朱 宏，謝云俠，張汝華，姜 洋

（1.山東大學(xué) 交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究中心，山東 濟(jì)南 250061；2.宇恒可持續(xù)交通研究中心，北京 100004）

快速公交站點(diǎn)類別及步行吸引范圍研究

朱 宏1，謝云俠2，張汝華1，姜 洋2

（1.山東大學(xué) 交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究中心，山東 濟(jì)南 250061；2.宇恒可持續(xù)交通研究中心，北京 100004）

針對(duì)目前對(duì)BRT站點(diǎn)簡(jiǎn)單的分類及步行吸引距離的粗泛定義，以濟(jì)南市1～3號(hào)快速公交作為研究背景，開展了關(guān)于快速公交站點(diǎn)分類方法及各類站點(diǎn)對(duì)步行吸引范圍的研究。以在19個(gè)快速公交站點(diǎn)中進(jìn)行的RP(Revealed Preference Survey)調(diào)查及濟(jì)南ArcGIS數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，選取了9個(gè)站點(diǎn)步行吸引距離的影響因素，借助聚類分析法并利用Matlab工具箱擬合正態(tài)分布模型，最終總結(jié)歸納出5類快速公交站點(diǎn)，并計(jì)算得到各類型站點(diǎn)的步行吸引距離。結(jié)果表明：終端型站點(diǎn)的步行吸引距離最長(zhǎng)，為1 300m；其次是交通樞紐型站點(diǎn)，為1 100m；城市次中心型與城市中心型站點(diǎn)步行吸引距離相差不多，平均為750m；一般型站點(diǎn)步行吸引距離最短，約為630m。不同類型站點(diǎn)的步行吸引距離相差較大，不能以單一經(jīng)驗(yàn)值解釋所有BRT站點(diǎn)，其中城市次中心型與城市中心型站點(diǎn)步行吸引距離適中，是理想的站點(diǎn)類型。

公共交通；BRT站點(diǎn)；聚類分析；步行吸引距離；正態(tài)分布；因子分析

0 引言

我國(guó)城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大，交通量的不斷增長(zhǎng)，導(dǎo)致交通擁堵日趨嚴(yán)重。為減輕城市交通壓力，我國(guó)許多大城市提出了大力發(fā)展公共交通的城市交通發(fā)展戰(zhàn)略。城市快速公交（Bus Rapid Transit, BRT）因其較普通公交運(yùn)量大、速度快，較軌道交通造價(jià)小，而受到我國(guó)許多大城市的青睞[1]。目前，城市快速公交出行模式尚以“起點(diǎn)+步行+公交+步行+公交”為主，而站點(diǎn)的步行吸引范圍是界定站點(diǎn)輻射范圍的一個(gè)重要量度，可為調(diào)整快速公交站點(diǎn)布局及優(yōu)化站點(diǎn)周邊環(huán)境提供有利的數(shù)據(jù)支撐。

站點(diǎn)步行吸引范圍是指乘客步行到達(dá)或者離開站點(diǎn)可接受耗時(shí)或距離所構(gòu)成的區(qū)域[2]。目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于站點(diǎn)吸引距離的成熟研究主要集中在軌道站點(diǎn)上。王淑偉等[2]運(yùn)用概率密度分布曲線計(jì)算了軌道站點(diǎn)對(duì)于不同交通方式的吸引范圍。葉益芳[3]通過問卷調(diào)查的形式，針對(duì)自行車及助動(dòng)車，計(jì)算了上海5個(gè)軌道站點(diǎn)的吸引距離。周昭明等[4]根據(jù)軌道交通站點(diǎn)周邊土地使用性質(zhì)的不同，將軌道交通站點(diǎn)分為周邊主要為居住區(qū)、商業(yè)區(qū)、綜合型區(qū)域及外圍郊區(qū)4類，并以聚集效應(yīng)函數(shù)計(jì)算了各類別的合理吸引半徑。

