胡新星，胡俊逸

（1.金華市交通投資集團有限公司，浙江 金華321015；2.浙江交通職業(yè)技術學院，杭州311112）

1 引言

隨著金華城市建設不斷推進，如何有效地利用現(xiàn)有公共交通基礎設施設備資源，最大化地滿足市民出行需求，一直是金華交投集團的質(zhì)量目標之一。而在城市軌道線路開通運營之前，如何科學地根據(jù)市民出行需求制定并配套跟進合理的公交調(diào)度運營策略，節(jié)約公共資源投入，是公共交通領域研究的迫切問題。

高峰小時雙向最大斷面客流量是城市公共交通規(guī)劃建設的關鍵指標依據(jù)【1】。因此，金華快速公交2 號線在前期工程可行性研究過程中，進行詳細的OD（起訖點）客流預測，并結(jié)合實際調(diào)查數(shù)據(jù)修正，最終得到比較可靠的1 號、2 號線整線路的高峰小時雙向客流參數(shù)。為本文的運營調(diào)度策略優(yōu)化研究提供科學的數(shù)據(jù)基礎。

公交調(diào)度策略優(yōu)化，需結(jié)合實際市民出行規(guī)律，進行發(fā)車頻次、車輛容量、車輛組合等多方面的協(xié)調(diào)，最終達到較高的服務率。因此，找到較為合理的多因素組合策略，是得到較好服務率的關鍵。而通過計算機程序運行仿真的方法【2】，能夠較好地對實際公交運營過程進行模擬，通過組合多種因素的多種閾值，實現(xiàn)任意策略的參數(shù)實驗，得到較好的仿真效果。同時也可避免實際盲目的調(diào)度實驗所可能造成的對乘客出行的干擾，從而避免引起乘客的投訴等不滿情緒。

2 金華BRT 2 號線高峰斷面客流

斷面客流的準確預測是一項復雜的系統(tǒng)工程，包括了區(qū)域經(jīng)濟調(diào)查、人口調(diào)查、交通區(qū)域劃分和出行率、出行選擇、崗位分布、流量分配、路徑規(guī)劃等步驟。且每一個步驟均由多專業(yè)、多學科的工程師協(xié)同完成，最終通過將模型數(shù)據(jù)和實際出行數(shù)據(jù)進行對比，得到較有預見性的近期和遠期各站點交通流數(shù)據(jù)，進而得到關鍵斷面處的客流分布。如圖1 所示為金華城區(qū)范圍公交客流最短路徑分配后的客流需求路徑圖。圖1中，客流梯度以500/1 000/2 000 進行劃分。

圖1 中心城區(qū)范圍公交客流最短路分配

在圖1 基礎上，對BRT 1 號線和2 號線進行站點選擇，通過客流重新分配后，進而得到BRT 1 號線和2 號線的近期客流預測圖。如圖2 所示。

圖2 2020 年BRT 1 號線、2 號線高峰客流預測分布

由于金東區(qū)和金華經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)金西組團的發(fā)展為今后金華的城鎮(zhèn)化發(fā)展重點，為加強城市副中心和金華中心城區(qū)的聯(lián)系，合理規(guī)劃，橫貫金華東西的BRT 2 號線客流更具備研究意義。表1 為BRT 2 號線高峰小時斷面客流預測數(shù)據(jù)。從表1 中可見，東向西和西向東2 個行車方向中，斷面客流最大處均在金華商城站。因此，針對金華商城的斷面客流公交調(diào)度和優(yōu)化為本文的研究重點。

表1 BRT 2 號線高峰小時斷面客流預測

3 關鍵斷面客流公交調(diào)度策略研究

3.1 仿真算法設計

算法分為5 個模塊，分別為客流產(chǎn)生模塊、車輛參數(shù)模塊、站臺模塊、乘客信息模塊、數(shù)據(jù)分析模塊。各模塊的功能如下：客流產(chǎn)生模塊負責生成隨機客流，且生成的隨機客流數(shù)量滿足正態(tài)分布，其均值與表1 中最大斷面處的上下車數(shù)量一致；車輛參數(shù)模塊包含車輛的乘客容量、車輛運行速度、車輛到站時刻等信息；站臺模塊為乘客上下車的臨時流動場地，為數(shù)據(jù)分析模塊提供乘客滯留等信息；乘客信息模塊包含每位乘客的旅行路徑、關鍵節(jié)點處信息；數(shù)據(jù)分析模塊負責對整體數(shù)據(jù)進行匯總和分析，輸出站臺即時等待乘客數(shù)量、滯留乘客數(shù)量、上下車乘客數(shù)量等圖表，方便決策者直觀地得到各種調(diào)度策略下的運行效果。仿真程序的流程框圖如圖3 所示。

