城市軌道交通出行者多方式換乘行為決策研究

李之紅，吳海燕，趙 莉

（1.北京建筑工程學(xué)院 土木與交通工程學(xué)院，北京 100044；2.北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044）

隨著大城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)的展開，地鐵車站及換乘樞紐成為城市客運(yùn)系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)，它是多種交通方式交匯的承接地，集結(jié)了大量集散客流，具有流量大且客流目的性強(qiáng)的特點(diǎn)，樞紐換乘系統(tǒng)的規(guī)模及換乘設(shè)施的合理設(shè)計(jì)與否，不僅影響到各種客流在軌道交通樞紐內(nèi)的銜接換乘效率，也直接影響到整個(gè)軌道交通網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)輸效率和服務(wù)水平的提高。因此，作為軌道交通樞紐換乘系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)的前提和依據(jù)，研究軌道交通換乘樞紐的銜接換乘量預(yù)測方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，應(yīng)掌握軌道交通樞紐的客流銜接規(guī)律、科學(xué)預(yù)測軌道交通與其它交通方式間的換乘客流量，以此為依據(jù)，對軌道交通樞紐的換乘設(shè)施進(jìn)行合理配置，使其滿足客流集結(jié)、疏散的需要。

本文以北京城鐵13號線望京西站為調(diào)查對象，通過軌道銜接方式選擇行為調(diào)查，對影響出行者在樞紐內(nèi)的換乘方式選擇的因素分析，在此基礎(chǔ)上提出基于軌道交通銜接方式選擇—廣義Logit模型的銜接客流量預(yù)測方法，并通過比較預(yù)測值與實(shí)測值的偏差驗(yàn)證模型的有效性。

1 數(shù)據(jù)分析

1.1 數(shù)據(jù)調(diào)查

以北京望京西站為調(diào)查對象，該站是城鐵13號線的重要站點(diǎn)之一，主要滿足望京地區(qū)居民的軌道交通出行需求。2009年8月對望京西站客流的換乘行為（Revealed Preference data，RP數(shù)據(jù)）展開調(diào)查，內(nèi)容主要包括被訪者的個(gè)人特征（如：性別、年齡以及家庭車輛擁有狀況）、與出行有關(guān)的問題（如：出行目的、出發(fā)地、使用的交通工具）等，并根據(jù)對樞紐范圍內(nèi)的現(xiàn)有換乘設(shè)施及路網(wǎng)情況的實(shí)際調(diào)查，涉及常規(guī)公交、步行、出租車、自行車、私家車和其他（主要是摩的、黑車），共6種銜接方式供被訪者選擇。問卷調(diào)查采取的是現(xiàn)場面對面詢問調(diào)查的方式，調(diào)查時(shí)間是工作日、非工作日早高峰及平峰時(shí)間，共回收有效樣本406份。

1.2 調(diào)查結(jié)果分析

（1）出行者屬性分析

出行者的年齡構(gòu)成特征如圖1，從圖中可以看出換乘軌道交通的人群年齡主要集中在20~30歲，約占到50%，其次是30~40歲年齡段。從性別比例來看，男女乘客比例相差不大，男性乘客的比例為50.7%，女性乘客的比例為49.3%。

（2）出行特征分析

換乘軌道交通出行者的出行目的分布如圖2。主要以上班目的為主，約占59%，其他以休閑娛樂居多，剩余目的均在10%以下。

（3）銜接方式分析

銜接方式分布如圖3，從圖中可以看出，常規(guī)公交為主要的銜接方式，這間接說明了與軌道交通銜接的客流是距樞紐距離較遠(yuǎn)的客流。

2 基于銜接方式選擇的銜接客流預(yù)測

2.1 銜接方式選擇的廣義Logi t模型

廣義Logi t模型是MNL模型的變形，根據(jù)MNL原理，對同一個(gè)出行者n，其選擇方式i的效用的固定項(xiàng)，可以表示為：

式中Vi表示選擇方式i的效用的固定項(xiàng)；βik表示第i個(gè)選擇方式中所包含的第k個(gè)特征變量所對應(yīng)的未知參數(shù)。

出行者n選擇第i個(gè)選擇肢作為銜接方式的概率為pi等于：

在此基礎(chǔ)上，首先選擇一個(gè)基線分類（即以選擇集中的某一選擇肢為基準(zhǔn)類），記為J，以下公式推倒以最后一類選擇肢為基準(zhǔn)類J，令基線分類效用函數(shù)的參數(shù)βJk均等于0，則得到exp(VJ)=1，同時(shí)讓每個(gè)選擇肢i與基準(zhǔn)類選擇肢J進(jìn)行對比，則得到J-1個(gè)非集計(jì)模型：

根據(jù)公式（3），可得：

該模型在使用時(shí)需要同時(shí)估計(jì)J-1個(gè)非集計(jì)模型的參數(shù)，可根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)，采用極大似然估計(jì)法對模型的參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定[1]。

2.2 銜接客流量的預(yù)測方法

為了確定軌道交通樞紐內(nèi)換乘設(shè)施的規(guī)模以進(jìn)行合理設(shè)計(jì)，需要預(yù)測該樞紐內(nèi)各銜接方式承擔(dān)客流量的集計(jì)值，根據(jù)上述銜接方式選擇Logi t模型可預(yù)測每個(gè)出行者的選擇概率，但是由于不能得到所有個(gè)人數(shù)據(jù)的未來預(yù)測值，這就涉及將非集計(jì)模型集計(jì)化的問題，與集計(jì)模型相比，非集計(jì)模型具有更高的時(shí)空可移植性，可通過分析出行者構(gòu)成的時(shí)間序列變化，利用已建立的Logi t模型預(yù)測出未來某一時(shí)間段的銜接客流量：

