崔 愿，陳 璟，李 可，曾學福，徐美霞

(1.交通運輸部規(guī)劃研究院，北京 100028;2.綜合交通規(guī)劃數字化實驗室，北京 100028；3.湖北省交通運輸廳，湖北 武漢 430030)

0 引言

綜合運輸通道是由兩種或兩種以上運輸方式線路組成，承擔主要客貨運輸任務的運輸走廊[1]。通過將多交通方式線路集聚在一個空間內，綜合運輸通道可大幅增強運輸能力，提高人員、貨物、信息、資金等要素運輸品質，優(yōu)化線路、橋梁、線位、土地、岸線等資源使用效率，滿足不同要求的客貨運輸需求。我國在2007年、2017年和2021年分別規(guī)劃了“五縱五橫”[1]、“十縱十橫”[2]、“6軸7廊8通道”[3]的國家綜合運輸大通道。

區(qū)域(長三角等國家重點區(qū)域、省域、城市群、城市圈等)在遵循上位綜合運輸通道在本區(qū)域內規(guī)劃布局基礎上，通過加密、優(yōu)化線位形成區(qū)域綜合運輸通道。區(qū)域綜合運輸通道除服務于同本地區(qū)經濟產業(yè)發(fā)展過程中相關的客貨流外，同時還承擔了其他區(qū)域間通過本區(qū)域的過境客貨運輸任務。在經濟體量、產業(yè)結構、人口規(guī)模等經濟社會因素和通道上樞紐節(jié)點重要度、通道內交通方式種類、線路數量、技術等級等交通因素共同作用下，不同區(qū)域綜合運輸通道的客貨運總量、過境客貨運量在通道運輸總量中占比、通道中不同運輸方式客貨運量占比存在明顯差異。準確分析區(qū)域綜合運輸通道客貨運輸規(guī)模、各種運輸方式客貨運輸量、同區(qū)域經濟社會相關的客貨運量，是評價區(qū)域綜合運輸通道交通功能和對區(qū)域經濟發(fā)展帶動作用的先決條件和基本前提。

本研究聚焦區(qū)域綜合運輸通道的客運功能，統(tǒng)籌傳統(tǒng)交通運輸行業(yè)統(tǒng)計數據、營運數據以及手機信令數據，建立區(qū)域綜合運輸通道旅客出行量、出行結構以及過境量占比的一般性分析方法，用以明晰通道出行旅客規(guī)模大小、各運輸方式出行旅客構成差異和服務本區(qū)域旅客運輸需求功能強弱，對于突出區(qū)域綜合運輸通道特色、優(yōu)化通道內交通資源配置、科學調整通道內不同交通方式線路建設時序具有重要意義。

1 文獻綜述

區(qū)域綜合運輸通道旅客出行是綜合運輸通道研究的重要內容，通道旅客運輸規(guī)模和結構是當前研究的熱點領域，對此進行研究的國內外專家學者人數較多，形成的研究成果數量也較為豐富，主要分為兩類：第1類成果側重于理論研究，如張國伍、張文嘗等[4-6]總結了區(qū)域綜合運輸通道的概念、結構、分類、定位、規(guī)劃布局的影響因素，進一步完善了區(qū)域綜合運輸通道的規(guī)劃理論方法，這類研究是區(qū)域綜合運輸通道的傳統(tǒng)研究領域。第2類成果側重于區(qū)域綜合運輸通道旅客出行的實踐和應用。通過假設通道中各運輸方式客運量、平均出行速度、車輛載客率等參數，分析區(qū)域綜合運輸通道客運總量、客運供給結構、各方式分擔率等[7-12]。部分專家學者[13-16]基于旅客出行SP/RP調查數據，綜合各類運輸方式經濟技術特征，分析或預測了區(qū)域綜合運輸通道旅客出行方式選擇行為特征。

