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    北京市城市公共交通運(yùn)行特征分析

    2023-12-03 08:43:56王曉嬌姬嵐欣
    交通工程 2023年6期
    關(guān)鍵詞:客運(yùn)量客流量公共交通

    林 坤, 孫 煦, 林 淵, 王曉嬌, 姬嵐欣

    (1.北京建筑大學(xué)土木與交通工程學(xué)院, 北京 100044; 2.福州市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院集團(tuán)有限公司, 福州 350108)

    0 引言

    2020年初新型冠狀病毒感染疫情爆發(fā),由于城市公共交通出行有空間封閉,人員密度較高等特點(diǎn),因此存在較大的疫情傳播風(fēng)險(xiǎn)[1]. 在疫情傳播初期,病毒的傳播途徑、傳播方式等相關(guān)特征尚未明確,各個城市根據(jù)實(shí)際情況對城市采取了不同等級的管控措施,導(dǎo)致在疫情傳播初期各個城市客流、貨流以及各類交通設(shè)施的使用率都大幅降低,公共交通客運(yùn)量大幅下降[2]. 為了降低病毒通過公共交通進(jìn)行傳播的風(fēng)險(xiǎn),北京市鼓勵相關(guān)單位采取遠(yuǎn)程辦公、居家隔離等防控措施,阻斷病毒傳播途徑.

    一些學(xué)者針對新冠肺炎疫情下的城市公共交通也展開了相關(guān)的研究. 周繼彪等[3]針對疫情期間的公共交通的防疫問題,提出了問題驅(qū)動的城市公共交通非常規(guī)防疫策略,結(jié)合地方實(shí)際和風(fēng)險(xiǎn)評估等級采取不同的防疫組合,可在保障城市安全的基礎(chǔ)上挖掘城市潛在出行需求. 李之明等[4]基于公交運(yùn)營數(shù)據(jù)的變化趨勢和拐點(diǎn)事件,對公共衛(wèi)生事件下的城市公共交通運(yùn)行狀況進(jìn)行探究. 馮旭杰[5]和光志瑞等[6]主要聚焦于疫情對于軌道交通運(yùn)行的影響,前者針對疫情應(yīng)急管理中存在的問題,采取有效的應(yīng)對措施,為客流回歸提供參考建議,后者則對城市軌道交通客流進(jìn)行時空特征分析,并建立客流預(yù)測模型. 宋學(xué)文等[7]針對地區(qū)疫情嚴(yán)重等級,提出可采取不同公共交通運(yùn)營策略的方法,加強(qiáng)道路公共交通管理.

    城市公共交通系統(tǒng)是城市穩(wěn)定運(yùn)行的重要保障,但受疫情的影響,公共交通系統(tǒng)出現(xiàn)了紊亂,對于城市發(fā)展造成不利影響,而現(xiàn)有成果對于疫情下的城市公共交通趨勢變化的研究存在不足.

    因此,本文對北京市歷年公共交通運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析,探究疫情對于公共交通運(yùn)行產(chǎn)生的影響,結(jié)合公共交通數(shù)據(jù)變化拐點(diǎn)對應(yīng)的事件及變化規(guī)律,明確疫情對于城市公共交通運(yùn)行造成的影響.

    1 新型冠狀病毒感染疫情新增病例分布

    為了探究新型冠狀病毒感染疫情對于城市公共交通運(yùn)行的影響,本文對2020年以來北京市每周新增病例進(jìn)行統(tǒng)計(jì).

    由圖1可知,新增病例數(shù)量呈現(xiàn)多峰分布現(xiàn)象. 本文在一定時間范圍內(nèi)僅選取頂峰周次作為拐點(diǎn)周次. 其中2020年新增病例變化情況顯著的次數(shù)為 4次,年最大新增病例數(shù)為198人次,出現(xiàn)在第24周. 2021年新增病例數(shù)量基本穩(wěn)定,最大新增病例數(shù)為 25人次,出現(xiàn)在第43周.

    圖1 2020—2021年新增確診病例數(shù)

    2 總體運(yùn)行特征

    交通運(yùn)行指數(shù)(Traffic Performance Index,TPI)是由北京市首創(chuàng)的綜合反映道路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的概念性數(shù)值,可用于判斷路段和交叉口的擁堵情況,與傳統(tǒng)的車速、流量和密度等交通參數(shù)相比,能更科學(xué)地反映道路網(wǎng)運(yùn)行的狀況,實(shí)現(xiàn)了區(qū)域交通擁擠從定性描述到定量分析的突破[8-9]. 交通運(yùn)行指數(shù)分級見表1.

    表1 交通運(yùn)行指數(shù)分級表

    表2 道路指數(shù)變化表

    表3 公共交通客運(yùn)量變化表

    表4 軌道交通客運(yùn)量變化

    表5 地面公交客運(yùn)量變化表

    表6 樞紐場站日均客流量

    道路交通指數(shù)計(jì)算方法如下:

    ①以15 min為間隔,獲得路網(wǎng)中各路段的平均行程車速.

