杭州市軌道交通客流預測中的一些問題及對策摘 要 從客流預測前期工作、客流預測方法這兩個方面介紹了在杭州市軌道交通客流預測過程中對于一些問題的解決方法。關鍵詞 杭州,客流預測,軌道交通,問題,研究對策 客流預測是軌道交通網絡規劃的一個重要組成部分,可為網絡規劃提供客流數據分析資料,從而為軌道交通網絡規模的論證及線網規劃方案的比選提供直接依據。客流預測的可靠性直接影響到軌道交通網絡規劃的科學性。然而,由于軌道交通客流預測涉及因素眾多(如人口、土地利用、就業崗位),預測過程又較為復雜,規劃工作者難免會遇到各種技術問題。現以杭州市軌道交通客流預測為例,談談軌道交通客流預測中的一些問題以及研究對策。1杭州市軌道交通客流預測方法簡介 杭州市軌道交通客流預測系以1997年及2000年的土地利用調查、就業崗位調查、居民出行調查以及1985年的流動人口、特殊生成點(機場、火車站、客運碼頭等客運出入口)調查為基礎,以城市總體規劃、分區規劃、已批復控規為依據,以ＥＭＭＥ/2交通規劃軟件為操作工具進行的。根據客流預測的需要,該軌道交通客流預測建立了三種與客運交通相關的模型,分別為:居民出行模型、流動人口出行模型、特殊生成點模型。客流預測模型采用傳統的四階段模型方式,由出行生成模型、出行分布模型、出行方式劃分模型及客流分配模型等四部分組成。預測流程見圖1。
2軌道交通客流預測的問題及研究對策 在客流預測的實際操作中,往往會遇到各種問題,如何將這些問題解決好直接關系到客流預測的可靠性。2.1 前期工作方面 軌道交通客流預測的前期準備工作與常規交通規劃的前期準備工作相同,包括基礎資料搜集、交通小區劃分、各類交通調查、在ＥＭＭＥ/2數據庫建立基礎路網等。前期工作考慮的周密細致與否,與客流預測往返工作量的大小直接相關。下面講述前期工作中的兩個重要問題。2.1.1 交通小區與軌道交通站點的關系 對于一般的交通規劃模型來說,交通小區設置數量和交通小區劃分取決于規劃區面積、模型要求精度,以及地形、地貌、用地性質等因素。杭州市軌道交通客流預測初始也是根據這種常規方法來劃分交通小區的。然而在以后的客流分配中發現,如果有兩個軌道交通站點同屬于一個交通小區,由于最短路徑(最便利路徑)的關系,不論怎樣調整常規公交線網的布置,客流分配下來后常常會發生上客流量偏向其中一個站點,下客流量偏向另一個站點的現象。而由于生活在市郊的客流出行主流向比較單一(向市區),這種現象尤為突出。由此考慮到,為了保證沿線客流量及各個站點上下客流量預測的準確性,在交通小區劃分中,應將不同的軌道交通站點劃分到不同的交通小區中去,因此交通小區的劃分要較常規的交通規劃項目劃分得更細。同時,這樣的劃分也滿足不同軌道交通站點服務于不同區域的功能要求。 在前期工作中根據軌道交通站點的位置劃分好交通小區非常重要。在杭州市軌道交通客流預測中,因為事先沒有重視這一點而導致了大量的往返重復工作。2.1.2合理布置常規公交 進行軌道交通客流預測需在ＥＭＭＥ/2數據庫建立客流預測基礎網絡。杭州市客流預測基礎網絡包括基礎路網和規劃公交線路網兩部分。基礎路網:杭州市軌道交通客流預測基礎路網采用《杭州市城市總體規劃》及杭州市各分區規劃所確定的2010年路網。 規劃公交線路網:根據《杭州市公共交通規劃》中所確定的公交規劃目標,軌道交通客流預測所采用的公交線網應是一個以軌道交通為骨干,以良好的常規公交網絡為輔助,以軌道交通與公交換乘為主要節點的城市公交網絡。