深圳市軌道交通客流預測的新探索

楊 良，閆 銘

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深圳市軌道交通客流預測的新探索

楊 良1, 2，閆 銘3

（1. 深圳市城市交通規劃設計研究中心有限公司，深圳 518034；2. 深圳市交通信息與交通工程重點實驗室，深圳 518034；3. 深圳市地鐵集團有限公司，深圳 518026）

客流預測工作是軌道交通規劃設計和建設工作的重要環節和支撐，尤其是隨著我國城市軌道交通進入新的發展階段，靈活的投融資模式、運營管理的創新、線路功能的多樣化對軌道交通客流預測工作提出了新的要求。深圳市基于多年軌道客流預測經驗積累，在預測方法、研究范圍和精度等方面深入探索和創新，在傳統的規劃、工程設計客流預測基礎上，開展了一系列針對投融資方案研究、線路開通初期客流特征分析、旅游景區軌道客流分析等的客流預測工作，支撐具體項目推進，完善和補充客流預測工作體系。

城市軌道交通；客流預測；客流分析

城市軌道交通系統具備運量大、快速、準時、舒適的特征，是城市公共交通體系的重要組成部分，是緩解大城市交通壓力的有效手段，國內很多大型城市都在積極投資進行城市軌道交通建設。至2017年底，累計有34座城市建成投運城軌線路5 021.7 km，在建里程超過4 000 km，我國處在軌道交通大發展時期。其中，軌道交通客流預測工作從線網規劃、建設規劃、工程可行性研究至工程設計貫穿城市軌道交通建設的全周期，是軌道交通規劃設計建設工作的重要環節和支撐。客流預測為軌道規劃建設提供了需求依據，可確定建設的必要性、時機、順序和規模，并定性提出客流參數和指標[1-2]。由于我國各大城市軌道交通規模逐步成型，對客流預測工作也有了新的訴求。面對軌道交通成規模運營和建設模式多樣化帶來的需求，深圳市在傳統服務于規劃設計的客流預測工作體系基礎上，不斷完善創新城市綜合交通模型和軌道模型，開展了一系列針對投融資方案研究、線路開通初期客流特征分析、旅游景區軌道客流分析等的客流預測工作。

1 深圳軌道交通客流預測模型

國內外常用趨勢外延法、吸引范圍法等僅考慮線路吸引范圍內的客流變化，缺乏軌道交通系統對于客流在整個城市路網分布的影響分析[3]；而四階段法的應用往往基于城市綜合交通模型的公共交通模型分析，缺乏對于軌道交通系統細部特征的精細把握。深圳市在城市綜合交通模型的構建中，根據深圳城市基本特征（一/二線關、原特區內外發展不均衡、人口結構復雜等），針對公交出行（包括軌道公交出行方式）方面作了深入全面的研究，重點分析軌道服務對總體出行特征諸如出行分布和方式劃分（小汽車/出租車或公交）的影響，構建了軌道交通模型系統（RDS）（見圖1）。

圖1 深圳市綜合交通模型和軌道交通模型

深圳市軌道交通模型的主要特點如下。

1.1 軌道交通小區的引入

通過實際客流調查，軌道交通車站周邊居住人口、就業崗位對于軌道交通出行的方式選擇等方面與軌道交通覆蓋范圍以外的區域有較大差異。考慮到軌道交通對城市發展布局有重大影響，軌道站點交通出行特征也有其特殊性，在模型中劃分了單獨的軌道關聯小區。這些小區以各軌道車站為中心，影響范圍為750 m。

1.2 二階段方式劃分模型的運用

根據個體交通方式（小車/出租車）和公共交通方式（大巴和中小巴、BRT、地鐵）2種方式間出行綜合費用的差值，采用二元對數模型來確定2種方式的比例。根據軌道交通預測要求，綜合考慮到軌道交通站點周邊乘客出行特征，建立二階段的分配模型（見圖2）。首先是通過主方式劃分模型進行個體交通與公共交通之間的出行方式劃分，在此基礎上進一步將公交出行劃分為軌道和公交2種方式（公交子方式劃分）。公交子方式劃分模型是軌道交通模型的核心，根據軌道乘距劃分為4段分段函數。

