接駁軌道交通的公交線路接駁效用影響模型

趙海賓 吳明珠 朱經(jīng)緯 翁劍成* 劉 哲 祁 昊

(交通運(yùn)輸部科學(xué)研究院城市交通與軌道交通研究中心1) 北京 100029) (北京工業(yè)大學(xué)交通工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室2) 北京 100124) (交通運(yùn)輸部規(guī)劃研究院信息所3) 北京 100028)

0 引 言

在城市公共交通網(wǎng)絡(luò)中,軌道交通和公交擔(dān)負(fù)著大部分公共交通客流出行需求,接駁軌道交通的公交線路接駁效用的高低,直接影響了城市多模式公共交通的整體可達(dá)性及出行者的出行效率.

關(guān)于地面公交與軌道交通系統(tǒng)的換乘接駁是公共交通一體化出行研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,相關(guān)研究主要關(guān)注接駁效用評(píng)價(jià)和影響因素兩個(gè)方面.對(duì)于接駁效用評(píng)價(jià)的研究,主要基于不同評(píng)價(jià)視角展開(kāi).Andres等[1]基于通勤者換乘視角,通過(guò)開(kāi)發(fā)算法來(lái)估計(jì)通勤者對(duì)換乘過(guò)程中增加的等候時(shí)間和步行距離的感知及分配值.Wu等[2]考慮了乘客換乘次數(shù)和時(shí)間,建立了基于網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)度量方法的地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)效率評(píng)估模型.譚英嘉等[3]從公交一體化角度出發(fā),完善了公共交通接駁服務(wù)中指標(biāo)體系構(gòu)建和評(píng)價(jià)方法.

在公交接駁效用的影響因素分析研究方面,主要聚焦于環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等因素.Hankin等[4]認(rèn)為軌道站點(diǎn)及設(shè)施布局的關(guān)鍵是客流.Holmgren等[5]研究了如何衡量公共交通的輸出效率.張浩等[6]從客運(yùn)周轉(zhuǎn)視角出發(fā),基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型和托賓(Tobit)回歸模型對(duì)軌道交通運(yùn)輸效率進(jìn)行了評(píng)價(jià),探討了運(yùn)輸效率與路網(wǎng)密度、換乘車(chē)站數(shù)量等因素的關(guān)系.Lee等[7]將軌道站點(diǎn)周邊公司和小區(qū)的數(shù)量、人口等社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為影響換乘效率的因素.馬山等[8]認(rèn)為公交與地鐵的步行換乘距離以及公交車(chē)站的候車(chē)環(huán)境對(duì)接駁效率有較大影響.Xue等[9]采用Tobit回歸模型探討了2013—2017年6個(gè)典型城市的軌道交通運(yùn)營(yíng)效率的影響因素.

綜上,現(xiàn)有的研究提出了接駁服務(wù)效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)方法,在接駁效用影響因素分析方面,則更多地關(guān)注宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性因素,對(duì)公交線路沿線乘客出行需求及客流資源、途徑路段交通運(yùn)行狀況等微觀交通條件的綜合考慮較少.文中擬基于多源公交運(yùn)行數(shù)據(jù),通過(guò)針對(duì)接駁軌道交通的公交線路接駁效用的定量化評(píng)價(jià),引入Tobit回歸模型,綜合分析公交線路沿線客流等外部因素對(duì)接駁效用的影響,挖掘軌道交通與公交線路接駁效率的影響關(guān)系及機(jī)理.

1 研究數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

1.1 公共交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

公共交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括靜態(tài)線站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和公交基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù).靜態(tài)線站數(shù)據(jù)主要包括地面公交線站數(shù)據(jù)和站間距數(shù)據(jù)、軌道交通線站數(shù)據(jù)等.公交基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)主要包括公交首末站、公交線路里程和運(yùn)營(yíng)時(shí)間等信息.

1.2 出行交易數(shù)據(jù)

出行交易數(shù)據(jù)包括地面公交IC卡數(shù)據(jù)、軌道交通AFC數(shù)據(jù)和公共交通刷碼或移動(dòng)支付數(shù)據(jù),見(jiàn)表1.

