基于GIS的通勤班車線路優(yōu)化研究

肖 赟，段園煜，王志輝，張成哲

(合肥學(xué)院 城市建設(shè)與交通學(xué)院，安徽 合肥 230601)

通勤班車是指單位為滿足員工上下班交通需求,通過自有車輛或向第三方購買服務(wù)，提供具有相對穩(wěn)定的運輸線路、發(fā)車時刻等特征的運輸服務(wù)。通勤交通是員工的剛性出行需求，是城市交通流的重要組成。隨著城市快速發(fā)展，交通擁堵成為城市普遍現(xiàn)象，越來越多單位開始重視通勤交通。通勤班車線路設(shè)計直接關(guān)系著運輸服務(wù)效率和水平，是員工選擇出行方式的重要因素，因此有必要對通勤班車線路的優(yōu)化設(shè)計進行研究。

線路優(yōu)化設(shè)計的關(guān)鍵是確定客流需求規(guī)模和空間屬性分布。一些學(xué)者對客流規(guī)模開展了研究，芮海田等[1]基于指數(shù)平滑和馬爾科夫模型,提出了公路客運量預(yù)測方法。翁超偉[2]建立了通勤服務(wù)信息管理系統(tǒng)，讓員工上報交通出行屬性，并以此提出了帶裝載能力約束的硬時間窗車輛路徑問題模型。熊永超[3]通過發(fā)放調(diào)查問卷，確定了需求規(guī)模和服務(wù)需求，以SEVRQUAL模型為理論基礎(chǔ),并以此提出了包括線路優(yōu)化的質(zhì)量提升方案。李浩、符天陽[4-5]基于公交一卡通數(shù)據(jù)，從時間維度、人口維度和氣候維度提出了公交客流的預(yù)測方法。王云鵬[6]引入了時間成本的概念,設(shè)計了通勤班車線路優(yōu)化模型,并運用蟻群算法進行模型求解。

隨著地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)的發(fā)展，不少學(xué)者將GIS應(yīng)用到空間屬性分布研究中。陸龍妹[7]基于GIS空間分析技術(shù)，提出了交通通達性模型。胡海利[8]等通過GIS空間插值原理，分析了區(qū)域交通規(guī)劃實施進展情況。王杰[9]根據(jù)交通狀況、人口規(guī)模等約束條件，提出了一種基于GIS的公交線路規(guī)劃方法，并利用Dijkstra算法進行路徑分析。陳艷艷等[10]借助GIS空間分析功能，提出了區(qū)域公交可達性計算方法。

以上研究對于通勤班車線路優(yōu)化設(shè)計有著重要的參考價值，但不能完全適用于通勤班車。在需求預(yù)測階段，以上研究主要采用問卷調(diào)查或沿用歷史客流數(shù)據(jù)，具有一定的局限性；在空間屬性布局階段，大部分學(xué)者主要關(guān)注城市公交線路的優(yōu)化，缺少針對通勤班車特性的線路優(yōu)化研究。隨著智能手機的發(fā)展，手機信令數(shù)據(jù)為客流分析提供了思路和途徑，其在時間和空間上具有較好的穩(wěn)定性，能有效反映旅客的出行軌跡。GIS憑借數(shù)據(jù)處理和空間分析能力，它不僅可以處理通勤線路上客流數(shù)據(jù)和地理屬性數(shù)據(jù)，還提供了緩沖區(qū)分析、網(wǎng)絡(luò)分析等空間分析手段。由此，本文采用手機信令等實證數(shù)據(jù)和地理信息系統(tǒng)GIS技術(shù)，擬解決通勤客流需求規(guī)模和地理空間分布的定量化問題，對于優(yōu)化通勤班車線路有著重要的意義。

1 研究方法

1.1 主要思路和步驟

本文研究主要通過5個步驟開展通勤班車線路的優(yōu)化研究工作。

(1)確定單位手機信令數(shù)據(jù)范圍。通過地理信息系統(tǒng)軟件ARCGIS篩選單位的矢量圖，確定單位地理空間范圍。

(2)篩選本單位員工的手機信令數(shù)據(jù)。有兩種方式，一是采用員工自我上報，這種方式操作簡單，但耗時耗力，尤其是對于員工流動較大的單位，通過員工上報得出的數(shù)據(jù)往往更新不及時。二是采用手機信令數(shù)據(jù)軌跡特征推算，員工通勤出行軌跡具有重復(fù)性和規(guī)律性，根據(jù)員工上班時間特征，篩選單位地理空間范圍的手機信令數(shù)據(jù)，將其認定為本單位員工的手機信令數(shù)據(jù)。為了保證分析精度，調(diào)查時間不應(yīng)低于3天，且覆蓋高峰日和低峰日。

