通中的应用与开展【摘要】信息时代促进了大数据的开展，云计算时代的到来对大数据的广泛应用起到了推动的作用。
大数据技术是在海量的多类型的复杂信息中能够将有价值的信息迅速的查询分析和处理的技术，在多个领域中，大数据技术的应用发挥了重要的作用。
智能化交通的开展，将大数据技术应用其中，使传统交通管理模式发生了重大的变革，有效的解决了传统交通管理中存在的问题和漏洞。
本文对大数据在智能交通中的应用与开展进行研究和探讨。
【关键词】大数据；智能交通；应用大数据的应用范围非常广泛，是信息技术、网络技术以及云计算等先进科学技术开展和计算方法变革的产物，在很多行业领域中广泛应用并发挥着重要的作用。
云时代的到来进一步推动了大数据技术的开展，现今在交通管理方面也将大数据加以应用。
世界各国陆续开始对交通运输管理数据采用数字化的方式进行收集、存储和利用，智能交通系统的建立和应用对缓解交通压力，解决交通管理中存在的问题发挥十分重要的作用。
1、大数据概述随着世界各国对“大数据〞关注度的提高，大数据的应用范围不断扩大，其所蕴含的内容价值也得到进一步的开发和利用。
随着互联网技术的普及和开展，信息时代的开展进步导致了信息量的极速扩大，海量的多样的信息使我们逐渐的步入了“大数据〞的时代。
大数据是各种数据集的集合体，大而且复杂，是IT产业一次颠覆性的技术变革。
大数据信息量之大，种类之多，采用已有的普通的数据库管理工作很难对其进行有效的分析处理。
要在大数据中快速获得有价值的信息并对其进行有效的分析处理，就需要应用到大数据技术。
大数据的特点主要表现在：第一，数据体积大。
一般来说大型的数据集多位TB级，而大数据的数据集普遍为PB级，甚至到达EB级。
第二，数据处理速度快。
大数据与传统的数据采用不同的挖掘技术，而且数据处理不需要消耗仓储，因此在数据的处理速度上非常快。
第三，数据种类多。
大数据中的数据不仅包括传统的结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，数据呈多种类型增加了大数据的复杂性。
大数据对城市交通拥堵和交通规划的影响与改善
大数据对城市交通拥堵和交通规划的影响与改善随着科技的不断发展，大数据在各个领域的应用越来越广泛，其中包括城市交通领域。
大数据对于城市交通拥堵问题的解决和交通规划的改善起着重要的作用。
本文将从几个方面探讨大数据在城市交通中的影响和对交通规划的改善。
一、大数据对城市交通拥堵的影响1. 实时交通信息大数据技术可以收集和分析城市内的交通数据，包括实时交通流量、路况、车辆行驶速度等。
这些数据可以通过系统和应用程序提供给市民、交通管理机构和驾驶员，以便实时了解交通情况。
这样，驾驶员可以根据实时交通信息优化自己的行程，选择避开拥堵路段，从而减少城市交通拥堵问题的发生。
2. 路网优化通过大数据技术的分析，交通管理部门可以了解市区主要道路的流量分布和拥堵状况，进而优化城市的路网规划。
基于大数据的交通优化模型可以提出具体的路网改造方案，例如增加道路容量、调整交叉口信号灯时间等，以减轻交通拥堵。
通过这些措施，城市交通的效率和流畅性将得到提升。
3. 交通信号灯优化大数据技术还可以分析交通信号灯的使用情况，并根据实时交通数据进行信号灯优化。
通过优化信号灯的时序和时间间隔，可以减少交通拥堵和排队等待时间，提高交通的运行效率。
这些优化更加符合实际交通需求和车辆流量分布，有助于提升城市交通系统的效率。
二、大数据对交通规划的改善1. 基于用户出行数据的规划大数据技术可以从用户出行数据中获取有关出行模式、出行时间等信息，进而对城市交通规划进行改进。
通过分析这些数据，城市交通规划者可以更好地了解市民的出行习惯和需求，有针对性地规划或优化交通线路和设施。
这种基于用户数据的规划方法将更贴近市民的实际需求，提高规划的精准度和适应性。
2. 预测交通需求大数据分析可以根据历史交通数据来预测未来的交通需求，包括交通流量、出行模式、高峰时段等。
通过对这些预测结果的应用，交通规划者可以在规划建设新的道路、轨道交通线路等基础设施时，更好地考虑未来的交通需求，以避免设施建成后出现不匹配的情况。
