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城市轨道交通客流预测参数研究


城市轨道交通客流预测参数研究
陈必壮王忠强王祥 (上海市城市综合交通规划研究所上海市铜仁路33I号200040)

摘要:在确定轨道交通客流预测研究对象的基础上,利用我国16个城市轨道交 通客流预测资料,结合上海轨道交通发展实际,研究轨道交通客流预测参数构成, 重点对预测关键参数人均出行率、交通方式结构、高峰小时系数的变化规律及其 特征进行了探讨。 关键词:城市轨道交通客流预测参数

1.前言
轨道交通客流预测对象包括:城际轨道交通、市郊铁路、城市轨道交通、磁 悬浮等。铁路客流预测也在采用城市交通规划的预测技法进行预测。鉴于城市轨 道交通(地铁、轻轨)、郊区快轨以及城市内部的磁浮交通都进行过不同程度的 客流预测。将本文研究的轨道交通界定为城市范围内的快速轨道交通。不包括铁 路系统以及城市的有轨电车、和目前提出的城市快速公交系统。本文所研究的客 流预测是为工程前期研究所进行的技术工作,而不是对运营期间客流的预测。从 预测结果和实际的数据对比分析,轨道交通客流预测在理论方面还要提升研究深 度,需要多种预测手段相结合,相互印证;在预测参数方面要加强对宏观参数的 分析论证深度。本文主要针对轨道交通客流预测参数进行研究。

轨道交通客流预测参数构成
通过查阅和分析国外相关资料,国内(上海以外)15个城市共32本轨道客 流预测文本以及上海轨道客流预测文本35本,归纳轨道客流预测参数可分为四 个等级共55个参数。按照在预测中起到的作用,可以将四个等级参数归结为两 大类:一是关于预测工作开展的基础类参数,其作用是设定或确定社会经济背景 和预测环境。另一类是居民出行预测。其作用是得到全市交通需求情况,得到轨 道交通客流预测结果。 在实际应用中,轨道客流预测参数存在问题有: (1)经济社会的迅猛发展导致外部参数的取值与实际有很大偏差。轨道交 通客流预测时很多这方面的参数都直接引用城市总体规划,而总体规划的编制本 身是一个过程,往往许多变化都突破了城市总体规划,包括人口、经济增长等。 (2)调查基础数据不够全面或者质量不高,导致参数选择不合理,基础数 据的取值影响了轨道客流预测的参数标定。许多城市交通调查的内容不全面、样 本量较小,不能全方位反映城市综合交通体系的总体特征。 (3)轨道客流预测内部参数的取值与实际差别大。由于多方面的原因,轨 道初期实际运营间隔大多都低于预测中的设定。如高峰小时列车间隔、运营速度、 列车编组、票价水平等。

3.人均出行率参数讨论
3.1预测中使用的现状人均出行率 对16个城市在客流预测中使用的现状人均出行率进行统计。从现状人均出 行率来看,各城市人均出行率在1.84.3.06次/日间,石家庄和珠海的人均出行次 数大于3次,扣除这两个城市,各城市人均出行率在1.84—2.88次/日之间,平 均值为2.32次/日。 城市规模对出行率的影响。一般认为城市建成区面积越大,居民出行距离越 长,相应的居民中午较少产生回家及上班的工作出行,所以出行率相对较低。而 城市越小,居民出行率相对较高,从统计来看,石家庄和珠海反应了这一特点, 而北京、上海的人均出行率统计低于上述16个城市的平均值也说明了这一点。 季节对出行率的影响。哈尔滨调查夏季出行率为2.2次,日,而冬季为2.02 次/日。说明在北方城市,冬夏季节由于气温差异大,气候对居民出行具有一定
影响。

经济发展、机动车拥有量及人口规模均对人均出行率有一定影响,但没有普 遍规律可以遵循,需要根据城市历年的发展和调查数据具体分析。 3.2人均出行率的地域分布规律 人均出行率指标在交通预测四步骤的第一阶段,在交通发生量预测中使用。 上海1986年人均出行次数1.79次/B,1995年人均出行次数1.95次/日,1999 年小样本调查人均出行次数2.21次/日。在上海远期交通预测中采用2.65次/日指 标进行预测。其中中心城区域人均出行率指标达到2.93次/日。城市市区范围的 人均出行率大于郊区及外围地区的出行率。 从调查可以看到,1986年调查郊县人均出行率低于市区,而1995年郊区高 于市区,在2004年调查中郊区又低于市区。 1986--2004年,二十年间上海郊区发生的变化是,近郊区逐步融入市区, 成为中心城的一部分,而远郊区城镇集中发展的程度得到提高,所以郊区出行城 市化的特征有所表现。而1995年上海郊区还存在大量的中午回家休息再上班的 现象。所以郊区出行率高于市区。而1986年由于城镇发育程度较低,本身经济 活动不强,郊区就低于市中心区的出行率。国内城市在远期出行量预测中,可以 参考这一调查所体现的规律。 3.3人均出行率的发展趋势 对国内城市在远期预测中得到的出行率进行统计。规划年14个城市的平均 出行率为2.47次/日,相比现状得到的统计数据,提高0.15次/B(扣除深圳机动 化出行率的统计),人均出行率的变化为2.17.2.91次/日。随着城市规划的逐步 实施,人均出行率呈上升态势。 人均出行率的变化,广州地铁l号线客流预测认为,出行率将呈现“S“型

