基于景區周邊交通指數和區域客流飽和度指引智能交通出行決策的應用

李鵬鴿

深圳市綜合交通運行指揮中心，廣東深圳 518040

隨著社會的進步和經濟的發展，人們的閑暇時間逐漸增加，游憩的需求也隨之增長[1]，根據深圳市文體旅游局關于2017年旅游數據統計結果顯示，2017年深圳市接待游客總數達13147.45萬人次，同比增長5.31%。旅游業的繁榮推動著當地經濟的迅速發展，同時也暴露出一些負面問題，特別是當景區客流量過大的時候，如何及時引導或疏散客流成了有關部門及景區管理處重點關注的問題。

隨著現代大數據技術的日趨成熟，智能旅游逐漸進入人們的視野。借助大數據、云計算技術實時監測景區及周邊客流量，分析客流飽和度及交通運行指數，借助公共交通引導或疏散客流，能夠有效緩解交通壓力，改善交通供需失衡，支撐景區有機更新和功能實現[2]。

1 客流監測方法分析

1.1 客流飽和度定義及算法

客流飽和度是指單位時間內區域客流量與該區域客流最大承載量的值，其中客流最大承載量是指單位時間內，在保障旅客人身安全和旅游資源安全的前提下，該區域所能容納的最大客流量。

客流飽和度計算公式如下：

根據客流飽和度的值將該區域服務水平劃分成5個等級，分級如下：一級服務水平，區域飽和度為0～0.25，此時該區域舒適，旅客行動完全不受限制；二級服務水平，區域飽和度為0.25～0.50，此時該區域基本舒適，旅客行動受到較小范圍限制；三級服務水平，區域飽和度為0.50～0.70，此時該區域拘束，旅客步速受限；四級服務水平，區域飽和度為0.70～0.90，此時該區域較擁擠，旅客行動受到較大程度限制；五級服務水平，區域飽和度為0.9以上，此時該區域擁擠，旅客行動相擠。

1.2 交通運行指數定義及算法

道路交通運行指數（簡稱“交通指數”）是對道路整體運行水平進行量化評估的綜合性指標，具有直觀、簡單、敏感的特點，能夠直觀反映路網擁堵程度和變化[3]。深圳市的交通運行指數是基于行程時間比的交通運行量化指標，即通過對比路段或路網實際行程時間與期望行程時間的比值，表征當前路況相比期望車速情形多花費的時間，用于評價交通的整體運行情況。

交通指數的計算公式如下：

式中，T —路段或路網的實際行程時間；——自由流車速下（如凌晨時段）行程時間；F(?)——由模型確定的行程時間比和指數的換算關系。

交通運行指數取值范圍為0～10，分為暢通（0～2）、基本暢通（2～4）、緩行（4～6）、較擁堵（6～8）和擁堵（8～10）五個等級（見圖1）。暢通狀態表示車輛出行基本可按照自由流的速度行駛，而擁堵狀態表示出行需要多花費的時間為自由流狀態下的1.2倍以上。擁堵指數以不同的顏色區別顯示，市民可以直觀查看實時的道路交通運行情況，選擇合適的出行時間、出行路線以及出行交通工具等，靈活調整出行，提高出行效率。

圖1 交通運行指數與出行時間關系示意圖

2 深圳市典型景區實例分析

2.1 大梅沙海濱公園

深圳市大梅沙海濱公園位于大鵬灣畔，于1999年5月1日免費向公眾開放，是深圳的標志性旅游景點。這里三面環山，一面臨海，1800m的沙灘就鑲嵌在這青山碧海之間，大梅沙現已成為一個集觀光度假、休閑旅游、運動娛樂于一體的旅游勝地，吸引著來自深圳市乃至全國的游客。

根據相關部門歷史數據顯示，大梅沙海濱公園年最高人流量突破1100萬，日最高人流量達到19萬，平均日承載人數遠超國內海濱浴場最大承載量，近年來游客數量更是不斷激增。龐大的人流量、客流監測系統機制的不完善將引發生態環境、交通安全、公共管理等一系列問題，因此實時客流監測并根據客流變化情況及時作出應對措施已經成為相關部門及大梅沙管理處在運營管理方面的工作重點。