表1 公共交通出行者出行交易數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.3 公交乘客出行鏈數(shù)據(jù)

基于地面公交刷卡交易數(shù)據(jù)、軌道交通AFC數(shù)據(jù)與靜態(tài)公共交通線站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)匹配,實(shí)現(xiàn)基于個(gè)體的公共交通出行鏈提取[10].基于多源公交數(shù)據(jù)的公共交通出行鏈提取技術(shù)步驟見(jiàn)圖1.

圖1 個(gè)體公共交通出行鏈提取技術(shù)步驟

1.4 公交到站數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)實(shí)例見(jiàn)表2.

表2 地面公交到站數(shù)據(jù)說(shuō)明

2 接駁效用評(píng)價(jià)

2.1 核心評(píng)價(jià)指標(biāo)確定

以接駁軌道交通站點(diǎn)的公交線路為主要研究對(duì)象,從客流規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)通達(dá)性兩個(gè)宏觀角度明確公交線路接駁效用含義,其數(shù)量方面由客運(yùn)量和換乘比率反映,質(zhì)量方面由可達(dá)性和連通性表示.從公交線路設(shè)置、運(yùn)營(yíng)條件和接駁條件三個(gè)方面選取11個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)變量,見(jiàn)表3.

判斷評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的合理性對(duì)有效應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis,DEA)模型具有重大意義,分別對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行效度檢驗(yàn)及顯著性檢驗(yàn),表征評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的可解釋性和適配程度,篩選科學(xué)的核心評(píng)價(jià)指標(biāo)集合.經(jīng)效度檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn):各指標(biāo)間不存在顯著的共線關(guān)系且具有良好的解釋性,符合DEA模型的要求.由表3可知:非直線性系數(shù)、平均發(fā)車(chē)間隔和平均滿載率未能符合顯著性檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn).因此,剔除未通過(guò)檢驗(yàn)的3個(gè)指標(biāo),將通過(guò)檢驗(yàn)的8個(gè)指標(biāo)確定為核心評(píng)價(jià)指標(biāo).

表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

2.2 接駁效用評(píng)價(jià)模型

1) 模型投入、產(chǎn)出層設(shè)計(jì) DEA模型要求決策單元具有同樣的目標(biāo)和任務(wù),以及同樣的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo).不同接駁公交線路均承擔(dān)著疏散地鐵客流的任務(wù),且投入產(chǎn)出指標(biāo)也相同,滿足作為決策單元的條件,表明DEA模型能夠基于接駁線路的運(yùn)行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)對(duì)其效率進(jìn)行判斷,適用于公交線路接駁效用評(píng)價(jià).研究選取線路設(shè)置條件、線路運(yùn)營(yíng)條件和線路換乘條件作為投入指標(biāo),線路服務(wù)能力和線路通達(dá)能力作為產(chǎn)出指標(biāo).

2) 評(píng)價(jià)模型構(gòu)建 結(jié)合公交線路投入產(chǎn)出實(shí)際情況,研究選擇BC2模型構(gòu)建公交線路接駁效率評(píng)價(jià)模型.BC2模型需在模型中添加約束條件,評(píng)價(jià)模型為

D(ε)=min[θ-ε(e-S-+e+S+)]

(1)

(2)

式中:θ為綜合效率;ε為非阿基米德無(wú)窮小量;λj為第j個(gè)決策單元的一組線性規(guī)劃解;e-,e+分別為m維和n維單位向量;Xj,Yj分別為第j個(gè)決策單元的輸入、輸出指標(biāo)向量;S+,S-為松弛變量.

在模型中,DEA效率評(píng)價(jià)指數(shù)θ可以用來(lái)衡量接駁軌道交通的不同公交線路的接駁效用.θ值在0～1,θ值越大,表明該條公交線路的接駁效用越高,當(dāng)θ值為1時(shí),表明公交線路的接駁效用達(dá)到了DEA有效,線路的投入、產(chǎn)出結(jié)構(gòu)合理.

3 多模式公交接駁效用影響模型

3.1 外部影響因素變量選擇

接駁軌道交通的公交線路接駁效用的影響因素具有多維度、多層面的特點(diǎn),姚宇[11]認(rèn)為交通環(huán)境對(duì)公交線路運(yùn)行狀態(tài)具有明顯的影響.Lao等[12]分析了公交線路沿線人口數(shù)量對(duì)公交線路服務(wù)水平的影響程度.杜彩軍等[13]認(rèn)為換乘需求和時(shí)間對(duì)城市公交線網(wǎng)的換乘性能具有較大影響.綜合考慮研究目的和樣本數(shù)據(jù)的可獲得性,研究擬選擇建成環(huán)境、交通條件,以及客流強(qiáng)度為公交接駁效用的外部影響因素變量,見(jiàn)圖2.

