關于Ⅱ型大城市軌道線網合理規模的研究

孫重靜

[上海市政工程設計研究總院（集團）有限公司，上海市200092]

0 引言

近年來，國內軌道交通經歷了一場前所未有的發展熱潮，除了傳統的超大和特大城市繼續不斷擴大軌道網版圖外，一些更低人口規模的城市也開始尋求軌道發展的空間。不少市區人口100萬左右的城市也通過中低運量的軌道制式邁入了軌道時代，軌道交通逐步呈現多元化發展的趨勢。傳統的軌道規劃理論大多基于成熟的超大和特大城市的研究，對于規模稍小的Ⅱ型大城市，發展軌道的經驗有所不足。

Ⅱ型大城市在城市規模、人口數量、財政實力和客流水平上與超大、特大城市有較大區別，其軌道交通規劃的角度和方法也應有其自身特點。軌道線網合理規模的匡算是線網規劃的基礎，但目前各預測方法多依賴超大和特大城市的參數取值，對Ⅱ型大城市缺乏較好的指導性；同時，傳統預測方法中的參數取值仍帶有較大的主觀性，使得結果隨意性變大。因此，如何針對Ⅱ型大城市的特點去標定參數，以及采用何種規模匡算的方法更為合理，是本文討論的重點。

筆者結合傳統預測方法的分析，基于多個Ⅱ型大城市樣本的統計，總結歸納出可以參考借鑒的參數體系。同時考慮到單個傳統方法的局限性，選取規模預測主要影響變量，形成一個能綜合反應出行需求、線網覆蓋及建設能力等多方面影響因素的復合指標，并基于此建立了適用于Ⅱ型大城市的軌道線網規模預測模型。

1 軌道交通與城市規模的關系

國家對于城市規模的最新劃分是基于城區常住人口的規模，分為五檔七類。城區常住人口50萬以下的為小城市；50萬以上100萬以下的為中等城市；100萬以上500萬以下的為大城市（其中100~300萬人的是Ⅱ型大城市，300~500萬人的是Ⅰ型大城市）；500萬以上1000萬以下的為特大城市；1000萬以上的為超大城市。城市規模“大中小”的劃分，關系到政策紅利、資源分配，不同“檔次”的城市，享有不同的“待遇”（見圖1）。

圖1 現狀國內城市規模分類圖

從國內城市規模的分布情況可以看到，特大和超大城市7個，Ⅰ型大城市13個，Ⅱ型大城市53個，在大城市范疇中，100～300萬的Ⅱ型大城市比重較大。

國辦發[2018]52號《關于進一步加強城市軌道交通規劃建設管理的意見》對軌道建設的門檻進行了調整：經濟門檻成倍上調，但人口門檻卻出現了放寬。雖然地鐵、輕軌建設要求的人口總量未變，依然分別為300萬人和150萬人，但是在2003年的81號文中，人口統計口徑是“城區人口”，而52號文改為“市區常住人口”，顯然“市區常住人口”包含了更廣闊的范圍，也體現了中心城市與周邊城鄉一體化、城鄉統籌發展的趨勢。同時，國家在城市規模劃分和軌道建設門檻中，采用了不同的人口統計口徑，導致無法用常規的城市規模等級來定義有軌道建設發展需求的城市。

對目前國內已經運營及開工在建軌道的城市進行統計分析可知，市區常住人口150萬以下的城市，有12個城市建設了或者在建軌道交通。其中，蕪湖146萬人，建設的是跨座式單軌；呼和浩特132萬人，建設的是地鐵；其他10個城市均是地方政府審批的有軌電車。更多的類似規模城市都開展了軌道線網規劃工作，為未來的發展儲備力量。

可見，軌道建設已經逐步向更低的人口規模城市延伸，軌道制式開始向輕量化、中低運量模式發展，與傳統的特大和大城市的軌道發展呈現出差異化發展的特點。由于目前有軌電車的審批權在地方，因此出現很多50萬人口左右的城市也推動了軌道交通的建設。但從客流基礎、經濟基礎和未來發展的潛力來看，一定的人口聚集度還是非常重要的。根據上述分析，筆者認為100萬人口以上的城市均屬于有軌道交通建設需求、發展潛力較大的城市。

因此，統計市區常住人口在100萬以上的城市總數，其中，100～300萬人的Ⅱ型大城市數量占比為87%，300萬以上的城市占比為13%。可見，本次研究的100～300萬人的Ⅱ型大城市，是未來軌道建設的潛力所在。

