舒 蕾

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現(xiàn)代有軌電車客流預(yù)測(cè)在淮安的實(shí)踐

舒 蕾

摘 要：介紹現(xiàn)代有軌電車客流預(yù)測(cè)模型的建模方法及建立過(guò)程，并分析模型的特色及創(chuàng)新點(diǎn)。以淮安市有軌電車為例，選 用TransCAD 軟件，構(gòu)建淮安公共交通（地鐵、有軌電車和常規(guī)公交）專題模型，利用此模型對(duì)淮安市有軌電車交通線網(wǎng)進(jìn)行客流預(yù)測(cè)，并提取有軌電車、工程線路的客運(yùn)需求和各項(xiàng)客流指標(biāo)，為線路的工程建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：有軌電車；地鐵；客流預(yù)測(cè)；模型構(gòu)建

舒 蕾：上海市城市規(guī)劃建筑設(shè)計(jì)工程有限公司，助理工程師，上海200011

0　引言

目前，國(guó)內(nèi)已有多個(gè)城市開展有軌電車規(guī)劃和建設(shè)，例如天津、上海、大連等城市已經(jīng)開通有軌電車線路，作為中、低運(yùn)量的城市軌道交通系統(tǒng)，有軌電車線網(wǎng)應(yīng)當(dāng)與城市主要公交客流走廊相耦合，其線網(wǎng)規(guī)劃離不開對(duì)客流需求的準(zhǔn)確把握。為此，在對(duì)淮安市公共交通現(xiàn)狀調(diào)查的基礎(chǔ)上，應(yīng)用交通需求預(yù)測(cè)模型對(duì)淮安市有軌電車一期工程的客流需求進(jìn)行研究，為其一期工程的可行性研究及后期建設(shè)提供支持。

1　淮安有軌電車預(yù)測(cè)概述

依托城市高鐵站布局，淮安市遠(yuǎn)期擬規(guī)劃建成地鐵線路4條和有軌電車7條，如圖1所示。其中有軌電車一期工程為淮安骨干公交系統(tǒng)即 T1線路（圖2），起自清河區(qū)體育館地區(qū)，終于淮安區(qū)商貿(mào)城。該線路全長(zhǎng)20.3 km，共設(shè)站23座。

圖1　淮安市遠(yuǎn)景軌道交通線網(wǎng)整合規(guī)劃圖

圖2　淮安有軌電車一期工程線路圖

2　模型構(gòu)建

在淮安市綜合交通模型系統(tǒng)（HACTS）的基礎(chǔ)上，搭建淮安公共交通專題模型（HATTS，包括地鐵、有軌電車和公交），輸入社會(huì)經(jīng)濟(jì)、相關(guān)規(guī)劃、交通設(shè)施、地鐵和有軌電車線網(wǎng)方案、預(yù)測(cè)線路方案等數(shù)據(jù)，從整個(gè)有軌電車線網(wǎng)的角度來(lái)預(yù)測(cè)各項(xiàng)客流指標(biāo)，從中提取有軌電車一期線路信息。

2.1預(yù)測(cè)方法

以下從模型總體思路、模型架構(gòu)和數(shù)據(jù)3個(gè)方面闡述預(yù)測(cè)方法。

2.1.1總體思路

以2020年、2030年和2050年作為特征年，對(duì)淮安市有軌電車出行客流進(jìn)行預(yù)測(cè)，并通過(guò)插值計(jì)算法估算淮安市有軌電車一期線路在工程初期（2018年）、近期（2025年）以及遠(yuǎn)期（2035年）的客流預(yù)測(cè)結(jié)果。

2.1.2模型架構(gòu)

此次預(yù)測(cè)過(guò)程采用 TransCAD 交通軟件，建立淮安市有軌電車客流預(yù)測(cè)模型，并以流程圖的形式將整個(gè)過(guò)程表達(dá)出來(lái)，如圖3所示。模型采用四階段法，通過(guò) OD調(diào)查得到居民出行數(shù)據(jù)，通過(guò)出行生成、出行分布、交通方式劃分和交通分配4個(gè)階段，獲得整個(gè)線網(wǎng)的客流預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，再通過(guò)插值計(jì)算得到有軌電車一期線路的客流預(yù)測(cè)結(jié)果。

圖3　淮安市公共交通客流預(yù)測(cè)模型架構(gòu)圖

2.1.3數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分為縱向和橫向數(shù)據(jù)關(guān)系，縱向關(guān)系的處理順序?yàn)檩斎霐?shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、四階段模型數(shù)據(jù)處理、最終數(shù)據(jù)檢驗(yàn)和反饋；橫向關(guān)系包含居民出行模型、流動(dòng)人口出行模型、對(duì)外出入口交通模型以及基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)模型等。

