楊子帆，徐海輝，錢慧敏，張建強，趙 箐

(北京市交通運行監(jiān)測調(diào)度中心，北京 100161)

0 引言

以文藝活動、體育賽事、展覽展出為代表的大型活動在各大城市頻繁舉辦，僅北京市，每年舉辦的活動就超過2 000場次.活動的舉辦將導致場館周邊客流快速集聚和消散，因此在活動開始前后或活動期間將對場館周邊城市公共交通、路網(wǎng)運行及出租車需求產(chǎn)生巨大影響.

目前，國內(nèi)外關于大型活動的相關客流變化及影響分析展開了相關的研究.崔洪軍、陸建等[1]對十運會開幕式散場的交通流進行調(diào)查，綜合考慮停車場的空間分布和場館周邊道路交通條件總結(jié)出場館周邊路段交通流隨時間變化的規(guī)律.黃莉[2]針對大型文體設施交通影響程度，提出相應的評價指標和方法,給出綜合評價指數(shù)的計算方法及評判標準.姜桂艷等[3]總結(jié)大型活動對周邊道路交通的影響規(guī)律，從交通需求、交通供給以及交通影響3個方面提出了針對大型活動交通影響分析方法.陸建等[4]根據(jù)大型活動的特殊交通需求和交通流特征，提出了大型活動交通研究范圍的確定方法，利用觀眾吸引總量預測以及觀眾生成及分布預測技術(shù)確定了判定大型活動交通研究范圍的閾值.王振報等[5]提出了針對大型活動周邊道路交通系統(tǒng)的影響分析方法，利用路段實際運行速度與自由行駛速度之比作為評價指標反映各條路段在不同時間上的運行狀態(tài).毛保華等[6]分析了大型活動交通特性，對大型活動會場內(nèi)外的交通組織方法進行分析.王田田等[7]利用青島世園會實時客流數(shù)據(jù)分析其客流規(guī)模特點及影響因素，分析了入園客流的時間變化特征.錢慧敏等[8]分析了北京園博會客流特征并定量化闡述了氣溫、降雨、日期屬性等因素對活動客流的影響.

現(xiàn)階段研究方法主要針對世界級或國家級的大型活動，交通組織保障方案體系性強、專業(yè)程度高、針對性突出，而面向城市內(nèi)頻繁舉辦的體育賽事活動、文藝演出等大型活動的研究較少.并且現(xiàn)階段研究對象單一，多關注與客流特征及其影響因素，缺乏基于多源數(shù)據(jù)的大型活動周邊交通運行影響定量分析.因此，本文基于道路檢測器數(shù)據(jù)、公交刷卡數(shù)據(jù)、地鐵刷卡數(shù)據(jù)、出租車GPS與計價器等多源數(shù)據(jù)，從時間、空間和程度3個維度構(gòu)建評價指標體系，采用離差最大化方法為評價指標賦予權(quán)重，通過加權(quán)計算得到城市大型活動交通影響指數(shù).

1 城市大型活動交通影響評價方法

城市大型活動交通影響評價主要是對活動開始前后場館周邊的城市路網(wǎng)運行情況、公共交通運行情況和出租車輛運行情況進行分析評價，主要涉及影響空間、影響時間和影響程度3個方面.單一的評價指標難以反映大型活動對場館周邊交通運行的綜合影響，本文從時間、空間和程度3個角度選取評價指標，綜合構(gòu)建城市大型活動交通影響指數(shù).

1.1 評價指標

研究選取反映影響空間角度的道路擁堵里程變化率、反映影響時間角度的道路擁堵時間變化率和反映影響程度角度的客流強度變化率作為城市大型活動交通影響評價指標.

1.1.1 道路擁堵里程變化率

道路擁堵里程反映城市大型活動對場館周邊交通運行的空間影響范圍，即評價時段內(nèi)場館周邊區(qū)域處于擁堵級別的城市道路累計擁堵里程.目前關于國內(nèi)各城市、交通服務運營商在使用交通指數(shù)工具對城市區(qū)域交通狀態(tài)評價時通常采用15 min[9]，并且現(xiàn)階段可獲取的路段速度數(shù)據(jù)統(tǒng)計時間維度也是15 min，因此本研究中使用的平均速度數(shù)據(jù)為該路段在某個15 min內(nèi)的平均行程速度.

道路擁堵里程反映城市大型活動對場館周邊交通運行的空間影響范圍，即評價時段內(nèi)場館周邊區(qū)域處于擁堵級別的城市道路累計擁堵里程.

(1)

式中，TCLij為第i條道路在評價時段內(nèi)第j時間粒度的擁堵里程.

研究通過評價時段內(nèi)大型活動場館周邊區(qū)域道路擁堵里程與無大型活動的工作日或非工作日進行對比，反映大型活動對交通運行的空間影響.

