景區旅游軌道交通客流預測分析

作者簡介：

王慧勇（1990—），工程師，主要從事交通運輸規劃與管理工作。

摘要：針對旅游景區客流量淡旺季波動較大，難以指導景區軌道交通的規劃和建設這一問題，文章從景區旅游軌道交通客流特點出發，采用改進的四階段法進行景區軌道交通客流量預測;按照出行目的對景區間的出行分布進行建模;根據景區各種交通方式的出行時間、費用等因素使用概率模型進行方式劃分，得到景區最佳日客流量，并分配到軌道交通線上。該預測方法得到的客流量可以滿足景區軌道交通的常態化穩定運營，并為景區軌道交通的規劃決策者提供理論參考。

關鍵詞：景區;旅游軌道交通;客流預測

中國分類號：U491.1+13A491803

0 引言

近年來，我國旅游產業發展迅猛，已成為國民經濟戰略性支柱產業。2019年，國內旅游人數達60億人次，出境游客超過1.5億人次，接待入境游客1.45億人次，旅游總收入達6.63萬億元，旅游業對GDP的綜合貢獻為10.94萬億元，占GDP總量的11.05%[1]。在交通運輸部、國家旅游局等六部下發《關于促進交通運輸與旅游融合發展的若干意見》后，國內許多景區啟動了旅游軌道交通可行性研究或建設工作，如恩施青云崖、濟源黃河小浪底、中衛沙坡頭、福州永泰葛嶺等。旅游軌道交通已成為我國進行產業結構調整過程中重要的版塊[2]，其客流的準確預測可以為旅游軌道項目開發提供重要依據。

目前國內外針對旅游軌道交通客流預測研究主要有兩種方式：（1）按傳統的鐵路、觀光小火車進行經濟調查和運營組織設計，所得數據較為粗略，對財務評價、經濟評價的支撐較弱，不利于項目融資計劃的開展;（2）按城市軌道交通客流預測進行研究，通常采用四階段法，由于旅游交通特征與城市通勤交通特征存在較大差異，導致預測結果偏大。本文通過分析景區旅游軌道交通及其客流出行特征，引入拓展的四階段法，對景區軌道交通客流的生成和分布分別建模，確定景區軌道交通客流合理規模。

1 景區旅游軌道交通客流特性分析

景區旅游軌道交通客流可以描述為：在旅游景區內，以游覽、觀光為出行目的，通過軌道交通在空間上發生位移，在景點與景點間集中活動的人群。其吸引的客流量由兩部分組成：以游覽和觀光為主的旅游客流和景區內工作人員及沿線居民的通勤出行客流。

1.1 旅游軌道交通特征

旅游軌道交通主要功能是滿足游客快速、舒適地前往目的地參觀游覽、娛樂等需要，與只需實現乘客空間轉移的城市通勤軌道交通存在較大差異。

（1）游覽性。旅游軌道交通采用特定的制式、敷設方式，車體及線路整體與景區景色交相輝映，融為一體，兼顧了旅游觀光功能。

（2）區域性。由于旅游資源空間分布不均，導致旅游產品開發程度不同，旅游服務設施配套也不同，使游客對旅游景點的選擇常趨向一致。旅游軌道交通通常串聯這些風景優美、風情濃郁的景點，集中分布在旅游客源地和旅游目的地之間，具有明顯的區域性[3]。

（3）環保性。與機動車相比，軌道交通本身具有能源消耗少、環境影響小的客運優勢。旅游軌道交通為了最大化地降低景區噪音、尾氣、環境等方面的污染，采用新能源牽引供電、新材料車體，以達到交通與環境的和諧發展。

（4）替代性。由于經濟、時間、審美等各種原因，旅游交通的替代性也顯而易見，既表現為各種交通工具之間存在替代關系，也表現為同一種交通工具不同檔次之間的替代性[4]。

1.2 旅游軌道交通客流特征

旅游軌道交通客流特性與旅游客流特性基本一致，與城市通勤客流有較大的差異，其主要特征如下：

（1）波動性。從時間特性來看，受季節影響，旅游活動在一年內極不均衡，使得景區旅游軌道交通客流具有明顯的季節、一周內及單日不均衡性。越是著名的景區，旅游軌道交通客流的波動性越大。

（2）隨機性。游客會在節假日或工作日任意時間選擇任意景點，根據個人愛好、交通便利程度、時間及費用等因素考慮選擇乘坐旅游軌道交通，其出行的時間較分散，出行距離也不確定，而通勤客流的出行時間和出行地點相對集中和固定。

