蘇州市軌道交通用戶特征分析

宋毅杰

（蘇州市軌道交通集團有限公司,江蘇 蘇州 215004）

0 引言

為了更加有效地提升客流總體水平，強化軌道交通服務，需要精細化掌握軌道交通用戶的出行特征。交通出行調查作為獲取這一類信息的重要手段之一，被廣泛使用。例如，文獻[1]為了分析北京地鐵一號線站點周邊土地利用與出行特征關系，在23個站點內展開了隨機問卷調查，涵蓋出行特征、地鐵換乘、滿意度評價等方面；文獻[2]針對軌道交通沿線居民和乘客展開出行行為調查，以發(fā)現居民通勤出行規(guī)律，進而解析出行方式選擇與軌道交通走廊的關系。由此可見，出行調查方式可以直觀準確地獲得被調查對象的行為及意愿，但需要耗費大量的人力與物力，同時樣本量與采樣誤差會直接影響分析結果。

此外，基于站點閘機刷卡數據也被用于出行特征研究中。如文獻[3]基于上海軌道交通刷卡數據分析網絡客流、進出站客流等出行要素的空間模式。但上述研究僅僅局限于對軌道交通系統(tǒng)內部客流特征分析，缺乏對全鏈條出行的完整描述。

隨著通信網絡的發(fā)展和手機用戶數的不斷攀升，運用手機數據研究出行者行為特征逐漸成了一種高效的方法[4]。文獻[5]運用手機信令數據分析了天津地鐵1號線沿線用地吸引力與車站客流之間的關系，找出制約客流增長的關鍵原因。文獻[6]提出基于動態(tài)手機信令數據的職住空間分布特征與軌道交通網絡耦合關系的評估工作，有利于軌道線網建設與服務的及時調整。種種研究表明大數據手段對于精細化分析軌道交通用戶出行行為具有重要幫助。

該文運用了文獻[7]提出的一種能夠準確識別軌道用戶個體軌跡的算法，對蘇州市某工作日一天的移動手機信令數據清洗處理、路徑匹配，識別軌道交通用戶起訖點全方式出行鏈，同步結合軌道閘機數據分析結果，共同支撐下文對蘇州市軌道交通客流用戶畫像、職住分布、出行特征等一系列分析。

1 軌道交通現狀

截至2021年底，蘇州市區(qū)已開通運營5條軌道交通線路，分別為軌道交通1號線、2號線、3號線、4號線及支線、5號線，軌道交通運營里程209.8 km，車站169座，詳細情況見表1。

表1 截至2021年底蘇州軌道交通運營線路基礎情況

2 軌道用戶特征分析

2.1 軌道用戶畫像分析

2.1.1 年齡分析

蘇州市軌道交通用戶的年齡結構呈現長尾分布，如圖1所示。其中，年齡段在30～34歲的乘客最多，接近1/5；25～39歲的乘客約占全部乘客的54%；60歲以上的乘客約占全部乘客的5%左右。

圖1 軌道用戶年齡分布

總體而言，年輕群體對軌道交通的接受度較高，而老年群體對軌道交通的接受度較弱。

2.1.2 卡類型分析

乘坐蘇州軌道交通可以使用公共交通一卡通、蘇州通卡、市民卡、二維碼、單程票、計次票等形式。

圖2為蘇州軌道交通乘客進站刷卡類型分布。可以看出，工作日軌道交通進站刷二維碼占比最高，達到51%；其次是刷市民卡、公共交通一卡通和蘇州通卡，共占比38%。

圖2 工作日乘客使用車票種類結構

2.2 軌道用戶職住分析

2.2.1 居住地分析

軌道用戶居住地沿軌道線路走向分布相對均勻，部分地區(qū)例如2號線尹山湖附近、石湖東路附近、三香廣場附近，1號線廣濟南路、金楓路、東環(huán)路，4號線清樹灣、顧家蕩等站周邊居住相對集中，人口密度較大。

