公共交通乘客換乘時(shí)長(zhǎng)閾值及換乘行為特征分析

陳麗欣，鐘 鳴，潘曉鋒，鐘 意

（1.武漢理工大學(xué) 智能交通系統(tǒng)研究中心，湖北 武漢 430061；2.武漢理工大學(xué) 國(guó)家水運(yùn)安全工程技術(shù)研究中心，湖北 武漢 430061）

0 引言

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)很多城市的公交系統(tǒng)從過(guò)去單一地面公交供給模式轉(zhuǎn)變成了包括地鐵、輕軌、常規(guī)公交等在內(nèi)的多模式公交系統(tǒng)。隨著多種模式的融合發(fā)展，對(duì)公交換乘行為的分析不能僅針對(duì)常規(guī)公交或軌道交通展開(kāi)，需要綜合考慮[1]。研究公交系統(tǒng)不同模式間的換乘行為可為相關(guān)部門(mén)制定對(duì)應(yīng)的政策提供科學(xué)依據(jù)，從而提升乘客的出行效率。

早期研究人員通常通過(guò)人工調(diào)查獲取數(shù)據(jù)分析乘客的換乘行為及其換乘特征[2]。然而，這種調(diào)查方法不僅耗時(shí)長(zhǎng)、成本高，而且收集的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度不高。近年來(lái)，較多學(xué)者通過(guò)IC 卡和GPS大數(shù)據(jù)研究公交乘客的換乘行為，并且通過(guò)框定換乘時(shí)長(zhǎng)閾值判斷乘客是否換乘[3-4]。Wang 等人[5]使用30min 作為換乘時(shí)長(zhǎng)閾值對(duì)北京市常規(guī)公交換乘地鐵的行為進(jìn)行判定，并使用聚類(lèi)分析法評(píng)估換乘接駁設(shè)施。Ma 等人[6]提出了兩個(gè)識(shí)別換乘的指標(biāo)，分別是最大換乘時(shí)間（10min）和最大換乘距離（300m），并根據(jù)這兩個(gè)指標(biāo)識(shí)別南京市的地鐵和共享單車(chē)的換乘行為。陳嘉超等人[7]通過(guò)定義地鐵與常規(guī)公交間的最大換乘時(shí)長(zhǎng)判斷乘客換乘行為，并根據(jù)不同用地類(lèi)型分析地鐵站點(diǎn)接駁常規(guī)公交在所有換乘模式中的占比。管娜娜等人[8]選擇30min作為換乘時(shí)長(zhǎng)閾值，以成都市為例分析乘客在地鐵和常規(guī)公交間的換乘行為。楊湖平[9]基于宜興市2018 年的公交IC 卡和自行車(chē)IC 卡數(shù)據(jù)，將兩種卡號(hào)進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，以25min作為換乘時(shí)長(zhǎng)閾值，判斷公交和自行車(chē)兩種出行模式之間是否存在換乘。通過(guò)已有研究可知，使用公交車(chē)GPS 數(shù)據(jù)精確匹配站點(diǎn)信息，可大幅提升數(shù)據(jù)采集效率和精度；通過(guò)對(duì)公交IC 卡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可定義不同公交換乘模式的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值，從而更精確地識(shí)別乘客的換乘行為。

然而，以固定的時(shí)間閾值分析公交系統(tǒng)內(nèi)的換乘行為不適用于判斷公交系統(tǒng)所有的換乘模式，也不適用于判斷不同時(shí)段的乘客換乘行為[10]。同時(shí)，現(xiàn)有文獻(xiàn)中針對(duì)地鐵換乘常規(guī)公交、常規(guī)公交換乘常規(guī)公交的研究較多，對(duì)常規(guī)公交換乘地鐵行為的研究相對(duì)較少[11]。此外，雖然有研究在換乘時(shí)長(zhǎng)閾值分析中考慮了多種因素，但是對(duì)于候車(chē)時(shí)間和換乘步行時(shí)間的計(jì)算仍存在可改進(jìn)之處。鑒于此，本文提出一種基于公交IC 卡數(shù)據(jù)和公交站對(duì)的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值分析方法，以城市常規(guī)公交和地鐵組成的“大公交系統(tǒng)”為研究對(duì)象，計(jì)算每個(gè)站對(duì)和不同線路的動(dòng)態(tài)換乘時(shí)長(zhǎng)閾值，據(jù)此分析公交乘客的換乘行為。