圖2是大梅沙海濱公園周邊智能交通指數監測區域。

圖2 大梅沙周邊智能交通指數監測區域

2.2 客流飽和度與交通運行指數對比分析

根據智能交通相關監測結果，2018年五一國際勞動節，對大梅沙海濱公園開展智能交通客流飽和度與周圍路段交通指數的對比分析結果如下：

（1）2018年4月28日（假期前一天）大梅沙客流飽和度與交通運行指數對比圖如圖3所示。

圖3 大梅沙客流飽和度與交通運行指數對比圖（假期前一天）

根據智能交通相關監測結果，勞動節前一天，7∶00之后大梅沙客流開始逐漸上升，到達13∶00時，該景區客流達到高峰，此時周圍路段的交通指數仍不斷上升；客流在13∶00之后出現小范圍波動，于16∶00再次出現客流高峰，區域客流服務水平為“基本舒適”；交通指數的曲線與客流飽和度曲線高峰出現時段相比略顯滯后，于17∶00出現高峰，高峰值為4.76，此時景區周圍道路為“緩行”狀態。

（2）2018年4月29日（假期第一天）大梅沙客流飽和度與交通運行指數對比圖如圖4所示。

圖4 大梅沙客流飽和度與交通運行指數對比圖（假期第一天）

根據智能交通相關監測結果顯示，勞動節假期第一天，7∶00之后大梅沙客流開始逐漸上升，景區客流高峰時段為16∶00～17∶00，該時段內，區域客流服務水平為“較擁擠”，此時周圍路段的交通指數仍不斷上升，并于18∶00～19∶00期間出現高峰，當前景區周圍道路交通路況為“擁堵”狀態，且隨著客流飽和度的下降，交通運行指數也呈現劇烈下降的趨勢。

（3）2018年4月30日（假期第二天）大梅沙客流飽和度與交通運行指數對比圖如圖5所示。

圖5 大梅沙客流飽和度與交通運行指數對比圖（假期第二天）

根據智能交通相關監測結果顯示，勞動節假期第二天，7∶00之后大梅沙客流開始逐漸上升，景區客流高峰時段為13∶00～14∶00，區域客流服務水平為“擁擠”，14∶00之后客流不斷下降的同時產生小幅度波動，當天交通運行指數的高峰發生時間與客流飽和度高峰發生時間較為一致，13∶00之后該景區周圍道路交通路況一直保持為“擁堵”狀態，不隨客流下降而變化。

（4）2018年5月1日（假期第三天）大梅沙客流飽和度與交通運行指數對比圖如圖6所示。

圖6 大梅沙客流飽和度與交通運行指數對比圖（假期第三天）

根據智能交通相關監測結果顯示，勞動節假期第三天，7∶00之后大梅沙客流開始逐漸上升，景區客流高峰時段為12∶00～14∶00，區域客流服務水平為“較擁擠”，15∶00之后客流飽和度不斷下降，當天交通運行指數的高峰發生時間比客流飽和度高峰發生時間提前1h，11∶00之后該景區周圍道路交通路況一直保持為“擁堵”狀態，不隨客流下降而變化。

（5）2018年5月2日（假期后一天）大梅沙客流飽和度與交通運行指數對比如圖7所示。

圖7 大梅沙客流飽和度與交通運行指數對比圖（假期后一天）

根據智能交通相關監測結果顯示，勞動節假期后一天，8∶00之后大梅沙客流開始逐漸上升，到達17∶00時，該景區客流達到高峰，區域客流服務水平為“拘束”，交通運行指數高峰發生時段與客流飽和度高峰發生時段相同，此時該景點周圍道路交通路況為“緩行”狀態，隨著時間的增加，交通運行指數伴隨客流量的減少而下降，在20∶00～21∶00期間出現短暫的上升波動，但不影響整體下降趨勢。

3 客流飽和度與交通運行指數關聯分析

根據大梅沙景區勞動節前后智能交通客流飽和度與交通運行指數對比分析結果顯示，當智能交通客流飽和度在0.25以下，交通運行指數在2以下時，區域客流服務水平為“舒適”，此時游客的舒適度較高，可以將游客往大梅沙景區大量引導，且該景區周圍道路交通路況皆為“暢通”狀態，此時周圍道路狀況良好，公交系統正常運營。

