宋毅杰

（蘇州市軌道交通集團有限公司,江蘇 蘇州 215004）

0 引言

為了更加有效地提升客流總體水平，強化軌道交通服務，需要精細化掌握軌道交通用戶的出行特征。交通出行調(diào)查作為獲取這一類信息的重要手段之一，被廣泛使用。例如，文獻[1]為了分析北京地鐵一號線站點周邊土地利用與出行特征關系，在23個站點內(nèi)展開了隨機問卷調(diào)查，涵蓋出行特征、地鐵換乘、滿意度評價等方面；文獻[2]針對軌道交通沿線居民和乘客展開出行行為調(diào)查，以發(fā)現(xiàn)居民通勤出行規(guī)律，進而解析出行方式選擇與軌道交通走廊的關系。由此可見，出行調(diào)查方式可以直觀準確地獲得被調(diào)查對象的行為及意愿，但需要耗費大量的人力與物力，同時樣本量與采樣誤差會直接影響分析結果。

此外，基于站點閘機刷卡數(shù)據(jù)也被用于出行特征研究中。如文獻[3]基于上海軌道交通刷卡數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡客流、進出站客流等出行要素的空間模式。但上述研究僅僅局限于對軌道交通系統(tǒng)內(nèi)部客流特征分析，缺乏對全鏈條出行的完整描述。

隨著通信網(wǎng)絡的發(fā)展和手機用戶數(shù)的不斷攀升，運用手機數(shù)據(jù)研究出行者行為特征逐漸成了一種高效的方法[4]。文獻[5]運用手機信令數(shù)據(jù)分析了天津地鐵1號線沿線用地吸引力與車站客流之間的關系，找出制約客流增長的關鍵原因。文獻[6]提出基于動態(tài)手機信令數(shù)據(jù)的職住空間分布特征與軌道交通網(wǎng)絡耦合關系的評估工作，有利于軌道線網(wǎng)建設與服務的及時調(diào)整。種種研究表明大數(shù)據(jù)手段對于精細化分析軌道交通用戶出行行為具有重要幫助。

該文運用了文獻[7]提出的一種能夠準確識別軌道用戶個體軌跡的算法，對蘇州市某工作日一天的移動手機信令數(shù)據(jù)清洗處理、路徑匹配，識別軌道交通用戶起訖點全方式出行鏈，同步結合軌道閘機數(shù)據(jù)分析結果，共同支撐下文對蘇州市軌道交通客流用戶畫像、職住分布、出行特征等一系列分析。

1 軌道交通現(xiàn)狀

截至2021年底，蘇州市區(qū)已開通運營5條軌道交通線路，分別為軌道交通1號線、2號線、3號線、4號線及支線、5號線，軌道交通運營里程209.8 km，車站169座，詳細情況見表1。

表1 截至2021年底蘇州軌道交通運營線路基礎情況

2 軌道用戶特征分析

2.1 軌道用戶畫像分析

2.1.1 年齡分析

蘇州市軌道交通用戶的年齡結構呈現(xiàn)長尾分布，如圖1所示。其中，年齡段在30～34歲的乘客最多，接近1/5；25～39歲的乘客約占全部乘客的54%；60歲以上的乘客約占全部乘客的5%左右。

圖1 軌道用戶年齡分布

總體而言，年輕群體對軌道交通的接受度較高，而老年群體對軌道交通的接受度較弱。

2.1.2 卡類型分析

乘坐蘇州軌道交通可以使用公共交通一卡通、蘇州通卡、市民卡、二維碼、單程票、計次票等形式。

圖2為蘇州軌道交通乘客進站刷卡類型分布?？梢钥闯?，工作日軌道交通進站刷二維碼占比最高，達到51%；其次是刷市民卡、公共交通一卡通和蘇州通卡，共占比38%。

圖2 工作日乘客使用車票種類結構

2.2 軌道用戶職住分析

2.2.1 居住地分析

軌道用戶居住地沿軌道線路走向分布相對均勻，部分地區(qū)例如2號線尹山湖附近、石湖東路附近、三香廣場附近，1號線廣濟南路、金楓路、東環(huán)路，4號線清樹灣、顧家蕩等站周邊居住相對集中，人口密度較大。