軌道用戶居住地所處行政區(qū)（不含昆山、常熟、張家港、太倉四個縣級市）分布如圖3所示。按照居住地所屬行政區(qū)的角度來看，住在吳中區(qū)的居民占比最大，占到26.5%；其次是住在姑蘇區(qū)，占比22.9%；住在工業(yè)園區(qū)的居民占比18.2%；其他各區(qū)占比相對較低。

圖3 軌道用戶居住地分布

2.2.2 就業(yè)地分析

與居住地分布相比，軌道用戶就業(yè)地分布相對更加集中。幾個主要集中區(qū)域為：1號線金雞湖兩側，中央公園至東方之門、時代廣場至南施街，2號線月亮灣至松濤街兩側，廣濟南路附近以及平瀧路東附近，4號線樂橋附近。

軌道用戶就業(yè)地所處行政區(qū)（不含昆山、常熟、張家港、太倉四個縣級市）分布如圖4所示。按照就業(yè)地所屬行政區(qū)的角度來看，在工業(yè)園區(qū)工作的乘客占比最高，占39%；其次是在姑蘇區(qū)工作的乘客，占20.6%。

圖4 軌道用戶就業(yè)地分布

2.3 軌道出行特征分析

2.3.1 出行規(guī)模

平均而言，每天使用軌道交通出行的出行量約76萬/日，軌道交通全網日均客運量為115.5萬人次/日，軌道交通換乘系數1.52。

2.3.2 出行時間分布

軌道用戶出行量在不同時間段上的分布，是分析客流高峰小時問題的關鍵指標。以軌道用戶進站時刻為標準，得到對應的出行時間分布，如圖5所示。可以看出，軌道交通出行具有明顯的雙峰模式。進站早高峰為上午7:30—8:30，占全天軌道交通出行量的16.0%。進站晚高峰為下午17:30—18:30，占全天軌道交通出行量的13.5%。

圖5 軌道交通出行時間分布

2.3.3 出行距離分布

軌道交通線網平均乘距為12.2 km，乘距在6 km以上的長距離出行占比接近75%。可以看出，軌道交通承擔了更多的長距離出行，對中短距離出行吸引力不足。

對于每一條線路而言，軌道交通1號線平均運距6.9 km，軌道交通2號線平均運距8.7 km，軌道交通3號線平均運距8.0 km，軌道交通4號線平均運距8.5 km，軌道交通4號線支線平均運距4.9 km，軌道交通5號線平均運距9.6 km。

2.4 軌道客流特征分析

2.4.1 年日均客流

蘇州軌道交通歷年客運量如圖6所示。可以發(fā)現，蘇州自2012年開通第一條軌道交通線路，軌道交通客運量逐年攀升（除2020年因突發(fā)疫情導致年客運量同比下降16%），到2021年最高，達到4.04億人次。

圖6 蘇州軌道交通歷年客運量

2.4.2 月日均客流

2021年軌道交通每月日均客運量如圖7所示。可以看出，2021年蘇州市軌道交通全網日均客運最高為6月份，為122萬人次/日，6月份也正是軌道交通5號線開通的月份。最低為2月份（春節(jié)期間），為83.9萬人次/日。第二低的為8月份，為93.1萬人次/日，由于8月份又有疫情影響，客流下降較大。

圖7 2021年軌道交通每月日均客運量（萬人次/日）

3 結論

（1）從軌道交通用戶畫像結果可以看出，蘇州市年輕群體對軌道交通的接受度非常高，而中老年群體對軌道交通的接受度較弱。因此，在軌道交通設施建設與服務過程中，需要對弱勢群體加以關注。

（2）從軌道交通用戶職住結果可以看出，蘇州市軌道交通用戶呈現“圈層式”的分布特征，軌道交通出行的絕大部分用戶職住都緊密聚集在線網站點附近，超過3 km以上的職住占不到10%。

（3）從軌道交通用戶出行特征結果可以看出，蘇州市軌道出行多以中長距離出行為主。