葉玉玲 朱資岳 汪龍洋 宋唯維 周文濤

摘要：【目的】為解決鐵路車站開通初期客流預(yù)測缺乏數(shù)據(jù)支撐，以及估計(jì)不同交通方式成本來計(jì)算客流轉(zhuǎn)移量結(jié)果與實(shí)際偏差較大的問題?！痉椒ā恳孕麻_通南沿江城際鐵路江陰站為例，考慮該線與既有高速及城際鐵路的線位關(guān)系，基于城際出行鏈，依托旅客出行行為調(diào)查對(duì)區(qū)域內(nèi)可選擇的不同交通方式的城際出行效用進(jìn)行定量計(jì)算，采用Multinominal Logit（MNL）模型，區(qū)分工作日與非工作日，結(jié)合客流分配現(xiàn)狀對(duì)效用變量系數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，據(jù)此預(yù)測南沿江城際鐵路江陰站開通后發(fā)往南京、上海樞紐的客流量，同時(shí)結(jié)合城市經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展推演計(jì)算發(fā)往沿線其他站點(diǎn)的客流?！窘Y(jié)果】結(jié)果表明，南沿江城際鐵路江陰站的開通可以有效吸引江陰地區(qū)原本選擇既有鐵路、公路去往南京、上海的客流以及選擇公路去往南沿江城際鐵路沿線其他城市的客流。【結(jié)論】因此，南沿江城際鐵路的開通能有效緩解輻射范圍內(nèi)既有鐵路、公路的運(yùn)輸壓力，客流預(yù)測結(jié)果還將支撐站點(diǎn)運(yùn)力資源配置優(yōu)化研究。

關(guān)鍵詞：鐵路運(yùn)輸；客流預(yù)測；MNL模型；出行效用；城際出行鏈；旅客出行行為調(diào)查

中圖分類號(hào)：U293.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

本文引用格式：葉玉玲，朱資岳，汪龍洋，等. 基于出行鏈的鐵路車站開通初期客流預(yù)測研究[J]. 華東交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2024，41（1）：78-86.

Research on Passenger Flow Forecast of Railway Stations at the

Initial Stage of Operation Based on Intercity Trip Chain

Ye Yuling1，2， Zhu Ziyue1，2， Wang Longyang3， Song Weiwei1，2， Zhou Wentao1，2

（1. Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education， Tongji University， Shanghai 201804， China;

2. College of Transportation Engineering， Tongji University， Shanghai 201804， China; 3. Wuxi Railway Station，

China Railway Shanghai Group Co.， Ltd.， Wuxi 214001， China）

Abstract： 【Objective】In order to address the lack of data support for passenger flow forecast of railway stations at the initial stage of operation， as well as the significant deviation between the roughly calculated passenger flow transfer of different transport modes considering the costs of different modes and the actual situation. 【Method】This paper takes the newly opened Jiangyin Station of the South Riverside Intercity Railway as an example， considering the location relationship between the line and the existing high-speed and intercity railways， based on the intercity trip chain， and relying on the passenger travel behavior survey to quantitate the intercity trip utilities of different transportation modes. Combined with the current passenger flow assignment and distinguishing workdays and non-workdays， the Multinomial Logit （MNL） model is established for calibrating the coefficients of utility variables. Accordingly， the passenger flows from Jiangyin Station on the South Riverside Intercity Railway， the passenger flows to Nanjing and Shanghai terminals were predicted， to other stations along the line were also calculated deductively in combination with the economic and social developments of the cities along the line. 【Result】The results show that the opening of Jiangyin Station can effectively attract the passenger flows in Jiangyin area who originally chose the existing railways and highways to Nanjing and Shanghai， as well as the passenger flows that chose the highways to other cities along South Riverside Intercity Railway. 【Conclusion】Therefore， the opening of South Riverside Intercity Railway can effectively relieve the transportation pressure of existing railways and highways in the region， and the passenger flow forecast results also supports the optimization of station resource allocation.

Key words： railway transportation; passenger flow forecast; MNL model; travel utility; intercity trip chain; passenger travel behavior survey

Citation format：YE Y L， ZHU Z Y， WANG L Y， et al. Research on passenger flow forecast of railway stations at the initial stage of operation based on intercity trip chain[J]. Journal of East China Jiaotong University， 2024， 41（1）： 78-86.

