丁曉青

1.廈門市交通研究中心，2.廈門市交通信息與交通規(guī)劃重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

0 引 言

隨著我國(guó)城市化不斷推進(jìn)，貨運(yùn)需求顯著增長(zhǎng)，貨運(yùn)交通系統(tǒng)作為城市綜合交通系統(tǒng)中的一個(gè)重要組成部分，對(duì)于城市交通有著非常重大的影響，而貨運(yùn)交通需求相比客運(yùn)交通需求有其獨(dú)特的特征，了解城市貨運(yùn)交通的需求特征有助于在實(shí)際規(guī)劃中做好貨運(yùn)交通需求預(yù)測(cè)的工作。

傳統(tǒng)的貨運(yùn)調(diào)查方法采用人工調(diào)查的方式，不僅需投入大量的人力物力，且存在抽樣率較低、受調(diào)查日天氣影響大、無(wú)法獲得時(shí)間上連續(xù)的數(shù)據(jù)等問(wèn)題，其數(shù)據(jù)質(zhì)量往往難以保證，最終成為影響規(guī)劃管理部門決策的制約因素。針對(duì)貨運(yùn)交通預(yù)測(cè)等相關(guān)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究。國(guó)際上，Pielage，B.-J等[1]，提出了基于地下貨運(yùn)系統(tǒng)作為城市貨運(yùn)交通系統(tǒng)的補(bǔ)充，并將其運(yùn)用至荷蘭；Park，Bum Hwan等[2]，提出了一種基于聯(lián)合阻塞模型的貨運(yùn)交通規(guī)劃模型；在國(guó)內(nèi)，司高吉[3]，從經(jīng)濟(jì)規(guī)模角度對(duì)城市貨運(yùn)交通需求進(jìn)行分析；方利君[4]，從適用范圍、通道形式、通行能力、經(jīng)濟(jì)可行性、承載工具能耗等幾個(gè)方面，對(duì)城市貨運(yùn)交通綜合分析比較，然而國(guó)內(nèi)外對(duì)貨運(yùn)GPS數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用上的研究，稍顯不足。

此外，不同的用地類型其貨運(yùn)交通出行特征也不同，而即便是同一種類型的工業(yè)用地或者物流倉(cāng)儲(chǔ)用地，按照其實(shí)際布局的產(chǎn)業(yè)類型不同，貨運(yùn)出行特征同樣會(huì)有較大的差別。本文在貨運(yùn)GPS數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，從全市范圍對(duì)不同產(chǎn)業(yè)類型的園區(qū)進(jìn)行分類，分析總結(jié)了不同產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)貨運(yùn)的時(shí)間分布及貨運(yùn)強(qiáng)度的特征等[5]。

1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.1 貨運(yùn)GPS數(shù)據(jù)分析說(shuō)明及處理方法

本文研究以2018年4月16日全天貨運(yùn)車輛GPS軌跡數(shù)據(jù)為例，共6107269條記錄。涉及貨運(yùn)車輛4468輛，此次貨運(yùn)GPS數(shù)據(jù)包含的是廈門市閩D的牌照車輛，未包括其他地區(qū)在廈門市出行的貨運(yùn)車輛。數(shù)據(jù)包含車牌號(hào)、車輛顏色、數(shù)據(jù)接收時(shí)間，經(jīng)緯度以及方向、方向角、系統(tǒng)時(shí)間等，主要可用于空間信息挖掘的字段僅有車牌號(hào)、接收時(shí)間以及經(jīng)緯度信息，具體格式如表1所示。

GPS數(shù)據(jù)的處理過(guò)程主要有以下幾個(gè)步驟：①數(shù)據(jù)清洗及特征提?。簩?duì)貨運(yùn)車輛GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，且對(duì)車輛的OD及軌跡進(jìn)行切分，判斷貨運(yùn)車輛的貨運(yùn)OD；②地圖匹配及車輛停留熱力圖分析：在GIS平臺(tái)上將貨運(yùn)車輛GPS軌跡數(shù)據(jù)及OD數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，獲得主要的車輛物流節(jié)點(diǎn)及停留區(qū)域。③貨運(yùn)起訖點(diǎn)分析：利用廈門市的空間GIS模型，將分析得到的OD數(shù)據(jù)與實(shí)際位置相匹配。④得出貨運(yùn)車輛的時(shí)間分布及空間分布等特征[6,7,8]，見圖1。