因此,ＥＭＭＥ/2數據庫中公交網絡的建設分為以下三個層次: 第一層次,軌道交通線路,運營速度35ｋｍ/ｈ; 第二層次,地面公交走廊,主要承擔中遠距離的客運,以彌補軌道交通布局上的不足; 第三層次,地面常規公交線網。 其中,第二層次與第三層次是常規公交的布置,與客流預測結果的關系很大。常規公交線路布置的疏、密程度對軌道交通客流量的大小會產生顯著影響。 在杭州市軌道客流預測中,常規公交的布置原則如下:城市中心區內,主、次、支路上布置棋盤狀的支線連接商業中心、居住區、換乘樞紐等,為主干線集疏客流;城市外圍區域之間,布置公交線路溝通相互間聯系,在城市副中心或區級中心之間形成一環形的公交通道;郊區線路在城市外圍區域的公交換乘樞紐與公交主干線或軌道交通連接,換乘進入市中心區。風景區旅游公交線,建立起相對獨立的、溝通各景點聯系并與城市公共交通形成銜接良好的旅游公交線網。副城逐步建立起相對獨立的服務于各自區域的公交線網。 在具體布線時,特別要注重常規公交站點與軌道交通站點間的換乘。因為換乘的方便與否與公交出行時間、客流量大小關系密切。從公交線網布局的合理性來說,除了規劃確定的換乘樞紐外,每個軌道交通站點至少應與1～2條公交線路有方便的聯系。因此,在進行前期常規公交布線時,應重視軌道交通與地面交通的銜接。 實際操作中,常規公交路網的布置是在客流預測結果上不斷完善的,其布置的合理程度(密度、走向、停靠站等)最終可從公交出行方式比例、軌道交通占公交方式比例、平均公交方式出行時間、軌道交通平均運距等參數的預測值與分配值是否吻合中來得到驗證。在杭州市軌道交通預測中,由于前期常規公交布線考慮的較為周全,因此這方面的往返工作量相對較少。2.2客流預測方法 按客流預測模型的操作順序以及操作手段,從以下兩個階段來介紹杭州市軌道交通客流預測中關于一些問題的解決方法。2.2.1出行產生 出行產生普遍采用發生率模型來進行預測,但是不同類型、不同出行目的的出行者高峰時段的出行產生率差別很大。尤其是流動人口和特殊生成點,不能用單一的發生率數值來反映其群體出行行為。(1)流動人口在杭州市軌道交通客流預測中,將流動人口分成五種類型,分別為:臨時工、旅游者、探親者、辦業務者、其它。將其出行目的也分為五種,分別為:工作、旅游、業務、其它。根據基礎年調查所得的各類流動人口各出行目的發生率以及規劃年的預測流動人口發生率,得出規劃年的各項流動人口高峰小時出行發生率。表1為杭州市2010年流動人口高峰小時出行發生率。(2) 特殊生成點 特殊生成點即機場、火車站、客運碼頭等客運出入口。特殊生成點的高峰小時出行產生量關系到高峰小時到發客流量。由于特殊點的交通產生量較難用出行發生率來表示,杭州市特殊生成點的交通產生量是以各特殊點交通產生量的基年數據(調查所得)為基礎,根據流動人口及城市居民的增長情況確定的。由此得出,2010年早高峰2.5ｈ內,乘飛機、火車、長途汽車、輪船到達杭州的人數為21192人次,其中流動人口為14834人次;離杭的人數為47870人次,其中流動人口為33509人次。然后再以各個特殊點的規劃建設規模(日客流量)來將這些總出行量分布到各個特殊點去。2.2.2出行分布、交通方式劃分和交通分配 出行分布是將各交通小區的生成(吸引)量分解成各交通小區間的出行交換量。交通方式劃分即將全方式的出行分布矩陣換算成各個交通方式的出行分布矩陣。交通分配即將各個交通方式的出行分布矩陣分配到路網上去。杭州市軌道交通客流預測中最重要的一部分———居民出行模型系采用后方式劃分的方法進行。