基于城市軌道交通接駁的公共自行車租賃點規模確定方法

朱從坤 韓曉玉 何承韡

(蘇州科技大學土木工程學院，215011,蘇州//第一作者,教授)

城市軌道交通作為一種大運量、快速、舒適、節能環保的出行交通方式，是解決城市交通擁堵問題的有效途徑[1]。城市軌道交通建設周期長、成本高，其線網密度低，難以提供門到門的交通服務，故公共自行車作為城市軌道交通的接駁換乘工具得到了廣泛的關注。文獻[2]通過實際路網觀測建立封閉的排隊網絡模型，并以利潤最大化為目標優化模型,確定最優租賃點規模。文獻[3]以城市軌道交通站點為中心，分層分級布設公共自行車租賃點,確定各級租賃點規模，并使用免疫優化算法確定公共自行車管理點布置，優化公共自行車管理。文獻[4]通過調查分析得出公共自行車的相關特征,肯定了公共自行車在城市交通中的作用。本文在上述文獻研究基礎上，從公共自行車租賃點規劃著手，研究與城市軌道交通接駁的公共自行車租賃點的建設規模，其主要參數包括自行車設置數量和停車樁設置數量。

1 公共自行車使用客流量預測

根據城市軌道交通站點處公共自行車使用人群的使用目的，將使用人群劃分為接駁城市軌道交通的用戶和非接駁城市軌道交通的用戶。

1.1 接駁城市軌道交通的公共自行車客流預測

接駁城市軌道交通的交通方式有許多種，可通過對乘客個人屬性和出行特征的調查，應用多元Logit模型對各種接駁交通方式的分擔率進行預測。

1.1.1 分擔率模型建立

多項Logit模型(MNL)是使用最為廣泛的Logit模型。該模型中的出行者有多種出行方式可選擇，但每個出行者都追求出行效用最大化，在一定條件下選擇其認定效用最大的出行方式[5]。以多項Logit模型來建立城市軌道交通接駁方式選擇模型，其表達式為：

(1)

式中:

pi——選擇第i種接駁方式的概率;

A——接駁方式的集合，且i,j∈A;

xk——影響接駁方式選擇的第k個因素;

αi、αj——分別為第i、j類接駁方式效用函數的常數項;

βi,k、βj,k——分別為第i、j類接駁方式A效用函數xk的系數。

可供城市軌道交通選擇的接駁方式有步行、自行車、電動車、公共自行車、公交車、小汽車、出租車等7類。影響城市軌道交通接駁方式選擇的因素主要包括出行者特征和出行特性兩個方面[6]。對各個影響因素進行賦值處理，如表1所示。

表1 影響接駁方式選擇的因素分析與賦值

根據調查數據，應用SPSS21.0軟件對影響因素進行相關性分析，篩選相關變量，并求解模型參數。為保證模型的可靠性，通過輸出模型檢驗統計量進行檢驗。

1.1.2 公共自行車接駁借還需求量確定

由上述模型可得到公共自行車接駁城市軌道交通的分擔率，以及城市軌道交通站點進出站客流量。則借、還公共自行車的數量計算為:

φk=k時段的借車數量/(全天的借車總量×時段長度)

(2)

Lc,k=S下×p×φk

(3)

γk=k時段的還車數量/(全天的還車總量×時段長度)

(4)

Rc,k=S上×p×γk

(5)

式中：

S下——城市軌道交通站點全天出站客流量；

S上——城市軌道交通站點全天進站客流量;

k——計算時段;取1、2、3，分別表示早高峰時段(7:00—9:00)、平峰時段(9:00—17:00)、晚高峰時段(17:00—19:00)；

Lc,k,Rc,k——分別為k時段站點接駁城市軌道交通的每小時公共自行車借、還車需求量；

p——城市軌道交通乘客使用公共自行車接駁的分擔率；

φk、γk——分別為k時段公共自行車租賃點每小時借、還車的高峰小時系數。

1.2 非接駁城市軌道交通的公共自行車客流預測

對于非接駁城市軌道交通的公共自行車使用者，其出行建立在與出行目的相對應的土地利用形態上，其客流量與公共自行車站點周邊的土地利用性質、面積、開發強度有關[7]。對該類公共自行車用戶數量，可采用基于土地利用形態的多元回歸法進行預測。