上述成果剖析通道旅客出行行為特征和需求規(guī)模、推動區(qū)域綜合運輸通道建設和發(fā)展起到了積極作用，但既有研究成果數據來源多為假設或調研數據，研究的通道線路多為高速公路、鐵路等對旅客出行數據較為齊全的線路，未包括在傳統(tǒng)交通統(tǒng)計中僅有斷面交通量、缺少對區(qū)段旅客出行統(tǒng)計的普通國省道，使得研究成果同區(qū)域綜合運輸通道真實的旅客出行量及結構存在較大偏差。

當前，大數據憑借體量大、處理快速、模態(tài)多樣、價值高等特點，成為交通行業(yè)數據的新來源，以手機信令為代表的大數據正加速應用于交通網絡布局、交通需求預測、交通服務水平優(yōu)化等交通多個領域[17-19]。統(tǒng)籌利用交通行業(yè)統(tǒng)計數據、調查數據、營運數據、車輛GPS數據、交通檢測等傳統(tǒng)數據和手機信令等大數據，發(fā)揮不同數據源的優(yōu)勢來彌補單一數據源的不足，實現有效融合，正成為揭示交通系統(tǒng)功能和運行規(guī)律、完善交通理論模型的有效途徑和手段。

如何在充分利用既有統(tǒng)計數據和營運數據以降低調查的人力、物力和財力成本的基礎上，通過引入手機信令數據提供更為豐富的數據支持，強化不同數據源間的相互補充和校核，提高區(qū)域綜合通道旅客出行數據的準確性，實現對區(qū)域綜合運輸通道內不同運輸方式、相同運輸方式不同類型交通線路旅客出行規(guī)模和出行范圍的全覆蓋，為剖析通道旅客出行總量、過境旅客占比、交通方式構成等區(qū)域綜合運輸通道旅客出行特征提供有力支撐，具有現實意義。

2 方法提出

2.1 區(qū)域綜合運輸通道旅客出行分類

(1)按旅客出行范圍分類

區(qū)域綜合運輸通道的旅客出行可分為起點或終點在區(qū)域內、與區(qū)域經濟社會生產經營活動有關聯(lián)的出行，以及起終點均不在區(qū)域內、與區(qū)域經濟社會生產經營活動無關的出行，也稱為過境出行。其中，本研究的過境旅客出行是指綜合運輸通道穿過某一區(qū)域，與該區(qū)域的邊界交匯形成Y，Z兩個點(平面)，在綜合運輸通道上的旅客從Y(或Z)處進入該區(qū)域后，經綜合運輸通道直接從Z(或Y)處離開該區(qū)域，且未參與區(qū)域內任何經濟生產活動。如圖1所示。

圖1 區(qū)域綜合運輸通道過境運量示意圖Fig.1 Schematic diagram of transit traffic volume of regional comprehensive transport corridor

(2)按運輸方式分類

按運輸方式分，區(qū)域綜合運輸通道旅客出行量可分為鐵路、公路、水運等方式的旅客出行量?？紤]相同運輸方式、不同類型的交通線路在區(qū)域綜合運輸通道旅客出行承擔的功能和發(fā)揮的作用，鐵路旅客出行量包括客運專線(高鐵)旅客出行量和普速鐵路旅客出行量，公路旅客出行量包括高速公路、普通國道、普通省道的旅客出行量，不包括主要服務縣域、農村內旅客出行的縣道、鄉(xiāng)道和服務城市內旅客出行的城市道路。由于陸地上機場作為民航乘客進入通道和離開通道的區(qū)域屬性較為明顯，空中航路的區(qū)域屬性較為模糊，使得準確統(tǒng)計通道中民航旅客出行量和過境量十分困難。且同其他運輸方式相比，民航旅客出行量和過境量規(guī)模較小，因此本研究暫不考慮民航運輸方式。

(3)按營運屬性分類

區(qū)域綜合運輸通道中的旅客出行包括營運性的道路旅客出行、鐵路旅客出行和水路旅客出行，以及非營運性的私人載客汽車旅客出行。

區(qū)域綜合運輸通道旅客出行分類如圖2所示。

圖2 區(qū)域綜合運輸通道旅客出行分類示意圖Fig.2 Schematic diagram of passenger travel classification in regional comprehensive transportation corridor

