北京與東京軌道交通1小時通勤圈研究
——基于高德地圖和東京出行路徑規劃數據

賈文崢，劉悅，楊新征，馮旭杰，宋曉敏

（1.交通運輸部科學研究院，北京 100029；2.城市軌道交通運營安全管理技術及裝備交通運輸行業研發中心，北京 100029）

0 引言

《交通強國建設綱要》[1]提出建設城市群一體化交通網，推進干線鐵路、城際鐵路、市域（郊）鐵路和城市軌道交通融合發展，提高城市群內軌道交通通勤化水平。《交通強國建設評價指標體系》[2]提出，全國123出行交通圈覆蓋率是評價交通強國建設快捷順暢維度的重要指標，包括都市區1 小時通勤、城市群2 小時通達和全國主要城市3 小時通過覆蓋率。京津冀、長三角、粵港澳大灣區和成渝城市群均提出了實現軌道交通1 小時通勤圈的目標，但均未明確通勤圈的覆蓋范圍大小。事實上，衡量通勤服務快捷順暢程度涉及時間和距離兩個指標，目前常用通勤時間覆蓋率來衡量，例如通勤時間為1h的出行量占所有出行量的比例，但是忽略了其空間維度。同樣是通勤1h可達，在50km 外可達與在30km 外可達有本質差別，僅用時間維度衡量便捷性是不全面的。因此，為全面對比軌道交通的便捷性，對軌道交通1 小時通勤圈的空間維度進行計算和比較具有重要的現實意義。

針對軌道交通通勤時間和空間問題，通過多網融合提高出行效率已成為研究熱點，理論探討主要集中在通過創新軌道交通運輸服務模式[3]提高出行服務便捷程度或通過市域（郊）鐵路連接城市中心區和城市外圍[4]等規劃設計方面。如，劉李紅[5]研究發現，市域（郊）鐵路直達就業中心且運行時間在60min 內的軌道站點越多、軌道站點步行在15min 內可達的居住小區數量越多，對中心區人口和就業吸引力越強，但其缺乏對60min 通勤覆蓋空間范圍的分析，忽略了快線對延伸通勤距離的影響。東京軌道交通一直是多網融合[6]的研究熱點，在北京和東京的軌道交通通勤對比方面，已有研究指出東京實現了多網融合，而北京缺乏多層次軌道交通網絡，但對1h出行可覆蓋的空間范圍分析不足。如，梁曉紅等[7]指出北京北部地區早晚高峰進出城通道運行壓力較大，需構建多層次軌道交通網絡；鄭小康[8]指出北京市郊鐵路換乘不便捷、服務頻次較少是造成通勤時間長、客流量低的主要原因；張娜等[9]提出可通過優化運營銜接，提升北京城市軌道交通一體化運營水平。但以上研究均缺乏對通勤距離的對比分析。計算1h通勤距離不僅需要軌道交通路網數據，還需要列車運行時刻、換乘銜接時間等實際數據，已有研究從理論層面進行了分析[10]，但未采用實際數據進行對比。另外，市（域）郊鐵路的合理定位[11]及其與城市軌道交通共線運營[12]，以及城市軌道交通快線規劃建設[13]等均是從規劃角度分析靜態路網與通勤時空網絡的關系，缺乏融合列車運行時刻等數據的定量分析。事實上，通勤時間和空間范圍均與軌道交通吸引力高度相關，Pan等[14]的研究表明，通勤距離是影響軌道交通客運量的重要因素；毛保華等[15]提出公共交通服務水平評價應基于全出行鏈，綜合考慮整個出行的時間和空間影響因素。可以看出，現有研究主要從規劃設計角度出發，提出構建多層次軌道交通網絡實現快速通勤。但是軌道實際運營不僅受軌道交通路網等靜態因素影響，還與列車運力安排、列車時刻表、乘客換乘等動態因素相關，已有研究缺乏從運營角度對1h 通勤可覆蓋的通勤距離的量化對比，無法有效反映軌道交通服務的時間和空間便捷性。

