青島世園會交通預調查及客流預測方法研究

王田田，汪瑩瑩，萬浩（青島市城市規劃設計研究院交通所，山東青島266000）

青島世園會交通預調查及客流預測方法研究

王田田，汪瑩瑩，萬浩
（青島市城市規劃設計研究院交通所，山東青島266000）

基于青島世園會（世界園藝博覽會）實踐，探索一種支撐大型活動客流預測的交通預調查方法。在參觀意向調查、現狀調查和類比調查3大類調查結果的基礎上，以客流規模預測為目標導向，建立世園會交通預調查關鍵指標體系，并闡述各項調查的主要內容。基于面向本地常住人口、外地一日客、外地住宿客3類客流群體的大規模意愿調查結果，在客流分類及其出行鏈分析的基礎上，提出基于交通預調查的世園會意向客流規模預測方法。結合同類大型活動客流規模類比分析，考慮可能的鼓勵政策，制定世園會客流預測技術路線。研究表明：大型活動交通預調查應以客流預測為目標制定關鍵調查指標體系，在此基礎上開展不同群體意向客流規模預測，并通過類比同類大型活動加以修正得到最終預測結果。

世園會；交通預調查；客流預測；意向分析；指標體系

0 引言

青島世園會是建國以來山東省及青島市承辦的規模最大的一次園藝展會，也是繼舉辦2008年奧運會帆船賽事之后承辦的規格最高的一次國際盛會，備受國內外矚目[1]。青島世園會持續時間約半年，客流規模大，外圍交通銜接問題復雜且艱巨。2014年10月25日，為期184天的青島世園會順利閉幕，從世園會外圍交通總體運行情況來看，外圍交通整體處于有序運行的狀態。前期的綜合交通銜接規劃為世園會期間的交通保障提供了重要的指導，而大型活動正式舉辦之前的交通預調查是交通規劃的前提，能夠為客流預測和制定相關交通保障措施提供重要的基礎資料和數據支撐。

大型活動客流預測研究一直是交通規劃和管理的重點。2005年日本愛知世博會針對境內游客在全國范圍內開展了問卷調查，通過對調查結果的統計決定境內各地游客比例，針對境外游客則根據以往的記錄進行估計[2]。針對2010年上海世博會，孫劍等利用各類歷史或調查的社會經濟資料和旅游統計數據資料，建立世博會客流規模與相應的旅游人口之間的分析模型，同時，通過與其他歷屆世博會的橫向對比進行預測[3]。針對上海世博會出行方式選擇，杜豫川等開展了大規模的意愿調查，并建立了不同類型游客出行方式選擇行為模型[4]。

基于青島世園會實踐及以往同類大型活動組織經驗，本文重點通過不同客流群體出行特征分析獲取了其對2014年青島世園會的參觀意向，了解了不同群體對青島世園會交通的期望與需求，在此基礎上探索了基于大規模交通預調查結果的世園會客流預測方法，指導了青島世園會客流規模、客流構成、參園時間分布、空間分布等關鍵指標的預測，可為后續同類大型活動提供一定的經驗借鑒。

1 客流分類及出行鏈分析

客流分類是確定交通預調查對象的基礎，不同客流群體的出行鏈分析是詳細開展客流預測的前提。青島世園會交通預調查和客流預測的具體對象為青島本地游客、外地住宿客（外地住宿團隊客和外地住宿散客）和外地一日客（外地一日團隊客和

外地一日散客），各群體出行鏈分析見圖1。

圖1 不同客流群體出行鏈分析

（1）世園會客流按組團方式分為團體客和散客2種類型。團體客采用組團的方式，通過旅行社或單位組織，采用旅游大巴的方式前往園區；散客以個人、家庭、朋友為單位，以自駕車、出租車、公共交通等方式自發前往園區。

（2）世園會客流按住宿特點分為青島本地游客、外地住宿客和外地一日客3種類型[1]。在進行游客規模預測之前，需根據不同類型游客的出行特點進行出行鏈分析。

①青島本地游客：來源于青島中心城區，以散客和團隊方式由住宿地直接前往園區，其參園出行鏈與常住人口的空間分布緊密相關。

②外地住宿游客：主要來源于外地來青游客，通過對外客運交通樞紐（機場、火車站、公路客運站、海運客運站等）和對外通道進入青島，先住宿后以個體或團隊方式前往園區。其參園出行鏈與市區賓館的空間分布緊密相關。

