白鴻宇 嚴(yán) 海 劉詩序

（北京工業(yè)大學(xué)北京市交通工程重點(diǎn)實驗室 北京市 100022）

目前關(guān)于軌道車站售票區(qū)域服務(wù)設(shè)施的研究，集中在出入口、售票機(jī)、進(jìn)出站閘機(jī)等單個設(shè)施的服務(wù)效率方面．Lam［1］等人利用視頻采集和調(diào)查問卷的方法對香港地鐵站不同設(shè)施段的行人流特性做了研究，得到不同設(shè)施的服務(wù)特性，建立了服務(wù)設(shè)施的評級標(biāo)準(zhǔn)，并對行人在相關(guān)設(shè)施之間的路徑選擇原理做了研究；Daamen［2］等人通過問卷調(diào)查的方法對火車站樞紐內(nèi)影響行人路徑選擇的設(shè)施作了研究，分析了火車站不同交通設(shè)施對行人路徑選擇的影響，得出不同高差銜接設(shè)施的效用函數(shù)．杜麗娟［3］對軌道樞紐各個服務(wù)設(shè)施的設(shè)計原則給出定量或定性的分析，給出了軌道樞紐車站較為系統(tǒng)的設(shè)計指導(dǎo)；黎東平［4］等人從乘客感知的角度研究軌道車站進(jìn)站服務(wù)設(shè)施，并通過多元線性回歸對進(jìn)站設(shè)施服務(wù)水平做了評價．孫立山［5］等人對運(yùn)用排隊論搭建了乘客混合排隊規(guī)則，對軌道車站售票窗口及排隊現(xiàn)象做了解釋．本文以典型的軌道車站售票區(qū)域服務(wù)設(shè)施（人工售票窗口、自動售票機(jī)、進(jìn)出站閘機(jī)、安檢設(shè)施）為研究對象，通過跟隨問卷調(diào)查，以行人路徑選擇模型為工具，研究個人屬性和服務(wù)設(shè)施對行人選擇路徑行為的影響，為評價和提高售票區(qū)域服務(wù)設(shè)施效率提供理論依據(jù)．

1 行人路徑選擇模型

假設(shè)行人以路徑效用最大化為原則選擇路徑，路徑效用函數(shù)為

式中：Vin為出行者n選擇路徑i的效用函數(shù)中的固定項；εin為出行者n選擇路徑i的效用函數(shù)中的隨機(jī)項．

售票區(qū)域的行人路徑選擇可以抽象為多項選擇問題，假設(shè)路徑效用函數(shù)的隨機(jī)變量εin符合相互獨(dú)立的Gumbel分布，可推導(dǎo)出基礎(chǔ)的多項logit（MNL）模型

式中：Pin為出行者n選擇路徑i的概率；Vjn為出行者n選擇路徑j(luò)的效用函數(shù)固定項；An為出行者n的可選方案集．

售票區(qū)域的行人路徑選擇存在重疊情況，而基礎(chǔ)的MNL模型無法進(jìn)行合理的解釋，所以國內(nèi)外學(xué)者針對路徑選擇中的路徑重疊問題做了相應(yīng)研究，提出了path－size logit（PSL）模型并甄別了與其他路徑重疊相關(guān)模型的區(qū)別．為了估計軌道車站售票區(qū)域內(nèi)路徑重復(fù)系數(shù)對路徑選擇的影響，本文使用PSL模型分析行人路徑選擇行為．路徑重復(fù)系數(shù)是度量某條實際路徑與可選路徑集之間重復(fù)情況的變量，每條路徑由多個設(shè)施連接而成，路徑重復(fù)系數(shù)的表達(dá)式為

式中：PSin為出行者n所選路徑i的路徑重復(fù)系數(shù)；α為重疊路段；ζi為路徑i中的路段集；la為路徑i中重疊路段a長度；Li為路徑i的長度；Gin為路徑i所在的路徑集合；δαi為重疊路徑指示參數(shù)，路徑j(luò)中含有路段α則為1，否則為0；G（Li；Lj；γ）是關(guān)于路徑長度Li，Lj和尺度參數(shù)γ的函數(shù)；如果PS項不考慮路徑長短，則長路徑和短路徑關(guān)于G函數(shù)的值都等于1．

考慮了重疊路徑影響的路徑選擇模型為

式中：P（i｜Cn）為給定方案選擇集Cn中選擇方案i的概率；Cn為方案選擇集；Vi為路徑i的效用固定項；β為需要標(biāo)定的參數(shù)；PSin為重疊路徑系數(shù)．

