丁晨滋 宋 程 張 科

（廣州市交通規(guī)劃研究院，廣東廣州 510030）

國務院印發(fā)的“十三五”現(xiàn)代綜合交通運輸體系發(fā)展規(guī)劃對綜合交通運輸協(xié)調發(fā)展提出新的要求。鐵路樞紐是提升綜合交通運輸品質、保障綜合交通運輸高質量發(fā)展的重要保障。樞紐客流預測是樞紐規(guī)模、設施布局、運營組織與管理的重要決策依據(jù)。王晚香等[1]和桂文毅[2]將灰色預測模型與線性回歸模型結合，構建鐵路客流預測模型，可以實現(xiàn)鐵路客運需求的短期預測，預測結果可靠。張淑玉[3]基于貝葉斯理論對鐵路短期客流進行預測，具有較好的效果。陶思宇等[4]改進重力模型利用生長曲線法進行誘增客流預測，預測結果可靠。鐵路樞紐客流預測普遍欠缺區(qū)域運輸與城市交通的一體化統(tǒng)籌考慮，缺乏各個樞紐之間關系的考慮，可能導致各個鐵路樞紐的預測結果之和遠超城市實際對外出行需求總量。因此，文章針對鐵路樞紐客流預測研究制定一套完整的科學預測體系，統(tǒng)籌考慮區(qū)域交通運輸需求與城市交通協(xié)調性，使預測結果與區(qū)域和城市總體發(fā)展態(tài)勢相適應，細致統(tǒng)籌各個樞紐和各種交通方式間的相互關系，提高客流預測的準確性與可信度。

1 區(qū)域運輸與城市交通一體化的預測體系

區(qū)域交通運輸模型和城市交通模型是交通預測的兩個主要組成部分，受數(shù)據(jù)資源、模型構建成本等多方面限制，兩個層次的模型體系在實際應用與開發(fā)上缺乏有效整合?，F(xiàn)代鐵路樞紐屬于多模式綜合樞紐，銜接運輸方式包括高普鐵、城際和城市層面的地鐵、公交、個體交通等，鐵路樞紐客流量預測需要考慮城市內人口、集疏運系統(tǒng)影響下的多站點布局競合關系，從綜合交通運輸層面考慮各交通方式的競合關系。因此，鐵路樞紐客流預測必須統(tǒng)籌考慮區(qū)域交通運輸模型和城市交通模型，構建一體化的模型體系。

本研究提出的預測體系將區(qū)域運輸模型和城市交通模型進行有機結合，區(qū)域運輸層面重點預測全市對外、四大運輸方式分擔、目的地選擇、鐵路制式分擔，市域層面預測樞紐站點分擔、銜接方式和銜接設施規(guī)模。

區(qū)域綜合交通運輸與城市交通分析一體化模型體系如圖1所示。

圖1 區(qū)域綜合交通運輸與城市交通分析一體化模型體系

2 多層次全局統(tǒng)籌的鐵路樞紐客流預測體系

本研究構建區(qū)域運輸與城市交通一體化的預測平臺，形成多層次、全局統(tǒng)籌的鐵路樞紐客流預測體系，總體預測框架為全市對外發(fā)送量預測→鐵路發(fā)送量預測→分制式發(fā)送量預測→各站分制式發(fā)送量預測→各站發(fā)送量預測→銜接設施規(guī)模預測。

基于多層次全局統(tǒng)籌的鐵路樞紐客運量預測體系如圖2所示。

圖2 基于多層次全局統(tǒng)籌的鐵路樞紐客運量預測體系

3 預測模型的實現(xiàn)

3.1 城市對外出行總量預測

城市對外出行總量與城市人口總量和對外出行率呈正相關，可以利用城市人口總量和對外出行率預測城市出行總量。城市對外出行率預測采用彈性系數(shù)法[5]，對外出行率與社會經濟活動具有關聯(lián)性，預測中通過對外出行率和生產總值歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，利用彈性系數(shù)法預測出行率。

式中：Ei——i區(qū)對外出行頻率彈性系數(shù)；rGDPi——i區(qū)經濟增長率；r對外出行率i——i區(qū)對外客運出行頻率的增長率；popi——i區(qū)規(guī)劃人口數(shù)；popi——i區(qū)對外出行總量。

3.2 對外方式劃分預測

對外運輸方式劃分預測采用Logit模型，在效用函數(shù)中考慮價格因子和便利性因子。價格因子是對外運輸方式選擇中的重要考慮因素之一，便利性因子包括多層含義，包括是否具有直達性、出行距離與時耗對舒適性的要求等。計算選擇某種出行方式的概率Pmode：

價格因子可以根據(jù)互聯(lián)網各運輸方式售票系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)計算，利用距離和票價的關系計算各運輸方式單位距離的運輸價格，便利性因子結合人的實際需求、區(qū)域設施布局規(guī)劃綜合標定。

3.3 基于城市引力模型的空間分布預測

城市引力模型[6]能夠實現(xiàn)需求預測對城鎮(zhèn)體系規(guī)劃定位、經濟人口增長、產業(yè)分工等宏觀因素的靈敏反應，劃分模型得到全市對外鐵路發(fā)送總體規(guī)模，借助引力模型得到預測城市與各區(qū)域的鐵路聯(lián)系規(guī)模。