曲线,上升速度先快而后慢。从上海实际的三次调查来看。1986年1.79冼日,
1995年1.95次/B,2004年2.21次/日。1986—1995年增长率为0.96%,1995— 2004年增长率为1.4%,上海正处于速度加快的时期。2020年上海人均出行率 2.65次/B,2004--2020年增长率为1.14%。和广州所提出的规律基本相符。由 于轨道交通客流预测涉及线路建成后第lO年和第25年的预测。人均出行率的变

化可以参考上面所表现的规律测定。 人均出行率还要考虑交通设施的变化。由于轨道交通的大量建设,城市交通 结构将可能发生重大变化。在出行率测定时,还要考虑远期城市交通结构出现的 可能性,所以人均出行率还与交通结构有密切关系。也就是说,人均出行率和交 通结构还有一个协调的过程。

交通方式结构参数讨论
4.1预测中使用的现状交通方式结构 对国内16个城市在轨道交通客流预测中采用的现状交通结构数据进行统
计。

现状交通结构中,按照公共交通比重划分为几个级别: 公交比重较高的城市,达到40%以上:大连 公交比重在25--35%之间的城市有:广州、重庆、西安、哈尔滨、乌鲁木 齐5个城市 公交比重在15--25%之间的城市有:北京、上海、杭州、沈阳、武汉、长 春6个城市 公交比重在15%以下的城市有:厦门、石家庄2个城市。 我国城市公交出行比重大都在15—35%之间,16个城市的公交比重平均值
为26%左右。

扣除深圳统计数据。对客车即其他方式结构的分析。15个城市的客车及其 他方式结构平均为14%左右。结合公交方式比重的比较可以列表如下。

公交、\
40%以上
25—35% 15—25%

泌竺

表l方式结构分析表 25%以上
20—25%

15—20%

10一15%

10%以下

大连 广州 上海 北京 厦l、-j 长春 西安、哈尔滨 沈阳、武汉

重庆、乌鲁木齐
杭州 石家庄

15%以下

由于客车及其他和公交两种方式反应了城市的机动化水平,在不考虑方式结 构统计地域差别的情况下,根据这一分析可以将所分析的15个城市大致分为几 个类别: 第一类城市:机动化平高、公交比重也高。目前还没有一个城市。 第二类城市:机动化水平高、但公交比重低,或公交比重高但机动化水平不 高的城市。北京、上海、广州、长春为此类城市。 第三类城市:机动化水平低、公交比重不低,或机动化水平不低,公交比重 低的城市。大部分城市为这一类别。 第四类城市:公交和机动化水平都低的城市。这类城市的慢行交通方式比重 较高。 对城市现状交通结构的认识,对于判断城市交通系统目前的状态,合理预测 未来城市发展方向具有参考意义。当城市交通结构发生级别跳跃时,要注意加强 分析,寻找切实的支撑依据。

4.2交道方式结构的变纯趋势 碡。2.1备城市在预测中酶交遵方式结褥 辩祥对l莓个城市在客流鞭测中使攥瀚交逶结构数据进霉亍统计分拼。叛2020 年为标准统计墨径(淀阳、覆f1只鸯筠lO年麴鼗攘),在预测中2020年(大多 巍城市总体规划确定的远期规划年限),我鹫14个城豢魏公交院羹盔27--54% 之闻。低于30%的城市有沈戳、长春两个城市。嵩于50%的城市有大连,西安 (为49%)。40%以上的有={艺索、广州、重庆、晗尔滨三个城市。其余上海、杭 州、苏州、厦门、武汉公交毖重为30—40%闽。栩比现状的交通方式结秘,各 城市的公交方式比重都有比较大的提离。 客车方式各城市平均值为20%左右,裙跣现状提高了5个西分点左右。说 明这~交通方式瞧在提升,只是提升的速度要低于公交提高的速度。 在客车耱公共交通等机动交遘方式提升豹嗣时,慢行交逶方式墅现明显下降 酶趋势。 上磊蛉分辑说骥善城市基本上豹交遴走巍是发装公共交逐,适度发展客车方 式,降低慢行交通熬比重,慢行交逶将囊公共交遵方式转交。 根据资料统计世界彳大城市主城遂机动他遗行方式构成如下表。为缝子蹴 较,考虑帆动纯出行在全方式出行中比重为40%、醐%及∞%情凌下的公交魄 重计算也列于震中。从计算可阻看到,瞧蠢当机动他坦行比重占急趱行比重魄 80%时,仪东隶和爨话爵城两个城市主城区公交比霪超过7 5l%,其余均在此 沈铡之下。嵩祝动仡掰行毙重占总出行鞭:重为60%或40%时,公交出行在总怨 髻亍中麴比重均在59%以下。
表2-t:失减书熏城逐疑潞佬爨行方式梅成分辑裹(%>
逢铁/ 铁路