假設(shè)效用函數(shù)與變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系，效用函數(shù)的基本形式采用如下公式

本文將影響行人路徑選擇的因素分為4類，分別為：行人的個人屬性（性別、年齡）；行人的出行特性（出行目的、一卡通是否攜帶、每周車站使用頻次、同行人數(shù)）；設(shè)施服務(wù)時間相關(guān)因素（安檢時間、自動售票機(jī)時間、人工售票時間、自動查詢時間、進(jìn)站閘機(jī)時間）；重疊因子．綜上所述，路徑的效用函數(shù)的固定項為

2 數(shù)據(jù)采集

2．1 調(diào)查地點(diǎn)和時間

根據(jù)以上條件，選取軌道交通10號線國貿(mào)站作為數(shù)據(jù)采集的地點(diǎn)．調(diào)查時間選擇連續(xù)5 d觀測，包括工作日和雙休日．

2．2 調(diào)查方法和內(nèi)容

交通服務(wù)特性數(shù)據(jù)的建立方法有兩種：軌跡法和網(wǎng)絡(luò)法［6］，利用這2種方法建立的調(diào)查參數(shù)具有數(shù)據(jù)集豐富，可靠度高等優(yōu)點(diǎn)．本文使用軌跡法調(diào)查數(shù)據(jù)，這種方法是在樣本的起訖點(diǎn)之間，整理所有行人選擇路徑，在軌道車站售票區(qū)域內(nèi)將行人的軌跡進(jìn)行組合和編號．路徑集合見表1．

表1 國貿(mào)地鐵站售票區(qū)域路徑集合

軌道交通車站內(nèi)行人調(diào)查方法有兩種：跟隨調(diào)查和視頻采集．本研究采用跟隨問詢的調(diào)查方法．在調(diào)查過程中，調(diào)查人員全程跟隨被調(diào)查的行人，采集被調(diào)查者的個人信息和路徑軌跡．調(diào)查問卷中個人信息數(shù)據(jù)主要包括：性別（gender）、年齡（age）、出行目的（pur），同行人數(shù)（tog）、一卡通是否攜帶（card）、每周車站使用頻次（fre）．路徑選擇信息主要包括：安檢設(shè)施服務(wù)時間（Tsf）、自動售票機(jī)服務(wù)時間（Tct）、人工售票窗口服務(wù)時間（Tpt）、自動查詢機(jī)服務(wù)時間（Tca）、進(jìn)站閘機(jī)服務(wù)時間（Tet）．

3 模型標(biāo)定及分析

通過國貿(mào)地鐵站進(jìn)站客流的調(diào)查，共獲得有效問卷231份．經(jīng)過統(tǒng)計，231個行人中：男性乘客占33．33%，女性乘客占66．67%；進(jìn)行安檢的乘客占84．41%，不需要安檢的乘客占15．59%．

3．1 變量設(shè)置

根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，使用列聯(lián)表獨(dú)立性檢驗方法判斷各特性變量對路徑選擇結(jié)果是否有影響．假設(shè)檢驗的原理：零假設(shè)是某個特性變量與選擇結(jié)果相互獨(dú)立（對于選擇結(jié)果沒有影響），根據(jù)卡方檢驗，當(dāng)相伴概率小于0．05時，認(rèn)為在0．05的顯著性水平下可以拒絕原假設(shè)，即該影響因素對選擇結(jié)果有影響．檢驗結(jié)果表明，同行人數(shù)和每周車站使用頻次對路徑選擇結(jié)果影響較小，因此將這2個變量剔除．經(jīng)過變量的分段分析，將年齡劃分為兩類：小于等于30歲；其他．將出行目的劃分為兩類：上班、上學(xué)、回家的剛性出行；其他．經(jīng)過變量篩選后，行人路徑選擇模型的變量設(shè)置見表2．

表2 模型變量設(shè)置

3．2 模型標(biāo)定結(jié)果

使用 TransCAD［7］和SPSS［8］標(biāo)定模型參數(shù)，結(jié)果如表3所列．

表3 模型標(biāo)定結(jié)果

根據(jù)非集計模型理論，－2（L（0）－L（θ））是檢驗所有參數(shù)的值是否為0之假說的統(tǒng)計量．表3顯示，－2（L（0）－L（θ））＝549．572＞χ20．05（9）＝3．325，說明在顯著性水平5%下，所有參數(shù)值為0的假設(shè)不成立．