總體來看，盡管京津冀、長三角、粵港澳大灣區和成渝城市群均提出了軌道交通1 小時通勤圈規劃目標，但是缺乏對通勤圈覆蓋范圍的定量描述及計算方法，無法從時間和空間兩個維度對比軌道交通便捷性。北京、廣州、成都等國內城市也提出對標東京軌道交通的發展策略，但是多集中在規劃設計和TOD 等方面，在通勤時間、通勤距離等實際運營指標上缺乏定量對比。因此，有必要立足實際運營數據對北京和東京都市區1 小時通勤圈進行對比，為規劃設計提出明確的指標。本文以北京和東京出行調查數據為基礎，首先篩選出就業集中地，通過第三方平臺采集軌道交通路網、乘客出行時間與距離等實際運營數據，構建軌道交通網絡有向圖模型，采用深度優先搜索算法獲取1h 可達的出發地，并得到通勤距離，實現對北京和東京都市區軌道交通1 小時通勤圈距離的定量對比分析。

1 軌道交通1小時通勤圈的通勤距離

乘客通常會采用步行、自行車、公交車或軌道交通等一種或多種交通方式完成從居住地到就業地的出行。本文界定的軌道交通通勤圈是指采用軌道交通出行，在給定時間內抵達就業地，可以覆蓋的線路最遠出發站點的空間范圍。如圖1所示，將就業地記為i，尋找1h 內利用軌道交通可以抵達該地的居住地的位置。

將所有可達就業地i的居住地集合用Ci來表示，構成就業地i的1 小時可達通勤圈。用j來表示居住地，從j出發抵達i的耗費時間記為tij（單位：min），如果tij在60min 以內，那么j就位于i的1 小時可達通勤圈，可以表示為：?j,iftij≤60,thenj∈Ci，路徑長度記為sij。

事實上，對于距離i較近的短距離出行，例如30min 內可達的出行，盡管其位于1 小時通勤圈內，但本文中的通勤圈考慮的是每條路徑上最遠的出發點，因此需尋找可在1h前后較短時間內抵達的出行。引入時間變量δ1和δ2（單位均為min），提前δ（1min）到達或延遲δ（2min）到達都認為符合條件，即：?j,if ＜0≤60-tij≤δ1|0≤tij-60≤δ2＞,thenj∈Ci。

Ci中元素的總數用 |Ci|來表示，對于從居住地j到達就業地i，兩點的直線距離記為 |sij|，從j到i通常會有多條路徑，所有可行路徑的集合記為Ψi,j，每條路徑的長度和耗費的時間會有差異。

對于居住地j，|Ψi,j|表示從j到i所有可行路徑的數量，如果存在一條路徑k,k=1,…,|Ψi,j|，其出行時間t(Ψi,j,k)與60min相比，滿足提前δ（1min）以內或延遲δ（2min）以內到達的條件，那么就認為j∈Ci，這樣可以表示為：

只要找到一條滿足條件的路徑k，就認為居住地j位于就業地i的1 小時通勤圈。將軌道交通路網轉化為帶權有向圖，車站表示點，相鄰車站連接成邊，兩站之間列車運行時間表示權重，尋找路徑k的問題可以通過深度優先搜索算法求解。

這樣，對于?j∈Ci，用直線距離 |sij|來表示j和i之間的通勤距離，就業地i的1 小時通勤圈最小通勤距離ci_min可以表示為：

就業地i的1小時通勤圈最大通勤距離ci_max可以表示為：

就業地i的1 小時通勤圈平均通勤距離ci可以表示為：

需說明的是，tij由站外時間和站內時間組成，站外時間包括乘客從居住地j出發采用步行、騎行或公交等方式到達最近的軌道交通站點的時間tj、從距離就業地i最近的軌道交通站點出站后采用步行、騎行或公交等方式抵達i的時間ti。站內時間包含在軌道交通車站的等待時間、在列車上的乘車時間，以及換乘時間、換乘后的等待時間和乘車時間等，設t(w)ij為全程換乘和等待時間，t(r)ij為乘車時間，這樣tij可以用式（4）表示。

站外時間ti和tj涉及出行者居住地或附近接駁的公交車站與軌道交通站點的距離、步行或騎行速度以及是否需要排隊進站等多種因素，Zhu等[16]以北京地鐵5 號線為例的研究表明，站外時間最長可達15min。雖然站外時間在全過程出行時間中占有相當比例，但本文研究重點是計算和對比軌道交通網絡1h的可達性，從而比較軌道交通路網的便捷性，暫不考慮車站周邊公交、自行車等接駁方式的影響，因此主要考慮站內時間，暫不考慮ti和tj，從而將tij簡化為式（5）：

2 研究范圍與數據獲取

2.1 研究范圍

為便于比較軌道交通1 小時通勤圈的空間范圍，首先需要明確通勤出行的結構，即居住地和就業地的空間布局關系。需選定恰當的目的地進行通勤圈對比，根據通勤的性質，本文以就業地為目的地作為研究對象，即1h內可以抵達該地的軌道交通覆蓋范圍。

