梁春巖 湯慶如 曹 帥

（吉林建筑大學交通科學與工程學院，長春 130118）

引言

目前，隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，機動車的數(shù)量也日益增加，導致很多城市交通擁堵、環(huán)境污染等問題，給人們的出行造成極大的困擾。長期以來，大力發(fā)展公共交通已成為緩解交通擁堵的重要途徑之一。軌道交通具有運能大，節(jié)省用地等特點，軌道交通與其他交通方式在構(gòu)建一體化城市公共交通的進程中有效結(jié)合技術與經(jīng)濟優(yōu)勢，是改善擁堵狀況，提高城市公共交通體系整體效率的重要方式。

1 公共交通出行概述

城市居民的出行方式多種多樣，每一種交通方式在居民的生活中都起到了非常重要的作用。具體可以分為步行、自行車、電動自行車、摩托車、地鐵、公交、出租車、班車和小汽車等。城市公共交通系統(tǒng)包括公交、電車、地鐵、輕軌、出租車等交通方式，其中常規(guī)公交和軌道交通是大城市居民出行的主要公共交通工具。

2 出行特征影響因素

城市居民出行即為城市居民為完成某一事情，從某一地點到另一地點，采用某種交通方式進行移動的過程。而居民出行的定義也決定了它特征要素的構(gòu)成。居民出行特征可通過出行目的、出行方式、出行時間、出行距離、出行費用等要素來描述。其中交通環(huán)境、個體和家庭特征、交通方式服務水平都是影響居民出行特征的重要因素。

2.1 交通環(huán)境

交通環(huán)境包括城市用地性質(zhì)規(guī)模、地理條件和社會經(jīng)濟政策等。城市用地性質(zhì)和規(guī)模對居民出行時耗和出行距離產(chǎn)生作用，而地理條件則會影響居民出行方式選擇。

2.2 個體和家庭屬性

人的行為主要受到個人屬性和家庭因素兩方面的影響，交通行為也是如此?？偨Y(jié)影響交通行為產(chǎn)生的個人屬性主要包括：性別、年齡、職業(yè)類型；家庭屬性主要有：家庭年收入、駕照情況、家庭結(jié)構(gòu)和小汽車擁有量等。

2.3 交通方式服務水平

各項交通方式的服務水平是吸引居民傾向于采取某一種交通方式出行時考慮的主要因素。

3 軌道交通出行特征

出行方式結(jié)構(gòu)與各種交通方式的特性和服務水平、城市形態(tài)和用地布局、交通管理政策等有密切關系，不同的出行方式結(jié)構(gòu)對城市交通運輸系統(tǒng)的要求有很大差異。通過分析城市居民基于軌道交通換乘其他交通工具所占比例分布，了解當前居民對交通工具的選擇特性，從而進一步掌握公共交通在城市居民出行中所發(fā)揮的作用,明確大城市整個交通體系的效率和城市的交通狀況。

2018年9月對長春市基于軌道交通換乘其他交通工具選擇影響因素進行調(diào)查，本次調(diào)查共取得實地調(diào)查問卷440份，線上網(wǎng)絡調(diào)查問卷75份。其中有效調(diào)查問卷共有515份。

3.1 出行者基本特征

通過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，得到了長春市基于軌道交通換乘出行的居民基本屬性性別分布特征，其中長春市居民男女比例較為均衡，男性所占比例為53.7%，略高于女性比例 46.3%。

根據(jù)各年齡段人群的經(jīng)濟收入水平、物質(zhì)生活追求、出行目的以及身體狀況存在一定差異，出行時對時間、費用、舒適性等的要求有所不同。長春市軌道交通出行居民年齡段主要集中在 18-40歲之間，以18-25歲之間的占比最多，達到50.14%。