2.2基礎(chǔ)模型的構(gòu)建

基礎(chǔ)模型采用常用的四階段法構(gòu)建，分為出行產(chǎn)生模型、出行吸引模型、出行分布模型、方式劃分模型和交通分配模型。

將淮安市分為351個(gè)交通小區(qū)，合并為6個(gè)交通大區(qū)。本次模型采用早高峰時(shí)段數(shù)據(jù)。

2.2.1出行產(chǎn)生模型

出行產(chǎn)生量即出行客流量，預(yù)測(cè)采用交叉分類中的產(chǎn)生率法，將出行對(duì)象根據(jù)不同的出行目的進(jìn)行分析，確定各交叉類別的出行率，即：

式（1）中，Pi為交通小區(qū) i 的出行產(chǎn)生量，次；Ri為i 小區(qū)的人口數(shù)，人；n 為不同的出行目的數(shù)，個(gè)；rq為交通大區(qū) q 的出行產(chǎn)生調(diào)整系數(shù)；j 為交通小區(qū)的編號(hào)；Gnj為小區(qū)編號(hào)為 j、出行目的為 n 的出行率，次/人。

為區(qū)分不同出行目的、不同小區(qū)、不同職業(yè)反映的不同出行特征，將出行目的分為4種：基于家上班出行（即從家出發(fā)，以上班為出行目的）（HBW）、基于家上學(xué)出行（HBS）、基于家其他出行（HBO）以及非基于家出行（NHB）。

根據(jù)淮安市2011年居民出行調(diào)查資料，分別對(duì)各小區(qū)的人口和不同目的的出行發(fā)生量進(jìn)行回歸，計(jì)算出不同目的、不同分區(qū)的居民出行率，如表1所示。

表1　淮安市現(xiàn)狀居民出行率　次/人

2.2.2出行吸引模型

出行吸引模型采用與出行產(chǎn)生模型類似的交叉分類法，根據(jù)單位就業(yè)崗位吸引率計(jì)算每個(gè)小區(qū)的出行吸引量，其表達(dá)式為：

式（2）中，Ai為 i 小區(qū)的出行吸引量，次；m 為出行目的數(shù)，個(gè)；n 為就業(yè)崗位類型數(shù)，個(gè)；rq為交通大區(qū) q 的吸引調(diào)整系數(shù)；Knmi為就業(yè)崗位類型為 n 的出行吸引率，次/崗位；Mnmi為就業(yè)崗位類型為 n 的就業(yè)崗位數(shù)，個(gè)。

與出行產(chǎn)生模型相同，出行吸引模型也分為HBW、HBS、HBO、NHB 4種出行目的，計(jì)算獲得出行吸引率如表2所示。

表2　不同就業(yè)崗位出行吸引率　次/崗位

2.2.3出行分布模型

出行分布模型建立的是各個(gè)交通小區(qū)之間交通量交換的定量關(guān)系。鑒于重力模型能夠反映土地和交通設(shè)施的變化對(duì)分布的影響，本次模型構(gòu)建選擇雙重力約束模型：

式（3）中，a、b 為修正參數(shù)；cij為 i 小區(qū)到+j 小區(qū)的出行時(shí)間矩陣；qij為 i 小區(qū)到 j 小區(qū)之間的總出行次數(shù)，次；Pi為 i 小區(qū)的出行產(chǎn)生量，次；Aj為+j 小區(qū)的出行吸引量，次；f+（ cij） 為 i 小區(qū)和+j 小區(qū)之間的阻抗函數(shù)，利用距離衡量。

以淮安市居民出行 OD 調(diào)查資料為基礎(chǔ)，通過(guò)平均出行時(shí)耗和時(shí)耗分布標(biāo)定阻抗函數(shù)，選用反冪函數(shù)。模型參數(shù) b 的標(biāo)定值見(jiàn)表3。

表3　出行分布模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)果

2.2.4方式劃分模型

交通方式劃分是將預(yù)測(cè)年度各交通小區(qū)的居民出行量按照一定的交通選擇行為準(zhǔn)則分配給各交通方式，包含步行、自行車、電動(dòng)車、小汽車和公交（含地鐵、有軌電車）5種方式。采用目前國(guó)際上較為成熟的 LOGIT模型，在預(yù)測(cè)中結(jié)合政策分析和各方式距離分布曲線對(duì)模型進(jìn)行校核和修正。同時(shí)考慮淮安社會(huì)經(jīng)濟(jì)、城市用地發(fā)展等因素，確定其出行方式劃分模型如下：