（1）北京都市區

劉曉冰等[17]利用百度位置數據挖掘出的都市圈通勤數據，識別出我國35個主要都市圈的中心布局，發現北京為非均衡多中心結構，而且城市規模與通勤時耗的相關性最為顯著。為便于對比，根據北京市軌道交通客流特點和就業分布情況，北京都市區主要選擇就業集中同時又有軌道交通站點的區域。根據北京市交通發展研究院公布的《2020 年北京交通發展年報》[18]，北京市五環內就業崗位占全市的49%，就業地主要分布于泛CBD、中關村、金融街、望京和豐臺科技園等區域，本文選擇國貿商圈、中關村商圈和總部基地3 個就業集中區域作為就業地研究對象。根據年報數據，國貿站附近是國貿商圈就業最密集區域，中關村站和豐臺東大街站在中關村商圈和總部基地也具有代表性，因此分別選擇國貿站、中關村站和豐臺東大街站作為商圈的代表性地鐵站，3 個車站分別連接了地鐵10 號線與1 號線/八通線、4 號線/大興線、9 號線，這些線路均承擔通勤功能。

（2）東京都市區

東京都市圈主要包括東京都23區和周邊的多摩、橫濱等郊區，根據第6 回東京都市圈居民出行調查數據[19]，東京都23 區是周邊郊區通勤的主要目的地，東京站、新宿站、澀谷站等車站周邊是就業集中區域，本文選擇東京都市區的東京站作為就業地研究對象，該車站連接了東京地鐵丸之內線以及京急線、武藏野線、橫須賀線和JR中央線、常磐線等，這些線路均承擔通勤功能。為選擇合適的居住地作為出發地，同樣根據第6 回東京都市圈居民出行調查數據[19]，在通勤客流中到達東京都市區最大的客流發生地分別為東京多摩部、千葉西北部、埼玉南部和橫濱市等，本文將對經由這些居住地的軌道交通線路進行調查，尋找最遠可達的軌道交通站點。

2.2 數據獲取

本文討論的軌道交通是指采用公交化運營、承擔通勤功能的軌道交通系統，包括地鐵、市郊鐵路等，不包括京津城際鐵路以及日本新干線。本著數據可獲取性和真實性原則，本文采用以下方式獲取北京和東京都市區的通勤數據。

（1）北京都市區出行數據獲取

通過高德地圖公開路徑規劃數據，獲取北京都市區軌道交通通勤時間，查詢時間是2022 年3月的工作日早高峰，可以獲取從居住地到就業地的軌道交通出行路徑、路徑長度、換乘時間和乘車時間。需要說明的是，由于北京的4 條市郊鐵路每日開行車次很少，日均客運量極低，尚不具備通勤使用條件[8-9]，本文未將其考慮在內。

（2）東京都市區出行數據獲取

通過Japan Transit Planner 和Tokyo Metro 網絡平臺，獲取東京都市區軌道交通出行路徑和出行時間公開數據，同時還可查詢過去3 年的出行路徑信息，包括出行路徑以及每條路徑的距離、換乘和等候時間、乘車時間。以橫濱市為例，選擇橫濱站作為出發點，東京站作為目的地，以2022年3 月1 日早高峰數據為例，獲取的相關出行數據信息如表1所示。

表1 從橫濱站到達東京站的部分出行路徑信息

由表1 可知，采用直達方式的全程時間為28min，路徑長度為28.8km，旅行速度為61.7km/h；換乘1次的兩條路徑中，全程時間最短的為38min，路徑長度為29.0km，旅行速度為43.5km/h。同時，JR 和私鐵在東京通勤出行中占據主要地位，這與北京主要采用地鐵通勤的方式有較大差別。事實上，Kato等[20]以私鐵東急線為例，分析了軌道交通列車運行時間的可靠性，當列車準點率不高時，乘客需要提前更早時間從家出發，表明快捷性和可靠性對乘客出行時間有較大影響。

3 通勤圈計算

3.1 東京都市區軌道交通1小時通勤圈

東京都市區軌道交通包括多種制式，為便于比較，選擇多摩部、千葉西北部、埼玉南部和橫濱市等區域，利用前文所述方法沿軌道交通線路查找所有可行路徑，篩選出1h內可以抵達東京站的軌道交通站點，得到的出行數據如表2所示。

