韓威

（鄭州市軌道交通建設(shè)管理辦公室，河南 鄭州 450000）

對城市軌道交通客流特征的分析與預測

韓威

（鄭州市軌道交通建設(shè)管理辦公室，河南 鄭州 450000）

城市軌道交通是緩解城市道路交通壓力的有效途徑，客流預測是城市軌道交通建設(shè)與設(shè)計的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。本文主要對城市軌道交通客流模型展開探討，并從其特征、機理上提出預測方法。

城市軌道交通；客流預測；模型分析

1 影響城市軌道交通客流的的相關(guān)因素分析

我國城市軌道交通建設(shè)相對起步較晚，在推進城市軌道交通建設(shè)與發(fā)展中，對客流特征的分析是首要任務(wù)。其內(nèi)容主要有：一是對于沿線土地的開發(fā)與利用，從國內(nèi)外城市軌道交通建設(shè)經(jīng)驗來看，對于沿線周邊土地資源的開發(fā)既是獲得客流量的主導因素，又是促進城市空間各類經(jīng)濟活動的根本需要，特別是“客流追隨型”發(fā)展模式下的城市軌道交通建設(shè)，更是將客戶流量作為修建城市軌道交通的主要依據(jù)；二是對于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的提升上，一方面要從建設(shè)上來吸納資金，另一方面要從客流規(guī)模上來帶動區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展；三是城市中心區(qū)的潛在發(fā)展前景，從城市居民出行距離來看，與城市的當量半徑具有相似性，而城市的地域面積則很大程度上決定了城市軌道交通的出行量；四是與其他交通的銜接方式分析，從大都市城市軌道交通發(fā)展來看，一般要滿足10min的步行距離要求，即大約800m的空間范圍，如果缺少其他交通方式的接駁，則對客流影響較大；五是對于城市管理方式及政策的落實情況，如對公交的優(yōu)先倡導，對于城市區(qū)間的彼此聯(lián)系，以及城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、乘車環(huán)境的美化，可達性的滿意率等，也是影響城市軌道交通客流規(guī)模的相關(guān)因素。

2 對城市軌道交通客流機理的分析

對于城市軌道交通的客流組成主要有趨勢客流、轉(zhuǎn)移客流及誘增客流。趨勢客流是城市軌道交通建設(shè)初期所滿足的客流，也是軌道交通的基礎(chǔ)客流；對于轉(zhuǎn)移客流是在軌道交通的出行優(yōu)勢得到認可后，如對于準時、快速、安全、便捷等問題得到有效解決后，使得其他出行方式的乘客轉(zhuǎn)移到軌道客流中；對于誘增客流主要是在交通體系得到改善后，誘發(fā)更多的居民增加出行欲望，并從原有出行方式中調(diào)整出行時間、方式和線路來增加到軌道交通客流中去，其值對整個交通系統(tǒng)客流起到增大作用。

3 城市軌道交通客流特征分析

3.1 時變特征分析。對于城市軌道交通中的時變特征下的客流分析，主要有一日內(nèi)單一時段下的客流分布，如單向峰型，即在某一時段出現(xiàn)的單一性的客流潮汐特征，如上、下班高峰等；雙向峰型，即在某一綜合功能區(qū)出現(xiàn)的上下車高峰；全峰型，即對于高度開發(fā)的交通走廊或公共區(qū)域，上下車客流始終較大，無明顯低谷；突峰型，即在某一時段出現(xiàn)的較短時間內(nèi)上、下車高峰，如某劇院附件的演出活動或體育賽場的比賽活動等；無峰型，即對于交通車站或交通線路本身無明顯的客流高峰。對于一周內(nèi)不同時間的客流分布特征，如雙休日的通勤客流相對較少，而與商業(yè)網(wǎng)點連接的交通線路往往客流劇增，特別是某些旅游景區(qū)在雙休日出現(xiàn)的客流高峰；另外對于周一與節(jié)日后的早高峰客流及周五與節(jié)假日的晚高峰客流也是分布重點。對于季節(jié)性或短期性客流的分布來說，如旅游旺季帶來的客流劇增。

3.2 空間分布特征。對于空間上客流分布的特征，主要從運營期間的客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析。在軌道交通上下行方向上，通?？土髁烤哂胁痪猬F(xiàn)象，如早晚高峰期間出現(xiàn)的上行與下行不均衡，在軌道交通運力分配上要進行適當調(diào)配，如直線線路加大客流峰值區(qū)域的運力，對于環(huán)線線路則應(yīng)在內(nèi)、外環(huán)上調(diào)整運力。對于軌道交通所經(jīng)區(qū)域的不同客流集散點，其客流覆蓋也存在空間差異性，因而對于客流量大的區(qū)段應(yīng)加開區(qū)段列車，以化解行車密度空間上的不均衡性。

4 軌道交通客流預測模型的建立

4.1 常采用的三種預測模型。第一種是以現(xiàn)狀公交來進行虛擬城市軌道交通的設(shè)置，其方法是利用簡單的數(shù)學模型對現(xiàn)狀公交流量進行推算，以得出虛擬軌道交通客流量。其方法缺乏對交通設(shè)施、城市用地，以及出行結(jié)構(gòu)的分析，其精度較低。第二種是現(xiàn)狀OD模式作為調(diào)查基礎(chǔ)，并從出行方式上來進行客流劃分，再根據(jù)軌道客流增長趨勢來預測年客流OD值，并分配到各站點區(qū)間。此法以現(xiàn)有OD數(shù)據(jù)為參考，僅適用于有軌道交通的大型城市，對于新興城市則不適用；第三種是以現(xiàn)狀OD為基礎(chǔ)，結(jié)合全方位測試，并就出行方式、交通分配，城市規(guī)劃等相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，以提高預測精度。

4.2 客流預測模型的生成過程分析。對于軌道交通的初始階段以增長率法為主，即通過對不同區(qū)域的交通量Ti與年度預測增長率Ri進行乘積，得出該區(qū)域的總交通量T'i=TiRi。由此得出各區(qū)域的Ri，而Ri=αiβi（（αi為目標年區(qū)域i人口與基年區(qū)域人口之比；βi為目標年區(qū)域i人均小汽車擁有率與基年自行車擁有率之比）。對于增長率法來說，因其未區(qū)分各出行目的的差異性，也具有一定的局限性。對于交通方式的分擔上，需要從原有OD方式進行劃分為固有OD方式與競爭選擇OD，對于競爭部分主要從小汽車、公交車、自行車及步行方式的劃分上來進行分離。如采用分擔率曲線法和線形回歸法。對于交通分配要滿足路網(wǎng)均衡原則，即在道路網(wǎng)絡(luò)都正常的情況下選擇最短路徑時所達到的平衡狀態(tài)。如隨機均衡分配模型能夠從算法上給予優(yōu)化，以保障不同交通方式下的用戶被分配到合理的路徑，從而最大化的應(yīng)用路網(wǎng)交通量價值。

[1]范征.城市軌道交通系統(tǒng)經(jīng)濟效益分析[D].西南交通大學2012.

[2]胡志賽.城市軌道交通線路客流分布的實時預測及誘導研究[D].華南理工大學2012.

U293.13

A

1671-0037（2014）06-50-1

韓威（1983-）男，助理工程師，研究方向：軌道交通建設(shè)。