城市軌道交通與道路公交協同運營方案研究*

董 皓 黃啟翔 李瑩春 羅欽

(1.北京城建設計發展集團股份有限公司,100037,北京; 2.深圳市城市交通規劃設計研究中心有限公司，518021，深圳; 3.深圳大學城市軌道交通學院,518060，深圳//第一作者,工程師)

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城市軌道交通與道路公交協同運營方案研究*

董 皓1黃啟翔2李瑩春1羅欽3

(1.北京城建設計發展集團股份有限公司,100037,北京; 2.深圳市城市交通規劃設計研究中心有限公司，518021，深圳; 3.深圳大學城市軌道交通學院,518060，深圳//第一作者,工程師)

“軌道交通為骨干、道路公交為補充”的城市公共交通發展策略體現了城市公交“一體化”發展方向。以城市軌道交通與社區道路公交組成的出行系統特征分析為出發點,基于城市軌道交通與社區道路公交各自的運營特點,以最優化出行者出行耗時為目的,通過概率論和計算機仿真的技術,優化二者間的運營組織,實現城市軌道交通與道路公交的協同運營,保障城市軌道交通的骨干地位,提高了城市軌道交通的集疏效率,為城市公交“一體化”發展戰略的實施提供實踐支撐。

城市軌道交通; 道路公交; 出行鏈; 仿真; 協同運營

First-author′s address Beijing Urban Engineering Design and Research Institute Co.,Ltd.,100037,Beijing,China

隨著城市軌道交通(以下簡為“城軌”)的發展,城市公共交通系統由以往的道路公交(以下簡為“公交”)為主,城軌為輔,發展至以城軌為主,公交與城軌相輔相成的局面[1]。居民出行由單一交通方式轉換為多種交通方式結合,形成了穩定的居民出行鏈[2]。

典型的居民出行鏈為“公交-城軌-公交”[3]的形式。城軌系統運能大、穩定性高,主要滿足城區組團間的客流出行需求。而城市居民由居住地(工作地)至城軌站的“點到點”則需由公交輔助完成[4]。

既有針對城軌與公交的協同運營方案(以下簡為“協同運營系統”)的研究多采用整數規劃的方法[5-8],以城軌列車與公交車輛為基本研究單位,以協同運營系統內銜接車輛數最優為優化目標。該方法的缺點在于:①缺少不同時段(早晚高峰、平峰)銜接系統特征的分析(如:早高峰時段,乘客關注公交銜接的城軌車次;而夜間出行的乘客更關注末班公交發車時間。);②缺少對乘客特征的分析(如:不同的年齡組成、出行目的等因素會影響乘客的走行速度)。本文基于城軌與公交協同運營理論,以單一乘客行為仿真為切入點,以換乘系統乘客出行時間最優為目標函數,求得協同運營的最優銜接方案。

1 協同運營分析

1.1 乘客的協同出行行為分析

乘客出行行為的關注點為出行時間消耗。通過不同交通方式的有序結合,可有效降低居民出行時間消耗,提高出行服務質量。不同階段的協同運營系統具有不同出行需求特征。乘客由居住地出發時,更關心的是公交到達城軌站后所能銜接的城軌列車;此時,換乘系統更強調時效性。而當乘客返回居住地時,更關心是否還有銜接的公交搭乘以便快速到家;此時,換乘系統更強調可達性。不同的出行階段存在著不同的出行目的和側重點。這使得乘客在走行速度、路徑選擇等方面存在一定差異性。

1.2 乘客協同出行系統

乘客協同出行系統由城軌系統、公交系統及二者之間的走行換乘系統3部分組成。其中,城軌系統為整個系統的骨干,公交系統和走行換乘系統為系統重要組成部分。與城軌系統運營計劃直接相關的關鍵要素包括城軌列車到發時間、換乘系統客流需求等。與公交系統運營相關的關鍵要素包括公交走行時分、載客量等[9]。走行換乘系統則主要考慮乘客由公交站(城軌車站)至城軌站(公交站)的走行時間分布特征和分布函數。三者的具體關系如圖1所示。