大数据环境下的企业管理模式变革
大数据环境下的企业管理模式变革随着大数据技术的快速发展，企业管理模式也在进行着变革。
大数据环境下的企业管理模式变革主要体现在以下几个方面。
首先，信息化管理模式变革。
传统的企业管理模式主要依靠人工进行决策和管理，信息的获取相对有限，导致决策的不准确和低效。
在大数据环境下，企业可以通过收集大量的数据，进行数据挖掘和分析，获取更全面和准确的信息，从而准确把握市场需求，优化企业战略决策，提升企业管理效能。
其次，灵活的组织架构和管理体系变革。
大数据环境下，企业需要建立灵活的组织架构和管理体系，以适应信息化管理模式的要求。
传统的层级管理模式无法快速响应市场变化和管理需求，而基于大数据的企业管理模式需要更加平台化、分散化和自主化的管理体系，使得企业能够更加快速地做出决策和应对市场变化。
再次，运营管理模式变革。
传统的企业运营管理模式主要依靠人工进行生产、销售和供应链管理等各个环节，而在大数据环境下，企业可以通过大数据的分析和应用，实现生产和销售过程的智能化和自动化。
比如，企业可以通过大数据分析预测市场需求，优化生产计划；通过大数据分析实现供应链的优化和整合，提升物流效率。
最后，创新企业战略和商业模式。
在大数据环境下，企业需要通过数据分析和挖掘，实现商业模式的创新和升级。
比如，企业可以通过大数据分析挖掘用户需求和行为，开展精准营销和个性化定制服务；通过大数据分析预测市场趋势，调整企业战略，迅速适应市场变化。
同时，企业还可以通过大数据分析和应用，开展跨界合作、整合产业链资源，创造全新的商业模式和价值链。
总之，大数据环境下的企业管理模式变革，主要体现在信息化管理模式、组织架构和管理体系、运营管理模式以及企业战略和商业模式等方面。
企业需要通过充分利用大数据技术和数据分析能力，实现管理方式的创新和优化，以适应快速变化的市场需求，提升企业竞争力和管理效能。
大数据在智能交通中的应用
大数据在智能交通中的应用摘要：智能交通是一个基于现代电子信息技术面向交通运输的服务系统，更是公路交通事业行业实现管理和技术革新的一大方向。
将大数据管理应用到智能交通中，是对传统管理模式的颠覆性创新，也使得公路交通管理体系呈现出全新的面貌。
通过大数据的应用，可以让交通建设中的海量信息实现有效的分析和科学处理，以此强化智能交通的实现运行效率和管理水平。
基于此本文分析了大数据在智能交通中的应用。
关键词：大数据；智能交通；应用1、大数据技术和智能交通概述大数据，主要是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是数据集的整合，因为其庞大性，很难通过当前的数据库管理来实现对其的处理，一方面反映了其管理难度，另一方面也一定程度上展现了其利用价值。
大数据的特点主要表现在四个方面：①数据体量巨大；②存在繁多的数据类型，包含有视频、位置、图片、网络日志等多个方面的信息；③价值密集性差，但有着较高的商业价值，就比如说视频数据，在产生于持续不断地监控过程中，其中有价值的部分或许只有一两秒；④有着非常快的处理速度，与传统的数据挖掘技术相比有着较大的区别。
智能交通系统，是指结合计算机技术、信息技术、控制技术等新兴技术并在道路、车辆管理等方面应用，从而加强车辆、用户以及道路内在联系的系统。
它不仅可以有效减缓交通压力，提高输送效率，同时提升驾驶员安全性并减少能源浪费。
它主要涵盖交通管理系统、车辆控制系统以及信息服系统。
智能交通系统在大数据技术的助力下，才能产生非常深刻的技术革新和管理变革。
2、大数据在道路交通公路交通道路交通公路交通中体系框架大数据在公路交通中的应用主要借助智能交通数据处理体系，该体系主要分为：输入交通数据；数据处理；数据储存；数据查询、检索和可视化。
体系内各部分各司其职，职责依次为：①输入交通数据，交通数据分为动态数据和静态数据，动态数据指的是在交通运行过程中所产生的数据（如车辆的行驶路线、实时位置等），这类数据需要借助全球定位技术GPS和手机网络信号等来进行收集；静态数据指的是车辆信息和道路环境等长期不发生改变的具体数据，这类数据的收集主要借助于交通视频和各类检测器。