③外地一日游客：主要來源于青島周邊縣市和省內，小部分為多日游途經青島當日離開的省外游客，主要選擇旅游大巴、自駕、短途的公路客運等方式進入青島，以個體和團隊方式前往世園會，其參園出行鏈與其對外交通樞紐、青島城區對外出入口和通道緊密相關。

2 交通預調查方法

2.1 調查目的

世園會交通預調查的目的是為了獲取國內公眾對2014年青島世園會的參觀意向，掌握不同群體對青島世園會交通出行的期望與需求，從而為相關規劃決策提供依據。具體來說，通過交通預調查，旨在了解各地區不同群體的參觀意向，推測青島世園會的國內參觀人數和目標人群特征，了解參觀者的參觀行為和行程考量（如參觀時間、出行方式、交通方式、住宿情況和周邊旅游意向等），為世園會的客流組織、運營、推廣、交通保障等工作提供數據支持。

2.2 調查指標體系

世園會交通預調查是為交通銜接規劃服務，以指導世園會客流規模及分布特征預測、入園客流交通方式結構預測以及世園會周邊現狀交通評價與分析。因此，世園會交通預調查主要分為3類，即參園意向調查、現狀交通調查和類比調查3大類，其中參園意向調查包括：青島市常住人口參園意向調查，外地來青賓館住宿客參園意向調查和對外交通樞紐抵青旅客世園會參觀意向調查；現狀交通調查包括：世園會周邊道路，交叉口現狀交通流量調查；類比調查包括：嶗山風景區客流來源及出行方式調查，嶗山風景區停車場車輛來源調查，啤酒城停車場車輛來源調查。通過上述3大類、7項交通調查，分析青島市民和外地來青旅客（一日客和住宿客、團隊客和散客）參觀世園會的比例、世園會所吸引的客流量、意向入園的日期和時間、旅行社參觀世園項目的比例、交通方式的選擇意向等關鍵指標（見圖2）。

圖2 世園會交通預調查分類及關鍵指標

2.3 主要調查內容

為進行科學、合理的客流預測，青島世園會交通調查共涉及青島市中心城區范圍內的57個賓館、19處客流集散點和居民小區、9處對外交通樞紐、園址周邊主要道路6個交叉口和8個道路斷面、嶗山風景區、第21屆啤酒節等地，涉及調查員千余人次，共回收有效調查問卷40 400份[5]。

2.3.1 意向調查內容

（1）青島市常住人口世園會參觀意向調查

該調查主要為獲取常住人口意向參觀世園會的比例、意向往返世園會的交通方式比例兩項關鍵指標。具體調查內容包括：青島各區常住人口意向參園比例、影響常住人口參觀世園會的障礙、意向參觀世園會的時間、意向參園的交通方式、交通方式選擇的影響因素和常住人口可接受的最長候車時間等。

調查地點分布在青島市各轄區的19處客流密集點，如市南區佳世客—百麗廣場、市北區臺東商圈、四方利群、李滄廣場—李村大集、城陽利群、黃島利群等地。

（2）賓館住宿旅客世園會參觀意向調查

該調查主要為獲取外地來青旅游住宿散客和住宿團隊客意向參觀世園會的比例、意向參園的日期及組織方式、意向往返世園會的交通方式3項關鍵指標。具體調查內容包括：有/無游覽計劃的住宿旅客的世園會參觀意向、住宿散客和團隊客的世園會參觀意向、不同城區住宿旅客的世園會參觀意向、不同星級賓館住宿旅客的世園會參觀意向、在青停留時間與世園會參觀意向的關系、來青交通方式與世園會參觀意向的關系、影響住宿客參園的障礙、住宿客意向參觀世園會的時間、住宿散客和團隊客意向參園的交通方式等。

本項調查根據賓館所在轄區、星級標準和床位數3個指標進行抽樣，共選擇相應賓館57家（賓館抽樣率為12%）。

（3）外地一日客世園會參觀意向調查

該調查主要為獲取外地一日客意向參觀世園會的比例、意向往返世園會的交通方式比例2項關鍵指標。具體調查內容包括：外地一日游團隊客和散客世園會參觀意向、意向參觀世園會的時間、意向參園的交通方式、影響一日游游客參園的障礙等。

調查地點為嶗山風景區、火車站和汽車站等對外交通樞紐。

2.3.2 現狀交通調查內容

該調查主要為獲取世園會周邊主要道路斷面和交叉口的現狀流量。調查地點為金水路—黑龍江路交叉口、金水路—濱海大道交叉口等6個交叉口和青銀高速公路九水路收費站、棗山東路（青銀高速以東）斷面等8個斷面。

