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西湖景區(qū)網(wǎng)約車運(yùn)行特征研究與停車優(yōu)化

2025-06-10 00:00:00程鵬裴洪雨
時(shí)代汽車 2025年11期

摘 要:網(wǎng)約車是西湖景區(qū)重要的出行方式。隨著西湖景區(qū)旅游人數(shù)爆發(fā)式增長(zhǎng),網(wǎng)約車的使用量也隨之快速上升。車輛臨停上下客的行為對(duì)景區(qū)道路通行效率產(chǎn)生了一定影響,且靈隱等重點(diǎn)景區(qū)還存在打車難的問(wèn)題。本文借助數(shù)據(jù)分析手段,深入剖析景區(qū)網(wǎng)約車運(yùn)行的時(shí)間、空間特征,并依據(jù)分析結(jié)果提出臨停位置布局優(yōu)化方案,打造網(wǎng)約車??课屑~,旨在提升景區(qū)交通運(yùn)行效率和游客體驗(yàn)。

關(guān)鍵詞:網(wǎng)約車 時(shí)空特征 布局優(yōu)化 效率提升

2023年以后,西湖景區(qū)游客數(shù)量持續(xù)回升。工作日客流量為10萬(wàn)-20萬(wàn)人次,雙休日客流量為20萬(wàn)-40萬(wàn)人次,五一假期客流量達(dá)到高峰,日均客流56.6萬(wàn)人次,單日客流最高達(dá)80.9萬(wàn)人次。2023年,西湖景區(qū)在途車輛數(shù)超過(guò)8000輛的天數(shù)共有252天,較以往明顯增加;年平均擁堵指數(shù)達(dá)2.5,相比2019年增長(zhǎng)了39%,處于嚴(yán)重?fù)矶聽(tīng)顟B(tài)。

網(wǎng)約車已成為景區(qū)主要的出行方式之一,五一假期景區(qū)日均通行車輛數(shù)11.4萬(wàn)輛,其中網(wǎng)約車占總通行車輛的比例高達(dá)25.8%。每逢節(jié)假日,西湖景區(qū)停車難問(wèn)題突出,網(wǎng)約車在路邊或景區(qū)大門附近臨時(shí)停放上下客,不僅嚴(yán)重影響景區(qū)道路通行效率,還降低了游客的出行體驗(yàn)。例如,在景區(qū)的一些狹窄道路上,網(wǎng)約車的臨時(shí)??靠赡苁乖倦p向兩車道的道路變成單向通行,大大增加了車輛的通行時(shí)間,進(jìn)而導(dǎo)致?lián)矶轮笖?shù)上升。因此,有必要對(duì)西湖景區(qū)網(wǎng)約車??吭O(shè)施現(xiàn)狀進(jìn)行全面評(píng)估。

本文借助大數(shù)據(jù)分析手段,分析景區(qū)網(wǎng)約車運(yùn)行的時(shí)間、空間特征,并依據(jù)分析結(jié)果提出??坎季謨?yōu)化方案,打造網(wǎng)約車??课屑~,以提升游客交通出行服務(wù)效率和品質(zhì)。

1 研究基礎(chǔ)

1.1 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

本次研究聚焦西湖景區(qū)網(wǎng)約車,數(shù)據(jù)處理工作為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。研究范圍為59.04平方千米的西湖景區(qū)行政區(qū)劃。數(shù)據(jù)來(lái)源于杭州市網(wǎng)約車監(jiān)管平臺(tái),其涵蓋訂單號(hào)、公司標(biāo)識(shí)、經(jīng)緯度、時(shí)間、里程等多方面信息,杭州市網(wǎng)約車日訂單量約127.6萬(wàn)條,涉及42家運(yùn)營(yíng)公司,以csv格式存儲(chǔ),單量約120M,本研究選取2023年9月周六數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

