城市軌道交通車站客流吸引范圍重疊區(qū)域劃分模型

2015-03-09 05:37:33李俊芳杜慎旭錢衛(wèi)力

城市交通 2015年6期

李俊芳，杜慎旭，錢衛(wèi)力

(1.同濟(jì)大學(xué)道路與鐵道工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201804；2.中鐵第四勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司，湖北武漢430063；3.重慶市交通規(guī)劃研究院，重慶400020)

0 引言

車站客流預(yù)測是城市軌道交通客流預(yù)測的重要組成部分，是確定車站設(shè)計(jì)規(guī)模和接駁交通設(shè)施規(guī)模的主要依據(jù)。城市軌道交通車站的客流來自于其吸引范圍內(nèi)的居住人口和就業(yè)人口，因此，確定城市軌道交通車站客流吸引范圍是車站客流預(yù)測的第一步。眾多文獻(xiàn)在對城市軌道交通車站客流吸引范圍的研究中，總結(jié)出較成熟的客流吸引范圍劃分方法[1-8]。但是這些方法并未考慮相鄰車站間客流吸引范圍的重疊區(qū)域。城市軌道交通車站有別于鐵路車站，屬于城市內(nèi)部公共交通設(shè)施，站間距較小，相鄰車站的客流吸引范圍大多存在重疊區(qū)域。重疊區(qū)域人口對車站客流的貢獻(xiàn)率小于非重疊區(qū)域，如果不劃分重疊區(qū)域，則會(huì)導(dǎo)致車站客流預(yù)測值偏大。因此需要尋找合適的方法對重疊區(qū)域進(jìn)行劃分，以得到更準(zhǔn)確的城市軌道交通車站客流吸引范圍。

文獻(xiàn)[1-2]基于最大接駁時(shí)間閾值，考慮出發(fā)點(diǎn)至道路網(wǎng)絡(luò)的這段非道路網(wǎng)絡(luò)出行的存在，采用柵格化地理方法和dijkstra算法求解合理的車站客流吸引范圍，兩車站的重疊區(qū)域按照距離車站最近原則進(jìn)行劃分。文獻(xiàn)[9]以不重合的泰森多邊形作為車站的客流吸引范圍，企圖解決重疊區(qū)域的客流分配問題。文獻(xiàn)[10]采用多項(xiàng)Logit模型分析在各種因素影響下出行者選擇某個(gè)車站的概率。現(xiàn)有文獻(xiàn)僅將道路網(wǎng)絡(luò)距離作為影響車站客流吸引范圍重疊區(qū)域劃分的因素，分析不夠全面。采用非集計(jì)模型雖然可以全面總結(jié)影響因素，但實(shí)際應(yīng)用中數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)難度大，實(shí)用性差。因此，本文避開出行者個(gè)人特征這類微觀因素，從集計(jì)層面分析影響出行者選擇車站的關(guān)鍵因素，在此基礎(chǔ)上建立城市軌道交通車站客流吸引范圍重疊區(qū)域劃分模型。

1 車站客流吸引范圍重疊區(qū)域劃分模型構(gòu)建

分析城市軌道交通車站客流吸引范圍重疊區(qū)域需區(qū)分相鄰車站的不同類型。

1）兩個(gè)中間站。

最簡單的情況即兩個(gè)相鄰車站為同一條線路上的中間站(見圖1a)。該情況下，客流吸引范圍重疊區(qū)域的劃分主要由重疊區(qū)域交通小區(qū)到兩個(gè)車站的道路網(wǎng)絡(luò)距離決定。

該條件下的客流分配量計(jì)算公式為

由于高層建筑工程數(shù)量的不斷增加，建筑室內(nèi)裝飾裝修設(shè)計(jì)工作逐漸引起人們重視。將綠色環(huán)保設(shè)計(jì)運(yùn)用到建筑室內(nèi)裝飾裝修之中，能夠減少生態(tài)環(huán)境污染，為居民營造一個(gè)更為舒適、健康的生活空間。因此，做好建筑室內(nèi)裝飾裝修綠色環(huán)保設(shè)計(jì)工作特別重要。