圖2 公交線路接駁效用外部影響因素

1) 建成環(huán)境 建成環(huán)境是人們?yōu)闈M足自身的活動(dòng)需求而建立的物質(zhì)空間環(huán)境,其中土地混合度主要指各個(gè)站點(diǎn)周邊建筑物情況.研究選取公交站點(diǎn)周邊500 m服務(wù)區(qū)內(nèi)的土地混合度來(lái)衡量公交線路沿線建成環(huán)境多樣性,其計(jì)算公式為

(3)

式中:klandmix為公交線路k沿線的土地混合度;pi為第i類用地的用地面積占總用地面積的比例;N為公交線路k的車(chē)輛規(guī)模;m為公交線路k的站點(diǎn)數(shù).

2) 交通條件 影響公交線路接駁效用的交通條件主要有擁堵里程占比、途徑信號(hào)交叉口數(shù)量,以及平均站間距三個(gè)因素.其中擁堵里程占比是指統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)公交運(yùn)行速度低于15 km/h的路段占全程路段的比例,其計(jì)算公式為

(4)

3) 客流強(qiáng)度 客流強(qiáng)度指公交線路沿線客流資源的豐富程度及乘客出行需求的強(qiáng)度.研究以公交線路站點(diǎn)總登降量計(jì)算線路沿線公交出行客流強(qiáng)度,其計(jì)算公式為

(5)

3.2 接駁效用影響模型

基于DEA模型的接駁效用評(píng)價(jià)結(jié)果處在0～1且不連續(xù),利用普通的最小二乘法不適用于回歸系數(shù)估計(jì),但遵循最大似然估計(jì)法概念的Tobit回歸模型能夠很好的滿足回歸系數(shù)估計(jì)的需求,因此,研究引入Tobit回歸分析模型分析接駁效用的影響因素.

Tobit回歸模型包含兩種方程:①約束條件的選擇方程模型;②滿足約束條件下的某連續(xù)變量方程模型,Tobit回歸模型的因變量是受限變量,通常適用于因變量為片段值或切割值的情況,有效規(guī)避了DEA模型可能產(chǎn)生的回歸計(jì)算誤差問(wèn)題.Tobit模型以正態(tài)分布假設(shè)為基礎(chǔ),表達(dá)式為

(6)

式中:Y為效率值向量;Y*為公交線路接駁效率向量值;X為公交線路接駁效率影響因素向量值;β為回歸參數(shù)向量;μ為誤差項(xiàng)且服從正態(tài)分布.

綜合考慮接駁效用評(píng)價(jià)模型的指標(biāo)特點(diǎn)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ),以基于DEA評(píng)價(jià)模型計(jì)算得出的公交線路接駁效用值為因變量,選取土地混合度、擁堵里程占比、途徑信號(hào)交叉口數(shù)量、平均站間距和沿線客流強(qiáng)度5個(gè)自變量,引入Tobit回歸模型分析各個(gè)因素對(duì)接駁效用的影響,構(gòu)建Tobit模型對(duì)公交線路接駁效用外部環(huán)境影響因素進(jìn)行了探究,為

kTE=βk+β1kkLandmix+β2kkCMR+

β3kkNSC+β4kkMSS+β5kkSLD+μk

(7)

式中:kTE為前文DEA評(píng)價(jià)模型計(jì)算所得公交線路k的接駁效用評(píng)價(jià)值;kNSC為公交線路k途徑信號(hào)交叉口數(shù)量;kMSS為公交線路k平均站間距;βik指各自變量的回歸系數(shù);βk為常數(shù)項(xiàng);μk為模型殘差項(xiàng).

4 案例研究

以北京市天通苑大型居民社區(qū)周邊接駁公交為例進(jìn)行案例分析.北京地鐵5號(hào)線天通苑南站、天通苑、天通苑北站三個(gè)車(chē)站貫穿該社區(qū),社區(qū)內(nèi)有17條公交接駁線路,線路走向情況見(jiàn)圖3.選取北京市2019年9月份工作日的公共交通數(shù)據(jù).

