張健欽，王佳嘉，杜明義

(1．北京建筑大學(xué)測(cè)繪與城市空間信息學(xué)院，北京100044;2．現(xiàn)代城市測(cè)繪國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100044)

一、引 言

公共交通作為城市交通的重要組成部分，影響著整個(gè)城市的交通狀況，研究客流的變化規(guī)律可以更好地為公交規(guī)劃和調(diào)度提供服務(wù)。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，可記錄公交數(shù)據(jù)的設(shè)備和方法也越來(lái)越多。目前，對(duì)于公交客流規(guī)律的研究可分為兩大方面:一方面是研究用于公交運(yùn)營(yíng)決策的公交客流規(guī)律，如總客流、線路客流、站點(diǎn)客流、時(shí)段客流、斷面客流等;另一方面是研究用于公交規(guī)劃的居民公交出行特征規(guī)律，如平均出行次數(shù)、起訖點(diǎn)分布、平均換乘次數(shù)、出行耗時(shí)和出行距離等［1］。在公交客流規(guī)律的研究中，越來(lái)越多的研究引入了公交客流的時(shí)間和空間特性，將時(shí)空特性與客流規(guī)律相結(jié)合，可以更準(zhǔn)確地對(duì)客流變化規(guī)律進(jìn)行挖掘，提高分析結(jié)果的科學(xué)性。

本文依據(jù)公交車刷卡器獲得的客流數(shù)據(jù)，建立公交客流數(shù)據(jù)處理流程，實(shí)現(xiàn)對(duì)原始客流數(shù)據(jù)的預(yù)處理，為研究客流在站位的時(shí)空分布提供數(shù)據(jù)支持;在此基礎(chǔ)上利用GIS空間插值技術(shù)，對(duì)公交客流的時(shí)空分布進(jìn)行可視化表達(dá)，并以北京市公交數(shù)據(jù)為例，挖掘客流分布規(guī)律，為公交的運(yùn)營(yíng)調(diào)度提供決策參考信息，為公交線路的設(shè)置和規(guī)劃提供科學(xué)的依據(jù)。

二、公交客流數(shù)據(jù)處理方法

1．?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理

隨著公交IC卡技術(shù)在公交系統(tǒng)的逐步推廣應(yīng)用，公交系統(tǒng)在運(yùn)行過程中積累的客流數(shù)據(jù)量越來(lái)越大。以北京市公交數(shù)據(jù)為例，每一趟公交車?？恳徽径紩?huì)形成一條客流數(shù)據(jù)，一天可以記錄約178萬(wàn)條數(shù)據(jù)。為了將大量的多樣化的公交數(shù)據(jù)進(jìn)行有效存儲(chǔ)，本文利用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)建立BusData公交數(shù)據(jù)庫(kù)，利用ArcSDE存儲(chǔ)和管理公交GIS網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)如圖1所示。

BusData公交數(shù)據(jù)庫(kù)主要包含圖1所示的4個(gè)數(shù)據(jù)表:客流數(shù)據(jù)表、站點(diǎn)數(shù)據(jù)表、線路數(shù)據(jù)表和站位數(shù)據(jù)表。不同的數(shù)據(jù)表是通過兩表中相同的字段關(guān)聯(lián)的。GIS編號(hào)是用來(lái)連接站點(diǎn)數(shù)據(jù)表和客流數(shù)據(jù)表所建立的字段，是用來(lái)標(biāo)識(shí)不同線路站點(diǎn)間的唯一值。上下行線路名稱字段的統(tǒng)一格式為“NNN(XX—XXX)”，如:103(動(dòng)物園—北京站西)，是用來(lái)連接站點(diǎn)數(shù)據(jù)表和線路數(shù)據(jù)表的字段。站位號(hào)是用來(lái)標(biāo)識(shí)某一站位的唯一值，是用來(lái)整合客流數(shù)據(jù)的關(guān)鍵字段，也是連接站點(diǎn)數(shù)據(jù)表和站位數(shù)據(jù)表的字段。本文中的站點(diǎn)是指每一條線路?？康恼荆恳粭l線路都有屬于自己的若干個(gè)站點(diǎn);而站位是代表了所有?？吭谙嗤恢玫恼军c(diǎn)的總和。如在站點(diǎn)數(shù)據(jù)表中查詢站位名稱(ZWMC)為“天安門西”的站點(diǎn)一共有14個(gè)，其中有9個(gè)站點(diǎn)的站位號(hào)為10，屬于長(zhǎng)安街路北側(cè)的站位，剩下5個(gè)站點(diǎn)的站位號(hào)為31，屬于長(zhǎng)安街路南側(cè)的站位，這就是站點(diǎn)與站位多對(duì)一的關(guān)系。

