地铁站点多时间维度客流影响因素的精细建模以

0 引言

当前我国地铁规划建设进入快速发展阶段,截至2016年底,我国已经有28个城市开通了100多条地铁线路,总里程达到3 650 km。开展地铁站点多时间维度客流特征与影响因素分析,有利于从微观上把握站点客流时空规律,挖掘站点时空客流影响因素,对于站点规划和管理具有重要意义。

国内外学者开展了许多关于地铁站点客流影响因素的研究。Taylor等采用距离衰减权重回归模型探究了西班牙马德里地铁站点客流影响因素[1];Jun等基于Logit model模型探究了韩国首尔地铁站点客流影响因素[2];Sohn等通过多元线性回归和结构方程模型挖掘出影响地铁站点客流的变量[3];Choi等探讨了首尔地铁站点间客流的影响因素[4];Zhao等建立站点客流直接预测模型,探讨了影响南京客流的主要因素[5];Sun等采用多元线性回归方法,探讨了北京市地铁站点客流的影响因素[6]。然而,以上研究存在如下不足：1)已有模型缺乏对土地利用的精细分类,无法精细地反映土地利用对地铁客流的影响作用;2)已有研究主要分析工作日全天客流的影响因素,而对休息日全天客流、工作日/休息日/高峰时段进出站客流等综合多时间维度的研究较少,难以揭示不同时间维度客流特征及其影响因素差异规律。而高分辨率影像、POIs等多源空间数据的融合,可以在精细尺度下探讨影响客流特征的自然物理和社会经济因素。鉴于此,本文结合高分辨率影像、POIs数据、互联网房产数据、建筑物轮廓高度数据、地铁刷卡数据等多源空间数据,采用向后逐步回归方法对广州市中心城区地铁站点客流的影响因素进行精细建模,从多时间维度探讨地铁客流影响因素及其差异规律,以期为地铁站点规划布局与管理、线路优化提供参考。

1 研究区与数据来源

1.1 研究区概况

截至2017年12月,广州地铁共有13条运营路线(1-9号线、13、14号线、广佛线及APM 线),共205座站点,线网总里程为390.5 km,稳居全国第三,世界前十。2017年广州地铁客运总量达28亿人次,日均客运量767.8万人次,客流强度全国第一。本文以广州市城市中心区(环城高速公路环绕的区域,包括荔湾区、越秀区、天河区南部、海珠区大部分区域和白云区南部小部分区域)为案例,对地铁站点客流影响因素进行分析具有重要意义。为排除对外交通及体育赛事等因素对本文研究的影响,剔除广州市中心城区内的大型交通枢纽、著名景点、体育场馆等特殊站点(包括广州火车站、广州东站、天河客运站、广州塔和体育中心),最后剩下73个站点[7,8](图 1)。

图1 广州市中心城区站点线路示意Fig.1 The stations and lines in Guangzhou downtown area

1.2 数据来源

本文的多源空间数据包括：1)地铁刷卡数据,为2014年3月3-7日连续5个工作日以及2014年3月8-9日连续2个休息日每个站点进出站各时段平均刷卡数据。分别统计工作日和休息日全天客流量、工作日早高峰(8：00-10：00)进站客流与晚高峰(17：00-19：00)出站客流平均值(简称“早进”、“晚出”)、工作日早高峰出站客流与晚高峰进站客流平均值(简称“早出”、“晚进”)、工作日全天进站和出站客流量、休息日全天进站和出站客流量。统计一周内各个站点各时段客流量占全天客流量的平均比例,发现 8：00-10：00 和 17：00-19：00 这两个时段占全天客流量比例最高,分别约为15%和19%,所以本文定义这两个时段为早高峰和晚高峰时段。2)Google Earth高分影像,时间为 2015年10月21日,空间分辨率为0.55 m。3)广州POIs数据,时间为2015年10月,共计38万余条,包含地理坐标、名称及类别信息。4)搜房网数据,时间为2014年,合计3 730个数据点,数据包含地理坐标、名称、房价、容积率等属性。5)建筑物轮廓及高度数据,时间为2015年,通过爬虫技术获取高德地图上建筑物矢量斑块及楼层高度数据。6)站点接驳巴士线路数据,通过广州地铁公司接驳巴士网页(http：///ckfw/gjhc/)获取。7)广州市路网数据,包括国道、省道、高速公路、一级/二级/三级公路等。

2 研究方法与模型

2.1 站点吸引范围划分

站点吸引范围的选择往往对研究结果具有较大影响,以往研究站点吸引范围一般采用站点缓冲区分析,而站点间的缓冲区容易发生重叠。参考前人研究[5,9,10],本文以站点为中心进行800 m缓冲区分析,并通过泰森多边形解决站点密集地区缓冲区互相重叠的问题。考虑到珠三角河网密布,珠江水系对城市形态影响较大,站点客流吸引范围需要根据实际情况去除部分水体,最终得到的站点吸引范围如图2所示,且这种地铁站点吸引范围划分方法简单易行、可操作性强。

文章来源：《广州化工》 网址: http://www.gzhgzz.cn/qikandaodu/2021/0522/1361.html