1.2 貨運(yùn)車型的換算系數(shù)

貨運(yùn)車輛折算系數(shù)是一個(gè)能較為直接的反應(yīng)對(duì)城市交通影響指標(biāo)，美國(guó)《Highway Capacity Manual》[9]通行能力手冊(cè)對(duì)于車輛折算系數(shù)有過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)要的概述，貨運(yùn)車輛及大客由于其尺寸和動(dòng)力性能的差異，及在道路上行駛時(shí)占有的比例，相較于小客車在運(yùn)行時(shí)會(huì)出現(xiàn)車頭距的變化，尤其不在運(yùn)行時(shí)會(huì)出現(xiàn)車頭距的變化，尤其不同的行車環(huán)境中（例如丘陵地帶、山林）轉(zhuǎn)彎或下坡時(shí)這一變化更加的顯著。

目前國(guó)內(nèi)有一些規(guī)范對(duì)于車輛的折算系數(shù)做出了規(guī)定，如《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)（JTGB01—2003）》中，對(duì)于不同車型的折算系數(shù)進(jìn)行的說(shuō)明，見表2。

表1 貨運(yùn)車輛GPS數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

圖1 技術(shù)路線圖

此外，同濟(jì)大學(xué)的陸凱[7]在其論文中通過(guò)對(duì)貨運(yùn)車輛的載運(yùn)噸位及車型進(jìn)行了詳盡的調(diào)查，選取面包車作為貨運(yùn)標(biāo)準(zhǔn)，換算系數(shù)為1.0 ，得到貨運(yùn)車型的換算系數(shù)如表3所示。

依據(jù)實(shí)際貨車GPS數(shù)據(jù)中的車輛明細(xì)表有對(duì)每輛貨運(yùn)車的車牌顏色以及車型的說(shuō)明，結(jié)合《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》的車輛折算系數(shù)以及陸凱[10]中調(diào)查得到的建議值，得到本文中的貨運(yùn)車輛車型換算系數(shù)值，見表4。

1.3 用地?cái)?shù)據(jù)

不同的用地有不同的產(chǎn)業(yè)類型。圖2為廈門市主要的幾個(gè)典型的工業(yè)園區(qū)分布圖。

對(duì)各個(gè)工業(yè)園區(qū)的產(chǎn)業(yè)類型進(jìn)行分類，得到主要的幾個(gè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)的現(xiàn)狀工業(yè)用地以及規(guī)劃工業(yè)用地的面積，見表5。

那么總結(jié)以上產(chǎn)業(yè)園區(qū)及其產(chǎn)業(yè)類型，可將產(chǎn)業(yè)類型細(xì)分為以下八類。下文將對(duì)這八種不同產(chǎn)業(yè)類型的用地分別統(tǒng)計(jì)其貨運(yùn)特征，見表6。

表2 《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》車輛折算系數(shù)

表3 貨運(yùn)車輛車型換算系數(shù)建議值

表4 貨運(yùn)車輛車型換算系數(shù)建議值

圖2 現(xiàn)狀廈門市主要產(chǎn)業(yè)園區(qū)及工業(yè)物流用地分布圖

表5 貨運(yùn)車輛車型換算系數(shù)建議值

表6 產(chǎn)業(yè)類型分類表

2 不同產(chǎn)業(yè)用地的貨運(yùn)交通出行特征分析

本文關(guān)于貨運(yùn)交通的出行特征分析主要是時(shí)間分布特征以及貨運(yùn)強(qiáng)度的分析。貨車的出行在一天24小時(shí)內(nèi)并不是均勻分布的，而是存在比較明顯的高峰和低峰。不同時(shí)段上的出行分布，客觀反映了不同時(shí)段的貨運(yùn)需求，從而為交通需求管理提供重要依據(jù)。一般用時(shí)間分布及高峰小時(shí)系數(shù)來(lái)表征貨運(yùn)出行的時(shí)間分布。本文所說(shuō)的貨運(yùn)強(qiáng)度則主要是參照居民出行率指標(biāo)的形式，以單位用地面積產(chǎn)生的出行車輛數(shù)來(lái)表征貨運(yùn)生成率，生成率越大，表示單位面積上進(jìn)入該園區(qū)的車輛越多，則貨運(yùn)強(qiáng)度越高。