城枣

窖举


公共 汽率


桃动优比

枧动纯
魄鬟∞%瓣 的公交耽重 (5绚.6)
19.2 26.4 21

视旗傀 比重∞%聪 麴公交比重 稿哟。8)
25.6 35.2 28 51.2 48,24 4e.S矮

其德


公共交通
5一(2十3)

鬟40%黠 麴公交魄 霪(淤0。4)

伦敦 缀麴 愁藜 寒塞 汉城 圣保罗 墨嚣哥城

64 51 65


29 26 58 30。8 王量.5 13。4

薹3 |5 § S 2§.S 3袋3

凄 5

32 碡李 35

重2.蠡 薹了.6 14 25.8 24+圭2 2&32 32.68

27

9 9。王 0。9

64 S0。3

勰.4
36。至8

∞。7
47,3 王8。3

秘。8
8l。?

3§,毒8
4§。§2

鼹。3

SS。∞

参考《综合交逶撬糊》上海翥壤静镓含交逶瓣划溪究掰资辩

国外城市的侧予计算说鳃,城市公交出行比重在全方式络拇孛,达到5G% 及以上是毙较困难的。所以,轨道交邋客流预测中远期公交邀行比重当超遭5貉 %时需要谨慎分拆,找出切实的支撑依据才能终戈预测串的技术参数。 4。2。2上海交通结构的变化 上海在1986、1995、2004年三次托较大规模的交遴调查中得到了屠民凌行 方式结构的三个结梁。从中可以看到,步行方式逐步下降,自行车方式比重也在 下降,公共交逶经历了下降磷焉缓慢上升的过程,这与1995年以来城市鞔道交 通加大建设力度穰城市建成区面耪拓展有密切关系。客车方式院重有比较翡显羽

上升。这也是许多城市共同的经历。 从这一实例说明随着城市经济发展和城市建成区面积的扩大,客车交通方式 比重会有比较大的提升。而公共交通增长却是一个比较缓慢的过程。在轨道客流 预测中需要合理把握公交和客车交通二者的关系,合理确定公交比重。 由于道路资源有限,高峰时间客车交通一般会出现拥堵现象,特别是城市中 心地带,导致工作出行准时性降低,居民工作出行自然会向轨道交通这一快速、 准点的交通方式转变。所以客车比重上升也有一个限度。而慢行交通难以承担长 距离的通勤出行,特别是经济发展逐步提高的情况下,慢行交通将向中短距离或 者轨道交通方式的接驳转变,最终稳定在一个水平上。

轨道客流预测高峰系数讨论
依据上海地铁运营数据和2004年交通调查数据分析上海地铁客运量和断面 高峰系数体现的规律。运量高峰系数均在O.2以下,最高为0.168,运量高峰系 数呈下降趋势。断面客流高峰系数值明显大于运量高峰系数值。 结合上海实际的运营数据,运量高峰系数和断面高峰系数是两个不同的数 值,一般而言断面高峰系数会大于运量高峰系数。随着预测年限的变化,这两个 系数都呈下降的趋势。早晚高峰中,无论是运量峰值系数还是断面峰值系数,一 般晚高峰低于早高峰。此外,站点上下行方向上下客量的高峰系数和全线运量高 峰系数以及高断面客流高峰系数也是几个不相同的概念。一般而言,线路两端居 住区附近的站点早高峰系数较大,呈现出工作客流的特点,而中心区商业中心的 站点,客流呈现逐步累计的特点。全线运量高峰和断面高峰都由站点上下客量高
峰而确定。

本次研究基于我国16个城市轨道交通客流工作开展,但考虑到城市区位、 规模大小、形态结构、自然条件不同,其所得到的研究结论不能完全应用于所有 城市,主要参数研究则可供相关研究参考。

参考文献:
【1】城市快速轨道交通客流预测理论、方法和应用研究,中国国际工程咨询公司, 2007年4月;


【2】北京城市轨道交通线网客流预测报告,北京市城市规划设计研究院,2004 年8月; 【3】上海市轨道交通莘闵线工程可行性研究客流预测报告,上海市城市综合交通 规划研究所,2000年3月; 【4】广州地下铁道客流规划研究,西南交通大学、广州市地下铁道筹建处,1990 年5月。

城市轨道交通客流预测参数研究
作者: 作者单位: 陈必壮, 王忠强, 王祥 上海市城市综合交通规划研究所 上海市铜仁路331号 200040

本文读者也读过(3条) 1. 陈必壮.王忠强.王祥 轨道交通客流预测影响参数讨论[会议论文]-2008 2. 杨京帅.张殿业.YANG Jing-shuai.ZHANG Dian-ye 交通区位法规划城市轨道交通线网[期刊论文]-铁道运输与经济2008,30(2) 3. 王燕凯.Wang Yankai 北京城轨交通郊区线与市区线衔接方式的探讨[期刊论文]-都市快轨交通2008,21(6)

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城市轨道交通客流预测与分析 - 主讲:刘耀堂 E-mail:zzu_lyt@16
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