3.2 出行方式構(gòu)成

長春市居民各種出行方式選擇所占比例如圖1所示。

圖1 各種交通方式分擔率

從圖1可看出，居民出行的主要交通方式為輕軌或地鐵、步行、公交車，而摩托車（電瓶車）、單位班車、自行車的分擔率相對較低。隨著城市的不斷擴大，居民的出行距離也不斷增加，再加上天氣的限制，導致自行車的出行率較低。隨著私家車擁有量的增加，高峰時期的擁堵情況加劇，軌道交通與常規(guī)公交出行能減少交通擁堵時所造成時間上的延誤，所以在早、中、晚高峰時期以及近距離出行都起到非常重要的作用。通過分析結(jié)果可以看出，軌道交通與常規(guī)公交的出行比例直接影響到公共交通的出行比例，間接影響到城市交通體系的狀況。

3.3 出行目的特征

對不同出行目的數(shù)據(jù)處理，有利于了解長春市居民對于公共交通的需求狀況。

從統(tǒng)計結(jié)果來看，在平時的出行中，出行目的主要包括上班、休閑娛樂、上學，所占比例高達72.67%（圖2）。其中所占比例較高的出行目的都是平時比較重要的出行，而且大部分都集中在高峰時期。結(jié)合以上對于年齡以及交通方式的選擇來看，選擇軌道交通和常規(guī)公共交通為出行方式的大部分集中在處于青年時期的上班族。

圖2 軌道交通出行目的分布圖

4 基于軌道交通換乘出行特征

4.1 基于軌道交通換乘方式的選擇

隨著社會的發(fā)展，常規(guī)公交、快速公交、私家車、出租車等已經(jīng)不能滿足城市居民出行的日常需求了。與此同時軌道交通發(fā)展迅速，基于軌道交通的換乘方式選擇就成為了現(xiàn)在很多學者關注的問題之一。長春市軌道交通換乘方式統(tǒng)計結(jié)果如圖3所示。

圖3 基于軌道交通換乘方式比例分布圖

從圖1和圖3可看出，常規(guī)公交所占比重最大，其次就是輕軌/地鐵。軌道交通與常規(guī)公交作為公共交通的中流砥柱，其靈活性、運量大、換乘方便及票價低等優(yōu)點已經(jīng)成為城市居民首選的換乘方式。

長春市軌道交通發(fā)展多年，其技術服務都比較成熟，可以滿足居民出行的絕大多數(shù)需求。同時覆蓋面積廣，既能滿足中長距離出行，又節(jié)省時間。所以長距離出行選擇軌道交通+常規(guī)公交的方式更能滿足出行者的絕大部分需求，既可以完成“門到門”出行，同時經(jīng)濟、節(jié)約、快速。

4.2 基于軌道交通換乘出行費用特性

在居民出行特征中，出行費用也是重要因素之一。居民在出行過程中會結(jié)合出行距離、出行目的、出行時間以及個人收入情況來采取較為經(jīng)濟的出行方式。統(tǒng)計結(jié)果如圖4所示。

圖4 基于軌道交通換乘的出行費用分布圖

結(jié)合以上數(shù)據(jù)調(diào)查的分析，調(diào)查人群大部分屬于上班族，而且青年人群所占比例較大，所以在時間允許的范圍內(nèi)他們所接受的出行方式大多為輕軌，公交等，出行費用也是較低的。在圖4中就有體現(xiàn)，在出行過程中若存在軌道交通換乘，出行用6元以內(nèi)所占比例較大，高達62.85%，結(jié)合圖3分析，絕大多數(shù)市民出行選擇的換乘方式為軌道交通+常規(guī)公交和軌道交通+軌道交通，票價經(jīng)濟且覆蓋范圍廣。由此可以看出，軌道交通在滿足出行者出行目的的同時，價格低廉更容易被接受。

