上海軌道交通早高峰客流擁擠與居民通勤關系分析

王 波

(上海市城市規劃設計研究院,200040,上海∥工程師)

上海軌道交通早高峰客流擁擠與居民通勤關系分析

王 波

(上海市城市規劃設計研究院,200040,上海∥工程師)

分析了上海軌道交通客流時段分布特征、客流潮汐現象以及擁擠斷面分布等高峰特征。通過分析早高峰時段軌道交通客流的空間分布特征,找出經過高峰客流擁擠斷面的客流去向。利用手機信令數據分析經過擁擠斷面的外圍軌道交通站點1 km范圍內居民的職住空間分布,得出這些外圍站點周邊居民70%以上在中心城區就業、旱高峰集中乘坐軌道交通前往中心城上班的結果。分析了居民通勤的主要通道,發現通勤(職住)通道上的客流不平衡與軌道交通早高峰客流擁擠有較強的相關性。

城市軌道交通; 高峰客流; 居民通勤; 職住通道

Author′s address Shanghai Urban Planning & Design Institute,Shanghai 200040,China

自1990年上海軌道交通1號線工程正式開工,短短20余年間,上海軌道交通從無到有,從單線運營邁入網絡化運營階段。但隨著軌道交通客流規模的日益增長,一些線路的部分斷面開始出現常發性的擁擠,站點限流、高峰時段車站客流滯留、乘車延誤等現象的頻發也影響著軌道交通高峰時段的服務水平和系統穩定性。本文從客流的時間、空間分布特征出發,找出上海軌道交通早高峰客流擁擠的深層次原因。

1 軌道交通客流高峰特征

1.1 時段特征

從線網客流時間分布的不均衡性來看,工作日客流和周末客流的比值為1.33:1,日高峰小時系數平均在0.12～0.20。根據2015年10月上海軌道交通客流數據分析結果,5號線、16號線的客流高峰系數最高,超過了20%；各條軌道交通線路中,外環線以外站點越多的線路、越長的線路，高峰小時系數越高,線路入城段的局部斷面客流高峰系數更高。上海軌道交通各條線路高峰小時系數比較見圖1。

圖1 現狀各條線路高峰小時系數比較

1.2 潮汐現象

從軌道交通客流的方向不均衡性來看,早高峰進城與出城(以內環線為進出城邊界)的客流比值為3.5:1,潮汐現象十分明顯。早高峰進出內環軌道交通客流分方向比例如圖2所示(見彩14頁)。各條軌道交通線路,尤其是主要放射線路潮汐性比較明顯,造成資源浪費和運行效率低下。例如，7號線北段早高峰時段以入城方向客流為主,出城方向客流十分少,早高峰小時嵐皋路站—鎮坪路站入城方向與出城方向的斷面客流比近8:1,其他線路如1、2、8、9、11、13、16號線,往市中心方向高峰時段客流也是反方向的3～5倍;同時,部分線路高峰客流過于集中,高峰時段十分擁擠,但非高峰時段客流則較少,如6、7、9號線。上海軌道交通線路部分斷面早高峰小時雙向客流比較如表1所示。

表1 上海軌道交通線路部分斷面早高峰小時雙向客流比較

潮汐客流導致反方向運能資源的浪費。工作日明顯的早高峰客流潮汐現象反映了上海中心城區崗位的高密度和強吸引力,軌道交通站點客流和土地利用呈現強烈的關聯性。郊區以居住為主的用地區域,站點以上客為主,中心區則正好相反。另外,郊區線路客流強度并不高,但采用了市區線路制式,在滿足了市區大客流運能的運營組織情況下,郊區的運能資源相對會出現浪費,運營效率也不高,如2號線東延伸段、11號線郊區段等。圖3所示為2015年早高峰站點進出站客流量及其不均衡性(見彩14頁)，其中,每個站點的顯示大小反映早高峰各站點的進出站總量,顏色反映該站點早高峰進/出站量的不均衡性；正值(計算式為進站量/出站量)表明該站點早高峰進站量大于出站量,值越大顏色越深,站點的早高峰進/出站量越不均衡;負值(計算式為-1×(出站量/進站量))表明該站點早高峰出站量大于進站量,絕對值越大顏色越深,站點的早高峰進/出站量越不均衡。從圖3中可以明顯看出,內環內的絕大多數站點早高峰出站量是進站量的2倍,甚至5倍以上,內環外站點則恰好相反。這也是客流潮汐特征的另外一種反映形式。