在快速公交方面，Agrawal A.W.等[5]考慮步行距離對(duì)站點(diǎn)吸引力的影響，根據(jù)吸引力隨距離衰減的原理確定了吸引范圍；Nicolás Estupi?án[6]、Hsiao S.等[7]、李子木等[8]綜合考慮土地利用、人口及環(huán)境特征等因素，將站點(diǎn)吸引半徑定義為600～800m；吳祥國(guó)等[9]，Jing Y.等[10]將數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法運(yùn)用到各類快速公交站點(diǎn)步行吸引范圍的研究中。

既有快速公交步行吸引范圍的研究在以下方面尚存不足：①未利用有效的數(shù)學(xué)工具對(duì)站點(diǎn)明確分類；②缺乏詳細(xì)的吸引范圍計(jì)算方法。本文將借鑒軌道站點(diǎn)的成熟理論并加以改進(jìn)整合，以調(diào)查問卷及ArcGIS數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，選擇濟(jì)南市1～3號(hào)快速公交線路為研究對(duì)象，將因子分析法與聚類分析法運(yùn)用到站點(diǎn)類別的研究中，利用概率密度分布曲線求出各類別站點(diǎn)的步行吸引距離，以實(shí)現(xiàn)站點(diǎn)類別的定量化分析及吸引范圍的精細(xì)化計(jì)算。

1 影響因素選取及調(diào)查簡(jiǎn)述

1.1 影響因素選取

影響站點(diǎn)步行吸引范圍的因素很多[11]。本文以快速公交站點(diǎn)交通特征及站點(diǎn)周邊環(huán)境作為影響因素的歸類依據(jù)[12]，選取出站點(diǎn)乘客數(shù)、駐站時(shí)間、公交接駁線路、普通公交站點(diǎn)數(shù)量、建筑混合度、建筑容積率、建筑密度、步行乘客滿意度、過街設(shè)施數(shù)量等9種具體的影響因素[13]，如圖1所示。

圖1 快速公交站點(diǎn)的步行吸引距離影響因素

1.2 調(diào)查簡(jiǎn)述

本文的研究變量數(shù)據(jù)的調(diào)查方法主要有地圖+實(shí)地調(diào)查、交通調(diào)查及GIS工具3種，如表1所示。

表1 變量選取及描述

針對(duì)濟(jì)南市快速公交1～3號(hào)線路上挑選的19個(gè)站點(diǎn)開展的RP（Revealed Preference Survey）調(diào)查，其調(diào)查內(nèi)容主要包括乘客基本信息、交通出行特征及步行環(huán)境評(píng)價(jià)。在問卷的設(shè)計(jì)過程中，只考慮理想狀況下居民的步行情況，不考慮天氣、負(fù)重、步行道路情況等客觀因素。問卷中的“始發(fā)地—車站/車站—目的地可接受步行時(shí)間”為計(jì)算步行吸引距離的核心調(diào)查數(shù)據(jù)。GIS工具方法是以濟(jì)南市GIS路網(wǎng)數(shù)據(jù)及城市用地信息為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過GIS軟件內(nèi)嵌數(shù)據(jù)處理工具計(jì)算得到站點(diǎn)至城市中心距離、站點(diǎn)周邊建筑混合度、站點(diǎn)周邊建筑容積率及建筑周邊密度等指標(biāo)。

調(diào)查時(shí)間為2個(gè)工作日與2個(gè)節(jié)假日的7：00—10：00和15：00—18：00。調(diào)查共發(fā)放2 000份問卷，回收1 400份，問卷有效率為70%。由調(diào)查結(jié)果可知，87%的乘客年齡段為20～50歲，42.5%的乘客出行目的為上下班，60%的乘客月收入為1000～3000元，由此可見公交出行主要群體為中低收入的上班族。

2 站點(diǎn)類別劃分

濟(jì)南快速公交1～3號(hào)線共設(shè)站點(diǎn)49個(gè)，考慮站點(diǎn)的位置、類型及周邊環(huán)境等因素，選取其中19個(gè)為本文研究對(duì)象。各類型站點(diǎn)的吸引范圍是不同的，如交通樞紐型站點(diǎn)的吸引范圍大于一般型站點(diǎn)。本文將選出的19個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行分類，在每個(gè)類別中選取1個(gè)典型站點(diǎn)為研究對(duì)象，分析各因素對(duì)其的影響。