4.3 基于軌道交通換乘的出行方式與出行距離的關系

在居民出行過程中，出行距離會直接影響居民對出行方式的選擇。不同出行方式的出行距離如圖5所示。

圖5 基于軌道交通的換乘方式出行距離分布圖

從圖5顯示結(jié)果中不難看出，居民出行中出行距離小于3公里時選擇軌道交通和常規(guī)公共交通的人數(shù)較少，主要是因為軌道交通與常規(guī)公交在短距離出行中的出行成本相對于自行車以及摩托車來講較高，而且速度優(yōu)勢以及方便性得不到體現(xiàn)，所以居民在短距離出行時選擇它的概率會比較低。在6-20公里的中、長距離出行中，軌道交通與常規(guī)公交具有一定優(yōu)勢，主要是因為軌道交通與常規(guī)公交在出行中相對于私家車、出租車出行成本較低，而且出行時耗也比較合理。從圖5也可以看出，在11公里以上，軌道交通的選擇概率相對于常規(guī)公共交通有增長趨勢，主要是因為軌道交通在長距離出行過程中其舒適性、出行成本以及便利性相對于常規(guī)公共交通較好。

4.4 基于軌道交通的換乘時間特性

換乘時間是指出行者從軌道交通站點步行換乘至另一種交通方式的時間。接駁換乘時間能直接反映軌道交通與各種交通工具之間的換乘銜接便利程度?；谲壍澜煌〒Q乘的換乘時間分布如圖6所示。

利用SPSS軟件進行整理分析，統(tǒng)計結(jié)果見表1、表2和圖7。圖7是根據(jù)直方圖繪出的正態(tài)分布曲線，且表2中的偏度與峰度分別為0.388、-0.820，兩個系數(shù)均小于1，故可認為近似于正態(tài)分布。

由圖6、圖7也可看出，6分鐘是最常見的換乘時間，這說明大部分換乘站與其他交通工具相銜接的較為順暢，這區(qū)間內(nèi)乘客選擇換乘的概率最大，居民一般換乘時間在0-9分鐘之內(nèi)，概率高達74.1%。超過9分鐘的換乘時間，乘客選擇換乘的概率就開始減少。為提高居民的換乘體驗，減少換乘時間，增加軌道交通換乘率，提升換乘體系的銜接水平是有必要的。

圖6 基于軌道交通換乘的換乘時間分布圖

圖7 基于軌道交通換乘的換乘時間

表2 基于軌道交通換乘時間正態(tài)分布擬合參數(shù)

表3 基于軌道交通換乘時間的模型摘要及參數(shù)估計值

根據(jù)以上調(diào)查數(shù)據(jù)分析，運用SPSS對數(shù)據(jù)進行擬合，得到符合數(shù)據(jù)的高度擬合模型

y=0.3611x3-11.337x2+99.071x-105

其中，x為換乘時間，y為頻數(shù)。

基于軌道交通換乘時間的模型摘要及參數(shù)估計值見表3。

基于軌道交通換乘的換乘時間曲線擬合如圖8所示。

圖8 基于軌道交通換乘的換乘時間曲線擬合

從表3可看出，二次方程和三次方程的顯著性分別為0.238、0.009，其中三次方程的顯著性小于0.01，說明三次方程是有意義的。表3中的R方為方程的解釋程度，其中三次方程的解釋程度為0.928，更接近于1，故三次方程的解釋程度更好。從圖8可明顯看出，實際觀測值與三次曲線擬合的效果是最好的。通過對數(shù)據(jù)擬合建立模型，找出換乘時間與頻數(shù)的關系，可以對某個換乘時間段的人數(shù)進行有效預測。該模型的置信程度較高，對于實際具有指導性作用。

5 結(jié)論

本文以長春市為調(diào)查地點，對長春市居民基于軌道交通換乘出行特征進行調(diào)查，通過對大量數(shù)據(jù)的分析，得到長春市基于軌道交通換乘的居民出行特征。通過數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)出基于軌道交通換乘的出行目的分布、出行時耗分布、出行費用分布、換乘時間分布以及出行方式與出行距離的關系分布規(guī)律。同時換乘時間的數(shù)據(jù)擬合研究成果對設置基于軌道交通換乘系統(tǒng)、優(yōu)化換乘時間、提高居民出行效率具有重要的意義。