(3)分析員工居住地數(shù)據(jù)。根據(jù)時間分布，提取手機信令數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度等字段，確定單位員工的居住地分布。如對于只有白班的單位，可提取其晚上24：00至早上05:00的手機位置，將其設(shè)定為居住地。

(4)劃分城市交通小區(qū)。參照城市公共站點的覆蓋率，可以結(jié)合城市路網(wǎng)分布，以500～1000米覆蓋率范圍劃分交通小區(qū)。員工居住點分布集中的區(qū)域，交通小區(qū)可適當細化。

(5)優(yōu)化通勤班車線路。根據(jù)客流分布，以提升覆蓋率為主要目標，綜合其他約束條件，優(yōu)化通勤班車線路，其具體步驟如圖1所示。

圖1 研究方法

1.2 客流需求規(guī)模分析

以本單位所有員工作為潛在客流需求。通過運營商平臺，提取有規(guī)律進入單位地理空間范圍的手機信令數(shù)據(jù)，將其軌跡等同為單位員工的出行軌跡。手機信令數(shù)據(jù)在時間和空間上具有較好的穩(wěn)定性，能有效反映員工出行軌跡。手機信令數(shù)據(jù)字段主要有終端號(IMSI)、小區(qū)編號(LAC)、基站編號(CELL)、接收時間(TIME)、基站經(jīng)度(LNG)和基站緯度(LAT)等。由于基站的覆蓋范圍約為100～500M，旅客的定位數(shù)據(jù)雖有一定誤差，但能夠滿足通勤班車線路優(yōu)化的需求。

通過PYTHON手機信令數(shù)據(jù)的挖掘處理主要分為三個方面。一是數(shù)據(jù)篩選，篩選出單位相關(guān)的手機信令數(shù)據(jù)，并對其居住點進行分析，這樣能大幅降低分析的范圍。二是數(shù)據(jù)簡化，只保留經(jīng)緯度和終端號等字段，并對終端號字段簡化數(shù)字編碼，以提高計算機運算速度。三是數(shù)據(jù)去噪，對冗余數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)和乒乓數(shù)據(jù)進行處理，以提高數(shù)據(jù)的準確度。

1.3 交通小區(qū)的劃分

劃分合理的交通小區(qū)是分析通勤班車客流分布的基礎(chǔ)，交通小區(qū)一般借助行政區(qū)域、道路、鐵路和河流等方式進行劃分。一般而言，通勤班車線路里程不會超過20公里，由此為簡化分析，可以以單位為中心，以15～20公里為半徑，選取一定的地理空間區(qū)域作為居住點研究范圍。根據(jù)城市公交站點500～1000米的覆蓋范圍，劃分大致相等的交通小區(qū)，依據(jù)道路邊界和土地性質(zhì)，對交通小區(qū)進行修正。為了更精確的分析，還可以每個住宅小區(qū)作為一個交通小區(qū)，住宅小區(qū)數(shù)據(jù)可通過PYTHON軟件爬蟲提取。

1.4 線路優(yōu)化方法

線路優(yōu)化首先要確定優(yōu)化模型，相關(guān)研究[11-12]表明，通勤巴士的線路覆蓋率是員工關(guān)注的主要因素。由此，以提高通勤班車覆蓋范圍為主要目標。在線路優(yōu)化的過程中，必須考慮到約束條件。涉及到線路的約束指標主要有線路里程、線路條數(shù)和非直線系數(shù)等。線路里程和線路條數(shù)會受到車輛運力資源的限制，非直線系數(shù)決定了乘客的在途時間，參照公共交通設(shè)計標準，一般不應(yīng)大于1.4，部分放射線路段不應(yīng)超過2。由此，構(gòu)建通勤班車線路優(yōu)化模型如公式1所示。

式(1)

式中S：線路的總覆蓋率；Sij：第i條線路第j個?？奎c的覆蓋率；Li：第i條線路里程；m：線路條數(shù)；n：線路站點個數(shù)；r：線路非直線系數(shù)；L，A，B，R：線路里程、條數(shù)、站點和非直線系數(shù)等資源限制。

1.5 基于GIS交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的評價方法

線網(wǎng)評價方法有CAD制圖和GIS制圖兩種方式，CAD制圖有著簡單便捷、繪制精準等優(yōu)點，但其無法存儲大量的屬性數(shù)據(jù)，評價的過程比較復(fù)雜。

