李輝玉
(西南交通大學(xué),四川成都 610031)
到2022 年底,京滬高鐵累計(jì)開行列車近12 萬列,日均發(fā)送旅客3.07 萬人次。然而,其他運(yùn)輸方式也在積極調(diào)整營(yíng)銷策略,以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。當(dāng)運(yùn)輸距離少于500km 時(shí),公路運(yùn)輸是一個(gè)主要的競(jìng)爭(zhēng)者;而當(dāng)運(yùn)輸距離超過1000km 時(shí),民航則成為主要的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手[1]。這給京滬高鐵的運(yùn)營(yíng)管理部門帶來了新的挑戰(zhàn)。為了在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得更大的市場(chǎng)份額,京滬高鐵需要深入研究市場(chǎng)需求,優(yōu)化運(yùn)輸資源配置,提高運(yùn)輸效率并降低成本。因此,對(duì)沿線客流特征的分析和研究變得尤為重要,能為客運(yùn)決策的制定提供數(shù)據(jù)支撐和理論參考。
京滬高鐵沿線地區(qū)不僅是我國(guó)中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的龍頭,也是國(guó)際經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的前沿。京滬高鐵全長(zhǎng)1318km,經(jīng)過23 個(gè)城市,設(shè)有24 個(gè)車站,途經(jīng)部分城市經(jīng)濟(jì)規(guī)模和人口規(guī)模都非常龐大。北京的人口規(guī)模超過了2100 萬人,經(jīng)濟(jì)規(guī)模超過了30000 億元;天津的人口規(guī)模超過了1500 萬人,經(jīng)濟(jì)規(guī)模超過了16000 億元;上海的人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)規(guī)模也都超過了2400 萬人和32000 億元。同時(shí),這些城市也是我國(guó)旅游業(yè)的重要目的地之一,吸引著大量的游客和商務(wù)人士,為京滬高鐵提供了豐富的客流資源。
自從2020 年開始,受新冠病毒感染影響,鐵路客流量受到較大沖擊。目前高鐵客運(yùn)仍不穩(wěn)定,因此本文以2019 年京滬線各站點(diǎn)發(fā)客數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,更具通識(shí)性。
其中北京南2019 年發(fā)送量超3000 萬人次。而小站如定遠(yuǎn)、丹陽(yáng)北等的發(fā)送量不足50 萬人次。可見京滬線車站發(fā)送量差異大。為研究客流規(guī)律,選取大站進(jìn)行深入分析,不同大站的客流發(fā)送有顯著差異。北京南站在2 月和11 月有明顯下降,7—9 月較高。南京南站波動(dòng)小,趨勢(shì)與北京南站相似。常州北站和定遠(yuǎn)站波動(dòng)幅度小,但定遠(yuǎn)站在2 月發(fā)送量確有所增加。
綜上所述,不同車站間客流差異大,需深入考慮車站類型和實(shí)際情況。對(duì)京滬高鐵車站的分類研究有助于分析客流空間分布差異,并為其他線路的車站類型劃分和客流規(guī)律分析提供基礎(chǔ)。
符號(hào)定義如表1 所示。

表1 符號(hào)定義
在車站客流特征的研究中,時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理至關(guān)重要。為了更深入地了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在機(jī)制,通常需要提取關(guān)鍵特征,如均值、方差等,以降低數(shù)據(jù)維度[2-3]。這些特征能夠準(zhǔn)確描述時(shí)間序列的整體趨勢(shì)和發(fā)展方向。
(1)均值。衡量數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的重要指標(biāo),提供了數(shù)據(jù)的核心信息。
從均值推導(dǎo)可得出:上海虹橋、北京南等車站均值較大,這些車站的旅客發(fā)送量總量較大;均值較小的車站有定遠(yuǎn)、丹陽(yáng)北,這些車站的旅客發(fā)送量總量較小。
(2)標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差越小,說明數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的差異越小,時(shí)間序列的波動(dòng)幅度也越小,反之則越大。
從標(biāo)準(zhǔn)差推導(dǎo)可得出:上海虹橋、北京南、南京南、濟(jì)南西等車站標(biāo)準(zhǔn)差較大,這些車站的旅客發(fā)送量時(shí)間序列波動(dòng)幅度較大;丹陽(yáng)北和定遠(yuǎn)等車站標(biāo)準(zhǔn)差較小,波動(dòng)幅度也就較小。
(3)偏度。通過計(jì)算時(shí)間序列的偏度,可以了解該時(shí)間序列分布的對(duì)稱性,進(jìn)一步分析其特性。
從偏度推導(dǎo)可得出:2019 年京滬線旅客發(fā)送量時(shí)間序列的偏度變化。從偏度的角度來看,偏度較大的車站有廊坊、滄州西等車站;偏度較小的車站有北京南。
(4)峰度。衡量數(shù)據(jù)分布尖銳程度的參數(shù),用于描述時(shí)間序列中頻率曲線的形態(tài)。
從峰度推導(dǎo)可得出:定遠(yuǎn)、丹陽(yáng)北,這些車站的總體數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布相比更加陡峭,呈現(xiàn)出尖頂峰的形態(tài);滄州西等車站更加平坦,呈現(xiàn)出平頂峰的形態(tài)。
(5)Hurst 指數(shù)。衡量時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期依賴性,決定趨勢(shì)的延續(xù)性。
從Hurst 指數(shù)推導(dǎo)可得出:曲阜東、北京南、丹陽(yáng)北Hurst 指數(shù)較大,這些車站的時(shí)間序列持續(xù)性較強(qiáng);Hurst指數(shù)較小的車站有宿州東,該車站的時(shí)間序列持續(xù)性較弱,未來數(shù)據(jù)點(diǎn)更可能出現(xiàn)大幅度波動(dòng)或趨勢(shì)反轉(zhuǎn)。
高鐵車站重在長(zhǎng)途運(yùn)輸,區(qū)位因素次要。但城市規(guī)模、經(jīng)濟(jì)和人文影響客流。城市等級(jí)、站臺(tái)規(guī)模體現(xiàn)城市特點(diǎn)[4-5]。
北京南、濟(jì)南西、天津西、南京南、徐州東和上海虹橋等車站的站臺(tái)規(guī)模較大,旅客發(fā)送量也相應(yīng)較高。在京滬線中,北京南、天津南、濟(jì)南西、天津西、徐州東、南京南、常州北、無錫東、蘇州北和上海虹橋等車站位于較高城市等級(jí)的城市。這些車站的旅客發(fā)送量較高。
綜上所述,為了更好分析京滬客流特征。文章在構(gòu)建車站分類模型時(shí),選擇均值、峰度、偏度、標(biāo)準(zhǔn)差、Hurst 指數(shù)、站臺(tái)規(guī)模和城市等級(jí)7 個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。這些指標(biāo)全面、可量化,并易于操作。它們直觀反映車站特性和差異性,提高分類準(zhǔn)確性。根據(jù)決策需求可調(diào)整和優(yōu)化這些指標(biāo),為車站運(yùn)營(yíng)提供參考。
當(dāng)聚類變量量級(jí)差異大時(shí),標(biāo)準(zhǔn)化處理尤為重要。本文使用Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化將所有變量轉(zhuǎn)為同一量級(jí),確保所有變量在聚類中發(fā)揮同等作用。其標(biāo)準(zhǔn)化處理公式如下:
3.1.1 客流特征標(biāo)準(zhǔn)化
客流特征經(jīng)過Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化處理以后,可得到客流特征數(shù)值,如表2 所示。