從常規的交通規劃模型流程來說,出行分布、交通方式劃分和交通分配是相互獨立的三個階段,一般是在一個階段完成后再進行下一階段的工作。但是這樣往往造成分配出來交通流量及各交通運行參數與實際情況有較大的出入,欲修正時卻又千頭萬緒,無從著手。為了避免這種情況的發生,在杭州市軌道客流預測居民出行模型中,將這三個階段通過迭代的方法統一操作進行。杭州市軌道客流預測采用重力模型作為分布模型,公式如下:Ｐｉｊ=Ｋｉ×Ｋｊ×Ｐｉ×Ａｊ/Ｆ(ｔｉｊ)式中:Ｐｉｊ———交通小區ｉ和ｊ之間的出行量;Ｐｉ———交通小區ｉ的發生量;Ａｊ———交通小區ｊ的吸引量;Ｆ(ｔｉｊ)———交通小區ｉ和ｊ之間的交通阻抗:Ｆ(ｔｉｊ)=ｅｘｐ(β×Ｔｉｊ),其中Ｔｉｊ為交通小區ｉ和ｊ之間的出行時間,來自于ＥＭＭＥ/2程序,β為標定系數;Ｋｉ、Ｋｊ———調整系數。 由于采用后方式劃分,在這里β的標定十分重要,直接關系到交通方式劃分比例以及軌道交通的平均運距。表2為杭州市圭劃2010年居民出行交通方式與出行距離的關系。 將該表反映到轉移曲線上去,以便與方式分布函數結合從而確定各個交通小區的公交方式出行量。采用的具體操作流程如圖2。 此外,公交客流分配模型采用的是ＥＭＭＥ/2提供的最優線路選擇法,即采用多條線路概率計算,按乘客綜合時間最少的原則選擇可乘線路。 由圖2的操作流程可見,此處的出行分布、交通方式劃分和交通分配不再是互相獨立的三個階段,而是互相制約、互相影響的關系,β值與轉移曲線的系數數值是經過反復迭代確定的。其中“出行方式比例符合”即指其公交出行比例符合表2所確定的公交比例指標。軌道交通平均運距系經綜合考慮上海和北京的軌道交通平均運距的現狀、預測數據以及杭州市軌道交通一期工程線的規模確定。最終β值與轉移曲線系數值必須滿足這兩個指標。這樣,在保證平均運距和公交方式比例正確的前提下,若出現不合理的流量預測值,即可目標明確地鎖定在分配公交線網上進行線網調試。通過這兩方面的結合運作,最終可得出較為合理的軌道交通客流預測值。3結語 軌道交通客流預測過程是一個復雜、繁瑣的過程,它作為軌道交通線網規劃的一個重要組成部分,全國目前有不少規劃建立軌道交通系統的城市都在進行這方面的工作。本文介紹的一些具體的客流預測方法,希望能有助于提供一些問題的解決思路,減少無謂的工作量,簡化操作程序。參 考 文 獻1 沈景炎.城市軌道交通客流預測的評估和抗風險設計.城市軌道交通研究,2002,(2):26
2軌道交通客流預測的問題及研究對策 在客流預測的實際操作中,往往會遇到各種問題,如何將這些問題解決好直接關系到客流預測的可靠性。2.1 前期工作方面 軌道交通客流預測的前期準備工作與常規交通規劃的前期準備工作相同,包括基礎資料搜集、交通小區劃分、各類交通調查、在ＥＭＭＥ/2數據庫建立基礎路網等。前期工作考慮的周密細致與否,與客流預測往返工作量的大小直接相關。下面講述前期工作中的兩個重要問題。2.1.1 交通小區與軌道交通站點的關系 對于一般的交通規劃模型來說,交通小區設置數量和交通小區劃分取決于規劃區面積、模型要求精度,以及地形、地貌、用地性質等因素。杭州市軌道交通客流預測初始也是根據這種常規方法來劃分交通小區的。然而在以后的客流分配中發現,如果有兩個軌道交通站點同屬于一個交通小區,由于最短路徑(最便利路徑)的關系,不論怎樣調整常規公交線網的布置,客流分配下來后常常會發生上客流量偏向其中一個站點,下客流量偏向另一個站點的現象。而由于生活在市郊的客流出行主流向比較單一(向市區),這種現象尤為突出。