（3）聚集性。這一特性與旅游軌道交通的區域性特征類似，多數乘坐旅游軌道交通的游客會選擇氣候適宜、環境優雅、設施配套、服務良好的熱門旅游景區景點進行游覽[5]。

此外，旅游軌道交通客流與通勤客流在出行需求上也存在差異，通勤客流對出行時間的敏感度和對出行舒適性的要求上均低于旅游軌道交通客流。

2 景區旅游軌道交通客流量預測方法

封閉式景區以景觀資源為主，通勤客流主要是景區工作人員，客流量較小;開放式景區除了核心景觀資源外，還包含一些城鎮、村落和山鄉環境，通勤的客流相對較多。景區以旅游活動為主，旅游軌道交通客流量中旅游客流也明顯高于通勤客流。鑒于旅游軌道交通客流的特征，采用淡季和旺季客流進行景區軌道交通制式比選、運營組織設計是不合理的。本文提出應用增長率法和景區環境容量法來綜合確定研究年度客流量，以避免景區客流波動對軌道交通規模的影響。預測思路如圖1所示。

2.1 出行生成模型

2.1.1 通勤客流

通勤客流的預測采用乘車率法。采用本法的關鍵是確定吸引范圍人口規模，對于開放式景區還要統計流動人口規模。計算公式如下：

2.1.2 旅游客流

軌道交通客流預測分為初、近、遠三個預測年度，初期、近期旅游客流出行總量綜合考慮景區歷年游客總數、當地社會經濟發展水平和景區相關規劃等資料，采用增長率法進行預測。而由于增長率法預測時間愈長準確度愈低，遠期出行總量采用環境容量法。增長率法的公式為：

景區的環境容量是指一定地域范圍內的旅游區所擁有的景觀資源對游人的容納量。容納量的大小是衡量一個旅游區具有多大的景觀內涵，是否具有開發價值和發展前景的一個重要因素。環境容量法的公式為：

可游面積=總面積×可游比例（根據分區情況比例不定），可游面積通常取50%～70%，人均游覽面積規模通常取5～10 m2/人。

2.2 出行分布模型

在旅游景區內，通常每個軌道交通站點服務于一個及相鄰的幾個景點，站點的吸引范圍是明確的，可以包含一個或多個交通小區。因此，景區內的軌道交通客流分布，不需要考慮各景點內部客流分布。重力模型突出了各交通小區間的相互作用關系，比較切合實際。根據景區客流主要出行分布情況，采用重力模型計算站間交通分布。當軌道站點較少，客流分布較為明確時，可以根據客流的流量、流向直接計算站間交通分布。

2.3 出行方式劃分模型

景區客流的出行最終是以某種特定的交通方式來實現的。概率模型假定對各種運輸方式的選擇是以各種運輸方式所需的時間、費用等阻抗參數構成的各種交通阻抗大小為基礎，以一定的概率關系構造的。通過不同出行交通方式間的競爭，應用Logit概率模型預測研究年度的旅游軌道交通出行量矩陣。

2.4 交通分配

旅游景區軌道交通線網單一，在完成旅游客流出行分布和方式劃分階段后，便得到了軌道交通承擔的客流量。當景區規劃旅游軌道交通線網時，可采用隨機用戶平衡模型將客流量分配到景區的軌道網上。

3 結語

本文根據旅游軌道交通客流特點，利用環境容量法確定遠期景區最佳游客量，利用增長率法預測初期、近期景區交通生成量，并利用重力模型和Logit模型對景區旅游軌道交通客流進行分布和方式劃分預測。由于本文未搜集到相關景區的客流資料，沒有針對具體案例驗證本文研究方法的準確性，后續研究中，將對本文提出的方法進行實際應用、改進和完善，以使其能更有效地指導景區軌道交通的建設。

參考文獻：

[1]中華人民共和國文化和旅游部2019年文化和旅游發展統計公報[DB/OL].https：//www.mct.gov.cn/whzx/ggtz/202006/t20200620_872735.htm，2020-06-20.

[2]藺 欽，劉云霞.基于拓展四階段法的旅游交通客流預測[J].汽車實用技術，2017（19）：206-208.

[3]項 譯.基于手機信令數據的旅游交通客流特征分析研究[D].南京：東南大學，2017.

[4]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.

[5]曾炎盛.旅游景區停車供需分析方法研究及應用[J].山東交通學院學報，2019，27（2）：30-37.