基于交通綜合體客流加權(quán)的分合換乘路徑研究

陳 剛，覃云章，楊 睿

（西南交通大學(xué)，四川成都 611756）

1 背景

行人作為交通綜合體中的核心主體，其行為具有地域性、非線性動(dòng)力特性等特點(diǎn)[1]，而交通綜合體中大量個(gè)體行人形成的客流組織則極具復(fù)雜性，且面臨與多元空間配置相互協(xié)同的問(wèn)題，因此有必要對(duì)交通綜合體客流的換乘路徑進(jìn)行定量刻畫(huà)，加強(qiáng)對(duì)乘客活動(dòng)特征的認(rèn)識(shí)。

國(guó)外比較關(guān)注微觀行人行為特性研究，Molnar等研究指出，行人交通行為主要有路徑選擇、到達(dá)離去、碰撞規(guī)避、徘徊等行為[2-3]。Hoogendoorn等將行人的個(gè)體行為分為戰(zhàn)略層、戰(zhàn)術(shù)層以及操作層3個(gè)層面，并且高層次行為決定低層次行為的選擇集合[4]。Cheung等調(diào)查了香港地鐵站高峰時(shí)段行人選擇樓梯與自動(dòng)扶梯的行為，并以此構(gòu)建了兩者的路徑選擇模型[5]。國(guó)內(nèi)對(duì)乘客換乘也有一定研究，呂慎等通過(guò)尋找樞紐內(nèi)任意2種交通方式之間換乘的關(guān)鍵路徑，建立了樞紐內(nèi)不同設(shè)施布局方案的效用損失模型[6]。嚴(yán)海等分析路徑過(guò)程中不同設(shè)施對(duì)乘客路徑選擇的影響，建立了改進(jìn)的多項(xiàng)Logit模型和路徑效用函數(shù)[7]。閆凱等提出地鐵站大客流承載能力的測(cè)算方式，并給出提高大客流承載能力的建議[8]。

國(guó)內(nèi)外對(duì)換乘路徑的研究一方面針對(duì)微觀的行人行為，另一方面構(gòu)建相關(guān)的模型對(duì)客流進(jìn)行預(yù)測(cè)。本研究對(duì)換乘路徑選擇概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，并構(gòu)建了客流加權(quán)的分合換乘路徑，定量地刻畫(huà)交通綜合體各空間的客流分配情況。

2 研究對(duì)象

成都西站為客運(yùn)三等站，是集鐵路、地鐵、有軌電車、公交、出租車以及共享單車等交通方式為一體的交通綜合體。借助規(guī)劃云網(wǎng)站（http://guihuayun.com）中的等時(shí)圈功能，得到以成都西站進(jìn)站口為中心的步行5 min等時(shí)圈，再以5 min步行等時(shí)圈范圍為基礎(chǔ)，結(jié)合周邊用地與設(shè)施情況，綜合考慮后將研究范圍劃定為西貨站路以東、高鐵軌道以西、清水路苑以北、公交中心站以南的區(qū)域，面積約為15 hm2。

結(jié)合實(shí)際情況對(duì)研究范圍內(nèi)除道路以外的空間進(jìn)行分類，劃分為站廳空間、廣場(chǎng)空間、接駁空間、商業(yè)空間、綠化空間、未利用空間以及待開(kāi)發(fā)空間7類，其中站廳空間、廣場(chǎng)空間、接駁空間以及商業(yè)空間是乘客活動(dòng)的主要場(chǎng)所，綠化空間是乘客活動(dòng)的次要場(chǎng)所，而未利用空間以及待開(kāi)發(fā)空間與乘客的活動(dòng)關(guān)聯(lián)性低，如圖 1所示。

3 多項(xiàng) Logit 模型

多項(xiàng)Logit模型（MNL）屬于非集計(jì)模型，其在行人路徑選擇行為中也有很多應(yīng)用[9-10]。在選擇換乘路徑時(shí)由每個(gè)行人自身做出決策，而影響決策的是各條路徑的效用，效用是時(shí)間、距離、滿意度、需求等指標(biāo)綜合衡量的產(chǎn)物，并且行人會(huì)選擇對(duì)其而言最大效用的換乘路徑。即若在行人i面前有N條路徑，其中一條路徑n對(duì)行人i而言的效用可表示為Uin，其中n∈（1，2，3，…，N），行人會(huì)判定各條路徑的效用，然后選擇效用最大路徑Uik，即滿足Uik＞Uin，其中n≠k。