1 研究方法

1.1 換乘時(shí)長(zhǎng)閾值定義

換乘時(shí)長(zhǎng)閾值是判斷乘客公交換乘行為的關(guān)鍵。與一般意義上的閾值不同，本文中的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值是一個(gè)時(shí)間區(qū)間，由最小換乘時(shí)長(zhǎng)和最大換乘時(shí)長(zhǎng)組成。換乘時(shí)長(zhǎng)是指乘客從第一次下車(chē)至第二次上車(chē)刷卡的時(shí)間差。本文通過(guò)判別乘客的換乘時(shí)長(zhǎng)是否在換乘時(shí)長(zhǎng)閾值內(nèi)，進(jìn)而分析乘客是否存在換乘行為。如果乘客的刷卡時(shí)間差在換乘時(shí)長(zhǎng)閾值內(nèi)，則認(rèn)定乘客存在換乘行為，否則認(rèn)為乘客不存在換乘行為。不同公交換乘模式的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值計(jì)算方式存在差異（見(jiàn)圖1），具體計(jì)算過(guò)程如下。

圖1 三種換乘方式時(shí)長(zhǎng)閾值計(jì)算示意圖

1.1.1 常規(guī)公交換乘常規(guī)公交

針對(duì)此類(lèi)換乘模式，將換乘站點(diǎn)間的步行時(shí)間、常規(guī)公交候車(chē)時(shí)間兩部分組成的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值作為判別兩次乘車(chē)是否發(fā)生換乘的依據(jù)。由于我國(guó)不少城市都實(shí)行上車(chē)刷卡付費(fèi)模式，無(wú)法直接得到乘客乘坐常規(guī)公交的下車(chē)站點(diǎn)，所以將車(chē)內(nèi)時(shí)間作為判斷是否發(fā)生換乘的輔助依據(jù)。

（1）換乘步行時(shí)間

根據(jù)前后2 次乘車(chē)線路信息、GPS 數(shù)據(jù)、換乘站點(diǎn)對(duì)信息，推斷前一次乘車(chē)下車(chē)站點(diǎn)和后一次上車(chē)站點(diǎn)；使用CUBE 軟件構(gòu)建四階段模型，將乘客步行速度設(shè)定為4.7km/h[13]，計(jì)算每個(gè)站點(diǎn)對(duì)之間的步行時(shí)間，在此基礎(chǔ)上分別增減20%即為乘客換乘步行時(shí)間閾值[14]。

（2）常規(guī)公交候車(chē)時(shí)間

讀取第二次乘車(chē)線路和車(chē)輛信息，根據(jù)GPS數(shù)據(jù)獲取該線路本次發(fā)車(chē)時(shí)間和上一次發(fā)車(chē)時(shí)間，計(jì)算二者時(shí)間差即可得該線路的發(fā)車(chē)時(shí)間間隔，將發(fā)車(chē)時(shí)間間隔的1/2 作為該線路的候車(chē)時(shí)間[12]。由于每條線路在不同時(shí)段的發(fā)車(chē)時(shí)間間隔不規(guī)律，通過(guò)四分位距法去除異常值，即可獲取每條線路的候車(chē)時(shí)間閾值。

（3）車(chē)內(nèi)時(shí)間

與（1）中推算下車(chē)站點(diǎn)的原理相同，根據(jù)推算產(chǎn)生的下車(chē)站點(diǎn)和下車(chē)時(shí)間，計(jì)算前一次乘車(chē)的上下車(chē)時(shí)間差，即可獲得前一次乘車(chē)的車(chē)內(nèi)時(shí)間。通過(guò)四分位距去除異常值，計(jì)算公式[15]為：

式（1）中：IQR 為四分位距；Q1為一組樣本的第1個(gè)四分位；Q3為第3個(gè)四分位。

在本次分析中將小于（Q1-1.5IQR）和大于（Q3+1.5IQR）的樣本視為異常值?；趫D1（a），本文給出常規(guī)公交換乘常規(guī)公交的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值計(jì)算公式：