式中：Pij為車站j與相鄰車站客流吸引范圍重疊區(qū)域內(nèi)，交通小區(qū)i潛在客流到達(dá)車站j的比例；dij為重疊區(qū)域內(nèi)，交通小區(qū)i到車站j的道路網(wǎng)絡(luò)距離；λ為與距離相關(guān)的待標(biāo)定參數(shù)；n為交通小區(qū)i所屬車站總數(shù)。公式(1)表明，重疊區(qū)域劃分的關(guān)鍵影響因素只有距離，即重疊區(qū)域交通小區(qū)潛在客流到達(dá)各車站的比例與其到各車站的距離成反比。

指兩個(gè)相鄰車站在同一條線路上且其中一個(gè)為首末站(見圖1b)。因?yàn)槌鲂姓咴谑啄┱精@得座位的概率大，能夠享受較好的服務(wù)，所以重疊區(qū)域交通小區(qū)潛在客流到達(dá)首末站的比例較高。

2）中間站和首末站。

1.3.4 少數(shù)民族信息貧困研究。朱明[37]通過對國外少數(shù)族裔信息貧困成因及對策研究，指出導(dǎo)致國外少數(shù)族裔信息貧困的原因主要是：語言與文化方面的障礙、信息需求的差異、自身發(fā)展的動(dòng)力、公共政策的缺失等。通過政策干預(yù)、加強(qiáng)信息機(jī)構(gòu)服務(wù)、提高信息媒介和文化產(chǎn)品傳播率、加強(qiáng)信息技術(shù)普及等，因此，可有效改善其信息貧困。從中對照我國少數(shù)民族信息貧困的成因，借鑒國外治理信息貧困對策，統(tǒng)籌國家、社會(huì)、機(jī)構(gòu)及其自身來系統(tǒng)構(gòu)建我國少數(shù)民族地區(qū)的信息減貧對策，通過提升民族人口的自身發(fā)展能力，在國家經(jīng)濟(jì)扶貧政策支持下，逐漸擺脫極度貧困和過度封閉，最終促進(jìn)區(qū)域內(nèi)的社會(huì)穩(wěn)定、民族團(tuán)結(jié)和文化融合。

從圖2數(shù)據(jù)表可以看出，影響學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)的原因有很多，學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)的主要?jiǎng)右蚴怯蓚€(gè)人興趣、就業(yè)前景、學(xué)習(xí)困難、換個(gè)環(huán)境等方面影響。尤其是有79%是原因個(gè)人興趣，由此可得大部分的學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)是因?yàn)閷I(yè)學(xué)習(xí)的內(nèi)容或者專業(yè)本身與自己的興趣不一致，根本原因還是對專業(yè)的不了解，才出現(xiàn)了不清楚自己對本專業(yè)是否真正熱愛。

河圖與洛書包含了數(shù)的奇偶分類、“等差”“等和”的排列、幻方等數(shù)學(xué)內(nèi)容，本質(zhì)上是古人對數(shù)與數(shù)學(xué)的樸素的認(rèn)識．河圖也?；蓤A形的，如下圖鼎的左半部所示．圓形的河圖是會(huì)標(biāo)的基礎(chǔ)構(gòu)圖．

式中：x為車站是否為首末站相關(guān)的待標(biāo)定參數(shù)，其值大于1；aj為啞元變量，車站j為首末站時(shí)其值為1，為中間站時(shí)其值為0，此時(shí)公式(2)即為公式(1)。公式(2)表明，首末站對重疊區(qū)域交通小區(qū)客流的吸引力更大。

3）中間站和換乘站。

(2)在圓柱的最右側(cè)側(cè)面上取圓C1與圓C2之間的線段PQ，它與圓C1、C2所在平面有怎樣的位置關(guān)系？與兩小球又有怎樣的位置關(guān)系？

交通小區(qū)14201～14204屬于成城學(xué)園前站和喜多見車站客流吸引范圍的重疊區(qū)域。表1以14201為例，列舉了其所屬各車站的名稱、到達(dá)距離、各車站單向高峰小時(shí)發(fā)車班次及車站是否為首末站。各交通小區(qū)到車站的道路網(wǎng)絡(luò)距離來源于google地球距離測量功能，車站單向高峰小時(shí)發(fā)車班次及車站是否為首末站的數(shù)據(jù)來源于日本各大地鐵運(yùn)營公司官方網(wǎng)站，包括JR運(yùn)營公司、京王電鐵、京成電鐵、小田急電鐵、東京都交通局、都營地下鐵。

