陳 剛，覃云章，楊 睿

（西南交通大學(xué)，四川成都 611756）

1 背景

行人作為交通綜合體中的核心主體，其行為具有地域性、非線性動力特性等特點(diǎn)[1]，而交通綜合體中大量個體行人形成的客流組織則極具復(fù)雜性，且面臨與多元空間配置相互協(xié)同的問題，因此有必要對交通綜合體客流的換乘路徑進(jìn)行定量刻畫，加強(qiáng)對乘客活動特征的認(rèn)識。

國外比較關(guān)注微觀行人行為特性研究，Molnar等研究指出，行人交通行為主要有路徑選擇、到達(dá)離去、碰撞規(guī)避、徘徊等行為[2-3]。Hoogendoorn等將行人的個體行為分為戰(zhàn)略層、戰(zhàn)術(shù)層以及操作層3個層面，并且高層次行為決定低層次行為的選擇集合[4]。Cheung等調(diào)查了香港地鐵站高峰時段行人選擇樓梯與自動扶梯的行為，并以此構(gòu)建了兩者的路徑選擇模型[5]。國內(nèi)對乘客換乘也有一定研究，呂慎等通過尋找樞紐內(nèi)任意2種交通方式之間換乘的關(guān)鍵路徑，建立了樞紐內(nèi)不同設(shè)施布局方案的效用損失模型[6]。嚴(yán)海等分析路徑過程中不同設(shè)施對乘客路徑選擇的影響，建立了改進(jìn)的多項(xiàng)Logit模型和路徑效用函數(shù)[7]。閆凱等提出地鐵站大客流承載能力的測算方式，并給出提高大客流承載能力的建議[8]。

國內(nèi)外對換乘路徑的研究一方面針對微觀的行人行為，另一方面構(gòu)建相關(guān)的模型對客流進(jìn)行預(yù)測。本研究對換乘路徑選擇概率進(jìn)行預(yù)測，并構(gòu)建了客流加權(quán)的分合換乘路徑，定量地刻畫交通綜合體各空間的客流分配情況。

2 研究對象

成都西站為客運(yùn)三等站，是集鐵路、地鐵、有軌電車、公交、出租車以及共享單車等交通方式為一體的交通綜合體。借助規(guī)劃云網(wǎng)站（http://guihuayun.com）中的等時圈功能，得到以成都西站進(jìn)站口為中心的步行5 min等時圈，再以5 min步行等時圈范圍為基礎(chǔ)，結(jié)合周邊用地與設(shè)施情況，綜合考慮后將研究范圍劃定為西貨站路以東、高鐵軌道以西、清水路苑以北、公交中心站以南的區(qū)域，面積約為15 hm2。

結(jié)合實(shí)際情況對研究范圍內(nèi)除道路以外的空間進(jìn)行分類，劃分為站廳空間、廣場空間、接駁空間、商業(yè)空間、綠化空間、未利用空間以及待開發(fā)空間7類，其中站廳空間、廣場空間、接駁空間以及商業(yè)空間是乘客活動的主要場所，綠化空間是乘客活動的次要場所，而未利用空間以及待開發(fā)空間與乘客的活動關(guān)聯(lián)性低，如圖 1所示。

3 多項(xiàng) Logit 模型

多項(xiàng)Logit模型（MNL）屬于非集計模型，其在行人路徑選擇行為中也有很多應(yīng)用[9-10]。在選擇換乘路徑時由每個行人自身做出決策，而影響決策的是各條路徑的效用，效用是時間、距離、滿意度、需求等指標(biāo)綜合衡量的產(chǎn)物，并且行人會選擇對其而言最大效用的換乘路徑。即若在行人i面前有N條路徑，其中一條路徑n對行人i而言的效用可表示為Uin，其中n∈（1，2，3，…，N），行人會判定各條路徑的效用，然后選擇效用最大路徑Uik，即滿足Uik＞Uin，其中n≠k。