式（2）中：T1為常規(guī)公交換乘常規(guī)公交的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值；Ta為第1 次下車(chē)站點(diǎn)至第2 次上車(chē)站點(diǎn)的換乘步行時(shí)間；Tb為第2次乘車(chē)的候車(chē)時(shí)間。

1.1.2 地鐵換乘常規(guī)公交

由于地鐵出閘刷卡攜帶站點(diǎn)信息，所以地鐵換乘常規(guī)公交的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值主要由換乘站點(diǎn)間的步行時(shí)間和常規(guī)公交候車(chē)時(shí)間組成，其計(jì)算公式與式（2）一致：

式（3）中：T2為地鐵換乘常規(guī)公交的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值；Ta為第1 次下車(chē)站點(diǎn)至第2 次上車(chē)站點(diǎn)的換乘步行時(shí)間；Tb為第2次乘車(chē)的候車(chē)時(shí)間。

1.1.3 常規(guī)公交換乘地鐵

常規(guī)公交換乘地鐵的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值主要由換乘站點(diǎn)間的步行時(shí)間組成，由于乘坐常規(guī)公交無(wú)法直接得到乘客的下車(chē)站點(diǎn)，所以將車(chē)內(nèi)時(shí)間作為判斷是否發(fā)生該類(lèi)換乘的輔助依據(jù)。由于地鐵刷卡記錄的是進(jìn)出閘機(jī)時(shí)間，此處不計(jì)算地鐵的候車(chē)時(shí)間和行駛時(shí)間。其計(jì)算公式如下：

式（4）中：T3為常規(guī)公交換乘地鐵的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值；Tc為常規(guī)公交下車(chē)站點(diǎn)至地鐵進(jìn)閘刷卡的換乘步行時(shí)間。

估計(jì)常規(guī)公交換乘地鐵的關(guān)鍵在于估計(jì)乘客的下車(chē)站點(diǎn)及下車(chē)時(shí)刻。首先，利用常規(guī)公交GPS 數(shù)據(jù)和乘客IC 卡數(shù)據(jù)（每次乘坐的線路和站點(diǎn)信息）獲取乘客的車(chē)內(nèi)乘坐時(shí)間及乘客下車(chē)時(shí)刻。由于不同線路在不同時(shí)段的發(fā)車(chē)時(shí)間間隔不同，不同換乘站點(diǎn)對(duì)間的步行時(shí)長(zhǎng)也不同，所以估計(jì)的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值也將隨著以上影響因素發(fā)生動(dòng)態(tài)變化。如果乘客連續(xù)兩次刷卡時(shí)間差在相應(yīng)的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值范圍內(nèi)，則可確定乘客存在換乘行為。

1.2 基于站對(duì)換乘時(shí)長(zhǎng)閾值的大公交系統(tǒng)乘客換乘行為識(shí)別方法

研究采用大公交系統(tǒng)IC 卡和GPS 數(shù)據(jù)，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度識(shí)別乘客在不同時(shí)間內(nèi)的大公交系統(tǒng)換乘行為，基本思路如圖2所示。

圖2 基于站對(duì)時(shí)空閾值的大公交系統(tǒng)換乘行為識(shí)別方法技術(shù)路線

（1）獲取乘客乘坐常規(guī)公交的上車(chē)站點(diǎn)

由于IC 卡采集的常規(guī)公交刷卡數(shù)據(jù)沒(méi)有直接記錄乘客的上車(chē)站點(diǎn)信息，所以需通過(guò)車(chē)輛編號(hào)、線路編號(hào)、車(chē)輛到站時(shí)刻、站序等信息，匹配常規(guī)公交車(chē)的GPS 數(shù)據(jù)和乘客的IC 卡刷卡數(shù)據(jù)，繼而間接獲取乘客刷卡時(shí)的站點(diǎn)位置信息。

（2）依據(jù)刷卡時(shí)間合并同一IC 卡數(shù)據(jù)，獲取乘客全天公交出行鏈

一般而言，IC 卡可同時(shí)用于乘坐常規(guī)公交和地鐵，因此可將同一天同一張卡的不同數(shù)據(jù)源的刷卡數(shù)據(jù)合并（每種數(shù)據(jù)源包含的數(shù)據(jù)屬性可能不一樣，選取需要的信息并根據(jù)刷卡時(shí)間進(jìn)行合并），將合并后的數(shù)據(jù)通過(guò)卡號(hào)和刷卡時(shí)間進(jìn)行排序，獲取每個(gè)乘客全天乘坐大公交系統(tǒng)的信息，即乘客全天公交出行鏈。