軌道用戶居住地所處行政區(qū)（不含昆山、常熟、張家港、太倉四個縣級市）分布如圖3所示。按照居住地所屬行政區(qū)的角度來看，住在吳中區(qū)的居民占比最大，占到26.5%；其次是住在姑蘇區(qū)，占比22.9%；住在工業(yè)園區(qū)的居民占比18.2%；其他各區(qū)占比相對較低。

圖3 軌道用戶居住地分布

2.2.2 就業(yè)地分析

與居住地分布相比，軌道用戶就業(yè)地分布相對更加集中。幾個主要集中區(qū)域為：1號線金雞湖兩側(cè)，中央公園至東方之門、時代廣場至南施街，2號線月亮灣至松濤街兩側(cè)，廣濟南路附近以及平瀧路東附近，4號線樂橋附近。

軌道用戶就業(yè)地所處行政區(qū)（不含昆山、常熟、張家港、太倉四個縣級市）分布如圖4所示。按照就業(yè)地所屬行政區(qū)的角度來看，在工業(yè)園區(qū)工作的乘客占比最高，占39%；其次是在姑蘇區(qū)工作的乘客，占20.6%。

圖4 軌道用戶就業(yè)地分布

2.3 軌道出行特征分析

2.3.1 出行規(guī)模

平均而言，每天使用軌道交通出行的出行量約76萬/日，軌道交通全網(wǎng)日均客運量為115.5萬人次/日，軌道交通換乘系數(shù)1.52。

2.3.2 出行時間分布

軌道用戶出行量在不同時間段上的分布，是分析客流高峰小時問題的關鍵指標。以軌道用戶進站時刻為標準，得到對應的出行時間分布，如圖5所示?？梢钥闯?，軌道交通出行具有明顯的雙峰模式。進站早高峰為上午7:30—8:30，占全天軌道交通出行量的16.0%。進站晚高峰為下午17:30—18:30，占全天軌道交通出行量的13.5%。

圖5 軌道交通出行時間分布

2.3.3 出行距離分布

軌道交通線網(wǎng)平均乘距為12.2 km，乘距在6 km以上的長距離出行占比接近75%?？梢钥闯?，軌道交通承擔了更多的長距離出行，對中短距離出行吸引力不足。

對于每一條線路而言，軌道交通1號線平均運距6.9 km，軌道交通2號線平均運距8.7 km，軌道交通3號線平均運距8.0 km，軌道交通4號線平均運距8.5 km，軌道交通4號線支線平均運距4.9 km，軌道交通5號線平均運距9.6 km。

2.4 軌道客流特征分析

2.4.1 年日均客流

蘇州軌道交通歷年客運量如圖6所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，蘇州自2012年開通第一條軌道交通線路，軌道交通客運量逐年攀升（除2020年因突發(fā)疫情導致年客運量同比下降16%），到2021年最高，達到4.04億人次。

圖6 蘇州軌道交通歷年客運量

2.4.2 月日均客流

2021年軌道交通每月日均客運量如圖7所示?？梢钥闯?，2021年蘇州市軌道交通全網(wǎng)日均客運最高為6月份，為122萬人次/日，6月份也正是軌道交通5號線開通的月份。最低為2月份（春節(jié)期間），為83.9萬人次/日。第二低的為8月份，為93.1萬人次/日，由于8月份又有疫情影響，客流下降較大。

圖7 2021年軌道交通每月日均客運量（萬人次/日）

3 結論

（1）從軌道交通用戶畫像結果可以看出，蘇州市年輕群體對軌道交通的接受度非常高，而中老年群體對軌道交通的接受度較弱。因此，在軌道交通設施建設與服務過程中，需要對弱勢群體加以關注。

（2）從軌道交通用戶職住結果可以看出，蘇州市軌道交通用戶呈現(xiàn)“圈層式”的分布特征，軌道交通出行的絕大部分用戶職住都緊密聚集在線網(wǎng)站點附近，超過3 km以上的職住占不到10%。

（3）從軌道交通用戶出行特征結果可以看出，蘇州市軌道出行多以中長距離出行為主。