基于智能化技術(shù)的公交分擔(dān)率計算方法研究

張豐焰，王曉娟，賀中娣

(1.東南大學(xué) 交通學(xué)院，江蘇 南京 210096； 2.安徽交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥 230051；3. 安徽富煌科技股份有限公司，安徽 合肥 230088；4.浙江交通勘察設(shè)計有限公司，浙江 杭州 310014)

基于智能化技術(shù)的公交分擔(dān)率計算方法研究

張豐焰1,2,4，王曉娟3，賀中娣4

(1.東南大學(xué) 交通學(xué)院，江蘇 南京 210096； 2.安徽交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥 230051；3. 安徽富煌科技股份有限公司，安徽 合肥 230088；4.浙江交通勘察設(shè)計有限公司，浙江 杭州 310014)

為快捷、準(zhǔn)確地獲取公交分擔(dān)率，提高分擔(dān)率計算結(jié)果的可信度，借助較為成熟的智能化技術(shù)，從解析公交分擔(dān)率計算模型出發(fā)，對公交分擔(dān)率計算方法開展研究。利用客流計數(shù)系統(tǒng)實時獲取公交客運量數(shù)據(jù)，利用公交IC卡數(shù)據(jù)計算公交平均換乘系數(shù)，再通過分析挖掘手機話單數(shù)據(jù)獲取居民出行量，將這些數(shù)據(jù)代入計算模型即可得到公交分擔(dān)率值。利用此方法計算出的公交分擔(dān)率相對于傳統(tǒng)方法來說減少因抽樣而造成的誤差，同時獲得公交分擔(dān)率的時間也大大縮短。

交通工程；公交分擔(dān)率；智能化技術(shù)；客流計數(shù)系統(tǒng)；手機話單數(shù)據(jù)

公交出行分擔(dān)率，是指在統(tǒng)計范圍內(nèi)，城市居民出行方式中選擇公交的出行量占統(tǒng)計范圍內(nèi)總出行量的比例，是衡量公交發(fā)展、城市交通結(jié)構(gòu)合理性的重要指標(biāo)。在城市公交規(guī)劃中，可根據(jù)公交出行分擔(dān)率來分析公交出行需求，能促進地方政府有針對性地出臺提升公交服務(wù)的實施方案，推動城市公交的快速健康發(fā)展。

國內(nèi)外在分擔(dān)率的理論研究方面，取得了一定成果。蔣忠海，羅旗幟等人基于現(xiàn)狀調(diào)查得到公交平均運距、滿載率等指標(biāo)，通過預(yù)測的規(guī)劃年人口量和居民出行總量，來確定規(guī)劃年公交分擔(dān)率的合理范圍[1-3]。溫旭麗等人從公交分擔(dān)率指標(biāo)涵義出發(fā)，借鑒倫敦、東京等國際大都市的實踐經(jīng)驗，結(jié)合國內(nèi)北京、上海等城市的公交分擔(dān)率值，分析了我國目前公交分擔(dān)率指標(biāo)存在的一些問題[4]。李豐光等人利用需求彈性理論，對提高公交分擔(dān)率的有效措施進行了初步研究[5-7]。裴玉龍等人通過分析公交出行的影響因素，建立模糊層次結(jié)構(gòu)模型預(yù)測公交分擔(dān)率[8-10]。

由于我國城市正處于快速發(fā)展中，公交發(fā)展也是日新月異，相關(guān)的研究還處于起步階段，如何快速計算城市公交分擔(dān)率，提高城市公交分擔(dān)率計算的準(zhǔn)確性等，都是當(dāng)前所需要解決的問題。雖然公交分擔(dān)率僅是一個統(tǒng)計指標(biāo)，但是計算公交出行分擔(dān)率需要有全面、準(zhǔn)確的居民各種出行方式的出行量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取的方式、方法是決定分擔(dān)率計算結(jié)果可信度的主要因素。因此，對公交出行分擔(dān)率計算方法開展研究仍有必要。