（3）判斷連續(xù)2 次刷卡所屬的交通方式，計(jì)算刷卡時(shí)間差

篩選一天內(nèi)單張IC 卡包含至少2 次大公交系統(tǒng)刷卡記錄的數(shù)據(jù)，判斷其可能為常規(guī)公交換乘常規(guī)公交、常規(guī)公交換乘地鐵、地鐵換乘常規(guī)公交或?yàn)? 次出行。計(jì)算連續(xù)兩次刷卡的時(shí)間差：常規(guī)公交與常規(guī)公交的時(shí)間差為兩次上車(chē)刷卡時(shí)間差；常規(guī)公交與地鐵的時(shí)間差為前一次上車(chē)和后一次進(jìn)閘的時(shí)間差；地鐵與常規(guī)公交的時(shí)間差為地鐵出閘和常規(guī)公交上車(chē)的時(shí)間差。

（4）確定可能的換乘站點(diǎn)對(duì)

換乘站點(diǎn)對(duì)的識(shí)別是指設(shè)置較為合理的換乘空間閾值，通過(guò)GIS 技術(shù)搜尋大公交系統(tǒng)內(nèi)每個(gè)站點(diǎn)在換乘空間閾值內(nèi)的其他站點(diǎn)，將其判定為可能的換乘站點(diǎn)，即組成換乘站點(diǎn)對(duì)。常規(guī)公交站點(diǎn)與地鐵站點(diǎn)影響范圍有所差異，其設(shè)置的空間閾值不同，分別設(shè)為α,β。

（5）計(jì)算站對(duì)換乘時(shí)長(zhǎng)閾值

傳統(tǒng)方法以固定的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值判斷乘客換乘行為。Huang 等人[10]在其研究中指出，換乘時(shí)長(zhǎng)閾值在一天中不同時(shí)段、不同公交站點(diǎn)間并不相同。因此，基于站對(duì)換乘時(shí)空閾值識(shí)別換乘行為的方法可從時(shí)空維度更好地識(shí)別大公交系統(tǒng)乘客的換乘行為。

（6）根據(jù)換乘時(shí)長(zhǎng)閾值識(shí)別換乘行為

比較連續(xù)兩次刷卡的時(shí)間差和相應(yīng)的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值，從而識(shí)別乘客在大公交系統(tǒng)出行中的換乘行為。

2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

本研究收集武漢市2019 年10 月25 日的IC 卡數(shù)據(jù)、常規(guī)公交GPS 數(shù)據(jù)等，其中IC 卡采集的常規(guī)公交刷卡數(shù)據(jù)包括卡號(hào)、刷卡時(shí)間、車(chē)輛編號(hào)、線路編號(hào)，地鐵刷卡數(shù)據(jù)包括卡號(hào)、刷卡時(shí)間、線路號(hào)、站點(diǎn)名稱(chēng)及閘機(jī)編號(hào)等；常規(guī)公交GPS數(shù)據(jù)包括線路名稱(chēng)、站點(diǎn)經(jīng)緯度和車(chē)輛編號(hào)等。

在進(jìn)行分析前，需清洗與合并IC 卡數(shù)據(jù)，包括：

（1）去除刷卡時(shí)間早于或晚于線路運(yùn)營(yíng)時(shí)間的數(shù)據(jù)；

（2）去除地鐵進(jìn)出閘時(shí)間差超過(guò)4h的數(shù)據(jù)或小于3min的數(shù)據(jù)；

（3）對(duì)于同一卡號(hào)在短時(shí)間內(nèi)（1min）重復(fù)刷卡的數(shù)據(jù)，只取最后1次刷卡的數(shù)據(jù)；

（4）根據(jù)常規(guī)公交刷卡數(shù)據(jù)和GPS 數(shù)據(jù)分析乘客上車(chē)站點(diǎn)；

（5）將同一IC 卡編號(hào)的數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序進(jìn)行合并。

對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，最終獲得IC卡刷卡數(shù)據(jù)3 778 436條。