基于时空大数据分析的城市交通管理模式研究
基于时空大数据分析的城市交通管理模式研究随着城市化进程的不断发展，城市交通拥堵已成为一大问题。
如何有效地管理城市交通，提高交通运行效率成为一个亟待解决的问题。
而随着数字化技术的广泛应用，基于时空大数据分析的城市交通管理成为一种可行的解决方案。
一、时空大数据的概念和特点时空大数据是指由海量的时空数据构成的数据集合。
时空大数据的特点在于数据规模巨大、来源多样、维度复杂、数据质量难以保证。
时空大数据需要通过大数据技术进行有效处理和分析，获取有用信息。
这种技术的应用可以帮助交通管理者更好地了解交通运行状况，制定更为合理的政策措施和规划方案。
二、基于时空大数据分析的城市交通管理的优势1. 可视化分析时空大数据的可视化分析可以让交通管理者直观地了解交通运行状况，实时监测道路拥堵程度，交通事故情况等。
通过可视化分析，交通管理者可以及时采取措施调整交通运行，有效缓解交通拥堵。
2. 人工智能算法应用随着人工智能技术的快速发展，人工智能算法广泛应用于时空大数据分析。
交通管理者可以通过人工智能算法，对交通数据进行聚类分析、预测分析等，提高交通运行效率，减少拥堵情况。
3. 数据共享时空大数据的分析需要对海量的数据进行处理，这需要不同领域的数据共享。
通过数据共享，可以提高数据的覆盖率和完整性，使数据采集更为具有代表性和准确性。
同时，数据共享也可以促进不同领域的交流与合作，更好地推进城市交通管理的发展。
三、基于时空大数据分析的城市交通管理模式1. 车辆流量预测模型车辆流量预测模型是基于时空大数据分析的城市交通管理模式中最为重要的一种模型。
其主要原理是通过分析历史交通数据，预测未来车流量，从而为交通管理者提供决策参考。
同时，车辆流量预测模型还可以辅助实时路况监测，及时发现道路拥堵区域，采取相应的措施缓解拥堵情况。
2. 交通事故模型交通事故是城市交通管理中的一大难点，也是时空大数据分析的城市交通管理模式中需要重点关注的问题。
交通事故模型主要通过历史数据分析，建立交通事故预测模型，从而预测未来交通事故的发生概率和位置。
智能化趋势下的城市交通规划发展构想
智能化趋势下的城市交通规划发展构想摘要：伴随着我国科技水平的发展，智能化技术被广泛应用在各个领域中。
经济快速发展有效促进了城市交通的发展，但交通问题也逐渐成为影响社会发展的主要因素。
为了有效缓解城市交通的压力，需要不断加大投入力度，进一步优化交通布局及道路设计。
在城市信息化道路规划及设计中，为了保证交通系统能够稳定运行，需要合理进行规划和布局。
基于此，本文针对城市信息化道路交通的发展现状，提出城市道路设计的方法，以期为相关研究提供借鉴。
关键词：智能化；城市；交通规划；发展构想引言近年来，机动车保有量呈指数增长，引发了道路拥堵、车位短缺等问题，制约着城市交通的进步与发展，需尽快解决和完善。
在智能大数据时代，利用新兴技术和智能化管理模式对道路设施和交通管理模式进行更新，从而营造智能化、服务化和安全化的城市交通环境，是下一步城市交通发展的必然趋势。
人口膨胀从侧面激发了交通隐患问题，网络虽然已经很发达，但仍不能很好地解决这些交通事故问题。
人口增长，加上环境制约，在客观上影响了道路设施的实行开发。
为了能够创建一个安全、环保、舒适高效的交通环境，利用网络智能化对道路交通进行管制，已经成为现代城市发展的必然趋势。
1城市信息化道路交通的发展现状规划设计城市道路交通系统是发展城市的重要前提。
在城市道路交通规划中，应结合相关指标，明确具体的规划标准，以确保管理方式的规范性和系统性。
与其他国家相比，我国的城市交通管理还存在一定的差距，在交通发展中相继暴露出很多问题，直接影响了城市的发展。
在城市发展的过程中，城市道路交通管理模式也存在一些问题，比如科学性不足、缺乏先进管理设备等问题，给城市道路交通管理工作带来了严峻的挑战。
随着我国城市化进程的不断加快，城市中各种类型的机动车数量也在不断攀升，比如共享单车、共享汽车、网约车等的不断出现使得居民的交通出行方式也变得多样化。
