新型冠狀病毒肺炎疫情下廣州公交站點客流特征分析研究*

鄒祥莉， 陳歡， 于潔涵， 馮川

(1.廣州交信投科技股份有限公司， 廣東 廣州 510620；2.廣州市公共交通集團(tuán)有限公司， 廣東 廣州 510620)

2020年春節(jié)期間突發(fā)新型冠狀病毒肺炎，其傳染性非常強(qiáng)，為此，舉國上下采取了各種措施進(jìn)行防疫，重點提倡居家隔離、減少出行。因此，廣州公共交通客流量急劇下降。春節(jié)假期后，為保障安全有序復(fù)工復(fù)產(chǎn)，并為疫情防控期間合理調(diào)度公交運力、減少運營成本提供依據(jù)，有必要對公交站點客流特征進(jìn)行分析。以往對城市公交客流的研究主要集中在常規(guī)狀態(tài)下客流特征分析、運行服務(wù)評價、客流預(yù)測、排班優(yōu)化、滿載率指標(biāo)計算等方面。于潔涵等利用實際運營數(shù)據(jù)對廣州公交在行程時間、出行換乘、非直線系數(shù)、運營均衡系數(shù)等客流特征進(jìn)行分析，提出了優(yōu)化對策；韋清波等構(gòu)建了包含公交擁堵指數(shù)、擁擠指數(shù)、舒適性指數(shù)及可靠性指數(shù)的廣州市公交運行服務(wù)評價指標(biāo)體系；馬曉旦等提出了基于融合模型動態(tài)權(quán)值的短期客流預(yù)測模型，用來擬合客流變化趨勢；左忠義等以乘客在站等待時間最小和公交成本最小為目標(biāo)，建立了公交車發(fā)車間隔優(yōu)化模型；余坤等采用MYSQL搭建分析數(shù)據(jù)庫，通過編程代碼自動關(guān)聯(lián)識別和快速分析大數(shù)據(jù)，提出了基于公交IC卡信息的公交滿載率指標(biāo)計算方法。該文聚焦于2020年新型冠狀病毒肺炎疫情下廣州公交站點客流變化特征，基于12個客流較大的特征站點客流數(shù)據(jù)，分析春節(jié)后復(fù)工復(fù)產(chǎn)期間客流變化趨勢，并對防疫期間站點日均客流進(jìn)行短時預(yù)測。

1 廣州市公交智能化建設(shè)現(xiàn)狀

廣州市緊抓“公交都市”建設(shè)契機(jī)，響應(yīng)公交行業(yè)政府監(jiān)管、企業(yè)運營、公眾出行三方需求，搭建了廣州城市公共交通智能化綜合管理與服務(wù)體系，建設(shè)了一系列公交信息化和智能化系統(tǒng)平臺。政府監(jiān)管方面，建設(shè)了公交行業(yè)監(jiān)管平臺、公交專用道綜合管理系統(tǒng)、快速公交(BRT)運行監(jiān)測系統(tǒng)、公交客流采集與分析系統(tǒng)、公交補(bǔ)貼測算系統(tǒng)、能耗監(jiān)測與分析系統(tǒng)等；企業(yè)運營方面，建設(shè)了新型智能公交監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)、水上巴士智能調(diào)度系統(tǒng)、公交智慧云腦平臺等；公眾出行方面，建設(shè)了公眾出行信息服務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，包括“廣州交通·行訊通”APP、“廣州公交行訊通”微信小程序、定制公交(包括“如約巴士”、珠江新城旅游觀光環(huán)線“一鍵叫車”等)。

目前，廣州市擁有15 000多輛公交車、1 200多條公交線路、7 000多個公交站點，一卡通發(fā)卡量超6 300萬張，在全國率先實現(xiàn)公交、地鐵領(lǐng)域全面覆蓋支付寶、羊城通、銀聯(lián)等乘車碼支付，日交易量超過95萬人次。

2 疫情防控期間廣州公交站點客流特征

2.1 公交站點選擇與數(shù)據(jù)獲取

主要對廣州市12個客流較大的特征公交站點在2019年春節(jié)后返工和2020年春節(jié)后復(fù)工復(fù)產(chǎn)40 d內(nèi)(含復(fù)工日前2 d)的客流進(jìn)行對比分析，分析疫情對公交客流的影響。其中2019年客流數(shù)據(jù)為2月9日—3月20日(2月11日為返工日)的數(shù)據(jù)，2020年受疫情影響延遲復(fù)工復(fù)產(chǎn)，從2月10日才開始陸續(xù)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，客流數(shù)據(jù)為2月8日—3月18日的數(shù)據(jù)。基于廣州公共交通云腦平臺監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合2019、2020年客流排名較前站點，選擇新市墟站等12個公交站點(見圖1)作為特征公交站點進(jìn)行研究。