3 站對(duì)換乘時(shí)長(zhǎng)閾值分析

基于上述研究方法和武漢市公交IC 卡數(shù)據(jù)、常規(guī)公交GPS 數(shù)據(jù)等，分析不同線路、不同站點(diǎn)的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值，進(jìn)而判別乘客是否發(fā)生換乘，識(shí)別乘客在時(shí)空尺度上的換乘行為。

在進(jìn)行大公交系統(tǒng)換乘行為判別前，需設(shè)置可能的換乘站點(diǎn)對(duì)參數(shù)，即設(shè)置換乘空間閾值。參考對(duì)國(guó)內(nèi)同類(lèi)城市的相關(guān)研究[16]，結(jié)合武漢市公交設(shè)施情況，常規(guī)公交站點(diǎn)設(shè)置的空間閾值α為650m半徑范圍，地鐵站點(diǎn)設(shè)置的空間閾值β為950m半徑范圍，該閾值內(nèi)的站點(diǎn)視為可能換乘站點(diǎn)，超出該范圍的站點(diǎn)判定為非換乘站。以某地鐵站點(diǎn)為例，其周?chē)?50m 半徑范圍內(nèi)的常規(guī)公交站點(diǎn)如圖3 所示，在此范圍內(nèi)的站點(diǎn)均為可能的換乘站點(diǎn)對(duì)。由于換乘站點(diǎn)在地理位置上不同，每一OD 對(duì)間的換乘站點(diǎn)有多個(gè)，故換乘站點(diǎn)的空間閾值是動(dòng)態(tài)變化的。

圖3 站點(diǎn)換乘關(guān)系圖

采用本研究提出的方法計(jì)算武漢市大公交系統(tǒng)換乘時(shí)長(zhǎng)閾值并將其可視化，示例見(jiàn)圖4。由圖4 可看出，相同站點(diǎn)對(duì)間由于涉及線路不同，其換乘時(shí)長(zhǎng)閾值也不同，即本研究提出的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值是根據(jù)站點(diǎn)和線路信息的不同而動(dòng)態(tài)變化的。

圖4 公交站對(duì)換乘時(shí)長(zhǎng)閾值示例（單位：min）

按照內(nèi)環(huán)線、內(nèi)環(huán)線-二環(huán)線、二環(huán)線-三環(huán)線、三環(huán)線-四環(huán)線、四環(huán)線-外環(huán)線、新城區(qū)統(tǒng)計(jì)各換乘站的位置，計(jì)算不同區(qū)位中換乘時(shí)長(zhǎng)閾值的中位數(shù)、均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。以常規(guī)公交換乘常規(guī)公交為例，其統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。結(jié)果顯示，內(nèi)環(huán)-二環(huán)間站點(diǎn)的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值方差/標(biāo)準(zhǔn)差最小，代表內(nèi)環(huán)-二環(huán)間換乘時(shí)長(zhǎng)閾值相對(duì)集中，居民公交出行行為的異質(zhì)性相對(duì)較低。

表1 常規(guī)公交-常規(guī)公交換乘時(shí)長(zhǎng)閾值描述性統(tǒng)計(jì)

4 基于站對(duì)閾值的換乘行為特征分析

4.1 基于站對(duì)閾值的換乘時(shí)長(zhǎng)分布

通過(guò)對(duì)武漢市公交換乘數(shù)據(jù)的識(shí)別，得到不同換乘模式的換乘時(shí)長(zhǎng)分布情況，見(jiàn)圖5～圖9。其中，常規(guī)公交換乘常規(guī)公交的換乘時(shí)長(zhǎng)分布如圖5所示，同站換乘時(shí)，90%的人在16.4min內(nèi)可完成換乘；異站換乘時(shí)，90%的人在19.9min 內(nèi)可完成換乘?？梢钥闯?，異站換乘比同站換乘時(shí)間長(zhǎng)，較符合實(shí)際。對(duì)常規(guī)公交換乘常規(guī)公交換乘時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行對(duì)數(shù)正態(tài)分布檢驗(yàn)（Ryan-Joiner 檢驗(yàn)），檢驗(yàn)結(jié)果如圖6 所示（圖中N為數(shù)據(jù)樣本量，下同），其中針對(duì)同站換乘和異站換乘的RJ結(jié)果值分別為0.997,0.998，表明該換乘時(shí)長(zhǎng)大致服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布。

