融合手機信令數據與共享單車數據的軌道站點輻射范圍分析研究*

萬 濤 李樂園 馬 山 施 澄 WAN Tao, LI Leyuan, MA Shan, SHI Cheng

0 引言

以地鐵為代表的軌道交通是城市中具有高速、大容量和封閉性特點的運輸工具，在改善城市交通結構、優化城市結構、促進用地開發等方面具有多重作用。軌道交通出行無法滿足“門到門”的要求，軌道交通站點是進出軌道交通系統的轉換門戶，對周邊地區的輻射是發揮其作用的關鍵所在。站點輻射范圍是軌道交通服務能力最直接的體現，研究軌道交通站點的輻射范圍具有很重要的意義。

國內外針對軌道輻射范圍的相關成果可分為3種主要類型。第一種類型是以軌道交通站點為核心的影響圈層的劃分。卡爾索普在20世紀90年代最早提出了軌道交通站點的直接影響區和間接影響區（或次級區域）的概念，直接影響區為站點周邊半徑在1/4—1/2英里，即400—800 m以內的區域；次級區域圈層的覆蓋半徑擴大至1英里，即1.6 km左右，步行尺度是劃分直接影響圈層的主要因素[1]。該劃分標準的影響較大，站點周邊半英里范圍成為TOD研究與實踐中界定軌道交通車站直接影響區被接受最廣的標準并擴散到其他領域，我國學者根據國內城市情況進行修正，提出確定軌道站點步行尺度需綜合考慮步行環境、用地功能等因素[1]。Erick Guerra，Robert Cervero等從預測站點客流角度出發，使用多個美國城市的軌道客流與站點周邊人口、就業崗位數據檢驗了半英里直接影響區的設定[2]，指出半英里范圍內的人口和1/4英里范圍內的就業崗位數量是解釋軌道交通站點客流的強相關指標。第二種類型研究是在一定的時間閾值內考慮不同接駁方式在速度差異條件下的覆蓋范圍。與第一種類型的研究相比，這一類型的研究較好地考慮了不同接駁方式的速度差異，對合理配置站點周邊的接駁設施、研究軌道站點間接影響區等方面更具指導作用。葉益芳基于自行車合理旅行速度的假定，通過站點問詢調查數據確定軌道交通站點自行車接駁的合理范圍，并用于自行車接駁設施規劃[3]；劉祥峰以深圳市軌道交通7號線為例，構建了一種以軌道交通全程旅行時間最短為約束、考慮多種接駁方式的軌道交通站點輻射范圍計算模型，并將其應用于規劃接駁設施規模的估算[4]。第三類研究使用站點周邊GIS網絡形態對各種接駁方式輻射范圍的影響，與前兩類研究相比，較好地考慮了軌道站點周邊實際網絡形態對輻射范圍的影響。如武倩楠等提出了一種考慮多方式接駁的軌道交通站點影響區計算模型，理論計算結果表明，在多種方式作用下軌道交通的影響范圍并非圓形[5]；如李俊芳等人使用google地圖導航功能產生的實際道路網絡出行時間與距離標定了一種車站客流吸引范圍重疊區域劃分模型，并用于站點客流預測[6]。

總體而言，軌道交通站點輻射范圍的研究已較為豐富，并成為用地開發、接駁設施規劃設計、站點客流預測等多種類型研究或應用的重要基礎。但相關研究以理論模型推算居多，缺乏與實際數據的比較和驗證，部分研究使用了乘客問卷調查的數據對理論模型進行了標定，但由于問卷調查數據數量偏少，且地理位置標記僅能達到TAZ層面（城市交通分析區，一般為0.5—1 km），因此實際效果并不理想[6]63。

隨著移動通訊設備和新型交通工具的普及，出現了一批覆蓋人群廣、采樣間隔密、定位精度高的新型數據。張偉偉等借助乘客進出地鐵站手機信號需要切換位置區的原理，獲取乘客乘坐地鐵出行的完整出行鏈，實現典型站點的輻射范圍的可視化，但提出算法對地鐵進站量的有效識別率并不高[7]。共享單車出現后，在解決軌道交通出行“最后一公里”方面發揮了重要作用，共享單車搜集并存儲單車的“租—還”過程中的訂單信息、行駛軌跡信息和用戶信息，已被應用于共享單車在軌道影響區范圍內的時空分布特征和單車淤積區域的分析[8]。但相關研究僅通過共享單車的停放位置與軌道交通站點的距離關系來推斷共享單車用戶是否乘坐軌道，除軌道交通站點外，軌道周邊建筑也會產生共享單車騎行量，僅依靠騎行的起終點位置與站點的空間關系并不能有效識別接駁軌道交通的騎行。