(2)

1.1.2 道路擁堵時間變化率

道路擁堵時間反映城市大型活動對場館周邊交通運行的時間影響范圍，即評價時段內(nèi)場館周邊區(qū)域處于擁堵級別的城市道路累計擁堵時間.

(3)

式中，TCTij為第i條道路在評價時段內(nèi)第j時間粒度處于k級擁堵狀態(tài)的時間.k分別為輕度擁堵、中度擁堵和嚴重擁堵.當處于輕度擁堵時α=0.8，當處于中度擁堵時α=1.0，當處于嚴重擁堵時α=1.3.

研究通過評價時段內(nèi)大型活動場館周邊區(qū)域道路擁堵時間與無大型活動的工作日或非工作日進行對比，反映大型活動對交通運行的時間影響.

(4)

1.1.3 客流強度變化率

客流強度反映城市大型活動對場館周邊客流集聚和消散的真實強度，包括公交、地鐵、出租以及小汽車等多種客流集散方式，即場館周邊不同交通方式客流的總發(fā)生量和總吸引量.

PFI=PFbus+PFmetro+αPFtaxi+βPFcar

(5)

式中，PFI為客流強度；PF為評價時段內(nèi)不同交通方式的到達、離開客流人次；α和β分別為出租車和小汽車的平均搭載率.

研究通過評價時段內(nèi)大型活動場館周邊區(qū)域的客流強度與無大型活動的工作日或非工作日進行對比，反映大型活動對交通運行的影響程度.

(6)

1.2 評價方法

在城市大型活動交通影響評價指標選取的基礎上，需要將評價指標綜合構(gòu)建為城市大型活動交通影響指數(shù)，通常采用賦權(quán)法對評價指標權(quán)重進行分配.離差最大化方法具有客觀性強、排除主觀偏好影響等優(yōu)點，較權(quán)重組合等方法更加直接，能夠克服多指標組合評價過程中指標權(quán)重組合對結(jié)果產(chǎn)生的偏差，使最終得到的組合評價值較為分散，便于決策和排序，避免了由于評價值之間彼此較近所產(chǎn)生的評價方法選取的公平性問題，適用于中大規(guī)模統(tǒng)計分析，以及評價屬性間主觀偏好較低的問題，因此研究選取離差最大化方法進行評價指標權(quán)重的計算，具體步驟如下：

1.2.1 構(gòu)造評價指標值矩陣

收集m個大型活動和n個評價指標的原始數(shù)據(jù)并進行標準化處理和無量綱化處理等，構(gòu)造m個大型活動和n個評價指標的評價指標值矩陣：

(7)

1.2.2 獲取評價指標的總離差

1)大型活動Ai與大型活動Ak(k=1,2,3,…,m；k≠i)間評價指標Tj的離差記為dijk，則dijk=|uij-ukj|；

1.2.3 構(gòu)建離差最大化評價模型

權(quán)重向量w的選擇應使得總離差D最大，由此得到最優(yōu)化模型如式(8)所示：

(8)

1.2.4 模型求解

求解權(quán)重向量w=(w1,w2,w3,…,wj,…,wn)等價于求解該模型的最優(yōu)解，因此采用拉格朗日的方法進行處理，作拉格朗日函數(shù)：

(9)

對L(w,ε)求偏導，并滿足以下條件：

(10)

以此求得wj的最優(yōu)解，通過歸一化處理，求得權(quán)重wj為：

(11)

1.2.5 城市大型活動交通影響指數(shù)

由此城市大型活動交通影響指數(shù)的函數(shù)表達式為：

(12)

1.3 評價分級

K-means聚類方法是最著名的劃分聚類算法，由于簡潔、高效和容易實現(xiàn)等優(yōu)點而被廣泛使用.因此，研究選取K-means聚類方法對城市大型活動交通影響指數(shù)的閾值進行劃分，具體步驟如下：

步驟1先隨機選取k個對象作為初始的聚類中心.

步驟2計算每個對象與各個初始聚類中心之間的距離，把每個對象分配給距離它最近的聚類中心，此時聚類中心以及分配給它們的對象就代表1個聚類.

步驟3一旦全部對象都被分配了，每個聚類的聚類中心會根據(jù)聚類中現(xiàn)有的對象進行重新計算.這個過程將不斷重復直到滿足某個終止條件：

1)沒有(或最小數(shù)目)對象被重新分配給不同的聚類.

2)沒有(或最小數(shù)目)聚類中心再發(fā)生變化.

3)誤差平方和局部最小.

由此，可以得到城市大型活動交通影響指數(shù)的閾值劃分.

2 工人體育場大型活動交通影響分析評價

研究以2017-08-05—2019-01-31期間，工人體育場所舉辦的56場大型活動為評價對象，主要包括公司年會、體育比賽和文藝演出等3類，持續(xù)時間從2 h到4 h不等，最高額定43 000人次.大型活動類型為公司年會5場，體育比賽21場，文藝演出30場.