圖5 常規(guī)公交-常規(guī)公交換乘時(shí)長(zhǎng)分布

圖6 常規(guī)公交-常規(guī)公交換乘時(shí)長(zhǎng)對(duì)數(shù)分布檢驗(yàn)

地鐵換乘常規(guī)公交的換乘時(shí)長(zhǎng)分布如圖7（a）所示，可以看出90%的人可在14.78min 內(nèi)完成該類(lèi)換乘，在20min 以上完成地鐵換乘常規(guī)公交的人群僅占3.0%。常規(guī)公交換乘地鐵的換乘時(shí)長(zhǎng)分布如圖7（b）所示，可以看出90%的人可在8.0min 內(nèi)完成常規(guī)公交換乘地鐵；大部分人可在2～6min內(nèi)完成換乘，占比為68.7%。由統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，常規(guī)公交換乘地鐵的換乘時(shí)間比常規(guī)公交換乘常規(guī)公交、地鐵換乘常規(guī)公交的換乘時(shí)間短，這是由于該類(lèi)換乘以地鐵進(jìn)閘刷卡作為時(shí)間統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)。

圖7 常規(guī)公交-地鐵換乘時(shí)長(zhǎng)分布圖

圖8 所示為地鐵換乘常規(guī)公交時(shí)長(zhǎng)的對(duì)數(shù)正態(tài)分布檢驗(yàn)結(jié)果，其RJ 值為0.997，表明該類(lèi)換乘時(shí)長(zhǎng)大致服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布。

圖8 地鐵-常規(guī)公交換乘時(shí)長(zhǎng)對(duì)數(shù)分布檢驗(yàn)

圖9 所示為常規(guī)公交換乘地鐵時(shí)長(zhǎng)的對(duì)數(shù)正態(tài)分布檢驗(yàn)結(jié)果，其RJ 值為0.995，表明該類(lèi)換乘時(shí)長(zhǎng)大致服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，但是與常規(guī)公交換乘常規(guī)公交、地鐵換乘常規(guī)公交這兩種換乘模式的分布圖相比，其擬合度相對(duì)較低。

圖9 常規(guī)公交-地鐵換乘時(shí)長(zhǎng)對(duì)數(shù)分布檢驗(yàn)

進(jìn)一步分析可知，武漢市地鐵換乘常規(guī)公交、常規(guī)公交換乘地鐵的換乘時(shí)長(zhǎng)中位數(shù)分別為7.1min,4.4min；常規(guī)公交換乘常規(guī)公交的同站、異站換乘時(shí)長(zhǎng)中位數(shù)分別為6.9min,9.3min，表明武漢市常規(guī)公交與地鐵間的換乘接駁條件較好。

4.2 基于站對(duì)閾值的換乘空間分布

將換乘數(shù)據(jù)匹配到武漢市GIS 圖層中，分析不同換乘模式的換乘站點(diǎn)客流及換乘行為。

4.2.1 常規(guī)公交換乘常規(guī)公交

圖10（a）所示為常規(guī)公交換乘常規(guī)公交客流分布圖，乘客換乘范圍集中在江岸區(qū)、江漢區(qū)、武昌區(qū)等中心城區(qū)，且較多集中于漢口核心區(qū)、武昌火車(chē)站以北、光谷周邊商圈和學(xué)校、青山區(qū)等商業(yè)、居住、學(xué)校和樞紐區(qū)域，說(shuō)明這些區(qū)域的常規(guī)公交資源較為完善；圖10（b）所示為常規(guī)公交換乘常規(guī)公交客流分布局部圖，以徐東大街地鐵徐東站為例，在該站進(jìn)行同站換乘的客流占該站總換乘客流的96.7%；從該站到徐東大街地鐵汪家墩站（約495m）換乘的客流占總換乘客流的0.3%，從該站到友誼大道才華街（約408m）換乘的客流占總換乘客流的3.0%。