在數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié),由于各行業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量差異大,故先清理異常值、剔除冗余數(shù)據(jù)。處理缺失值時(shí),鑒于經(jīng)緯度對(duì)后續(xù)分析的關(guān)鍵作用,直接刪除出發(fā)或到達(dá)經(jīng)緯度缺失的訂單,占比6.73%;例如,若某訂單缺失到達(dá)經(jīng)緯度,那么在分析網(wǎng)約車的落客地點(diǎn)分布時(shí),該訂單就無(wú)法準(zhǔn)確反映實(shí)際情況,可能會(huì)干擾對(duì)落客聚集區(qū)域的判斷,所以需要?jiǎng)h除。對(duì)于3.33%存在載客里程為零但載客時(shí)間不為零的異常數(shù)據(jù),因其影響分析,也予以刪除。這類數(shù)據(jù)可能是由于系統(tǒng)錯(cuò)誤記錄導(dǎo)致的,如果不刪除,在計(jì)算平均載客里程等指標(biāo)時(shí)會(huì)產(chǎn)生偏差。依據(jù)訂單號(hào)識(shí)別并刪除重復(fù)訂單,保留唯一標(biāo)識(shí),重復(fù)數(shù)據(jù)占比10.49%。最后篩選起終點(diǎn)均在景區(qū)內(nèi)的訂單,排除無(wú)關(guān)數(shù)據(jù),以提升運(yùn)算速度。

1.2 技術(shù)路線

本研究以解決西湖景區(qū)網(wǎng)約車停靠問(wèn)題為核心,對(duì)網(wǎng)約車需求特征的研究,從車輛訂單量、出行距離、空間分布和??奎c(diǎn)分布多維度展開(kāi),全面揭示網(wǎng)約車的運(yùn)行規(guī)律[1]。進(jìn)而,依據(jù)需求特征分析結(jié)果,結(jié)合景區(qū)實(shí)際交通供給情況,提出具有針對(duì)性的??坎季謨?yōu)化方案,最終實(shí)現(xiàn)提升景區(qū)交通運(yùn)行效率和游客出行體驗(yàn)的目標(biāo)。

2 景區(qū)網(wǎng)約車需求特征

2.1 車輛和訂單量

總體來(lái)看,周六景區(qū)網(wǎng)約車日均訂單量為4.35萬(wàn)次,日均投入運(yùn)營(yíng)的網(wǎng)約車數(shù)量為2.22萬(wàn)輛,平均每輛車日均載客約1.96次。網(wǎng)約車訂單量呈現(xiàn)明顯的高峰特征,14-15時(shí)達(dá)到最高峰值,該時(shí)段小時(shí)訂單量高達(dá)3736單。自午后至20時(shí),小時(shí)訂單量一直維持在較高水平,20時(shí)之后訂單量逐漸回落。通過(guò)分析景區(qū)24小時(shí)擁堵延時(shí)指數(shù)特征可知,網(wǎng)約車訂單量的增長(zhǎng)對(duì)景區(qū)交通擁堵?tīng)顩r影響顯著。隨著網(wǎng)約車數(shù)量的增加,景區(qū)擁堵指數(shù)逐步上升,尤其是14-17時(shí),擁堵程度持續(xù)處于高位,擁堵延時(shí)指數(shù)一度超過(guò)2.5。這是因?yàn)?4-17時(shí)正值游客在景區(qū)內(nèi)活動(dòng)的高峰期,景點(diǎn)周邊道路人流量和車流量本身就大,此時(shí)網(wǎng)約車訂單量增加,更多車輛需要尋找合適地點(diǎn)??可舷驴?,進(jìn)一步加劇了道路的擁堵。

在一天的不同時(shí)間段,網(wǎng)約車訂單量存在差異。上午和傍晚是游客進(jìn)出景區(qū)的集中時(shí)段,網(wǎng)約車出行量相應(yīng)增加。這可能是因?yàn)?0-11時(shí)許多游客選擇在此時(shí)到達(dá)景區(qū)開(kāi)始游玩,而13-14時(shí)是部分游客結(jié)束上午行程,從酒店或其他地方前往景區(qū)繼續(xù)游玩的時(shí)段。出景區(qū)訂單量與進(jìn)景區(qū)不同,沒(méi)有明顯早高峰,訂單量高峰出現(xiàn)在18-19時(shí),最高小時(shí)訂單量為1943單。這是因?yàn)?8-19時(shí)大部分游客結(jié)束了一天的游玩,開(kāi)始返程,所以此時(shí)出景區(qū)的網(wǎng)約車需求大增。