本文提出了一種融合手機信令數據與共享單車數據的算法流程，通過將數據中包含的手機號碼按照相同機密規則加密的方式，實現兩類不同數據的關聯與融合分析。通過該算法流程，可以準確標記使用共享單車接駁軌道交通的騎行及其接駁站點，并在此基礎上進行共享單車的軌道交通站點輻射范圍分析。

1 數據來源與技術方法

1.1 研究區域與范圍

本文主要采用2017年9月天津地區的手機信令數據、共享單車數據研究軌道交通站點的輻射范圍。截至2017年9月，天津軌道交通共包括M1線、M2線、M3線、M6線北段和M9線5條運營線路，合計163 km，站點數為105個，其中兩線換乘站6個，三線換乘站1個。全網日均客流量為98萬人次/d，出行量約70萬人次，換乘系數為1.4。

1.2 手機信令數據

手機在開機狀態下或使用過程中會與所在位置周邊的基站交互產生包含基站信息和時間戳的記錄，即手機信令數據。通過將基站編號與其位置信息關聯，可對用戶進行定位。本文主要使用2017年9月全月天津移動的手機信令數據開展研究。日均活躍用戶人數為900萬人，占天津市當年統計常住人口的60%左右。信令數據在使用前已進行輕度清洗，對連續在同一位置產生的信令記錄進行合并，最終的結果主要包含用戶唯一識別碼、基站編號、開始時間、結束時間4個字段。日均信令記錄數為14億條，人均日記錄數為150條左右，在信令記錄產生較多的活躍時段（6:00—22:00），記錄平均時間間隔為4 min。天津市市域范圍共包含有效基站7萬個，基站間隔在50—300 m之間。

通過對軌道交通站點的專用基站進行標記，可以識別軌道交通乘客及其上下車站點。本文通過基站偵測軟件，以路測方式對軌道交通系統相關的基站信息進行了搜集整理，形成軌道交通基站表，主要字段包括基站編號、所屬線路、所屬站點、位置等。

1.3 共享單車數據

共享單車數據集由在天津市內開展運營業務的某企業提供，時間為2017年9月某工作日。該日記錄數為129.8萬條，其中活躍車輛數為21.0萬個，活躍用戶數為53.3萬，人均騎行2.44次，車均使用次數為6.24次。數據集中一條記錄為一次從開鎖到關鎖的完整騎行信息，主要內容包括用戶編號、車輛編號、開鎖時間、開鎖位置、關鎖時間、關鎖位置等。

圖1 軌道交通站點輻射范圍提取流程圖

圖2 天津市軌道交通站點實際進站量與手機提取進站量對比圖

2 數據融合計算流程

共享單車的用戶編號為用戶注冊手機號，而手機用戶的唯一識別號碼也是中國移動的手機號碼。本次數據融合之所以成為可能，是由于兩個運營公司合作，實現了以手機號碼為唯一主鍵關聯的數據打通。由于中國移動在天津的實際占有率超過70%，所以相互交叉識別的比例也超過70%，保證了數據采樣的優質無偏性。

通過軌道交通專用基站，在手機信令數據集中識別軌道交通乘客，通過用戶ID關聯，在共享單車數據集中篩選出使用過軌道交通出行的用戶。提取這部分用戶乘坐軌道交通上車時間、站點及下車時間、站點的信息，與共享單車騎行信息按照一定判別規則進行判斷，確定與軌道交通出行存在接駁關系的騎行記錄，并將其出行起點、終點可視化，計算指標，得出不同站點的共享單車輻射范圍（見圖1）。

判別規則主要體現在時間約束和空間約束兩個方面。以進站接駁為例，如果一次騎行記錄的關鎖時間與進站時間小于8 min并且關鎖位置與上車站點之間的距離小于600 m，則判定此次騎行為一次進站接駁軌道交通的騎行。出站接駁與之類似，如果一次騎行的開鎖時間與出站時間小于8 min并且開鎖位置與下車站點間的距離小于600 m，則認定此次騎行為一次出站接駁軌道交通的騎行。時間約束閾值與空間約束閾值主要從相關站點問詢調查的結果中獲取，95%的乘客下車后在8 min內接駁離開，按照行人的平均步行速度4 km/h考慮，則步行距離約為500 m，考慮實際行走路徑大于直線距離，確定空間約束閾值為600 m。

