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對城市軌道交通客流特征的分析與預測

2014-12-25 13:44:35韓威
創(chuàng)新科技 2014年12期
關(guān)鍵詞:高峰客流軌道交通

韓威

(鄭州市軌道交通建設管理辦公室,河南 鄭州 450000)

對城市軌道交通客流特征的分析與預測

韓威

(鄭州市軌道交通建設管理辦公室,河南 鄭州 450000)

城市軌道交通是緩解城市道路交通壓力的有效途徑,客流預測是城市軌道交通建設與設計的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。本文主要對城市軌道交通客流模型展開探討,并從其特征、機理上提出預測方法。

城市軌道交通;客流預測;模型分析

1 影響城市軌道交通客流的的相關(guān)因素分析

我國城市軌道交通建設相對起步較晚,在推進城市軌道交通建設與發(fā)展中,對客流特征的分析是首要任務。其內(nèi)容主要有:一是對于沿線土地的開發(fā)與利用,從國內(nèi)外城市軌道交通建設經(jīng)驗來看,對于沿線周邊土地資源的開發(fā)既是獲得客流量的主導因素,又是促進城市空間各類經(jīng)濟活動的根本需要,特別是“客流追隨型”發(fā)展模式下的城市軌道交通建設,更是將客戶流量作為修建城市軌道交通的主要依據(jù);二是對于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的提升上,一方面要從建設上來吸納資金,另一方面要從客流規(guī)模上來帶動區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展;三是城市中心區(qū)的潛在發(fā)展前景,從城市居民出行距離來看,與城市的當量半徑具有相似性,而城市的地域面積則很大程度上決定了城市軌道交通的出行量;四是與其他交通的銜接方式分析,從大都市城市軌道交通發(fā)展來看,一般要滿足10min的步行距離要求,即大約800m的空間范圍,如果缺少其他交通方式的接駁,則對客流影響較大;五是對于城市管理方式及政策的落實情況,如對公交的優(yōu)先倡導,對于城市區(qū)間的彼此聯(lián)系,以及城市基礎(chǔ)設施建設水平、乘車環(huán)境的美化,可達性的滿意率等,也是影響城市軌道交通客流規(guī)模的相關(guān)因素。

2 對城市軌道交通客流機理的分析

對于城市軌道交通的客流組成主要有趨勢客流、轉(zhuǎn)移客流及誘增客流。趨勢客流是城市軌道交通建設初期所滿足的客流,也是軌道交通的基礎(chǔ)客流;對于轉(zhuǎn)移客流是在軌道交通的出行優(yōu)勢得到認可后,如對于準時、快速、安全、便捷等問題得到有效解決后,使得其他出行方式的乘客轉(zhuǎn)移到軌道客流中;對于誘增客流主要是在交通體系得到改善后,誘發(fā)更多的居民增加出行欲望,并從原有出行方式中調(diào)整出行時間、方式和線路來增加到軌道交通客流中去,其值對整個交通系統(tǒng)客流起到增大作用。

3 城市軌道交通客流特征分析

3.1 時變特征分析。對于城市軌道交通中的時變特征下的客流分析,主要有一日內(nèi)單一時段下的客流分布,如單向峰型,即在某一時段出現(xiàn)的單一性的客流潮汐特征,如上、下班高峰等;雙向峰型,即在某一綜合功能區(qū)出現(xiàn)的上下車高峰;全峰型,即對于高度開發(fā)的交通走廊或公共區(qū)域,上下車客流始終較大,無明顯低谷;突峰型,即在某一時段出現(xiàn)的較短時間內(nèi)上、下車高峰,如某劇院附件的演出活動或體育賽場的比賽活動等;無峰型,即對于交通車站或交通線路本身無明顯的客流高峰。對于一周內(nèi)不同時間的客流分布特征,如雙休日的通勤客流相對較少,而與商業(yè)網(wǎng)點連接的交通線路往往客流劇增,特別是某些旅游景區(qū)在雙休日出現(xiàn)的客流高峰;另外對于周一與節(jié)日后的早高峰客流及周五與節(jié)假日的晚高峰客流也是分布重點。對于季節(jié)性或短期性客流的分布來說,如旅游旺季帶來的客流劇增。

3.2 空間分布特征。對于空間上客流分布的特征,主要從運營期間的客流統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析。在軌道交通上下行方向上,通??土髁烤哂胁痪猬F(xiàn)象,如早晚高峰期間出現(xiàn)的上行與下行不均衡,在軌道交通運力分配上要進行適當調(diào)配,如直線線路加大客流峰值區(qū)域的運力,對于環(huán)線線路則應在內(nèi)、外環(huán)上調(diào)整運力。對于軌道交通所經(jīng)區(qū)域的不同客流集散點,其客流覆蓋也存在空間差異性,因而對于客流量大的區(qū)段應加開區(qū)段列車,以化解行車密度空間上的不均衡性。

4 軌道交通客流預測模型的建立

4.1 常采用的三種預測模型。第一種是以現(xiàn)狀公交來進行虛擬城市軌道交通的設置,其方法是利用簡單的數(shù)學模型對現(xiàn)狀公交流量進行推算,以得出虛擬軌道交通客流量。其方法缺乏對交通設施、城市用地,以及出行結(jié)構(gòu)的分析,其精度較低。第二種是現(xiàn)狀OD模式作為調(diào)查基礎(chǔ),并從出行方式上來進行客流劃分,再根據(jù)軌道客流增長趨勢來預測年客流OD值,并分配到各站點區(qū)間。此法以現(xiàn)有OD數(shù)據(jù)為參考,僅適用于有軌道交通的大型城市,對于新興城市則不適用;第三種是以現(xiàn)狀OD為基礎(chǔ),結(jié)合全方位測試,并就出行方式、交通分配,城市規(guī)劃等相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析,以提高預測精度。

4.2 客流預測模型的生成過程分析。對于軌道交通的初始階段以增長率法為主,即通過對不同區(qū)域的交通量Ti與年度預測增長率Ri進行乘積,得出該區(qū)域的總交通量T'i=TiRi。由此得出各區(qū)域的Ri,而Ri=αiβi((αi為目標年區(qū)域i人口與基年區(qū)域人口之比;βi為目標年區(qū)域i人均小汽車擁有率與基年自行車擁有率之比)。對于增長率法來說,因其未區(qū)分各出行目的的差異性,也具有一定的局限性。對于交通方式的分擔上,需要從原有OD方式進行劃分為固有OD方式與競爭選擇OD,對于競爭部分主要從小汽車、公交車、自行車及步行方式的劃分上來進行分離。如采用分擔率曲線法和線形回歸法。對于交通分配要滿足路網(wǎng)均衡原則,即在道路網(wǎng)絡都正常的情況下選擇最短路徑時所達到的平衡狀態(tài)。如隨機均衡分配模型能夠從算法上給予優(yōu)化,以保障不同交通方式下的用戶被分配到合理的路徑,從而最大化的應用路網(wǎng)交通量價值。

[1]范征.城市軌道交通系統(tǒng)經(jīng)濟效益分析[D].西南交通大學2012.

[2]胡志賽.城市軌道交通線路客流分布的實時預測及誘導研究[D].華南理工大學2012.

U293.13

A

1671-0037(2014)06-50-1

韓威(1983-)男,助理工程師,研究方向:軌道交通建設。

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