根據(jù)效用理論的相關(guān)定義，效用可表示為固定效用與隨機(jī)效用的加和，其中固定效用是可以確切計(jì)算的，而隨機(jī)效用是一個(gè)隨機(jī)改變的不定項(xiàng)，因此行人i選擇路徑n的效用可以用下式表達(dá)：

式（1）中，Vin為行人i選擇換乘路徑n的固定效用，考慮到結(jié)果分析和系數(shù)標(biāo)定時(shí)的便利性，假設(shè)Vin與其影響因素之間呈線性關(guān)系（式（2））；ξin為行人i選擇換乘路徑n的隨機(jī)效用，是決策者特有的不可觀測(cè)的或不可確定的偏好或需求造成的效用概率變動(dòng)項(xiàng)。

式（2）中，k為影響因素的個(gè)數(shù)；xk為第k個(gè)影響因素的水平值；βk為第k個(gè)影響因素的系數(shù)。

上述的隨機(jī)效用是不可觀測(cè)的，但若假設(shè)效用中隨機(jī)項(xiàng)的分布已知，各換乘路徑的隨機(jī)項(xiàng)相互獨(dú)立，并且服從同一的耿貝爾（Gumbel）分布，此時(shí)可推導(dǎo)出多項(xiàng)Logit模型函數(shù)為：

式（3）中，N為換乘路徑選擇集合；xin=（xin1，xin2，…，xink），為影響換乘路徑選擇的影響因素；β=（β1，β2，…，βk），為影響因素的待估參數(shù)。

4 換乘路徑選擇模型構(gòu)建

4.1 影響乘客選擇換乘路徑的因素

交通綜合體中的乘客可分為進(jìn)站乘客以及出站乘客，2種人群的換乘路徑起訖點(diǎn)（OD）不相同，在路徑?jīng)Q策時(shí)心理、需求等也不相同，從而造成活動(dòng)特征具有較大差異，因此需將二者分開(kāi)分析闡述。

影響乘客路徑選擇的因素很多，包括路徑特性、行人特性、出行特性、接駁換乘特性以及其他因素等。選取路徑總長(zhǎng)度、路徑耗費(fèi)時(shí)間、到達(dá)時(shí)刻、攜帶行李重量、路徑重復(fù)度、年齡、可活動(dòng)時(shí)間作為進(jìn)站乘客路徑選擇的影響因素；而選取路徑總長(zhǎng)度、路徑耗費(fèi)時(shí)間、到達(dá)時(shí)刻、攜帶行李重量、等車時(shí)間、乘車時(shí)間、乘車費(fèi)用作為出站乘客路徑選擇的影響因素。活動(dòng)路徑選擇模型變量命名如表1所示。

表1 活動(dòng)路徑選擇模型變量命名表

4.2 換乘路徑遴選

4.2.1 進(jìn)站乘客換乘路徑

進(jìn)站人群換乘路徑集是以各接駁空間為起點(diǎn)，以候車廳為訖點(diǎn)，是起點(diǎn)向訖點(diǎn)集聚的“收斂型路徑集合”，乘客在選擇換乘路徑時(shí)，并不受進(jìn)站的交通工具影響，因此同一地點(diǎn)的接駁換乘方式不同對(duì)路徑選擇并無(wú)影響，根據(jù)這個(gè)特性將相鄰下客點(diǎn)的不同接駁方式進(jìn)行合并，合并后的區(qū)域作為進(jìn)站人群的起點(diǎn)，如圖2、表2所示。

表2 進(jìn)站路徑起點(diǎn)統(tǒng)計(jì)表

將O1至O66處接駁空間作為起點(diǎn)，廣場(chǎng)空間（主要活動(dòng)內(nèi)容為休憩、散步）、商業(yè)空間（主要活動(dòng)內(nèi)容為餐飲、購(gòu)物）、售票廳（主要活動(dòng)內(nèi)容為售票）為中間活動(dòng)點(diǎn)，候車廳為終點(diǎn)，描述所有理論可能的路徑，需要說(shuō)明的是售票廳作為最后順序的中間活動(dòng)點(diǎn)。