通過上述計算方法與流程處理，在手機信令數據集中共可提取到45萬人次軌道交通出行記錄（見圖2），軌道交通乘客26萬人次，人均軌道交通出行1.7次/d。軌道交通全日出行量為70萬人次/d，提取到的軌道交通出行量占全軌道交通出行量的64%，與天津地區中國移動在3家手機運營商中的市場占有率接近。從提取結果中獲得的各站進出站量與實際進出站量的比較結果看，相關結果極高，且計算得到的進出站量大體相當于實際進出站量64%的水平，表明提取結果的可靠度較高。

通過用戶關聯方式及時空約束規則判斷，在共享單車數據集中共匹配到4.3萬個有軌道交通接駁共享單車行為的個體，共6.0萬條騎行記錄，其中包括進站接駁記錄數為2.5萬條，出站接駁記錄數為3.5萬條。該品牌共享單車進站接駁軌道交通的比例為3.5%，出站接駁比例為5%，按照同期開展的居民出行調查的結果，共享單車進站接駁軌道交通的比例為5%，使用該方法獲得的數據低于2017年10月開展的居民出行調查獲得的共享單車進出站接駁比例（分別為8.6%和8.8%），體現出該品牌的共享單車的市場占有率大體在50%左右。

3 站點輻射范圍計算結果

3.1 站點輻射范圍

圖3 天津市中心城區軌道交通網絡各站點輻射范圍示意圖

筆者對識別出的所有接駁軌道交通騎行遠離軌道交通車站端點的位置在地圖上進行標記，并按照不同的站點賦予不同顏色，得到天津市中心城區各站點共享單車輻射的總體效果圖（見圖3）。以天津市的幾何中心位置為中心，將其5 km半徑作圓確定的范圍界定為城市核心區。從圖3可以看出，在城市核心區地區，由于軌道交通站點的密度較高，各站共享單車的接駁范圍呈現出飽和覆蓋的態勢，整個區域均在軌道車站的輻射范圍內。核心區以外，軌道交通線路在不同的方向上放射性延伸，軌道站點的共享單車輻射范圍呈現出以線路為中心的條帶狀分布態勢。絕大部分條帶的寬度在3—4 km，最寬達到6 km，折算為單向接駁騎行的距離為1.5—3 km。

從接駁騎行的距離區間分布可看出不同距離區間的輻射強度情況和隨距離增長的輻射衰減情況（見圖4）。2 km內騎行占全部接駁騎行量的91%，基本與放射線路的輻射帶寬寬度相符。站點輻射強度在0.4—0.6 km區間最高，該區間內集中了近20%的接駁騎行量。傳統上認為0.6 km為步行接駁較為舒適的范圍上限，而0—0.6 km的騎行占總體接駁比例的近40%，表明共享單車對步行接駁出行具有較強的替代作用。從核心區站點與核心區以外站點的距離區間分布曲線對比情況看，城市核心區內部站點的短距離接駁騎行更多，騎行量隨距離衰減的速度更快，城市核心區站點的平均輻射范圍要小于外圍地區（見圖5）。城市核心區站點的上下客量更高，在步行適宜范圍內，同等距離區間上騎行分布頻率高意味著更高的騎行接駁量，從統計結果看，中心城區站點步行適宜范圍內的接駁騎行量約占全部接駁騎行量的一半以上。實際的單車運營結果也體現出，城市核心區站點更容易出現高峰時段車輛在軌道站點周圍的過量集聚，引發占用公共空間和車輛淤積等負面問題。在分析數據對應的日期，共享單車仍處于推廣期間，對使用者而言使用共享單車的成本極低，共享單車使用存在非理性的狀況。