1.3 擁擠斷面分布

根據2015年10月上海軌道交通客流數據及各線路各斷面的運能,可計算出各斷面的客流擁擠度。從三高(高峰小時、高方向、最高客流)斷面擁擠度來看,1號線、2號線、6號線、7號線和8號線現狀最為擁擠。由于高峰時段運能增長滿足不了客流增長的需要,高峰時段大部分線路出入城段均比較擁擠,如1號線北段、3號線北段、6號線、7號線北段、8號線南段和9號線西段，極端高峰時段車廂內平均站立人數超過10人/m2,部分站臺出現客流積壓,部分車站已經采取了高峰限流措施。圖4為2015年10月某工作日早高峰客流擁擠水平分布(見彩15頁)。

2 早高峰客流擁擠特征

2.1 早高峰時段客流空間分布

對上海市軌道交通網絡按地理分布進行劃分：以4號線環線和外環線為界,將軌道交通網絡分為內環內、內外環之間、近郊區、遠郊區4個區域。對早高峰的客流交換進行統計,如表2所示。

表2 各交通分區軌道交通客流OD表(早高峰) %

各區域客流交換主要有以下特點:

(1) 早高峰內環內是客流的主要目的地。軌道交通網絡的高峰客流以向心通勤客流為主,內環內的到達客流占全部客流的58.7%,中心城以內的到達客流占全部客流的87.5%;進、出內環的客流比例為2.3:1,進、出外環的客流比例為2:1,在斷面上由于累積效應和穿越客流，這一比例更高。

(2) 外圍區域的客流交換所占比例很小。在全部客流中,內外環間與內環內的客流交換比例最大,占全部客流的36.8%;外環外各區域間的客流交換所占比例最小,占全部客流的0.9%。內外環間區域與其他區域的交換量最大,占全部客流的58.5%(不含內外環間內部的客流交換量)。

2.2 經過擁擠斷面的客流去向分析

為找出部分軌道交通線路高峰擁擠形成的原因,需要利用軌道交通刷卡數據統計的站間OD進行分析,得到經過擁擠斷面的客流的去向,再結合軌道交通網絡和城市用地、空間布局及職住通道的關系深入剖析。

根據現狀軌道交通斷面客流分析,早高峰擁擠的斷面主要有上海軌道交通1號線共康路站至上海火車站站、3號線大柏樹站至寶山路站、5號線北橋站至莘莊站、6號線金橋站至世紀大道站、7號線新村路站至靜安寺站、8號線蘆恒路站至耀華路站、11號線李子園站至曹楊路站等外圍區進入中心城的斷面。根據早高峰站間OD,分析經過各擁擠斷面的外圍站點客流的去向可知，外圍站點的客流第一去向均為浦西內環內,第二去向為區間內部,第三去向為浦東內環內和浦西內外環間。各分析段站點集合的客流去向如表3所示。

表3 經過主要擁擠斷面的站點早高峰客流去向占比 %

3 居民通勤(職住)通道的不平衡性與早高峰客流擁擠的關系

有關職住平衡的問題,很多學者有過研究,用就業和人口之比來分析平衡指標是針對一定的區域而言的,受到城市規模和通勤距離的影響。因此學者們也提出了最小通勤(在既定人口崗位分布下的最優就近就業分配情況)、最大通勤、隨機通勤、剩余通勤等概念,來衡量職住平衡。這里要提到的一個新的概念是“職住通道平衡”[1],將全市交通小區的居住地到工作地的通勤矩陣,合并為若干交通大區的通勤矩陣,并在交通大區的蛛網通道上進行以居住地為起點、工作地為終點的“上班出行”分配,便得到了通道上的上班需求。通道平衡系數定義為大流量方向值和小流量方向值的比值。

圖5為上海市通勤(職住)空間通道不均衡性示意圖(見彩15頁)，可以看出,上海市內外環間、北部地區至浦西內環內的通勤(職住)通道嚴重不平衡,西北片區的不平衡系數超過4,東北部片區不平衡系數也在2.2以上。分析同時期軌道交通客流數據得到,早高峰期間,北部地區軌道交通線路自北向南方向都產生了較為嚴重的擁擠現象。將圖5與圖4進行對比分析可以看出,職住通道的不平衡性,不同程度導致了通道上的軌道交通早高峰在單方向出現擁擠。職住平衡總是可以在一定的空間地域內實現,差別在于地域范圍的大小。而通勤(職住)通道的不平衡僅依靠交通設施規劃是無法解決的。通勤(職住)通道不均衡,往往會導致軌道交通線網在高峰期間運能不足,客流擁擠頻發,但全日客流效益較差。例如，浦東地區的6號線幾乎每天早高峰都要在巨峰路站采取限流措施,但全天的客流效益不高,客流強度僅為1.17萬乘次/km。