    ②按照道路等級進(jìn)行分類,統(tǒng)計(jì)各路段車流量在道路分類總體中所占權(quán)重,判斷路段所處的運(yùn)行等級.

    ③統(tǒng)計(jì)各個等級道路中處于“最擁堵水平”的道路里程比例.

    ④對各等級道路擁堵歷程比例以VKT比例作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán),確定道路網(wǎng)絡(luò)擁堵里程比例. 比例計(jì)算方法見式(1)、(2):

    VKTSi=VSiLSi

    (1)

    (2)

    式中,VSi為統(tǒng)計(jì)時段內(nèi)通過路段Si的當(dāng)量小汽車交通量(單位:pcu/h);LSi為路段Si的長度;Ni為m等級道路的路段數(shù).

    ⑤基于15 min交通擁堵指數(shù)與擁堵里程比例的線性轉(zhuǎn)換關(guān)系,得到15 min交通擁堵指數(shù).

    ⑥將早晚高峰時段內(nèi)15 min交通擁擠指數(shù)取平均值,即得到工作日交通擁擠指數(shù).

    北京市歷年城市道路高峰平均交通運(yùn)行指數(shù)變化情況見圖2.

    圖2 2020—2021年道路指數(shù)變化情況

    圖3 日均道路指數(shù)變化

    由圖2可知,2018—2019年,北京市全年道路指數(shù)處于4~6區(qū)間,即處于“輕度擁堵”水平. 而在每年1、2和10月份主要受到春節(jié)假期及國慶假期的影響,道路運(yùn)行指數(shù)下降,處于“基本通暢”水平.

    在2020年初期,北京啟動應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的響應(yīng)措施,建議市民減少出行,相關(guān)單位采取遠(yuǎn)程辦公的方式降低疫情傳播的風(fēng)險(xiǎn). 因此,2020年1月份開始,北京市道路擁擠指數(shù)同比2019年大幅下降. 而結(jié)合疫情新增病例數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn),確診病例較高的周次,道路指數(shù)基本都會出現(xiàn)拐點(diǎn),呈現(xiàn)下降分布現(xiàn)象. 隨著疫情防控措施的有效實(shí)施,2020年底—2021年底,北京市道路擁堵指數(shù)已基本恢復(fù)至疫情前的水平.

    城市日均道路指數(shù)變化方面,在工作日時段,北京市城市道路運(yùn)行呈現(xiàn)“雙峰”現(xiàn)象,即在早晚高峰期間,道路交通運(yùn)行處于“中度擁堵”狀態(tài),在其余時段道路處于“基本通暢”狀態(tài),而且早高峰時段擁堵情況更為顯著. 在非工作日時段,全天道路狀況基本穩(wěn)定,路網(wǎng)運(yùn)行平穩(wěn),且早晚高峰時段峰值基本一致. 城市道路指數(shù)變化情況符合城市運(yùn)行規(guī)律.

    3 城市公共交通運(yùn)行特征

    3.1 城市公共交通

    本文以城市軌道交通和地面公交作為城市公共交通進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,北京市歷年公共交通客運(yùn)量變化情況見圖4.

    圖4 客運(yùn)量變化情況

    由圖4可知,2020年公共交通全年日均客運(yùn)量大幅下降,同比2019年全年客運(yùn)量下降幅度達(dá)41.56%,而2020年隨著疫情形勢維持穩(wěn)定,公共交通客運(yùn)量逐步恢復(fù),使用率也在不斷提高,2021年客運(yùn)量同比提高29.47%,與道路運(yùn)行指數(shù)變化趨勢相同,受新增病例影響,在對應(yīng)的周次客運(yùn)量會出現(xiàn)拐點(diǎn).

    3.2 軌道交通

    截止2021年12月,北京市合計(jì)軌道線路27條(包含2條有軌電車線路),線路總長度超750 km,站點(diǎn)總數(shù)超430座(包括換乘站、樞紐站),北京市2021年各線路客運(yùn)量占比見圖5. 客運(yùn)量排名前6位的線路承擔(dān)全網(wǎng)客運(yùn)量的60%. 其中10號線客運(yùn)量占總體的15%,在線路排名中居首位.

    圖5 線路客運(yùn)量占比

    由圖5和圖6可知,受疫情影響,軌道交通運(yùn)行狀況波動幅度更為顯著,一方面是由于城市采取限制出行的政策導(dǎo)致通過軌道交通方式出行的乘客人數(shù)大幅下降. 另一方面是由于軌道交通作為城市交通的骨架,承擔(dān)城市旅游和娛樂的比重較大,因此非必要出行的減少對于軌道交通整體的情況影響較為明顯.