2.2 區(qū)域綜合運輸通道旅客出行量、過境量及出行結構計算

2.2.1 通道旅客出行量

(1)通道旅客出行總量

根據區(qū)域綜合運輸通道旅客出行范圍構成，區(qū)域綜合運輸通道旅客出行量為過境旅客出行量和與區(qū)域經濟社會有關的旅客出行量之和，根據區(qū)域綜合運輸通道旅客出行方式構成，區(qū)域綜合運輸通道旅客出行量為通道中鐵路、公路、水運等運輸方式旅客出行量之和，計算如式(1)所示：

F=F1+F2=R+H+W，

(1)

式中，F為區(qū)域綜合運輸通道旅客出行總量，為通道中各種運輸方式旅客出行量之和；F1為區(qū)域綜合運輸通道過境旅客出行總量，為通道中各種運輸方式過境旅客出行量之和；F2為區(qū)域綜合運輸通道非過境旅客出行量，即與區(qū)域經濟社會有關的旅客出行量，為通道中各種運輸方式中與區(qū)域經濟社會有關的旅客出行量之和；R為區(qū)域綜合運輸通道中鐵路旅客出行總量；H為區(qū)域綜合運輸通道中公路旅客出行總量；W為區(qū)域綜合運輸通道中水路旅客出行總量。區(qū)域綜合運輸通道過境旅客出行量計算如式(2)所示：

F1=R1+H1+W1，

(2)

式中，R1為區(qū)域綜合運輸通道中鐵路過境旅客出行量；H1為區(qū)域綜合運輸通道中公路過境旅客出行量；W1為區(qū)域綜合運輸通道中水路過境旅客出行量類似的。區(qū)域綜合運輸通道非過境旅客出行量計算如式(3)所示：

F2=R2+H2+W2，

(3)

式中，R2為區(qū)域綜合運輸通道中鐵路非過境旅客出行量；H2為區(qū)域綜合運輸通道中公路非過境旅客出行量；W2為區(qū)域綜合運輸通道中水路非過境旅客出行量。

(2)通道分方式旅客出行量

根據通道中的交通方式線路構成和每種運輸方式旅客出行量由過境量和非過境量組成，來計算通道中各種交通方式旅客出行量。

區(qū)域綜合運輸通道中鐵路旅客出行包括高速鐵路旅客出行和普速鐵路旅客出行兩部分，計算如式(4)所示：

R=R1+R2=(r1,1+r1,2)+(r2,1+r2,2)，

(4)

式中，r1,1為區(qū)域綜合運輸通道高速鐵路過境旅客出行量；r1,2為區(qū)域綜合運輸通道普速鐵路過境旅客出行量；r2,1為區(qū)域綜合運輸通道高速鐵路非過境旅客出行量；r2,2為區(qū)域綜合運輸通道普速鐵路非過境旅客出行量。

區(qū)域綜合運輸通道中公路旅客出行包括高速公路旅客出行和普通國省道旅客出行兩部分，計算如式(5)所示：

H=H1+H2=(h1,1+h1,2)+(h2,1+h2,2)，

(5)

式中，h1,1為區(qū)域綜合運輸通道高速公路過境旅客出行量；h1,2為區(qū)域綜合運輸通道普通國省道過境旅客出行量；h2,1為區(qū)域綜合運輸通道高速公路非過境旅客出行量；h2,2為區(qū)域綜合運輸通道普通國省道非過境旅客出行量。區(qū)域綜合運輸通道中水路旅客出行量計算如式(6)所示：

W=W1+W2。

(6)

2.2.2 通道過境旅客出行占比

根據式(2)和通道旅客出行方式構成，區(qū)域綜合運輸通道過境的旅客出行量主要包括了高速鐵路、普速鐵路、高速公路、普通國省公路、水路等方式的過境旅客出行量，計算如式(7)所示：

F1=r1,1+r1,2+h1,1+h1,2+W1。

(7)

區(qū)域綜合運輸通道過境旅客出行占比G1計算如式(8)所示：

(8)