所以，随着信息技术的不断发展，有必要将人、车、资源和数据等进行整合分析，以数据信息服务为基础，打造一个完善的城市交通运营体系。
基于大数据的交通分析与规划
基于大数据的交通分析与规划交通分析和规划是城市发展和管理中的重要组成部分。
随着大数据技术的快速发展，越来越多的城市开始利用大数据来进行交通分析和规划。
本文将重点探讨基于大数据的交通分析与规划的方法和应用。
一、大数据在交通分析中的应用1. 交通流量分析：通过收集和分析大量的交通数据，可以了解道路的交通状况、车流量、交通拥堵等情况。
这些数据来源包括交通摄像头、车载传感器、GPS数据等。
通过对这些数据进行分析，可以及时发现交通拥堵的原因，优化路网布局，提高道路运行效率。
2. 出行模式分析：通过分析大数据，可以了解不同时间段和地区的出行模式和出行特征。
比如，分析不同人群的出行方式、出行距离、出行时间等，可以为城市的交通规划提供科学依据，例如优化公交线路规划、改善交通配套设施等。
3. 交通安全分析：大数据可以帮助交通管理部门及时掌握交通事故和违法行为的信息。
通过分析交通事故的发生地点、时间、原因等，可以制定相应的交通安全措施，提高交通安全水平。
二、大数据在交通规划中的应用1. 基于智能交通系统的规划：智能交通系统利用大数据技术，实现对交通信号灯、交通拥堵等的实时监控和调度。
通过对大数据的分析，可以优化交通信号配时，减少交通拥堵，提高交通运行效率。
2. 基于出行需求的规划：通过分析大数据，可以了解城市不同区域及时段的出行需求和交通需求。
根据这些需求，可以合理规划公共交通线路，增加公交站点，提高交通服务的质量。
3. 基于环境影响的规划：大数据可以帮助分析交通对环境的影响，如排放物排放量、噪音污染等。
根据这些数据，可以制定相应的措施来减少交通对环境的负面影响，例如建设更多的公共交通设施，推广环保交通工具等。
三、大数据在交通分析与规划中的挑战和解决方案1. 数据质量和隐私问题：大数据分析面临数据质量不一致、数据缺失以及涉及个人隐私等问题。
为解决这些问题，可以采用数据清洗和匿名化等方法，确保数据质量和个人隐私的安全。
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大数据环境下的城市交通规划与管理模式变革
发表时间：2018-06-28T19:05:53.640Z 来源：《红地产》2017年8月作者：张方华
[导读] 利用大数据对城市交通规划与管理模式进行变革具有重要意义。
一、前言
当前我国城市建设进程不断加快，城市道路规划建设网络更加复杂，城市居民数量与日预增，面对城市居民大量的出行需求，城市道路交通问题日益严重。
通过大数据技术联合交通智能化系统，推进城市交通管理模式与规划方式的有效变革。
在交通卡数据与手机信令数据基础之上，使交通规划更加科学，大数据也推动了交通管理能力逐渐加强，促使城市交通更加顺畅有序。
二、大数据推动城市交通规划和管理模式的变革
1、大数据促使交通规划变革
以往的交通规划当中使用到的基础数据是通过五到十年进行一次的交通大调查实现获取的，通过这些数据实现分析模型建立，并进行规划方案的设计。
现代社会交通情况发生了巨大变化，传统的交通规划数据获取方式和规划方案难以对现代交通状态进行调控。
传统交通管理主要的理论依据是交通流仿真分析，难以对车流变化的复杂性进行准确辨识，更不能准确预测。
在大数据环境下，数据获取时效性与针对性更强，可以更加细致的对交通系统进行调控[1] 。
1.1 以交通卡数据为基础的出行链捕捉技术
目前我国各大城市的交通道路每天都会发生重大调整，在前期要实现数据收集和 OD 调查，就要利用大量大力进行。
以往都是通过问询或者跟车方式进行调查，跟车调查虽然能够有效对乘客站间 OD 实现有效获取，但是可操作性较低；问询方式成本较高，尤其面对深圳数量庞大的交通道路与乘客数量，难以对乘客实际流向进行有效把握。
在大数据环境下，通过交通卡数据相应出行链捕捉技术，就能够对大部分刷卡乘客和公交线路进行获取，获得的数据更加全面和详尽。
通过车载 GPS 与交通卡相关数据，通过大数据分析，能够有效对乘客信息进行收集，全面实现出行链还原。