基于上述分析可知，軌道建設與城市人口規模的關系為：

現狀已建設軌道交通的城市人口規模：市區常住人口超過50萬人；

軌道交通發展潛力較好的城市人口規模：市區常住人口超過100萬人；

按照國辦發[2018]52號，滿足軌道建設的城市人口規模：市區常住人口超過150萬人。

不同規模城市的軌道交通類型需求見圖2。

2 既有軌道線網規模預測方法

2.1 需求分析法

在交通需求總量預測基礎上，結合城市交通發展戰略，確定軌道交通承擔的客運量，借鑒其它城市經驗確定合理線網負荷強度，最終確定線網的合理規模[1]。

圖2 不同規模城市的軌道交通類型需求圖

式中：L為為軌道線網規模，km；Q為城市出行總量，萬人次/d；A為公共交通出行比例；B為城市軌道交通在公共交通客流量中分擔比重；K為軌道交通換乘系數；Γ為軌道交通線網負荷強度，萬人次/km·d。

2.2 線網覆蓋法

將城區劃分為若干區塊，根據每個區塊土地利用性質、居民出行需求不同，確定其線網密度，結合區塊面積和線網密度關系，預測軌道交通的線網規模[2，3]。

式中：L為城市軌道交通線網總長度，km；Si為i區塊的面積，km2；mi為i區塊的線網密度，km/km2。

2.3 建設能力分析法

考慮城市經濟實力和建設能力對線網規模的影響，通過對規劃年份城市國民生產總值、軌道交通投資占累計GDP的比例等因素的預測，結合軌道交通的平均建設成本，測算得到規劃年份內線網規模[4]。

式中：L為線網總長度，km；G為城市地區生產總值，億元；i為城市地區生產總值平均增長比例；N為規劃預測年限；f為軌道交通建設投資占城市地區生產總值的比例；C為軌道交通建設平均建設成本，億元/km。

2.4 既有方法總結

上述三種預測方法是目前主流且較易操作的方法，但都有特定的適用情況，很難適用目前軌道線網規劃面臨的特殊情況。例如，對多模式線網中各層次線網規模的預測，各層次網絡之間分擔交通量和比例難以確定，采用交通需求法就有很大的局限性，因此不宜采用單一的預測方法。同時，預測方法和參數的選擇是對軌道戰略、線網層次的量化體現，可以認為是一種供給策略，因此必須根據城市的規模情況，有針對性預測才有效。

3 基于復合變量指標的多維度預測模型研究

3.1總體思路

既有預測方法具有通用性，但并沒有根據城市的規模有所區別。在實際應用中，產生差別的原因主要來自于不同規模城市在預測方法中參數的選取。以及在不同的預測結果下，如何選擇和判斷較優的規模范圍。通過對若干Ⅱ型大城市進行樣本分析，總結和歸納一個可以參考借鑒的參數體系。同時考慮到傳統單個預測方法的局限性，選取各預測方法的主要影響變量，通過主成分分析方法，形成一個能綜合反應出行需求、線網覆蓋及建設能力等多方面影響因素的復合指標變量，并基于此建立適用于Ⅱ型大城市的軌道線網規模預測模型（見圖3）。

圖3 技術路線

3.2 參數選取參考

對多個Ⅱ型大城市樣本進行統計分析，提取具有一定參考價值的參數。樣本選取應考慮各預測方法的適用性，提高參數參考價值。線網覆蓋法中涉及線網密度參數，盡量選取評價較好、服務水平較高的各類Ⅱ型大城市做調研，給出不同類別、不同規模城市建議的線網密度。出行需求分析法中，涉及客流負荷強度參數，由于客流強度與服務水平緊密相關，過低的客流強度又意味著軌道交通建設的浪費，因此需要通過不斷積累，擴大樣本量，在同等城市中獲取各城市的參數，最終大致框定一個相對合理的區間。經濟總量匡算法中，建議應分制式、分城市規模分析城市的GDP和軌道建設投入的情況。

（1）樣本城市規模與經濟水平

選取桂林、攀枝花、紹興、黃山等11個Ⅱ型大城市進行案例分析，統計歸納案例城市規劃年的規劃范圍人口規模、建設用地規模、經濟發展狀況，作為參數選取的重要參考（見表1）。

表1 樣本城市規模及經濟數據

（2）出行需求分析法的參數指標

出行需求分析法中，涉及的參數主要包括城市出行總量、公交出行比例、軌道交通在公交總客流中分擔比重、線網負荷強度、換乘系數。其中城市出行總量與城市的人口規模相關度較大，不同城市存在明顯異，因此僅對其余四個參數進行統計。經統計發現，Ⅱ型大城市公共交通占全方式出行比例約為33%～37%，軌道占公共交通比例約為30%～40%，軌道線網平均換乘系數合理范圍為1.1～1.2，軌道平均全日負荷強度合理范圍為1.1～1.2萬人次/km·d（見表2）。