2.2 出行距離

從出行距離分布來(lái)看,景區(qū)游客以市內(nèi)居民為主。網(wǎng)約車載客次均行駛里程為8.7km,10km以內(nèi)單次占比76.6%,20km以內(nèi)單次占比94.6%。這表明大部分游客選擇網(wǎng)約車出行的范圍主要集中在景區(qū)周邊及市內(nèi)較近距離區(qū)域,可能是因?yàn)槲骱皡^(qū)本身景點(diǎn)較為集中,游客在景區(qū)內(nèi)及周邊活動(dòng)頻繁,且市內(nèi)公共交通網(wǎng)絡(luò)相對(duì)發(fā)達(dá),對(duì)于較遠(yuǎn)行程,游客可能會(huì)選擇其他交通方式。

2.3 出行空間分布

西湖景區(qū)網(wǎng)約車上落客的出行空間分布呈現(xiàn)出明顯的聚集性與指向性特征。從整體來(lái)看,湖濱商圈、靈隱寺、雷峰塔、吳山廣場(chǎng)等熱門景點(diǎn)周邊,是網(wǎng)約車上落客的高度聚集區(qū)域。這些區(qū)域承載著豐富的旅游資源和商業(yè)活動(dòng),對(duì)游客具有強(qiáng)大的吸引力,因此成為網(wǎng)約車的主要目的地。

湖濱商圈作為集購(gòu)物、餐飲、休閑為一體的綜合性區(qū)域,擁有眾多知名品牌店鋪和特色美食街區(qū),吸引大量游客前來(lái)消費(fèi)娛樂(lè),進(jìn)而產(chǎn)生大量的網(wǎng)約車需求。靈隱寺作為著名的佛教圣地,吸引了來(lái)自各地的信徒和游客,在宗教節(jié)日和旅游旺季,靈隱寺周邊的網(wǎng)約車訂單量更是急劇增加。雷峰塔作為游客打卡的熱門景點(diǎn),周邊的網(wǎng)約車落客點(diǎn)也較為集中。吳山廣場(chǎng)因周邊的河坊街等古街充滿傳統(tǒng)韻味,吸引眾多游客前來(lái)感受杭州的歷史文化魅力,帶動(dòng)了周邊網(wǎng)約車業(yè)務(wù)的頻繁發(fā)生。

而從出行的起點(diǎn)來(lái)看,景區(qū)周邊的酒店、民宿集中區(qū)域以及交通樞紐附近,是網(wǎng)約車的主要上客點(diǎn)。酒店和民宿為游客提供住宿服務(wù),游客在出行時(shí)往往會(huì)選擇網(wǎng)約車作為便捷的交通方式;交通樞紐如杭州東站、杭州站等,承擔(dān)著大量的人員流動(dòng),外地游客抵達(dá)后,很多會(huì)選擇乘坐網(wǎng)約車前往西湖景區(qū),使得這些地方成為網(wǎng)約車的重要客源地。這種上落客空間分布的差異,反映出游客在景區(qū)內(nèi)的出行軌跡和活動(dòng)規(guī)律,也為優(yōu)化網(wǎng)約車停靠布局提供了關(guān)鍵依據(jù),以便更好地滿足游客的出行需求,提升景區(qū)的交通服務(wù)質(zhì)量 。