為了更突出反映通勤(職住)空間通道的不均衡性與早高峰軌道交通客流擁擠的相關性,本文使用手機信令大數據分析,對經過幾個主要擁擠斷面的外圍軌道交通站點1 km范圍內居民的就業地區分布進行了分析,如表4和圖6所示(見彩15頁)。表4中,中心城指上海市外環線以內地區,中心城周邊地區指中心城周邊的寶山新城、虹橋地區、閔行新城以及其他近郊地區,新城指嘉定新城、青浦新城、松江新城、南橋新城、金山新城、城橋新城、臨港新城。圖6中的崗位分布累積比例計算方法如下:為消除交通分區劃分大小對居民工作地空間分布圖示的影響,首先計算外圍站點1 km范圍內的居民在每個交通分區的崗位數量,然后計算崗位密度進行逆排序,再根據崗位絕對數計算累積比例。這些站點直接服務的范圍內,居民就業地在中心城的比例非常高(1、3、6、7、8、11號線外圍站點周邊的居民70%以上都在中心城就業,最高的6號線達到了80%),其次為中心城周邊地區,最后才是新城和其他地區,而早高峰軌道交通客流以通勤為主,可見,這些外圍站點周邊的居民早高峰非常集中地乘坐軌道交通前往中心城上班,與主要放射性線路入城段斷面擁擠的特征相關性非常明顯。

表4 經過擁擠斷面的外圍軌道交通站點1 km 范圍內居民就業地區分布 %

4 結語

本文分析了上海軌道交通客流的高峰特征,包括全網及各線路的時間、空間分布,重點分析了早高峰時段的客流空間分布、潮汐現象，以及擁擠區段的客流去向、客流的方向不均衡性等特征。分析發現,上海軌道交通客流日高峰小時系數平均在0.12～0.20,線路入城段的局部斷面客流高峰系數更高;早高峰時段客流呈現明顯的潮汐現象。上海軌道交通客流早高峰的潮汐現象和部分斷面的嚴重不均衡性使得部分斷面出現了擁擠現象,擁擠斷面主要分布在中心區放射線的入城段,1號線北段、3號線北段、6號線、7號線北段、8號線南段、9號線西段極端高峰時段車廂內平均站立人數超過10人/m2；內環內是早高峰客流的主要目的地,軌道交通網絡的高峰客流以向心通勤客流為主,經過擁擠斷面的客流第一去向為浦西內環內,第二去向為區間內部,第三去向為浦東內環內和浦西內外環間。

通過分析全市職住空間分布,得到上海市域的居民通勤(職住)通道,發現在上海市內外環間、北部地區至浦西內環內的通勤(職住)通道嚴重不平衡,西北片區的不平衡系數超過4,東北部片區不平衡系數也在2.2以上。將通勤(職住)通道與高峰客流空間分布進行對比分析可看出,早高峰軌道交通客流主要為通勤客流,通勤(職住)通道的不平衡性與通道上軌道交通早高峰在單方向擁擠有很強的相關性。為更突出反映通勤(職住)通道的不均衡性與早高峰軌道交通客流擁擠的相關性,本文利用手機信令數據對經過幾個主要擁擠斷面的外圍軌道站點1km范圍內居民的就業地區分布進行了分析,發現這些外圍站點周邊居民70%以上在中心城就業,早高峰非常集中地乘坐軌道交通前往中心城上班。這與主要放射性線路入城段斷面擁擠的特征非常吻合。

通勤(職住)通道不均衡,往往會導致軌道交通線網在高峰期間運能不足,客流擁擠頻發,但全日客流效益較差的情況。在新一輪的城市總體規劃和軌道交通線網規劃中,應著重提升新城及近郊地區的崗位數量及吸引力,加強外圍區軌道交通線網的規劃建設,擴大軌道交通網絡的服務范圍,提高軌道交通與城市發展的耦合度。

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Relationship between the Rush Hour Passenger Flow Congestion and Residents Commuting in Shanghai Rail Transit System

WANG Bo

Several characteristics of the rush hour passenger flow in Shanghai rail transit system are analyzed,including the time distribution,tide phenomenon of passenger flow and congested section distribution,etc.By analyzing the spatial distribution of the rush hour passenger flow,the whereabouts of passenger flow passing the congested section is detected.The workplace distribution of the residents living around railway station within 1 km is analyzed by using the cell phone data, it shows that about 70% or more residents work in the downtown areas.The unbalance of passenger flow on the commuting corridor is highly consistent with the passage flow congestion inmorningrush hours.

urban rail transit;rush hour passenger flow; residents commuting; job-housing corridor

U 293.1+3

10.16037/j.1007-869x.2016.07.016

2016-01-25)