式（4）中，p （ i ） 為選擇交通方式 i 的概率，Ui為交通方式 i 的效用函數(shù)，Cn為 n 種可選交通方式組成的集合。

參考規(guī)劃的預(yù)測(cè)結(jié)果，得到各規(guī)劃年淮安市居民出行方式結(jié)構(gòu)如表4所示。

表4　淮安市規(guī)劃區(qū)各交通方式居民出行比例結(jié)構(gòu)表 %

2.2.5交通分配模型

交通分配模型采用隨機(jī)用戶平衡法（SUE）。本次建模采用先建立全日需求矩陣，然后根據(jù)調(diào)查得出的高峰小時(shí)系數(shù)矩陣得到高峰小時(shí)矩陣。

2.3有軌電車模型構(gòu)建

有軌電車模型在基礎(chǔ)模型上構(gòu)建，從整個(gè)線網(wǎng)層面進(jìn)行交通預(yù)測(cè)，并從中提取一期線路的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

2.3.1模型和參數(shù)說(shuō)明

模型采用 TRANSCAD 提供的公共交通分配方法（多路徑總費(fèi)用最優(yōu)模型），該方法具有如下特點(diǎn)：總費(fèi)用（General Cost）更細(xì)致、準(zhǔn)確地描述出行者的路徑選擇；時(shí)間包含步行時(shí)間、等車時(shí)間、車上時(shí)間；不舒適性包含上車和換乘、票價(jià)；多路徑概率選擇，而不僅是最優(yōu)路徑?；灸Ｐ腿缦拢?/p>

總費(fèi)用成本由實(shí)際出行時(shí)間和因支付票價(jià)而引起的時(shí)間當(dāng)量值兩部分組成：

式（5）中，Tt為實(shí)際出行時(shí)間的加權(quán)值；Tc為由票價(jià)引發(fā)的時(shí)間價(jià)值當(dāng)量，即票價(jià)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間價(jià)值，由票價(jià)時(shí)間當(dāng)量值 Tcpt組成。

票價(jià)時(shí)間當(dāng)量值 Tcpt由基本票價(jià)和乘車距離附加票價(jià)兩部分構(gòu)成：

式（6）中，Npt為乘客上下車的次數(shù)，次；Cpt為乘客乘車的時(shí)間，min；Dpt為乘車的距離，km；Fpt為每公里票價(jià)時(shí)間，min/km。

實(shí)際出行時(shí)間的加權(quán)值 Tt包含步行時(shí)間、候車時(shí)間、乘車時(shí)間、進(jìn)出（軌道）站點(diǎn)時(shí)間、換乘時(shí)間等。由于乘客對(duì)不同時(shí)間要素存在感覺(jué)上的差異，因此把上述指標(biāo)換成同一單位時(shí)，須考慮相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)：

式（7）中，Tw、β1為步行時(shí)間及其權(quán)重，Ta、β2為候車時(shí)間及其權(quán)重，Tv、β3為乘車時(shí)間及其舒適度權(quán)重，Tm、m 為換乘次數(shù)及換乘懲罰時(shí)間。

根據(jù)其他同類城市經(jīng)驗(yàn)，確定淮安市有軌電車分配模型的主要參數(shù)值如表5所示。

表5　淮安市有軌電車分配參數(shù)

2.3.2時(shí)間價(jià)值參數(shù)說(shuō)明

影響出行時(shí)間價(jià)值（即單位出行時(shí)間的貨幣化表現(xiàn)）的因素很多，但主要與出行目的和居民收入水平有關(guān)，根據(jù)淮安的具體情況，綜合分析影響出行時(shí)間價(jià)值的相關(guān)因素，以及方式劃分模型中標(biāo)定的模型，并參照居民出行時(shí)間價(jià)值調(diào)查的結(jié)論，本文設(shè)定早高峰時(shí)段有軌電車乘客的單位時(shí)間價(jià)值（VALUE OF TIME）為13.8元/h［8］。

2.3.3模型結(jié)果分析

為了檢驗(yàn)分配結(jié)果的合理性，通過(guò)調(diào)查的結(jié)果對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行誤差分析，得到模型平均出行時(shí)間為49 min，居民出行調(diào)查中公交方式平均出行時(shí)間為45.4 min，誤差7.9%，認(rèn)為分配模型標(biāo)定的相關(guān)參數(shù)可以接受，分配的結(jié)果基本符合淮安市現(xiàn)狀。