2.1 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

如前文所述的9種影響因素中，站點(diǎn)乘客數(shù)、駐站時(shí)間、站點(diǎn)建筑容積率、站點(diǎn)建筑密度、公交接駁線路、普通公交站點(diǎn)數(shù)量、過街設(shè)施數(shù)量均為連續(xù)數(shù)值變量，可直接使用；步行環(huán)境乘客滿意度則以調(diào)查問卷形式獲得乘客主觀感受，為定性參數(shù)，釆用乘客評(píng)分方式，將其分為“1～5”5個(gè)等級(jí)，轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量。

由于研究的數(shù)據(jù)指標(biāo)量綱不一致、數(shù)值差別較大、計(jì)量單位不統(tǒng)一，所以在進(jìn)行實(shí)證分析之前，需要對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。目前處理量綱的方法主要有中心化、極差化、極大化、極小化、均值化等。由于不同指標(biāo)的最大值與最小值之間的差異較大，本文采用均值化法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，具體公式為：

式中：Zij為標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)值；Xij為標(biāo)準(zhǔn)化處理前的指標(biāo)值；和σ分別為第j個(gè)指標(biāo)的均值j和標(biāo)準(zhǔn)差。經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)不變。

2.2 公共因子提取

從9個(gè)指標(biāo)中提取隱藏的公共因子變量，以達(dá)到突出特點(diǎn)及降維的作用，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Barlett's球形檢驗(yàn)，其KMO值為0.583＞0.5，并通過了Barlett's球形檢驗(yàn) （P＜0.000），說明可以進(jìn)行因子分析。使用主成分法提取因子，選取大于1的特征值。同時(shí)由圖2的碎石圖可以看出，曲線從第3個(gè)因子后坡線開始趨于平緩。

圖2 碎石圖

另根據(jù)表2方差累計(jì)貢獻(xiàn)率可知，3個(gè)公共因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到73.321%，說明前3個(gè)因子能解釋變異量的73.321%，因此9個(gè)變量可以提取為3個(gè)公共因子。

表2 成分的貢獻(xiàn)率

旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表3所示。

由表3可知，X1,X2,X4,X7在第1個(gè)公共因子有較高載荷，該公共因子可以被站點(diǎn)乘客數(shù)、駐站時(shí)間、容積率及普通公交站點(diǎn)4個(gè)因子解釋，將其命名為站點(diǎn)服務(wù)因子；X3,X5,X6在第2個(gè)公共因子有較高載荷，該因子可以被建筑混合度、建筑密度、接駁線路解釋，命名為站點(diǎn)接駁因子；X8,X9在第3個(gè)公共因子有較高載荷，該因子可被過街設(shè)施及乘客滿意度解釋，命名為步行環(huán)境滿意度因子。以下為各公共因子的得分函數(shù)。

表3 旋轉(zhuǎn)矩陣

站點(diǎn)服務(wù)因子得分函數(shù)：

站點(diǎn)接駁因子得分函數(shù)：

步行環(huán)境滿意度因子得分函數(shù)：

2.3 聚類分析

表4 各類型站點(diǎn)公共因子得分表

圖3 聚類分析樹狀圖

如圖4所示，第1類為科院路、車站北街、歷山路、歷黃路、三孔橋、東工商河路及無影山東路，此類站點(diǎn)服務(wù)因子、步行環(huán)境滿意度因子均適中，而站點(diǎn)接駁因子稍偏低，定義為一般型站點(diǎn)。第2類為玉函立交橋、山師東路、東倉(cāng)、花園路及東濼河路，其站點(diǎn)服務(wù)因子較高，站點(diǎn)接駁因子、步行環(huán)境滿意度因子在各類型中處于中間位置，加之考慮站點(diǎn)位置因素，定義為城市次中心型站點(diǎn)。第3類為省體育中心、山東新聞大廈及解放橋，站點(diǎn)服務(wù)因子過低，僅有-2.928，而站點(diǎn)接駁及站點(diǎn)周圍步行環(huán)境相對(duì)較好，考慮其在城市中的地理位置，定義為城市中心型站點(diǎn)。第4類站點(diǎn)為長(zhǎng)途汽車站及燕山立交橋西，站點(diǎn)服務(wù)因子較低，站點(diǎn)接駁因子較高，但步行環(huán)境滿意度有所不足，定義為交通樞紐型站點(diǎn)。第5類站點(diǎn)包括黃岡及全福立交橋西，雖然站點(diǎn)服務(wù)因子較高，但站點(diǎn)接駁因子較低，步行環(huán)境滿意度很低，多為始發(fā)站或終點(diǎn)站，定義為終端類型站點(diǎn)。