2.4 網(wǎng)約車??奎c(diǎn)分布

HDBSCAN(基于密度的空間聚類算法)是一種高效的密度聚類算法,由Campello、Moulavi和Sander于2013年提出。該算法適用于處理含噪聲的復(fù)雜數(shù)據(jù)集,能自動(dòng)確定聚類數(shù)量。它將DBSCAN轉(zhuǎn)化為層次聚類算法,并運(yùn)用基于聚類穩(wěn)定性的技術(shù)提取平面聚類結(jié)果,可發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類,處理不同密度的數(shù)據(jù)分布,對(duì)噪聲和異常值具有較強(qiáng)的魯棒性[2]。

利用地理處理工具(ArcGIS)中的自調(diào)整(HDBSCAN)算法對(duì)景區(qū)網(wǎng)約車落客點(diǎn)進(jìn)行聚類分析。該算法需設(shè)定每個(gè)聚類的最小要素?cái)?shù)量(min_samples參數(shù)),并計(jì)算網(wǎng)約車落客點(diǎn)簇的數(shù)量k。通過(guò)繪制k-min_samples曲線圖,運(yùn)用“肘部法則”確定最佳簇?cái)?shù)量。從圖中可知,隨著min_samples增加,k值迅速下降,當(dāng)min_samples達(dá)到60時(shí)出現(xiàn)明顯肘點(diǎn),此后k值下降速度明顯放緩。因此,選擇min_samples=60且k=89作為最佳聚類參數(shù),初步確定網(wǎng)約車落客點(diǎn)的規(guī)模和聚集區(qū)域。

3 ??坎季謨?yōu)化方案

3.1 景區(qū)交通供給情況

景區(qū)內(nèi)部道路總里程76公里,路網(wǎng)密度僅1.2公里/平方公里(市區(qū)建成區(qū)為7.6公里 /平方公里),且多為雙向2車道。這種狹窄的道路條件在應(yīng)對(duì)網(wǎng)約車??啃枨髸r(shí)存在較大局限性,車輛停靠易造成道路堵塞。景區(qū)內(nèi)部總停車泊位約9600個(gè),對(duì)于旅游旺季大量的車輛來(lái)說(shuō),停車位相對(duì)不足,網(wǎng)約車在尋找停車位時(shí)可能會(huì)增加道路上的無(wú)效行駛時(shí)間,加劇擁堵。目前,景區(qū)內(nèi)尚未通達(dá)地鐵,周邊分布有12座地鐵站,雖然公交能承擔(dān)一部分游客的出行需求,但目前還無(wú)法完全滿足游客快速、便捷的換乘需求。

結(jié)合網(wǎng)約車需求特征來(lái)看,熱門景點(diǎn)周邊網(wǎng)約車需求大,但道路和停車資源有限,難以滿足車輛??俊@?,靈隱寺周邊在旅游旺季網(wǎng)約車訂單量劇增,而狹窄的道路和有限的停車位使得網(wǎng)約車??坷щy,導(dǎo)致道路擁堵加劇。這充分說(shuō)明現(xiàn)有交通供給在滿足網(wǎng)約車??啃枨蠓矫娲嬖诿黠@不足,急需優(yōu)化調(diào)整。

3.2 整體運(yùn)行情況

目前雙休日及小長(zhǎng)假、長(zhǎng)假期間每天8時(shí)至17時(shí),西湖景區(qū)實(shí)行小客車“單雙號(hào)”管理措施,客運(yùn)出租汽車禁止駛?cè)腱`隱景區(qū),今年以來(lái),景區(qū)雙休日和節(jié)假日擁堵延時(shí)指數(shù)峰值基本控制在4.0以內(nèi),主要擁堵時(shí)段出現(xiàn)在上午10時(shí)至下午18時(shí),主要擁堵路段集中在北山街、南山路、靈隱路、虎跑路。這些擁堵路段大多位于景區(qū)核心區(qū)域,周邊景點(diǎn)眾多,車流量和人流量大,網(wǎng)約車的頻繁??窟M(jìn)一步加重了交通負(fù)擔(dān)。