【研究意義】隨著我國城市群發(fā)展進(jìn)程加快，城際鐵路以其大運(yùn)量、公交化的優(yōu)點(diǎn)逐漸成為城市之間出行的主要交通方式。南沿江城際鐵路作為中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃的重要組成部分，是長江經(jīng)濟(jì)帶綜合立體交通走廊的重要組成部分，也是滬寧通道的第二條城際鐵路，主要承擔(dān)沿線通道內(nèi)以及沿線與滬寧部分城市間的城際客流?？土餍枨笫氰F路旅客運(yùn)輸?shù)那疤?，尤其?duì)于新開通車站而言，合理的客流預(yù)測結(jié)果對(duì)其制定契合實(shí)際需求的開行方案具有重要指導(dǎo)意義。

【研究進(jìn)展】對(duì)于客流預(yù)測，國內(nèi)外學(xué)者在公路線路及網(wǎng)絡(luò)層面已經(jīng)做出了較為全面的研究[1-2]，鐵路領(lǐng)域則多為借鑒公路客流預(yù)測方法，考慮出行成本，針對(duì)鐵路線路層面進(jìn)行研究[3]。對(duì)于既有鐵路車站的客流預(yù)測，國內(nèi)現(xiàn)有研究主要從解析既有規(guī)律出發(fā)，何必勝等[4]充分結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，提出了基于時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路車站短期到發(fā)客流預(yù)測方法，李潔等[5]以武廣高鐵部分車站數(shù)年來發(fā)送旅客實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建了高速鐵路客流預(yù)測的長短期記憶模型。對(duì)于缺乏歷史數(shù)據(jù)的新建站點(diǎn)的客流預(yù)測，國內(nèi)既有研究也主要針對(duì)城市軌道交通，姚恩建等[6]基于客流生成機(jī)理，以相同土地利用性質(zhì)的既有車站客流特征為參考，實(shí)現(xiàn)城市軌道交通新站的客流預(yù)測，凌同華等[7]通過對(duì)長沙1號(hào)線各車站周邊居民的出行行為調(diào)查，對(duì)該地鐵線路初期客流進(jìn)行預(yù)測分析；而新建鐵路車站的客流預(yù)測，大多是粗略考慮不同交通方式成本，在其吸引范圍內(nèi)簡單計(jì)算交通方式轉(zhuǎn)移而得到的[8-9]。

【創(chuàng)新特色】目前我國針對(duì)高速鐵路新開通車站初期的客流預(yù)測方法研究較為單一，缺乏定量研究，預(yù)測結(jié)果通常偏差較大，且新站開通初期的客流缺乏歷史數(shù)據(jù)支撐，增加了預(yù)測的難度。因此，研究適用于新線開通前車站客流需求的預(yù)測方法，有助于支持車站及線路合理安排運(yùn)力資源配置方案，提升鐵路部門的運(yùn)營管理水平。

【關(guān)鍵問題】為準(zhǔn)確計(jì)算區(qū)域內(nèi)可選擇的各交通方式的出行效用，提升客流預(yù)測精度，本文將旅客出行全過程作為一條完整的出行鏈，涵蓋從出發(fā)住地至交通樞紐再至到達(dá)住地的所有環(huán)節(jié)。為實(shí)現(xiàn)出行鏈時(shí)間和費(fèi)用的量化目標(biāo)，本文依托旅客出行行為調(diào)查，結(jié)合公路與鐵路部門實(shí)際運(yùn)營數(shù)據(jù)，在分析區(qū)域旅客出行行為特征的基礎(chǔ)上，研究各交通方式的出行效用計(jì)算方法。在此基礎(chǔ)上，本文將區(qū)分工作日、非工作日，利用區(qū)域內(nèi)旅客既有出行數(shù)據(jù)及客流分配現(xiàn)狀求解交通方式選擇模型，結(jié)合沿線城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展，預(yù)測南沿江城際江陰站開通后發(fā)送客流的空間分布，支持鐵路部門運(yùn)營管理決策，對(duì)充分發(fā)揮線路的整體能力和綜合效益具有實(shí)際意義。

1 城際出行鏈

城際出行鏈為出行者從出發(fā)城市至到達(dá)城市的城際間出行全過程。如圖1所示，其主要包括出發(fā)地點(diǎn)至出發(fā)交通樞紐（Ⅰ）、城際間出行（Ⅱ）、到達(dá)交通樞紐至到達(dá)地點(diǎn)（Ⅲ），即兩個(gè)市內(nèi)出行以及一個(gè)城際間出行[10]。

