徐州市轨道交通1号线客流预测研究

张猛

摘 要：为了预测徐州市轨道交通1号线开通当年的客流，本文以规划线路沿线车站800 m半径内的18个交通小区为研究对象，进行公交调查和交通小区调查，同时利用四阶段法建立预测模型，对该线路开通当年工作日全日客流进行预测分析，根据改进后的重力模型及调查统计所得的数据得出预测结果并进行分析。

关键词：轨道交通;客流预测;四阶段法

中图分类号：U293.13文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）08-0116-03

Research on Passenger Flow Forecast of Xuzhou Metro Line 1

ZHANG Meng

（Xuzhou Metro Co.， Ltd.，Xuzhou Jiangsu 210000）

Abstract： In order to forecast the passenger flow of Xuzhou Metro Line 1 in the year of opening， this paper focused on 18 traffic zones within 800 m around rail stations along the line to conduct a public transport survey and traffic zones survey. A four-step model was used to forecast and analyze the passenger flow during the working day of the year when the line was opened. Based on the improved gravity model and survey statistics， the forecast results were obtained and analyzed.

Keywords： rail transit;passenger flow forecast;four-step model

随着城市的不断发展，城市公共交通的发展越来越受到重视，而城市轨道交通的建设是城市公共交通发展的重要环节。城市轨道交通客流预测发展成了一门专门的学科。目前，交通规划领域应用最广泛的方法是四阶段法。采用四阶段法对轨道交通线路开通初期进行客流预测，可以为运营初期的车组配置、运营组织提供重要依据。

1 交通规划四阶段法理论

居民出行调查是交通规划四阶段法的基础，包括出行生成、出行分布、出行方式划分和交通分配四个阶段。该方法起源于1962年，由美国芝加哥市提出，其形成主要是为了应对公路建设财政补贴。原本，该方法仅涉及三个阶段：出行生成、出行分布、交通分配。在此基础上，日本广岛市通过实践，提出了新的内容，即对不同出行方式进行划分。最终，四阶段法成为交通规划领域应用最广泛的方法，包括出行生成（交通发生与吸引）、出行分布、出行方式划分和交通分配四个步骤，这就是交通规划的四阶段法。将交通方式划分，与其他三个步骤做不同形式的结合，相应地得出各类预测方法，也都归入四阶段法。

1.1 出行生成

出行生成的预测是四阶段法的第一阶段，包括出行产生量和出行吸引量。这一阶段的任务是计算出每个交通小区的出行发生量与出行吸引量、研究范围内所有交通小区的出行总量。然后，控制所有交通小区的出行总量，预测和校核各个交通小区的交通发生量与交通吸引量。使用的方法主要有原单位法、增长率法、交叉分类分析法、回归率法、出行率法等，影响因素包括土地利用情况、居民数量、年龄、职业、居民出行频率、机动车保有率、社会经济水平及产业规划等。

1.2 出行分布

出行分布的预测是四阶段法的第二阶段，是指在研究范围内各个交通小区之间的居民出行数量占整个研究范围出行总量的比例。这一阶段主要是为了研究交通小区之间的发生量和吸引量的分布情况，即各个交通小区发生的出行量去往哪里、各个交通小区吸引的出行量来自哪里。这一阶段预测的目的是获得交通出行在空间上的分布，即获得各个交通小区之间的交换量。出行分布最基本的表达形式就是获得居民出行分布矩阵表，即OD表。主要的出行分布预测方法有增长系数法、重力模型法、介入机会法等。

1.3 出行方式划分

出行方式划分是四阶段法的第三阶段，是指出行者在出行中选用的某种交通方式的出行量占所有交通方式的出行量的比例。不同的交通方式选择会导致不同的交通工具的利用强度，因此明确交通方式的选择对预测交通量非常重要。这一阶段以选定区域的居民出行调查为基础数据，研究该区域居民出行时的交通方式选择行为。通过建立模型等方法，预测当基础设施或服务水平等条件发生变化时交通方式之间交通需求的变化。其影响因素包括出行特性、服务水平、出行者经济水平、年龄特征、地区特征等。

1.4 交通分配

交通分配是交通规划四阶段法的最后阶段，是按照一定的方法将上述步骤计算得到的交通小区之間的出行分布分配到具体的运输网络中，从而得到运输网络中各线段交通量的过程。公交客流分配采用最优策略分配法，基本原理是通过计算乘客出行综合成本（时间、票价等）最小值进行分配。

2 徐州市轨道交通1号线客流预测

2.1 OD调查及分析

针对徐州市轨道交通1号线客流预测的OD调查，分为沿线公交调查和交通小区调查。调查得到徐州市轨道交通1号线沿线范围内土地利用性质、各交通小区的居民数、周边就业岗位数以及沿线公交客流等数据，以此为基础进行预测。

2.1.1 沿线公交调查。通过查询徐州市公交系统数据，在徐州市轨道交通1号线工程沿线区域，路窝站-彭城广场站区域共有12条公交线路经过;彭城广场站-黄山垅站区域共有8条公交线路经过;黄山垅站-徐州东站区域共有8条公交线路经过。其中，公交1路、52路及32路下行途经站点和轨道交通1号线线路重合度最高。公交调查内容为调查沿线公交车站上下车人数，以此分析各站由公交车带来的乘客吸引量。