在大量有效数据基础上，能够更加科学的调整线网、设置站点以及制定票价，促使相关方案能够更科学的测算。
1.2 以手机信令数据为基础的居民出行调查
以往大多同时入户问询方式对居民出行情况进行调查，数据调查过程不仅周期长，操作难度大，数据失真情况也非常严重。
在大数据环境下，可以利用手机信令数据对大部分居民实际出行距离与方向相关数据实现有效获取。
在引入收集数据之后，数据收集质量更高，并且能够对出行细节进行更加全面的捕捉，调查成本有效较低，调查效率大大提高。
通过收集数据，能够获取任意交通小区其出行量与方向、途经小区等相关信息，在这些数据基础上能够更加准确的评估公交供应和交通需求。
大数据环境下的交通规划成本更低，制定更加高效，规划更加精细[2] 。
2、大数据对交通管理模式的改变
在大数据环境下，主要通过数字化方式对交通运输管理相关数据进行采集、储存以及利用。
通过大数据建立了智能化的交通系统，不仅有效缓解了交通压力，还为交通管理当中存在的各种问题提出了创新解决路径。
2.1 交通运行力更高
大数据环境下实现了智能交通，全面提升了道路交通实际运行能力，在道路通行能力提高了基础上，道路交通相关的各类基础设施都得到了有效利用，并在先进技术支持下更加科学的分析交通需求，并实现合理调控。
例如，在长期监测一定区域道路实际流向情况过程中，如果相应道路有交通事故发生，那么就可以利用相关流向数据对该路段短期内的流向变化与拥堵率进行科学预测，及时制定道路状况改善对策，以免发生严重道路状况。
大数据环境下，收集到的道路交通数据时效性更强，很多静态化的数据能够被智能利用，促使交通运行能力更强。
在大数据环境下，实现了智能化公交集群调度平台的建立，能够更加高效的调配公交线路[3] 。
2.2 交通更安全
大数据具有较强的可预测性和实时性，在大数据利用下，促使交通安全系统更加科学有效的对相关交通数据进行分析和处理。
通过大数据技术，能够自动检测道路当中驾驶员状态，一旦驾驶员处于疲劳驾驶的状态，此时车载装置可以自动检测驾驶者实时身体状态，提醒驾驶人员。
通过车载装置和路边相关探测器相互之间的信息交互，可以检测车辆行驶路线。
车辆传感器所有数据信息都能够利用大数据技术进行有效整合和处理，实现安全模型的建立，全面分析车辆行驶是否安全，最大程度的避免发生交通事故。
2.3 出行信息服务更全面
通过交通大数据有效的改善了停车难、打车难以及公交车不准点等交通问题，并在智能化交通管理中心支持下实现全程一体化智能交通系统的有效建立。
大数据环境下的交通信息涵盖了行人、机动车、停车以及轨道交通等方面，在实时系统化数据支持基础上为公众提供更加全面优质的出行信息服务。
2.4 实现环境监测
在大数据环境下，利用相关技术有效的缓解了道路交通拥堵问题，促使交通运输减少了对环境产生一定影响。
在一定交通区域内，通过大数据相关技术对交通排放情况进行有效检测，并建立科学的预测模型，实现交通环境和运行数据的实时共享，在相应科学系统建立基础上对交通影响环境情况有效分析。
以数据技术为基础，建立科学决策，促使交通延误状况发生率不断降低，对减少排放情况进行智能化检测和控制，实现车辆排放环境影响仿真系统和低排放交通信号控制原型系统的建立。
结语：
在大数据环境下，交通信息系统实现了现代化的建设和推广，并利用各种大数据技术实现巨量交通数据的收集，其中包括无用和有用数据，以巨量数据为基础，提炼出典型的交通行为特征以及交通状态特征，能够作为重要信息来支持城市交通规划和管理，促使交通系统能够得到连续性的监督，全面推动城市交通规划和管理模式发生巨大变革。
参考文献：
[1] 丘建栋 , 陈蔚 , 宋家骅等 . 大数据环境下的城市交通综合评估技术 [J]. 城市交通 ,2015(3):63-70.
[2] 王鹏 , 吴纳维 , 褚峤等 . 大数据在历史街区规划、建设与运营管理中的应用 *[J]. 上海城市规划 ,2016(5):31-37.
[3] 吴党社 . 探究手机大数据在城市综合交通规划中的运用实施 [J]. 山东工业技术 , 2018(1):77-77.。