城市轨道交通客流预测影响因素辨识研究(2)

出行生成预测是基于未来的人口和岗位分布，对每一个小区产生和吸引的出行数量进行预测，目前，国内通常采用出行率法，其基本原理是：

Gi=U·Qi

其中，Gi表示某交通小区i的产生或吸引交通量；U为出行率；Qi表示某交通小区 的人口或岗位数。

可见，未来年的人口和岗位是决定出行发生和吸引总量的关键因素。

出行分布是预测从起点小区到终点小区（OD）的交通量，目前，国内通常采用重力模型，其基本原理是，小区i和j之间的分布交通量可以表示如下：

其中，Gi、Ai、Rij分别表示 i小区的出行产生量、j小区的出行吸引量以及小区 i、j之间的距离；k、α、β、r为系数。

方式划分是对每组起、终点间各种可能的交通方式所承担的比例进行预测，即决定出行者采用何种交通方式出行，通常采用分担率曲线法，其原理是根据个人出行调查结果，以横轴表示影响交通方式分担率的某个主要因素（如距离）的特性值，以纵轴表示各交通方式的分担率，由此建立表示分担率变化的曲线。据此曲线，可以求得各种交通方式的分担率。在国家强化“公交优先”战略的背景下，目前国内在运用此方法时，模型师基于政策目标导向，过于乐观地预测未来年的公共交通分担率。

路网分配是将每种交通方式的起、终点（OD）之间的客流量通过各自有关的模型网络分配在特定线路上，通常采用最短路径法、多路径概率分配法等。

根据客流预测原理分析，人口是控制模型出行总量的关键因素，公交分担率是控制公交出行总量的关键因素，二者产生误差，将直接影响模型总量误差。

3 案例分析

无锡市轨道交通自2014年开通至今，客流增长缓慢，客流效益较差，远低于预测客流，本文选取无锡轨道交通1号线进行案例分析。

3.1 无锡市概况

无锡市位于江苏省南部，下辖梁溪区、锡山区、惠山区、滨湖区、新吴区5个区及江阴、宜兴2个县级市，总面积为4627平方公里。2017年实现地区生产总值亿元，常住人口655万，其中市区人口363万人。于2014年开通轨道交通1号线和2号线，构成无锡市区十字骨架网。

3.2 1号线设计方案与运营方案对比

a.线路设计方案：

1号线（堰桥～雪浪），北起惠山新城的惠山大道，自北向南经过西漳镇、无锡火车站、胜利门广场、三阳广场、朝阳广场、太湖广场、滨湖经济技术开发区、市民广场、大学城至雪浪。线路全长30.52公里，设车站24座，其中换乘站1座，在三阳广场站与2号线换乘。

b.1号线实际走向：

起于惠山区堰桥站，止于滨湖区长广溪站，自北向南贯穿惠山区、梁溪区，滨湖区五个市辖区。本线途经惠山新城、无锡火车站、老城区、太湖广场、太湖新城核心区等多个城市重要功能区。一期工程全长29.42km，设站24座，其中换乘站1座，在三阳广场站与2号线换乘。

图1 1号线运营方案

图2 1号线设计方案

1号线线路设计方案与运营方案在起终点、长度、换乘站点、线路主要路由等方面均没有发生较大变化，设计线路方案与实际运营线路方案基本一致。

3.3 运营客流与预测客流对比分析

运营客流通过统计2017年4-5月的运营数据获得，预测客流数据采用工可阶的客流预测报告中的数据，客流指标对比如表3所示：

表3 无锡1号线运营客流与预测客流主要指标对比?

由表可知，在运营长度只存在4%的误差情况下，客运量、周转量以及高峰小时单向最大断面预测误差均在100%左右，线路负荷预测误差为87%，平均运距预测误差为8%。总体来说，预测客流误差较大。

通过对比无锡1号线预测模型与实际数据，人口预测误差达到13%，直接导致了出行总量的预测误差，公交分担率预测误差达到58%，共同导致了公交出行量误差达到83%，在此基础上进行客流分配，1号线客运量误差达到125%。可见，由于人口、公交分担率带来的误差，在预测模型后续阶段中还会继续放大。

表4 预测前提与实际情况对比分析指标 单位 实际数据 预测数据 预测误差常住人口 万人%岗位数 万人 155 178 15%出行总量 万人次/日 1035 1199 16%公交分担率-19%30%58%公交出行量 万人次/日 197 360 83%轨道占公交 - 12% 14% 23%轨道客运量 万人次/日 23 52 125%1号线 万人次/日 13.4 26.3 96%

人口总量误差导致轨道交通客运总量预测误差，人口分布误差导致轨道交通分站客运量以及断面形态的预测误差。将1号线分为内环以内范围（民丰站-人民医院站）和内环以外范围（其他区段），内环以内的人口预测误差为2%，内环以外的人口预测误差达到25%，同等程度导致了车站客运量的预测误差，致使内环以内的车站客运量预测误差为44%，内环以外的车站客运量预测误差达到195%。

文章来源：《人口与经济》 网址: http://www.rkyjj.cn/qikandaodu/2020/0916/398.html