根據(jù)效用理論的相關(guān)定義，效用可表示為固定效用與隨機(jī)效用的加和，其中固定效用是可以確切計算的，而隨機(jī)效用是一個隨機(jī)改變的不定項(xiàng)，因此行人i選擇路徑n的效用可以用下式表達(dá)：

式（1）中，Vin為行人i選擇換乘路徑n的固定效用，考慮到結(jié)果分析和系數(shù)標(biāo)定時的便利性，假設(shè)Vin與其影響因素之間呈線性關(guān)系（式（2））；ξin為行人i選擇換乘路徑n的隨機(jī)效用，是決策者特有的不可觀測的或不可確定的偏好或需求造成的效用概率變動項(xiàng)。

式（2）中，k為影響因素的個數(shù)；xk為第k個影響因素的水平值；βk為第k個影響因素的系數(shù)。

上述的隨機(jī)效用是不可觀測的，但若假設(shè)效用中隨機(jī)項(xiàng)的分布已知，各換乘路徑的隨機(jī)項(xiàng)相互獨(dú)立，并且服從同一的耿貝爾（Gumbel）分布，此時可推導(dǎo)出多項(xiàng)Logit模型函數(shù)為：

式（3）中，N為換乘路徑選擇集合；xin=（xin1，xin2，…，xink），為影響換乘路徑選擇的影響因素；β=（β1，β2，…，βk），為影響因素的待估參數(shù)。

4 換乘路徑選擇模型構(gòu)建

4.1 影響乘客選擇換乘路徑的因素

交通綜合體中的乘客可分為進(jìn)站乘客以及出站乘客，2種人群的換乘路徑起訖點(diǎn)（OD）不相同，在路徑?jīng)Q策時心理、需求等也不相同，從而造成活動特征具有較大差異，因此需將二者分開分析闡述。

影響乘客路徑選擇的因素很多，包括路徑特性、行人特性、出行特性、接駁換乘特性以及其他因素等。選取路徑總長度、路徑耗費(fèi)時間、到達(dá)時刻、攜帶行李重量、路徑重復(fù)度、年齡、可活動時間作為進(jìn)站乘客路徑選擇的影響因素；而選取路徑總長度、路徑耗費(fèi)時間、到達(dá)時刻、攜帶行李重量、等車時間、乘車時間、乘車費(fèi)用作為出站乘客路徑選擇的影響因素?；顒勇窂竭x擇模型變量命名如表1所示。

表1 活動路徑選擇模型變量命名表

4.2 換乘路徑遴選

4.2.1 進(jìn)站乘客換乘路徑

進(jìn)站人群換乘路徑集是以各接駁空間為起點(diǎn)，以候車廳為訖點(diǎn)，是起點(diǎn)向訖點(diǎn)集聚的“收斂型路徑集合”，乘客在選擇換乘路徑時，并不受進(jìn)站的交通工具影響，因此同一地點(diǎn)的接駁換乘方式不同對路徑選擇并無影響，根據(jù)這個特性將相鄰下客點(diǎn)的不同接駁方式進(jìn)行合并，合并后的區(qū)域作為進(jìn)站人群的起點(diǎn)，如圖2、表2所示。

表2 進(jìn)站路徑起點(diǎn)統(tǒng)計表

將O1至O66處接駁空間作為起點(diǎn)，廣場空間（主要活動內(nèi)容為休憩、散步）、商業(yè)空間（主要活動內(nèi)容為餐飲、購物）、售票廳（主要活動內(nèi)容為售票）為中間活動點(diǎn)，候車廳為終點(diǎn)，描述所有理論可能的路徑，需要說明的是售票廳作為最后順序的中間活動點(diǎn)。