3 步行吸引距離計(jì)算

3.1 時(shí)間-距離轉(zhuǎn)換

考慮到人對(duì)時(shí)間的感覺比對(duì)距離的感覺要準(zhǔn)確，在進(jìn)行步行距離調(diào)查時(shí)，不是直接詢問乘客出行的步行距離，而是詢問步行至站點(diǎn)或站點(diǎn)步行至目的地的時(shí)間，再根據(jù)式（2）所示的時(shí)間-距離轉(zhuǎn)換模型計(jì)算出乘客可接受的距離，可有效降低主觀誤差。

式中：L為乘客步行距離（m）；T為步行時(shí)間（s）；V為步行速度（m/s），本文取經(jīng)驗(yàn)值1.25m/s。

圖4 站點(diǎn)分類結(jié)果

本文所求步行吸引范圍是以站點(diǎn)為圓心，R為半徑的圓形區(qū)域，吸引距離在實(shí)際中受到路網(wǎng)非直線系數(shù)的影響會(huì)產(chǎn)生折減，定義折減系數(shù)為D，故可將步行吸引距離修正為：

假設(shè)站點(diǎn)各方向步行吸引出行均勻，對(duì)于無對(duì)角線通道路網(wǎng)格局，相當(dāng)于面積為2L2的正方形；對(duì)于有對(duì)角通道的路網(wǎng)格局，相當(dāng)于面積為的正八邊形，因此有及。

從聚類分析的各類站點(diǎn)中分別選取1個(gè)代表性站點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，可得到各站點(diǎn)的出行時(shí)間-距離轉(zhuǎn)換結(jié)果（見表5）。

對(duì)于有關(guān)規(guī)范字表未列和權(quán)威性辭書未收的字，應(yīng)充分考慮其出現(xiàn)頻率，或分析其字理、字義，或聯(lián)系其相關(guān)背景知識(shí)，旁推側(cè)求，詳加考證，確定簡(jiǎn)體排印本的具體用字。這種方法符合陳垣《?？睂W(xué)釋例》“理?！敝ǖ木瘢鐒e判定起來有一定難度。前文我們判別“計(jì)?！?、“忻然”、“傍邊”的正體，即以其在語料庫(kù)中的出現(xiàn)頻率為根據(jù)?！爸J”、“咨”二字的選擇，我們則是從字理上來判定的?！爸J”在“咨”的基礎(chǔ)上加一冗余意符“讠”,可推知“咨”為正體。

表5 站點(diǎn)出行時(shí)間-距離轉(zhuǎn)換結(jié)果

表5 （續(xù)）

3.2 確定吸引距離

通過觀察表5中距離數(shù)值，其概率密度基本符合正態(tài)分布。運(yùn)用Matlab工具箱，選取一次或二次正態(tài)分布模型，擬合各站點(diǎn)吸引距離的概率密度分布曲線，如表6所示。

檢驗(yàn)以上曲線的擬合度：SSE、RMSE均接近0，R-Square,Adjusted R-Square均接近1，概率密度曲線擬合良好。參考交通工程關(guān)于車速85%分位數(shù)的定義[14]（即在觀測(cè)到的車輛總數(shù)中，有85%的車輛的地點(diǎn)車速小于或等于該值），若選定的步行吸引距離能夠有85%的調(diào)查值小于等于該值則有較大意義。因此本文以85%累計(jì)概率處的距離作為站點(diǎn)的步行吸引距離，計(jì)算結(jié)果如表7所示。