G1值越大，代表區(qū)域綜合運輸通道在服務與本區(qū)域經濟社會發(fā)展無關、過境旅客出行中的作用越突出，服務同本區(qū)域經濟社會發(fā)展相關的旅客出行功能越弱。G1值越小，代表區(qū)域綜合運輸通道服務的出行旅客同本區(qū)域經濟社會聯(lián)系越緊密。

2.2.3 通道旅客出行結構

區(qū)域綜合運輸通道旅客出行結構指通道中各運輸方式旅客出行量占通道旅客出行總量中的占比。

區(qū)域綜合運輸通道鐵路旅客出行占比GR計算如式(9)所示：

(9)

區(qū)域綜合運輸通道公路旅客出行占比GH計算如式(10)所示：

(10)

區(qū)域綜合運輸通道水路旅客出行占比GW計算如式(11)所示：

(11)

2.3 多源數據處理

綜合使用傳統(tǒng)交通行業(yè)統(tǒng)計數據、營運(收費)數據和手機信令數據，獲取公式中的各個參數值，并對模型進行計算。

通過調查機制、統(tǒng)計報表制度、相關信息采集技術形成系統(tǒng)的傳統(tǒng)交通行業(yè)統(tǒng)計數據和營運(收費)數據具有針對性強、采集信息準確等優(yōu)點，但存在統(tǒng)計的交通方式不全面、未包括非營運性的私人載客汽車旅客出行，統(tǒng)計信息不完整、未涵蓋普通國省道旅客出行規(guī)模和范圍等問題，導致難以通過其確定通道中旅客連續(xù)和動態(tài)空間活動特征。

手機信令數據具有數據樣本量大、動態(tài)連續(xù)、可重復分析等特征，使觀測區(qū)域綜合運輸通道上旅客出行的空間活動特征成為可能。同時，手機信令數據在區(qū)域綜合運輸通道旅客出行特征分析中存在一些不足。在數據收集手段方面，手機信令數據獲取需要依托通道沿線基站的密度和輻射范圍，在基站數量不足的通道地區(qū)數據獲取能力較弱、數據較為模糊。在數據類型方面，手機信令數據非交通定制數據，無法通過其獲取通道中旅客載運工具類型、運營屬性等重要信息。在數據全面性方面，手機信令數據通常是對局部個體出行進行擴樣，不是全樣本，難以實現全對象、群體行為的全覆蓋，使得其對區(qū)域綜合運輸通道中旅客出行現象揭示存在一定的片面性。在數據處理方面，由于原始手機信令數據帶有較多的敏感信息，導致手機信令數據公司無法提供原始數據，其只能提供脫敏、脫密后的數據或直接提供處理后的數據結果，數據分析結果質量受數據分析算法合理性和成熟度的因素影響較大，用其對通道旅客出行特征進行分析的可靠性存在不確定性。

統(tǒng)籌傳統(tǒng)交通行業(yè)統(tǒng)計數據、營運(收費)數據和手機信令數據，發(fā)揮不同數據源的比較優(yōu)勢、可獲取性和準確性，彌補單一數據源的不足，計算公式中的各個參數值獲取路徑如表1所示。其中，旅客出行總量和過境旅客出行總量主要通過手機信令數據直接獲取，鐵路(高速鐵路、普速鐵路)、高速公路和水路旅客出行量、過境量可通過營運(收費)數據和傳統(tǒng)交通行業(yè)統(tǒng)計數據獲取直接獲得，普通國省道旅客出行量、過境量參數值的獲取需要綜合利用傳統(tǒng)交通行業(yè)統(tǒng)計數據、營運(收費)數據和手機信令等3種數據，通過計算后才能間接獲得。

