基于一卡通數(shù)據(jù)的公交客流時(shí)空特征分析

黃練 唐小淋 林鈺龍 詹承志

摘要：一卡通數(shù)據(jù)記錄了乘客的出行地點(diǎn)、時(shí)間信息，可反映城市居民公交出行的總體特征。文章提出了基于刷卡數(shù)據(jù)的常規(guī)公交、地鐵客流計(jì)算方法，結(jié)合深圳市實(shí)際刷卡數(shù)據(jù)，分析了公交客流的時(shí)段分布特征、線路與站點(diǎn)特征和接駁換乘特征，可為行業(yè)主管部門(mén)優(yōu)化公交線網(wǎng)、提升公眾出行服務(wù)提供決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：公交客流；一卡通數(shù)據(jù)；時(shí)空特征分析；客流分析；公共交通 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

中圖分類(lèi)號(hào)：U23 文章編號(hào)：1009-2374（2016）17-0087-03 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.17.042

1 概述

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，公交一卡通在國(guó)內(nèi)大量城市得到了廣泛應(yīng)用，持卡出行的居民占比持續(xù)增加，一卡通刷卡數(shù)據(jù)作為公交乘客出行行為的記錄，通過(guò)與城市智能公交系統(tǒng)其他動(dòng)靜態(tài)信息的結(jié)合，經(jīng)過(guò)挖掘分析后，可為公交線網(wǎng)規(guī)劃、企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理和市民出行服務(wù)提供決策依據(jù)。

本文基于一卡通數(shù)據(jù)，將乘客的一次出行劃分為上車(chē)、經(jīng)過(guò)、下車(chē)/出站、換乘四類(lèi)基礎(chǔ)行為，通過(guò)公交到站時(shí)間計(jì)算、公交乘客上下車(chē)站點(diǎn)匹配、地鐵乘客上下車(chē)站點(diǎn)識(shí)別等數(shù)據(jù)處理模塊，從時(shí)間和空間維度展開(kāi)，挖掘分析常規(guī)公交和地鐵客流時(shí)空分布規(guī)律。

2 常規(guī)公交客流計(jì)算算法

隨著衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)的發(fā)展與廣泛應(yīng)用，公車(chē)GPS數(shù)據(jù)已經(jīng)成為輔助城市公交管理的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本文綜合分析一卡通數(shù)據(jù)與公交GPS數(shù)據(jù)，識(shí)別乘客上下車(chē)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)常規(guī)公交的客流統(tǒng)計(jì)。

2.1 到站時(shí)間計(jì)算

公交車(chē)GPS數(shù)據(jù)包含有公交車(chē)的空間位置與速度信息，需要結(jié)合站點(diǎn)位置數(shù)據(jù)計(jì)算到站時(shí)間。首先，基于線路軌跡相似度分析確定車(chē)輛運(yùn)行的實(shí)際線路；其次，通過(guò)計(jì)算連續(xù)GPS點(diǎn)的時(shí)空關(guān)系確定車(chē)輛運(yùn)行方向；最后，以線路和方向?yàn)榧s束條件計(jì)算GPS軌跡點(diǎn)與各站點(diǎn)位置的距離，識(shí)別GPS點(diǎn)所在的站點(diǎn)區(qū)間，并取距離站點(diǎn)最近的軌跡點(diǎn)為進(jìn)站點(diǎn)，記錄到站時(shí)間。

2.2 乘客上車(chē)站點(diǎn)匹配

得到了公交的到站信息后，可通過(guò)與一卡通數(shù)據(jù)融合，確定乘客的上車(chē)站點(diǎn)。深圳一卡通刷卡數(shù)據(jù)通過(guò)設(shè)備編碼號(hào)實(shí)現(xiàn)與特定車(chē)牌的關(guān)聯(lián)，因此可根據(jù)車(chē)牌和時(shí)間兩個(gè)關(guān)鍵字段判斷乘客上車(chē)站點(diǎn)，算法流程如下：（1）讀取當(dāng)天深圳一卡通清洗后的數(shù)據(jù)和當(dāng)天公交到站數(shù)據(jù)；（2）根據(jù)兩個(gè)數(shù)據(jù)表中的車(chē)牌號(hào)，篩選出深圳通數(shù)據(jù)中每一條刷卡記錄所乘坐的車(chē)輛的全天到站時(shí)間表；（3）選取到站時(shí)間和刷卡記錄中刷卡時(shí)間最近的一對(duì)，將對(duì)應(yīng)的站點(diǎn)作為此乘客的真實(shí)上車(chē)站點(diǎn)。

2.3 乘客下車(chē)站點(diǎn)估計(jì)