本文研究中的出行鏈，是指江陰地區(qū)城際間出行的旅客，由出發(fā)地選乘適當(dāng)交通方式，至區(qū)域內(nèi)便利可達(dá)的既有高鐵與城際站點(diǎn)乘坐高鐵與城際列車或江陰客運(yùn)站乘坐公路大巴，至到達(dá)站點(diǎn)后選乘適當(dāng)交通方式至最終到達(dá)地，亦或自駕小汽車一次性完成出發(fā)地至到達(dá)地的城際間出行。

2 旅客調(diào)查方法及情況

旅客出行行為的調(diào)查方法有RP（revealed preference）調(diào)查和SP（stated preference）調(diào)查。由于南沿江城際鐵路還未正式開通運(yùn)營，因此調(diào)查采用RP調(diào)查（行為調(diào)查）與SP調(diào)查（意愿調(diào)查）相結(jié)合的方式，為確定由江陰地區(qū)出發(fā)的城際間旅客的出行行為和出行意愿提供數(shù)據(jù)支持。

依托該方法，以區(qū)域內(nèi)便利可達(dá)的既有鐵路站點(diǎn)（京滬高鐵的常州北站與無錫東站；滬寧城際的常州站、戚墅堰站、惠山站、無錫站及無錫新區(qū)站）旅客為主，其他交通方式（江陰客運(yùn)站公路大巴及小汽車）旅客為輔進(jìn)行旅客出行行為特征調(diào)查，并基于此開展南沿江城際鐵路開通運(yùn)營后旅客相關(guān)出行意愿和方式偏好調(diào)查。調(diào)查采集了旅客的性別、年齡、職業(yè)、月收入、出行目的；出發(fā)地點(diǎn)、出發(fā)站點(diǎn)、出發(fā)地距出發(fā)站點(diǎn)的行程時(shí)間和費(fèi)用、到達(dá)站點(diǎn)、到達(dá)地點(diǎn)、到達(dá)站點(diǎn)距到達(dá)地的行程時(shí)間和費(fèi)用；出發(fā)地距江陰站的行程時(shí)間和費(fèi)用、未來是否選擇江陰站出發(fā)、期望的江陰站發(fā)車時(shí)間（若選擇）等數(shù)據(jù)，為后續(xù)量化區(qū)域旅客出行效用奠定基礎(chǔ)。

本次旅客出行行為調(diào)查的時(shí)間是2022年8月29日—9月18日（含中秋節(jié)）、9月26日—10月9日（含國慶節(jié)）的工作日、周末及法定節(jié)假日，覆蓋多時(shí)段，共計(jì)35 d?；诔霭l(fā)站點(diǎn)考慮，在江陰地區(qū)便利可達(dá)的常州北站、無錫東站、常州站、戚墅堰站、惠山站、無錫站、無錫新區(qū)站及江陰公路客運(yùn)站廣泛地進(jìn)行問卷發(fā)放，共收回有效問卷3 008份。

3 區(qū)域旅客出行特征與客流分析

3.1 旅客出行特征

通過對(duì)區(qū)域內(nèi)便利可達(dá)既有鐵路站點(diǎn)、江陰公路客運(yùn)站出發(fā)旅客調(diào)查，部分出行特征分析如下。

1）職業(yè)。調(diào)查顯示，旅客中各職業(yè)比例相近，以工人、技術(shù)人員為主，占比49.7%，其次是學(xué)生、軍人、農(nóng)民、公職人員、教師。

2）收入。調(diào)查顯示，月收入在5 000～10 000元的旅客所占比重最大，為37.1%，其次是月收入在2 000～5 000元的旅客，所占比重為32.8%，月收入小于2 000元的旅客和月收入10 000元以上的旅客所占比重最小，分別為12.3%和17.8%，這也與該地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相吻合。

3）出行目的。調(diào)查顯示，選擇務(wù)工的旅客占比最高，為被調(diào)查旅客總數(shù)的28.3%，與之相近的是選擇公務(wù)出差的旅客，占比27.2%，其次則是選擇上學(xué)的旅客，占比19.9%，選擇旅游休閑和探親訪友的旅客分別占比10.6%和10.9%。此外，區(qū)分工作日、非工作日，工作日有較多的往南京的商務(wù)客流，非工作日有較多的往上海的旅游客流。

