中小城市出行即服務體系（MaaS）規劃設計

覃栩曈 李文勇 廉 冠

（桂林電子科技大學建筑與交通工程學院，廣西桂林 541000）

出行即服務（MaaS）是近幾年逐漸流行的一種交通管理與服務的新概念，MaaS整合了多種交通方式的出行服務，轉變了出行者選擇交通出行方式的模式[1]。通過移動互聯網對車、站、人與服務的連接，降低了出行者出行過程中換乘等待、支付轉換以及服務滯后等帶來的成本浪費，為出行者一次完整的出行鏈出行提供最佳的出行服務，提高出行者的出行效率。MaaS模式的產生與發展，減少了私家車出行的依賴與資源的浪費，減輕了交通系統的服務承載壓力，提高了城市公共交通的服務水平，極大地促進了現代化綜合交通運輸體系的進一步發展[2]。歐洲和北美洲最早開始應用MaaS模式，如芬蘭Whim項目、瑞典UbiGo項目、加拿大Transit項目等[3]。隨著MaaS模式下市場的不斷擴張，我國首屆出行即服務（MaaS）學術沙龍2018年11月在中國ITS協會的組織下召開。清華大學交通研究所針對MaaS發展階段介紹、各國應用案例和出行者偏好選擇等方面，開展了最新的學術研究[4]。國內部分共享出行企業和互聯網企業已在上海、深圳、無錫等地開展MaaS模式的局部小規模試點。例如環球車享（EVCARD）、深圳海梁科技、大眾汽車集團、杭州八維通科技等，但國內整體上仍處于MaaS模式概念探索階段[5]。本文研究的內容是中小城市如何進行出行即服務體系規劃設計，從出行者的需求入手，分析中小城市居民的需求特征和出行鏈特征，以此為依據構建符合中小城市需求的出行即服務模式。運用多種先進技術，探討中小城市構建出行即服務體系的具體措施，提出規劃建設方面的操作性建議，為提高中小城市的公共交通服務水平提供新思路。

1 中小城市出行鏈特征分析

1.1 中小城市出行需求特征

（1）出行時間需求。

中小城市的居民出行時間特征不同于大城市，大城市出行距離普遍較長，大多數居民的通勤出行需求集中在早晨和晚上，形成出行早高峰和晚高峰。中小城市的出行距離普遍較短，部分居民會選擇在中午回家午休后再上班，造成中午時段多出兩次小規模的午高峰，呈現一天四個高峰的狀況，且中午兩個高峰間相隔時間較短。中小城市相比于大城市，出行高峰時段的持續時間也較短，為30～40 min。

（2）交通方式需求。

中小城市的各類交通方式構成與大城市存在一定差別，居民出行方式的選擇也有各自的特征。一般中小城市城市整體規模偏小、規劃面積較小、居民出行距離相對較短，出行方式以步行、公交、電動自行車為主，自行車、小汽車占據較大比例，出租車（網約車）所占比例較小。隨著共享交通的不斷發展，大城市共享交通不斷飽和，中小城市將成為共享交通發展的新趨向，中小城市出行的自行車與電動自行車比例也會有所提升。

1.2 中小城市出行鏈特征

本文出行鏈數據來自2018年12月對桂林市居民出行情況開展的“居民出行調查”問卷，通過對調查數據的分析，為構建中小城市出行即服務體系提供依據。調查共收回有效問卷41 145份，對調查問卷進行進一步分析整理，提取541條完整的居民出行鏈數據，其中步行140條、自行車（含共享單車）59條、電動車166條、公交車115條、小汽車55條、出租車（含網約車）6條。

