综合交通枢纽客流量换乘分配研究

田 杰，朱晓立，张 笑

(1.湖南交通职业技术学院，湖南 长沙 410132; 2.中南大学交通运输工程学院，湖南 长沙 410000;3.湖南省交通科学研究院，湖南 长沙 410015)

0 前言

随着城市规模大型化、人员流动高度化，城市土地资源极度短缺，城市交通拥堵问题日益严重，大力发展城市轨道交通并有效利用成为了大型城市解决交通问题的重要手段。但是，由于经济的高速发展带动人口流动，使得一些交通枢纽的客流量激增，加上一些传统的交通枢纽只考虑其作为站点的功能，并未充分考虑与其它交通方式换乘的功能，加上配套设施规划跟不上交通需求的发展，交通枢纽周边尤其是部分公交车和出租车辆只能占道停放，乘客搭乘既不方便，又加重道路堵塞。另外，原有客运站大多数为自然形成的客运枢纽，没有经过交通规划系统论证，更谈不上对外“截流”，缓解主城交通拥堵。所以，如何设置综合交通枢纽各种交通方式合理的换乘规模，满足交通枢纽的客流需求并迅速疏散客流，成为当前交通枢纽综合规划与管理亟待解决的问题。

1 国内外研究现状综述

1.1 国外研究现状

国外交通枢纽建设起步较早，在城市综合客运枢纽相关的规划建设、运营管理等方面的理论研究和实践探索成果较多。Hsu Spring C.从换乘服务的角度出发提出一个模型来表示综合交通枢纽中乘客换乘等待时间，通过仿真表明相对于交通枢纽站的换乘服务来说，交通方式本身的服务水平对乘客换乘的等待时间影响更大［1］。DaamenWinnie 等人在城市综合客运枢纽的功能分区设计中，认为乘客步行线路选择行为对提高枢纽换乘效率具有非常重要的作用，并建立了综合客运枢纽内乘客路径选择行为的效用模型［2］。

1.2 国内研究现状

霍亮分析了铁路旅客广义相对出行费用的计算方法，将时间和舒适度折算成货币费用。在此基础上建立了铁路旅客乘车选择的多项Logit 模型，并给出了求解方法与算例［3］;何丹建立了基于RP/SP 铁路客运枢纽旅客交通方式Logit 选择模型，并用汉口火车站的RP/SP 调查数据验证了模型［4］;袁长伟同样以RP/SP 数据为基础，引入随机效用理论，考虑时间、费用、出行目的和收入4 种因素对交通方式选择的影响，构建了综合客运枢纽内多方式两两交叉换乘分担率模型，并应用于深圳福田客运枢纽［5］。

综上研究，对综合交通枢纽换乘的研究主要都是从宏观、微观两个方面对换乘影响因素进行分析，得出建立模型的主要参数，对换乘交通方式分担率计算或客流量交通方式分配都以Logit 模型为主，并辅以必要的调查数据进行验证。这些对本论文要解决的问题有着重要的参考价值。

2 综合交通枢纽客流换乘分析

对于综合交通枢纽客流的换乘，除了与所在城市规模大小、综合交通枢纽本身地理位置等客观环境有关外，主要因素有:综合交通枢纽内换乘空间布局、各种交通工具乘坐的便利性、出行者可以支付的费用、出行时间等。对于每个换乘乘客而言，主要考虑的是自己支付出行费用的意愿、出行时间、每种出行方式的便捷性、安全性、舒适性、及时性等因素。

为了便于量化研究，结合相关文献中提出的广义出行费用［6］，从经济学的角度引出广义相对出行费用作为度量标准。所谓广义相对出行费用，指针对于出行者能直观感受到的费用而言，把出行者为完成一次出行所消耗的直接、间接支出费用都与某一出行方式的同类费用进行对比，如因选择交通方式不同而产生疲劳度、舒适度的差别，得到每种交通出行方式的相对费用和，即出行者选择某种交通方式到达目的地过程中影响选择决策的所有可能因素换算成相对费用，包括直接费用，如乘车费，燃油费等;间接费用，如花费时间、便捷性、舒适性、安全性等。由于受现实交通约束条件所限，各种交通方式的分担量会随着出行费用的变化而发生变化，于是在用出行费用作为非集计模型的效能函数时，有人提出了利用动态的广义出行费用进行求解［6］。本文假定交通枢纽环境设施设置合理，每个出行者的选择不会影响后续出行者的选择，从而得到下面的广义相对出行费用公式(1)。