表2 出行需求分析法的參數指標統計

（3）線網覆蓋法的參數指標

線網覆蓋率法中，線網密度作為重要的參數直接影響預測結果的準確性。通過對Ⅱ型大城市軌道線網密度進行統計，獲取參數參考范圍。合理線網密度范圍為0.6～0.7km/km2，中心區域密度為0.9～1.0km/km2，外圍區域密度為0.2～0.25km/km2（見表3）。

表3 線網覆蓋法指標參數統計

（4）建設能力分析法的參數指標

建設能力分析法主要影響因素包括規劃年份城市國民生產總值、軌道交通投資占累計GDP的比例等，對后者進行統計。考慮到制式的選擇也會對軌道建設投資產生影響，附上各城市軌道交通制式選擇參考（見表4）。

表4 建設能力分析法指標參數統計

3.3 建立基于復合指標的多維度預測模型

軌道線網規模受到城市形態布局、城市人口、交通需求、交通發展戰略及政策的影響。出行需求分析法中，以城市交通特征和供需問題為導向，主要受到城市形態布局、城市人口和出行特征的影響，考慮到指標的可量化及信息熵，選取規劃人口作為出行需求法的主要影響該指標；同理，線網覆蓋法選取建設用地面積指標，建設能力法選取城市GDP總量指標。

（1）指標相關性分析

考慮到城市人口、城市建設用地面積及GDP三個自變量可能存在相關關系，反應的信息存在重疊，在模型建立之前，需剔除該因素影響，因此對變量進行相關性分析，通過皮爾森相關系數進行評價衡量。通過統計分析可知，城市人口與城市建設用地面積兩個變量在0.05的水平（雙側）上顯著相關，城區建設用地面積與GDP在0.01的水平（雙側）上顯著相關。

（2）提取復合指標變量

采取主成分分析的方法，對指標進行降維，將數量較多且具有相關性的若干自變量轉化成數量較少且彼此相互獨立的復合變量。其中每個主成分都能夠反映原始變量的大部分信息，且所含信息互不重復。這種方法在引進多方面變量的同時將復雜因素歸結為幾個主成分，使問題簡單化，同時獲取更加科學有效的數據信息。

利用SPSS軟件的統計分析功能，將原始變量數據導入，進行指標數據標準化，因為在實際應用中，往往存在指標的量綱不同，所以在計算之前須先消除量綱的影響，對指標數據進行無量綱化處理。再進一步通過主成分分析的方法確定復合指標的個數及表達式。最終提取一個主成分，累計解釋方差為83.37%，能夠反映原始變量的主要信息。

式中：X復合為通過主成分分析提取的復合指標變量；X人口為市區的常住人口，單位：萬人；X面積為規劃范圍內的建設用地面積，單位：km2；XDDP為城市地區生產總值，單位：億元。

（3）預測模型建立

基于11個Ⅱ型大城市的樣本數據，通過上述的復合指標計算方法，計算復合指標值，并結合城市軌道交通線網規模進行回歸模型分析。采取線性、對數、二次、三次、冪函數、指數函數、對數函數等多種形式進行擬合，進行比選（見表5）。

綜合考慮擬合效果及變量顯著性，最終選取二次函數模型。由分析結果可知，R方為0.710，擬合效果較好，Sig值為0.045＜0.05，變量影響顯著。最終得到如下基于復合變量的多維度預測模型：

式中：L線網為城市軌道線網長度；X復合為通過主成分分析提取的復合指標變量。

（4）模型驗證

基于上述的預測模型，將11個Ⅱ型大城市的人口、面積及GDP樣本數據代入，計算復合指標，進一步計算得到各個城市的軌道交通線網規模預測值，并與規劃值進行比較。由圖4可知，樣本城市的預測值與規劃值較為接近，差距在10%以內，模型效果較好。

表5 模型匯總和參數估計值

圖4 軌道線網規模模型預測值與規劃值對比

4 結 語

筆者基于若干個Ⅱ型大城市樣本的統計分析，總結歸納出一個可以參考借鑒的參數體系。同時選取影響線網規模的主要變量，通過主成分分析方法，形成一個能綜合反應多方面影響因素的復合指標變量，并進一步通過回歸分析方法，建立適用于Ⅱ型大城市的多維度線網規模預測模型。研究尚存在一定不足，考慮到資料數據的可得性，目前研究樣本量有限，后續研究中，可進一步增加樣本量，從而提高模型的可靠性。