隨著智能公交系統(tǒng)的快速發(fā)展，各種信息化、智能化技術(shù)在公交行業(yè)被廣泛使用，實現(xiàn)了公交車輛運營調(diào)度的智能化、運行的信息化和可視化，實現(xiàn)了面向公眾乘客的完善信息服務(wù)。隨著新一代信息技術(shù)在交通調(diào)查領(lǐng)域的應(yīng)用，不但可以提高調(diào)查的質(zhì)量和可信度，使交通調(diào)查工作效率更高，還可以豐富交通調(diào)查內(nèi)容，有助于探尋交通問題成因，在信息技術(shù)與交通調(diào)查技術(shù)的交叉點上產(chǎn)生新的突破。本文將主要研究利用智能化的公交客流數(shù)據(jù)采集技術(shù)、手機話單定位技術(shù)，通過對采集到的多源數(shù)據(jù)的分析利用，實現(xiàn)全方式公交分擔(dān)率的計算。

1 公交分擔(dān)率計算方法

1.1 統(tǒng)計范圍

公交分擔(dān)率需要考慮在不同統(tǒng)計范圍下存在的差異，如2011年，南京、青島主城區(qū)范圍內(nèi)公交全方式出行分擔(dān)率分別為24.4%和22.1%，相差不多，但公交機動化出行分擔(dān)率分別為63%和41%，差別較大[4]。所以，在計算分擔(dān)率指標(biāo)時需要有明確的統(tǒng)計范圍，針對不同統(tǒng)計范圍的分擔(dān)率指標(biāo)值，能更有針對性地出臺提升公交服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)化措施。

城市公交出行分擔(dān)率的統(tǒng)計范圍包括空間范圍、時間范圍、出行方式范圍等。如果統(tǒng)計口徑不同，會導(dǎo)致公交出行分擔(dān)率計算和比較的混淆，如公交全方式出行分擔(dān)率與公交機械化(不含步行)出行分擔(dān)率、全目的公交出行分擔(dān)率與以通勤為出行目的的公交出行分擔(dān)率等。全方式公交出行分擔(dān)率，是國際常見并通用的公交出行分擔(dān)率統(tǒng)計口徑[4，11-12]。本文將對全方式公交出行分擔(dān)率計算方法展開研究。

1.2 全方式公交出行分擔(dān)率計算公式

(1)

式中：γP為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)居民日均全方式出行分擔(dān)率，單位:%；TP為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)居民日均公交出行量，單位：萬人次/日；T為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)居民日均全方式總出行量，單位：萬人次/日。

由式(1)可知，只需要知道TP，T的值，即可計算出公交出行分擔(dān)率。

2 公交出行量計算方法

2.1 公交出行量計算公式

最直接的方法是利用公交主管部門提供的公交客運量數(shù)據(jù)，再利用對公交IC卡數(shù)據(jù)分析獲取公交的平均換乘系數(shù)，進而得到公交的出行量，計算公式為

(2)

式中：P為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)公交客運量，單位：萬乘次/日；tr為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)公交平均換乘系數(shù)。

但是公交主管部門提供的公交客運量對應(yīng)的區(qū)域范圍一般是全市，對應(yīng)的人口是城市總?cè)丝?，不能提供精確的在特定地區(qū)(交通擁堵的核心區(qū)域)內(nèi)的公交客運量數(shù)據(jù)。大部分的交通矛盾主要發(fā)生在早晚高峰時段，該時段內(nèi)交通擁堵最為嚴(yán)重，導(dǎo)致的能源消耗和環(huán)境污染也最為突出。

2.2 基于客流計數(shù)系統(tǒng)的公交出行量計算方法

當(dāng)前我國很多城市使用的公交客流數(shù)據(jù)采集方法有駐點式目測客流調(diào)查法、人工跟車統(tǒng)計法、IC卡數(shù)據(jù)統(tǒng)計法等。這些傳統(tǒng)的客流采集方法存在很多弊端，已經(jīng)滿足不了需求。人工調(diào)查法調(diào)查周期長，組織難度大，無法做到經(jīng)常性和系統(tǒng)性的調(diào)查；公交IC卡方法是一種快捷有效的客流調(diào)查方法，但是實時性不足，無法解決下車不二次刷卡的問題，投幣人數(shù)也無法實時統(tǒng)計。

隨著智能公交系統(tǒng)的發(fā)展，及視頻圖像處理、GPS定位、無線信息傳輸?shù)燃夹g(shù)在公交行業(yè)的應(yīng)用發(fā)展，很多大城市開始利用新興的技術(shù)手段獲取公交客運量，如利用基于視頻分析的公交客流自動采集系統(tǒng)獲取公交客運量數(shù)據(jù)，此技術(shù)已經(jīng)逐步成熟。