圖4 共享單車接駁不同距離區間輻射衰減曲線

圖5 不同區位站點共享單車接駁不同距離區間頻率分布曲線

3.2 站點輻射的分界與交疊

大部分相鄰站點間的輻射范圍可呈現出較為明顯的邊界。在外圍地區，軌道交通站點間的分隔線主要在位于兩相鄰站點間的主干道路上。分割線與兩站的距離大體相等。在城市核心地區，由于站點較為密集，且站點周邊的支次路網密度較高，站點輻射范圍往往在兩站中間的位置形成，與具體道路之間沒有明確的重合或平行關系。鐵路、快速路、河流等對自行車交通的分隔作用強，因此若站點之間存在此類分隔，輻射范圍以此為界線（見圖6）。部分站點的設置，由于過于靠近快速路，存在輻射范圍被壓縮的現象。如M2線芥園西道與咸陽路之間有快速路通過，兩站的輻射范圍呈現出以快速路分界的現象。兩站間距約為1.3 km，由于以快速路為界，芥園西道輻射范圍被局限在快速路300 m左右的范圍內。從服務的效率考慮，軌道交通站點設站應當盡量避免與鐵路、河流、快速路等距離過近。

圖6 站點輻射范圍邊界示意圖

除分界現象外，軌道交通站點輻射范圍之間還存在著不同程度的交疊現象，以及存在著相當比例的騎行接駁者并不選擇距離最近的軌道車站作為接駁站點。交疊現象比較明顯的區域主要發生在換乘站點周邊或不同線路但距離較近的站點周邊（見圖7）。其可能的原因是騎行者通過更遠的騎行距離減少換乘帶來的不便。因此在考慮此類站點的接駁設施及接駁通道時，應當按照實際的影響范圍擴大研究邊界。

圖7 站點輻射范圍交疊示意圖

圖8 站點輻射主要類型

3.3 站點輻射的典型形態

站點的輻射形態按照所在區位、城市功能定位、周邊交通條件等因素的不同，可以分為軸向放射型、發散放射型、兩翼擴展型和周邊服務型4種典型類型（見圖8）。

（1）軸向放射型（如土城站）。站點主要分布在城市外圍道路密度較低的地區，站點周邊的開發僅沿某主干道分布，騎行線路僅能沿該道路進行輻射，范圍可在放射型道路通道上延伸4—5 km。在該類地區，沿主干道的騎行環境和停車環境應充分加以改善，垂直的支路系統也應加強。同時，用地開發從沿線開發向周邊延伸，充分利用騎行服務范圍的可達性優勢。

（2）發散放射型（如財經大學站）。主要為軌道交通端頭站點，該站點要服務更遠且軌道無法延伸的區域，呈現出以站點為中心向外延展的扇形輻射特征，輻射半徑在4—5 km。在該地區，一般為末端居住區，應加強較遠地區的循環巴士接駁系統，早晚高峰共享單車潮汐平衡性問題。同時，應盡可能避免末端地區為單一居住類型用地，規劃多吸引點的混合用地。

（3）兩翼擴展型（如洪湖里站）。主要為軌道交通站點位于主要交通干道上，在沿垂直于線路的方向向兩側輻射，沿線一般有很好的公交服務且不利于騎行，垂直方向為兩側主要的服務地區，輻射距離在3—4 km。在該地區，要改善兩翼橫跨主干道路的騎行過街，垂直主干道的支路系統，應針對騎行進行優化。

（4）周邊服務型（如小白樓站）。站點主要位于城市中心區的密集地區，該地區服務較為密集且均質，服務范圍不大，邊界主要由其相鄰站點的輻射范圍相互平衡發展形成。這是最多的一類站點，在該站點周邊地區的共享單車服務布置應該具有一定的隨機性，保障基本總量即可。

4 結語

本文提出一種融合手機信令數據和共享單車數據能準確識別接駁軌道交通的騎行記錄的方法，并使用此方法提取天津地區的接駁軌道交通騎行記錄。實踐證明，兩類不同來源的數據的融合具有可行性，二者都具有很高的市場占有率，樣本容量也能很好反映騎行接駁的規律。實證數據表明，共享單車的實際服務范圍，在外圍地區可達到4—6 km，覆蓋了普通公交的接駁范圍，而超過90%的用戶使用距離在2 km以下，說明共享單車的使用主要還是短距離，符合最初的定位。分析結果直觀表現了各個站點的共享單車騎行輻射范圍，在此基礎上歸納4種軌道交通站點共享單車輻射范圍的空間形態特征，探討了不同形態類型產生的原因：與站點所處的區位、周邊道路網密度，城市開發類型都有密切的聯系，具有典型性，在其他城市也有同類的特征。