在描述活動鏈路徑過程中遵循2點(diǎn)原則：不重復(fù)，即單條路徑中每個活動空間不重復(fù)出現(xiàn)；有次序，即路徑遵循先后次序，先到達(dá)A點(diǎn)后到達(dá)B點(diǎn)與先到達(dá)B點(diǎn)后到達(dá)A點(diǎn)視為2條不同路徑。根據(jù)不同的排列組合，每個起點(diǎn)進(jìn)站所有路徑為10條，其中直接進(jìn)站路徑有1條，經(jīng)過1個中間活動點(diǎn)的路徑有3條，經(jīng)過2 個中間活動點(diǎn)的路徑有4條，經(jīng)過3個中間活動點(diǎn)的路徑有2條，如圖3所示。

4.2.2 出進(jìn)站乘客換乘路徑

出站人群活動鏈路徑集是以高鐵出站口為起點(diǎn)，以各處接駁空間為訖點(diǎn)，是起點(diǎn)向訖點(diǎn)分散的“發(fā)散型路徑集合”。出站路徑的訖點(diǎn)有6處，與進(jìn)站路徑的起點(diǎn)相對應(yīng)，如圖4、表3所示。

表3 進(jìn)站路徑起點(diǎn)統(tǒng)計表

出站路徑以高鐵出站口為起點(diǎn)，廣場空間、商業(yè)空間為中間活動點(diǎn)，各處接駁空間為訖點(diǎn)，描述所有可能路徑，描述原則與進(jìn)站路徑相同。如圖5所示，出站路徑理論上共有30條，其中不經(jīng)過中間活動點(diǎn)的路徑有6 條，經(jīng)過1處或2處活動點(diǎn)的路徑各有12條。

從乘客心理分析，上述有些路徑不符合實(shí)際，因此需要對其進(jìn)行刪除：將路徑 17 18 23 24 刪除，原因?yàn)殡m然D5、D6兩處接駁空間存在小汽車、共享單車及地鐵3種交通方式，但乘客在商業(yè)空間活動后如若乘坐上述3種交通工具，可選擇距離更近的接駁空間，乘客無理由舍近求遠(yuǎn)；將路徑25 26 27 28 29 30 刪除，原因?yàn)楦哞F出站口離廣場空間非常近，而距離商業(yè)空間較遠(yuǎn)，乘客在商業(yè)空間活動后無理由折返到廣場空間活動，而且廣場空間的活動內(nèi)容在商業(yè)空間中也能進(jìn)行。調(diào)整過后共有20 條出站活動鏈路徑，其中不經(jīng)過活動點(diǎn)的路徑有6 條，經(jīng)過1 處活動點(diǎn)的路徑有10條，經(jīng)過2處活動點(diǎn)的有4條。

4.3 數(shù)據(jù)調(diào)查

遴選出理論存在的路徑后，應(yīng)用行為軌跡調(diào)查法追蹤進(jìn)站人群的活動路徑，并詢問記錄相關(guān)屬性，經(jīng)篩選整理后，總共得到148條有效進(jìn)站換乘路徑。其中路徑①最多，有60條，路徑②有30條，路徑③有45條，路徑④有8條，路徑⑦有5條，路徑⑤、⑥、⑧、⑨、⑩未觀察到數(shù)據(jù)。總共得到149條有效出站換乘路徑，其中路徑①最多，有60條，路徑②有6條，路徑③有7條，路徑④有19條，路徑⑤有5條，路徑⑦有8 條，路徑⑧有2條，路徑⑩有35條，路徑 21 有7條，路徑⑥、⑨、11、12、13、14、15、16、19、20、22 未觀察到數(shù)據(jù)。

4.4 換乘路徑選擇模型構(gòu)建

4.4.1 進(jìn)站換乘路徑選擇模型構(gòu)建

將影響進(jìn)站路徑選擇的7個因素作為解釋變量，路徑選擇作為被解釋變量，應(yīng)用Stata 17軟件構(gòu)建多項(xiàng)Logit路徑選擇模型，發(fā)現(xiàn)模型未實(shí)現(xiàn)收斂。通過多次試驗(yàn)可知，變量“Weight行李”“Repeatability”“Length總”對所有路徑解釋力度都弱，應(yīng)當(dāng)剔除。