表2 從多摩等郊區到達東京站的出行信息表

表2 （續）

由表2 可知，從千葉西北部的牛久站到東京站的時間為63min，路徑長度為56.4km；埼玉南部飯能站到東京站采用JR快線換乘地鐵丸之內線的時間為62min，路徑長度為52.4km。選擇換乘地鐵的方式出行時間普遍較長，例如從橫濱的逗子站到東京站，換乘地鐵日比谷線和丸之內線的方案需85min，而直接采用JR 橫須賀線僅需60min。事實上，出發地所處位置的不同，所在地的軌道交通網絡有差異，也會影響通勤圈的范圍，這里選擇的出發點主要是所在郊區軌道交通的換乘站，具有一定的代表性。

取δ1=6,δ2=3，即按出行時間54min到63min計算，路徑長度最小值為34.3km（直線距離30.6km），最大值為66.8km（直線距離57.2km）。按出行路徑計算軌道交通1 小時通勤圈的覆蓋范圍為34.3～66.8km，按直線距離計算為30.6～57.2km。

3.2 北京都市區軌道交通1小時通勤圈

北京市選取國貿商圈的國貿站、中關村商圈的中關村站和總部基地的豐臺東大街站為目的地，分別計算軌道交通1h 可達的最遠覆蓋范圍。利用高德地圖公開的路徑查詢工具獲取不同路徑的出行時間和出行距離。以國貿站為目的地，在北京軌道交通路網內按照每條線路尋找可在60min 抵達該地的最遠出發點，即軌道交通1 小時通勤圈可覆蓋的最大距離，具體數據如表3所示。

表3 從北京軌道交通路網覆蓋區域到達國貿站的出行信息表

同樣取δ1=6,δ2=3，從表3 可知，大興機場站到國貿站的路徑長度為54.2km，直線距離為42.4km，全程時間為61min，是1小時通勤圈的最長距離，這是由于大興機場線的旅行速度遠高于表中的其他地鐵線路。此外，路徑長度大于30km的只有T3 航站樓、稻田和黃村火車站3 個出發點，其余均小于30km。按照路徑長度計算，最小值為26.2km，最大值為54.2km；按照直線距離計算，最小值為20.1km，最大值為42.4km。

運用同樣的方法，對地鐵中關村站、豐臺東大街站重復上述過程，分別按照路徑長度和直線距離計算通勤圈覆蓋范圍的最小值、最大值和平均值，結果如表4、表5所示。

表4 國貿站、中關村站、豐臺東大街站軌道交通1小時通勤圈的路徑長度

表5 國貿站、中關村站、豐臺東大街站軌道交通1小時通勤圈的直線距離

從表4可知，按照路徑長度計算，3個商圈軌道交通1 小時通勤圈的最小值為21.3km。關于最大值，含大興機場線為58.9km，不含大興機場線為39.1km，差距將近20km。關于平均值，含大興機場線最大為33.4km，不含大興機場線為30.6km，均在30km左右，差別不大。

從表5可知，按照直線距離計算，3個商圈軌道交通1 小時通勤圈的最小值為13.5km。關于最大值，含大興機場線為52.1km，不含大興機場線為30.8km，差距超過20km。關于平均值，含大興機場線的最大為25.9km，不含大興機場線的最大為23.0km。

因此，以上述3 個軌道交通站點為目的地，按照路徑長度計算，軌道交通1 小時通勤圈的覆蓋范圍為21.3～58.9km，如果不含大興機場線，覆蓋范圍為21.3～39.1km；按照直線距離計算，軌道交通1 小時通勤圈覆蓋范圍為13.5～52.1km，如果不含大興機場線，覆蓋范圍為13.5～30.8km。

3.3 通勤圈對比分析

從以上分析可知，按照案例選定的地點，取δ1=6，δ2=3，對于軌道交通1 小時通勤圈覆蓋范圍的直線距離，東京都市區為30.6～57.2km，北京都市區含大興機場線為13.5～52.1km，不含大興機場線為13.5～30.8km，取整數分別為31～57km,14～52km 和14～31km。為便于比較所有出行數據的聚集情況，利用表2、表3以及中關村站和豐臺東大街站的出行數據（直線距離），繪制國貿站、中關村站、豐臺東大街站和東京站1h到達等時圈的箱形圖，如圖2所示。