以此為依據研究中小城市的出行鏈特征，MaaS體系下的主要出行方式為公交出行及非機動車出行，主要分析公交與非機動車出行鏈的特征。

（1）公交出行鏈。

通過對115條公交出行鏈的出行距離及換乘情況進行分析，得到的結果如圖1及表1所示。

圖1 公交出行距離分布圖

表1 公交換乘出行鏈數量 單位：個

中小城市居民選擇公交方式出行的出行距離普遍集中在1～15 km的中短距離出行，居民在乘坐公交出行時基本不會選擇換乘接駁其他交通方式，對公交換乘的需求也非常少。

（2）非機動車出行鏈。

通過對59條自行車及166條電動車出行鏈的出行距離及換乘情況進行分析，得到的結果如圖2、圖3、表2所示。

圖2 自行車（共享單車）出行距離分布

圖3 電動車出行距離分布

表2 非機動車出行鏈換乘數量 單位：個

中小城市居民選擇非機動車方式出行的出行距離普遍集中在5 km內的短距離出行，也有一定數量居民在大于5 km的中長距離出行中選擇非機動車出行，選擇非機動車方式出行的居民基本不會選擇換乘接駁其他交通方式。

（3）公交接駁情況。

中小城市居民公交出行的接駁方式均為步行；居民從出發地到公交站平均接駁距離為316 m，接駁距離超過500 m的出行鏈個數為19個；居民從公交站到目的地的平均接駁距離為354 m，接駁距離超過500 m的出行鏈個數為26個，接駁距離超過500 m的出行鏈在公交出行鏈中占比39.13%。

2 中小城市出行即服務體系構建

2.1 MaaS體系下的出行模式分類

通過對桂林市居民出行鏈特征的分析可以看出，居民對純公交及純非機動車方式出行的需求較高，對多種方式接駁換乘的出行需求非常小。分析接駁距離及出行距離，適合采用公交+非機動車換乘模式的出行鏈潛在需求較高，如公交接駁距離超過500 m、自行車出行距離超過5 km、電動車出行距離超過10 km的出行鏈。這部分居民沒有選擇采用接駁換乘的出行方式，原因是中小城市沒有規范的接駁規劃，換乘等候及最后一公里損耗了大量時間，給出行帶來不便。

本文選擇以公交車、自行車（含共享單車）、電動自行車三種出行方式構建中小城市MaaS體系，將MaaS體系下的出行模式分為公交模式、非機動車模式及公交+非機動車換乘模式。

2.2 中小城市出行即服務體系構建

構建中小城市出行即服務體系總體框架，需要總結中小城市出行即服務體系能夠為用戶提供的創新服務，根據國內外出行即服務的理論研究及應用案例，結合國內中小城市的實際情況，將中小城市出行即服務體系能夠提供的服務進行分類。

（1）個性化出行規劃服務。

大數據下的出行偏好分析、出行路徑規劃。

（2）高精準信息服務。

實時路徑誘導及導航服務、宏觀交通流信息發布服務。

（3）零等待換乘服務。

公交運力實時調度、共享交通工具優化布設。

（4）停車接駁服務。

公交與非機動車銜接設施、電動車停車續航服務。

（5）智慧公交站臺服務。

公交動態信息發布、站臺客流量監測。

（6）實時調度服務。

實時在線仿真系統、優化方案推演評估。

（7）MaaS用戶服務。

全方式票務整合、一體化支付服務。

各功能與實現技術間的邏輯關系如圖4所示。

圖4 中小城市出行即服務體系邏輯框架

中小城市出現即服務體系總體框架如圖5所示。

圖5 中小城市出行即服務體系總體框架

中小城市出行即服務體系框架是上述中小城市出行即服務體系功能要素的實體表達。中小城市出行即服務體系通過用戶手機終端、智能公交站臺及各類檢測器收集多元交通信息，在核心部分構建MaaS離線系統與MaaS實時系統，實現非實時預測分析及運籌調度策略與實時需求動態響應相結合的系統，針對高精準信息發布、零等待換乘、停車接駁服務、MaaS用戶服務等MaaS創新服務設計具體的功能框架。