圖2 二階段方式劃分模型

2 新線開通客流預測應用研究

前期工可研究階段客流預測主要為線路、車站設計等技術參數提供定量依據；而在實際運營中，考慮到工可研至線路開通周期較長，城市發展不確定因素多，難以準確把握線路開通對城市交通尤其是對既有軌道網絡的沖擊影響[4-5]。一般來說，從工可研究客流預測至線路建成需要5～8年時間，其預測結果精度受到城市發展的影響較為明顯。尤其是近年來我國主要城市處于加速發展階段，其發展規模往往與相關城市規劃存在一定關系，也造成了客流預測結果與實際客流的差異。尤其是在線路集中建成運營的背景下，工可研究等前期客流預測結果難以支撐開通方案的評估工作。因此，考慮到深圳二期工程開通有5條線路投入運營，為了應對潛在的客流風險，深圳市開展了《深圳市軌道交通二期開通初期網絡化運營仿真研究—客流預測》[6]研究工作，作為風險預判和應對方案編制的基礎。

2.1 主要特征

新線開通客流預測的主要特征歸納為：1）對現狀交通供給、交通需求及特征數據的精度要求更高，預測結果對現狀相關數據變化敏感度較高；2）發展前景不是根據城市規劃和交通規劃所確定的發展目標，而是對城市現狀發展趨勢的判斷，可預見性更強；3）現狀交通特征是客流預測的基礎，也能直接反映預測客流的特征，亦可作為客流預測結果校驗和調整的依據。深圳市軌道交通二期開通初期網絡化運營仿真研究客流預測目標為開通初期線路、車站運營風險評估和優化提供量化數據支撐，其數據要求也突破前期預測的要求。其核心的工作內容在于，準確掌握現狀城市尤其是軌道車站周邊人口崗位規模及出行特征，通過現狀開通線路客流進行校核；同時，通過調查把握新開通線路車站周邊出行時空分布特征，將其作為開通后客流預測的出行分布的基礎參數；最后，結合前期開通線路開通前后車站周邊客流分布特征變化作為新線介入后軌道對出行分布影響的校核依據（見圖3）。

圖3 新線開通客流預測工作路線

2.2 工作內容

重點工作內容：1）網絡及線路總體客流概況，首先對全線118座車站周邊用地特征、人口崗位規模及現狀交通特征進行調查，以保證總體預測規模的準確性。2）車站出入口客流分布及時變特征。在客流特征數據調查中，重點加強既有線路不同用地及規模、公交場站配置對于車站、出入口客流出行強度、時變特征的影響。3）車站換乘、集散客流及站內客流OD分布。車站客流指標在換乘、集散基礎上進一步細化，進行車站內部客流OD分析，支撐客流組織方案優化和設備設施能力校核。

在成果應用方面，《深圳市軌道交通二期開通初期網絡化運營仿真研究—客流預測》研究成果作為基礎數據支撐網絡行車、車站客流組織仿真優化研究，為后續政府決策（開通方案）和運營、監管單位預案編制提供了依據。

3 針對線路投融資模式的客流預測

作為國家改革開放的先鋒城市，深圳市政府高度重視軌道交通投融資模式創新，三期工程中以軌道交通6號線作為嘗試，希望將其打造成為國內軌道交通行業可行、先進的投融資模式示范項目。軌道交通6號線運營客流效益將是投資人評估投資方案的基礎因素，也是其與政府談判的核心問題。傳統的工可研階段客流預測在研究內容上難以支撐投融資研究和談判的需要，主要體現在：