研究以西二環(huán)、西三環(huán)、東直門外大街以及朝陽北路所圍成的區(qū)域為工人體育場所舉辦大型活動的交通影響評價范圍，如圖1所示.區(qū)域內(nèi)共包含軌道站點7站，公交站點28站，主要城市道路6條.

圖1 交通影響評價范圍圖

通過對研究區(qū)域內(nèi)部分大型活動開始前后軌道站點進出站量統(tǒng)計分析，可以得出大型活動開始前2 h，結(jié)束后1 h兩個時間段為客流主要集散時間，如圖2所示.由此確定研究的評價時段為大型活動開始前2 h和結(jié)束后1 h.

圖2 軌道站點進出站量分布

研究基于城市道路檢測器所獲取的城市道路運行速度數(shù)據(jù)，參考《城市交通運行狀況評價規(guī)范》(GB/T 33171—2016)中對于路段交通運行狀況等級劃分的規(guī)定，將城市道路運行速度轉(zhuǎn)與擁堵程度進行轉(zhuǎn)換，如表1所示.由此可以得到每場大型活動在評價時段內(nèi)6條主要道路的累計道路擁堵里程和道路擁堵時間.

表1 城市道路運行狀況等級

基于公交刷卡數(shù)據(jù)、軌道刷卡數(shù)據(jù)、城市道路檢測器數(shù)據(jù)、出租車計價器數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)等，經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理和匹配分析等流程，研究分別獲取評價時段內(nèi)的軌道站點進出站量、公交站點登降量、路段交通量和出租車上下車人次數(shù)據(jù)，用以計算客流強度指標.

對城市大型活動交通影響評價指標數(shù)據(jù)值進行計算和整理，形成評價指標值矩陣，其中部分評價指標值如表2所示.

表2 評價指標數(shù)據(jù)與交通影響指數(shù)匯總表

按照文中所提出的離差最大化方法流程，計算得到評價指標值矩陣的權(quán)重向量w=(0.223,0.416,0.362)，最后通過加權(quán)得到交通影響指數(shù)，指數(shù)模型如圖3所示.從指數(shù)模型中可以看出，城市大型活動對交通擁堵時間的影響最大，其次是客流強度，擁堵空間影響相對較小.

圖3 交通影響評價指數(shù)計算結(jié)果分布圖

TIA=0.223ρTCL+0.416ρTCT+0.362ρPFI

對北京工人體育場2017—2019年所舉辦的56場大型活動的交通影響指數(shù)進行計算.交通影響指數(shù)主要分布在[20,60]區(qū)間內(nèi)，最高值為63.29，最低值為18.70，整體分布較為均勻合理.其中文藝演出對周邊區(qū)域交通影響的波動較大，基本覆蓋整個指數(shù)值區(qū)間；體育活動的影響較為均衡和集中，波動較小，對周邊區(qū)域的影響為整體中等水平；公司年會的影響基本較小，指數(shù)值基本處于20左右.

基于計算所得的交通影響指數(shù)，通過K-means均值聚類方法對指數(shù)計算結(jié)果劃分為輕度影響、中度影響和重度影響，并以此作為城市大型活動交通影響評價分級的參考，生成的聚類中心如表3所示：

表3 均值聚類中心

經(jīng)過最終聚類，各影響等級的交通影響評價結(jié)果的統(tǒng)計信息如表4所示：

表4 均值聚類統(tǒng)計數(shù)據(jù)

從各評價等級的大型活動次數(shù)來看，產(chǎn)生中度影響的次數(shù)最多，占據(jù)全部次數(shù)的57%，輕度影響和重度影響的次數(shù)較為接近，分別占據(jù)全部次數(shù)的20%和23%.考慮到不同等級評價結(jié)果的數(shù)據(jù)量以及更加清晰的區(qū)分度和使用效果，研究最終將城市大型活動交通影響評價等級劃分如表5所示.

表5 城市大型活動交通影響評價等級劃分標準

3 結(jié)束語

1)研究通過考慮城市大型活動對場館周邊區(qū)域交通運行空間、時間和程度3個方面的影響，選擇道路擁堵里程、擁堵時間和客流強度等的變化率指標，通過離差最大化方法構(gòu)建交通影響指數(shù)模型，并采用K-means聚類方法將大型活動影響劃分為輕度擁堵、中度擁堵和重度擁堵3個等級，為交通組織管理者制定相應的預防對策和管控措施提供科學依據(jù).

2)研究基于所提出的交通影響評價方法，對2017—2019年北京市工人體育場舉辦的56場大型活動進行評價，所得到的評價結(jié)果與實際相符.其中文藝表演帶來的交通影響波動性最高，主要受到不同表演內(nèi)容的影響；體育活動影響較為均衡，能夠適用常態(tài)化預防管控手段；公司年會的規(guī)模和影響程度均相對最小.綜上所述，研究所提出的交通影響評價方法較為合理，適用于一般型城市大型活動的交通影響評價.