在描述活動(dòng)鏈路徑過(guò)程中遵循2點(diǎn)原則：不重復(fù)，即單條路徑中每個(gè)活動(dòng)空間不重復(fù)出現(xiàn)；有次序，即路徑遵循先后次序，先到達(dá)A點(diǎn)后到達(dá)B點(diǎn)與先到達(dá)B點(diǎn)后到達(dá)A點(diǎn)視為2條不同路徑。根據(jù)不同的排列組合，每個(gè)起點(diǎn)進(jìn)站所有路徑為10條，其中直接進(jìn)站路徑有1條，經(jīng)過(guò)1個(gè)中間活動(dòng)點(diǎn)的路徑有3條，經(jīng)過(guò)2 個(gè)中間活動(dòng)點(diǎn)的路徑有4條，經(jīng)過(guò)3個(gè)中間活動(dòng)點(diǎn)的路徑有2條，如圖3所示。

4.2.2 出進(jìn)站乘客換乘路徑

出站人群活動(dòng)鏈路徑集是以高鐵出站口為起點(diǎn)，以各處接駁空間為訖點(diǎn)，是起點(diǎn)向訖點(diǎn)分散的“發(fā)散型路徑集合”。出站路徑的訖點(diǎn)有6處，與進(jìn)站路徑的起點(diǎn)相對(duì)應(yīng)，如圖4、表3所示。

表3 進(jìn)站路徑起點(diǎn)統(tǒng)計(jì)表

出站路徑以高鐵出站口為起點(diǎn)，廣場(chǎng)空間、商業(yè)空間為中間活動(dòng)點(diǎn)，各處接駁空間為訖點(diǎn)，描述所有可能路徑，描述原則與進(jìn)站路徑相同。如圖5所示，出站路徑理論上共有30條，其中不經(jīng)過(guò)中間活動(dòng)點(diǎn)的路徑有6 條，經(jīng)過(guò)1處或2處活動(dòng)點(diǎn)的路徑各有12條。

從乘客心理分析，上述有些路徑不符合實(shí)際，因此需要對(duì)其進(jìn)行刪除：將路徑 17 18 23 24 刪除，原因?yàn)殡m然D5、D6兩處接駁空間存在小汽車、共享單車及地鐵3種交通方式，但乘客在商業(yè)空間活動(dòng)后如若乘坐上述3種交通工具，可選擇距離更近的接駁空間，乘客無(wú)理由舍近求遠(yuǎn)；將路徑25 26 27 28 29 30 刪除，原因?yàn)楦哞F出站口離廣場(chǎng)空間非常近，而距離商業(yè)空間較遠(yuǎn)，乘客在商業(yè)空間活動(dòng)后無(wú)理由折返到廣場(chǎng)空間活動(dòng)，而且廣場(chǎng)空間的活動(dòng)內(nèi)容在商業(yè)空間中也能進(jìn)行。調(diào)整過(guò)后共有20 條出站活動(dòng)鏈路徑，其中不經(jīng)過(guò)活動(dòng)點(diǎn)的路徑有6 條，經(jīng)過(guò)1 處活動(dòng)點(diǎn)的路徑有10條，經(jīng)過(guò)2處活動(dòng)點(diǎn)的有4條。

4.3 數(shù)據(jù)調(diào)查

遴選出理論存在的路徑后，應(yīng)用行為軌跡調(diào)查法追蹤進(jìn)站人群的活動(dòng)路徑，并詢問(wèn)記錄相關(guān)屬性，經(jīng)篩選整理后，總共得到148條有效進(jìn)站換乘路徑。其中路徑①最多，有60條，路徑②有30條，路徑③有45條，路徑④有8條，路徑⑦有5條，路徑⑤、⑥、⑧、⑨、⑩未觀察到數(shù)據(jù)。總共得到149條有效出站換乘路徑，其中路徑①最多，有60條，路徑②有6條，路徑③有7條，路徑④有19條，路徑⑤有5條，路徑⑦有8 條，路徑⑧有2條，路徑⑩有35條，路徑 21 有7條，路徑⑥、⑨、11、12、13、14、15、16、19、20、22 未觀察到數(shù)據(jù)。

4.4 換乘路徑選擇模型構(gòu)建

4.4.1 進(jìn)站換乘路徑選擇模型構(gòu)建

將影響進(jìn)站路徑選擇的7個(gè)因素作為解釋變量，路徑選擇作為被解釋變量，應(yīng)用Stata 17軟件構(gòu)建多項(xiàng)Logit路徑選擇模型，發(fā)現(xiàn)模型未實(shí)現(xiàn)收斂。通過(guò)多次試驗(yàn)可知，變量“Weight行李”“Repeatability”“Length總”對(duì)所有路徑解釋力度都弱，應(yīng)當(dāng)剔除。