1）投融資效益分析需要提供全周期客流特征數據，評估合作期限內每一年的客流效益，而傳統的客流基于初期、近期、遠期的時間預測節點劃分難以滿足要求。

2）票務收益測算一直是投融資評估的難點，尤其是乘客的路徑選擇不同直接影響到線路的票務分擔。因此有必要基于網絡分析開展客流清分，作為成本效益分析的基礎。

3）所有影響因素的敏感性分析，作為談判方風險評估和選擇談判策略的基礎，支撐調節機制的制定。

深圳市開展了《深圳市軌道交通6號線投融資研究客流預測》[7]，在前期工程可行性研究和工程設計客流預測基礎上，在內容、深度上進行突破，從土地與人口發展分析、客流風險評估、票務清分著手，建立支撐全周期預測的客流模型，滿足投融資談判經濟分析的需要。

3.1 土地與人口發展

由于交通與土地利用之間的互動，軌道交通的建成使用城市用地空間布局、用地規劃會發生重大改變，往往導致城市規劃存在一定的變化[8]。在土地利用和人口崗位發展趨勢分析方面，相比規劃和設計配合階段，提出了沿線城市與人口崗位發展趨勢精細化研究的“五階段”方法（見圖4），即基于城市規劃和更新計劃，綜合分析軌道TOD對沿線城市發展的作用以及市場因素對物業開發時序的影響，并結合規劃實施階段其他影響因素測算各階段覆蓋人口崗位的規模，進一步通過專家研討修正。

基于沿線車站周邊現狀居住和就業人口規模、出行特征的調查和分析，結合城市規劃、區位條件、開發進度、市場經濟等綜合因素，對沿線未來人口和崗位量變化趨勢進行細致判斷。本次研究通過基于法定圖則與城市更新計劃測算、TOD對沿線人口與崗位規模的影響分析、市場因素對沿線物業開發時序的影響、規劃實施調整對沿線人口與崗位規模的影響和專家研討等5輪研究，對6號線沿線車站覆蓋人口崗位規模和初期、近期、遠期的增長變化情況做了詳細分析，作為基礎方案和客流敏感性測試的基礎。

圖4 五階段方法

3.2 客流風險

社會投資人關心的重點是收益和風險，而客流的風險是其中關鍵因素。在6號線投融資客流預測中，重點分析了客流影響因素的變化規律和風險性，將其區分為穩定性因子和風險性因子，作為客流預測和敏感性測試的基礎。交通預測模型具有專業性和復雜性，談判方通常難以關注和理解模型的詳細預測過程，而是對客流影響因素及其測試結果更為關心。因此針對投融資策略研究的客流預測中開展客流影響因子分析，區分影響因子的變化規律和風險性，作為敏感性測試的基礎，進一步支持評估投融資風險。針對影響6號線客流的所有風險性因素開展敏感性客流測試，覆蓋整個運營周期，為投融資研究和特許經營協議談判提供詳實的數據支撐（見圖5）。

有別于傳統軌道交通線路客流預測（工可研、初步設計階段）初、近、遠期時間范疇，投融資研究需要基于每一年的客流數據測算成本和收益。本次研究基于基礎年限客流測試，同時開展客流自然增長規律研究，對預測期限內影響客流非自然增長的因素進行分析（新換乘軌道線路接入等）并納入預測年限，構建非自然增長影響因素模型，進一步預測全年限的客流，支撐投融資研究成本與收益測算的需求[9]。

圖5 投融資研究客流預測技術路線

3.3 清分測算

對于投資人來講，軌道交通網絡化越發達，各線路票務清分便會越復雜，而且在不同清分規則下票務收入測算結果也存在較大差異。因此，不同清分規則下票務收入測算對社會投資人和政府都非常重要，便于談判雙方了解怎樣的清分規則對己方有利，怎樣的規則是弊大于利。傳統工程設計單位采用的線路票務收益測算方法單一，對換乘客流特征把握性較差，測算精度較低。本次研究根據投融資策略研究的需要，基于軌道網絡模型和網絡客流，開展了多種清分規則下的票務收益測算，作為投資人和政府談判的基礎（見圖6）。