將預(yù)測的軌道交通客流量數(shù)據(jù)按照個(gè)體特征（如：年齡、性別、出行目的）分成g個(gè)組，并確定每組人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例qg，將各分組g進(jìn)行集計(jì)，即：

用Qi=Q·Si即可得出未來年該樞紐軌道交通銜接客流量的預(yù)測值。

3 模型的建立及實(shí)例應(yīng)用

3.1 變量的選取

本文建立的模型主要考慮工作日早晚高峰時(shí)段的銜接換乘客流量。模型中包括步行、自行車、常規(guī)公交、私家車、出租車、其它（摩的）在內(nèi)的6種較為常用的交通方式作為選擇肢進(jìn)行分析。

出行者換乘方式的選擇結(jié)構(gòu)是由長期決策和短期決策共同作用的結(jié)果。長期決策的形成是由出行者的個(gè)人特點(diǎn)、各種方式的交通服務(wù)特性等長期因素決定的，如出行者的年齡、銜接換乘距離、樞紐的不同方式間的換乘時(shí)間、以及各種交通方式本身的費(fèi)用都將會使出行者產(chǎn)生一種思維定勢或者使其養(yǎng)成一定的習(xí)慣，產(chǎn)生換乘偏好；短期決策是面對具體的換乘問題而做出的決定。與出行當(dāng)時(shí)的環(huán)境（天氣、溫度等）、出行時(shí)間（高峰時(shí)段和非高峰時(shí)段）、出行目的等因素有關(guān)。因此，根據(jù)調(diào)查結(jié)果選擇出行者的年齡、性別、出行目的、銜接距離為參數(shù)。所選特性變量及相應(yīng)的取值方法見表1。

表1 模型的特征變量表

3.2 模型的參數(shù)估計(jì)

設(shè)出租車為參考類，以其他方式與參考類進(jìn)行對比，建立5個(gè)非集計(jì)模型。利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件中的多項(xiàng)分類logist ic回歸功能，對接駁方式選擇模型進(jìn)行模擬仿真，得到參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表2。

在Spss中對logist ic模型的假設(shè)檢驗(yàn)：

（1）全局性的假設(shè)檢驗(yàn)?？刹捎脭M然比檢驗(yàn)，結(jié)果得X2

LR=313.916，自由度=30，P值<0.05，說明模型有統(tǒng)計(jì)意義。

（2）單個(gè)變量的假設(shè)檢驗(yàn)。采用Wal d統(tǒng)計(jì)量，其中，β表示自變量的回歸系數(shù)；S.E表示回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，Wa l d用來對回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)(Wal d=(β/S.E)2)，檢驗(yàn)參數(shù)βi是否為0，如果拒絕H0：βi=0，則表明該自變量Xi對于模型的作用有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。當(dāng)自由度為1、置信度a=0.05的條件下，Wa l d臨界值為3.841，如果Wa l d>3.841，說明自變量和因變量顯著相關(guān)；Wa l d<3.841，說明變量對結(jié)果影響程度較小。

根據(jù)表2中所列的標(biāo)定結(jié)果來看，模型與實(shí)際擬合的效果較好。

3.3 預(yù)測結(jié)果分析

根據(jù)表2標(biāo)定的結(jié)果，按年齡（1~20；21~40；41以上）、性別（男或女）、出行距離，將軌道交通的客流量分為24組，計(jì)算各組的人數(shù)比例，代入公式（6）~（8）得到該樞紐軌道交通銜接客流量的預(yù)測值，見表3。

表2 模型的參數(shù)標(biāo)定結(jié)果

表3 預(yù)測精度分析

模型具有較高精度，其中出租車和其他銜接方式的預(yù)測精度較低，主要是由2方面因素決定：（1）模型建立中對影響因素考慮的不全面，出行者的人均收入水平是選擇出租車換乘的一個(gè)重要因素，在模型中缺乏考慮導(dǎo)致誤差較大；（2）由調(diào)查樣本量大小對模型標(biāo)定精度的影響造成。

4 結(jié)束語

軌道交通樞紐銜接換乘量預(yù)測作為樞紐規(guī)劃設(shè)計(jì)的重要依據(jù)，對樞紐內(nèi)各種換乘設(shè)施的協(xié)調(diào)、規(guī)劃、設(shè)計(jì)具有重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。本文在分析主要接駁方式特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，利用非集計(jì)模型，提出軌道交通接駁客流量的預(yù)測方法，并以實(shí)際調(diào)查的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對模型進(jìn)行標(biāo)定和應(yīng)用，結(jié)果證明預(yù)測方法的可靠性。

由于調(diào)查數(shù)據(jù)有限，模型在影響因素考慮上不甚全面，有待進(jìn)一步改進(jìn)。樞紐作為一個(gè)交通集散點(diǎn)，對交通吸引和發(fā)散的方向性預(yù)測是確定換乘交通量的重要環(huán)節(jié)，關(guān)系到不同銜接方式的設(shè)施在樞紐內(nèi)的布局及樞紐的集散客流對其區(qū)域范圍內(nèi)路網(wǎng)的影響，因此在今后的研究中應(yīng)考慮對集散客流的方向性調(diào)查，研究外部路網(wǎng)對換乘客流分布的動(dòng)態(tài)影響，提出結(jié)合樞紐客流集散方向分布的銜接客流量預(yù)測方法。

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