表6 各類型站點(diǎn)概率密度曲線

表6 （續(xù)）

表7 各類型站點(diǎn)吸引距離

表7 （續(xù)）

站點(diǎn)步行吸引范圍區(qū)域如圖5所示。

圖5 BRT站點(diǎn)步行吸引范圍

步行吸引范圍太大或太小，都說明該站點(diǎn)的設(shè)置存在一定問題。例如，全福立交橋西作為終端站，交通線路稀少，是外圍居民選擇BRT交通出行最近的站點(diǎn)，故而其吸引范圍相對(duì)較大。社區(qū)居民適宜步行距離為787m[15]，而一般型站點(diǎn)的吸引距離僅有630m，說明處于630～800m之間的出行者，選擇在公交站點(diǎn)乘車的可能性較小，站點(diǎn)選址或周邊環(huán)境有待優(yōu)化。因此，理想的公交站點(diǎn)類型是步行吸引距離較為適中的城市次中心型站點(diǎn)及城市中心型站點(diǎn)。

4 結(jié)語

本文將BRT公交站點(diǎn)劃分為5類，即一般公交站點(diǎn)、城市次中心型站點(diǎn)、城市中心型站點(diǎn)、交通樞紐型站點(diǎn)及終端型站點(diǎn)，其中城市次中心型站點(diǎn)及城市中心型站點(diǎn)吸引距離適中，為較理想的公交站點(diǎn)類型。不同類型BRT公交站點(diǎn)的吸引范圍差異較大，若以單一的經(jīng)驗(yàn)值作為BRT站點(diǎn)的吸引范圍是不準(zhǔn)確的，因此本文研究結(jié)果可為調(diào)整快速公交站點(diǎn)間距及優(yōu)化站點(diǎn)周邊環(huán)境中的精細(xì)化計(jì)算起到一定的推動(dòng)作用。

不過，本文在以下幾方面尚存不足，有待深入探究：

（1）公交站點(diǎn)步行吸引距離除了與本文所述因素有關(guān)外，還受到票價(jià)、車型等因素影響，本文并未涉及，也未考慮站點(diǎn)間的相互作用，在以后的研究中還須繼續(xù)深入；

（2）調(diào)查中雖然涉及個(gè)人收入、年齡等個(gè)人經(jīng)濟(jì)社會(huì)屬性，但未深入分類討論，而探究不同站點(diǎn)、不同人群的步行吸引距離具有重要的現(xiàn)實(shí)意義；

（3）調(diào)查未考慮天氣、乘客負(fù)重等客觀因素，故所得結(jié)果是在理想狀況下的步行吸引距離，與實(shí)際情況有一定的差異，可在日后的研究中進(jìn)一步完善。

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Classification and WalkingAttractive Distance of BRT Stations

ZHU Hong1,XIE Yun-xia2,ZHANG Ru-hua1,JIANG Yang2
(1.Transportation Planning&Design Research Center,Shandong University,Jinan 250061,China; 2.China Sustainable Transportation Center,Beijing 100004,China)

Aiming at the simple classification and the rough definition on walking attractive distance of BRT stations,Jinan BRT Line 1 to Line 3 were selected as the research background to make an explora?tion on the types of BRT stations and their walking attractive distances.9 influencing factors were ex?tracted basing on the RP Survey of 19 stations and Jinan ArcGIS database.By the use of cluster analysis method and Matlab toolbox,5 kinds of BRT stations were summarized and their walking attractive dis?tances were calculated.The result shows that the attractive distance of walking to the terminal stations is the longest,more than 1 300 meters,followed by that of walking to the transport hub stations with a value of 1 100 meters;the attractive distance of walking to the urban sub-center stations is similar with that of the urban center stations,with an average of 750 meters;for general stations,the attractive distance of walking is the shortest,only about 630 meters.Obviously,there are great differences among walking at?tracting distances of different types of stations and a single experience value could not explain all the types.The urban sub-center stations and urban center stations with moderate values are the ideal types.

public transport;BRT station;cluster analysis;walking attractive distance;normal dis?tribution;factor analysis

U491.1

：A

：2095-9931（2015）04-0022-08

10.16503/j.cnki.2095-9931.2015.04.004

2015-07-01

國(guó)家自然科學(xué)基金（51278284）

朱宏（1990—），男，山東濟(jì)南人，碩士研究生，研究方向?yàn)楣步煌ā⒔煌ㄒ?guī)劃與設(shè)計(jì)。E-mail：301056523@qq.com。