高速公路乘用車出行空間分布及行程特征研究

馬健，肖潤謀，王博慧

(長安大學 汽車學院，陜西 西安 710064)*

近年來我國高速鐵路建設迅速成網、私家車迅速普及以及長途客運持續乏力等，都不同程度的影響到我國綜合運輸體系的發展，高速公路客運結構也隨之產生調整.其中乘用車出行以其隨意方便、個性化的特點，普遍應用于公眾的商務通勤、娛樂休閑、外出旅游等日常活動中.2017年全國高速公路聯網數據總流量達100億次以上，乘用車出行流量占比大于70%，乘用車出行旅客周轉量占高速旅客周轉量的65.16%，同比增長2.25%[1-2].可見高速公路乘用車在我國高速公路旅客運輸中已經占有相當重要的地位.隨著區域間社會經濟聯系日益緊密、基礎設施完善，又將加強乘用車出行的增長趨勢，因此乘用車的發展對于區域的影響逐漸成為社會關注的重點問題.

國內外學者對乘用車出行的研究，主要集中在城市區域內出行特征、行駛工況構建等方面：William分析英國、愛爾蘭和美國的私人乘用車出行特征, 結果近40%乘用車的出行里程低于20km[6].吳履偉、陳漢等人分別采集了北京、哈爾濱地區私人乘用車出行GPS數據，并構建地區乘用車的典型行駛工況分析乘用車的出行特征[7-9].郭瑞軍等人基于電子收費數據研究高速公路交通流特性[10].代倩利用浙江省高速公路收費數據，分析了乘用車在高速公路客運的主力定位，探討了節假日因素對乘用車出行的影響[11].魏廣奇運用K-means++聚類分析高速收費數據，研究了通勤車輛的出行時空分布特征[12].吳中等人提出緩解交通擁擠的多目標優化模型，并給出求解方法從而控制社會和個人成本[13].

從以往的統計與研究來看，對于高速公路乘用車出行分布及特征研究相對較少.因此本文基于高速公路聯網數據，分析國家高速路段的乘用車流量分布和出行特征，有助于了解高速公路乘用車出行的運輸態勢，緩解交通問題，為高速公路服務區充電設施的配置提供參考依據.

1 數據采集及處理方法

1.1 數據采集與預處理

2019年5月，交通運輸部發布《收費公路車輛通行費車型分類》(JT/T 489—2019)，新標準將Ⅰ型和Ⅱ型客車分類界限值由7座調整為9座.本文以遼寧省2018年高速公路聯網數據為基礎，因此仍使用舊的車型劃分標準來分析高速公路乘用車的空間分布情況及出行特征.

2018年遼寧高速聯網數據總量達2.11億條，其中客車流量占總流量的75.94%，而客車中Ⅰ型客車(≤7座)占總客車流量達97%以上，其余三類客車總和占比不足3%：Ⅱ型(8-19座)1.09%、Ⅲ型(20-39座)0.70%、Ⅳ型(≥40座)0.98%.根據高速公路收費站的實地調研數據，乘用車出行流量中8-9座的車輛占比不足0.5%，因此本文主要針對高速公路Ⅰ型客車出行進行分析，以此來把握乘用車出行的總體特征.

利用SQL數據處理平臺，首先建立遼寧省2018年高速公路數據處理庫，定義數據字段的屬性，包括車輛通行信息、收費信息、車輛信息等，部分字段信息如表1所示.其次，對原始數據進行清洗.最后運用SQL Server程序對數據進行聚合、查詢、更新，按車型分類提取相關信息，新建OD流量、出行時間、出行距離等數據庫.

表1 高速公路通行車輛數據字段信息(部分)

1.2 流量路網分配模型

本文采用Trans CAD交通分配軟件構建流量路網分配模型，將乘用車的出行流量與高速路網動態結合，研究總體分布及路段流量.

(1)建立高速路網底圖.以全省收費站代碼字典和高速公路網地圖為基礎，結合收費站經緯度，利用Arc GIS導出高速路網的點、線以及面層的shp文件，導入Trans CAD軟件轉換格式后搭建高速公路流量路網分配模型，如圖1.

圖1 高速路網底圖

(2)輸入屬性信息.收費站信息：站名稱、站代碼、經緯度等，確保每個收費站有且僅有唯一的站代碼編號.檢查路段連通性并錄入路段信息：路段距離、通行能力、設計速度、路段標號等.

(3)導入數據.提取高速公路乘用車出行的出入口和流量信息，導入分配模型將OD流量轉化為matrix矩陣表，用于后期交通分配.

(4)流量分配方法選擇.本文采用線路長度作路段阻抗，通過用戶平衡法將乘用車OD數據進行交通分配.主要是文中以高速公路收費數據為基礎，行程起終點細化到收費站，而且高速公路乘用車行駛速度快，弱化了通行時間的影響，而且選擇最短路徑更加貼近實際情況[14].