GIS融合了計算機技術(shù)、地理科學(xué)和測繪技術(shù)，能有效分析具有地域特征的問題。通勤班車線路規(guī)劃具有明顯的地理空間特征，GIS依托強大的空間分析功能可以準確計算線網(wǎng)覆蓋等關(guān)鍵指標，能快速有效的簡化評價過程，由此采用GIS作為通勤班車線路評價工具。通過ARCGIS軟件將不同點線面數(shù)據(jù)按地理信息分層儲存，建立通勤班車線路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

(1)客流分布層：與單位相關(guān)的手機信令數(shù)據(jù)是潛在客流，在此以手機信令數(shù)據(jù)為分布點，并在ARCGSI中以點的方式儲存。

(2)通勤班車線路層：存放通勤班車線路，以線的方式儲存。

(3)交通小區(qū)層：存放交通小區(qū)，以面的方式儲存。

2 基于GIS的通勤班車線路優(yōu)化設(shè)計

2.1 通勤班車線路現(xiàn)狀分析

單位A處于合肥市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)內(nèi)，員工約1千余人。目前員工上班的方式主要有通勤客車、城市公交和私家車，通勤客車所占的比例約為10%，單位附近暫無軌道交通站點。根據(jù)單位A的地理空間范圍，利用軟件下載合肥市街道地圖，在確定坐標系后對地圖進行矢量化。目前單位共有3條通勤班車線路，具體見表1和圖2。

表1 合肥某單位A通勤班車現(xiàn)狀表

圖2 合肥某單位A通勤班車路線矢量圖

2.2 客流需求分析

選擇2019年5月全月為調(diào)查時間，依托某運營商數(shù)據(jù)平臺，該運營商在合肥市場份額約為19%，具有較強的代表性。根據(jù)地理范圍選擇在5月份多次出現(xiàn)在單位A的手機信令數(shù)據(jù),再根據(jù)其時間字段Time選擇晚上時段(24:00-05:00)手機信令數(shù)據(jù)經(jīng)緯度值,經(jīng)處理得到單位A員工的居住地。經(jīng)數(shù)據(jù)簡化和去噪處理后，部分數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 部分客流數(shù)據(jù)分布

2.3 交通小區(qū)劃分

通勤班車服務(wù)半徑不宜過大，一般為20公里以內(nèi)。為定量分析A單位客流空間分布，以A單位為中心，以20公里為半徑，通過ARCGIS在地圖上畫出一個區(qū)域，該區(qū)域為本文研究的范圍。以500～1000米劃為范圍，結(jié)合路網(wǎng)分布，將區(qū)域分為208個交通小區(qū)。將員工的居住地按照經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，分配到各交通小區(qū)中。用ARCGIS點轉(zhuǎn)要素功能將客流數(shù)據(jù)標識到底圖中，各區(qū)域的員工居住點數(shù)量如表2所示，第171號小區(qū)需求最為旺盛，共有68個需求點。

表2 部分交通小區(qū)起訖表

3 通勤班車的路線優(yōu)化

3.1 線路優(yōu)化模型分析

城市公共交通站點一般用300～500米覆蓋率進行評價，由于通勤班車對員工免費，員工可接受步行到站點的距離比城市公交站點要長，在此選擇500米覆蓋率為通勤班車評價指標。

通過ARCGIS的緩沖區(qū)分析，得到通勤班車矢量地圖的點或線元素，以此為基礎(chǔ)向周邊拓展500米，將形成一個500米的覆蓋率區(qū)域。計算落在通勤班車線路上點或線元素上的手機信令數(shù)據(jù)，得出該線路的覆蓋率S。

以maxS為優(yōu)化模型的目標，在不增加運力等資源基礎(chǔ)上，設(shè)定約束條件如下：

②線路條數(shù)與原條數(shù)保持一致，均為3條。

③線路非直線系數(shù)ri≤2。

3.2 通勤班車起訖點的確定

因通勤班車現(xiàn)狀總條數(shù)為3條，需確定3個起訖點。起訖點的選擇考慮需綜合考慮3個因素，一是選擇交通小區(qū)客流比較集中的區(qū)域為備選區(qū)域，在此選擇前10%共20個的交通小區(qū)為備選；二是盡量選擇客運走廊上的交通小區(qū)，以增加整個線路的覆蓋率；三是考慮到空間分布和非直線系數(shù)，去除離單位A太近的區(qū)域，優(yōu)先選擇可中間?？科渌土骷蟹植键c的交通小區(qū)。