經(jīng)過調(diào)整后，以“Time耗”“Time活”“Time達(dá)”及“Age”作為解釋變量，路徑選擇作為被解釋變量，路徑①作為基礎(chǔ)類型，構(gòu)建進(jìn)站換乘路徑選擇模型。模型的偽R2為0.429 3，偽R2相當(dāng)于線性回歸模型中的R2，其值越大表明模型擬合優(yōu)度越好，在離散選擇模型實(shí)踐中偽R2一般較小，在0.2～0.4區(qū)間內(nèi)可滿足模型的精度要求[10]，說明模型的擬合優(yōu)度較好，滿足精度要求。似然比檢驗(yàn)值為168.21，表明模型的解釋力度在零模型上有顯著的提高。

對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行概率預(yù)測，再與觀測值進(jìn)行對照，對照方法為：如果選擇某條路徑的預(yù)測概率大于50%，則認(rèn)為選擇該路徑。對照后發(fā)現(xiàn)有101條數(shù)據(jù)預(yù)測準(zhǔn)確，準(zhǔn)確率為68.24%，表明模型的擬合優(yōu)度較好。

由于最終目的不是求得個體選擇概率，而是群體對各選擇枝的選擇概率，故利用概率預(yù)測法對各路徑的選擇概率進(jìn)行計算，其公式如下：

式（4）中，Pi為路徑i的選擇概率；N為個體數(shù)量；Pni為乘客n選擇路徑i的概率。

利用式（4）求得路徑①的選擇概率為40.54%，路徑②的選擇概率為20.27%，路徑③的選擇概率為30.40%，路徑④的選擇概率為5.41%，路徑⑦的選擇概率為3.38%。

4.4.2 出站換乘路徑選擇模型構(gòu)建

將影響出站路徑選擇的7個因素作為解釋變量，路徑選擇作為被解釋變量，構(gòu)建多項(xiàng)Logit路徑選擇模型，發(fā)現(xiàn)模型未實(shí)現(xiàn)收斂。通過多次試驗(yàn)可知，變量“Length總”“Time等”“Time達(dá)”對所有路徑解釋力度都弱，應(yīng)當(dāng)剔除。

改進(jìn)后的出站路徑選擇模型是以“Time耗”“Money”“Time乘”及“Weight行李”作為解釋變量，路徑選擇作為被解釋變量，路徑①作為基礎(chǔ)類型，樣本數(shù)量為149，似然比檢驗(yàn)值為338.03，模型整體較為顯著，偽R2為0.661 6，擬合優(yōu)度較好，滿足精度要求。

對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行概率預(yù)測，再與觀測值進(jìn)行對照，對照方法同上。對照后發(fā)現(xiàn)有103條數(shù)據(jù)預(yù)測準(zhǔn)確，準(zhǔn)確率為69.13%，表明模型的擬合優(yōu)度較好。

對于出站路徑，同樣需要求解群體對各選擇枝的選擇概率，利用式（4）求得路徑①的選擇概率為40.26%，路徑②的選擇概率為4.03%，路徑③的選擇概率為4.70%，路徑④的選擇概率為12.75%，路徑⑤的選擇概率為3.36%，路徑⑦的選擇概率為5.37%，路徑⑧的選擇概率為1.34%，路徑⑩的選擇概率為23.49%，路徑21的選擇概率為4.70%。

5 客流加權(quán)分合換乘路徑構(gòu)建

5.1 進(jìn)站客流加權(quán)分合換乘路徑構(gòu)建

由于進(jìn)站路徑共有10種，路徑⑤、⑥、⑧、⑨、⑩雖說觀測樣本數(shù)極少或無觀測值，但并不代表這些路徑?jīng)]有人選擇，故將上述5種路徑的選擇概率均定為0.1%，調(diào)整過后進(jìn)站所有路徑的選擇概率如表4所示。

表4 進(jìn)站路徑客流量分配表

此外，由于每種進(jìn)站路徑并不是只有1個起點(diǎn)，故在構(gòu)建整體的具有流量加權(quán)的分合進(jìn)站路徑之前需對各起點(diǎn)的流量進(jìn)行分配。分配的依據(jù)為路徑調(diào)查數(shù)據(jù)，計算結(jié)果如圖6、表5所示，情況與現(xiàn)實(shí)相符。

?

