摘 要 从客流预测前期工作、客流预测 方法 这两个方面介绍了在杭州市轨道 交通 客流预测过程中对于一些 问题 的解决方法。
关键词 杭州,客流预测,轨道交通,问题, 研究 对策
客流预测是轨道交通 网络 规划的一个重要组成部分,可为网络规划提供客流数据 分析 资料,从而为轨道交通网络规模的论证及线网规划方案的比选提供直接依据。客流预测的可靠性直接 影响 到轨道交通网络规划的 科学 性。然而,由于轨道交通客流预测涉及因素众多(如人口、土地利用、就业岗位),预测过程又较为复杂,规划工作者难免会遇到各种技术问题。现以杭州市轨道交通客流预测为例,谈谈轨道交通客流预测中的一些问题以及研究对策。
1 杭州市轨道交通客流预测方法简介根据客流预测的需要,该轨道交通客流预测建立了三种与客运交通相关的模型,分别为:居民出行模型、流动人口出行模型、特殊生成点模型。客流预测模型采用传统的四阶段模型方式,由出行生成模型、出行分布模型、出行方式划分模型及客流分配模型等四部分组成。预测流程见图1。
2 轨道交通客流预测的问题及研究对策
在客流预测的实际操作中,往往会遇到各种问题,如何将这些问题解决好直接关系到客流预测的可靠性。
2.1 前期工作方面
轨道交通客流预测的前期准备工作与常规交通规划的前期准备工作相同,包括基础资料搜集、交通小区划分、各类交通调查、在ＥＭＭＥ/2数据库建立基础路网等。前期工作考虑的周密细致与否,与客流预测往返工作量的大小直接相关。下面讲述前期工作中的两个重要问题。
2.1.1 交通小区与轨道交通站点的关系
对于一般的交通规划模型来说,交通小区设置数量和交通小区划分取决于规划区面积、模型要求精度,以及地形、地貌、用地性质等因素。杭州市轨道交通客流预测初始也是根据这种常规方法来划分交通小区的。然而在以后的客流分配中发现,如果有两个轨道交通站点同属于一个交通小区,由于最短路径(最便利路径)的关系,不论怎样调整常规公交线网的布置,客流分配下来后常常会发生上客流量偏向其中一个站点,下客流量偏向另一个站点的现象。而由于生活在市郊的客流出行主流向比较单一(向市区),这种现象尤为突出。由此考虑到,为了保证沿线客流量及各个站点上下客流量预测的准确性,在交通小区划分中,应将不同的轨道交通站点划分到不同的交通小区中去,因此交通小区的划分要较常规的交通规划项目划分得更细。同时,这样的划分也满足不同轨道交通站点服务于不同区域的功能要求。
在前期工作中根据轨道交通站点的位置划分好交通小区非常重要。在杭州市轨道交通客流预测中,因为事先没有重视这一点而导致了大量的往返重复工作。 进行轨道交通客流预测需在ＥＭＭＥ/2数据库建立客流预测基础网络。杭州市客流预测基础网络包括基础路网和规划公交线路网两部分。
基础路网:杭州市轨道交通客流预测基础路网采用《杭州市城市总体规划》及杭州市各分区规划所确定的2010年路网。
规划公交线路网:根据《杭州市公共交通规划》中所确定的公交规划目标,轨道交通客流预测所采用的公交线网应是一个以轨道交通为骨干,以良好的常规公交网络为辅助,以轨道交通与公交换乘为主要节点的城市公交网络。因此,ＥＭＭＥ/2数据库中公交网络的建设分为以下三个层次:
第一层次,轨道交通线路,运营速度35ｋｍ/ｈ;
第二层次,地面公交走廊,主要承担中远距离的客运,以弥补轨道交通布局上的不足;
第三层次,地面常规公交线网。
其中,第二层次与第三层次是常规公交的布置,与客流预测结果的关系很大。常规公交线路布置的疏、密程度对轨道交通客流量的大小会产生显著影响。