3.2 客流分析

如圖2所示，南沿江城際鐵路與既有京滬高鐵、滬寧城際線路走向存在較大不一致，由江陰地區(qū)便利可達(dá)的既有高鐵及城際車站出發(fā)，亦或未來開通運(yùn)營的江陰站出發(fā)，共同可抵達(dá)的目的地只有南京和上海（南沿江城際止于太倉站后利用滬通鐵路進(jìn)入上海樞紐）。本文基于既有鐵路、公路站點(diǎn)發(fā)送旅客的實(shí)際數(shù)據(jù)，依托調(diào)查問卷結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析對(duì)江陰出發(fā)經(jīng)區(qū)域內(nèi)便利可達(dá)的鐵路、公路站點(diǎn)或自駕至南京及上海的各出行方式OD客流進(jìn)行分析計(jì)算。結(jié)合上文，將出發(fā)交通站點(diǎn)共分為8組：常州北站、無錫東站、常州站、戚墅堰站、惠山站、無錫站、無錫新區(qū)站及江陰公路客運(yùn)站。

根據(jù)旅客出行調(diào)查統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析，表1為江陰地區(qū)便利可達(dá)的各既有鐵路站點(diǎn)中前往南京、上海的旅客來自江陰的比例。

據(jù)此，結(jié)合各既有鐵路站點(diǎn)在調(diào)查時(shí)段內(nèi)旅客發(fā)送量的實(shí)際數(shù)據(jù)，對(duì)前往南京、上海旅客中來自江陰地區(qū)的旅客數(shù)量按工作日、非工作日進(jìn)行區(qū)分計(jì)算（根據(jù)上文調(diào)查時(shí)段安排對(duì)工作日、非工作日的定義方法：將周末、法定節(jié)假日、法定節(jié)假日前后各一天作為非工作日處理，將此外的普通工作日按工作日處理）。

同時(shí)，結(jié)合江陰客運(yùn)站對(duì)應(yīng)時(shí)間范圍內(nèi)目的地為南京、上海的旅客發(fā)送數(shù)據(jù)及公路的手機(jī)信號(hào)數(shù)據(jù)，共同計(jì)算由江陰出發(fā)（選擇既有高速列車、公路大巴、小汽車）至南京和上海的工作日、非工作日的日均客流，結(jié)果見表2。

4 交通方式選擇模型構(gòu)建與標(biāo)定

4.1 模型構(gòu)建思路

模型采用集計(jì)多項(xiàng)Logit模型（multinominal logit， MNL）建立旅客出行方式選擇模型，根據(jù)隨機(jī)效用理論，旅客總是選擇具有最大出行效用的出行方式，不同旅客群體[n]選擇出行方式[i]的概率

式中：[Pr]表示概率；[Uni]為出行方式[i]對(duì)出行群體[n]的出行效用；[Unj]為不同于出行方式[i]的出行方式[j]對(duì)出行群體[n]的出行效用；[Cn]為出行群體[n]可以選擇的出行方式集合。[Uni]與旅客群體自身的特性和出行方式的特性相關(guān)，離散選擇模型假設(shè)它為可觀測的影響因素構(gòu)成的效用確定項(xiàng)[Vni]和不可觀測的影響因素構(gòu)成的效用隨機(jī)項(xiàng)[εni]之和

式中：[Vni]、[εni]分別為出行方式[i]對(duì)于出行群體[n]的確定、隨機(jī)出行效用值。當(dāng)[εni]服從相互獨(dú)立的Gumbel分布，出行群體[n]從可選出行方式集中選擇出行方式[i]的概率為

式中：[Vnj]為出行方式[j]對(duì)于出行群體[n]的確定出行效用值。

上述多項(xiàng)Logit模型具有良好的不相關(guān)選擇獨(dú)立性，滿足本問題分析的需要。

4.2 出行效用函數(shù)的確定

本文對(duì)于4種旅客群體：工作日、非工作日前往南京、上海的出行者；針對(duì)不同交通方式：既有高鐵與城際（含選擇不同車站的出行方式）、公路大巴及小汽車；選擇時(shí)間、費(fèi)用和舒適性3個(gè)因素作為出行效用函數(shù)變量[11]，并對(duì)選擇既有高鐵與城際不同車站出行方案前往南京、上海的行程時(shí)間和行程費(fèi)用進(jìn)行集計(jì)處理。