由此考慮到,為了保證沿線客流量及各個站點上下客流量預測的準確性,在交通小區劃分中,應將不同的軌道交通站點劃分到不同的交通小區中去,因此交通小區的劃分要較常規的交通規劃項目劃分得更細。同時,這樣的劃分也滿足不同軌道交通站點服務于不同區域的功能要求。 在前期工作中根據軌道交通站點的位置劃分好交通小區非常重要。在杭州市軌道交通客流預測中,因為事先沒有重視這一點而導致了大量的往返重復工作。2.1.2合理布置常規公交 進行軌道交通客流預測需在ＥＭＭＥ/2數據庫建立客流預測基礎網絡。杭州市客流預測基礎網絡包括基礎路網和規劃公交線路網兩部分。基礎路網:杭州市軌道交通客流預測基礎路網采用《杭州市城市總體規劃》及杭州市各分區規劃所確定的2010年路網。 規劃公交線路網:根據《杭州市公共交通規劃》中所確定的公交規劃目標,軌道交通客流預測所采用的公交線網應是一個以軌道交通為骨干,以良好的常規公交網絡為輔助,以軌道交通與公交換乘為主要節點的城市公交網絡。因此,ＥＭＭＥ/2數據庫中公交網絡的建設分為以下三個層次: 第一層次,軌道交通線路,運營速度35ｋｍ/ｈ; 第二層次,地面公交走廊,主要承擔中遠距離的客運,以彌補軌道交通布局上的不足; 第三層次,地面常規公交線網。 其中,第二層次與第三層次是常規公交的布置,與客流預測結果的關系很大。常規公交線路布置的疏、密程度對軌道交通客流量的大小會產生顯著影響。 在杭州市軌道客流預測中,常規公交的布置原則如下:城市中心區內,主、次、支路上布置棋盤狀的支線連接商業中心、居住區、換乘樞紐等,為主干線集疏客流;城市外圍區域之間,布置公交線路溝通相互間聯系,在城市副中心或區級中心之間形成一環形的公交通道;郊區線路在城市外圍區域的公交換乘樞紐與公交主干線或軌道交通連接,換乘進入市中心區。風景區旅游公交線,建立起相對獨立的、溝通各景點聯系并與城市公共交通形成銜接良好的旅游公交線網。副城逐步建立起相對獨立的服務于各自區域的公交線網。 在具體布線時,特別要注重常規公交站點與軌道交通站點間的換乘。因為換乘的方便與否與公交出行時間、客流量大小關系密切。從公交線網布局的合理性來說,除了規劃確定的換乘樞紐外,每個軌道交通站點至少應與1～2條公交線路有方便的聯系。因此,在進行前期常規公交布線時,應重視軌道交通與地面交通的銜接。 實際操作中,常規公交路網的布置是在客流預測結果上不斷完善的,其布置的合理程度(密度、走向、停靠站等)最終可從公交出行方式比例、軌道交通占公交方式比例、平均公交方式出行時間、軌道交通平均運距等參數的預測值與分配值是否吻合中來得到驗證。在杭州市軌道交通預測中,由于前期常規公交布線考慮的較為周全,因此這方面的往返工作量相對較少。2.2客流預測方法 按客流預測模型的操作順序以及操作手段,從以下兩個階段來介紹杭州市軌道交通客流預測中關于一些問題的解決方法。2.2.1出行產生 出行產生普遍采用發生率模型來進行預測,但是不同類型、不同出行目的的出行者高峰時段的出行產生率差別很大。尤其是流動人口和特殊生成點,不能用單一的發生率數值來反映其群體出行行為。(1)流動人口在杭州市軌道交通客流預測中,將流動人口分成五種類型,分別為:臨時工、旅游者、探親者、辦業務者、其它。將其出行目的也分為五種,分別為:工作、旅游、業務、其它。根據基礎年調查所得的各類流動人口各出行目的發生率以及規劃年的預測流動人口發生率,得出規劃年的各項流動人口高峰小時出行發生率。表1為杭州市2010年流動人口高峰小時出行發生率。