(5)輸出分配結果.將matrix矩陣表的站代碼與路網模型中收費站的ID進行索引置換，進行交通分配，如圖2，實現路段流量數據與路網的結合并導出結果.

圖2 遼寧省2018年乘用車出行日均流量分配圖

2 流量空間分布特征

2.1 乘用車出行區域分布特征

本文將遼寧省308個高速公路收費站分到14個地市，在SQL數據庫中計算各市的乘用車流量，劃分為4個等級：高、較高、中等、低，并作乘用車出行流量地區分布圖.由圖3中可見，遼寧省高速公路乘用車的出行流量在區域上呈現的特點是：兩大核心輻射分布.沈陽、大連這兩大核心城市的乘用車出行流量處于高水平層次，分別為4324.7萬輛次、3 721.4萬輛次，占全省流量的27.7%，23.8%.但全省僅沈陽、大連的乘用車出行流量在1 000萬輛次以上，其他地市都在1 000萬輛次以下，處于中、低水平，說明遼寧省高速公路乘用車出行流量分布集中，核心城市與其他各市之間差距較大.

圖3 遼寧各地市乘用車出行流量分布圖

對遼寧省14個地級市的高速公路乘用車出口流量與GDP、人口數的具體分布情況進行Pearson相關性分析.如表2所示，遼寧省各市的乘用車流量與各地市GDP、人口數的相關系數都大于0.9，表明遼寧省高速公路乘用車出行流量的總體分布與城市經濟發展水平、人口規模分布高度吻合，具有極強的相關性.城市經濟發展水平越高、人口規模越大、區域間的聯系越緊密，高速公路乘用車出行的需求越高.沈陽、大連，2018年GDP總量占全省的54%，兩市的總人口占全省人口的30%以上，乘用車的出行流量占全省的51%以上.

表2 乘用車流量與GDP和人口數的相關性檢驗

2.2 乘用車出行流量高速路網分布

如圖2，從遼寧省乘用車出行在全省高速公路網的分布來看，由G1京哈高速和G15沈海高速形成以沈陽為中心點的Y字型主軸線，貫穿中部發達地區，其他路段連接各區域共同形成主體網絡.

將路網模型對乘用車出行OD數據的分配結果導入SQL數據庫，將遼寧省高速路網劃分為12條路段，計算出各路段的流量，如表3所示.

表3 干線路段雙向日均流量表

(1)沈海高速：遼寧省內路段又稱沈大高速，是省內的最重要的干線大通道，也是遼寧地區的經濟主軸線，該路段乘用車雙向日均流量達2.159萬輛次，是遼寧省內乘用車出行強度最大的路段;

(2)京哈高速：由京沈高速和沈哈高速兩段組成，是連接東北地區與華北地區的交通大動脈，也是遼寧省通往京津冀地區的運輸大通道.其中萬家至沈陽、沈陽至毛家店路段乘用車雙向日均流量分別達1.59萬輛次、1.19萬輛次，日均流量僅次于沈大高速，是遼寧省乘用車出行的重要運輸線路之一;

(3)長深高速：連接吉林西部、內蒙古東部地區，促進遼寧北部地區的交通改善、經濟發展.其中三十家子至阜新路段和阜新至康平路段乘用車雙向日均流量分別為3 360輛次、3 843輛次;

(4)丹錫高速：連接錫林浩特與丹東，分為黑水至錦州、盤錦至大孤山兩段，其中盤錦至大孤山路段乘用車流量較高，雙向日均流量為4 551輛次;

(5)鶴大高速：縱貫黑、吉、遼三省，路段距離較長.該路段的乘用車的日均流量為4 899輛;

(6)遼中環線高速：以沈陽為中心，將遼寧中部地區城市連接起來，促進遼中地區城市群的發展.其乘用車的雙向日均流量為2 275輛次;

(7)其他路段：沈吉高速的乘用車雙向日均流量達7 649輛次.沈丹高速雙向日均流量達8270輛次.新魯高速路段雙向日均流量為4 518輛次.

3 節假日流量特性

2018年春節、清明節、勞動節以及國慶節期間高速公路免收Ⅰ型客車通行費，共20天.免費節假日期間通行數據中只含有車輛出口站及出口時間，不記錄入口站、入口時間、里程等信息，因此文中僅對節假日期間乘用車出行的交通流量和區域分布進行分析，對緩解節假日高速交通擁堵有實際意義.

3.1 不同節假日乘用車出行流量特性

如表4所示，利用SQL數據庫分別統計了四個免費節假日乘用車出行的日均流量，分析免費節假日期間乘用車出行的增長情況；對比免費節假日與正常工作日的差別，以及免費時間相同的國慶節與春節、清明與勞動節的差別.

