平少華

(深圳市規(guī)劃國土發(fā)展研究中心， 518034， 深圳//工程師)

為提升城市軌道交通車站客流預測精度，本文以深圳地鐵1號線(以下簡為“深1號線”)為例，分析了車站周邊建筑分布對車站客流分布的影響。

1 車站分類

根據(jù)車站周邊建筑的功能分布，可將車站分為居住主導型、商辦主導型、混合功能型及交通主導型。其中，周邊居住建筑比例超過80%的車站為居住主導型，周邊商業(yè)、辦公及工業(yè)建筑合計比例超過45%的車站為商辦主導型，周邊有機場或火車站等交通樞紐的車站為交通主導型；其它車站為混合功能型。

深1號線于2004年開通運營，其車站周邊建筑功能多樣。為更好、更全面地分析各類車站客流量的時間分布特征。對深1號線車站周邊服務建筑的規(guī)模及功能進行了統(tǒng)計(見圖1)。由圖1可見，深1號線的商辦主導型與混合功能型車站主要集中在線路中間部分，多為中心城區(qū)；居住主導型車站主要分布在線路兩端，多為城市外圍。這一分布特征引發(fā)外圍居住主導型車站客流的向心性，導致雙向客流的不均衡性。

2 各類車站的客流分布特征

通過對深1號線工作日各類車站的高峰時刻、高峰系數(shù)及進出站客流量等進行統(tǒng)計，可分析車站周邊建筑功能對出入站客流量時間分布特征的影響。由于進出站客流與換乘客流無直接聯(lián)系，故本研究并未將換乘客流作為研究對象。

2.1 居住主導型車站

深1號線的坪洲站為典型的居住主導型車站。該站的工作日客流分布如圖2所示。經計算，進站客流高峰小時系數(shù)均值高達25.9%，極值達到40.0%。這一數(shù)值同城中村與私宅等建筑比例呈正比。出站客流高峰小時系數(shù)均值為19.6%，其極值及均值均較小。進出站客流雙峰特征明顯，高峰小時系數(shù)均值為17.1%，且其極值及均值最小。

圖1 深1號線車站服務建筑功能結構圖

圖2 坪洲站工作日客流分布圖

2.2 商辦主導型車站

車公廟站為典型的商辦主導型車站，其工作日的客流分布如圖3所示。經計算，該站進站客流高峰小時系數(shù)均值達22.7%，極值達31.6%；出站客流高峰小時系數(shù)均值達29.8%，極值甚至高達49.8%。上述數(shù)值與車站周邊的辦公類建筑比例呈正比。此類車站的進出站客流雙峰特征明顯，早、晚高峰均存在日峰值，早晚高峰小時系數(shù)均值分別為21.0%、14.2%。

圖3 車公廟站工作日客流分布圖

2.3 混合功能型車站

崗廈站為混合功能型車站，其工作日客流分布如圖4所示。由圖4所見，此類車站的進站、出站及進出站客流均雙峰特征明顯。一般來講，進站客流日峰值位于早高峰的車站周邊居住建筑比例較高，日峰值位于晚高峰的車站周邊商業(yè)及辦公建筑的比例較高。該站高峰小時系數(shù)均值分別為18.0%、17.9%，比一般的居住主導型車站及商辦主導型車站小。

圖4 崗廈站工作日客流分布圖

2.4 交通主導型車站

火車站及機場會為軌道交通提供穩(wěn)定的基礎客流。受此影響，羅湖站與機場東站的全天客流分布較為均勻。此外，由于機場站周邊的城中村及私宅等建筑比例較高，故其客流分布具有部分居住主導型車站的特征。

圖5 交通主導型車站工作日客流時間分布圖

2.5 客流特征的統(tǒng)計分析

深1號線各類車站工作日客流特征統(tǒng)計見表1。由表1可見，進出站高峰系數(shù)遠低于進站、出站的高峰系數(shù)。這主要是因為雙向客流合并統(tǒng)計削弱了峰值比例，從而低估了高峰時段客流的影響。在出行方向較為均衡的中心城區(qū)，上述低估影響較小；但在城市外圍的居住集中區(qū)域，客流出行具有明顯的向心性，上述低估將導致車站設施供給不足。這也是目前居住主導型車站高峰時段客流擁擠問題較為突出的主要原因。

表1 深1號線各類車站工作日客流特征統(tǒng)計表

3 結語

居住主導型車站與商辦主導型車站周邊建筑的功能較為單一，其進、出站客流高峰系數(shù)遠高于混合功能型車站，客流更為集中。如坪洲站(居住主導型車站)日客流量為8.86萬人次，高峰小時客流量為1.8萬人次；崗廈站(混合功能型)日客流量為6.03萬人次，高峰小時客流量為0.59萬人次。同等服務水平下，集中的大客流需要更大的車站規(guī)模及相關設施的規(guī)模。為降低車站運營風險，建議提高軌道交通車站周邊建筑功能的復合性，提升設施利用率。同時，規(guī)劃設計階段應重視對進、出站客流特征的分析研究，強化單一型車站的客流敏感性分析，合理選擇車站及設施規(guī)模。

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