    圖6 軌道交通客運(yùn)量

    3.3 地面公交

    北京市現(xiàn)有公交線路方案超過1 200條,公交線網(wǎng)總長度約2.84萬km,地面公交是形成北京市公共交通全覆蓋的重要保障.

    如圖7所示,地面公交與軌道交通相互配合,共同構(gòu)建城市公共交通體系. 因此,兩者相互影響,變化趨勢基本一致. 受北京市軌道建設(shè)影響,2019年,地面公交日均客運(yùn)量呈現(xiàn)下降趨勢,日均客運(yùn)量下降150萬人次,下降比例達(dá)15%. 2020年地面公交載客量下降幅度達(dá)41%,2020年1月份客運(yùn)量達(dá)全年最低點(diǎn),后續(xù)呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢. 2021年公交客運(yùn)量基本穩(wěn)定,但是未恢復(fù)到疫情發(fā)生前的客運(yùn)量水平.

    圖7 地面公交客流量

    4 其他交通運(yùn)行特征

    4.1 交通樞紐

    對北京市的8座樞紐站的客運(yùn)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),樞紐站點(diǎn)日均客流量變化情況見圖8.

    圖8 樞紐客流量

    由圖8所示,2018—2019年,交通樞紐客運(yùn)量基本穩(wěn)定,全年日均客流量維持在50萬人次. 2020年初期,樞紐客流量大幅下降,下降比例達(dá)16.80%,但恢復(fù)情況與城市公共交通不同,2021年中期,樞紐客流量在不斷增加,超過疫情發(fā)生前的水平,同比增加31.19%,這表明在疫情影響下交通樞紐客運(yùn)量恢復(fù)較快,受到影響較低.

    此外,如表7所示,各樞紐場站客流量主要以地鐵換乘為主,隨著疫情爆發(fā),客流量整體大幅下降,公交換乘比例有所提高. 其中,東直門樞紐流量減少最多,四惠樞紐出行構(gòu)成比例變化幅度最大.

    表7 樞紐場站客流量構(gòu)成比例 %

    表8 出租車運(yùn)營車輛數(shù)

    4.2 出租車客運(yùn)

    出租車客運(yùn)在切實(shí)解決老年人運(yùn)用智能設(shè)備困難而導(dǎo)致的出行困難問題上做出重要貢獻(xiàn),是城市公共交通的重要組成. 但是受網(wǎng)約車、共享電車等其他交通方式的影響,疫情前出租行業(yè)增長趨勢較弱. 北京市歷年出租車運(yùn)營車輛數(shù)變化情況見圖9.

    由圖9可知,2018年出租車日均運(yùn)營數(shù)整體呈單邊下行走勢,而后3 a連續(xù)下降,且下降幅度明顯. 但與其他交通方式的變化情況不同,2021年北京市出租車運(yùn)營車輛數(shù)恢復(fù)情況不佳,仍處于歷年低位水平. 出租車屬于“自負(fù)盈虧”的行業(yè),受疫情影響,防疫措施減少了居民出行需求,造成相關(guān)從業(yè)人員大量流失,而且由于行業(yè)門檻較高,短時內(nèi)運(yùn)營車輛數(shù)暫未恢復(fù)至疫情前水平.

    5 總結(jié)

    為了探究新型冠狀病毒感染疫情對于城市公共交通的影響,本文對北京市歷年公共交通運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)合新型冠狀病毒感染疫情新增病例數(shù)據(jù)變化情況,研究了疫情對于公共交通客流量變化的影響.

    1)分析結(jié)果表明,疫情初期,受新型冠狀病毒感染傳播途徑、傳播方式不明確的影響,北京市各類交通出行方式客流量都呈現(xiàn)大幅下降的現(xiàn)象,而伴隨著城市防疫措施的有效實(shí)施,客運(yùn)量在穩(wěn)步恢復(fù),但暫未回歸到疫情前水平.

    2)軌道交通在疫情初期受到的影響最為顯著,而隨著城市恢復(fù)正常運(yùn)行,軌道交通的客流量也恢復(fù)到了正常水平.

    3)地面公交客運(yùn)量受疫情影響相對較低,但是受出行特征的影響,其客運(yùn)水平恢復(fù)緩慢.

    4)交通樞紐客流恢復(fù)情況較好,已基本回歸到疫情前客流水平. 而由于行業(yè)特性,出租車運(yùn)營車輛數(shù)則一直處于低位水平,在短期內(nèi)無法得到恢復(fù).

    5)結(jié)合新增病例變化數(shù)據(jù)可知,當(dāng)新增病例出行爆發(fā)點(diǎn)時,會對城市公共交通運(yùn)行造成較大影響,導(dǎo)致客運(yùn)量的大幅下降,應(yīng)及時采取應(yīng)對措施.

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