在實踐中優(yōu)度比在0．2～0．4時，即可認(rèn)為模型的精度很高，從標(biāo)定結(jié)果可以看到，優(yōu)度比ρ2和經(jīng)過自由度調(diào)整后的優(yōu)度比均大于0．6，表明模型的精度很高．

對模型進(jìn)行t檢驗，當(dāng)t值的絕對值大于1．96，在5%的顯著性水平上，可以拒絕假設(shè)H0：θK＝0，即當(dāng)｜tK｜＞1．96時，有95%的把握認(rèn)為相應(yīng)的變量是對選擇概率產(chǎn)生影響的因素．模型標(biāo)定過程中發(fā)現(xiàn)年齡和性別的t檢驗值小于1．96，剔除這兩個變量重新對模型進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)果見表3，最終得到模型均能通過t．總結(jié)得到每條路徑的函數(shù)表達(dá)式見表4．

表4 路徑效用函數(shù)匯總

3．3 模型分析

1）模型標(biāo)定過程中，性別和年齡的t檢驗值的絕對值小于1．96，可以判定性別和年齡對選擇概率不會產(chǎn)生影響．個人屬性中，乘客出行目的對其在售票區(qū)域內(nèi)的路徑選擇的影響較大，對路徑選擇的效用值影響較顯著．

2）安檢設(shè)施、人工售票窗口服務(wù)時間的系數(shù)的絕對值分別是自動售票機(jī)的9．59倍和7．29倍，說明乘客對安檢設(shè)施和人工售票窗口的服務(wù)時間較其他設(shè)施更為敏感．

3）路徑重復(fù)因子的系數(shù)估計值為正值（3．23），同時路徑重復(fù)系數(shù)本身為負(fù)值，說明售票區(qū)域內(nèi)的某條路徑與其他路徑的重疊度越高，其對效用值的負(fù)面影響越大，該結(jié)果與實際中行人對擁擠路徑的規(guī)避行為一致．說明在有限的售票區(qū)域內(nèi)提供多元的服務(wù)設(shè)施布設(shè)方案，減少重疊路段的影響，對路徑效用的提升效果顯著．

4 結(jié)束語

本文從行人的路徑選擇行為出發(fā)，綜合考慮行人的個人屬性和路段屬性等因素，基于跟隨問詢調(diào)查法采集到的數(shù)據(jù)，使用PSL模型分析軌道車站進(jìn)站行人在售票區(qū)域的路徑選擇行為．研究結(jié)果表明：（1）相對于性別、年齡等個人屬性，出行目的對行人在售票區(qū)域的路徑選擇影響顯著；（2）路徑中的安檢設(shè)施、人工售票窗口等的服務(wù)時間對行人路徑選擇的影響較大；（3）路徑重復(fù)系數(shù)對路徑選擇的影響較大，體現(xiàn)了重疊路徑上服務(wù)設(shè)施的重要性；（4）模型的優(yōu)度比ρ2和值均大于0．6，證明精度較高，有實際的應(yīng)用價值．

［1］Cheung C Y，Lam H K W．Pedestrian route choices between escalator and stairway in MTR Stations［J］．Journal of Transaction Engineering，1998，124（3）：277－285．

［2］Daamen W，Bovy H L P，Hoogendoorn S P．Passenger route choice concerning level changes in railway stations［J］．Transportation Research Board Annual Meeting，2005，1930：12－20．

［3］杜麗娟．城市綜合交通樞紐設(shè)施研究［D］．西安：長安大學(xué)公路學(xué)院，2009．

［4］黎東平，晏克非．城市軌道車站設(shè)施的進(jìn)站服務(wù)水平評價分析［J］．同濟(jì)大學(xué)學(xué)報，2010，38（10）：1 458－1 462．

［5］孫立山，榮 建．客運(yùn)交通樞紐內(nèi)乘客購票排隊系統(tǒng)［J］．北京工業(yè)大學(xué)報，2007，33（11）：1 164－1 167．

［6］關(guān)宏志．非集計模型－交通行為分析的工具［M］．北京：人民交通出版社，2004．

［7］閆小勇，劉博航．交通規(guī)劃軟件實驗教程（TransCAD 4．X）［M］．北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2010．

［8］宇傳華．SPSS統(tǒng)計與分析［M］．北京：電子工業(yè)出版社，2007．