基于用地性质的上海轨道交通高峰特征研究.pdf
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1、221上海土地TheoryDiscussion理论探讨基于用地性质的上海轨道交通高峰特征研究于展引言上海轨道交通自1 9 9 5 年正式运行至今,上海已发展成为世界轨道交通最发达的城市。轨道交通站点是城市土地与轨道交通系统联系的纽带,也是城市结构的重要组成部分。轨道交通站点进出站数据,可以直观反映该站点覆盖地块的土地开发利用情况。对于新建车站,站点周边用地规划性质及开发情况是新建轨道交通线路站点客流特征的决定性因素。因此,研究轨道交通车站的客流特征,挖掘既有用地性质同现状客流特征间的关系,为规划轨道交通线路高峰客流预测提供参考依据。对轨道客流预测、车站规模设计、运输组织等方面有重要的意义。目前
2、研究着眼于轨道交通线路、线网客流特征,关于轨道交通车站客流特征的研究较少。既有学者通常选取早晚高峰系数采用回归分析、客流时间序列模型、乘客出行特征分析等指标对轨道交通客流进行刻画。顾丽萍,叶霞飞通过对大阪客流数据证实分析,研究了车站位置、性质及周边土地利用等因素对客流高峰时段的影响。姚恩建综合考虑站点土地利用、运行时间等因素建立效用函数,构建轨道交通客流分布模型。平少华提出将城市轨道交通车站分成居住主导型、商办主导型、混合功能型及交通主导型车站,为车站设施规模测算等工作提供参考。马小毅、金昱、陈建均、尹芹等大量的实证研究,对北、上、广等轨道交通发达城市的轨道交通客流高峰特征做出分析。综上,既有
3、研究大多仅对路网高峰特征进行描述或对站点周边土地利用情况进行分析,缺少用地性质同车站高峰客流间的映射关系研究,尚无研究对于上海轨道交通站点高峰系数取值做出标定。基于此,本文通过对上海轨道交通车站客流特征进行研究,基于车站周边用地性质,分析车站客流特征与周边土地利用之间的关系,得出不同用地性质的轨道交通车站早晚高峰系数的可行取值范围,为上海市轨道交通客流预测提供参考。1上海轨道交通客流峰值识别1.1峰值判定与计算目前对于站点峰值的判定,通常采用线路的高峰时段和高峰系数表征对应车站的高峰时段。然而,轨道交通线网客流特征实质上是各个车站上下车客流特征叠加及交换的综合结果。由于客流断面的叠加、交换作用
4、,以及车站周边用地性质的影响,使得线路与车站客流的高峰时段并不重叠,不同车站高峰出现时间并不相同。同一线路不同站点、乃至不同线路间早、晚高峰出现时间在广域时间段相同,但存在3 0 分钟-6 0 分钟的峰值错位现象。以上海地铁一号线为例,友谊路站、富锦路站、彭浦新村站等位于城市北侧的车站同新闸路站、陕西南路站等为于城市中上海土地1 2 3SHANGHAILAND25%20%15%10%5%0%65:909-07:590-08:590-00805-11591-0021-16:5909:0009:5910:0010:5911:00-113:00-13:5917:0017:5918:00-18:591
5、9:0019:5922:0022:5923:023:59一莘庄 外环路常熟路一陕西南路一人民广场一新闸路一中山北路一延长路一彭浦新村一共康路一一友谊西路 富锦路图1上海地铁1 号线客流分布情况示意图心城区的车站客流分布特征不同,如图1 所示。因此,采用7:00-9:00/17:00-19:00时间段的方式过于粗糙,误差较大。本文采用扩大时间范围筛选,早高峰范围选取7:0 0-1 0:0 0,晚高峰选取1 6:0 0-2 0:0 0,采用分站、分时段峰值提取的方式,确定早晚高峰客流量及客流高峰系数。1.2数据统计结果本文采用上海地铁AFC系统报表(2 0 1 9 年1 0 月2 2至-2 0 1
6、 9 年1 0 月2 7 日)数据通过对数据的初步统计结果可知,整体来看上海轨道交通各站高峰系数分布在(0,0.4)之间;中心值在(0.1 2,0.1 6)之间比较集中,同线路高峰特征一致;标准差在(0.0 5,0.0 9)之间,数据分布较为离散,标准差偏大,单峰正态分布拟合效果较差。早高峰进站、早高峰出站、晚高峰进站、晚高峰出站的高峰系数不相同,分类统计结果各项中心值、标准差、以及3 的置信区间分布如表1 所示。上海轨道交通高峰系数正态分布拟合结果如图2 所示整体来看,上海轨道交通各站高峰系数中心值在0.1 1-0.1 6之间,其中晚高峰相对于早高峰集中度更高,早高峰分布域更宽。早、晚高峰进