2.3 中小城市出行即服務體系實施建議

根據中小城市出行即服務體系總體框架中MaaS離線系統與MaaS實時系統等各功能及相互之間的數據流關系，以桂林市為例，結合城市交通現狀，探討出行即服務體系如何在中小城市落地實施，并提出操作性建議。

（1）出行前的路徑規劃與調度。

為實現MaaS體系下的全出行鏈出行服務，需要在用戶出行前規劃好出行的路徑，出行路徑需要結合用戶的出行偏好，針對性地為用戶規劃。

中小城市可構建基于大數據分析的MaaS離線系統，運用交通大數據進行深度分析挖掘，掌握出行者的出行偏好，結合過往的出行需求數據（如手機信令數據、公交刷卡數據、網約車數據、共享單車數據）與天氣、溫度、周邊路況等信息對出行時的交通狀況進行預測，在出行者預訂出行時預先為出行者提供最佳的出行路徑建議。MaaS離線系統中的大數據分析平臺還可以對公交運力進行預調度，從出行者預定的出行方案中獲取析當天的出行需求，并以歷史出行需求數據和天氣、節假日等信息為數據支持，求解最佳的資源配置方案，對公交服務資源進行預先調度。

（2）出行中的導航與換乘。

在出行者的出行過程中，城市交通狀況不斷變化，方案通常需要及時改變。可基于實時在線交通仿真，構建MaaS實時系統，從各類交通檢測器收集需要的信息，提取交通歷史狀態以及路網特征，對未來交通狀態進行預測。

將出行者的預先出行方案導入實時在線交通仿真中，進行方案的推演評估，生成優化后的出行方案，對出行路徑進行實時優化。

為保證出行者出行過程中換乘便利，可依靠實時在線交通系統，基于預先的排班方案，結合前端獲取和短時預測的出行需求以及現狀的交通運行狀態，在實時在線交通仿真中進行方案推演評估，優化公交排班方案，對換乘需求進行實時響應，降低出行者在換乘時的等待時間，為出行者提供更優質的出行服務。為了解各站點當前的換乘需求，可在各站臺安裝視頻客流檢測器，實時采集站臺客流信息。

（3）出行后的支付與評價。

通過構建MaaS服務平臺與用戶進行交互，為用戶提供集成的MaaS出行前端服務。MaaS服務平臺對票務與支付功能進行整合，用戶使用出行碼或一卡通就能乘坐所有的交通工具，實現無縫換乘，通過整合支付功能完成出行全過程的支付。MaaS服務平臺還可以對信息服務進行整合，為用戶提供道路交通狀況、交通方式信息、出行路徑導航等實時的交通信息查詢服務，提供建議并引導用戶選擇最優的出行方案。用戶出行后可隨時提交評價，服務平臺可根據用戶的評價對各服務環節進行改進優化。

（4）交通規劃與基礎設施保障。

中小城市出行即服務體系的真正實現，離不開交通規劃措施與基礎設施建設的有效保障，基于大數據平臺的深度挖掘，系統可感知未來將要面對的交通需求變化，通過規劃的方式提前做好應對措施。

通過分析各站點的客流需求變化，可對公交線路走向進行優化，提高大客流站點的線路覆蓋率。通過分析各共享交通停車點的車輛需求，可指導共享交通運營企業優化交通工具的布設，提前調配車輛以滿足出行需求。

3 結語

本文通過分析中小城市的居民出行鏈特征，確定了公交、非機動車及公交+非機動車換乘三種模式構成的中小城市MaaS出行模式。采用結構化分析方法，提出了出行即服務體系的邏輯框架，進一步構建了由MaaS離線系統、MaaS實時系統等元素構成的中小城市出行即服務體系總體框架。針對出行即服務體系的實現提出具體措施，為出行者一次完整出行鏈的出行提供高效、舒適的最佳出行服務，實現城市出行量最大化、綠色出行最大化的出行即服務體系目標。