由于深圳公交采取單次刷卡制，本文基于出行鏈估計(jì)推斷乘客下車(chē)站點(diǎn)。由于公交乘客在工作日出行呈現(xiàn)明顯的潮汐特性，故算法通過(guò)聚類(lèi)分析識(shí)別公交乘客可能的居住地、工作地，進(jìn)一步提升下車(chē)站點(diǎn)識(shí)別的可靠度，總體流程如下：（1）將每位乘客的刷卡記錄按照時(shí)間排序，將相鄰的兩條記錄合并為一條；（2）對(duì)于合并后的記錄，將距離第二次乘車(chē)的上車(chē)站點(diǎn)最近的第一次乘車(chē)方向的站點(diǎn)作為其第一次乘車(chē)的下車(chē)站點(diǎn)，同時(shí)去除距離大于2000米的數(shù)據(jù)；（3）取每位乘客每天的第一次上車(chē)站點(diǎn)刷卡站點(diǎn)作為可能的居住地站點(diǎn)；（4）取工作日與第一次刷卡記錄相鄰刷卡時(shí)間差大于3小時(shí)的第二次刷卡站點(diǎn)作為可能工作站點(diǎn)；（5）聚類(lèi)分析一個(gè)月每位乘客的可能居住地和工作地站點(diǎn)，計(jì)數(shù)排序，取最可能的居住地/工作站點(diǎn)作為其最終居住地/工作站點(diǎn)；（6）對(duì)于乘客每天的最后一條刷卡記錄，若乘車(chē)時(shí)間處于工作日6∶00～8∶00/16∶00～18∶00，則其下車(chē)站點(diǎn)為其工作地/居住地。

3 地鐵客流計(jì)算模型

深圳地鐵乘客的進(jìn)出站需要刷卡兩次，且通過(guò)設(shè)備編號(hào)與站點(diǎn)關(guān)聯(lián)，一卡通刷卡數(shù)據(jù)記錄了每位乘客的進(jìn)出站時(shí)間、地點(diǎn)等交易信息。將當(dāng)天地鐵乘客的刷卡記錄（進(jìn)站、出站）按照時(shí)間排序，取第一、第二條記錄為進(jìn)站、出站標(biāo)識(shí)，保留進(jìn)出站時(shí)間差小于3小時(shí)、進(jìn)出站站點(diǎn)不相同的記錄，可判斷地鐵乘客的進(jìn)出站點(diǎn)情況。

由于地鐵軌道網(wǎng)絡(luò)存在大量的站內(nèi)換乘，當(dāng)進(jìn)出站之間有多條路徑可選擇時(shí)，乘客選擇的具體線路無(wú)從得知，為客流統(tǒng)計(jì)分析帶來(lái)困難。本文基于一卡通刷卡出行時(shí)刻和時(shí)間間隔，建立客流分配模型與算法，推斷出行者在軌道交通網(wǎng)絡(luò)中的出行路徑，實(shí)現(xiàn)城市軌道交通客流量的精確分配，步驟如下：

步驟1：讀取同一張卡ID下的相鄰兩個(gè)進(jìn)站/出站記錄，通過(guò)進(jìn)站和出站的車(chē)站代碼獲得出行的起訖點(diǎn)，即出行OD對(duì)。若該OD之間只存在一條可達(dá)路徑，則該路徑為出行路徑；若OD之間存在多條路徑，進(jìn)入多路徑選擇的判斷過(guò)程。

步驟2：在多路徑選擇過(guò)程中，若該OD對(duì)是位于同一線路上且離進(jìn)站時(shí)刻最近的發(fā)車(chē)班次和離出站時(shí)刻最近的進(jìn)站班次相同，則認(rèn)為出行過(guò)程沒(méi)有換乘。

步驟3：若進(jìn)出站時(shí)的列車(chē)班次不一致，則認(rèn)為中途發(fā)生換乘行為，進(jìn)行換乘情況下的多路徑選擇的判斷過(guò)程，計(jì)算各條路徑所需的最短時(shí)間，最短出行時(shí)間通常定義為列車(chē)運(yùn)行的必要時(shí)間與正?？焖偻ㄟ^(guò)進(jìn)出站和換乘通道所需的時(shí)間。

步驟4：若離進(jìn)站時(shí)刻最近的合理發(fā)車(chē)班次和離出站時(shí)刻最近的進(jìn)站班次所屬的運(yùn)行線路有直接換乘站，且兩車(chē)發(fā)車(chē)間隔足夠通過(guò)換乘通道，則確定出行路徑，若兩條線路出現(xiàn)多次交匯，需結(jié)合運(yùn)營(yíng)時(shí)間來(lái)判斷出行路徑。

