地鐵與城際鐵路共站換乘需求分析

【摘要】 隨著城市化進程的加快，中心城區與衛星城鎮之間客流交換速度激增，承載著兩組團間大規模客流交換的城際鐵路與地鐵之間的換乘必然日益頻繁。依據換乘站點的規模與客流之間的相互影響關系，將城際鐵路與地鐵共站換乘方式分為單點、兩點和多點三種類型。重點對各共站換乘方式的方向梯度、時間梯度、可達性梯度、費用梯度等進行抽象分析，構建共站節點需求雙對數模型并進行回歸分析，并引用實例對模型進行驗證。為軌道線網接駁、合理選擇節點共站模型和換乘方式等提供了依據。

【關鍵詞】 共站換乘 城際鐵路 地鐵 需求分析

Abstract:With the acceleration of urbaniza-tion and the increasing of the traffic exchange rate between the city center and satellite towns， it will frequent increasingly which is carrying the two groups of large-scale traffic exchange between the inter-city railway and the subway. According to the interaction relationship between the scale of transfer stations and the passenger flow， this paper divides the metro transfer mode between the inter-city railway and the subway into three types， namely， single point， two and more. It anlayses the mode of transfer station direction， the time gradient and the gradient accessibility of gradient abstractly. It also builds the bi-logarithm model of the total station construction joints and analyses the regression. It provides the basis for the urban rail network， the reasonable choice for the bi-logarithm model and the transfer mode.

1.共站換乘方式分析

城際鐵路與地鐵雖然在技術制式、管理體制等多種方面存在極大差異，但同為軌道交通，將兩者之間的換乘問題采取同臺換乘方式較為恰當。同臺換乘是指乘客在同一站臺即可實現轉線換乘，即乘客只要走到車站站臺的另一邊就可以換乘另一條線路的列車[1-3]。換乘距離短、換乘方便，對兩端區間的影響小。結合軌道換乘特點重點研究為平行換乘中的同臺換乘。

2.換乘模式影響因素分析

城市軌道交通系統在方向、時間、可達性、費用等方面均呈現出不均衡性，在節點共站換乘方式分析中引入節點梯度的概念，節點共站梯度可以分為節點方向梯度、時間梯度、可達性梯度與費用梯度。

2.1節點方向梯度

城市發展用地呈現多種形式且錯位分布，這種居住地與工作崗位的錯位分布導致車站的方向梯度。

為了最大限度且最有效率地吸引周邊地區客流，單節點換乘站位置的確定顯得尤為重要。類比幾何圖形中形心的概念，不妨把單節點換乘站的位置抽象為節點網絡圖形中的形心。確定單節點共站模型形心從以下三個方面分析:

2.1.1確定單節點換乘站所能覆蓋的范圍，即明確交通網絡圖形的形態、面積及范圍邊緣站點等基本特征;

2.1.2確定方向客流，一旦線路走向確定，其客流流向可以通過調查得出;

2.1.3確定客流密度，單節點換乘站應設置在客流密度較大的地區和集散點。

(1)由范圍邊緣站確定交通網絡形心

假設交通網絡圖形為凸n邊形(先不考慮方向客流及客流密度的條件)，確定此凸n邊形的形心公式[7]如下:

令凸n邊形的頂點(范圍邊緣站)坐標為

得出交通網絡的形心，即為城際鐵路與地鐵單點共站的位置所在。

(2)由方向客流確定交通網絡形心

交通網絡中骨干通道上客流方向性極為明顯，城際鐵路和地鐵的線路走向必然積聚大量客流，方向性強的客運走廊的交點取為交通網絡的形心(如圖1所示)。

(3)由客流密度確定交通網絡形心

客流的產生區域反映了軌道站點的吸引范圍的大小。軌道線路應沿著客流密度大的地區鋪設，同樣共站換乘節點應設置在客流密度較大的區域，以更方便的服務客流集散[4-7]。

通過以上影響交通網絡形心重要因素的分析，構造節點方向梯度函數D(X)，

式中: --范圍邊緣站; --方向客流; --客流密度; --各影響因素相對重要度。

根據影響交通網絡單節點位置因素的重要度對交通網絡形心進行修正，以最終確定交通網絡的形心，進而確定優化的單節點換乘站位置。

2.2節點時間梯度

節點換乘站的時間梯度體現在客流隨時間變化而表現的極大不均衡性，具體表現在居民出行需求的日變化規律(客流以通勤(工作)與通學(上學)比例最高且早晚高峰出行強度大)，周變化規律(工作日與周末客流需求的差異性)，季節變化(寒暑期及黃金周客流突增)及突發性變化規律(重大體育賽事、大型公益活動、大型演唱會及博覽會等突發性的活動會吸引較大規模的客流))。