表1 各參數值主要獲取路徑Tab.1 Main acquisition paths of parameters

2.3.1 傳統(tǒng)交通統(tǒng)計數據和營運(收費)數據

通過傳統(tǒng)交通統(tǒng)計數據和營運(收費)數據，可獲取通道中鐵路、高速公路和水運旅客出行數據。

高速鐵路、普速鐵路、水路具有較為完善的行業(yè)數據統(tǒng)計系統(tǒng)和營運數據系統(tǒng)，可直接獲取區(qū)域綜合運輸通道的r1,1，r1,2，r2,1，r2,2，W1，W2等參數值。高速公路由于為全封閉汽車專用公路，對線路上行駛的車輛類型、車輛數量、車輛OD、車輛行駛路徑、車輛實載人數等營運(收費)信息統(tǒng)計較為齊全，從而獲取h1,1，h2,1等參數值。

2.3.2 手機信令數據

(1)通道旅客出行總規(guī)模和過境旅客總規(guī)模數據

考慮手機信令數據記錄了所有用戶每次出行活動的時間、地點和軌跡等信息，利用手機信令數據對一定時期通道上用戶活動進行追蹤，可識別通道中旅客出行規(guī)模、出行范圍和出行速度。將手機信令數據中的旅客出行分為工作日出行、普通節(jié)假日(周六、日)出行和法定節(jié)假日(春節(jié)、五一、十一等)出行3類，通過對每類出行旅客進行抽樣和擴樣，從而可以在較高置信度水平與空間精度上識別出通道上旅客出行總規(guī)模和過境旅客總規(guī)模。

為了便于夠篩選出通道中符合圖2運輸方式的出行旅客，剔除通道中步行、自行車等非機動出行的旅客，本研究將通道中符合要求的旅客出行速度下限設置為20 km/h。由于高速鐵路旅客出行速度與普速鐵路、高速公路、普通國省道、水路等方式存在的明顯差異，且受路況、天氣等外部條件影響程度小，使得將高速鐵路旅客從包含各方式旅客的手機信令數據中進行甄別和篩選相對容易?？紤]營運性(收費)高速鐵路旅客出行數據較高的準確性，以其為基準，對經手機信令的高速鐵路旅客數據進行校準，獲得手機信令數據中的高速鐵路旅客出行數據和營運性(收費)高速鐵路旅客出行數據之間的倍數關系。以手機信令數據中的通道上旅客出行總規(guī)模和過境旅客總規(guī)模為基礎，通過倍數關系，得到準確的通道旅客出行總規(guī)模F和過境旅客出行總規(guī)模F1。計算如式(12)所示：

(12)

(13)

(14)

式中，A為手機信令數據的高速鐵路旅客出行數據和營運性(收費)高速鐵路旅客出行數據之間的倍數關系；Hd為手機信令數據的高速鐵路旅客出行總量；Fd為手機信令數據的通道旅客出行總量；F1d為手機信令數據的通道過境旅客出行量。

表2 不同交通方式線路的設計速度Tab.2 Design speeds of different transport modes

(2)普通國省道旅客出行數據

通道中普通國省公路為半封閉或開放式公路，傳統(tǒng)交通統(tǒng)計數據僅為斷面的交通量、車輛類型及通行速度，對于車輛來源、去處、路線等信息均不掌握，也未對于通道上某一區(qū)間內行駛通行的車輛數量及過境的交通量進行統(tǒng)計，因此用手機信令數據來獲取通道中普通國省道旅客出行量及過境量。考慮普通國省道旅客出行速度同普速鐵路、高速公路的差異受路況、交通量影響幅度大，尤其當通道內普通國省道、普速鐵路、高速公路在彼此距離較近的情況下，無法以速度為標準對手機信令數據中普通國省道、普速鐵路、高速公路的旅客進行準確區(qū)分。因此，采用傳統(tǒng)交通統(tǒng)計數據、營運(收費)數據和手機信令數據相結合的方式，根據式(7)，以獲取通道中普通國省道過境旅客出行量h1,2參數的值。計算如式(15)所示：

h1,2=F1-R1-W1-h1,1。

(15)

類似的，結合式(1)可計算得到普通國省道非過境旅客出行量h2,2。

F2=F-F1。

(16)

h2,2=F2-R2-W2-h2,1。

(17)

