城市公交線路運行可靠度分析及優化

王夢琪 蒙素蘭 程鉛 杜文凱 林淦

(河海大學土木與交通學院，江蘇南京 210098)

1 研究背景

隨著城市交通的發展，大力發展公共交通已成為共識。公交在運營過程中由于受到天氣狀況、道路狀況等眾多因素的影響，運行可靠度較差，具體表現為各站點到達或發車不準時、串車現象嚴重等問題。因此，需要從公交站點是否發生串車現象的角度考慮，判斷公交路線運行可靠性高低，并借此優化公交運行。針對公交運行可靠性的研究，Avishai從可靠性的內涵出發，將公交服務可靠性定義為在一段時間內提供穩定服務的能力［1］。Tumnquist等提出公交服務可靠性是遵守時刻表或者保持規律的到站間隔的概率［2］。魏華構建了公交服務水平評價體系，并將可靠性定義為:公交系統在道路動態交通條件下，能夠完成載客任務、給乘客提供一定水平服務的能力［3］。宋曉梅等借鑒可靠性理論定義了公交運行可靠性，從定性的角度分析了影響公共交通運行可靠性的因素，并針對這些因素提出了相應的改善策略［4］。針對公交運行可靠性的研究，評價指標的選取、可靠性評價等方面還不完善，需要進一步深入研究。故本文通過分析公交站點的串車現象評價公交線路運行穩定性并進行優化。

2 公交線路運行可靠性分析及優化模型建立

2.1 時段劃分

由于道路交通的潮汐現象，公共線路行程時間會有時段變化特征，為避免或減弱這種現象的影響，本文將公交一天的運行時間劃分為幾個時段，如表1所示。

表1 時段劃分結果表

2.2 評價指標選取

對于公交站點，串車現象是最直接反映公交站點可靠性的指標，而公交站點的可靠性又能進一步反映該公交線路運行可靠性高低，故選取判斷串車現象發生頻率的指標對公交運行可靠性進行分析。

根據《公共交通通行能力和質量服務手冊》中對串車現象的描述——當實時的車頭時距大于計劃車頭時距的1/2時，即可判斷為串車現象。故選取車頭時距變異系數Cov(h)對公交站點串車現象進行分析。

2.3 公交運行數據集搭建

通過公交實際運行數據對三個不同時段分別搭建數據集，包括每相鄰兩輛公交車到達各站點的車頭時距及其平均值和標準差。

2.4 構建公交串車現象判斷模型

2.4.1 計算公式

車頭時距變異系數Cov(h)的計算公式如式(1)所示:

其中，Cov(h)為車頭時距變異系數;Sh為車頭時距的標準差;Dh為車頭時距的平均值。

2.4.2 判斷標準

判斷公交站點是否發生串車現象的標準為，Cov(h)的值為0.00～0.21表示公交到達站點的車頭時距與規定值非常一致，為0.22～0.30表示公交到達站點的車頭時距稍偏離規定值，為0.31～0.39表示公交到達站點的車頭時距經常偏離規定值，為0.40～0.52表示公交到達站點的車頭時距波動大，部分車輛串車，為0.53～0.74表示公交到達站點會經常性串車，不小于0.75表示該站點絕大部分的車輛處于串車狀態。數據來源:Transit Capacity and Quality of Service Manual-3rd Edition.

2.5 判斷公交站點是否發生串車現象

2.5.1 指標計算

根據數據集中的數據通過式(1)計算不同時段內不同發車時間間隔下各站點的車頭時距變異系數Cov(h)。

2.5.2 串車現象判斷

通過計算出的車頭時距變異系數Cov(h)的數值，判斷在不同發車時間間隔下公交站點是否發生串車現象以及發生串車現象的頻率。

2.5.3 優化方法

若該時段內在所有發車時間間隔下各公交站點發生串車現象的頻率較高，則選取發生串車現象最少的發車時間間隔作為該時段最佳發車時間間隔，將該時段內公交發車時間間隔統一為該最佳發車時間間隔。

若該時段內在所有發車時間間隔下各公交站點發生串車現象的頻率都很低，則說明該時段內該公交路線的公交運行可靠性高，無需進行優化。

2.6 驗證優化方法

若對某時段內的公交發車時間間隔進行調整，以此來優化該公交路線的運行可靠性，則需要再次通過式(1)對該線路上各公交站點的車頭時距變異系數Cov(h)進行計算，并進一步判斷各公交站點發生串車現象的頻率，以此判斷通過調整發車時間間隔的優化方法是否有效。

3 實例驗證

3.1 公交線路選取

選取南京市3號公交路線(往山西路方向)進行研究，該線路起始站以及終點站均為隨家倉，為環形公交線路。

3.2 數據選擇及指標計算

通過對選取線路進行實地公交運行數據調查，選取早高峰這一時段的數據集進行分析。

選取早高峰公交運行數據集G1中發車時間間隔分別為5 min，4 min的數據，計算對應的各站點的車頭時距的平均值、標準差和車頭時距變異系數Cov(h)，分別見表2，表3。

表2 發車間隔5 min數據計算表

表3 發車間隔4 min數據計算表

表中Z2表示該公交路線上的第2個公交站點，起始站為第1站。

3.3 串車現象分析及優化

根據表2可以看出，早高峰該公交路線發車時間間隔為5 min時，該公交線路上大部分站點的車頭時距變異系數Cov(h)的值在0.31～0.39之間，根據評價標準，說明公交車在該站點的車頭時距經常偏離規定值。還有一大部分站點的車頭時距變異系數Cov(h)的值在0.53～0.74之間，說明該站點會有經常性的串車現象。故可以判斷該公交線路上大部分站點會經常產生串車現象，說明該公交線路公交運行可靠性低，需進行優化。

據表3可以看出，早高峰該公交路線發車時間間隔為4 min時，該公交線路上大部分站點的車頭時距變異系數Cov(h)的值在 0.00～0.21 之間，部分在 0.22～0.30 之間，根據評價標準，說明公交車在該站點的車頭時距與規定值基本一致，有時會稍微偏離規定值，進一步說明早高峰時段內發車時間間隔為4 min時該公交路線的公交運行可靠性高。

根據兩個發車時間間隔下該路線公交運行可靠性的高低比較，可知在早高峰時，若將所有公交車輛的發車時間間隔均調為4 min，會減少公交站點串車現象的發生，提高公交運行可靠性。

4 結論

本文通過對一天中劃分的各個不同時段內公交線路上各公交站點發生串車現象的頻率進行分析，判斷某時段內公交路線運行可靠性高低，在此基礎上，對可靠性低的時段進行發車時間間隔調整，不斷調整發車時間間隔，直至找到使公交線路運行可靠性最高的發車時間間隔。該模型及優化方法有效地降低了公交站點發生串車現象的頻率，提高了公交線路運行可靠性，對減緩交通流擁堵問題具有一定現實意義。