圖1 公交數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)

2．方法流程

為了深入研究客流在站位的時(shí)空分布特征，本文采用VS2010開發(fā)環(huán)境建立客流數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，對(duì)原始客流數(shù)據(jù)整合處理(原始客流數(shù)據(jù)見表1)，生成新的客流數(shù)據(jù)表，具體數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示，主要處理步驟如下:

1)從原始客流數(shù)據(jù)表中篩選指定日期的客流數(shù)據(jù)，其中包含了不同的站位N個(gè)。

2)設(shè)站位為K，令K=1，查詢第K個(gè)站位。

3)設(shè)時(shí)間點(diǎn)為T，令T=1，計(jì)算T時(shí)間點(diǎn)內(nèi)乘車登量數(shù)之和。

4)將計(jì)算結(jié)果在新的客流數(shù)據(jù)表里創(chuàng)建一條新數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)日期、站位號(hào)等字段。

5)令T=T+1，判斷T是否小于24，若是，跳轉(zhuǎn)到步驟6);若否，跳轉(zhuǎn)到步驟3)。

6)令K=K+1，判斷K是否小于N，若是，跳轉(zhuǎn)到步驟7);若否，數(shù)據(jù)處理結(jié)束。

處理后的客流數(shù)據(jù)表包含日期(RQ，即車輛行駛的日期)、時(shí)間點(diǎn)(SJD，即車輛到達(dá)站位所屬的時(shí)間段，以整點(diǎn)計(jì)算，如8:00—9:00進(jìn)站的公交車則會(huì)記錄時(shí)間點(diǎn)為9)、登量(DL，即上車客流量)、站位號(hào)(ZWH，即站位的唯一標(biāo)識(shí)號(hào))、站位名稱(ZWMC)、線路數(shù)(XLS，即此站點(diǎn)所包含的公交線路數(shù))、站位坐標(biāo)(X)、站位坐標(biāo)(Y)，經(jīng)過處理后的客流數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)見表2。處理后的客流數(shù)據(jù)減少了原始數(shù)據(jù)中冗余的字段，并添加了站位的位置信息，將復(fù)雜、難理解的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為簡(jiǎn)單、易懂的客流數(shù)據(jù)，為下文研究公交客流分布提供了依據(jù)，也可以直接用于交通規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)調(diào)度的研究。

圖2 客流數(shù)據(jù)處理流程

表1 原始的客流數(shù)據(jù)表

表2 整合后的客流數(shù)據(jù)表

三、基于空間插值法的公交客流分布可視化與分析

1．公交客流分布可視化方法

公交站位的客流登量信息存儲(chǔ)在具有空間信息的站位圖層中，研究公交客流的空間分布特征可以將登量人數(shù)分級(jí)后通過站位的所在位置展示，圖3為2013年6月4日早7:00—8:00的全北京市各個(gè)站位的登量圖。但是在離散的點(diǎn)狀信息中尋求不同站位間登量的區(qū)別和客流的分布規(guī)律是非常困難的，為了解決這個(gè)問題，本文對(duì)站位客流進(jìn)行反距離加權(quán)法(inverse distance weighted，IDW)空間插值。設(shè)站位的分布為一系列離散點(diǎn)P，有待插值點(diǎn)Qj(Xj，Yj，Zj)和已知站點(diǎn)Pi(Xi，Yi，Zi)(i=1，2，…，n)，其中(X，Y)為站位的空間坐標(biāo)，Z為該站位的客流登量(DL)。則待插值點(diǎn)的屬性值可通過鄰近站位的客流登量值加權(quán)求得，具體計(jì)算公式如下