綜合以上影響因素分析，節點時間梯度T(X)，

式中:為居民出行需求的日變化規律;為周變化規律;為季節性變化規律;為突發性變化規律;為隨機影響因素。

2.3節點可達性梯度

可達性是城市地理等眾多學科的研究熱點，由于各領域研究主體的多樣化，至今仍無確切涵義和公認的最優度量方法。對交通來講，可達性是指利用一種特定的交通系統從某一給定區位到達活動地點的便利程度[9]。在交通領域關于可達性的度量方法有兩大分類:

2.3.1無量綱，現有很多模型，大都類似于Hensen在1959年首次提出的潛力模型，將待度量的點與外部所有其他點之間可能的影響之和作為外界施加到該點上的總潛能，亦即該點的可達性[9];

2.3.2有量綱，使用距離或時間來衡量可達性[9]。這里采用第一種潛力模型，即節點可達性。

節點所覆蓋區域(吸引范圍)因相對距離的遠近和交通條件的不同，各節點換乘站的可達性當然會呈現出不均衡性，即節點可達性梯度。

軌道交通客流的規模與軌道交通影響合理區域范圍的大小有著直接的聯系。節點可達性梯度與客流規模、發車頻率、站間距和速度有密切的關系。可達性隨著客流量增加而增加，隨著發車頻率的減小而增大;站間距和車輛速度越大，可達性就越大。

用以下的函數模型來分析節點可達性梯度R(X)，

式中:為客流規模;為發車頻率;為站間距;為速度。

2.4節點費用梯度

差異化的最大出行均衡票價體系是費用梯度的重要理念，出行目的和出行費用支付能力是構成交通需求的必要元素。城際鐵路與地鐵都能夠提供更好質量的服務(速度更快、更加舒適、更加安全)所以在費用方面會出現差異化。

出行派生于社會活動，這說明居民的目的不僅僅在于單從出行本身獲得最大效用，而是要使出行與引起出行的某種活動一起達到最大效用。為此，出行者出行前要對交通方式服務水平的7個指標進行衡量:安全性U1、經濟性U2 、方便性U3 、舒適性U4、快速性U5、準點率U6、出行帶來的效益U7，居民出行方式選擇的模糊評判因素集U為

節點費用梯度 克表示為:

式中:為第個指標的權重;為評判某交通方式服務水平的因素集中各指標的均值;為居民屬性服務效用評價函數[10]。

3.需求模型的構建

3.1模型設定

影響共站節點需求的主要因素有節點方向梯度、節點時間梯度、節點可達性梯度和節點費用梯度等，將節點方向梯度等抽象加權得到節點梯度指數，此處用節點梯度指數來衡量節點梯度。據此可以建立以下方程:

同時滿足

式中S--共站節點需求量;

D--節點方向梯度指數;

T--節點時間梯度指數;

R--節點可達性梯度指數;

F--節點費用梯度指數;

K，β--常數和表示各項彈性系數。

對上式兩邊取自然對數，為了反映共站節點實際需求與這些實際梯度指數變量之間的關系，須在模型右邊加上一個隨機干擾項ε，得

式中:β0= lnK 為常數項。

上式即為共站節點需求的計量模型。對這種雙對數模型，應先將各變量進行對數化轉換成多元線性回歸模型，然后對該模型進行估算。即令lnS=S' ，lnD=D' ，lnT= T''，lnR=R' ，lnF=F'，則將雙對數模型式(7)變為多元線性回歸模型