圖10 常規(guī)公交-常規(guī)公交換乘客流分布（單位：乘次）

對(duì)常規(guī)公交換乘常規(guī)公交的換乘客流數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，選取換乘客流較高和較低的多個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，在同站換乘或異站換乘中，換乘客流多的站點(diǎn)比換乘客流少的站點(diǎn)所需的平均換乘時(shí)間少；同站換乘中，換乘客流多及換乘客流少的站點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的平均換乘時(shí)長(zhǎng)要比異站換乘中的短。換乘客流多的站點(diǎn)周邊發(fā)展較為成熟，配套設(shè)施較為完善，包含商圈、學(xué)校、住宅區(qū)、醫(yī)院等；換乘客流較少的站點(diǎn)周邊土地用途相對(duì)單一，或處于老舊社區(qū)，或?yàn)樵诮ㄓ玫?。進(jìn)一步對(duì)站點(diǎn)位置進(jìn)行分析（統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2）可發(fā)現(xiàn)：在同站換乘和異站換乘中，換乘都較多發(fā)生在三環(huán)線內(nèi)（中心城區(qū)），占比分別為86.4%,82.3%。

表2 常規(guī)公交-常規(guī)公交換乘站點(diǎn)位置統(tǒng)計(jì)

4.2.2 地鐵換乘常規(guī)公交

圖11展示了武漢市地鐵換乘常規(guī)公交的客流分布情況。圖11（a）為地鐵換乘常規(guī)公交客流分布圖。由圖可知，經(jīng)金銀潭、武昌火車(chē)站、光谷廣場(chǎng)換乘常規(guī)公交的客流較多。圖11（b）為地鐵換乘常規(guī)公交客流分布局部圖。以武昌火車(chē)站（地鐵站）為例，從武昌火車(chē)站換乘到中山路武昌火車(chē)站（距離約402m）的客流占該站總換乘客流的99.1%，從武昌火車(chē)站換乘到武昌火車(chē)站綜合體（距離約131m）的客流占該站總換乘客流的0.9%。

圖11 地鐵-常規(guī)公交換乘客流分布（單位：乘次）

對(duì)換乘客流數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，選取換乘客流較多和較少的多個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，換乘客流多的站點(diǎn)比換乘客流少的站點(diǎn)所需的平均換乘時(shí)間少；換乘客流較多的站點(diǎn)周邊多為住宅區(qū)、商圈、學(xué)校、辦公區(qū)等，配套設(shè)施成熟；地鐵線末端的換乘客流較少?？梢钥闯?，地鐵換乘常規(guī)公交時(shí)，換乘空間一般為住宅區(qū)/樞紐接駁等區(qū)域。

進(jìn)一步地，對(duì)地鐵換乘常規(guī)公交的換乘站點(diǎn)位置進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（結(jié)果見(jiàn)表3），發(fā)現(xiàn)客流較多的換乘站點(diǎn)覆蓋范圍比常規(guī)公交換乘常規(guī)公交大，換乘較多發(fā)生在內(nèi)環(huán)線至四環(huán)線間，占比為94.7%。

表3 地鐵-常規(guī)公交換乘站點(diǎn)位置統(tǒng)計(jì)

4.2.3 常規(guī)公交換乘地鐵

與地鐵換乘常規(guī)公交相似，該類(lèi)乘客主要在中心城區(qū)換乘地鐵，部分乘客選擇在地鐵末端站點(diǎn)轉(zhuǎn)乘地鐵（見(jiàn)圖12（a））。圖12（b）所示為常規(guī)公交換乘地鐵客流分布局部圖，以金銀潭地鐵站為例，換乘客流分別從金銀潭大道地鐵金銀潭站、金銀潭大道康居四路（距離約398m）、金銀潭大道姑李路（距離約383m）等公交站下車(chē)到該地鐵站換乘。

圖12 常規(guī)公交-地鐵換乘客流分布（單位：乘次）

對(duì)換乘客流數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，選取換乘客流較多和較少的多個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，與地鐵換乘常規(guī)公交類(lèi)似，常規(guī)公交換乘地鐵換乘客流多的站點(diǎn)分布在商圈、學(xué)校、住宅區(qū)附近；換乘客流少的站點(diǎn)附近土地用途較為單一，部分處于地鐵線末端；換乘站較多分布在內(nèi)環(huán)線至四環(huán)間，占比為96.0%（見(jiàn)表4）。但是，換乘客流多的站點(diǎn)所需的平均換乘時(shí)間與換乘客流少的站點(diǎn)相比差異不大，這是由于該類(lèi)換乘時(shí)長(zhǎng)為地鐵進(jìn)閘時(shí)刻與常規(guī)公交下車(chē)時(shí)刻的時(shí)間差。