1）出行效用的確定項(xiàng)[Vni]。交通方式[i]對(duì)旅客群體[n]的出行效用確定項(xiàng)的形式為

式中：[Tni]為旅客群體[n]選擇交通方式[i]的行程時(shí)間；[Fni]為旅客群體[n]選擇交通方式[i]的行程費(fèi)用；[Ci]為選擇交通方式[i]的舒適性標(biāo)度值；[βnt]、[βnf]和[βnc]分別為旅客群體[n]對(duì)行程時(shí)間、行程費(fèi)用、舒適性的敏感系數(shù)。

2）解釋性變量的確定規(guī)則。

①行程時(shí)間。對(duì)于不同旅客群體[n]選擇不同交通方式[i]（既有高鐵與城際含不同車站選擇）的行程時(shí)間[Tni]的確定，包括4個(gè)部分：旅客出發(fā)地至出發(fā)站點(diǎn)的時(shí)間[T（D）ni]（高鐵與城際、公路大巴由調(diào)查問卷結(jié)果加權(quán)平均得到，小汽車不考慮）、候車時(shí)間[T（W）ni]（假設(shè)高鐵與城際30.0 min，公路大巴15.0 min，小汽車不考慮）、在途時(shí)間[T（T）ni]（參照列車運(yùn)行時(shí)刻表及公路網(wǎng)數(shù)據(jù)取均值）以及到達(dá)站點(diǎn)至到達(dá)地的時(shí)間[T（A）ni]（高鐵與城際、公路大巴由調(diào)查問卷結(jié)果加權(quán)平均得到，小汽車不考慮），計(jì)算式為

對(duì)旅客群體[n]選擇既有高鐵與城際的行程時(shí)間進(jìn)行集計(jì)處理

式中：[TnH]為旅客群體[n]選擇既有高鐵與城際的行程時(shí)間期望；[TnH_k]為旅客群體[n]選擇既有高鐵與城際經(jīng)鐵路站點(diǎn)[k]的行程時(shí)間；[PnH_k]為旅客群體[n]中選擇既有高鐵與城際的出行者中經(jīng)由站點(diǎn)[k]出行的比例；[Rn]為旅客群體[n]選擇既有高鐵與城際不同出發(fā)車站的出行方案。

②行程費(fèi)用。對(duì)于不同旅客群體[n]選擇不同交通方式[i]（既有高鐵與城際含不同車站選擇）的行程費(fèi)用[Fni]的確定，包括3個(gè)部分：旅客出發(fā)地至出發(fā)站點(diǎn)的費(fèi)用[F（D）ni]（高鐵與城際列車、公路大巴由調(diào)查問卷結(jié)果加權(quán)平均得到，小汽車不考慮）、在途費(fèi)用[F（T）ni]（高鐵與城際列車、公路大巴取其相應(yīng)票價(jià)均值，小汽車基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)以其行程燃油費(fèi)及高速公路通行費(fèi)之和作為其費(fèi)用）以及到達(dá)站點(diǎn)至到達(dá)地的時(shí)間[F（A）ni]（高鐵與城際列車、公路大巴由調(diào)查問卷結(jié)果加權(quán)平均得到，小汽車不考慮），計(jì)算式為

對(duì)旅客群體[n]選擇既有高鐵與城際的行程費(fèi)用進(jìn)行集計(jì)處理

式中：[FnH]為旅客群體[n]選擇既有高鐵與城際的行程費(fèi)用期望；[FnH_k]為旅客群體[n]選擇既有高鐵與城際經(jīng)鐵路站點(diǎn)[k]的行程費(fèi)用。

③出行舒適性。舒適性是旅客在選擇出行方式時(shí)考慮的主要指標(biāo)之一，本文采用交通工具行駛過程中的振動(dòng)加速度、人均占有空間作為變量，形成舒適性的度量指標(biāo)[C]為

式中：[CA]為平均振動(dòng)加速度；[CS]為人均占有交通工具空間。

對(duì)人均占有空間和平均振動(dòng)加速度進(jìn)行調(diào)查后匯總，根據(jù)式（9）確定不同交通方式舒適性并進(jìn)行標(biāo)度處理，見表3。

3）解釋性變量的確定。針對(duì)3種交通方式，選擇時(shí)間、費(fèi)用和舒適性3個(gè)因素作為出行效用函數(shù)變量，基于解釋性變量的確定規(guī)則，得到行程時(shí)間、行程費(fèi)用及舒適性的量化數(shù)值。對(duì)于本文確定的不同出行時(shí)間（工作日或非工作日）的不同行程（江陰至南京或上海）的各交通方式的行程時(shí)間期望和行程費(fèi)用期望，求得江陰地區(qū)出行旅客選乘各交通方式的解釋性變量數(shù)值，見表4。