表4 節假日期間乘用車出行日均流量

節假日期間乘用車出行大幅增長，免費節假日期間日均流量是正常工作日的2.10倍.春節、清明期間的日均流量增幅超過70%，勞動節、國慶節期間收費節假日的流量增加1倍以上，國慶節期間的出行強度最大，相當于正常工作日的2.54倍.說明免費政策對于乘用車出行的激勵作用明顯，公眾對于免費節假日的出行期待較高.對比分析春節、清明節、勞動節以及國慶節的乘用車出行日均流量增長的差異，四個免費節假日的日均流量隨時間遞增，春節期間乘用車出行日均流量最低主要是氣候因素以及春運高峰早于春節免費時間出現的影響導致.

3.2 不同區域節假日乘用車出行流量特性

如表5，對比分析節假日乘用車出行區域分布的變化節假日期間沈陽、大連兩核心城市的乘用車出行流量增幅低于全省的平均增幅，并且兩市節假日日均流量在全省的占比也出現下降，總和下降4.66%.以流量分布來看，沈陽、大連仍然是省內出行流量最大的區域.但兩市占全省乘用車流量的比重下降，其余的地市占比上升，說明沈陽和大連在節假日期間屬于乘用車流量的輸出地.

表5 各地市工作日與節假日日均流量分布表

節假日期間10個地市的乘用車出行流量在全省的占比增長.丹東市的增長幅度最大，達工作日日均流量的2.80倍，說明節假日期間旅游對于乘用車出行有顯著的吸引作用.葫蘆島市節假日乘用車出行增長明顯，日均流量達5 000萬以上，僅次于沈陽、大連.其中處于省界的京哈高速萬家收費站日均流量達24 561輛次，是正常工作日的4.18倍，可知節假日期間乘用車跨省出行的數量大幅增加.

4 高速公路乘用車出行距離特性

高速公路乘用車出行距離的分布是高速公路管理部門關注的重要內容，也是新能源車輛進一步向高速公路推廣的關鍵，對新能源車輛的里程適用性和服務區充電設施配置有著重要的意義.

4.1 乘用車出行距離波動特性

隨著乘用車保有量的快速增長，出行頻率的提升，乘用車出行距離有所降低.利用2018全年遼寧省乘用車出行的數據計算平均距離，求出各月份的平均出行距離，以年度平均出行距離為基數100%，觀察其月度波動情況.

如圖4，乘用車的出行距離受節假日、天氣等因素影響波動明顯.受春節返鄉和節后返城等影響，2月出現峰值，達到年度平均距離的116.15%.10月出現峰谷，僅占年度平均出行距離的90.12%.主要是國慶節期間高速公路乘用車的出行流量大幅增長，而節假日期間出行大多為休閑娛樂，出行距離較短，導致平均里程下降.

圖4 乘用車平均出行距離月度波動

遼寧省2018年乘用車出行的平均距離為79.84 km，大、中型客車的平均距離分別為94.89km、98.31 km，可見高速公路乘用車的出行距離偏短.據吳履偉、陳漢等人對北京和哈爾濱地區的城市內私人乘用車出行研究，城市內平均出行里程分別為35.4 km、27.36 km[7-9]，乘用車高速公路平均出行距離遠大于城市內出行.

4.2 乘用車出行距離分布擬合

從圖4可見，乘用車的出行距離受時間、天氣等因素波動明顯，其中6月份波動幅度較小而且無免費節假日的影響，因此本文選取6月份的全樣本量數據分析乘用車出行距離的特征.從12406288條數據中篩出12271867條有效數據，對其出行距離進行聚合、繪制頻率直方圖，發現分布符合對數正態分布特征[15-16].并對乘用車出行距離擬合對數正態分布，其出行距離密度分布函數可由式(1)～(6)表示.

Y=lnX

(1)

(2)

(3)

對于參數μ，σ2進行極大似然估計:

L(μ，σ2)=L(C1，X2，…，Xn;μ，σ2)

(4)

(5)

(6)

圖5 對數正態分布擬合曲線

5 結論

本文以高速公路聯網數據為基礎，分析了高速公路乘用車出行的區域分布及行程規律.該方法具有一定的適用性，可以運用到其他區域的乘用車出行發展研究中，對高速公路的運營管理和規劃建設有一定的理論和實際意義.

以遼寧省為例，結果表明高速公路乘用車出行流量空間分布以大城市為核心，路段分布以大城市連接線、區域運輸干線通道為主軸線.區域流量分布與城市經濟發展水平、城鎮居民分布高度吻合.

節假日期間乘用車的出行流量大幅增長，日均流量是正常工作日的2.10倍.大城市作為乘用車出行流量的輸出地，在全省的流量占比大幅下降，而非核心城市的流量占比不同程度的增長.

高速公路乘用車出行距離符合對數正態分布，平均距離顯著大于城市區域內的出行，出行平均距離為79.84 km，100 km以內的累積概率達76.62%.

乘用車出行作為高速公路客運的主要部分，了解其出行分布特點和出行特征，可以為高速公路收費管理、交通擁堵和服務區充電設備的合理配置等問題提供數據支撐，有助于把握乘用車出行發展對于高速公路的需求，使高速公路的建設發展更好的融入區域發展、人民生活，有效促進地方經濟發展.