式中，Zj和Zi分別為待插值點(diǎn)和已知站位的值;ωi為已知站位對(duì)待插值點(diǎn)的權(quán)函數(shù)，公式如下

式中，di為已知站位與待插值點(diǎn)間的距離=(Xj+Xi)k+(Yj+Yi)k;k為控制參數(shù)。由公式可知，k的取值大小與權(quán)函數(shù)的值成反比，取值越大代表對(duì)距離較遠(yuǎn)的待插值影響越小。從式(1)和式(2)可以看出，距離待插值點(diǎn)越近的站位被賦予的權(quán)重越大，反之，距離越遠(yuǎn)賦予的權(quán)重越?。?］。

圖3 空間插值前點(diǎn)狀站位登量圖

選擇反距離插值法是根據(jù)居民的出行模式選擇的，居民乘車時(shí)一般都會(huì)選擇距離自己最近的車站乘車，因此將權(quán)重的衡量標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定為已知站位距待插點(diǎn)的距離。對(duì)離散點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值計(jì)算后會(huì)生成連續(xù)的數(shù)據(jù)表面，通過這種空間插值可以對(duì)城市的客流分布進(jìn)行展示，圖4為與圖3同一時(shí)間點(diǎn)生成的經(jīng)過插值的站位登量圖。經(jīng)過插值后再通過分級(jí)可視化顯示的圖像與原始數(shù)據(jù)的點(diǎn)狀圖(如圖3所示)對(duì)比，可以清楚地反映出公共交通乘車的熱點(diǎn)區(qū)域，并挖掘隨時(shí)間的變化乘客乘車的分布變化規(guī)律，為公交站點(diǎn)的設(shè)立和公交線路的規(guī)劃提供重要的參考，也為其他客流數(shù)據(jù)挖掘和研究提供依據(jù)。

2．實(shí)例分析

利用上述公交客流數(shù)據(jù)處理的方法，選擇2013年6月4日的公交客流數(shù)據(jù)計(jì)算得到早高峰客流分布情況，如圖5所示;同樣，計(jì)算出時(shí)間粒度為1 h的客流分布情況，圖6為4個(gè)不同時(shí)間段內(nèi)的客流分布情況。

圖4 空間插值后面狀站位登量圖

圖5 早高峰客流量分布圖

早高峰主要反映了北京市居民通勤乘坐公交的分布狀況。由圖6可以看出，站位客流較多的地區(qū)(熱點(diǎn)區(qū)域)多分布在北京市四環(huán)外，這與多數(shù)大型居住小區(qū)分布在城外的現(xiàn)狀吻合;居住地與工作地的距離較遠(yuǎn)，會(huì)導(dǎo)致出行時(shí)間早于其他居住在城內(nèi)的居民，因此早高峰時(shí)段內(nèi)城區(qū)外圍的公交客流量明顯大于城區(qū)內(nèi)部。通過對(duì)熱點(diǎn)區(qū)域所在的地理位置和站點(diǎn)屬性進(jìn)一步分析，可將其分為以下3類:

1)大型住宅區(qū)周邊站位:這類站點(diǎn)的主要特征就是周邊有居住人口大的小區(qū)，是距離居住地最近的公交站點(diǎn)。居民在此類站點(diǎn)乘坐公交車或去換乘地鐵和其他線路，如天通苑、通州東關(guān)、北皋、三元村等。

2)連通城內(nèi)外的重要公交換乘點(diǎn):這類站點(diǎn)的主要特征是該站可換乘的公交線路很多，包含了很多從城郊行駛來(lái)的公交車，大量的居民從這些站點(diǎn)換乘通往市區(qū)工作地的公交，北京市連接城郊的公交車一般以8、9字開頭，主要是負(fù)責(zé)運(yùn)載居住地距離市中心較遠(yuǎn)城區(qū)的乘客，居民出行模式大多為乘坐聯(lián)絡(luò)市區(qū)的公交到達(dá)市區(qū)某站進(jìn)行換乘到達(dá)目的地，如達(dá)官營(yíng)、東直門、勁松橋東、馬家樓橋北等站位可換成的線路都在10條以上。

3)地鐵主要換乘站周邊站點(diǎn):這類站點(diǎn)主要是與地鐵客流相關(guān)聯(lián)的公交站點(diǎn)。乘坐地鐵出行雖然方便快捷，但是并不能覆蓋所有的區(qū)域，居民通過乘坐地鐵后還需換乘公交線路到達(dá)工作地，如公主墳、東直門、城鐵立水橋等。

