西安地鐵二號線客流預測的敏感性分析

摘 要：城市軌道交通客流預測是軌道交通投資和決策的基礎，是衡量項目成本、預測項目運營后經濟效益的關鍵指標。由于影響因素的復雜性，軌道交通客流預測結果與實際值存在較大誤差。本研究著眼西安地鐵2號線客流預測實例，利用層次分析法對影響城市軌道交通客流預測影響因素進行篩選，并對其進行敏感性分析，提出了西安地鐵2號線客流預測值域，以期為改進城市軌道交通客流預測提供一定思路和方法。

關鍵詞：城市軌道交通；四階段法；層次分析法；敏感度分析

城市規模的擴大，交通需求的增長，大城市軌道交通倍受關注，城市軌道交通客流預測的準確程度，是國內外學者共同關心的問題。科學的軌道交通客流預測不僅依賴于影響因素是否全面，還在于不同影響因素的顯著程度。如何確定城市軌道交通客流預測的敏感性因素，并對其進行敏感性分析，找到優化城市軌道交通客流預測方法的突破點是本文研究的重點。

1 西安地鐵二號線客流預測

西安地鐵二號線全長32.53km，一期工程，建設西安北客站-國際會展中心站；二期工程，建設國際會展中心站-韋曲南段。根據國家計委和建設部“建標（1999）81號文”頒布的《城市快速軌道交通工程項目建設標準》，西安市地鐵二號線工程設計年限為：設計初期為2014年，設計近期為2021年，設計遠期為2036年。

西安地鐵2號線依據西安市2008年居民出行調查數據，采取“四階段”法進行客流預測。

出行生成階段采用原單位法，利用現狀資料標定模型參數，預測規劃年各交通小區的出行生成量。

出行分布階段采用雙約束重力模型，利用現狀數據得到阻抗矩陣cij，并標定阻抗函數參數β。

方式劃分階段采用非集計多項logit模型，構建時間最短路徑矩陣，將票價、步行時間、換乘時間折算為價值，對Logit模型進行改進。

交通分配階段采用用戶均衡模型（UE），以用戶最優化為基礎，以廣義用戶時間最少為依據，研究道路網平衡時的交通局面。

2 西安地鐵二號線客流敏感性因素

2.1 地鐵二號線客流預測影響因素分析

根據西安地鐵二號線客流預測模型的特點，本文將影響因素劃分為公交系統內部和外部兩類。其中，外部影響因素對客流預測影響最為顯著，并且不確定性很強。

2.2 地鐵二號線客流預測影響因素敏感度分析

本文利用層次分析法，設定目標層為客觀評價軌道交通客流預測的敏感性因素；設定準則層為公交系統外部影響因素和內部影響因素，構建判斷矩陣，計算各影響因素的權重向量如下。

根據各影響因素的權重總排序，本文選定軌道交通客流預測的敏感性因素為：線網建設進程、城市人口規模、軌道交通與常規公交的合作與競爭、土地類別、軌道交通票制票價、出行時間。

3 敏感性分析

敏感性分析是對關鍵因素（即不利因素）及其敏感程度進行分析。

3.1 票價和時間

票價和出行時間是廣義費用成本函數最重要的兩個變量，是選擇某種交通方式的重要因素。為了反映地鐵2號線受票價的影響大小，結合調查問卷，分別將票價提高和減少10%、20%，客流量變化情況如下。

可見，票價對地鐵2號線運營初期的客流量影響較大，中遠期隨著收入水平提高，交通出行費用占收入比重減小，人們對時間和效率的關注加大，對票價因素的考慮減少。此外，高峰時段客流量受票價的影響程度小于非高峰時段，原因在于高峰時段上班族對時間更加注重，加之常規公交服務水平相對比較差，人們更愿意選擇地鐵出行。

3.2 線網建設進程

與西安地鐵2號線銜接的有七條線，分別為1號線、3號線、4號線、5號線、6號線、8號線、10號線、14號線。近期看來，1號線為東西部主要客流集散線路，可以為2號線提供大量換乘客流；4號線與2號線構成南北客運雙通道，線位基本平行，且距離較近，分流作用明顯。因此本文主要分析1號線延遲通車和4號線提前通車對2號線客流的影響。

根據《西安市地鐵二號線客流預測分析》，2014年西安地鐵2號線全日客運總量約為31.34萬人次，高峰小時單向最大斷面流量為1.08萬人次。

參照《西安地鐵2號線客流預測報告》，2014年將有7.83萬人次/天從西安地鐵二號線轉一號線，高峰單向最高斷面換乘流量將達0.16萬人次；由1號線換乘2號線的客流量將達到6.89萬人次，高峰單向最高斷面換乘流量將達0.96萬人次。如果在2014年1號線未建成，則1號線與2號線的換乘客流將全部損失。

假設2014年四號線提前建成，重新分配客流后2014年二號線全日客流量將達到28.27萬人次/日，高峰單向最高斷面流量為1.02萬人次。與之前相比，客流量有一定下降。

3.3 土地類別

西安地鐵2號線中間區段位于城市發展成熟區，沿線居住用地、公共服務設施用地比例較大，這為2號線帶來大量穩定的客流；線路兩端多為待開發地區，用地規劃還未完全落實，其土地利用情況的不確定性是地鐵二號線客流預測的重要風險因素。

3.4 城市人口規模

西安市人口規模及其分布呈現：總量持續增長、中心區人口外遷，主要增長點位三環附近。西安地鐵二號線受此變化影響也帶有極大的不確定性。研究在原基礎之上，分別將中心城人口規模提高10%、20%，依照四階段法重新預測，得到僅受人口因素影響的客流量變化情況。

3.5 軌道交通與常規公交的合作與競爭

3.5.1 軌道交通和常規公交的合作

西安地鐵二號線主要位于未央路和長安路下，沿線常規公交網絡比較完善，與常規公交的合作銜接比較合理。

3.5.2 軌道交通和常規公交的競爭

調查顯示，與2號線線位重復長度大于5站的常規公交線路有51條，重復長度大于10站的有23條。本文選取重合率較高的603路、600路、K609路、K618路和229路進行分析。

3.6 地鐵2號線客流預測推薦值域

基于上述敏感性分析，參照國內外其他城市的經驗，最終確定地鐵二號線客流預測推薦值域如表所示。

4 結束語

城市軌道交通客流預測是軌道交通投資和決策的基礎，對其影響因素進行深入研究是有必要的。本文基于西安地鐵二號線客流預測模型特點，對影響客流預測的因素進行了分類、提取和敏感性分析，提出了西安地鐵二號線客流預測推薦值域，為改進城市軌道交通客流預測提供一種思路和方法。

影響客流預測的因素進行了分類和提取；在對提取的敏感性因素進行了相關的敏感性分析后。