2.1 貨運(yùn)交通總體出行特征

2.1.1 時(shí)間分布特征

根據(jù)貨車GPS全天數(shù)據(jù)，結(jié)合現(xiàn)狀產(chǎn)業(yè)用地布局，對(duì)所有車型車輛換算成當(dāng)量交通量后，以20分鐘統(tǒng)計(jì)單元，得出全市貨運(yùn)車輛出發(fā)時(shí)間分布圖。與城市居民出行的時(shí)間分布相比，貨運(yùn)交通呈現(xiàn)的是兩邊高，中間低，也就是在整個(gè)白天時(shí)間內(nèi)，貨運(yùn)出行的時(shí)間較為分布，沒有像城市交通那樣，呈現(xiàn)明顯的雙峰現(xiàn)象。城市貨運(yùn)車車輛是從7:40開始一直持續(xù)到17:40，峰值出現(xiàn)在13:40。高峰時(shí)段為13:00～14:00，且高峰小時(shí)系數(shù)為8.36%，見圖3。

圖3 全市貨運(yùn)車輛出行時(shí)間分布圖

2.1.2 貨運(yùn)強(qiáng)度特征

從全市交通小區(qū)的貨運(yùn)強(qiáng)度來(lái)看，貨運(yùn)強(qiáng)度較高的集中在了海滄港區(qū)、東渡港區(qū)、集美工業(yè)區(qū)、同安工業(yè)集中區(qū)、翔安工業(yè)區(qū)等，這與上述的各大產(chǎn)業(yè)園區(qū)的布局較為一致。如果單獨(dú)將主要用于生活性物流的普貨車輛的出行強(qiáng)度分析，島內(nèi)的普貨車輛運(yùn)輸則主要集中于廈門本島的西北部區(qū)域以及同安的老城區(qū)等，見圖4。

2.2 不同產(chǎn)業(yè)類型的貨運(yùn)需求特征

按照不同的產(chǎn)業(yè)類型的工業(yè)物流用地，分析不同產(chǎn)業(yè)類型用地的貨運(yùn)需求特征，從時(shí)間分布，高峰小時(shí)系數(shù)以及貨運(yùn)強(qiáng)度等三個(gè)方面進(jìn)行闡述說(shuō)明。為了簡(jiǎn)要說(shuō)明城市貨運(yùn)交通對(duì)城市交通系統(tǒng)的影響，根據(jù)廈門市2018年城市居民小樣本調(diào)查，全市交通早高峰時(shí)段為07:05～08:05，晚高峰時(shí)段為17:10～18:10。

2.2.1 時(shí)間分布特征（圖5）

機(jī)械加工類的車輛出行時(shí)間基本在8:00～14:00，貨運(yùn)高峰的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。全天高峰小時(shí)為8:00～9:00，高峰小時(shí)系數(shù)為9.42%。這類產(chǎn)業(yè)的車輛出行與城市早高峰時(shí)段基本沒有重疊。

光電產(chǎn)業(yè)與計(jì)算機(jī)通訊類的產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)貨車出行呈現(xiàn)三個(gè)高值，分別是8:00～9:00，11:00～12:00以及17:00～18:00三個(gè)時(shí)段，其中晚高峰的高峰小時(shí)系數(shù)為8.51%，與城市晚高峰有較大的重疊。

食品加工業(yè)雖然存在雙峰，但在午餐與晚餐時(shí)間段的出行量又有一定的下降，高峰時(shí)段為9:00～10:00高峰小時(shí)系數(shù)為8.61%。

健身器材、水暖廚衛(wèi)沒有存在明顯的雙峰，基本上白天的貨車出行量都較大，高峰的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

生物醫(yī)藥類的產(chǎn)業(yè)存在明顯的雙峰現(xiàn)象，早高峰時(shí)段9:00～10:00，高峰小時(shí)系數(shù)為9.20%，晚高峰時(shí)段為16:00～17:00，高峰小時(shí)系數(shù)為8.86%。早晚高峰的貨車集中出行程度高。不過(guò)，基本與城市出行的高峰時(shí)段錯(cuò)開，對(duì)城市交通的影響較小。

