基于大數據的城市軌道交通網絡化運營管理研究

錢俊磊

摘 要：城市軌道交通的運營管理必須從單一線路的管理向城市軌道交通網絡化管理轉型，在轉型的過程需要建立大數據模型。文中對網絡化運營進行了分析，闡述了大數據背景下的城市軌道交通網絡化運營管理思路，加快城市軌道交通網絡化運營的發展。

關鍵詞：城市軌道交通 運營管理 網絡化運營 大數據

1、引言

城市建設不斷發展，我國城市軌道交通的建設和發展也進入高速發展的狀態，城市軌道交通的線路逐漸增多，上海、北京等大城市城市軌道交通已經形成網絡化的規模，軌道交通線路四通八達，使居民的日常出行更加便捷。目前城市軌道交通由單條線路單獨經營的管理理念向經營和管理多元化的思路發展，已經形成城市軌道交通的整體化的網絡結構。在軌道交通實際的運行過程中，每個路網的特點和承擔的交通線路的功能不盡相同，每條線路的客流量分布特點也不一樣，這會增加網絡化管理的難度，比如列車運行方式不同、軌道線路的制度不同、線路之間的銜接調度復雜等[1]。隨著城市軌道由單線路運營向網絡化結構運營的轉變過程中，會出現客流量不斷增加、路網結構受到沖擊、客流組織和跨線車流矛盾等諸多問題，決定了我國的城市軌道交通網絡化運營會出現很多問題。

2、網絡化運營概述

2.1基本類型

城市軌道交通的網絡化運營就是指將城市軌道交通的多條獨立運營的線路，甚至是城市軌道交通所有的公共交通方式，運用先進的管理運營技術將其整合在一起，在一定的空間、時間的范圍內進行調度、協調和運營的相關管理，滿足實時的客運需求，促進運營效率的提高和社會效益的提升等。目前，城市軌道交通的網絡化運營模式分為兩種[2]。一是換乘協調，此模式從乘客的角度考慮，為了提高乘客的出行效率和便捷程度，使居民的出行成本最小，通過優化設計換乘站和列車運行的間隔時間等方式，實現多條線路甚至整個網絡的協調運營。二是資源公用，這種模式是從運營管理者的角度進行考慮，在滿足資源共享和客運需求的前提下，降低運營的成本，促進資源合理充分的運用，實現車輛、土地、能源、人力等各種資源的多條線路甚至整個網絡的協調公用。現在我國的城市軌道交通網絡化運營主要以協調換乘的方式為主，如列車運行圖協調、換乘站最大協同、網絡化布局等方面，這些運營理念促進了城市軌道交通網絡化運營的初步的思路。但是換乘協調的網絡化運營僅僅是從客流組織、列車銜接時間等方面研究，但是資源公用著重于軌道交通網絡內各種資源的共享和重新分配，優化這些資源的配置，最終提升社會效益。因此換乘協調和資源公用的共存的模式能促進網絡化的運營，是我國城市軌道未來發展的思路和途徑。

2.2資源共用型網絡化運營特點

2. 2. 1范圍擴展性

時間范圍的擴展使運營的周轉時間不再局限為通常情況下的一天，還可以根據實際的運營要求和資源利用的時間特點，例如春節前后、元宵節、平安夜等每年有規律的、可預測的客源流動，引入“周期性”運營的概念。

網絡化運營使空間范圍從單線變為多線、甚至整個城市交通網絡，因而需要結合不同線路各自的空間特點、現有資源、可共享資源等方面制訂整體網絡化運營計劃。

2. 2. 2運營協調性

網絡化運營是將多條線路甚至整個網絡，從整體出發制訂各種計劃。一方面線路與線路之間存在一定的聯系，如共線、并線、同享換乘站、客流堆疊等；另一方面各線路在資源的利用上存在時空上的差別，因而應協調的處理運營、管理等各方面的關系。

3、大數據背景下的城市軌道交通網絡化運營管理

3.1通過政策引導，規范整體布局建設

在大數據互聯網創新的大背景下，國家或地區的政府相關部門，應積極響應政策，針對軌道交通建設的一系列前期規劃程序，利用科技手段，進一步嚴格控制一些設計方案的可行性及科學性，使其不能僅僅停留在理想的層面，要做到真正可以應用于實際建設中。

3.2建立符合城市整體規劃總體布局的交通線網客流預測分析模型

城市軌道交通在我國現代城市發展中扮演的角色越來越重要，在城市軌道交通線網規劃中，最重要、最基礎的數據就是客流。因此，掌握客流的現狀特征和變化規律，對軌道交通規劃、日常行車組織和運營管理有著十分重要的作用。大數據技術在城市軌道交通中的一個非常重要的作用就是對客流數據進行分析處理。城市軌道交通的客流具有動態性，但也不是沒有規律可遵循。它隨著時間、地區、季節等因素的變化而變化，而這種變化也正是一個城市經濟和社會活動發展及軌道交通系統所呈現的必然結果。通過大數據對產生的客流進行有效分析，對潛在客流進行分析，進而得出客流產生的規律，通過分析早晚高峰的客流出行規律，篩選出核心的目標客流群，如人口密集度較高的居住區、大型辦公區及商圈的客流等，通過票價、服務等不同的營銷手段，有針對性的傳遞信息，最大限度的保留軌道交通的客流量，提高運載力，降低運營成本。

3.3加強市場分析及預測管理

為做好2016年春運運輸保障工作，交通運輸部首次利用大數據分析手段，對旅客出行規律進行了研究和預測。大數據技術通過調取鐵路、公路、軌道交通、民航等不同交通運輸方式的票務系統等信息集成平臺，采集海量的原始信息，通過分析客運、貨運的完整特征，總結國內各大城市的客流出行時間、空間分布等特征，深入發掘運量的規律性，進而預測未來客流的走勢，為廣大旅客的出行提供必要的參考信息。軌道交通客流量的預測，也可以同樣采用大數據技術進行客流數量分析，通過選取有代表性的站點、時間節點，分析居民的出行方式特點，進而為線網規劃設計提供有價值的客流數據參考。

4、結論

城市軌道交通的網絡化的運營離不開大數據的分析過程。在充分運用大數據前提下城市軌道交通的管理人員要充分利用現有資源，依據各個城市的實際情況，將大數據收集的各種數據進行客觀的分析、整合，建立出符合本城市實際情況的大數據模型，為城市軌道交通的網絡化運營提供有效的參考。

參考文獻

[1]顧偉華，黃天印，郭鵬. 面向大數據的城市軌道交通非結構化數據管理[J]. 城市軌道交通研究，2016，（11）：77-80.

[2]杜世敏，鄭宇，江志彬. 客流數據在城市軌道交通網絡化運營組織中的應用[J]. 城市軌道交通研究，2010，（06）：71-74.