(2) 特殊生成點 特殊生成點即機場、火車站、客運碼頭等客運出入口。特殊生成點的高峰小時出行產生量關系到高峰小時到發客流量。由于特殊點的交通產生量較難用出行發生率來表示,杭州市特殊生成點的交通產生量是以各特殊點交通產生量的基年數據(調查所得)為基礎,根據流動人口及城市居民的增長情況確定的。由此得出,2010年早高峰2.5ｈ內,乘飛機、火車、長途汽車、輪船到達杭州的人數為21192人次,其中流動人口為14834人次;離杭的人數為47870人次,其中流動人口為33509人次。然后再以各個特殊點的規劃建設規模(日客流量)來將這些總出行量分布到各個特殊點去。2.2.2出行分布、交通方式劃分和交通分配 出行分布是將各交通小區的生成(吸引)量分解成各交通小區間的出行交換量。交通方式劃分即將全方式的出行分布矩陣換算成各個交通方式的出行分布矩陣。交通分配即將各個交通方式的出行分布矩陣分配到路網上去。杭州市軌道交通客流預測中最重要的一部分———居民出行模型系采用后方式劃分的方法進行。從常規的交通規劃模型流程來說,出行分布、交通方式劃分和交通分配是相互獨立的三個階段,一般是在一個階段完成后再進行下一階段的工作。但是這樣往往造成分配出來交通流量及各交通運行參數與實際情況有較大的出入,欲修正時卻又千頭萬緒,無從著手。為了避免這種情況的發生,在杭州市軌道客流預測居民出行模型中,將這三個階段通過迭代的方法統一操作進行。杭州市軌道客流預測采用重力模型作為分布模型,公式如下:Ｐｉｊ=Ｋｉ×Ｋｊ×Ｐｉ×Ａｊ/Ｆ(ｔｉｊ)式中:Ｐｉｊ———交通小區ｉ和ｊ之間的出行量;Ｐｉ———交通小區ｉ的發生量;Ａｊ———交通小區ｊ的吸引量;Ｆ(ｔｉｊ)———交通小區ｉ和ｊ之間的交通阻抗:Ｆ(ｔｉｊ)=ｅｘｐ(β×Ｔｉｊ),其中Ｔｉｊ為交通小區ｉ和ｊ之間的出行時間,來自于ＥＭＭＥ/2程序,β為標定系數;Ｋｉ、Ｋｊ———調整系數。 由于采用后方式劃分,在這里β的標定十分重要,直接關系到交通方式劃分比例以及軌道交通的平均運距。表2為杭州市圭劃2010年居民出行交通方式與出行距離的關系。 將該表反映到轉移曲線上去,以便與方式分布函數結合從而確定各個交通小區的公交方式出行量。采用的具體操作流程如圖2。 此外,公交客流分配模型采用的是ＥＭＭＥ/2提供的最優線路選擇法,即采用多條線路概率計算,按乘客綜合時間最少的原則選擇可乘線路。 由圖2的操作流程可見,此處的出行分布、交通方式劃分和交通分配不再是互相獨立的三個階段,而是互相制約、互相影響的關系,β值與轉移曲線的系數數值是經過反復迭代確定的。其中“出行方式比例符合”即指其公交出行比例符合表2所確定的公交比例指標。軌道交通平均運距系經綜合考慮上海和北京的軌道交通平均運距的現狀、預測數據以及杭州市軌道交通一期工程線的規模確定。最終β值與轉移曲線系數值必須滿足這兩個指標。這樣,在保證平均運距和公交方式比例正確的前提下,若出現不合理的流量預測值,即可目標明確地鎖定在分配公交線網上進行線網調試。通過這兩方面的結合運作,最終可得出較為合理的軌道交通客流預測值。3結語 軌道交通客流預測過程是一個復雜、繁瑣的過程,它作為軌道交通線網規劃的一個重要組成部分,全國目前有不少規劃建立軌道交通系統的城市都在進行這方面的工作。本文介紹的一些具體的客流預測方法,希望能有助于提供一些問題的解決思路,減少無謂的工作量,簡化操作程序。參 考 文 獻1 沈景炎.城市軌道交通客流預測的評估和抗風險設計.城市軌道交通研究,2002,(2):26