2.3.3 類比調查內容

（1）嶗山風景區游客客流來源及出行方式調查

該調查主要為獲取到達嶗山景區的客流來源地和不同群體前往景區的實際交通方式2項關鍵指標。

（2）嶗山風景區停車場車輛來源調查

該調查主要為獲取到達嶗山景區的車輛來源地和旅游大巴的類型及載客量情況。

（3）啤酒城停車場車輛來源調查

該調查主要為獲取到達啤酒城的車輛來源地、車型、載客量等信息。

3 客流預測方法

在交通預調查的基礎上，世園會客流預測將意向分析法和類比分析法兩種方法相結合，并考慮一定的鼓勵政策影響，最終確定世園會客流規模預測結果[6]，客流預測基本思路如圖3所示。

圖3 世園會客流預測基本思路

3.1 意向分析法

意向分析法是根據意向調查和實際調查數據，預測意向參觀世園會的規模。由于意向調查數據是個人偏好數據，存在一定的反應偏差[7]，本文根據世園會參園障礙分析對意向結果進行初步修正。同時，在相應政策影響下（如團體票優惠政策、常住人口發票政策等），客流規模和交通方式構成可能出現一定的變化，因此需要對結果進行進一步的修正。世園會意向客流預測技術路線如圖4所示。

基于意向調查結果建立世園會意向客流預測基本模型如下：

式中：p0為意向參園客流總規模；p1為青島本地人口意向參園規模；p2為外地住宿客意向參園規模；p3為外地一日客意向參園規模；p1i為青島各區意向參園規模；p21為外地住宿散客意向參園規模；p22為外地住宿團隊客意向參園規模；p31為外地一日游散客意向參園規模；p32為外地一日游團隊客意向參園規模；mi為青島各區常住人口規模；v1i為各區意向參觀世園會的比例；A為2014年世園會期間來青旅游總人數；α為住宿客的比例；α1為住宿散客的比例；v21為住宿散客意向參園的比例；α2為住宿團隊客的比例；v22為住宿團隊客意向參園的比例；β為一日客的比例；β1為一日游團隊客的比例；v31為一日游團隊客意向參園的比例；β2為一日游散客的比例；v32為一日游散客意向參園比例。

同時，在意向客流基本預測模型的基礎上，需要對其進行修正，基本修正思路為：①來青旅游人群中有游覽觀光計劃的群體方可被認為是潛在的世園會參觀對象；②分析影響不同群體參觀世園會的障礙并對人群進行分類，統計在各類障礙影響下不去參觀世園會的比例并以此修正意向結果；③根據往屆大型活動組織經驗，考慮團體票優惠和青島常住人口免費票鼓勵政策等措施，適當修正常住人口參園規模以及團隊客和散客的比例。

圖4 基于交通預調查的世園會意向客流預測方法

3.2 類比法

類比法主要是通過分析類比國內昆明、沈陽、西安世園會的級別、市域人口、舉辦年的年旅游人數等要素[8]，預測2014年青島世園會可能的客流規模。

（1）客流總規模類比分析

1999年昆明世園會級別為A1級，展期184d，園區占地2.18km2，當時昆明市域人口473萬人，年游客人數為1 500萬，世園客流為942萬人次；2006年沈陽世園會級別為A2+B1級，展期184d，園區占地2.46km2，當時沈陽市域人口為701萬人，年游客人數為4 553萬，世園客流1 260.68萬人次；2011年西安世園會[9]級別為A2+B1級，展期184d，園區占地418km2，當時西安市域人口為846萬人，年游客人數約7 000萬，世園客流1 573萬人次；而2014青島世園會級別為A2+B1級，展期184d，園區占地2.41km2，2014年青島市域人口約910萬人，年游客約7 000萬左右。歷屆世園會詳細對比見表1，本文將客流總規模作為因變量，市域人口、年旅游人數等作為自變量類比分析2014年青島世園會客流總規模。