圖1 特征公交站點分布

2.2 公交站點客流特征分析

2.2.1 各站點客流總體增長趨勢

如圖2、圖3所示，2019年返工后各站點客流呈“爆發(fā)式增長”，在返工后3 d(2月14日)基本達(dá)到工作日站點客流峰值。而2020年復(fù)工受疫情影響較大，各站點客流從總體上看按周呈階梯式增長，在復(fù)工后第一周各站點客流基本呈下降趨勢，說明廣州各企業(yè)實際上在第二周才開始有序復(fù)工。從客流變化趨勢來看，2020年周末客流量整體比工作日明顯下降，說明廣州市民積極響應(yīng)少出門、多居家的防疫號召。

2.2.2 日均站點客流增長趨勢對比

如圖4所示，2019、2020年復(fù)工40 d內(nèi)各站點日均客流量分別為18 923、4 299 人/d，受疫情影響，2020年廣州市公交日均客流量下降77%。

2.2.3 防疫期間站點日均客流短時預(yù)測

圖2 2019年春節(jié)后返工40 d各站點客流增長趨勢

圖3 2020年春節(jié)后復(fù)工復(fù)產(chǎn)40 d各站點客流增長趨勢

圖4 日均站點客流量對比

圖5 工作日日均客流短時預(yù)測函數(shù)擬合

圖6 節(jié)假日日均客流短時預(yù)測函數(shù)擬合

2.3 廣州公交防疫措施及建議

為了既能保障復(fù)工復(fù)產(chǎn)后市民剛性出行需求，又保障公共交通不會造成群體交叉感染，實現(xiàn)疫情可防可控，廣州公交方面采取了以下科技防疫措施：1) 采用公交人臉測溫儀進(jìn)行自動測溫，同時記錄體溫，保障信息溯源和智能跟蹤；2) 全面上線“廣州公共交通防疫乘車登記”二維碼，進(jìn)行防疫溯源乘車登記；3) 推出車廂高密度載客自動預(yù)警功能，只要車廂滿載率超過設(shè)定預(yù)警值(50%)，廣州公共交通云腦平臺立即發(fā)出“警報”，公交企業(yè)可增加短線車、區(qū)間車及時調(diào)整運力，控制車廂滿載率，并通過多種渠道發(fā)布車廂滿載率信息，方便市民選擇滿載率較低的車輛乘坐；4) 開行如約大灣區(qū)定制班線，通過一站式直達(dá)的定制客運服務(wù)，精準(zhǔn)滿足企、事業(yè)員工通勤需求。

根據(jù)2019、2020年日均站點客流量對比及日均客流短時預(yù)測函數(shù)，預(yù)計40 d后日均站點客流仍呈階梯式增長，直到達(dá)到日均站點客流保持在20 000人/d。因此，可根據(jù)日均站點客流增長規(guī)律合理安排公交運力。隨著復(fù)工復(fù)產(chǎn)、學(xué)生返校的持續(xù)推進(jìn)，未來公交防疫仍然面臨重大挑戰(zhàn)。建議：在持續(xù)實施現(xiàn)有科技防疫措施的基礎(chǔ)上，繼續(xù)深化定制公交應(yīng)用，打造防疫條件下需求響應(yīng)式公交運行模式。一方面，根據(jù)乘客需求，制定應(yīng)急定制公交線路，并通過“廣州交通·行訊通”APP等途徑發(fā)布定制線路信息。另一方面，針對客流量少的地區(qū)及時段，以“一鍵叫車”按需響應(yīng)模式，通過一鍵叫車、公交車廂客流檢測、人臉識別、分級指揮等新技術(shù)應(yīng)用，減少夜班期間、偏遠(yuǎn)地區(qū)的乘客候車時間。

3 結(jié)語

通過對廣州市12個特征公交站點2019、2020年春節(jié)后復(fù)工復(fù)產(chǎn)40 d的客流分析，發(fā)現(xiàn)2019年復(fù)工后各站點客流呈爆發(fā)式增長，在復(fù)工后3 d(2月14日)基本達(dá)到工作日站點客流峰值；2020年受

疫情影響，日均客流量按周呈階梯式增長，與2019年同比下降77%。分別對工作日、節(jié)假日客流增長趨勢進(jìn)行二次函數(shù)擬合，擬合度均超過90%，可為疫情防控期間公交運力智能調(diào)度提供參考。