大數(shù)據(jù)背景下公交換乘優(yōu)惠政策制定方法研究

周 嬌 程曉明

南京市城市與交通規(guī)劃設計研究院股份有限公司，江蘇南京 210008

1 研究背景

近年來隨著我國經(jīng)濟的飛速增長，國土城鎮(zhèn)化進入高潮期，各大城市規(guī)模逐步外擴，并伴隨著城市職住分離的現(xiàn)象日益顯著，原有的常規(guī)公交網(wǎng)絡無論在運行速度還是運能能級上均無法支撐城市空間的重構。各大城市在財政允許的情況下紛紛推進軌道交通的規(guī)劃建設，截至2017年底，中國內(nèi)地已有31個城市開通軌道交通，北上廣深等一線城市軌道已經(jīng)進入網(wǎng)絡化運行階段，軌道交通的網(wǎng)絡化運營對地面公交客流形成極大沖擊。為應對軌道交通持續(xù)擴網(wǎng)對地面公交客流的影響，各地公交主管部門紛紛推進地面公交線網(wǎng)功能調整工作，并在此基礎上通過削減重復、截斷延伸、調整走向、留線減車、開通高峰區(qū)間車等線路優(yōu)化或運營優(yōu)化方法，優(yōu)化地面公交線網(wǎng)布局，強化軌道交通、地面公交線路兩網(wǎng)融合，形成客流共贏局面。

常規(guī)公交線網(wǎng)的重構必然帶來居民換乘次數(shù)的增加，為保證線網(wǎng)優(yōu)化方案的落地必須配套與票制票價相適應的換乘優(yōu)惠政策[1]。而現(xiàn)有換乘優(yōu)惠政策的制定大多依賴于城市之間的調研和國外相關經(jīng)驗的借鑒，對于城市本身公交出行特征的考慮相對較少，導致?lián)Q乘優(yōu)惠政策與實際換乘需求特征不匹配，難以平衡政府財政壓力和居民綜合出行成本之間的關系，導致線網(wǎng)優(yōu)化工作往往難以落地。本次重點基于IC卡數(shù)據(jù)的挖掘分析，對居民公交出行特征（特別是換乘特征）進行深度分析，進而精細化完善換乘優(yōu)惠政策制定方法流程，最后以南京市為案例進行換乘優(yōu)惠政策的實證性研究。

2 換乘優(yōu)惠政策制定方法流程

本次考慮將換乘優(yōu)惠方案構建分為基礎因素、核心因素和實施細則三個層面進行分層考慮。

2.1 基礎因素

基礎因素主要是指公交票制票價對公交使用的影響，對于換乘優(yōu)惠政策來說主要是考慮基準票價、刷卡折扣、季節(jié)票價和特殊群體優(yōu)惠等四個方面。換乘優(yōu)惠政策制定必須立足基礎因素制定，重點對季節(jié)票價和特殊群體優(yōu)惠這兩方面帶來的分時段、分人群的優(yōu)惠政策需要特殊考慮。

2.2 核心因素

核心因素包括設計的換乘優(yōu)惠方案是否限次、換乘時間間隔、換乘優(yōu)惠幅度、優(yōu)惠對象以及覆蓋設施等方面。核心因素是構成換乘優(yōu)惠規(guī)則主體，與換乘特征息息相關，需要利用IC卡數(shù)據(jù)進行深度挖掘，對上述指標選擇進行輔助判斷，保障換乘優(yōu)惠政策與實際換乘需求的匹配。

2.3 實施細則

在此基礎上，還應結合公交運營方與乘客的綜合利益考慮優(yōu)惠方案實施的可行性，包括換乘次數(shù)計算方法、每位用戶允許的換乘次數(shù)、判別是否為換乘的時間閾值確定等問題。

換乘優(yōu)惠方案制定完成后，需要利用宏觀客流模型對換乘優(yōu)惠政策效果進行效益評估，并對實施后換乘客流指標進行測試統(tǒng)計，計算換乘優(yōu)惠補貼規(guī)模。

3 支撐性關鍵技術研究

3.1 公交IC卡數(shù)據(jù)挖掘技術

公交IC卡刷卡數(shù)據(jù)的挖掘是獲取公交換乘特征的唯一數(shù)據(jù)來源，特別是在軌道交通相對發(fā)達的城市，需要對常規(guī)公交和軌道交通刷卡數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析。需要分析的主要指標如表1所示。

表1 公交IC卡分析指標一覽

經(jīng)過對數(shù)據(jù)清洗之后，利用常規(guī)統(tǒng)計方法可以對刷卡通體規(guī)模進行統(tǒng)計。但是換乘客流特征則需要利用特殊算法進行公交換乘鏈表的構建，在此基礎上分析細部特征。

具體算法為：通過對公交IC卡與軌道AFC的卡號關聯(lián)，獲取初始換乘鏈表。在此基礎上，按照卡號進行聚類分析，按時間邏輯和換乘邏輯將出行鏈合并或打斷，以此判斷得到一組包含N個卡號的集合，最終將記錄歸并得到公交換乘鏈表。公交換乘鏈表挖掘流程如圖1所示。

圖1 公交換乘鏈表挖掘流程

3.2 換乘優(yōu)惠方案評估技術

首先，基于基礎路網(wǎng)模型、常規(guī)公交線網(wǎng)模型以及軌道線網(wǎng)模型，結合出行時間價值模型和設計的換乘優(yōu)惠方案，建立換乘費用模型，作為公交客流分配的綜合成本模型的基礎。利用Emme軟件的方式選擇模型和路徑，計算得出包括網(wǎng)絡客流量、換乘客流量、換乘刷卡量、運營成本、票務收入等在內(nèi)的一系列測試指標，作為方案比選的依據(jù)。評估模型測試思路如圖2所示。

