城市軌道交通的客流預測

• 陳博 2023年7月25日 來源：中研網 1221 79
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出行方式選擇是客流預測中的重要內容，其目的在于通過對現狀和未來經濟發展水平、交通政策、交通設施供應水平、地理環境、各種運輸方式的特征的分析，把客流分布預測的全方式交通量合理地分配給區域交通運輸系統中的各種交通方式。城際交通方式劃分預測目的在于確定城市

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一、城市軌道交通客流預測的目的和作用

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軌道交通客流預測是指在一定的社會經濟發展條件下科學預測城市各目標年限軌道交通線路的斷面流量、站點乘降量以及站間OD、平均運距等反映軌道交通客流需求特征的指標。軌道交通線路客流量是城市快速軌道交通可行性研究和設計的重要依據。在規劃線網時，不同的軌道交通線網方案的客流分析結果是進行線網優選的主要內容，如發現有不當之處，要重新調整布線方案，并重作客流分析，如此反復直至滿意為止；在工程可行性研究階段，客流量是工程修建必要性和可行性的主要依據；在工程設計中，其系統運輸能力、車輛選型及編組、設備容量及數量、車站規模以及工程投資和經濟效益分析等，都要依據預測客流量的大小來確定。因此，軌道交通客流預測在城市軌道交通規劃中占據相當重要的地位。

二、城市軌道交通客流預測的基本內容

從國內外實際項目運用經驗來看，在城市總體規劃和軌道交通線網規劃的前提下，從城市軌道系統功能要求出發，按設計年限將轉移客流預測內容分為全線客流預測、車站客流預測、分流客流預測、換乘客流預測和分向客流預測。

三、城市軌道交通客流預測的一般程序

目前， 對城市軌道交通線路客流預測尚處于探索階段。中國城市軌道交通客流預測模式主要分為3 類:

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1、非基于現狀OD(起點) 客流的預測模式， 將相關的公交線路客流和自行車流量向軌道交通線路轉移， 得到軌道交通客流；

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?2、基于現狀OD客流的預測模式， 以經典的“四階段”法為基礎， 結合城市規劃推算未來軌道交通的客流；

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3、基于非集聚模型的預測模式目前應用較多的是在“四階段”法基礎上進行軌道交通線路客流的預測。過秀成等提出在全方式OD矩陣基礎上， 用分層次策略性交通方式劃分， 得到合作競爭類的OD矩陣采用聯合方式劃分交通分配模型，進行軌道交通線網客流分析建立了軌道交通的阻抗函數，提出了城市軌道交通網絡的客流量均衡分配模型，并采用Frank-Wolf e算法求解了該模型。目前，軌道交通客流預測模型已逐步建立起一套完整的預測方法和計算模型體系，但實際運用中仍難以達到較高的可信度。

四、城際間客流預測的內容及方法

出行方式選擇是客流預測中的重要內容，其目的在于通過對現狀和未來經濟發展水平、交通政策、交通設施供應水平、地理環境、各種運輸方式的特征的分析，把客流分布預測的全方式交通量合理地分配給區域交通運輸系統中的各種交通方式。城際交通方式劃分預測目的在于確定城市群區域各種交通方式的客流承擔的比例，尤其是要得到合理、客觀的城際軌道交通出行比例，是正確預測城際軌道交通客流量的關鍵，也是城際軌道交通客流分配以得到各項客流預測指標的重要基礎。

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轉移曲線模型

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轉移曲線法是二十世紀六十年代日本學者提出的，在六七十年代得到了較為廣泛的應用。是一個從個人出行調查結果出發的方法，其原理是選出若干個影響交通方式選擇的因素，并針對這些因素進行分類或取值，再通過對調查樣本的統計分析，求得不同分類或不同值下樣本選擇各種交通方式的比例，然后繪制各種交通方式的分擔曲線，在作方式劃分的時候就可以參照這些曲線來確定各中交通方式所分擔的比例。常見被選擇的因素有收入、出行目的、出行距離、兩種方式的費用比、出行時間比、服務水平比等。

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回歸分析模型

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對于各種交通方式而言，都有其固有的特點以及在不同范圍內對交通量吸引力不同的內在的規律，因此可以通過回歸分析來描述不同交通方式對客流的分擔率。如對于不同的出行距離，各種交通方式所占的分擔率比重不同，且呈一定規律性。但這種預測模型與轉移曲線模型一樣，需要大量的調查統計資料才能建立，模型適用范圍有限。

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非集計模型

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非集計方法分析的對象是個體，它將個體的原始資料不加任何處理直接用來構造模型，充分利用每個調查樣本的數據，求出描述個體行為的概率值，這類模型就是非集計模型。相對于集計方法，非集計方法有要求樣本小、預測精度高、模型復雜的特點，所以備受關注。目前開發出來的非集計模型種類很多，有模型、模型、以及模型的改進模型。

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模型在分擔率估計方面比較成熟，通常用于城市交通中對之問的分擔率估計。模型基于以下假定①單個的出行者能獨立的做出決策，即出行者為決策基本單元，而這種獨立的決策相互問沒有影響逗出行決策者在出行方案的選擇中，選擇其自身認為效用最大的出行方案，方案的效用會因為方案的特性時問、費用等、出行者的特性性別、收入等而不同，目一出行者對所有方案都掌握著充分的信息。

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還有許多其它模型，如犧牲量模型及直接需求模型等。犧牲量模塾它把人們選擇交通方式的特性作為基礎，即假定人們是選擇利用時損失犧牲量最小的交通方式。但無論是從選擇意義，還是從分布形式來說都需要很強的假定條件。此外，該模型無論是理論上還是實證上的研究都還很不充分。其特點是無須使用地域特征及交通調查的結果等，預測作業完全是機械地進行的。

五、影響城市軌道交通客流預測準確度的因素

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根據國內外具有完善軌道交通網絡的城市經驗可知，城市經濟水平和人口規模、城市社會經濟發展規劃、沿線土地利用為城市軌道交通轉移客流預測的主要影響因素。此外票價、站點設置和站間距、居民出行習慣也是轉移客流預測應該考慮的因素。

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城市的經濟水平和人口規模能從根本上決定軌道交通轉移客流量的規模。由于軌道交通票價高于常規交通方式，在較高的城市經濟水平中才能得到人們的認可，經濟水平的提高有助于客流規模的擴大。不同人口規模和分布形式的城市里，其上學、工作、購物、旅游等出行客流量及分布具有明顯的差別，人口規模越大，分布形式越平均，其城市軌道交通客流量越大。

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城市社會經濟發展規劃也對軌道交通轉移客流預測起到重要的作用。各個城市都會根據自身的功能定位、發展規模、經濟發展水平和國家政策制定未來若干年的社會經濟發展規劃，其中就包括交通基礎設施的發展規劃。對于將軌道交通列入未來發展規劃的城市，軌道交通轉移客流預測應根據其發展框架和目標來確定邊界條件和模型系數。

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城市中因發展建設和經濟活動而進行的土地開發利用是軌道交通客流產生的源泉，軌道交通沿線地區的土地利用類型決定了客流量構成和規模，從而影響軌道交通轉移客流預測。

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