圖3 仿真程序流程圖

3.2 仿真策略分析

發(fā)車間隔設置為3min 或5min，車輛類型有大容量車輛（定員160 人）和小容量車輛（定員90 人），發(fā)車組合可為大容量車和小容量車的組合搭配，具體的調(diào)度策略安排如表2 所示，共設計5 種調(diào)度方案可供選擇。

表2 客流高峰調(diào)度策略變量組合

首先對方案1 進行仿真分析，將發(fā)車間隔設置為5min，發(fā)車車輛選擇1 輛大容量車。仿真結(jié)果如圖4 所示。

圖4 東向西方向即時到站客流

圖4 中，橫坐標表示時刻，根據(jù)24h 共1 440min 計，縱坐標為每分鐘內(nèi)新到達BRT 站臺的乘客數(shù)量。A 站表示金華商城站的東向西方向站臺，B 站表示金華商城站的西向東方向站臺。為節(jié)約論文篇幅，僅輸出A 站的各數(shù)據(jù)輸出圖表。圖5為按發(fā)車間隔5min 條件下的A 站乘客上車人數(shù)統(tǒng)計，由于金華商城站位于中間站，因此當車輛到達金華商城時，車輛中會有部分在前面站臺上車的乘客，已經(jīng)占據(jù)部分車輛空間；故若當前A 站等候人數(shù)過多，會造成部分站臺乘客無法上車，繼續(xù)等待下一輛車的情形出現(xiàn)。

如圖6 所示，表示因車輛擁擠而未能即時上車的乘客數(shù)量。從圖6 中可見，當發(fā)車間隔為5min，發(fā)車容量為單輛容量160 人的大容量車時，不能滿足高峰斷面客流的出行需求。

因此，再按方案2 進行仿真分析，分析結(jié)果如圖7 所示?？梢?，采用發(fā)車間隔3min，發(fā)車容量為單輛容量90 人的小容量車，也不能滿足高峰斷面客流需求。

圖5 A 站即時上車客流

圖6 方案1 A 站即時滯留客流

圖7 方案2 A 站即時滯留客流

因此，再按方案3 進行仿真分析，分析結(jié)果如圖8 所示。可見，采用發(fā)車頻次5min，并采用2 輛大車總?cè)萘繛?20 人進行搭配時，已經(jīng)能夠滿足高峰斷面客流出行需求。

圖8 方案3 A 站即時滯留客流

在此基礎上，為探索能否降低成本，將發(fā)車間隔保持5min不變，將發(fā)車車輛改為大容量車與小容量車搭配，即載客人數(shù)為250 人。仿真結(jié)果如圖9 所示。從圖9 中可見，方案4 與比方案1 和方案2 更優(yōu)，但與方案3 相比較弱，但從運營成本上來看，可降低車輛采購成本。

圖9 方案4 A 站即時滯留客流

在此基礎上，考慮采購時一般采購同一種車輛可節(jié)約采購成本，若均采用小型車輛也可降低司機調(diào)度難度。因此，將發(fā)車間隔保持5min 不變，將發(fā)車車輛改為3 輛小容量車搭配，即載客人數(shù)為270 人。仿真結(jié)果如圖10 所示。從圖10 中可見，此時滯留人數(shù)較少，因此也說明此時車輛利用率最高，同時，綜合車輛采購成本、運營維護成本、司機培訓和調(diào)度成本，可得方案5 應為最優(yōu)選擇。

4 結(jié)語

1）針對最高峰時刻的快速公交運營調(diào)度策略，設計相應的算法，并開發(fā)仿真程序。

圖10 方案5 A 站即時滯留客流

2）采用變化發(fā)車間隔，多類型車輛搭配進行調(diào)度策略設計，為仿真計算提供方案。

3）通過對5 種調(diào)度策略的仿真計算，并綜合考慮車輛采購、維護、司機培養(yǎng)和調(diào)配成本，確定方案5 為最優(yōu)調(diào)度方案。