圖2 評估模型測試思路

利用Emme4模擬換乘優(yōu)惠方案中各種換乘措施。重點包括五類換乘過程，即只乘坐地鐵（軌道交通）、只乘坐常規(guī)公交、地鐵換乘常規(guī)公交、常規(guī)公交換乘地鐵以及常規(guī)公交之間的換乘。

換乘折扣建模過重點考慮了乘客換乘等待時間以及乘客乘車費用等重要因素。其中，費用模型計算的折扣儲存在Penalty字段。

基礎模型建立完畢之后，基于Emme Modeller接口，通過對基礎模型進行二次開發(fā)，針對客流分配結果數(shù)據(jù)進行個性化輸出，以滿足不同使用對象的具體要求。

4 南京市換乘優(yōu)惠政策實例分析

4.1 南京市換乘優(yōu)惠方案[2]

4.1.1 方案一（限時不限次，定額優(yōu)惠1元）

90min內(nèi)乘客由公交換乘地鐵、地鐵換乘公交、公交換乘公交，在刷卡折扣基礎上定額優(yōu)惠1元，不限次數(shù)。學生和老人（60～69歲）換乘免費。其中，公交換乘公交與軌道換乘公交，若換乘的公交是普通車線路，則換乘免費，其余各種情況均定額優(yōu)惠1元。

4.1.2 方案二（限時限次折扣優(yōu)惠，第一次換乘優(yōu)惠0.8元，第二次換乘優(yōu)惠1.6元）

90min內(nèi)乘客第一次換乘，在刷卡折扣基礎上優(yōu)惠0.8元，第二次換乘在刷卡折扣基礎上優(yōu)惠1.6元。學生和老人（60～69歲）換乘免費。三次及以上換乘或超過90min后進入下一個換乘計算周期。與方案一類似，當換乘的公交為普通車線路時，換乘免費。

4.1.3 方案三（限時不限次，公交、地鐵換乘公交免費或定額優(yōu)惠1.6元，公交換乘地鐵定額優(yōu)惠1元）

90min內(nèi)乘客由公交、地鐵換乘公交，如換乘線路票價低于2元則換乘免費，如換乘線路票價高于2元，則定額優(yōu)惠1.6元；公交換乘地鐵定額優(yōu)惠1元。不限次數(shù)。學生和老人（60～69歲）換乘免費。與方案一和方案二不同的是，該方案不對普通車和空調車線路做具體區(qū)分，兩者優(yōu)惠額度相同。

4.1.4 方案四（限時不限次，公交、地鐵換乘免費或定額優(yōu)惠1.6元）

90min內(nèi)乘客由公交、地鐵換乘公交，如換乘線路票價低于2元則換乘免費，如換乘線路票價高于2元，則定額優(yōu)惠1.6元；公交換乘地鐵定額優(yōu)惠1.6元。不限次數(shù)。學生和老人（60～69歲）換乘免費。該方案與方案三類似，不對普通車線路和空調車線路做具體區(qū)分。

4.2 換乘優(yōu)惠方案評估

從四個方案測試測試結果來看，方案一客流規(guī)模最低，方案二比方案一略高，方案三、方案四客流量顯著高于方案一和方案二。換乘優(yōu)惠方案客流測試結果如表2所示。

表2 換乘優(yōu)惠方案客流測試結果（萬人/d）

其中，方案一不限次數(shù)換乘優(yōu)惠，但是優(yōu)惠額度相對較低（定額1元）。方案二則相反，換乘額度較高，但是僅限換乘兩次。兩方案在換乘次數(shù)和優(yōu)惠額度上的互異性在實際執(zhí)行中部分抵消，但是由于方案二中有免費政策，對于公交客流市場的拓展具有較為顯著的利好，因此其客流較方案一為高。方案三由于公交軌道互換優(yōu)惠力度與方案二基本持平，但是不限次數(shù)，因此公交、軌道客流量相對方案二顯著提高。方案四公交軌道互換優(yōu)惠力度最高，因此其客流規(guī)模也最高。

表3 公交換乘量總量一覽表(萬人/d)

公交換乘量中公交刷卡換乘量占88%，四個方案刷卡換乘量分別為64.6、65.2、71.7、72.7萬人/d。其中成人刷卡換乘量占公交刷卡換乘量的72%，四個方案刷卡換乘總量分別為46.5、46.9、51.6、52.4萬人/d。

經(jīng)過模型測算，各方案不同換乘次數(shù)比例見表4。其中，方案二由于第二次免費導致二次換乘比例較高，相比于其他幾種方案提高約1%。方案一、三、四換乘優(yōu)惠力度逐步增加，換乘系數(shù)逐步提高，二次和三次換乘比例也逐步提高。

表4 換乘優(yōu)惠方案換乘次數(shù)比例結果（%）

5 結語

（1）換乘優(yōu)惠政策必須與居民現(xiàn)狀換乘特征相匹配，同時考慮兼容政策實施后對居民出行特征的變化趨勢。

（2）前期大數(shù)據(jù)分析和后期客流模型測試是換乘優(yōu)惠政策制定方法中不可獲取的兩個環(huán)節(jié)，也是形成方案、反饋方案的最關鍵手段，必須整合進政策制定流程中。

（3）后續(xù)研究需要圍繞公交IC卡和手機信令數(shù)據(jù)、車載視頻數(shù)據(jù)的聯(lián)合挖掘，對居民公交進行全出行鏈挖掘和識別，更深層次分析公交服務、票制票價等對居民出行特征的影響，支撐后續(xù)公共交通發(fā)展政策的精準制定。