步驟5：若進(jìn)站的線路和出站的線路需要經(jīng)過(guò)兩次以上的換乘，判斷第一次換乘后所乘列車(chē)到達(dá)第二次換乘站的時(shí)刻與出站所乘列車(chē)班次的換乘是否合理，如不合理，則循環(huán)判斷兩個(gè)換乘站之間所有可能的列車(chē)班次，若存在多條可換乘的路徑，依次循環(huán)判斷最終找到合理路徑，并完成客流分配及統(tǒng)計(jì)。

4 深圳市公共交通客流特征分析

截至2015年底，深圳累計(jì)發(fā)放一卡通2600萬(wàn)張，本文基于2015年9月的實(shí)際刷卡數(shù)據(jù)分析深圳市公共交通客流特征。

4.1 時(shí)間分布特征

常規(guī)公交和地鐵作為城市公共交通的兩個(gè)主要方式，承載了深圳市近90%的公共交通出行。從一周客流的分布來(lái)看，常規(guī)公交和地鐵的工作日客流高于雙休日，周一和周五的客流量高于其他工作日，常規(guī)公交、地鐵的日均客流量占比約為4∶6，地鐵日客流量和常規(guī)公交日客流量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)r=0.60，兩者存在一定正相關(guān)關(guān)系。

如圖1所示，常規(guī)公交及地鐵的工作日分時(shí)客流量呈顯著雙峰現(xiàn)象，早高峰集中在7∶00～9∶00，晚高峰集中在17∶00～20∶00。高峰時(shí)段常規(guī)公交的小時(shí)客流量達(dá)35萬(wàn)人次/小時(shí)，地鐵的高峰小時(shí)客流量達(dá)25萬(wàn)人次/小時(shí)。周末各時(shí)段客流量與工作日平峰客流量基本持平，客流量總體少于工作日客流量。

4.2 空間分布特征

深圳地鐵共包含五條運(yùn)營(yíng)線路，從工作日地鐵各線路日均客流量來(lái)看，1號(hào)線客流量占比最大達(dá)35%，其次為3號(hào)線，2號(hào)線的客流量占比最小為11%，如圖2（a）所示，選取早晚高峰客流量均超2000人次/小時(shí)的站點(diǎn)為地鐵高峰時(shí)段繁忙站點(diǎn)，分布如圖2（b）所示。

以1km2的網(wǎng)格將深圳市市區(qū)劃分為1995個(gè)區(qū)域，早高峰時(shí)段和晚高峰時(shí)段小時(shí)出行量分布如圖3所示，早高峰出發(fā)區(qū)域和晚高峰到達(dá)區(qū)域客流量大于4000人次/小時(shí)基本重合，客流呈現(xiàn)較為明顯的潮汐分布特征。

4.3 接駁客流特征

以一卡通ID為關(guān)鍵字，時(shí)序分析乘客常規(guī)公交和地鐵上下客點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)常規(guī)公交和地鐵接駁客流識(shí)別與特征分析。如圖4所示，從常規(guī)公交和地鐵間換乘出行的換乘距離概率密度分布曲線來(lái)看，70%的換乘時(shí)間在10分鐘以內(nèi)，90%的接駁換乘距離在700米范圍內(nèi)。

以換乘步行距離700米為閾值，統(tǒng)計(jì)各地鐵車(chē)站換乘出行距離大于閾值的客流量（如圖5所示），清湖、布吉站換乘步行距離大于700米的換乘客流量超5000人次/小時(shí)，大芬、木棉灣站換乘步行距離大于700米的換乘客流量超4000人次/小時(shí)，其余站點(diǎn)遠(yuǎn)距離換乘出行量較少，總體而言深圳市的地鐵站點(diǎn)分布和公交站點(diǎn)分布具有較好的接駁換乘服務(wù)水平。

5 結(jié)語(yǔ)

本文基于一卡通數(shù)據(jù)，提出常規(guī)公交、地鐵客流的計(jì)算方法，通過(guò)刷卡數(shù)據(jù)的時(shí)空信息與公交線網(wǎng)空間信息的匹配，實(shí)現(xiàn)了站點(diǎn)、線路、換乘客流的識(shí)別和統(tǒng)計(jì)。結(jié)合深圳市實(shí)際數(shù)據(jù)的挖掘分析，揭示了常規(guī)公交客流和地鐵客流的正相關(guān)關(guān)系，識(shí)別了早晚高峰、工作日非工作日的客流演變特征和城市通勤流向特征。通過(guò)海量出行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布，提出了10分鐘、700米的換乘服務(wù)評(píng)估基礎(chǔ)指標(biāo)，為進(jìn)一步改善公交線網(wǎng)設(shè)置、提升出行服務(wù)水平提供了決策依據(jù)。

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作者簡(jiǎn)介：黃練（1982-），男，湖北武漢人，深圳市綜合交通運(yùn)行指揮中心工程師，博士，研究方向：交通數(shù)據(jù)

分析。

（責(zé)任編輯：小 燕）