根據(jù)以上因素，通勤班車確定3個起訖點，分別為合肥學(xué)院北區(qū)、派河大橋、景智電子廠。其所在的交通小區(qū)的客流分布及位置如圖4所示。

圖4 交通小區(qū)客流分布及位置圖

3.3 通勤班車線路的確定

在確定起訖點的基礎(chǔ)上，線路的確定可采用先逐條布設(shè)法，再整體優(yōu)化的方法。

線路S1起訖點合肥學(xué)院北區(qū)、單位A二期，通往單位A二期的道路主要有2條，分別為①合肥學(xué)院北區(qū)→東陳崗→太寧路口→衛(wèi)崗→煙草研究院→祁門路與宿松路交叉口→繁華大道與宿松路交叉口→海爾工廠(繁華大道)→單位A一期→單位A二期；②合肥學(xué)院北區(qū)→工大西區(qū)宿舍→南七華聯(lián)路口→建工學(xué)院→(金寨路高架)→大華國際港→正大廣場→安徽新聞出版職業(yè)技術(shù)學(xué)院→單位A一期→單位A二期；其線路編號分別設(shè)為S1a、S1b。

線路S2起訖點派河大橋、單位A二期，通往單位A二期方向的道路主要有2條，①派河大橋→肥西實驗中學(xué)→新安駕校(金寨南路)→南空花園小區(qū)→金寨南路與丹霞路交叉口→正大廣場→石蓮路口→合肥師范學(xué)院→單位A一期→單位A二期；②派河大橋→派河花園沿河花園小區(qū)→派河家園→派河大道與蓬萊路交叉口→蓬萊路與云谷路交叉口→蓬萊路與臥云路交叉口→紫蓬路口→安建大南校區(qū)→海爾電冰箱廠(使信路)→單位A二期；其線路編號分別設(shè)為S2a、S2b。

線路S3起訖點景智電子、單位A二期，通往單位A二期方向的道路主要有2條，①景智電子廠→云谷路與玉龍路交叉口→濱湖桂園→濱湖家園→合肥市第四十六中→濱湖醫(yī)院→藍鼎觀湖苑→濱湖會展中心→宿松路與錦繡大道交叉口→單位A二期；②景智電子廠→云谷路與玉龍路交叉口→濱湖桂園→濱湖家園→合肥市第四十六中→宿松路與錦繡大道交叉口→單位A二期。線路編號分別設(shè)為S3a、S3b。

這6條備選線路均符合約束條件，線路的里程數(shù)、非直線系數(shù)和站點數(shù)可以通過ARCGIS的空間分析計算，覆蓋率可通過鄰域分析計算。以覆蓋率為規(guī)劃主目標，綜合考慮約束條件，得出優(yōu)化路線為S1a，S2a，S3a，如表3所示。

表3 備選線路表

3.4 線路評價及分析

為了更好研究優(yōu)化效果，本文對通勤班車線路現(xiàn)狀和優(yōu)化后線路開展對比分析。通過ARCGIS緩沖分析，規(guī)劃線路比現(xiàn)有線路總里程少14%。非直線系數(shù)增加0.06，站點數(shù)基本保持一樣。與此同時，在保持線路里程和非直線系數(shù)基本不變的約束下，規(guī)劃線路覆蓋率由17.8%提升32.2%，優(yōu)化效果明顯，如表4和圖5所示。

表4 現(xiàn)有路線、規(guī)劃路線對比表

圖5 現(xiàn)有線路和規(guī)劃線路覆蓋范圍對比圖

4 結(jié)論

(1)確定了需求規(guī)模。依托手機信令數(shù)據(jù)，整個數(shù)據(jù)挖掘定量化分析了客流需求規(guī)模，經(jīng)與單位員工數(shù)量比對，通過地理空間范圍提取的手機信令數(shù)據(jù)和單位在冊員工數(shù)量基本保持一致，說明手機信令數(shù)據(jù)可以用來分析員工的通勤需求規(guī)模。

(2)確定了需求分布。根據(jù)員工居住地分析，通過地理信息系統(tǒng)ARCGIS,定量化標識了客流需求分布。通過劃分交通小區(qū)，明確了各交通小區(qū)的需求量。

(3)提出了通勤班車線路優(yōu)化方法。以線路覆蓋率為主要目標，提出了線路優(yōu)化方法，通過ARCGIS的緩沖區(qū)等空間分析功能，準確標識了各線路的覆蓋范圍，具有較強的應(yīng)用價值。

本文還存在一些不足，一是手機信令數(shù)據(jù)未包括所有運營商的數(shù)據(jù)，雖滿足了宏觀分析的需求，但在做微觀交通小區(qū)分析時，有可能產(chǎn)生較大偏差。二是本文將所有與單位A相關(guān)的手機信令數(shù)據(jù)當作潛在需求點，未深入分析不同人群對通勤班車的選擇習(xí)慣。這些不足有待在下一步研究中完善。