基于視頻分析的客流計數(shù)系統(tǒng)，是利用視頻客流計數(shù)儀作為公交客流數(shù)據(jù)采集終端設(shè)備，依靠車載傳輸通道，將所采集的當(dāng)前客流數(shù)據(jù)(時間、地點、人數(shù)等)打包上傳給公交企業(yè)服務(wù)器，實現(xiàn)對客流數(shù)據(jù)的實時、準(zhǔn)確采集，進而實現(xiàn)對客流大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，工作流程見圖1。

圖1 視頻客流計數(shù)系統(tǒng)工作流程

利用視頻客流計數(shù)系統(tǒng)能準(zhǔn)確獲得隨時間變化的公交客運量、平均滿載率、平均運距等一系列指標(biāo)數(shù)據(jù)，能及時、準(zhǔn)確地獲知公交客流在時間上、方向上、斷面上的不均衡系數(shù)，充分滿足公交客流采集及分析應(yīng)用的需要。利用此系統(tǒng)不僅能精確地獲得在特定區(qū)域、特定時段(高峰小時)內(nèi)的公交客運量，還能通過對平均滿載率、平均運距等指標(biāo)數(shù)據(jù)的分析，了解乘坐公交的舒適性、平均乘車距離等，結(jié)合其他數(shù)據(jù)指標(biāo)(公交準(zhǔn)點率、站點覆蓋率、線路重復(fù)系數(shù)等)，進一步評價公交出行服務(wù)質(zhì)量，分析影響公交出行分擔(dān)率的因素，有針對性的采取措施提高公交出行分擔(dān)率。

利用公交客流計數(shù)系統(tǒng)可以實時、準(zhǔn)確地獲取統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)的公交客運量，結(jié)合公交平均換乘系數(shù)，利用式(2)即可得到統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)的公交出行量。

3 居民出行量調(diào)查統(tǒng)計方法

3.1 居民出行量調(diào)查概況

居民出行方式出行量獲取的方式、方法是決定分擔(dān)率計算結(jié)果可信度的主要因素。目前國內(nèi)外大部分城市獲取居民出行方式出行量，都是以居民出行入戶調(diào)查為主，通過對城市居民出行方式進行廣泛的調(diào)查、計算取得各種出行方式的出行量等所需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。但是此調(diào)查方式的實施周期長、采樣率普遍偏低、調(diào)查成本高。進行抽樣調(diào)查時，受調(diào)查方法及抽樣方法的影響，存在抽樣誤差，整體調(diào)查所得數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率較低。

近年來，隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，國內(nèi)外大城市的居民出行調(diào)查工作日益呈現(xiàn)出自動化、信息化的特點，調(diào)查方法靈活多樣，開始采用以新技術(shù)為核心，人工調(diào)查為補充的調(diào)查方法體系。將無線通訊網(wǎng)絡(luò)的話單數(shù)據(jù)應(yīng)用于居民出行調(diào)查，成為一種技術(shù)方向，將有助于尋找出行擁堵原因，從而為未來交通規(guī)劃的編制提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)支撐。

3.2 基于手機話單數(shù)據(jù)的居民出行量計算方法

隨著個人手機的普及，人們的手機擁有率和使用率已經(jīng)達到很高的比例。利用容易獲取到的移動、聯(lián)通、電信運營商的手機話單數(shù)據(jù)，結(jié)合GIS數(shù)據(jù)，再利用個人手機作為居民出行調(diào)查的探測器，能獲得更加接近于全樣本的、準(zhǔn)確的居民出行信息，是對出行調(diào)查新方法的探索，將彌補傳統(tǒng)入戶調(diào)查的不足。