經(jīng)過(guò)調(diào)整后，以“Time耗”“Time活”“Time達(dá)”及“Age”作為解釋變量，路徑選擇作為被解釋變量，路徑①作為基礎(chǔ)類型，構(gòu)建進(jìn)站換乘路徑選擇模型。模型的偽R2為0.429 3，偽R2相當(dāng)于線性回歸模型中的R2，其值越大表明模型擬合優(yōu)度越好，在離散選擇模型實(shí)踐中偽R2一般較小，在0.2～0.4區(qū)間內(nèi)可滿足模型的精度要求[10]，說(shuō)明模型的擬合優(yōu)度較好，滿足精度要求。似然比檢驗(yàn)值為168.21，表明模型的解釋力度在零模型上有顯著的提高。

對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行概率預(yù)測(cè)，再與觀測(cè)值進(jìn)行對(duì)照，對(duì)照方法為：如果選擇某條路徑的預(yù)測(cè)概率大于50%，則認(rèn)為選擇該路徑。對(duì)照后發(fā)現(xiàn)有101條數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，準(zhǔn)確率為68.24%，表明模型的擬合優(yōu)度較好。

由于最終目的不是求得個(gè)體選擇概率，而是群體對(duì)各選擇枝的選擇概率，故利用概率預(yù)測(cè)法對(duì)各路徑的選擇概率進(jìn)行計(jì)算，其公式如下：

式（4）中，Pi為路徑i的選擇概率；N為個(gè)體數(shù)量；Pni為乘客n選擇路徑i的概率。

利用式（4）求得路徑①的選擇概率為40.54%，路徑②的選擇概率為20.27%，路徑③的選擇概率為30.40%，路徑④的選擇概率為5.41%，路徑⑦的選擇概率為3.38%。

4.4.2 出站換乘路徑選擇模型構(gòu)建

將影響出站路徑選擇的7個(gè)因素作為解釋變量，路徑選擇作為被解釋變量，構(gòu)建多項(xiàng)Logit路徑選擇模型，發(fā)現(xiàn)模型未實(shí)現(xiàn)收斂。通過(guò)多次試驗(yàn)可知，變量“Length總”“Time等”“Time達(dá)”對(duì)所有路徑解釋力度都弱，應(yīng)當(dāng)剔除。

改進(jìn)后的出站路徑選擇模型是以“Time耗”“Money”“Time乘”及“Weight行李”作為解釋變量，路徑選擇作為被解釋變量，路徑①作為基礎(chǔ)類型，樣本數(shù)量為149，似然比檢驗(yàn)值為338.03，模型整體較為顯著，偽R2為0.661 6，擬合優(yōu)度較好，滿足精度要求。

對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行概率預(yù)測(cè)，再與觀測(cè)值進(jìn)行對(duì)照，對(duì)照方法同上。對(duì)照后發(fā)現(xiàn)有103條數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，準(zhǔn)確率為69.13%，表明模型的擬合優(yōu)度較好。

對(duì)于出站路徑，同樣需要求解群體對(duì)各選擇枝的選擇概率，利用式（4）求得路徑①的選擇概率為40.26%，路徑②的選擇概率為4.03%，路徑③的選擇概率為4.70%，路徑④的選擇概率為12.75%，路徑⑤的選擇概率為3.36%，路徑⑦的選擇概率為5.37%，路徑⑧的選擇概率為1.34%，路徑⑩的選擇概率為23.49%，路徑21的選擇概率為4.70%。

5 客流加權(quán)分合換乘路徑構(gòu)建

5.1 進(jìn)站客流加權(quán)分合換乘路徑構(gòu)建

由于進(jìn)站路徑共有10種，路徑⑤、⑥、⑧、⑨、⑩雖說(shuō)觀測(cè)樣本數(shù)極少或無(wú)觀測(cè)值，但并不代表這些路徑?jīng)]有人選擇，故將上述5種路徑的選擇概率均定為0.1%，調(diào)整過(guò)后進(jìn)站所有路徑的選擇概率如表4所示。

表4 進(jìn)站路徑客流量分配表

此外，由于每種進(jìn)站路徑并不是只有1個(gè)起點(diǎn)，故在構(gòu)建整體的具有流量加權(quán)的分合進(jìn)站路徑之前需對(duì)各起點(diǎn)的流量進(jìn)行分配。分配的依據(jù)為路徑調(diào)查數(shù)據(jù)，計(jì)算結(jié)果如圖6、表5所示，情況與現(xiàn)實(shí)相符。

?