圖1 協同出行系統關系

城軌系統的技術文件包含城軌運行圖和客流數據兩部分。城軌運行圖可反映列車對各區間的占用情況。實時客流數據由基于AFC(自動售檢票)系統的客流數據統計完成。目前,無論乘客出行使用的是公交卡還是單程票,AFC系統都可以記錄其進入和離開城軌系統的站點。而乘客的具體進站/離站時間則被劃分到一定精度的時間段內(如:5 min、10 min等)。但這種劃分并不夠詳細,無法準確確定該乘客OD(起訖點)的具體到發時間信息;而且,該乘客的具體出行路徑也是未知的。

以僅有上下行兩方向的普通車站為例,通過AFC數據可確定該車站15 min內的進站客流量,但不能確定客流的上下行方向比例。同理,到達客流也只能確定客流數量,但無法確定客流方向。文獻[5]中提出了一種路徑推斷概率模型,本文借鑒此模型,結合具體工況下的歷史經驗數據,進行AFC數據清分處理,以確定某一時間段出發與到達客流分方向的路徑比例。

在協同運營系統中,須考慮采用出行鏈出行的乘客占總出行量的比重。由于,以“公交+城軌”方式出行的乘客在不同時段占城軌OD客流比重也不同。因此,需要針對不同時段,通過實際數據采集,利用不同的換算系數求得銜接公交使用者占城軌系統客流OD的比例。

由公交站至城軌站臺之間的路徑,需由乘客步行來完成。從單個乘客角度出發,乘客1次換乘行為所消耗的時間包括城軌上車時間、城軌下車時間、城軌站內走行時間、排隊刷卡進出站時間、城軌站非付費區至銜接公交站臺時間、銜接公交上車時間、銜接公交下車時間。圖2描述了由公交站至城軌站臺的換乘銜接系統走行各階段示意圖。

圖2 換乘銜接系統走行階段分解

由公交站至城軌站非付費區的走行過程中,由于每個乘客的走行速度不同,同時存在著其他因素的影響,使得由同一接駁公交下車的各乘客到達城軌站點刷卡閘機前的時間各不相同。具體表現為圖2中所示的多條斜率不同線段。每個乘客對于刷卡閘機的選擇不同,刷卡閘機前的隊伍組成也不同;這使得乘客由排隊等待刷卡至刷卡完成消耗的時間也不盡相同。圖2中的“排隊刷卡進站”線段長度即為某乘客刷卡進站的時間消耗。乘客刷卡進站完成后,會分別選擇樓梯、自動扶梯、自動升降梯等設備;這使得乘客進入收費區后到達城軌站臺的時間也存在較大差異性。上述差異導致乘客由公交站至城軌站的耗時均不同,從而使得其可選擇的銜接城軌列車車次也不同。

在協同運營的系統中,基于數理統計推斷和實際調研數據分析,可近似認為乘客銜接換乘系統走行時間分布函數符合具有穩定中值的正態分布。且走行時間影響因素越多,走行路徑選擇性越復雜,該擬合度越高[11]。

決定公交系統運營水平的重要系統指標包括公交行駛時間、公交車的額定載客量、公交系統的最大發車間隔、最小發車間隔、公交系統的最早服務時刻、公交車輛站點折返限制等。

2 協同運營的銜接模型及方案

2.1 銜接模型前提

城軌系統與公交系統銜接的數學模型前提假設如下:

(1) 僅以公交系統的最大、最小發車間隔作為約束來控制公交銜接系統的運營。銜接公交系統無車底、人力等其他約束條件限制。

(2) 城軌站點之間距離較短,且兩點之間行車時間固定。不考慮延誤等其他特殊工況。

(3)銜接公交系統內車型相同,且載客量固定。為保證服務質量,銜接公交載客量不可超過該固定值。

(4) 銜接公交車服從先到先服務規則。即當銜接公交站有超過1輛公交車停靠時,先到的銜接公交車先發車。

2.2 仿真模型

協同運營系統中,當由城軌換乘公交的客流為主導時,由于城軌列車到達時間已知,首先,仿真生成符合正態分布的隨機數,并以隨機數來模擬單個乘客換乘行為;然后,以公交站臺累計客流量作為發車依據,直接得到由城軌站至居住區的公交發車時刻。其仿真計算式如下:

(1)

Cφ,2,left=

(2)式中:

Tφ,γ——最終要求得的銜接公交時刻。其中,φ=1,2,3...,為第φ班次公交發出時間;γ=1或2,γ=1表示由居住區至城軌站方向,γ=2表示由城軌站至居住區方向;

C——銜接公交的最大載客量;

tC——城軌車站至居住區方向,由上一列車的發車時間開始,仿真求得的候車人數達到C的時刻(當為第1班車時,代表由時段起始時間至仿真求得候車人數到達C的時間);

Hmax——銜接公交系統的最大發車間隔,當發車間隔大于Hmax時,取Hmax;

Hmin——銜接公交系統的最小發車間隔,當發車間隔小于Hmin時,取Hmin;

Cφ,2，left——城軌至居住區方向,第φ班次公交車發車后,公交站臺剩余的候車客流量;

Cφ,2,new——城軌至居住區方向,由第φ-1班公交車發車至第φ班公交車發車時間段內,公交站臺增加的候車客流量。

2.3 協同運營方案

通過仿真模型的計算可得到協同運營的計劃方案。當協同運營系統內由城軌換乘公交的客流占主導時,協同運營計劃方案的生成流程如圖3所示。同理,當協同運營系統內由公交換乘城軌的客流占主導時,也可仿真得到對應的城軌與公交協同運營計劃。

圖3 協同運營計劃方案編制流程

2.4 協同運營時的公交需求量計算

對于仿真模型求解完成后,需要對銜接系統的各項技術指標進行統計,統計的主要指標有:協同運營條件下的城軌系統運能利用率、公交車底需求量、特定班次公交銜接的城軌列車等。

協同運營計劃下需求的33公交車輛數量可參照城軌折返來仿真計算。具體實現流程為:

步驟1:仿真初始化,公交車輛數初始化,值為0,系統空閑車輛初始化,值為0;

步驟2:按照發車時刻由先至后排序,(公交車折返發車按照先到先發規則執行,即若某公交車于第m班次在居住區發車,則其也必定第m班次于公交站發車),以事件步長作為推動仿真時鐘推進的要素,推動仿真系統。此時的事件集合包括公交車空閑事件、公交發車事件。

步驟3:當系統事件為第1發車時刻時,系統空閑車輛為0,故公交車輛數增加1,系統運營車輛數增加1。此時,第1個居住區發車時刻將賦予第1輛公交車,同時,第1個折返的發車時刻也將賦予第一輛公交車。由于由公交站臺折返的時間已知,途中運行時間也已知,故可得該車底到達居住區的時間,該時間加上最小的折返限制時間,即為該車輛的空閑時間。

步驟4:仿真系統時分推進至下一事件發生時分,當發生事件為發車時刻時,執行步驟5,當下一事件為公交車到達居住區空閑時,執行步驟6;如無下一事件,執行步驟7。

步驟5:判斷系統內空閑車輛數,如果為0,增加一輛公交車執行該發車任務,計算該公交車的空閑時間,系統公交車輛數增加1;如果系統空閑車輛數不為0,此時,空閑車輛數減少1,由該車輛執行本次發車任務,同時計算該公交車的空閑時分,返回步驟4。

步驟6:系統空閑車輛數增加1,返回步驟步驟4。

步驟7:仿真完成。

仿真的具體流程如圖4所示。基于上述仿真過程即可求得系統公交車輛的需求情況及協同運營條件下的各銜接公交車發車任務。再結合發車時分的客流需求,即可求得特定時刻城軌與公交組成的銜接系統的運能利用率。