4.3 參數(shù)標(biāo)定及分析

基于表4中江陰旅客選擇各交通方式出行的解釋性變量數(shù)值，以及既有各交通方式的實(shí)際占比，利用求解器完成系數(shù)標(biāo)定，得到不同旅客群體對(duì)出行各效用確定項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的系數(shù)，見表5。

如表5所示，江陰出行旅客交通方式選擇中效用變量系數(shù)完成標(biāo)定后，[βnt]、[βnf]和[βnc]分別是不同時(shí)段（工作日或非工作日）內(nèi)不同行程（江陰至南京或上海）的出行群體[n]對(duì)行程時(shí)間、行程費(fèi)用、舒適性的敏感系數(shù)，分析得各效用項(xiàng)的敏感性變化存在一定趨勢。

1）江陰至南京。由表5可知，對(duì)于行程時(shí)間，江陰至南京的旅客在工作日具有更大的敏感性，結(jié)合旅客出行行為調(diào)查結(jié)果，這一定程度上是因?yàn)橄噍^非工作日，江陰至南京的旅客在工作日的出行有明顯更多的公務(wù)出差客流，因此在工作日對(duì)行程時(shí)間有更大的敏感性；而對(duì)于行程費(fèi)用和舒適性，江陰至南京的旅客在工作日與非工作日對(duì)其的敏感性基本保持不變。

2）江陰至上海。由表5可知，對(duì)于行程時(shí)間，江陰至上海的旅客在非工作日具有更大的敏感性，結(jié)合旅客出行行為調(diào)查結(jié)果，這一定程度上是因?yàn)橄噍^工作日，江陰至上海的旅客在非工作日的出行有明顯更多的旅游休閑客流，因此在非工作日對(duì)行程時(shí)間有更大的敏感性；同時(shí)，對(duì)于行程費(fèi)用和舒適性，江陰至上海的旅客在工作日與非工作日對(duì)其的敏感性基本保持不變。

5 江陰站旅客發(fā)送量預(yù)測及分析

5.1 江陰站至南京與上海樞紐的客流預(yù)測

江陰站開通運(yùn)營后，江陰至南京和上海，可選擇的出行方式為既有高鐵與城際、公路大巴、小汽車以及南沿江城際鐵路。南沿江城際鐵路作為一種新增的出行方式，其擁有不同的出行效用，結(jié)合出行調(diào)查中的SP調(diào)查部分，確定其行程時(shí)間、行程費(fèi)用以及舒適性（方法同4.2）：由江陰出發(fā)經(jīng)南沿江城際鐵路至南京和上海的出行鏈行程時(shí)間分別為105.0 min和118.6 min，出行鏈行程費(fèi)用分別為90.0 元與86.0 元，舒適度均為1.0。據(jù)此量化其城際出行效用并結(jié)合交通方式選擇模型完成江陰至南京和上海的客流再分配，見表6。

5.2 江陰站至南沿江城際沿線站點(diǎn)客流推演計(jì)算

南沿江城際鐵路規(guī)劃與既有京滬高鐵、滬寧城際線路走向存在較大不一致，從江陰地區(qū)出發(fā)，經(jīng)既有鐵路站點(diǎn)乘坐高鐵列車或選擇未來開通運(yùn)營的南沿江城際，共同可抵達(dá)的目的地為南京和上海。因此，江陰至南京和上海的客流再分配得到的區(qū)域內(nèi)既有鐵路、公路轉(zhuǎn)移到南沿江城際的客流量，其結(jié)果只是針對(duì)江陰站至南京和上海的客流預(yù)測，對(duì)于江陰站到達(dá)沿線其他站點(diǎn)的客流，結(jié)合相關(guān)研究資料，出行的產(chǎn)生與吸引很大程度上由地區(qū)的人口規(guī)模及經(jīng)濟(jì)發(fā)展所決定。因此，對(duì)于江陰站發(fā)往南沿江城際沿線站點(diǎn)的旅客流量，由目的地城市的人口數(shù)量、地區(qū)生產(chǎn)總值GDP以及人均年收入作為影響因素，三者等同作用于目的地城市旅客吸引，其模型為