公式(4)中，參數(shù)λ、x、β需要求解。對于模型參數(shù)的求解，常用方法即通過實(shí)際數(shù)據(jù)標(biāo)定參數(shù)。由于難以獲得中國的數(shù)據(jù)，而日本的數(shù)據(jù)比較全面且容易獲得，本文采用日本的數(shù)據(jù)對模型各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。數(shù)據(jù)來源于日本2010年大都市圈交通調(diào)查，詳細(xì)記錄了日本東京都所有車站早高峰時(shí)段進(jìn)站客流來源于哪些交通小區(qū)及具體數(shù)量[11]。例如，成城學(xué)園前站早高峰進(jìn)站客流來源于交通小區(qū)14201，14202，14203，14204等；喜多見車站早高峰進(jìn)站客流來源于交通小區(qū) 11221，11222，14201，14202，14203，14204等。

該條件下的客流分配量計(jì)算公式為

式中：bj為車站j高峰小時(shí)單向發(fā)車班次；β為與車站高峰小時(shí)單向發(fā)車班次相關(guān)的待標(biāo)定系數(shù)。公式(3)表明，重疊區(qū)域交通小區(qū)潛在客流到達(dá)各車站的比例與車站各線路高峰小時(shí)單向發(fā)車班次總和成正比。

綜合以上3種情況，得到車站客流吸引范圍重疊區(qū)域劃分模型

2 模型求解

圖1 相鄰車站類型劃分Fig.1 Classification of neighboring stations

其次在醫(yī)療衛(wèi)生水平方面，有些研究指出老年人口的平均醫(yī)療支出是65歲以下人群的2.7～4.8倍（黃成禮，2004）。那么對于河南省這樣一個(gè)人口大省來說如何解決“看病難”這一問題需要政府醫(yī)療制度的支持。一是社會(huì)醫(yī)療保障要回歸普惠性、合理性和公平性原則，尤其加大政策對貧困人群的醫(yī)療報(bào)銷比例傾斜。二是河南省地域廣闊，需要重視基層醫(yī)療服務(wù)能力，需要通過省內(nèi)投入和完善人才培訓(xùn)機(jī)制來補(bǔ)足基層醫(yī)療服務(wù)能力短板。

指兩個(gè)相鄰車站在同一條線路上且其中一個(gè)為換乘站(見圖1c)。相對于非換乘站，換乘站可到達(dá)的目的地范圍更廣，因此重疊區(qū)域交通小區(qū)潛在客流到達(dá)換乘站的比例更大。如果相鄰的兩個(gè)車站均為換乘站且目的地方向數(shù)量相同，由于經(jīng)由市中心的線路發(fā)車頻率更高，故而此類換乘站對重疊區(qū)域交通小區(qū)潛在客流更具吸引力。換乘車站的重要性可由車站各線路高峰小時(shí)單向發(fā)車班次總和來體現(xiàn)。

本文選取交通小區(qū)14201，14202，14203，14204，11202，11203，11206，11221，11222及其所屬車站共78組數(shù)據(jù)，基于Matlab平臺，采用基于最小二乘法原理的非線性函數(shù)lsqcurvefit對收集到的數(shù)據(jù)按公式(4)進(jìn)行擬合。得到結(jié)果如下：λ=2.262 9，x=1.366 3，β=0.954 1。

采用交通小區(qū)11223，11224，11225，11226所屬車站的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，最大相對誤差為16%，最小相對誤差為0.2%，平均相對誤差5%，誤差均方根為7.2%，說明擬合效果較好。最終得到車站A客流吸引范圍重疊區(qū)域內(nèi)，交通小區(qū)i潛在客流到達(dá)車站j的比例

3 實(shí)例驗(yàn)證

以上海市軌道交通11號線安亭站為例對上文的模型進(jìn)行驗(yàn)證。安亭站與上海汽車城站及兆豐路站相鄰，3個(gè)車站均為中間站。其中安亭站和上海汽車城站早高峰步行客流吸引范圍重疊區(qū)域主要為位于米泉路和曹安公路交叉口的林家村交通小區(qū)，安亭站與兆豐路站早高峰步行客流吸引范圍重疊區(qū)域主要為位于兆豐路和曹安公路交叉口區(qū)域的凱德都會(huì)新峰公寓交通小區(qū)(見圖2)。