表1 歷屆世園會對比表

（2）關鍵指標關系類比分析

相關經驗表明，大型活動每天訪客人次，會隨工作日、雙休日、學生暑假、國家法定節假日以及當年各種活動有很大波動[3]。根據以往大型活動的典型客流指標之間的關系[2，10]（包括客流總規模、日均客流、極端客流量），可類比青島世園會的典型客流指標。2005年日本愛知世博會客流總規模為2 205萬人次[2]，共184d，日均客流12.0萬人次，極端日客流為29萬人次，極端高峰日客流/日均客流值為2.4；2010年上海世博會客流總規模為7 300萬人次，共184d，日均客流39.7萬人次，極端日客流為101萬人次，極端高峰日客流/日均客流值為2.5；2011年西安世園會極端高峰日客流/日均客流值為3.5。根據以往經驗，推算青島世園會的極端高峰日客流/日均客流的比值可能在2.5～3.5之間。

4 結語

往屆世園會、世博會等大型活動交通保障方案的制定均是在對參觀客流規模總量、日均參觀人數等指標進行預測的基礎上開展的，科學、合理的客流預測方法將對交通組織方案的制定及交通設施規劃建設提供良好的依據，同時，系統、完善的交通預調查方法是客流預測的基礎。結合世園會實踐，本文總結了可應用于大型活動前期的交通預調查方法和客流預測方法，對于指導后續同類大型活動的客流預測、交通保障規劃具有一定的借鑒意義。同時，在后續大型活動的客流預測中需要充分重視的是，大型活動的客流量受國家政策、地方宣傳力度、票價鼓勵政策等方面的影響很大，因此，交通預調查和客流預測應充分考慮相關政策的影響，且在指導相關規劃、建設、運營方案時應充分預留方案彈性。

[1]青島市城市規劃設計研究院.2014年青島世園會綜合交通銜接規劃[R].青島：青島市交通運輸委員會，2012.

[2]李成，云美萍，楊曉光.日本愛知世博會的交通管理對策[J].城市交通，2007，5（2）：19-24.

[3]孫劍，李克平，楊曉光.2010年上海世博會交通需求預測研究[J].交通與運輸：學術版，2005（12）：1-3.

[4]杜豫川，蔣盛川，朱迪，等.上海世博會出行方式選擇意愿建模與場景分析[J].同濟大學學報：自然科學版，2010，38（4）：515-520.

[5]青島市城市規劃設計研究院.2014年青島世園會交通調查報告[R].青島：青島市交通運輸委員會，2012.

[6]馬清，萬浩.琴路拾粹——青島市城市規劃設計研究院交通規劃作品集[M].北京：中國建筑工業出版社，2013.

[7]趙鵬，藤原章正，杉惠賴寧.SP調查方法在交通預測中的應用[J].北方交通大學學報，2000，24（6）：29-32.

[8]王田田，萬浩，李勛高，等.2014年青島世園會客流需求分析及保障對策研究[C]//城市時代，協同規劃——2013中國城市規劃年會論文集（01-城市道路與交通規劃）.青島：中國城市規劃學會，2013：1-10.

[9]上海同濟城市規劃設計研究院.西安世界園藝博覽會交通保障方案[R].上海：上海同濟城市規劃設計研究院，2010.

[10]陸錫明.世博客流組織[M].上海：同濟大學出版社，2010.

Traffic Pre-Survey and Passenger Flow Forecast Method of Qingdao International Horticultural Exposition

WANG Tian-tian,WANG Ying-ying,WAN Hao
(Qingdao Urban Planning&Design Institute,Transport Branch,Qingdao 266000,China)

With the practice of Qingdao International Horticultural Exposition,the method of traffic pre-survey aiming to support the passenger flow forecast for large-scale activities was explored.On the basis of intention survey,present situation survey and analogy survey,the pre-survey index system was established and the main survey content were introduced with the passenger flow forecast as a guide.Several intention surveys had been carried out oriented to different passenger objects which were local residents,nonlocal tourists for one-day trip,nonlocal tourists for accommodation.The intention passenger flow forecast method of International Horticultural Exposition was put forward according to the traffic pre-survey,based on the passenger classification and trip chain analysis.Combined with the analogy analysis of similar large-scale activities and considering possible incentives,the technical route of passenger flow forecast on International Horticultural Exposition was studied.The study shows that the traffic pre-survey of large-scale activities should establish the key survey index system oriented to passenger flow forecast.The survey result could be applied to intention passenger flow forecast,and it could get the final forecast result by the check of analogy analysis.

International Horticultural Exposition;transportation pre-survey;passenger flow fore?cast;intention analysis;index system

U491.14

A

2095-9931（2015）03-0031-06

10.16503/j.cnki.2095-9931.2015.03.006

2015-01-07

王田田（1986—），女，山東青島人，工程師，碩士，主要研究方向為交通運輸規劃與管理。

E-mail：410953367@qq.com。