3.3 ??坎季謨?yōu)化方案

基于網(wǎng)約車落客點(diǎn)的聚類分析結(jié)果,綜合考慮景區(qū)現(xiàn)有停車設(shè)施、公交站布局、道路實(shí)際狀況以及限行區(qū)域要求,最終確定網(wǎng)約車??空军c(diǎn)。同時(shí),在重點(diǎn)道路實(shí)施網(wǎng)約車定點(diǎn)上下客方案,包括3個(gè)路外定點(diǎn)和17個(gè)路內(nèi)定點(diǎn)。

例如,滿覺(jué)隴村道路較窄,為避免形成堵點(diǎn),分別在動(dòng)物園停車場(chǎng)、蓮花峰路(虎跑交警中隊(duì)至九曜山隧道西口)、虎跑路金桂路口、四眼井公交站設(shè)置網(wǎng)約車和出租車上下客點(diǎn)[3]。中秋假期,西湖景區(qū)實(shí)行出租車、網(wǎng)約車在西泠橋停車場(chǎng)定點(diǎn)上下客,治堵效果顯著。出租車和網(wǎng)約車可在西泠橋口上下客后立即駛離,有效緩解了孤山路的交通擁堵?tīng)顩r[4]。

3.4 治理成效

五一期間,景區(qū)擁堵情況得到大幅改善,景區(qū)擁堵延時(shí)指數(shù)均值、峰值和車流最高在途量、總通行車輛數(shù)均明顯下降。景區(qū)白天平均延時(shí)指數(shù)日均2.57,同比下降15.4%;延時(shí)指數(shù)峰值日均3.14(最高為5月1日的4.34,較2023年五一最高的5.94下降27.0%),同比下降20.8%;5月2日在景區(qū)總客流突破90萬(wàn)人次的情況下,當(dāng)日景區(qū)擁堵指數(shù)峰值僅3.85;最高在途車輛日均0.61萬(wàn)輛,同比下降43.4%;白天總通行車輛日均7.19萬(wàn)輛,同比下降37.1%。TOP5擁堵道路(北山街、南山路、靈隱路、龍井路、楊公堤)平均車速較2023年五一提升7%。

不同的優(yōu)化措施對(duì)緩解擁堵起到了不同的作用。通過(guò)設(shè)置專門的上下客區(qū)域,減少了車輛在道路上的隨意??啃袨?,降低了車輛之間的沖突點(diǎn)。通過(guò)停車場(chǎng)和路內(nèi)定點(diǎn)上下客,車輛可以有序通行,避免了在狹窄道路上的長(zhǎng)時(shí)間停留和頻繁加塞,從而提高了道路的實(shí)際通行能力,緩解了擁堵?tīng)顩r。

4 結(jié)論與展望

本研究通過(guò)對(duì)西湖景區(qū)網(wǎng)約車相關(guān)數(shù)據(jù)的深入分析,全面評(píng)估了網(wǎng)約車??吭O(shè)施現(xiàn)狀,明確了景區(qū)網(wǎng)約車的需求特征,并提出了針對(duì)性的??坎季謨?yōu)化方案。實(shí)踐證明,優(yōu)化方案取得了顯著的治理成效,有效緩解了景區(qū)的交通擁堵?tīng)顩r,提升了游客的出行體驗(yàn)。

未來(lái)研究方向可進(jìn)一步聚焦于如何利用智能交通技術(shù),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)約車停靠的智能化管理,提高資源利用效率;同時(shí),考慮將網(wǎng)約車停靠服務(wù)優(yōu)化與景區(qū)其他交通方式進(jìn)行深度融合,建立網(wǎng)約車與公交、地鐵的換乘銜接體系,設(shè)置專門的換乘樞紐,為游客提供更加優(yōu)質(zhì)的出行服務(wù)。此外,隨著旅游市場(chǎng)的不斷變化和發(fā)展,持續(xù)跟蹤和評(píng)估網(wǎng)約車??糠?wù)優(yōu)化效果,適時(shí)調(diào)整優(yōu)化方案,以適應(yīng)景區(qū)交通需求的動(dòng)態(tài)變化。

參考文獻(xiàn):

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