兩個(gè)交通小區(qū)到各車站距離和按照車站客流吸引范圍重疊區(qū)域劃分模型求解得到的潛在客流到達(dá)各車站的比例見表2。2014年3月10日，“城市軌道交通車站接駁設(shè)施規(guī)劃項(xiàng)目”對安亭站進(jìn)站乘客的接駁方式及出發(fā)地址進(jìn)行現(xiàn)場問訊，得到216個(gè)早高峰時(shí)段采用步行到達(dá)安亭站的調(diào)查樣本，同年8月又分別調(diào)查了兆豐路站和上海汽車城站進(jìn)站乘客的相關(guān)情況，得到早高峰時(shí)段從凱德都會(huì)新峰公寓出發(fā)，步行到達(dá)兆豐路站和安亭站的客流人數(shù)，以及從林家村出發(fā)步行到達(dá)上海汽車城站和安亭站的客流人數(shù)(見表2)。

表1 交通小區(qū)14201所屬各車站相關(guān)數(shù)據(jù)Tab.1 Input data of metro stations within TrafficAnalysis Zone 14201

圖2 安亭站早高峰時(shí)段步行客流吸引范圍及重疊區(qū)域Fig.2 Passenger catchup area and overlapping regions ofAnting Station during morning peak period

表2 安亭站重疊區(qū)域客流實(shí)際調(diào)查結(jié)果與模型計(jì)算結(jié)果比較Tab.2 Comparison of passenger flow between survey and proposed model for the overlapping regions ofAnting Station

綜合2個(gè)交通小區(qū)潛在客流的劃分結(jié)果，得到劃分模型的相對誤差為78.6%，誤差均方根為9.21。原因可能在于重疊區(qū)域劃分模型中的參數(shù)是以日本東京都的車站數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)擬合得到的。盡管東京都和上海市在城市規(guī)模、城市功能、交通結(jié)構(gòu)和客流特征方面具有很大相似性，但是仍存在差異。此外，本研究只在兩個(gè)交通小區(qū)中實(shí)驗(yàn)了該模型，其結(jié)果的誤差并不能代表上海市的整體情況。如果采用上海市軌道交通車站相關(guān)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行擬合得到參數(shù)，再對案例進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果精度有望提高。

4 結(jié)論

城市軌道交通車站客流吸引范圍重疊區(qū)域劃分對車站客流預(yù)測非常重要。而影響重疊區(qū)域劃分的因素包括重疊區(qū)域交通小區(qū)到車站的距離、車站是否為首末站及車站單向高峰小時(shí)發(fā)車班次總和。在此基礎(chǔ)上，建立城市軌道交通客流吸引范圍重疊區(qū)域劃分模型?，F(xiàn)階段的研究結(jié)果表明，通過日本東京都城市軌道交通車站的相關(guān)數(shù)據(jù)擬合得到的模型參數(shù)在應(yīng)用于上海市軌道交通設(shè)施時(shí)存在較大誤差。采用上海市軌道交通車站的相關(guān)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行參數(shù)擬合是下一步研究的方向。

江蘇蘇北有些地方水稻還在零星追肥，都在嚴(yán)陣以待打好3次防治總體戰(zhàn)。第一次7月底到8月上旬，沿太湖、沿江地區(qū)以“兩遷”害蟲、紋枯病為主，其他地區(qū)紋枯病、鉆心蟲為主攻對象；第二次8月中旬，主攻紋枯病、稻縱卷葉螟、稻飛虱、螟蟲等；第三次8月下旬到9月上中旬，主攻稻曲病、穗稻瘟、紋枯病及“兩遷”害蟲、螟蟲等，3個(gè)攻堅(jiān)戰(zhàn)忙得不可開交，理“藥”不理“肥”無可厚非?。?/p>

模型參數(shù)還可應(yīng)用于城市其他軌道交通車站的客流吸引范圍重疊區(qū)域劃分研究。根據(jù)某一城市軌道交通數(shù)據(jù)擬合得到的模型參數(shù)可能并不適用于其他城市。因此，為提高模型參數(shù)的準(zhǔn)確度并降低誤差，宜盡量利用城市自身軌道交通數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，并將結(jié)果應(yīng)用于該市的其他軌道交通設(shè)施。

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