利用移動網(wǎng)絡(luò)運營商已有的手機話單計費系統(tǒng)，采集獲取匿名手機用戶在產(chǎn)生話單計費數(shù)據(jù)時的定位信息，話單定位數(shù)據(jù)的內(nèi)容包括：匿名手機用戶唯一識別號、話單事件發(fā)生的時間、話單事件對應(yīng)的基站小區(qū)編號(通過基站小區(qū)位置信息對應(yīng)至具體地理位置)、手機用戶號碼歸屬地、話單時間類型(主叫、被叫、接收短信、發(fā)送短信)等，結(jié)合城市的用地性質(zhì)加以綜合分析，獲得城市內(nèi)居民出行特征信息，包括白天夜間人口空間分布、城市主要大區(qū)域間出行OD、平均出行次數(shù)等，能充分滿足城市交通調(diào)查的部分需要。基站小區(qū)在中心城區(qū)平均半徑250 m，平均面積0.2 km2，郊區(qū)半徑約為400～1 000 m，基站小區(qū)的覆蓋范圍一般小于交通小區(qū)范圍，基于基站小區(qū)的定位精度能滿足出行調(diào)查要求[13-14]。

不管居民是在外工作、學(xué)習(xí)，還是出去購物等，都會有一定的活動范圍，通過對手機話單數(shù)據(jù)的分析，設(shè)定合適的范圍界限，如果居民的活動范圍沒有超過預(yù)設(shè)值，則判定為該居民在同一區(qū)域內(nèi)活動，不屬于一次出行，從而可以計算出該居民的出行次數(shù)。但是，手機在某一位置可能會同時接收到覆蓋該位置的多個基站發(fā)射的信號，所以在某時段內(nèi)可能會收到兩個或多個基站的定位信息，導(dǎo)致手機位置的瞬間“飄移”，而這種情況下的“飄移”不是正常的速度能達到的，根據(jù)“飄移”的距離和時間段的比值可以把這種在同一區(qū)域內(nèi)的出行剔除，提高出行次數(shù)計算的準(zhǔn)確性[15]。

通過手機號碼歸屬地等區(qū)分本地用戶及外地用戶，獲取到外地用戶夜間人口分布、外地人口在本地逗留時間、外地人口出行次數(shù)等，便于分析本地人口和外地人口的出行差異。所以，利用此技術(shù)，能有效分析出統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)常住人口(本地人口)、流動人口(外地人口)的日平均出行次數(shù)，結(jié)合統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)常住人口、流動人口總數(shù)，即可計算出統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)居民的總出行量，即式(1)中分母通過如下方式計算：

T=R×λR+V×λV.

(3)

其中：T為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)居民日均全方式總出行量，單位：萬人次/日；R為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)常住人口總量，單位：萬人；λR為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)常住人口平均出行次數(shù)，單位：次/人；V為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)流動人口總量，單位：萬人；λV為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)流動人口平均出行次數(shù)，單位：次/人。

式(3)中R直接來源于城市統(tǒng)計部門，一般為統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)年末人口；V來源于城市公安或流動人口管理相關(guān)部門；λR,λV利用上述手機話單數(shù)據(jù)分析獲取。通過對出行規(guī)律跟蹤，分析出行距離，實現(xiàn)利用手機話單數(shù)據(jù)分析居民出行次數(shù)。

隨著手機普及率越來越高，在手機話單數(shù)據(jù)充足的情況下，可以接近全樣本，比抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)來源更加可靠、準(zhǔn)確。由于無線通訊網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的實時性，居民出行特征調(diào)查的分析周期更短，可獲得每日出行特征數(shù)據(jù)，甚至每小時出行特征數(shù)據(jù)。

此技術(shù)還可以作為居民出行人工調(diào)查期以外的補充調(diào)查方式。國內(nèi)多數(shù)城市通常五年左右開展一次居民出行調(diào)查。隨著各地交通發(fā)展迅速，居民出行特征不斷變化，以往的交通調(diào)查資料很難反映當(dāng)前最真實的居民出行特征和規(guī)律，頻繁地進行人工調(diào)查，又耗費人力、物力，所以利用此技術(shù)進行居民出行調(diào)查，可以在調(diào)查期以外的時間發(fā)揮較大的作用。

4 公交全方式出行分擔(dān)率計算流程

綜上，利用客流計數(shù)系統(tǒng)實時獲取公交客運量數(shù)據(jù)，利用公交IC卡數(shù)據(jù)計算公交平均換乘系數(shù)，再通過分析挖掘手機話單數(shù)據(jù)獲取居民日均出行次數(shù)，將這些數(shù)據(jù)代入計算模型即可得到公交全方式出行分擔(dān)率。計算流程如圖2所示。