式中：Tij——城市引力；Q——城市質量；d——時間距離；G——地區(qū)生產總值；R——地區(qū)常住人口；xi——通過某種交通方式到達目的地的時間；k——校正系數(shù)，利用互聯(lián)網數(shù)據(jù)（如騰訊遷徙數(shù)據(jù)獲取的地級市的聯(lián)系需求）進行精確標定。

基于城市引力模型的空間分布可以預測不同圈層（緊鄰城市、省內其他城市、省外）的鐵路客流分布占比，在鐵路客流制式分擔預測中，結合空間分布預測不同圈層結果，進行精細化考慮。

3.4 制式客流的分擔預測

鐵路制式客流劃分與出行距離、設施布局規(guī)劃緊密相關，城際客流服務區(qū)域與大鐵（普鐵和高鐵）具有明顯差異，具體預測中首先劃分城際大鐵的客運量，進一步劃分普鐵、高鐵各自客運量。

鐵路制式客流預測思路如圖3所示。

圖3 鐵路制式客流預測思路

不同制式客流預測采用Logit模型，效用函數(shù)主要考慮線路覆蓋人口、票價、發(fā)車頻率3方面因素。建立某區(qū)域某制式客流預測模型：

人口因子根據(jù)規(guī)劃線路途經主要城市的規(guī)劃人口統(tǒng)計，票價因子結合現(xiàn)有鐵路票務系統(tǒng)中不同制式下的單位距離票價標定，發(fā)車頻率根據(jù)鐵路票務系統(tǒng)中相關數(shù)據(jù)標定。

3.5 基于共享原則的樞紐站點客流分擔

各站點鐵路客流發(fā)送量包括兩部分，包括大鐵（普鐵和高鐵）發(fā)送量和城際發(fā)送量。城際軌道在城市內部存在更多站點布局，其預測方法與大鐵存在一定差異。

大鐵站點分擔采用樞紐共享模型劃分，樞紐共享模型考慮兩個因素，各樞紐集疏運網絡支撐下的可達性影響，即基于可達性的各站點對人口和崗位的覆蓋范圍；各樞紐發(fā)送線路吸引力，即各樞紐站點到發(fā)線路的引力。

式中：Pt——交通樞紐t的發(fā)送規(guī)模；Aj——本市達到某地區(qū)j的鐵路客流；λti——交通小區(qū)i到達樞紐t的可達性系數(shù)；θtj——樞紐t到達地區(qū)j的線路布局便利系數(shù)。

針對城際鐵路在城市內部進行多點布局，城際發(fā)送量分站點預測中，將城際發(fā)送量按照各線路進行劃分，針對每條城際線路進行站點客運量的劃分，將城際發(fā)送量按線到點地劃分至各個站點。城際線路的發(fā)送量與線路輻射的人口以及線路連接城市間的聯(lián)系強度緊密相關。將城際發(fā)送量劃分至各條城際線路的預測時，采用按各條線路輻射人口、線路連接城市引力等因子劃分的模型，根據(jù)因子最終取值比例對城際發(fā)送總量進行分線路劃分。

根據(jù)各條城際線路方案，詳細統(tǒng)計各條城際線路站點輻射人口規(guī)模，一般按站點周邊10 km的輻射范圍進行統(tǒng)計，計算各線路輻射人口的比例。對各條線路連接城市與預測城市的引力關系按式（5）進行量化分析，統(tǒng)計各條城際線路連接城市與預測城市的引力。根據(jù)各條線路的輻射人口比例、城市引力比例，計算各條線路客運量占城際總客運量的比例。按照各個站點的服務人口因子以及站點功能因子，將各條線路客運量劃分至各個站點，匯總后得到各站城際發(fā)送量。

3.6 預測模型應用效果

本預測體系已被廣泛應用至廣州市鐵路樞紐相關規(guī)劃研究，包括新建廣州白云站規(guī)劃、廣州東站和廣州北站改建規(guī)劃等。新建廣州白云站中，應用預測體系定量論證了樞紐與廣州火車站等樞紐的分工，結果表明支撐樞紐可以順利獲批；廣州北站改建規(guī)劃中，在客流規(guī)模預測的基礎上，利用預測體系反饋樞紐競合關系的先天優(yōu)勢，詳細論證廣州北站與白云機場客流關系，對空鐵聯(lián)運規(guī)模進行預測，支撐后續(xù)空鐵聯(lián)運相關工作的推進。

4 結語

本研究基于“面、線、點逐步演繹，全局統(tǒng)籌考慮”的客流預測思路，構建基于多層次全局統(tǒng)籌的鐵路樞紐客流預測體系方法?！懊妗睂踊趶椥韵禂?shù)法預測區(qū)域總體需求，基于城市引力實現(xiàn)區(qū)域客流空間分布預測；“線”層基于輻射人口、連接城市引力等多因子的Logit模型實現(xiàn)不同線路客流預測分攤；“點”層基于城市集疏運交通可達性實現(xiàn)樞紐客流分擔預測，基于大數(shù)據(jù)客流集散特性對樞紐銜接設施合理預測，系統(tǒng)性解決既有方法總量溢出、分布失真問題。預測體系能夠反映上層次城鎮(zhèn)體系規(guī)劃對區(qū)域各城市的功能定位、樞紐能級的規(guī)劃愿景，定量地納入經濟人口增長、產業(yè)分工等反映城市宏觀特性的數(shù)據(jù)，得到更精確和科學的鐵路樞紐預測結果，指導綜合交通樞紐的科學合理規(guī)劃。