3 案例分析

為進一步驗證城軌與公交協同運營方案編制方法的有效性,現圍繞上海軌道交通3號線長江南路站及與其相鄰的某大型居住區為例,進行分析。

3.1 案例概況

上海軌道交通3號線長江南路站位于上海寶山區淞南鎮逸仙路長江南路,為高架側式車站,且為小交路(上海南站站—長江南路站)的終點站。

協同運營系統以工作日的上海軌道交通3號線正常運行圖為輸入。協同運營系統的參數如表1、表2所示。

3.2 銜接運營計劃的生成

基于協同運營法分析,可仿真生成與城軌運營計劃相協調的車輛協同運營計劃，得到協同運營條件下的銜接公交全日運行圖如圖5所示:

圖5中的每1條斜線即為開行的1趟公交班車,故斜線密度可直觀地反映出某一時段的系統運能供給情況。由圖5可見,早晚高峰時段的公交運能供給明顯高于平峰時段。

3.3 協同運營系統運能分析

根據仿真計算結果,協同運營系統共需7輛公交車輛共運行130個公交運行周期以完成銜接全日的城軌運行。每個公交運行周期包含1個完整的居住區→銜接公交站→居住區運行。由于公交發車時刻固定,故乘客可按照發車時刻準確安排出發時間。這不僅提高了城軌系統的客流疏散效率,也減少公交站的候車時間。經統計可得,由居住區至城軌站的出行時間消耗由原來的30～40 min減少為10～15 min。而由城軌站至居住區方向,由于銜接公交發車時刻遵循最大銜接度原則,故乘客的候車時間也同樣大幅縮短。

仿真模型對時刻表的優化也提高了整個協同運營系統的運能利用率。上海軌道交通3號線長江南路站某工作日16:00—17:00時段的城軌站實際到達客流量為176人次,該站點的銜接公交運能為210人次,公交系統運能利用率為84.8%;16:00—17:00時段城軌站實際到達客流量為382人次,該站點的銜接公交運能為420人次,公交系統運能利用率為91.4%。

可見,協同運營系統的整體運能利用率較高,其對城軌的客流集疏散能力也較強。

4 結語

城軌與公交協同運營方案研究以協同出行鏈為前提,基于既有城軌與公交運營特征分析,以計算機仿真技術優化制定了協同編制下的系統運營方案。經實際案例驗證,城軌與公交協同運營方案的編制具備準確性與實際可操作性。協同運營系統的整體運能利用率較高,其對城軌的客流集疏散能力也較強。對實現城市公共交通“一體化”發展具有積極意義。

圖4 協同系統車輛狀態及利用率仿真流程圖

公交參數名稱設定值開行時間/min8最小發車間隔/min2最大發車間隔/min12載客量/(人/車)30最早服務時間6:00:00

表2 協同運營系統的城軌參數

圖5 協同運營條件下的銜接公交全日運行圖

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On Collaborative Operation between Urban Rail Transit and Public Road Traffic

DONG Hao, HUANG Qixiang, LI Yingchun, LUO Qin

Abstract Urban public transportation strategy, with urban rail transit as the backbone and public road traffic as the supplement, demonstrates the development trend of integrated urban transportation. Through analyzing the trip characteristics of urban rail transit system and community bus system, as well as their operation features, an optimized operational scheme between URT and bus system is proposed, which aims at shortening the trip time as much as possible by using the probability theory and computer simulation, accomplishing the collaborative operation and maintaining the backbone status of public transport. At the same time, this strategy will enhance the evacuation capacity of urban rail transit, implement a viable pattern to the integration development of urban public transport.

urban rail transit; public road traffic; trip chain; simulation; collaborative operation

*國家自然科學基金(51408323);教育部人文社科項目(15YJCZH108);深圳市科技項目(JCYJ20140418091413528)

U492.4+1; U 491.1+7

10.16037/j.1007-869x.2016.09.008

2015-04-16)