表5 進(jìn)站OD客流量分配表

根據(jù)表4與表5可以計算出每種路徑不同起點(diǎn)的客流分配，如表6所示。由表可知，客流量占比在10%以上的只有3條，且均是以O(shè)1為起點(diǎn)的路徑，說明O1是進(jìn)站的主要入口；客流量占比少的有以O(shè)6為起點(diǎn)的路徑⑤、⑥、⑧、⑨、⑩，這些路徑的客流量為0，表明幾乎無乘客選擇。

表6 進(jìn)站路徑客流量詳細(xì)分配表

應(yīng)用表6對各路徑進(jìn)行客流量加權(quán)，從而構(gòu)建流量加權(quán)的分合路徑，定量描述進(jìn)站路徑各路段的流量情況以及分合情況。由圖7可知，進(jìn)站路徑分布呈現(xiàn)中心密集，南北稀疏的格局，尤其是北部，幾乎無路徑分布；大多數(shù)路徑分合點(diǎn)位于廣場空間中，且各類空間中廣場空間的路徑最為復(fù)雜多樣，說明廣場空間是交通綜合體中的重要空間，起到分合客流的作用。

5.2 出站客流加權(quán)分合換乘路徑構(gòu)建

由于出站路徑共有20條，雖然路徑⑥、⑨、11、12、13、14、15、16、19、20、22 無觀測值，但并不代表這些路徑?jīng)]有人選擇。故將無觀測值的路徑的選擇概率定為0.1%，調(diào)整過后出站所有路徑的選擇概率如表7所示。

應(yīng)用表7對各路徑進(jìn)行客流量加權(quán)，從而構(gòu)建流量加權(quán)的分合路徑，定量描述出站路徑各路段的流量情況以及分合情況。圖8為出站路徑客流量加權(quán)總圖，由圖可知，出站路徑分布呈現(xiàn)中心密集，南北稀疏的格局，尤其是北部，幾乎無路徑分布；客流量較多的路徑基本位于廣場空間中，說明出站乘客對廣場空間使用較為頻繁；相較進(jìn)站路徑客流來說，商業(yè)空間路段的客流量較低，說明出站乘客比進(jìn)站乘客更少地使用商業(yè)空間。

表7 出站路徑客流量分配表

6 結(jié)語

本研究以交通綜合體的各類空間作為換乘路徑的基本單元，構(gòu)建了進(jìn)、出站路徑選擇枝的預(yù)測概率集，并以此為依據(jù)構(gòu)建了客流加權(quán)的分合換乘路徑。

其中，進(jìn)站乘客與出站乘客對換乘路徑的選擇存在一定的差異：對于進(jìn)站乘客而言，路徑耗費(fèi)時間、可活動時間、到達(dá)時刻以及年齡4個因素對路徑選擇有較大影響；而對于出站乘客而言，路徑耗費(fèi)時間、乘車時間、乘車費(fèi)用以及攜帶的行李重量4個因素對路徑的選擇有較大影響。

從客流加權(quán)的分合換乘路徑的結(jié)果來看，進(jìn)站路徑比出站路徑復(fù)雜，分合處較多，但二者在空間上客流分配結(jié)構(gòu)卻相差不大，且都是以廣場空間為中心向南北兩側(cè)減弱，體現(xiàn)了站前廣場的對各空間連接的重要性?？土骷訖?quán)的分合換乘路徑的構(gòu)建為設(shè)施的布局、空間優(yōu)化及客流組織等提供了定量的參考依據(jù)。