式中：[y]是江陰站發(fā)往目的地站點(diǎn)的旅客數(shù)量；[a]是對(duì)應(yīng)目的地城市人口數(shù)量、地區(qū)生產(chǎn)總值GDP以及人均年收入的系數(shù)向量；[x]是目的地城市人口數(shù)量、地區(qū)生產(chǎn)總值GDP以及人均年收入的向量；[b]是常數(shù)。

表7是南沿江城際鐵路沿線站點(diǎn)所在城市的人口數(shù)量、地區(qū)生產(chǎn)總值GDP以及人均年收入，區(qū)分工作日與非工作日，結(jié)合江陰至南京和上海樞紐的客流預(yù)測完成式（10）中的參數(shù)標(biāo)定。其中，對(duì)于工作日江陰站至南沿江城際鐵路沿線站點(diǎn)的出行客流預(yù)測模型的系數(shù)標(biāo)定為

對(duì)于非工作日江陰站至南沿江城際鐵路沿線站點(diǎn)的出行客流預(yù)測模型的系數(shù)標(biāo)定為

據(jù)此，可以得到開通年（2023年）區(qū)分工作日、非工作日下南沿江城際鐵路江陰站至沿線各站點(diǎn)發(fā)送旅客預(yù)測結(jié)果，見表8。

5.3 區(qū)域客流變化及誘增趨勢分析

南沿江城際鐵路開通后，由江陰地區(qū)出發(fā)經(jīng)江陰站由南沿江城際鐵路至沿線各站，因其行程時(shí)間、費(fèi)用、舒適性確定的出行效用變化，可以有效吸引區(qū)域內(nèi)客流，其客流變化分析如下。

1）江陰至南京和上海。江陰站開通后，相較選擇京滬高鐵與滬寧城際、公路大巴、小汽車前往南京和上海，江陰地區(qū)出行者選擇江陰站前往南京樞紐和上海樞紐具有更少的行程時(shí)間、低于既有高鐵與城際及小汽車的行程費(fèi)用、高于公路大巴與小汽車的舒適性，因此可以有效吸引該地區(qū)原本選擇其他出行方式去往南京、上海的客流。經(jīng)計(jì)算，工作日范圍內(nèi)，江陰站至南京樞紐的客流，32.6%來自既有高鐵與城際，67.4%來自公路（公路大巴、小汽車），江陰站至上海樞紐的客流，32.3%來自既有高鐵與城際，67.7%來自公路；非工作日范圍內(nèi)，江陰站至南京樞紐的客流，39.4%來自既有高鐵與城際，60.6%來自公路，江陰站至上海樞紐的客流，37.2%來自既有高鐵與城際，62.8%來自公路。

2）江陰至南沿江城際鐵路沿線城市。江陰站開通后，相較選擇公路出行前往南沿江城際鐵路沿線站點(diǎn)城市，江陰地區(qū)出行者選擇江陰站出發(fā)具有少于公路大巴的行程時(shí)間、低于小汽車的行程費(fèi)用、更高的出行舒適性，因此可以有效吸引該地區(qū)原本選擇公路出行去往沿線城市的客流。而江陰地區(qū)至南沿江城際鐵路沿線城市原本不具備便捷的鐵路出行方案，因此推演計(jì)算的客流預(yù)測結(jié)果極大比例來自公路。

此外，南沿江城際鐵路的開通將使原有運(yùn)輸通道的交通條件得到改善，運(yùn)輸能力和服務(wù)水平得到提升，區(qū)域之間可達(dá)性增強(qiáng)，出行更加便利、快捷，出行時(shí)間也相應(yīng)縮短，區(qū)域間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)往來得到加強(qiáng)，將進(jìn)一步引發(fā)誘增客流。

6 結(jié)論

本文基于城際出行鏈，采用MNL模型，對(duì)南沿江城際鐵路開通后江陰站在工作日與非工作日發(fā)往沿線各站點(diǎn)的客流量進(jìn)行了預(yù)測。主要結(jié)論如下。

1）提出了結(jié)合旅客出行行為調(diào)查的出行鏈效用量化方法，并以南沿江城際鐵路江陰站為例，在考慮新建線路與既有線路線位關(guān)系的基礎(chǔ)上，根據(jù)區(qū)域內(nèi)各城際出行方式的實(shí)際情況，對(duì)于發(fā)往線路端點(diǎn)車站和沿線車站采用不同的預(yù)測方法，以縮小調(diào)查范圍、降低調(diào)查成本，豐富了鐵路車站開通初期客流發(fā)送的預(yù)測研究。