圖3 北京市天通苑區(qū)域公交線路分布示意圖

4.1 接駁效用的定量化評(píng)價(jià)

基于DEA模型對(duì)區(qū)域內(nèi)公交線路的接駁效用進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)圖4.由圖4可知:465路、487路等支線均達(dá)到DEA有效;而620路、751路的接駁效用指數(shù)均明顯低于有效值,且其早晚高峰期間接駁效用均明顯低于平峰時(shí)段,主要是由于其承擔(dān)長(zhǎng)距離、大客流的出行服務(wù),對(duì)早晚高峰的接駁需求響應(yīng)度不高.因此,公交支線接駁效用相對(duì)較高,而大運(yùn)量、長(zhǎng)距離的公交干線接駁效用相對(duì)較低,這與不同等級(jí)公交線路在公交線網(wǎng)中的功能定位是吻合的.

圖4 區(qū)域內(nèi)公交線路的接駁效用評(píng)價(jià)得分

4.2 接駁效用的影響因素計(jì)算

在對(duì)高峰時(shí)段公交線路的綜合接駁效用進(jìn)行計(jì)算后,基于Tobit回歸模型分析外部影響因素對(duì)接駁效用的影響程度.各個(gè)外部影響因素變量的計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4.

表4 軌道交通與公交線路接駁效用影響因素

依次對(duì)土地混合度、擁堵里程占比、沿線客流強(qiáng)度、途徑信號(hào)交叉口數(shù)量,以及平均站間距五個(gè)外部環(huán)境影響因子進(jìn)行Tobit回歸分析,結(jié)果見(jiàn)表5.

表5 綜合接駁效用Tobit模型回歸分析結(jié)果

根據(jù)影響模型回歸分析可以得到以下結(jié)果:

1) 沿線客流強(qiáng)度對(duì)接駁效用呈現(xiàn)正向驅(qū)動(dòng)力,每提高一個(gè)單位的沿線客流強(qiáng)度,公交線路的接駁效用將會(huì)提高0.140個(gè)單位.

2) 擁堵里程占比與接駁效用呈高度負(fù)相關(guān),每增加一個(gè)單位的擁堵里程占比,公交線路的接駁效用就會(huì)下降0.912個(gè)單位.

3) 途徑信號(hào)交叉口數(shù)量對(duì)接駁效用呈現(xiàn)負(fù)向驅(qū)動(dòng)力,每增加一個(gè)單位的途徑信號(hào)交叉口數(shù)量,公交線路的接駁效用就會(huì)下降0.014個(gè)單位.

4) 平均站間距和土地混合度統(tǒng)計(jì)性結(jié)果不明顯,說(shuō)明二者對(duì)公交線路的接駁效用影響不顯著.

綜上所述,公交的接駁效用與沿線客流強(qiáng)度呈正相關(guān),與公交線路擁堵里程占比和途徑信號(hào)交叉口數(shù)量呈負(fù)相關(guān).因此,在對(duì)接駁效用失效的公交線路進(jìn)行優(yōu)化時(shí),應(yīng)重點(diǎn)考慮以上三個(gè)因素.通過(guò)公交線路及站點(diǎn)優(yōu)化,提升公交專用道布設(shè)的連續(xù)性,實(shí)行公交優(yōu)先信號(hào)控制策略等措施,以提升該區(qū)域公交的接駁效用,進(jìn)而提高公共交通運(yùn)行的一體化程度及公共交通可達(dá)性水平.

5 結(jié) 論

1) 從客流規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)通達(dá)性兩個(gè)宏觀角度刻畫(huà)軌道交通與公交線路接駁效用并篩選確定公交線路接駁效用核心評(píng)價(jià)指標(biāo),提出了公交線路接駁效用定量化評(píng)價(jià)模型.

2) 構(gòu)建了基于Tobit的接駁效用影響模型,將公交沿線客流納入考慮因素之中,從建成環(huán)境、交通條件和客流強(qiáng)度角度對(duì)接駁效用的外部影響因素進(jìn)行了分析.以北京市天通苑區(qū)域?yàn)槔M(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)該區(qū)域公交線路擁堵里程占比、沿線客流強(qiáng)度和途徑信號(hào)交叉口數(shù)量是影響公交線路接駁效用的重要因素.

接駁軌道交通的公交線路接駁效用的影響因素眾多,未來(lái)可更系統(tǒng)地探究不同外部影響因素的影響特征和機(jī)理.