3　模型應(yīng)用

將上述模型運(yùn)用于淮安市有軌電車的客流預(yù)測(cè)，以下從基礎(chǔ)工作和預(yù)測(cè)結(jié)果兩方面進(jìn)行闡述。

3.1基礎(chǔ)工作

在交通小區(qū)的劃分過(guò)程中采用層次性的劃分手段。以600 m 為半徑劃定站點(diǎn)的客流影響范圍，對(duì)于有軌電車一期工程線路沿線區(qū)域劃分精細(xì)化，保證客流預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。對(duì)于有軌電車一期線路影響范圍以外的區(qū)域，在遵守基本的交通小區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，逐步增加單位小區(qū)的平均劃分面積，以期降低客流預(yù)測(cè)的復(fù)雜性。詳細(xì)劃分情況如圖4所示，其中交通大區(qū)6個(gè)，交通中區(qū)16個(gè)，交通小區(qū)351個(gè)，屬于有軌電車一期線路直接影響范圍的交通小區(qū) 40 個(gè)，在圖4中以紅色標(biāo)注。

根據(jù)相關(guān)規(guī)劃和資料獲取人口、就業(yè)、人均出行次數(shù)、公共交通發(fā)展目標(biāo)和特征年線網(wǎng)規(guī)劃（圖5）等。

圖4　交通小區(qū)劃分圖

圖5　特征年線網(wǎng)規(guī)劃方案

3.2線網(wǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果

根據(jù)上述模型獲得淮安市線網(wǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)期客流出行空間分布特征與淮安市規(guī)劃的空間布局相契合。遠(yuǎn)景（2050年）市公交客運(yùn)總量（地鐵、有軌電車和公交）達(dá)464萬(wàn)人次/日，其中快速公交（地鐵+有軌電車）客運(yùn)量為283萬(wàn)人次/日，占公交客運(yùn)總量的61.15%，起到了公交骨干的作用。快速公交線網(wǎng)內(nèi)部，2030年有軌電車與地鐵的客運(yùn)分擔(dān)比例分別為63% 和37%，分別占到公交客運(yùn)總量的31% 和18.26%；2050年有軌電車與地鐵的客運(yùn)分擔(dān)比例分別為42% 和58%，分別占到公交客運(yùn)總量的25.7%和35.5%，符合這2種快速公交方式在淮安市公共交通系統(tǒng)中的功能定位。

快速公交線網(wǎng)規(guī)劃年客流指標(biāo)如表6所示，公共交通線網(wǎng)客流分布如圖6所示。

3.3一期預(yù)測(cè)結(jié)果

結(jié)合淮安市有軌電車一期線路工程實(shí)際情況，通過(guò)插值法［6］得出一期工程在項(xiàng)目初期（2018年）、近期（2025年）和遠(yuǎn)期（2035年）的具體客流指標(biāo)，如表7所示。

圖6　快速公交線網(wǎng)規(guī)劃年客流分布圖

表6　淮安城市快速公交線網(wǎng)（地鐵 + 有軌電車）客流預(yù)測(cè)指標(biāo)匯總

表7　淮安市有軌電車一期工程全線主要客流指標(biāo)

4　總結(jié)

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)掀起一股有軌電車發(fā)展熱潮，各大、中型城市視有軌電車為優(yōu)質(zhì)、綠色、高效的交通工具，將其作為提升城市形象、提高交通品質(zhì)的選擇。隨著有軌電車的規(guī)劃與建設(shè)，其客流預(yù)測(cè)理論和方法也需要在實(shí)踐中不斷完善和改進(jìn)。

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責(zé)任編輯 凌晨

Passenger Traffi c Forecast for Advanced Tramway in Huaian

Shu Lei

Abstract:The paper makes an introduction of modeling methodologies for the passenger traffic forecast of the advanced tramway and the modeling establishment process, and an analysis of its characteristics and innovation. By taking the advanced tramway in Huaian as an example and using TransCAD, it establishes a specialized model for the public transportation (metro, tram and public transport) of Huaian. Using the model of passenger traffic forecast for the public transportation networks in Huaian, it provides support to the track network construction based on the passenger traffi c demand and data of passenger fl ow collected from the advanced tramway.

Keywords:tramway, passenger traffic forecast, model

中圖分類號(hào)：U121

收稿日期2015-08-10