圖2 公交全方式出行分擔(dān)率計算流程

把式(2)、式(3)帶入式(1)，得到

(4)

利用式(4)即可以快速準(zhǔn)確地計算全方式公交出行分擔(dān)率。

5 公交分擔(dān)率的計算實例

以合肥市相關(guān)數(shù)據(jù)信息為例，采取如下步驟確定公交全方式出行分擔(dān)率：

1)根據(jù)2014年合肥市統(tǒng)計年鑒，2014年末，合肥市區(qū)常住人口369萬人。

2)選取手機用戶量較大的移動運營商3個月的話單數(shù)據(jù)，由于存在非活躍手機用戶，對手機用戶進行采樣，采樣率80%，除去節(jié)假日數(shù)據(jù)信息，通過對手機話單數(shù)據(jù)的分析，計算出居民平均出行次數(shù)為2.70次/日。不考慮流動人口出行特征，利用式(3)得到市區(qū)全方式總出行量為996.3萬人次/d。

3)通過對公交IC卡數(shù)據(jù)分析，獲取公交平均換乘系數(shù)為1.4次/d。

4)利用上述公交客流計數(shù)系統(tǒng)，能實時、準(zhǔn)確采集公交客運量數(shù)據(jù)，利用式(2)，得到日均公交出行量176.9萬人次/d。

5)根據(jù)式(4)計算即可得到2014年合肥市公交全方式出行分擔(dān)率為17.8%。

6 結(jié)束語

本文首先介紹了全方式公交出行分擔(dān)率計算公式，然后研究利用公交客流計數(shù)系統(tǒng)獲取公交出行量數(shù)據(jù)，利用手機話單定位技術(shù)獲取全方式出行量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全方式公交出行分擔(dān)率的計算，增強計算方法的科學(xué)性和可信性。利用此方法計算出的全方式公交分擔(dān)率相對于傳統(tǒng)方法，減少了因抽樣帶來的誤差，同時獲得公交分擔(dān)率的時間也大大縮短。該方法的不足之處在于目前國內(nèi)絕大部分城市在公交客流數(shù)據(jù)采集層面都沒有采用客流計數(shù)設(shè)備，數(shù)據(jù)采集沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。手機話單數(shù)據(jù)的獲取需要跟運營商協(xié)調(diào)，也存在一定的數(shù)據(jù)購買費用。且手機話單數(shù)據(jù)類型有限，僅能記錄居民出行規(guī)律的一部分，需要利用較長時間的歷史數(shù)據(jù)進行分析獲取。下一步還需要深入研究適用于不同城市規(guī)模的分擔(dān)率計算方法，以及基于歷史客流“大數(shù)據(jù)”如何預(yù)測未來公交出行分擔(dān)率。

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The method of public transit share rate calculation based on intelligent technology

ZHAGN Fengyan1,2,4，WANG Xiaojuan3，HE Zhongdi4

(1.School of Transportation, Southeast University, Nanjing 210096, China; 2.Anhui Communications Vocational &Technical College, Hefei 230051, China; 3.Anhui Fuhuang Technology Co.,Ltd., Hefei 230088, China;4.Zhejiang Communications Survey & Design Co.,Ltd., Hangzhou 310014, China)

To acquire public transit share rate accurately and quickly, and improve the credibility of the public transit share rate calculation results, with the aid of mature intelligent technology, starting from the analysis of public transit share rate calculation model, the calculation method of public transit share rate is studied. Real-time bus passenger information is acquired by passenger counting system, and bus average transfer coefficient is calculated by bus IC card data, then the resident trip is acquired through mining cellular phone bill data. The public transit share rate is obtained by putting these data above into the calculation model. Compared with the traditional method, this method of calculating public transit share rate can reduce the error caused by sampling, and can greatly shorten the calculation time of public transit share rate.

traffic engineering; public transit share rate; intelligent technology; passenger flow counting system; cellular phone bill data

[責(zé)任編輯：劉文霞]

U121

A

1671-4679(2017)05-0006-04

2017-01-19

安徽高校省級自然科學(xué)研究資助項目(KJ2012B051)

張豐焰(1972-)，男，教授級高級工程師，工學(xué)博士，研究方向：交通規(guī)劃與管理.

10.19352/j.cnki.issn1671-4679.2017.05.002