式中:Vi为第i 种交通方式的广义相对费用值;Vj为该交通出行方式的第j 种相对出行费用或相对出行成本(如票价、时间、舒适度);θj为出行者对第j 种出行费用的重视程度，取值范围限定为［0，1］，为0 表示完全不重视或忽视该因素，为1 表示只考虑此因素，该项只与出行费用的种类有关，与交通方式无关。

式(1)中的Vj根据具体的考虑因素计算，在选取参照时，以效能最优为参照原则，即费用最小、时间最短、收入最高等，若定义票价、运行时间、舒适度分别为第1、2、3 种相对出行费用。

3 换乘客流量分配模型建立

由非集计模型的理论基础［7］可知，根据效用最大化行为假说［8］，出行者个人在选择时会选择对自己效用最大的选择分肢。基于同样的道理，对出行者来说，为完成出行目标，某种交通方式的广义相对出行费用小，它被选中的可能性就大，某种交通方式的广义相对出行费用大，它被选中的可能性就小。借鉴非集计模型理论，把广义相对出行费用作为效能函数表征量，建立几何概率模型。

式中:P(A =i)为出行者选择第i 种交通方式的概率;i 为表示出行者出行时的第i 种交通方式;j 为表示出行者第i 种交通方式的某项广义费用项数;m为表示出行者考虑的所有广义费用项数;n 为表示出行者可选择的n 种交通方式;θi为表示出行者对第i 种交通方式中第j 种广义费用的重视程度;Vi为表示第i 种交通方式的广义相对费用值。

4 实例分析

根据中国铁路总公司相关部门数据:长沙南站2013年总下车客流数为10 157 279 人，日平均数为27 879 人/d，最高日流量为 45 462 人/d(5月 1日)，最低日流量为9 578 人/d(5月 25日)，日流量中位数为27 292 人/d，众数为28 651 人/d，具体分布如图1所示。

图1 长沙南站2013年每日下车人数散点图

长沙轨道交通2 号线已于2014年4月29日开通。首班时间为06∶33，末班时间为22∶32。按里程计价，起步价2 元可乘6 km，超过6 km 采用“递远递减”的计价原则，6～16 km 范围内每递增5 km加 1 元，16～30 km 范围内每递增 7 km 加 1 元，30 km 以上每递增9 km 加1 元。轨道交通换乘只适合目的地周边有地铁站的地方，否则，将采用二次换乘的方式完成出行［9］。

结合长沙南站的实际情况，本文对文献［10］、文献［11］中的舒适度指数进行适当调整，以便更加符合乘客对各种换乘交通方式舒适度的真实感受，取目的地距离分别为6、10 和20 km，把上述分析数据整理后得到表1数据。

表1 相对出行费用计算因素分析数据表

现对3 种换乘方式进行相对出行费用表征处理，分别选取公交车的票价为参照计算票价相对出行费用，选取地铁、出租车的运行时间为参照计算运行时间相对出行费用，选取出租车的舒适度为参照计算舒适度相对出行费用，得到3 种换乘方式的广义相对出行费用计算结果如表2。

表2 相对出行费用计算表

通过插值法把表1数据代入公式(2)中，汇总计算得到如表3所示的计算结果。

从计算的结果可以看出，乘客换乘时只考虑交通方式票价时，6 km 内公交车和地铁分担率都为0.5，换乘距离越长，公交车的分担率越大，因为公交车的票价最低;换乘时只考虑时间时，6 km 内地铁和出租车分担率都为0.5，中短距离换乘时，地铁和出租车的时效性较好，当换乘目的地距离较远时，地铁的分担率会逐渐增大，因为地铁的运行速度受到交通运行环境影响很小，时效性最好;换乘时只考虑舒适性时，出租车的分担率最高，基本为100%，因为作为换乘的交通方式而言，出租车的舒适性是最高的。为详细分析票价、运行时间和舒适性三者与分担率之间的具体变化趋势，以下以10 km 换乘距离为例用matlab 软件进行变化趋势分析。