2.1.2 交通小区调查。徐州市轨道交通1号线贯穿城市东西发展主轴，将老城区、坝山片区和城东新区联系起来，衔接老城三大商业中心，快速联系铁路徐州站和徐州东站两大综合客运枢纽，沿线设有18个车站。根据实际将徐州市轨道交通1号线沿线划分为18个交通小区，其平均半径为800 m[1]，尽头站的交通小区划分应结合实际适当扩大范围。调查得到每个交通小区的土地利用性质、交通小区居民数量、就业岗位数量，以此为基础对交通小区居民出行量进行预测。

2.2 出行生成预测

交通量的生成应包括出行发生与出行吸引。出行发生与出行吸引的影响因素不同，前者主要为居民的社会经济特性，后者主要为土地使用的形态。一般来说，如果一个交通小区的土地利用形式以住宅区为主，则该交通小区的出行产生量就多;相反，如果一个交通小区土地利用以商业或写字楼为主，则该交通小区的出行吸引量就越多。通过精确分析两组数据，完成出行量预测工作。

居民的出行总量与附近人口数量和岗位数成息息相关，并与之成正比。公交吸引量需要通过研究周围的公共交通运营情况以及用地性质来确定。最终综合出行总量与交通吸引得到所需总交通量。

依据轨道交通沿线各站的楼盘调查数据，分析居民出行特征，根据人口数量，商务、商业、工业岗位等计算居民的出行总量[V1]，其计算公式如下：

[V1=[a+k1（b+c+d）]·t·k2]                   （1）

式中，[V1]为出行总量;[a]、[b]、[c]、[d]为居住人数、商务、商业、工业岗位数;[t]为日人均出行次数;[k1]、[k2]为工作岗位换算系数、出行影响系数。

2.3 出行方式划分预测

本文在出行分布预测之前完成出行方式划分预测，以减少后期客流预测工作量[2]。徐州市居民的出行方式有步行、非机动车出行、私家小汽车出行、公共交通出行及其他出行5种。出行方式的服务水平是影响居民出行方式选择的主要因素，包括出行时间、出行费用、出行距离及舒适度等。以用地性质和人口特征为基础，用一系列的计算公式推导出各片区轨道交通分担的交通占比其均保持在0.7%～1.3%[3]。

根据沿线附近公交开行状况，分析各个地点的上下车数据，经计算，得到各站公交带来的乘客吸引量[V2]。综合居民出行总量以及交通吸引量，得到总的交通量，计算公式如下：

[V3=V1·a+V2]                                 （2）

式中，[V3]为总交通量;[a]为出行总量中轨道交通分担比例。

2.4 出行分布预测

出行分布预测模型是在给定小区出行发生量和吸引量的条件下，用来估计每一个交通小区之间具体的出行量。本文预测采用重力模型法来求得各交通小区间的出行分布量。换句话说，在得到各交通小区产生量和吸引量的基础上，标定各重力模型相关参数并确定交通阻抗函数，最终运用改进后的重力模型预测出行分布[4]。

改进后的重力模型如下：

[aij=k·Pαi·AβjRγij]                             （3）

式中，[aij]为交通小区[i]到交通小区[j]的出行量;[Pαi]为交通小区[i]的发生量;[Aβj]为交通小区[j]的吸引量;[Rγij]为交通小区[i]到交通小区[j]的交通阻抗;[k]、[α]、[β]和[γ]为重力模型参数。

对于单核心的徐州市而言，短期内影响徐州市居民出行分布的各要素都将保持不变的水平，出行分布预测的参数也必将保持相对稳定。在预测城市轨道交通分布时，本研究认为每日的出行发生总量与出行吸引总量相等，即认为居民的出行均在当日往返。

2.5 交通分配预测

交通分配是按一定的规则将交通小区的总出行量分配到交通网的各条线路上。轨道交通吸引的客流一般是由其他公共交通带来的，一般只吸引出行方向与轨道交通线路平行的客流。轨道交通与其他公共交通通过途中花费的时间、票价等综合之后的费用来竞争客流，综合费用少的交通方式竞争到的客流越多，从而确定轨道线路各站上下车人数和断面客流量等技术指标。

由于在交通分配阶段之前就已经通过计算得到轨道交通OD，因此本文在分配阶段不存在轨道交通和常规地面公交的竞争，主要是确定轨道交通车站间的客流量和车站上下客的数量。

2.6 客流预测结果及分析

根据上述改进后的重力模型及调查统计所得的数据，对徐州市轨道交通1号线开通当年工作日全日客流进行预测，预测开通当年工作日全日进站量为13.4万人次/日，平均运距为5.29 km。工作日全日客流断面如图1所示。

分析预测结果可知，徐州市轨道交通1号线开通当年客流主要集中在市中心以及主要的交通樞纽，如徐医附院站、彭城广场站、徐州火车站站、徐州东站站。客流从城市边缘向城市中心聚集，且客流有往新城区转移的趋势。

3 结论

本文基于居民出行调查和交通调查，采用科学的预测方法，完成了徐州市城市轨道交通1号线开通当年工作日全日的进站量、区间断面等关键数据的预测和分析，为轨道交通1号线开通运营后的客运服务提供有力支撑。

参考文献：

[1]何宁，马晓甦，王国晓.南京市地铁1号线开通初期客流预测[J].城市交通，2009（1）：36-44.

[2]杨晓飞，尹成.关于城市轨道交通客流预测方法的文献综述[J].城市建筑，2019（12）：25-26.

[3]林本江，安栓庄，李世民.城市轨道交通客流预测模型建立及应用[J].都市快轨交通，2012（3）：68-71.

[4]凌同华，陈京兆.长沙市地铁1号线开通初期客流预测研究[J].公路与汽运，2019（2）：26-29.