表5 進(jìn)站OD客流量分配表

根據(jù)表4與表5可以計(jì)算出每種路徑不同起點(diǎn)的客流分配，如表6所示。由表可知，客流量占比在10%以上的只有3條，且均是以O(shè)1為起點(diǎn)的路徑，說(shuō)明O1是進(jìn)站的主要入口；客流量占比少的有以O(shè)6為起點(diǎn)的路徑⑤、⑥、⑧、⑨、⑩，這些路徑的客流量為0，表明幾乎無(wú)乘客選擇。

表6 進(jìn)站路徑客流量詳細(xì)分配表

應(yīng)用表6對(duì)各路徑進(jìn)行客流量加權(quán)，從而構(gòu)建流量加權(quán)的分合路徑，定量描述進(jìn)站路徑各路段的流量情況以及分合情況。由圖7可知，進(jìn)站路徑分布呈現(xiàn)中心密集，南北稀疏的格局，尤其是北部，幾乎無(wú)路徑分布；大多數(shù)路徑分合點(diǎn)位于廣場(chǎng)空間中，且各類空間中廣場(chǎng)空間的路徑最為復(fù)雜多樣，說(shuō)明廣場(chǎng)空間是交通綜合體中的重要空間，起到分合客流的作用。

5.2 出站客流加權(quán)分合換乘路徑構(gòu)建

由于出站路徑共有20條，雖然路徑⑥、⑨、11、12、13、14、15、16、19、20、22 無(wú)觀測(cè)值，但并不代表這些路徑?jīng)]有人選擇。故將無(wú)觀測(cè)值的路徑的選擇概率定為0.1%，調(diào)整過(guò)后出站所有路徑的選擇概率如表7所示。

應(yīng)用表7對(duì)各路徑進(jìn)行客流量加權(quán)，從而構(gòu)建流量加權(quán)的分合路徑，定量描述出站路徑各路段的流量情況以及分合情況。圖8為出站路徑客流量加權(quán)總圖，由圖可知，出站路徑分布呈現(xiàn)中心密集，南北稀疏的格局，尤其是北部，幾乎無(wú)路徑分布；客流量較多的路徑基本位于廣場(chǎng)空間中，說(shuō)明出站乘客對(duì)廣場(chǎng)空間使用較為頻繁；相較進(jìn)站路徑客流來(lái)說(shuō)，商業(yè)空間路段的客流量較低，說(shuō)明出站乘客比進(jìn)站乘客更少地使用商業(yè)空間。

表7 出站路徑客流量分配表

6 結(jié)語(yǔ)

本研究以交通綜合體的各類空間作為換乘路徑的基本單元，構(gòu)建了進(jìn)、出站路徑選擇枝的預(yù)測(cè)概率集，并以此為依據(jù)構(gòu)建了客流加權(quán)的分合換乘路徑。

其中，進(jìn)站乘客與出站乘客對(duì)換乘路徑的選擇存在一定的差異：對(duì)于進(jìn)站乘客而言，路徑耗費(fèi)時(shí)間、可活動(dòng)時(shí)間、到達(dá)時(shí)刻以及年齡4個(gè)因素對(duì)路徑選擇有較大影響；而對(duì)于出站乘客而言，路徑耗費(fèi)時(shí)間、乘車時(shí)間、乘車費(fèi)用以及攜帶的行李重量4個(gè)因素對(duì)路徑的選擇有較大影響。

從客流加權(quán)的分合換乘路徑的結(jié)果來(lái)看，進(jìn)站路徑比出站路徑復(fù)雜，分合處較多，但二者在空間上客流分配結(jié)構(gòu)卻相差不大，且都是以廣場(chǎng)空間為中心向南北兩側(cè)減弱，體現(xiàn)了站前廣場(chǎng)的對(duì)各空間連接的重要性。客流加權(quán)的分合換乘路徑的構(gòu)建為設(shè)施的布局、空間優(yōu)化及客流組織等提供了定量的參考依據(jù)。