表2 標(biāo)準(zhǔn)化后車站客流特征數(shù)據(jù)
3.1.2 站臺(tái)規(guī)模和城市等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)化
將站臺(tái)規(guī)模按到發(fā)線取值進(jìn)行處理,車站所在城市等級(jí)則按照城市所屬等級(jí)對(duì)應(yīng)數(shù)值(7~1)從大到小取值進(jìn)行處理。通過Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化后的車站所在地區(qū)位屬性數(shù)值如表3 所示。

表3 車站所在地區(qū)位屬性數(shù)據(jù)
結(jié)合前小節(jié)Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值經(jīng)過Python處理分析,可將京滬沿線車站聚為如下4 類。
第1 類:北京南、上海虹橋;這兩座車站都是特大型鐵路樞紐,連接了多個(gè)方向的高鐵線路。它們?cè)诘乩砦恢蒙峡拷蠖际校虼宋舜罅柯每汀?/p>
第2 類:天津西、濟(jì)南西、徐州東、南京南;這些車站都是連接京滬高鐵的重要節(jié)點(diǎn),其中天津西和濟(jì)南西是華北地區(qū)的重要樞紐,徐州東和南京南則是連接華東和中南地區(qū)的重要站點(diǎn)。
第3 類:常州北、蘇州北、無錫東、天津南、曲阜東、蚌埠南、德州東、昆山南、廊坊、滄州西、滁州、鎮(zhèn)江南、宿州東、棗莊、泰安和滕州東;這一類車站覆蓋了多個(gè)城市和地區(qū),其中部分車站如常州北、蘇州北等是當(dāng)?shù)氐闹匾獦屑~,而其他車站則起到了連接周邊城市的作用。
第4 類:定遠(yuǎn)、丹陽(yáng)北;這兩座車站較小,客流量會(huì)受到一定限制。
通過進(jìn)一步優(yōu)化可得到客流特征時(shí)間序列指標(biāo),如表4 所示。通過對(duì)比各類車站的指標(biāo)值,可以發(fā)現(xiàn)不同類型車站之間的差異和特點(diǎn),具體如下。

表4 時(shí)間序列指標(biāo)
第1 類車站具有高均值旅客發(fā)送量,顯示出較大的運(yùn)輸能力。其時(shí)間序列波動(dòng)大,可能受季節(jié)性因素影響。站臺(tái)規(guī)模大,適合大客流。所在城市等級(jí)高,交通需求和運(yùn)輸需求大。
第2 類車站發(fā)送量均值較高,具有一定運(yùn)輸能力。波動(dòng)幅度大,但數(shù)據(jù)相對(duì)對(duì)稱。站臺(tái)規(guī)模大,城市等級(jí)高,有一定交通需求。
第3 類車站發(fā)送量均值適中,波動(dòng)幅度適中,數(shù)據(jù)分布正常。所在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和交通需求中等。
第4 類車站發(fā)送量均值最低,運(yùn)輸能力弱。數(shù)據(jù)偏斜,有尖銳數(shù)據(jù)點(diǎn)。站臺(tái)規(guī)模小,可能無法滿足大客流需求。
本文對(duì)京滬線各站點(diǎn)的客流特征進(jìn)行了深入研究,發(fā)現(xiàn)各車站旅客發(fā)送量存在顯著差異。采用聚類分析對(duì)車站進(jìn)行分類,并基于關(guān)鍵屬性指標(biāo)進(jìn)行定量分析。結(jié)果顯示,車站可分為四類,每類車站客流特征不同。本文還分析了站臺(tái)規(guī)模和城市等級(jí)等車站特點(diǎn)。研究結(jié)果對(duì)乘客和運(yùn)輸企業(yè)具有參考價(jià)值,有助于優(yōu)化資源配置和提高運(yùn)輸效率。