基于IC卡數據的城市公共自行車出行特征

馮 羽

（同濟大學建筑設計研究院（集團）有限公司，上海 200092）

引言

發展城市慢行交通已是當今社會的一個熱點，從早期由政府牽頭的公共自行車到現如今由企業主導的共享單車已經逐漸融入人們的社會生活中。因此通過對公共自行車（含共享單車）出行特征的研究，尋找共享型單車騎行者出行時空機理是充分發揮共享型單車使用效率的關鍵。傳統的自行車出行特征的研究往往通過調查問卷、公眾座談以及綜合交通調查[1][2][3]等方法進行。

隨著信息技術的發展，尤其是大數據處理技術與城市地理信息系統的結合，通過公共自行車IC卡數據可以獲得出行起訖點，借還時間，單車使用周轉率等直接數據，并通過對數據的處理可進一步獲得使用者出行目的等潛藏信息。朱瑋等[4]利用公共自行車IC卡數據分析了每個公共自行車租賃點的運行特征。張成[5]通過公共自行車IC卡數據以及公眾調查相結合的方法，分析了中山市使用者的人群特征、租用次數、租用目的以及使用者感受等方面的出行特征。然而上述研究依然存在以下問題與挑戰：

（1）通過IC卡數據以及公眾調查可以獲得相對客觀的交通調查數據，但是現有的研究更多是關注使用者與公共自行車之間的關系特征，缺乏對人-自行車-停放點-環境之間交互式影響的分析；

（2）現有公共自行車出行特征研究的城市大多是國內非機動車出行分擔率較高的城市，如中山市現狀非機動車出行比率達到了24.9%，但對于以機動車出行主導型城市的非機動車出行狀況缺少相應的研究分析。

針對上述問題，本文以福建省晉江市為例，通過挖掘公共自行車IC卡數據以及微信公眾調查數據，研究典型的機動車出行主導型城市中使用者對公共自行車的使用特征，分析影響騎行熱度的時空環境因素，最終構建騎行時空環境因素與騎行熱度之間的量化模型。

1 城市交通現狀及數據搜集

1.1 現狀城市慢行交通概況

福建省晉江市機動車保有量在2011年就已達到48萬輛，百人機動車擁有量達到24輛。根據2012年全市綜合交通調查，全市個體機動化出行比例高達49.56%，另有12.27%的出行者使用準摩托化的電動自行車出行。但傳統的非機動車出行已基本消失（圖1、圖2）。主要原因包括機動車出行成本的降低以及城市局部區域具有一定的山地特征，不大適宜傳統非機動車的出行。

為了發展城市綠色交通，減少機動車出行帶來的高能耗、高污染等負面影響。晉江市于2015年10月在全市中心城區核心區（約20km2）開始投放公共自行車。第一輪公共自行車投放總量達到3000輛，設施站點108個，鎖止器3882套。

圖1 2012年交通出行結構

圖2 2007年與2012年交通出行結構變化

1.2 核心區道路非機動車道現狀

晉江市自2007年以來在中心城區開展大規模的城市改建工作。大量的道路通過改造后形成了獨立的非機動車道，但仍有一部分道路尚無非機動車道。當前核心區非機動車道網絡尚未形成，存在大量的斷頭路，同時大量的非機動車道被機動車占用，騎行環境較為惡劣（圖3）。

圖3 中心城區核心區自行車道系統現狀

1.3 公共自行車數據搜集

公共自行車數據包括公共自行車IC卡數據以及微信公眾查詢數據。目前晉江市公共自行車覆蓋率在中心城區核心區300m服務半徑內達到95%。其中公共自行車IC卡數據來源于晉江市公共自行車管理公司提供的2015年12月1日至2015年12月20日租車數據，包括站點信息以及IC卡信息，其中IC卡共計65534條租車信息，信息內容主要包括租車卡號、車輛編號、租車網點、還車網點、租車時間、還車時間。站點信息包括網點編號、網點名稱、租車次數、還車次數以及租還比例。另外通過公共自行車管理公司微信公眾號對公共自行車服務質量影響因素進行公眾調查，共收到有效調查數據872份。

2 公共自行車使用特征分析

2.1 出行目的分析

通過對比站點信息與城市土地利用現狀之間的關系，發現商業用地區域總借還量為72507次，占全市租還總量的52.3%。居住區域總借還量為22917次，占全市租還總量的16.5%。城市運動休閑及公園區域總借還量為9649次，占全市租還總量的6.96%，行政辦公、醫療、學校及交通樞紐等公共服務設施區域總借還量為33563次，占全市總借還量的24.2%（圖4、圖5）。

圖5 現狀中心城區土地利用開發

根據數據分類統計的結果，商業周邊區域的公共自行車站點使用頻率明顯高于其他的土地使用區域。另外根據站點所在區域，將站點區域類型分為商業、居住、公共服務、休閑旅游4個類型。為了分析不同用地區域站點的租還特征，將站點租車與還車之間的關系定義為租還特征指數。其計算方法如下：

如圖6，根據對租還特征指數的分析，可以發現公共服務類區域站點以及居住區域站點的租車數量高于還車數量，其中公共服務類區域站點平均租還特征指數為0.236，居住區域站點平均租還特征指數為0.08。商業區域站點總體租車數量低于還車數量，其平均租還特征指數為-0.08。休閑旅游區域基本是租車數量略高于還車數量，總體呈現平衡狀態，其平均租還特征指數為0.01。