在杭州市轨道客流预测中,常规公交的布置原则如下:城市中心区内,主、次、支路上布置棋盘状的支线连接商业中心、居住区、换乘枢纽等,为主干线集疏客流;城市外围区域之间,布置公交线路沟通相互间联系,在城市副中心或区级中心之间形成一环形的公交通道;郊区线路在城市外围区域的公交换乘枢纽与公交主干线或轨道交通连接,换乘进入市中心区。风景区 旅游 公交线,建立起相对独立的、沟通各景点联系并与城市公共交通形成衔接良好的旅游公交线网。副城逐步建立起相对独立的服务于各自区域的公交线网。 实际操作中,常规公交路网的布置是在客流预测结果上不断完善的,其布置的合理程度(密度、走向、停靠站等)最终可从公交出行方式比例、轨道交通占公交方式比例、平均公交方式出行时间、轨道交通平均运距等参数的预测值与分配值是否吻合中来得到验证。在杭州市轨道交通预测中,由于前期常规公交布线考虑的较为周全,因此这方面的往返工作量相对较少。
2.2 客流预测方法
按客流预测模型的操作顺序以及操作手段,从以下两个阶段来介绍杭州市轨道交通客流预测中关于一些问题的解决方法。
2.2.1 出行产生
出行产生普遍采用发生率模型来进行预测,但是不同类型、不同出行目的的出行者高峰时段的出行产生率差别很大。尤其是流动人口和特殊生成点,不能用单一的发生率数值来反映其群体出行行为。
(1)流动人口
(2) 特殊生成点2.2.2 出行分布、交通方式划分和交通分配
出行分布是将各交通小区的生成(吸引)量分解成各交通小区间的出行交换量。交通方式划分即将全方式的出行分布矩阵换算成各个交通方式的出行分布矩阵。交通分配即将各个交通方式的出行分布矩阵分配到路网上去。杭州市轨道交通客流预测中最重要的一部分———居民出行模型系采用后方式划分的 方法 进行。从常规的交通规划模型流程来说,出行分布、交通方式划分和交通分配是相互独立的三个阶段,一般是在一个阶段完成后再进行下一阶段的工作。但是这样往往造成分配出来交通流量及各交通运行参数与实际情况有较大的出入,欲修正时却又千头万绪,无从着手。为了避免这种情况的发生,在杭州市轨道客流预测居民出行模型中,将这三个阶段通过迭代的方法统一操作进行。
杭州市轨道客流预测采用重力模型作为分布模型,公式如下:
Ｐｉｊ=Ｋｉ×Ｋｊ×Ｐｉ×Ａｊ/Ｆ(ｔｉｊ)
式中:Ｐｉｊ———交通小区ｉ和ｊ之间的出行量;
Ｐｉ———交通小区ｉ的发生量;
Ａｊ———交通小区ｊ的吸引量;
Ｆ(ｔｉｊ)———交通小区ｉ和ｊ之间的交通阻抗:
Ｆ(ｔｉｊ)=ｅｘｐ(β×Ｔｉｊ),其中Ｔｉｊ为交通小区ｉ和ｊ之间的出行时间,来自于ＥＭＭＥ/2程序,β为标定系数;
Ｋｉ、Ｋｊ———调整系数。
由于采用后方式划分,在这里β的标定十分重要,直接关系到交通方式划分比例以及轨道交通的平均运距。表2为杭州市圭划2010年居民出行交通方式与出行距离的关系。
将该表反映到转移曲线上去,以便与方式分布函数结合从而确定各个交通小区的公交方式出行量。采用的具体操作流程如图2。
此外,公交客流分配模型采用的是ＥＭＭＥ/2提供的最优线路选择法,即采用多条线路概率 计算 ,按乘客综合时间最少的原则选择可乘线路。
由图2的操作流程可见,此处的出行分布、交通方式划分和交通分配不再是互相独立的三个阶段,而是互相制约、互相 影响 的关系,β值与转移曲线的系数数值是经过反复迭代确定的。其中“出行方式比例符合”即指其公交出行比例符合表2所确定的公交比例指标。轨道交通平均运距系经综合考虑上海和北京的轨道交通平均运距的现状、预测数据以及杭州市轨道交通一期工程线的规模确定。最终β值与转移曲线系数值必须满足这两个指标。这样,在保证平均运距和公交方式比例正确的前提下,若出现不合理的流量预测值,即可目标明确地锁定在分配公交线网上进行线网调试。通过这两方面的结合运作,最终可得出较为合理的轨道交通客流预测值。
3 结语
轨道交通客流预测过程是一个复杂、繁琐的过程,它作为轨道交通线网规划的一个重要组成部分,全国 目前 有不少规划建立轨道交通系统的城市都在进行这方面的工作。本文介绍的一些具体的客流预测方法,希望能有助于提供一些 问题 的解决思路,减少无谓的工作量,简化操作程序。
参 考 文 献
1 沈景炎.城市轨道交通客流预测的评估和抗风险设计.城市轨道交通 研究 ,2002,
(2):26