2）結(jié)果表明南沿江城際鐵路的建設(shè)運(yùn)營不僅完善了通道綜合運(yùn)輸體系，也有效緩解了區(qū)域內(nèi)既有鐵路、公路的運(yùn)輸壓力。

3）鐵路客流預(yù)測是運(yùn)力資源配置的基礎(chǔ)，本文的預(yù)測結(jié)果可在未來的研究中支撐站點(diǎn)運(yùn)力資源配置優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)以客流需求為導(dǎo)向，進(jìn)一步發(fā)揮線路的整體能力和綜合效益。

參考文獻(xiàn)：

[1]? ? ALVES M A C， CORDEIRO R L F. Effective and unburdensome forecast of highway traffic flow with adaptive computing[J]. Knowledge-Based Systems， 2021， 212： 106603.

[2]? ? HE N， LI J T. Highway passenger travel demand forecasting incorporating relationships among travel modes[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development， 2018， 12（3）： 90-96.

[3]? ?CAO W X， SUN S L， LI H T. A new forecasting system for high-speed railway passenger demand based on residual component disposing[J]. Measurement： Journal of the International Measurement Confederation， 2021， 183： 109762.

[4]? ?何必勝， 朱永俊， 陳路鋒， 等. 基于時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速鐵路車站短期客流預(yù)測方法[J]. 鐵道學(xué)報(bào)， 2022， 44（9）： 1-8.

HE B S， ZHU Y J， CHEN L F， at al. A spatial-temporal graph neural network for prediction of short-term passenger flow at high-speed railway station[J]. Journal of the China Railway Society， 2022， 44（9）： 1-8.

[5]? ?李潔， 彭其淵， 文超. 基于LSTM深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速鐵路短期客流預(yù)測研究[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐， 2021， 41（10）： 2669-2682.

LI J， PENG Q Y， WEN C. Short term passenger flow prediction of high speed railway based on LSTM deep neutral network[J]. Systems Engineering—Theory and Practice， 2021， 41（10）： 2669-2682.

[6]? ?姚恩建， 周文華， 張永生. 城市軌道交通新站開通初期實(shí)時(shí)進(jìn)出站客流量預(yù)測[J]. 中國鐵道科學(xué)， 2018（2）： 119-127.

YAO E J， ZHOU W H， ZHANG Y S. Real-time forecast of entrance and exit passenger flow for newly opened station of urban rail transit at initial stage[J]. China Railway Science， 2018（2）： 119-127.

[7]? ?凌同華， 陳京兆. 長沙市地鐵1號(hào)線開通初期客流預(yù)測研究[J]. 公路與汽運(yùn)， 2019（2）： 26-29.

LING T H， CHEN J Z. Research on passenger flow forecast of Changsha Metro Line 1 at the initial stage of operation[J]. Highways and Automotive Applications， 2019（2）： 26-29.

[8]? ?YOUNG M A， BLAINEY S P， GOWLAND T， et al. An automated online tool to forecast demand for new railway stations and analyse potential abstraction effects[C]//Oxford： The 17th Annual Transport Practitioners' Meeting， 2019.

[9]? ?YOUNG M A. Modelling railway station choice： Can probabilistic catchments improve demand forecasts for new stations？[D]. Southampton： University of Southampton， 2019.

[10] 葉玉玲， 韓明初， 陳俊晶. 基于出行鏈的城際旅客出行方式選擇行為[J]. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2018， 46（9）： 1234-1240.

YE Y L， HAN M C， CHEN J J. Intercity passenger travel mode choice behavior based on trip chain[J]. Journal of Tongji University（Natural Science）， 2018， 46（9）： 1234-1240.

[11] 葉玉玲， 王藝詩. 滬杭運(yùn)輸通道內(nèi)旅客出行方式選擇行為研究[J]. 鐵道學(xué)報(bào)， 2010， 32（4）： 13-17.

YE Y L， WANG Y S. Research on travel mode choice behavior in Shanghai-Hangzhou transport corridor[J]. Journal of the China Railway Society， 2010， 32（4）： 13-17.

第一作者：葉玉玲（1971—），女，教授，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)檐壍澜煌ㄟ\(yùn)輸組織優(yōu)化、軌道交通系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)、交通運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)政策。E-mail：yyling71@163.com。

通信作者：朱資岳（1994—），男，博士研究生，研究方向?yàn)檫\(yùn)輸組織優(yōu)化與交通運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)政策。E-mail：ziyue_zhu@#edu.cn。