圖4 全部車型

圖5 普貨車輛

港區(qū)路貨場(chǎng)及物流倉(cāng)儲(chǔ)用地的特征基本一致，全天呈現(xiàn)中間高，兩邊低的特征，貨運(yùn)出行時(shí)間分布在中午時(shí)段，港區(qū)的高峰時(shí)段為11:00～12:00，鐵路貨場(chǎng)的高峰時(shí)段為13:00～14:00，港區(qū)的高峰小時(shí)系數(shù)為9.66%，鐵路貨場(chǎng)的高峰小時(shí)系數(shù)為9.50%。

機(jī)場(chǎng)及物流倉(cāng)儲(chǔ)用地呈現(xiàn)一個(gè)峰，在17:00～18:00時(shí)段呈現(xiàn)最高峰，高峰小時(shí)系數(shù)為11.51%。由此可見，廈門市的機(jī)場(chǎng)貨車的出行高峰在晚高峰時(shí)段。

以上各類產(chǎn)業(yè)園區(qū)的出行與城市的早晚高峰均有一定的重疊，為了減少貨運(yùn)交通在早晚高峰時(shí)段對(duì)城市客運(yùn)交通的影響，故可對(duì)該類部分園區(qū)的貨車運(yùn)營(yíng)時(shí)段實(shí)行一定的交通管理控制，見圖5、表7。

2.2.2 貨運(yùn)生成強(qiáng)度特征

結(jié)合現(xiàn)狀用地面積，獲得不同用地交通產(chǎn)生吸引率?，F(xiàn)狀的貨運(yùn)交通量與現(xiàn)狀產(chǎn)業(yè)園區(qū)及各種配套物流用地開發(fā)與使用情況有較大的關(guān)系。不同用地類型的貨運(yùn)生成率差別比較大，相似用地類型因?yàn)椴煌a(chǎn)業(yè)或者商形態(tài)其貨運(yùn)生成率也有非常大的區(qū)別。不同的配套與使用度其貨運(yùn)量也不盡不同，因而計(jì)算得到的貨運(yùn)生成率會(huì)有一定的差別，見表8。

3 不足與展望

圖5 不同產(chǎn)業(yè)類型的貨運(yùn)出行時(shí)間分布圖

表7 不同產(chǎn)業(yè)類型的貨運(yùn)出行高峰小時(shí)及系數(shù)表

表8 不同產(chǎn)業(yè)類型的全天平均貨運(yùn)生成率

貨運(yùn)GPS 數(shù)據(jù)較為客觀，基于其提取的貨車出行特征更為準(zhǔn)確，有助于把握城市貨運(yùn)交通狀況。不同產(chǎn)業(yè)類型的園區(qū)反映出不同的貨運(yùn)特點(diǎn)，這對(duì)于指導(dǎo)廈門市的貨運(yùn)政策、港區(qū)交通組織、物流園區(qū)以及集疏運(yùn)等交通專項(xiàng)等具有重大的意義。本文基于貨運(yùn)GPS數(shù)據(jù)，結(jié)合城市產(chǎn)業(yè)用地及布局，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)得到不同產(chǎn)業(yè)類型用地上的貨運(yùn)產(chǎn)生吸引率，該結(jié)果對(duì)于同類型貨運(yùn)用地的交通需求預(yù)測(cè)以及在交通影響評(píng)價(jià)中有重要的借鑒意義。

但貨運(yùn)GPS數(shù)據(jù)在設(shè)計(jì)算法中關(guān)于駐留點(diǎn)的判定閾值主要是借鑒其它城市，用在廈門市，可能會(huì)使分析結(jié)果有一定的偏差，這也是貨運(yùn)GPS數(shù)據(jù)分析駐留點(diǎn)問(wèn)題的技術(shù)難點(diǎn)之一。后續(xù)將結(jié)合廈門本市的特點(diǎn)，采用更大數(shù)據(jù)量在統(tǒng)計(jì)學(xué)上進(jìn)行聚類獲得該閾值，使貨運(yùn)車輛駐留點(diǎn)的判定結(jié)果更為精準(zhǔn)。