利用基礎數據對多元線性回歸模型進行標定[11]。

3.2參數估計

對共站模型的節點方向梯度指數、時間梯度指數、可達性梯度指數和費用梯度指數進行數據抽象、量化、統計后，得到節點梯度指數衡量標準如表1。

由表2的衡量標準統計得到建模采用的相關統計數據及對數化處理后數據如表2。

利用SPSS軟件進行多元線性回歸估算。因變量為共站節點需求(S)，自變量選方向梯度指數(D)、時間梯度指數(T)、可達性梯度指數(R)和費用梯度指數(F)。觀察計算結果，對回歸系數多次檢驗得到較為理想的回歸模型:

用lnS=S' ，lnD=D' ，lnT=T'，lnR=R'，lnF=F' 替換得

3.3正態性檢驗

用SPSS軟件繪制標準化殘差P-P圖(正態概率分布圖)(如圖2、圖3所示)。

自變量節點方向梯度指數、時間梯度指數、可達性梯度指數和費用梯度指數對應的概率值P分別為0.342，0.401，0.2，0.057，在0.05的顯著性水平下，該模型能夠很好地通過回歸系數的顯著性檢驗以及總體性顯著檢驗。由圖3可知，各觀測點基本都分布在對角線附近(偏離很小)，據此可以初步判斷殘差服從正態分布。

4.實例分析

本研究以成都市成灌城際鐵路與地鐵二號線在犀浦組團換乘節點為對象，分析此節點共站模型。利用以上分析結果，對此換乘站進行節點梯度指數抽象如表3。

利用回歸獲得的模型式(16)，根據設定條件計算城際鐵路與地鐵共站節點的類型和需求量，這是研究共站需求模型的主要目的之一。由于未來軌道線網發展成熟程度和節點梯度估計的不同，共站節點需求量的預測也會有所不同。

由回歸模型

，分別得到節點需求為0.97、1.75和2.72，取整即2015年犀浦換乘站站采用單點共站換乘，2028年采用兩點共站換乘，2037年采用三點共站換乘，這與近遠期規劃相吻合，從而從理論上驗證了該模型的適用性。

結論

對城際鐵路與地鐵的共站需求模型進行了分析，同臺換乘具有換乘量大且節省資源的特點，為城際鐵路與地鐵最優換乘模式。城市軌道交通系統在方向、時間、可達性、費用等多種方面表現出不均衡性、差異性與層次性。根據軌道換乘站點的規模與客流突變性之間的相互影響關系，構建共站節點需求模型，得出城際鐵路與地鐵換乘具體將采用何種共站模型。

參考文獻:

[1]秦文軍，梁成文.沈陽市快速軌道交通合理規模研究[J].城市規劃，1999，(09):48-50.QIN Wen-jun， LIANG Cheng-wen. Shenyang reasonable scale for rapid rail transit study [J]. Town Planning， 1999， (09):48-50.

[2]徐瑞華，杜世敏. 市域軌道交通線路特點分析[J].城市軌道交通研究，2005，(01):10-12.XU Rui-hua， DU Shi-min. The city of domain analysis of the characteristics of rail transit lines [J]. Urban Mass Transportation Research， 2005， (01):10-12.

[3]葛世平. 國內外地鐵換乘樞紐站的發展趨勢[D]，1998，(S1):6-8.Ge Shi-pin. Subway transfer hub for domestic and international trends [D]， 1998， (S1):6-8.

[4]張國伍.交通運輸系統分析[M]，成都:西南交通大學出版社，2006.ZHANG Guo-wu. Traffic and transport system analysis [M]， Chengdu: Southwest Jiaotong University Press， 2006.

[5]龐浩.計量經濟學[M].北京:科學出版社，2006.PANG Jie. Econometrics [M]. Beijing: Science Press， 2006.

[6]何曉群，劉文卿.應用回歸分析[M].北京:中國人民大學出版社，2001.HE Xiao-qun， LIU Wen-qing. Analysis of application regression [M]. Beijing: China Renmin University Press， 2001.

[7]宇傳華.SPSS與統計分析[M].北京:電子工業出版社，2007.YU Chuan-hua. SPSS and statistical analysis [M]. Beijing: Electronic Industry Press， 2007.

(作者單位:深圳市城市交通規劃設計研究中心有限公司)