當智能交通客流飽和度為0.25～0.5，交通運行指數為2～4時，區域客流服務水平為“基本舒適”，此時游客的舒適度較為良好，該景區能夠進行正常的游客活動，且周圍道路交通路況皆為“基本暢通”狀態，游客可以自由進出景區，能夠通過公交等方式進行理想的聚集及疏散。

當智能交通客流飽和度為0.5～0.7，交通運行指數為4～6時，區域客流服務水平僅為“拘束”，此時游客的舒適度一般，該景區應適度采取進出客流管制以緩解景區壓力，且該景區周圍道路交通路況皆為 “緩行”狀態，公交出行方式仍然占據較大的比重，此時周邊道路可承載景區出行客流，無需其他交通管制。

當智能交通客流飽和度為0.7～0.9，區域客流服務水平為“較擁擠”，此時游客舒適度較低，在景區內的部分活動受到限制，應以公交等大客流疏散方式引導客流疏散；期間交通運行指數存在兩種狀態，其一為交通運行指數為6～8時，該景區周圍道路交通路況為“較擁堵”，這種情況下，公交作為主要客流承載工具，需要加大運力以緩解道路流量擁堵情況，此時道路雖然輕微擁堵，然而流量仍然會隨著景區客流量的消散而消散；其二為交通運行指數大于8時，此時該景區周圍道路交通路況為“擁堵”，這種情況下，道路流量會隨著客流的消散而持續擁堵，此時，當前道路通行能力不足以承載景區出行客流，公交出行受到限制，公交運營系統受到較為嚴重的挑戰，需要通過調整發車間隔、增加發車班次等方式調整公交運力，且需要結合交通管制等方式減緩當前交通壓力。

當智能交通客流飽和度大于0.9時，區域客流服務水平為“擁擠”，此時交通運行指數大于8時，該景區周圍道路交通路況為“擁堵”，這種情況下，游客舒適度基本為零，應通過引導客流去往其他景區的方式限制客流流入，同時加快客流的疏散工作。道路疏散景區客流的能力將嚴重受到影響，公交運營系統不足以承擔景區變化客流，需要結合其他出行方式盡快疏散客流，并對周邊道路交通秩序進行人工疏導以保證盡快恢復交通通行能力。

4 客流飽和度及交通運行指數的應用

4.1 公交運營體系方面的應用

結合智能交通客流飽和度與交通運行指數對公交運營體系應用（如表1）。

4.2 游客管理方面的應用

在智能交通不同客流飽和度與交通運行指數情況下對游客管理應用（如表2）。

表1 在智能交通客流飽和度與交通運行指數影響下的公交運營應用

表2 在智能交通客流飽和度與交通運行指數影響下的游客引導應用

5 結語

本文以深圳市大梅沙海濱公園為實例，分析智能交通客流飽和度與交通運行指數的關聯性，研究在景區不同交通客流飽和度與周邊交通運行指數情況下，公交運營體系及游客管理方面應采取的對策，為深圳市其他旅游景區提供參考借鑒，能夠為景區管理提供有力支撐，對于深圳市旅游景區的可持續發展和人員智能出行指引具有重要意義。

下一步研究方向可以將景區周邊交通指數和智能交通客流飽和度引入到智能旅游系統，面向社會及時發布旅游景區相關信息，從而達到對各類旅游信息智能感知、方便利用的效果，進一步推動深圳市智能旅游的發展。

[1] 錢琳琳.大型旅游景區交通組織與管理方法研究[D].南京：東南大學，2015.

[2] 吳愛民，葉茂，陳玥，等.城市型風景區交通發展對策研究—以南京市中山陵園風景區為例[J].現代城市研究，2017（9）:85-91.

[3] 陳蔚，段仲淵，周子益，等.基于出行時間的道路交通運行指數算法與應用研究[A].中國城市規劃學會城市交通規劃學術委員會、福州市人民政府.公交優先與緩堵對策—中國城市交通規劃2012年年會暨第26次學術研討會論文集[C].中國城市規劃學會城市交通規劃學術委員會、福州市人民政府，2012:9.