把表1数据代入公式(2)得到目的地距离为10 km 区域的出行选择概率为:

若设定:

把式(6)分别代入到式(3)、式(4)和式(5)中，可得到 3 个关于 θ1、θ2和 θ3的不定方程，用 Matlab软件进行分析分别得到以下3 个图形(图2～图4)。

结合图2、图3、图4可以看出，乘客对运行时间重视程度值θ2超过0.5 时，地铁的分担率就超过了0.6，当 θ2小于0.3 且 θ1小于 0.7 时，出租车的分担率较高，即以出租车换乘为主，公交车的分担率相对较低，主要集中在(0.3 ＜θ2＜0.6)区域内，说明在中距离换乘情况下，将主要以地铁换乘和出租车换乘为主。

表3 票价、时间、舒适度重视程度值变化下3种换乘距离交通方式分担率

图2 P(A=1)与票价、运行时间重视程度值变化趋势图

图3 P(A=2)与票价、运行时间重视程度值变化趋势图

图4 P(A=3)与票价、运行时间重视程度值变化趋势图

5 结论

综上可以看出，由于长沙开通了地铁，对原有公共交通服务体系还是有较大影响的，在地铁可达的换乘目的地，如长沙火车南站枢纽，由于地铁开通，短距离换乘地铁具有优势，中距离换乘情况下，主要以地铁换乘和出租车换乘为主;而长距离换乘主要以地铁和公交车为主。综合3 种距离换乘分析结果表明地铁分担了大部分换乘客流量，公交车和出租车的分担率将降低很多，另外从计算结果可以看出，公交车的分担率不高的原因主要是由于时效性和舒适性已不能满足现在城市居民出行需要。

除了保持票价这一唯一优势外，公交管理部门还应迅速提高服务水平，如采取开通“公交专用道”、更新空调车、增开班车等措施以提高舒适性，从综合运输服务体系的角度，在地铁可达的目的地，应尽量少设置公交站点或只设置换乘站点，在地铁不可达的区域优化公交线路，以便和地铁交通相互补充。可以预见，随着地铁路网的不断完善，公交车将只作为辅助交通方式存在。

［1］HSU Spring C..Determinants of Passenger Transfer Waiting Time at Multi-modal Connecting Stations［J］.Transportation Research Part E，2009，46(3):404 －413.

［2］DAAMEN Winnie，BOVY Piet HL，HOOGENDOORN Serge P，et al.Passenger Route Choice Concerning Level Changes in Railway Stations［Z］.2005.

［3］霍 亮.铁路旅客乘车行为分析与客流分配研究［D］.长沙:中南大学，2006.

［4］何 丹.铁路客运枢纽旅客换乘模式研究［D］.武汉:武汉理工大学，2008.

［5］袁长伟，陈 荔，张景峰.城市综合客运枢纽交通方式换乘分担率模型［J］.长安大学学报(自然科学版)，2010(3):66 －70.

［6］孙启鹏，朱 磊，陈 波.基于动态广义费用的客运通道交通方式选择Logit 模型［J］.交通运输系统工程与信息，2013(4):15－22.

［7］龚勃文.交通方式划分的非集计模型及应用研究［D］.长春:吉林大学，2007.

［8］陆化普.交通规划理论与方法［M］.北京:清华大学出版社，2006.

［9］相福至.城市公交客运枢纽站交通衔接方式研究［D］.北京:北京建筑大学，2013.

［10］孙爱充.轨道交通的舒适度研究［J］.地铁与轻轨，1999(1):2－4.

［11］马俊来.城市道路交通设施空间资源优化研究［D］.南京:东南大学，2006.