表4 常規(guī)公交-地鐵換乘站點(diǎn)位置統(tǒng)計(jì)

4.3 小結(jié)

基于本文提出的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值分析方法，對(duì)武漢市公交乘客的換乘行為進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)公交換乘時(shí)長(zhǎng)閾值和換乘時(shí)長(zhǎng)存在明顯的空間差異性，城市的不同區(qū)域存在不同的換乘行為特征，具體如下：

（1）常規(guī)公交換乘常規(guī)公交時(shí)，內(nèi)環(huán)線至二環(huán)線站點(diǎn)的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值方差為48.52min，與其他環(huán)線相比最小，說(shuō)明內(nèi)環(huán)至二環(huán)之間的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值相對(duì)集中，居民公交出行行為的異質(zhì)性相對(duì)較低。

（2）無(wú)論何種換乘模式，乘客的換乘時(shí)長(zhǎng)基本都服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布。

（3）常規(guī)公交間的換乘量（約占換乘總量的70.2%）遠(yuǎn)超常規(guī)公交與軌道交通之間的換乘量（約占換乘總量的29.8%）。

（4）在常規(guī)公交與常規(guī)公交之間同站換乘時(shí)，在16.4min 內(nèi)完成換乘的量占該類(lèi)換乘總量的90%，發(fā)生在三環(huán)線內(nèi)的換乘占比為86.4%；異站換乘時(shí)，在19.9min 內(nèi)完成換乘的量占該類(lèi)換乘總量的90%，發(fā)生在三環(huán)線內(nèi)的換乘占比為82.3%。

（5）地鐵換乘常規(guī)公交時(shí)，90%的人可在14.78min 內(nèi)完成，在內(nèi)環(huán)線至四環(huán)線間的換乘量占比為94.7%。

（6）常規(guī)公交換乘地鐵時(shí)，90%的人可在8.0min 內(nèi)完成，在內(nèi)環(huán)線至四環(huán)線間的換乘量占比為96.0%。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于IC 卡和常規(guī)公交GPS 數(shù)據(jù)的乘客換乘時(shí)長(zhǎng)閾值分析方法。該方法可根據(jù)每個(gè)站對(duì)和不同線路的時(shí)空差異性，計(jì)算不同換乘模式的不同換乘時(shí)空閾值。本文針對(duì)武漢市大公交系統(tǒng)分析得到的換乘時(shí)空閾值和換乘量估算結(jié)果可為進(jìn)行乘客換乘行為研究、評(píng)價(jià)大公交網(wǎng)絡(luò)連通性提供參考。與傳統(tǒng)的固定時(shí)間值分析方法相比，本文提出的站對(duì)換乘時(shí)長(zhǎng)閾值分析法有如下特點(diǎn)：①考慮每個(gè)站點(diǎn)對(duì)及不同線路間換乘時(shí)長(zhǎng)的差異性，提出基于站對(duì)的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值，更符合實(shí)際；②考慮現(xiàn)實(shí)中車(chē)輛發(fā)車(chē)時(shí)間會(huì)隨道路情況變化而改變，利用GPS 數(shù)據(jù)精確匹配每條線路在不同時(shí)刻的發(fā)車(chē)時(shí)間間隔繼而獲取乘客候車(chē)時(shí)間及車(chē)內(nèi)時(shí)間；③避免直接用直線距離計(jì)算乘客換乘步行時(shí)間，引入CUBE 模型根據(jù)實(shí)際道路網(wǎng)絡(luò)計(jì)算換乘步行時(shí)間閾值。

本文只對(duì)武漢市的公交乘客換乘行為進(jìn)行了分析，沒(méi)有考慮建成環(huán)境對(duì)換乘的影響；另外，本文只對(duì)單日乘客出行數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，沒(méi)有考慮不同日期、不同時(shí)段內(nèi)的出行數(shù)據(jù)。未來(lái)可進(jìn)一步考慮乘客個(gè)體屬性對(duì)換乘時(shí)長(zhǎng)閾值的影響，對(duì)不同年齡群體的換乘時(shí)長(zhǎng)閾值加以區(qū)分；此外，還可提取工作日、周末、節(jié)假日中高峰與平峰的公交數(shù)據(jù)，進(jìn)一步研究乘客在不同時(shí)段的換乘行為。