由圖2 可知，東京站1 小時通勤圈的距離范圍明顯大于國貿站、中關村站和豐臺東大街站，且分布較為均衡，箱形圖沒有明顯的異常數值，表明軌道交通網絡較為均衡，可達性較強。相比而言，國貿站、中關村站和豐臺東大街站的箱形圖均有明顯的異常值（見圖中紅色小圓圈），這是由于大興機場線提高了個別站點的可達范圍。

由表2 可知，東京都市圈大量采用JR 和私鐵，進一步縮短了郊區到中心區的時間，同樣的時間可以抵達更遠的地方，擴大了通勤范圍。相比而言，北京地鐵大興機場線和19號線發揮了類似的快線作用，擴展了中關村商圈1 小時通勤圈的空間范圍，圖2 中也可以觀察到這一現象。Wang等[21]對北京軌道交通的通勤研究也表明，與早晚高峰通勤擁擠的感受度相比，時間可達性要更重要。但總體上，北京中心城區與周邊新城之間缺乏地鐵快線或快速市郊鐵路，現有市郊鐵路開行車次極少，線路兩端未深入通勤圈內部，未能很好發揮融合作用。

值得注意的是，北京都市區軌道交通換乘次數明顯高于東京，換乘2次的時間將近10min，這也是造成通勤圈覆蓋范圍較小的一個原因，換乘地鐵次數越多對出行時間的影響越大。Zhou等[22]分析了東京、倫敦、紐約、巴黎等城市大都市區軌道交通系統的基本組成、空間布局和客流規模，也發現地鐵、市郊鐵路和干線鐵路的融合發展可使軌道交通系統發揮最大作用。

3.4 數據可視化

為更直觀地比較1 小時通勤圈的覆蓋空間范圍，利用Python 編程，載入北京和東京的城市地圖，并在路網圖上以15km,30km 和50km 劃定3個等距圈，通過可視化作進一步分析。獲取所有站點的經緯度信息，并將站點分別繪制在路網圖上，就可以展示1 小時通勤圈的站點位置信息，如圖3 所示，以國貿站和東京站為例，為便于比較，在圓心處將兩個車站重疊，圖中圓形塊代表北京都市區可在1h內抵達國貿站的站點，方塊代表東京都市區可在1h內抵達東京站的站點。

從圖3 可以看出，北京都市區除大興機場站外，可在1h內抵達國貿站的軌道交通站點均位于15～30km 等距圈之間。相比而言，可在1h 內到達東京站的軌道交通站點普遍位于30～50km 等距圈之間，成田機場位于50km 等距圈外。利用這種可視化方法，可以直觀地比較軌道交通1 小時通勤圈的空間范圍。

調查發現，除大興機場線和19號線外，北京地鐵線路和東京地鐵線路的站間距相當，旅行速度均為33km/h左右，并無明顯差異，而且北京地鐵規模明顯高于東京地鐵，地鐵不是造成1 小時通勤圈差距的原因。造成差距的原因是東京都市區JR、私鐵和地鐵融合，減少了乘客換乘時間，同時利用復線和三線，可將郊區到中心城區的旅行速度提高到60km/h。相比而言，北京都市區地鐵與市郊鐵路銜接不暢、快線不足，是造成通勤圈覆蓋范圍差異的主要原因。

4 結語

本文針對多網融合背景下軌道交通1 小時通勤圈覆蓋范圍，研究提出了一種利用高德地圖和東京軌道交通出行路徑規劃數據進行定量分析的方法，并利用Python 編程實現了可視化對比分析，彌補了軌道交通1 小時通勤圈缺乏定量指標帶來的困擾。研究結果表明，以國貿站、中關村站、豐臺東大街站和東京站為例，按直線距離計算，北京都市區軌道交通1 小時通勤圈覆蓋范圍約為14～52km，普遍位于15～30km 等距圈；東京都市區軌道交通1 小時通勤圈覆蓋范圍約為31～57km，普遍位于30～50km 等距圈。但也要看到，由于北京地鐵大興機場線和19號線發揮了快線作用，兩個城市的軌道交通1 小時通勤圈最大覆蓋范圍幾乎相當。

本文僅考慮了乘客在軌道交通線網內的出行時間和換乘時間，忽略了乘客到達和離開軌道交通站點的站外時間以及進站候車等出行過程所花費的時間，這部分出行時間對乘客全過程出行同樣構成重要影響，未來將考慮這一部分出行時間，進一步對軌道交通1 小時通勤圈覆蓋的空間范圍進行更細致的研究。