7、站峰值高于出站峰值,符合轨道交通客流特征。进出站高峰系数概率分布及拟合正态分布曲线如下图3 所示。由初步统计结果可知,不同车站间差异较大,频数分布较为离散,呈现多中心分布特征。因此,考虑将上海轨道交通高峰特征分布根据站点所在地周边用9876543210早高峰进站晚高峰进站早高峰出站晚高峰出站图2高峰系数正态分布曲线图表1 客流数据初步统计结果表早高峰进站晚高峰进站早高峰出站晚高峰出站中心值u0.160.110.140.12标准差。0.080.060.090.05下限(-3)0.000.000.000.00上限(+3)0.400.280.410.27241上海土地TheoryDiscussion
8、理论探讨工作日早高峰进站系数频数分布及正态曲线工作日晚高峰进站系数频数分布及正态曲线186208161871614614124125101048836624141早高峰进站高峰系数概率分布晚高峰进站高峰系数概率分布工作日早高峰出站系数频数分布及正态曲线工作日晚高峰出站系数频数分布及正态曲线185259164.584142073.512631510525810421.532Q.5210早高峰出站高峰系数概率分布晚高峰出站高峰系数概率分布图3 进出站高峰系数概率分布及拟合正态分布曲线图地性质进行拆解,研究用地性质对上海轨道交通客流高峰特征的影响,细分各类用地高峰系数中心值及置信区间分布情况,可以有
9、效提升数据集中度和分布函数的拟合精度。2上海轨道交通站点周边用地性质识别2.1地理信息处理根据上海市地铁站名列表,批量调取高德地图API,获得各地铁站所在位置在火星坐标系下的经纬度坐标。将经纬度坐标导人GIS软件生成点,对生成点进行坐标转换,将高德地图火星坐标系转变为WGS-84坐标系。部分数据格式如下表2 所示。2.2用地性质划分车站客流的时间分布特征与用地类型及空间区位紧密相关,将各聚类簇车站同规划及行政区划结合分析,研究客流特征产生原因。根据轨道站点吸引范围内客流发生吸引点的空间分布特性,即居民离车站越近,乘坐公共交通的概率就越大,距离站点距离越远的出行者选择轨道交通出行概率越小,轨道交
10、通站点的主要影响区域是距离站点步行5-1 5 分钟范围。将上海用地规划图导人GIS,利用特征点坐标及边缘轮廓对用地规划图进行配准。如图4 所示。对地铁站中心点坐标,以8 0 0 m为半径,生成缓冲区。根据规划地块特征,通过地块颜色自动识别用地属性。图4各站点用地性质分类示意图2.3用地性质分类结果初步将3 3 5 座地铁车站(物理站点)所在地用地性质划分为居住用地、商业用地、工业用表2 各站点地理信息数据格式表车站经度纬度线别莘庄121.385431.11121号线外环路121.393031.12091号线莲花路121.402931.13091号线锦江乐园121.414131.14221号线上
11、海南站121.430031.15461号线漕宝路121.433131.16831号线上海体育馆121.437431.18281号线徐家汇121.436831.19531号线常熟路121.449131.21351号线上海土地1 2 5SHANGHAILAND地、公共服务用地四类,用地性质划分结果如表3 所示。3用地性质与客流分布特征关系3.1乘客出行目的及时间分布分析轨道交通站点客流特征即单位时间、范围内居民出行的集计结果。轨道交通高峰特征是周边居民出行特征的集中反映。轨道交通高峰特征形成的本质原因是吸引范围内居民的出行活动特征,而乘客的出行活动特征值的内因即为乘客的出行目的。因此,研究轨道交通
12、客流分布特征需对轨道交通乘客出行目的进行刻画。乘客出行按单目的分类可分为工作出行、上学出行、业务出行、购物出行、生活出行、文娱游憩、工作回程、其他回程等。为研究轨道交通乘客出行目的及出行时间,采用线上调查的方式,共发放电子调查问卷3 5 0 份,对乘客出行目的及对应的出行时间进行调查,问卷调查结果如表4 所示。通过问卷调查结果得出,不同出行目的对应出行时间概率分布特征不同。不同出行目的对应出行时间概率分布如表5所示。从出行时间分布集中度来看,工作出行、上学出行集中度较高,购物出行、业务出行、工表3 站点用地性质分类表用地性质站点数代表车站徐盈路、上海马戏城、蟠龙路、彭浦新村、共康路、通河新村、
13、诸光路、共富新村、宝安居住用地182公路、友谊西路、富锦路、惠南、新场、武宁路、淞虹路、北新泾、威宁路等徐家汇、衡山路、江浦公园、陕西南路、黄陂南路、人民广场、大连路、汉中路、上海火商业用地69车站、提篮桥、国际客运中心、七莘路、静安寺、南京西路、南京东路、陆家嘴等书院、鹤沙航城、周浦东、真北路、虹梅路、康新公路、航津路、外高桥保税区南站、蓝工业产业用地33村路、淞发路、汶水路、创新中路、广兰路、金科路、呼兰路等滴水湖、惠南东、航头东、自然博物馆、江宁路、隆德路、申江路、复兴岛、上海动物园、公共服务用地51航中路、曹路、民雷路、金海路、醉白池等合计335表4 出行目的及出行时间问卷调查结果目的
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