3 案例分析

以湖北省“五縱四橫”[20]綜合運輸通道中的京廣綜合運輸通道為例，驗證方法有效性和實用性。

湖北省京廣綜合運輸通道是我國京津冀—粵港澳主軸、“十縱十橫”綜合運輸通道—黑河至港澳運輸通道的組成部分，連接了北京、石家莊、鄭州、長沙、廣州等眾多省會城市，通道內擁有京廣高鐵、京廣普鐵、京港澳高速(G4)、國道107、省道108、省道243等交通線路。

3.1 通道多源數據情況

(1)鐵路數據

湖北省京廣綜合運輸通道內鐵路線路旅客出行量及過境量如表3所示。

表3 2018年京廣綜合運輸通道內鐵路線路旅客出行量及過境量Tab.3 Passenger travel volume and transit volume of railway lines in Beijing-Guangzhou comprehensive transport corridor in 2018

(2)高速公路

京港澳高速湖北境內段共有鄂北(省界收費站)、大新、大悟、小河、孝昌、楊店、孝感東、武漢北、蔡甸、武漢西、軍山、金口、武漢南、安山、咸寧北、咸寧南、泉口、赤壁、新店、鄂南(省界收費站)等20個收費站。根據湖北省高速公路聯(lián)網收費中心數據，2018年京港澳高速公路湖北段旅客出行總量8 544萬人，其中過境湖北旅客出行量為909萬人。

(3)旅客出行總量和過境旅客出行總量

考慮聯(lián)通智慧足跡公司在通過海量手機信令數據提煉分析旅客出行領域已經開展了較多實踐案例，并積累了一定成果經驗，利用聯(lián)通智慧足跡公司基于手機信令數據處理后的京廣高鐵旅客出行量、通道旅客出行總量和過境旅客出行總量，2018年手機信令的京廣高鐵旅客出行量7 310萬人(原始數據)，旅客出行總量21 622萬人(原始數據)，過境旅客出行總量5 520萬人(原始數據)。

其中，手機信令數據的高速鐵路旅客出行量和傳統(tǒng)交通行業(yè)統(tǒng)計數據的高速鐵路旅客出行量比值為0.915，認為手機信令數據具有較高的可信度。根據式(12)～(14)，對手機信令旅客出行總量和過境旅客出行總量進行校核，校準后的京廣綜合運輸通道旅客出行總量23 630萬人(最終數據)，過境旅客出行總量6 033萬人(最終數據)。根據式(1)，通道非過境旅客出行總量17 597萬人。

(4)普通國省道

根據公式(15)～(17)，計算得到國道107湖北境內段、省道108、省道243等3條公路2018年旅客出行量3 731萬人，其中過境旅客出行量23萬人，非過境旅客出行量3 708萬人。

3.2 通道旅客出行總量、過境量占比及出行結構計算

2018年湖北省京廣綜合運輸通道旅客出行總量、過境旅客出行量、各運輸方式旅客出行量如表3所示。

表3 湖北省京廣綜合運輸通道旅客出行數據Tab.3 Passenger travel data of Beijing-Guangzhou comprehensive transport corridor in Hubei Province

如表3所示，通道旅客出行規(guī)模方面，京廣綜合運輸通道服務了大量旅客出行，2018年該通道旅客出行人數超過2.3億人次。通道過境旅客和非過境旅客構成方面，通道有力服務了與湖北省經濟社會相關的旅客出行，在通道旅客出行總量中占比74.5 %，是通道武漢、孝感、咸寧等城市間人員交流和湖北至河南、江西等省份最便捷的交通走廊；同時，作為連接河北、河南、廣東等省份和石家莊、鄭州、長沙、廣州等省會城市的跨區(qū)域運輸廊道，該通道還服務了大量與湖北經濟社會無關、過境湖北的旅客出行，過境旅客出行占比達到25.5 %，充分體現了湖北“九省通衢”的交通區(qū)位特點和區(qū)域運輸通道在國家層面的重要性。