另外根據微信調查數據，自行車設施的主要交通使用需求是上下班的通勤交通，所占比例達到28%，然后依次是休閑以及購物（圖7）。而商業用地恰恰是城市工作崗位以及娛樂休閑集中的區域。

圖6 不同類型區域公共自行車租還特征指數分析

圖7 使用者出行目的

因此綜合出租熱點區域與現狀用地的情況、站點租還特征以及微信調查數據，可以得到以下三方面結論：

（1）通勤出行是騎行者的主要目的，其次是休閑生活。

（2）從不同類型站點的租還特征可以發現，居住及公共服務區往往是騎行者出行的起點，商業及休閑區域往往是騎行者出行的終點。

（3）從站點管理的角度上可以考慮在重要的公共服務類區域及居住區域設置臨時公共自行車停放管理區，用以補充租車量高于還車量所引起的公共自行車的供應不足。在商業、休閑區域站點的初始鎖止器數量宜多于初始公共自行車的投放數量，確保商業區域站點的還車能力。

2.2 出行時空特征

從出行時間上進行數據分析，發現出行者在一天出行時間的選擇上與全市的高峰時間基本吻合。上午8點與下午18點是自行車騎行的高峰時間，其中晚高峰的出行需求更加旺盛，從一周的角度分析，非周末的出行遠高于周末的出行（圖8、圖9）。

圖8 全天車輛使用情況

圖9 全周車輛使用情況

另外從騎行時間上發現，絕大部分使用者的騎行時間不超過15min，使用者平均騎行時間為12.98min，67%的使用者騎行時間在半小時以內（圖10）。將IC卡中騎行的起點與終點按照最短路徑的方式進行分析，發現平均騎行距離為3.25km。由于通勤交通是公共自行車使用者出行的主要目的，根據騎行者的平均出行速率，職住之間的空間距離控制在3.25km內時將有利于城市公共自行車的發展。

圖10 騎行時間散點圖

3 出行者騎行熱度與時空環境關系

通過出行目的、站點租還特征以及騎行的時空特征等方面的分析發現，區域的騎行熱度與騎行者目的地的土地使用類型以及騎行距離有直接的關系。另外方雪麗[6]等在探討出行服務品質中定義了5個道路設施條件指標，包括是否獨立非機動車道，是否有分隔，道路環境是否潔凈等。潘暉婧[7]等則將騎行時間、道路類型、分隔設施、機動車流量、紅綠燈、街道景觀、氣候等作為影響自行車出行環境的分析源。國外Raha U[8]在Pucher J[9]以及Ortúzar J. D. D[10]研究的基礎上，將個人特征、行為特征、地區設施特征以及政策作為影響騎行的環境因素。因此影響騎行者出行環境的因素可概括為以下5類：（1）道路設施因素；（2）道路交通運行狀況；（3）氣候溫度影響因素；（4）站點與目的地的可達性因素（5）目的地的用地性質。

為了量化出行環境影響因素與騎行熱度之間的關系，根據騎行的便利性對出行環境影響因素賦值，結果見表1。

對出行環境因素與騎行意愿之間的關系構建模型如下：

騎行熱度指數是反映時空環境影響因素對騎行者使用積極性的量化指標，通過站點日租還車數量與全部站點日均租還車數量對比來計算。

通過累計時間及空間環境影響因素的方法來判斷每個站點的加分賦值。

為了量化騎行熱度與時空環境之間的關系，隨機抽取5個站點的日租還車輛數（表2），實測的道路流量、主要道路的施工圖資料構建計算模型。同時根據晉江市2015年12月的天氣情況挑選3組氣候存在差異的獨立日，經過對出行環境敏感性系數進行標定，結果見表3。

騎行熱度與時空影響因素空間真實關系如圖11所示。通過TableCurve3D進行數據模型擬合，構建騎行熱度與時空影響因素線形模型如圖12所示，其計算公式如式（7）。擬合的數學模型與真實的曲面吻合度較高。擬合優度r2=0.781。

該模型較好量化了福建省晉江市公共自行車站點使用熱度與時空影響因素的關系，對后續公共自行車站點選址所產生的日均租還數量等可以進行較為準確的預測，為后期公共自行車投放及管理提供依據。同時也可以為城市共享單車的初始投放以及集中管理區選址提供預測支撐（如假設站點與目的地距離小于150m，其余指標參考公共自行車）。

表1 自行車出行環境影響因素

表2 5個站點日租還車輛數

表3 時空影響因素及賦值

（續表3）

圖11 真實數據曲面

4 結論

針對當前城市公共自行車發展迅速的現實，結合公共自行車IC卡數據以及公眾微信調查數據，對機動化出行主導型城市的公共自行車出行特征進行了研究。本文主要結論如下：

（1）機動化出行主導下城市公共自行車的推廣受到了較大的限制，但通勤交通的需求依然較大，控制合理的職住空間以及良好的站點管理將有利于支撐公共自行車的發展。

（2）優良的道路空間環境是確保城市公共自行車發展的基礎。通過騎行熱度與時空環境影響因素模型，可以預測以及評估車輛站點布設后的使用效果，為車輛站點的選址提供數據支撐。

本文的研究僅僅依托IC卡數據以及公眾微信調查數據。事實上，使用者個人的客觀屬性如經濟收入、年齡、性別、出行習慣等也是影響公共自行車使用行為的重要因素。因此下一階段可以結合使用者客觀屬性的調查，進一步細化人-自行車-環境-設施之間的影響作用。

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