通過對(duì)在一天內(nèi)不同時(shí)段的客流分布比較(如圖6所示)，早高峰時(shí)段全市各個(gè)地區(qū)的站點(diǎn)處于活躍狀態(tài)，由于居民居住地分散在城市不同地區(qū)，因此該時(shí)段內(nèi)全市大部分地區(qū)都處于客流的高峰時(shí)段;午間時(shí)段全市的客流有明顯的回落，只有中心城區(qū)內(nèi)有小范圍的客流高峰區(qū)域;晚高峰時(shí)段全市的客流迅速增長(zhǎng)，達(dá)到了一天中另一個(gè)乘車高峰，乘車的熱點(diǎn)區(qū)多出現(xiàn)在連通城中心與遠(yuǎn)郊區(qū)的主干道附近，如與通州區(qū)和石景山區(qū)連通的長(zhǎng)安街沿線、與昌平區(qū)和延慶區(qū)連通的京藏高速、與大興區(qū)和房山區(qū)連通的京開高速、與順義區(qū)連通的京順路等;而晚間時(shí)段全市的客流量下降到最低，基本無(wú)乘車熱點(diǎn)出現(xiàn)。圖6表明了同一時(shí)間粒度內(nèi)上下班高峰時(shí)段全城的客流總量明顯大于午間和夜間時(shí)段，產(chǎn)生這樣的原因是由城市居民日常早出晚歸的生活習(xí)慣而形成的。

圖6 北京市一天內(nèi)不同時(shí)段內(nèi)的公交客流分布

四、結(jié)束語(yǔ)

公交客流數(shù)據(jù)包含了大量的、全面的、實(shí)時(shí)的乘客乘車信息，是研究城市公交運(yùn)行和客流分布規(guī)律的基礎(chǔ)。本文將原始的客流數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)處理流程轉(zhuǎn)化為可直接用于研究分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù);并提出利用GIS空間插值對(duì)北京市公交站點(diǎn)的客流量進(jìn)行可視化展示的方法。該方法的優(yōu)勢(shì)在于將傳統(tǒng)的客流數(shù)據(jù)通過地理信息的空間展示進(jìn)行表達(dá)，使抽象的客流數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹庇^的可視化圖層，通過可視化展示了某一時(shí)段內(nèi)整個(gè)城市內(nèi)的客流分布情況，分析了早高峰不同客流熱點(diǎn)出現(xiàn)的原因，以及一天內(nèi)客流變化的趨勢(shì)。下一步將通過結(jié)合其他相關(guān)知識(shí)對(duì)客流變化規(guī)律進(jìn)行更深入的研究，實(shí)現(xiàn)為公交線路的設(shè)置和優(yōu)化提供幫助，從而提高公交利用率和乘客乘車滿意度，最終達(dá)到減少城市交通的壓力的目的。

［1］ 舒國(guó)輝．基于數(shù)據(jù)挖掘的公交客流規(guī)律研究［D］．北京:北京交通大學(xué)，2009．

［2］ SULLIVAN D O，UNWIN D J．Geographic Information Analysis［M］．北京:科學(xué)出版社，2013．

［3］ 陳學(xué)武，戴霄，陳茜．公交IC卡信息采集、分析與應(yīng)用研究［J］．土木工程學(xué)報(bào)，2004，37(2):106-110．

［4］ 朱求安，張萬(wàn)昌，余鈞輝．基于GIS的空間插值方法研究［J］．江西師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版:2004，28(2):183-188．

［5］ 王煒，楊新苗，陳學(xué)武．城市公共交通系規(guī)劃方法與管理技術(shù)［M］．北京:科學(xué)出版社，2002．

［6］ CHANGK T．Introduction to Geographic Information System［M］．北京:清華大學(xué)出版社，2009．

［7］ 劉學(xué)軍，徐鵬．交通地理信息系統(tǒng)［M］．北京:科學(xué)出版社，2006．

［8］ 單寶艷，郭金金．基于GIS空間分析的城市避震疏散規(guī)劃研究［J］．測(cè)繪通報(bào)，2014(1):86-89．

［9］ 張亦漢，鐘欣梅，李建程．利用自行車借還記錄分析與挖掘空間位置信息［J］．測(cè)繪通報(bào)，2014(7):113-116．