圖6 收益測算清分模型

在成果應用方面，《深圳市軌道交通6號線投融資研究客流預測》項目研究成果得到了政府部門及潛在投資人的認可，預測前提分析結果、客流預測結果、敏感性測試及風險分析結果、票務收益測算結果均得到了采納，作為投融資策略研究的基礎，并作為深圳市軌道交通6號線特許經營項目談判的依據。

4 針對旅游區軌道線路的客流預測

深圳市軌道交通8號線（見圖7），沿線旅游資源豐富，主要包括大梅沙、小梅沙、東部華僑城、海洋世界以及大鵬新區西涌、較場尾等多個景點。未來8號線旅游客流占比較高，而旅游客流的交通特征與通勤及購物等非旅游客流有較大的差異[10-11]。

考慮到旅游客流和通勤客流的差異性，根據現狀人口崗位分布、現狀道路、公交網絡、旅游交通需求、旅游客流分布、旅游客流高峰時段分布、旅游客流出行結構等建立基年旅游交通模型，確定旅游客流時段分布和區段分布等特征。進一步基于歷史游客接待量、社會經濟發展趨勢推算并結合相關規劃校核預測未來片區整體及各個景點的旅游客流；進一步分析現狀各景點（分類型）旅游客流月變特征及各月份中周末、工作日、節假日的客流比例系數，確定未來各預測年度旅游客流月變化特征和周末、工作日、節假日的客流量，將其代入旅游交通模型獲取旅游軌道交通特征，疊加軌道交通模型測算的非旅游客流，獲得線路整體客流特征（見圖8）。

圖7 深圳軌道交通8號線

圖8 旅游客流預測技術路線

5 結語

深圳市在軌道交通客流預測研究工作中不斷創新，以適應城市和軌道交通不同發展階段帶來的新訴求，在投融資方案研究、線路開通初期、旅游景區軌道客流預測等方面提出了新的工作方法和體系，并且在后續項目中繼續得到應用和完善。投融資客流預測體系在后續深圳地鐵4號線北延線以及四期工程投融資模式研究中得到應用；新線開通客流預測在二期工程、三期工程列車增購計劃中得到應用；旅游景區的客流預測在坪山區云軌系統規劃、大鵬新區云軌系統規劃中得到應用。

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（編輯：郝京紅）

New Exploration of Rail Transit Passenger Flow Forecasting in Shenzhen

YANG Liang1, 2, YAN Ming3

(1. Shenzhen Urban Transport Planning Center Co., Ltd., Shenzhen 518034; 2. Shenzhen Traffic Information and Traffic Engineering Key Laboratory, Shenzhen 518034; 3. Shenzhen Metro Group Co., Ltd., Shenzhen 518026)

Passenger flow forecasting is an important component of urban rail transit network planning and construction, particularly with the new development of urban rail transit, such as flexible investment and financing models, innovation in operation management, and diversification of line functions. This has led to higher requirements for rail transit passenger flow forecasting. According to the accumulated experience of years of rail transit passenger flow prediction in Shenzhen, extensive investigation has been performed and innovations have been achieved in forecasting methods, research scope, and precision. In addition, studies have been conducted on investment and financing schemes, the passenger flow characteristic analysis of new lines in initial years, the passenger flow analysis of tourist scenic spots, and so on. These factors support concrete project promotion and the improvement and development of passenger flow forecasting systems.

urban rail transit; passenger flow forecasting; passenger flow characteristics analysis

10.3969/j.issn.1672-6073.2018.05.011

U231

A

1672-6073(2018)05-0054-07

2018-02-07

2018-03-23

楊良，男，碩士，工程師，從事城市和軌道交通運輸規劃設計工作，185019295@qq.com