1.2.1 回歸模型建立

經分析,與土地利用有關的影響公共自行車借還數量的變量，包括居住用地面積x1(萬m2)、上班求學用地面積x2(萬m2)、商業服務用地面積x3(萬m2)及建筑容積率x4,則建立多元線性回歸模型表達式為：

yJ=βJ0+βJ1x1+βJ2x2+βJ3x3+βJ4x4

(6)

yH=βH0+βH1x1+βH2x2+βH3x3+βH4x4

(7)

式中：

yJ,yH——分別為公共自行車租賃點每天的借、還數量；

βJ0,βJ1,…,βJ4,βH0,βH1,…,βH4——線性回歸參數。

選取有效公共自行車租賃點，利用其借還數據與周邊用地情況對模型參數進行標定并通過回歸方差分析結果判斷回歸模型是否可靠。

1.2.2 公共自行車非接駁借還需求量確定

根據回歸模型預測的每天的借還量，再考慮高峰小時系數，可求得城市軌道交通站點非接駁公共自行車在早高峰、平峰、晚高峰各個時段的借還需求數量。

Lf,k=yJ×φk

(8)

Rf,k=yH×γk

(9)

式中：

Lf,k、Rf,k——分別為k時段站點每小時非接駁城市軌道交通的公共自行車借、還車需求量。

2 租賃點規模測算

用戶滿意度δk是使用者對公共自行車服務的評價，可采用各時段公共自行車提供數量與用戶使用數量的百分比來體現。對δk進行等級劃分:非常滿意為100%,較滿意為85%,一般滿意為75%。

2.1 公共自行車配屬數量

自行車周轉率αb,k是指某一站點k時段單個自行車平均被借出的次數。

(10)

Bk=(Lc,k+Lf,k)/αb,k×δk

(11)

式中：

Bk——k時段城市軌道交通站點處公共自行車的配屬數量。

2.2 停車樁設置數量

停車樁周轉率αtk是指軌道交通站點處k時段單個停車樁平均歸還公共自行車的次數。

αt,k=站點k時段每小時的自行車歸還次數/停車樁數量

(12)

Tk=(Rc,k+Rf,k)/αt,k×δk

(13)

式中：

Tk——k時段軌道交通站點處公共自行車停車樁的設置數量。

由于停車樁的設置是固定的，在設置停車樁時應滿足最大需求，因此，停車樁的設置數量為：

T=max(Tk),k=1,2,3

(14)

3 實例應用

對在建的蘇州軌道交通4號線中的陽澄湖路站、北塔寺站、竹輝路站和紅莊站等4座車站處的公共自行車租賃點規模進行規劃。

3.1 需求預測模型標定結果

(1)對蘇州市軌道交通4號線乘客的個人屬性和出行特征進行問卷調查，得到有效問卷394份。應用SPSS21.0軟件對各因素進行相關性分析，剔除年齡因素和出行目的因素，并對Logit模型進行標定。計算得出各接駁方式的分擔率：步行為43.4%，自行車和電動車為16.2%，公共自行車為16.5%，公交車為23.9%。將預測結果與實際調查結果進行對比，該模型的命中率達到了85.3%。模型計算可靠性較強，可以使用。

(2)通過對回歸模型參數的標定和參數檢驗,得到包含居住用地面積和上班上學用地面積2個參數的車輛借、還數量回歸預測模型。模型的F檢驗顯著性概率分別為0.035、0.038，均小于0.05。這說明回歸模型較為可靠。其中,借車數量預測模型yJ=10.866x1+10.318x2;還車數量預測模型yH=9.989x1+9.184x2。

3.2 租賃點規模測算

公共自行車租賃點設置規模的計算結果如表2所示。

表2 公共自行車租賃點設置規模

具體測算過程為:首先,根據標定模型計算出各站點各時段公共自行車借還數量；然后,根據蘇州市公共自行車的使用調查數據，可得租賃點自行車和停車樁的周轉率(自行車周轉率包含自行車調度因素)；最后,計算出城市軌道交通站點各時段公共自行車的配屬數量和停車樁的設置數量。其中,早晚高峰時段的滿意度選為較滿意等級(85%)，平峰時段的滿意度選為非常滿意(100%)。

4 結語

本文將城市軌道交通站點處公共自行車使用者分為接駁城市軌道交通和非接駁城市軌道交通兩類，并提出分別采用多項Logit模型和線性回歸模型預測其使用量。依據預測使用量，建立了公共自行車租賃點車輛配屬數量和車樁設置數量計算方法。該方法可為城市軌道交通站點處公共自行車租賃點的規劃、建設提供量化依據。