通道旅客出行結構方面，高鐵和高速公路是通道旅客出行的主力軍，在通道旅客出行總量中占比33.8 %和36.2 %，明顯高于普鐵和普通國省道的14.2 %,15.8 %。不同交通方式過境旅客和非過境旅客構成差異明顯。高速鐵路和普速鐵路在服務過境出行旅客和非過境出行旅客的功能相對均衡，占比為42.1∶57.9和51.5∶48.5。具有運行速度快、舒適好、經濟、安全等優(yōu)勢的鐵路在通道出行距離相對較長的過境旅客中長距離運輸中作用突出，京廣高鐵作為我國運行最快、運輸最為繁忙的線路之一和京廣普鐵作為我國南北方向的鐵路干線，鐵路(高鐵和普鐵)過境旅客出行規(guī)模是公路(高速和普通國省道)的5.5倍，在通道過境旅客出行總量中占比84.6 %。通道中的公路服務通道沿線地區(qū)的旅客出行功能突出，公路非過境量旅客出行量是鐵路的1.5倍，憑借靈活便利、機動性強等特點公路承擔了高頻率、短距離的居民日常出行，是通道上武漢、孝感、咸寧等沿線城市居民通勤、公務、商務、休閑、上學等日常出行的最為主要的交通方式；高速公路和普通國省以服務非過境出行旅客為主，非過境旅客出行量在該方式旅客出行總量中占比分別為89.4 %和99.3 %；由于通道中高速公路和普通國省道平均車速僅有71.7 km/h和48.7 km/h[21]，在通道內的全程行程時間超過5個小時，舒適度不高，使得高速公路和普通國省道過境出行旅客在該方式旅客出行總量中占比僅為10.6 %和0.7 %，明顯低于高鐵和普鐵。

4 結論

本研究以區(qū)域綜合運輸通道旅客出行為對象，統(tǒng)籌傳統(tǒng)交通行業(yè)統(tǒng)計數據、營運(收費)數據和手機信令數據，建立了區(qū)域綜合運輸通道旅客出行總規(guī)模、出行方式構成、過境旅客出行占比的計算方法，結合案例分析，得出以下結論：

(1)兼顧區(qū)域綜合運輸通道中同本區(qū)域經濟社會發(fā)展相關的出行旅客和同本區(qū)域經濟社會發(fā)展無關的過境出行旅客，統(tǒng)籌考慮區(qū)域綜合運輸通道中不同運輸方式、相同交通方式不同類型線路的旅客出行量，特別考慮了通道中普通國省道的出行旅客，實現對通道中各種運輸方式線路出行旅客的全覆蓋，提高區(qū)域綜合運輸通道旅客出行研究的全面性。

(2)統(tǒng)籌傳統(tǒng)交通行業(yè)統(tǒng)計數據、營運(收費)數據和手機信令數據，發(fā)揮不同數據源的比較優(yōu)勢，強化相互補充和校核，彌補單一數據源在可獲取性和準確性的不足，拓展模型參數數值的獲取渠道，提高數據精度，從而為分析通道旅客出行總量、過境旅客出行總量以及各運輸方式旅客出行規(guī)模、過境旅客出行規(guī)模提供數據支撐。

(3)以湖北省京廣綜合運輸通道為例，驗證方法有效性。結果表明，該方法可以計算分析區(qū)域綜合運輸通道旅客出行總量、出行結構和過境量占比。京廣綜合運輸通道同時承擔了大規(guī)模同湖北省經濟社會有關的旅客(非過境旅客)和過境湖北的旅客；高速鐵路和高速公路是通道旅客出行的主要交通方式，高鐵和普鐵服務過境出行旅客和非過境出行旅客功能較為均衡，鐵路是通道中跨境出行旅客的主要交通方式，高速公路和普通國省道服務本地出行旅客功能突出。該結果可為地區(qū)兼顧綜合運輸通道服務國家跨區(qū)域旅客出行和本地旅客出行、優(yōu)化通道線路配置、調整通道不同運輸方式線路建設時序、滿足旅客出行需要、支撐地區(qū)經濟發(fā)展提供重要參考。