基于居民接駁意愿的軌道交通站點(diǎn)接駁可達(dá)性研究
——以福州市軌道交通站點(diǎn)為例

張 強(qiáng)

(福建省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院 福建福州 350007)

0 引言

可達(dá)性是指城市居民從城市任意起始位置到達(dá)任意終點(diǎn)位置的難易程度[1]，通常涵蓋了交通過程的費(fèi)用成本、時(shí)間成本和距離成本[2-3]，可達(dá)性高的區(qū)域表現(xiàn)出更高的人流積聚效應(yīng)[4]。高可達(dá)性的軌道交通系統(tǒng)會(huì)顯著影響軌道交通的利用效率，增加軌道交通對(duì)居民的吸引力，優(yōu)化城市居民出行方式，緩解城市交通擁堵[5]。

在已有的研究中，對(duì)于對(duì)象可達(dá)性評(píng)估有多種方法，最常見的如趙立志,王璐寧等[6]運(yùn)用空間句法模型計(jì)算集成度對(duì)城市養(yǎng)老驛站的可達(dá)性進(jìn)行評(píng)價(jià)；郭謙,吳殿廷等[5]利用通達(dá)時(shí)間構(gòu)建軌道交通路網(wǎng)的可達(dá)性評(píng)價(jià)指標(biāo)，在可達(dá)性的評(píng)價(jià)中引入了時(shí)間屬性；汪德根[7]通過GIS空間分析技術(shù)生成了武廣高鐵沿線的交通等時(shí)圈以評(píng)價(jià)高鐵建成后對(duì)沿線核心城市的可達(dá)性影響。

上述各異的空間可達(dá)性計(jì)算方法，借助了不同的模型與評(píng)價(jià)指標(biāo)，涵蓋了路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、通達(dá)時(shí)間等時(shí)空間要素。這樣的可達(dá)性計(jì)算方法可以很好地反映路面通行時(shí)的難易程度，但忽視了節(jié)點(diǎn)接駁換乘的難易程度。隨著城市中心城區(qū)土地集約式發(fā)展和多種新型交通方式的出現(xiàn)，接駁換乘的難易程度成為了人們出行選擇時(shí)的重要影響因素[8]。同時(shí)，基于上述的可達(dá)性計(jì)算方法都是基于城市物理空間進(jìn)行計(jì)算，忽視了居民的出行方式選擇和意愿。即，居民的出行方式的選擇和意愿與各交通方式的可達(dá)性產(chǎn)生了錯(cuò)位。

本研究從節(jié)點(diǎn)接駁換乘的難易程度出發(fā)，以福州市為例，引用并改進(jìn)了岳小智[9]關(guān)于公園公共交通出行便利度的模型。在可達(dá)性的評(píng)價(jià)中融入接駁換乘難易程度的考量與居民接駁方式意愿，對(duì)福州市軌道交通站點(diǎn)的可達(dá)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期能對(duì)軌道交通周邊接駁配套與居民出行結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供幫助。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 研究區(qū)域概況

福州市自2009年開始建設(shè)城市軌道交通，截止2019年4月共開通地鐵1、2號(hào)線兩條線路，總計(jì)里程55.09 km，42座車站。目前，地鐵1號(hào)線日均客運(yùn)量約為18.9萬人次/日；地鐵2號(hào)線日均客運(yùn)量約為12.2萬人次/日，如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來源

(1)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來源于2019年7月在福州市中心城區(qū)開展居民軌道交通出行調(diào)查，涉及居民意見、居民接駁換乘方式等內(nèi)容。以各軌道交通站點(diǎn)為調(diào)查對(duì)象，在每個(gè)站點(diǎn)發(fā)放140份問卷，共回收6300份問卷。后剔除站點(diǎn)信息、接駁方式等關(guān)鍵信息缺失的問卷后，共回收有效問卷6074份。

(2)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)

通過實(shí)地調(diào)研(圖2)軌道交通站點(diǎn)的各個(gè)出入口(42個(gè)站點(diǎn)，135個(gè)出入口)，記錄了每個(gè)出入口公交車站、非機(jī)動(dòng)車?？吭O(shè)施、出租車臨時(shí)?？课?、私家車停靠位數(shù)量。

(3)興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)(Point of Interests，POIs)

興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)來源于高德地圖的開放API接口，數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2019年6月4日，采集范圍限定為地鐵站點(diǎn)周邊500 m范圍內(nèi)。

(4)手機(jī)信令數(shù)據(jù)

手機(jī)信令數(shù)據(jù)來源于聯(lián)通運(yùn)營(yíng)商，數(shù)據(jù)被脫敏加工為軌道交通站點(diǎn)周邊1200 m范圍內(nèi)的居住人口數(shù)與工作人口數(shù)，由于數(shù)據(jù)經(jīng)過比例折算后的擴(kuò)樣處理，故可反映軌道交通站點(diǎn)周邊的真實(shí)人口情況。

(5)地鐵刷卡數(shù)據(jù)

地鐵刷卡數(shù)據(jù)來源于福州市軌道交通居民使用地鐵被自動(dòng)記錄的刷卡信息，數(shù)據(jù)采樣時(shí)間為2019年6月12日上午7:00～9:00。數(shù)據(jù)包括了居民使用單程票、一卡通、e福州app和地鐵碼上行app等4種方式所記錄的進(jìn)站時(shí)間、出站時(shí)間、進(jìn)站站點(diǎn)和出站站點(diǎn)等,如表1所示。

表1 地鐵刷卡數(shù)據(jù)示例

1.3 研究方法

1.3.1接駁可達(dá)性模型

此處參考岳小智的出行便利度模型構(gòu)造初始接駁可達(dá)性模型(式1)，其中Sn_ori代表第n個(gè)站點(diǎn)的初始接駁可達(dá)性得分,Nni代表第n個(gè)站點(diǎn)第i種接駁方式配套設(shè)施的數(shù)量，該數(shù)據(jù)來源于現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查。

Sn_ori=∑Nni

(1)

然而，上述模型僅反映了目的地接駁的難易程度，引入居民接駁方式意愿還需要加入居民各接駁方式占比，該數(shù)據(jù)來源于居民調(diào)查問卷的統(tǒng)計(jì)。調(diào)整后的模型如式(2)所示:

(2)

其中，Sn代表第n個(gè)站點(diǎn)的接駁可達(dá)性得分;

Nni代表第n個(gè)站點(diǎn)第i種接駁方式第配套設(shè)施數(shù)量;

Pi代表城市居民在前往軌道交通站點(diǎn)時(shí)使用第i種接駁方式占所有接駁方式的比值；

Smin代表站點(diǎn)接駁可達(dá)性得分當(dāng)中的最小值；

Smax代表站點(diǎn)接駁可達(dá)性得分當(dāng)中的最大值，即調(diào)整后的模型是基于居民接駁方式占比進(jìn)行加權(quán)求和，并進(jìn)行0-1標(biāo)準(zhǔn)化消除量綱影響。

1.3.2變量選擇

(1)被解釋變量

本研究的被解釋變量為工作日早高峰的客流量。樣本時(shí)間選取為2019年6月12日星期三7:00～9:00的客流量。數(shù)值越高，代表當(dāng)前時(shí)段的客流量越大。因早高峰軌道交通站點(diǎn)客流量又被分為進(jìn)站客流量與出站客流量，故本研究分別以進(jìn)站客流量與出站客流量作為被解釋變量，設(shè)計(jì)兩個(gè)模型并分別進(jìn)行驗(yàn)證。

(2)解釋變量

本研究的解釋變量為接駁可達(dá)性得分。可達(dá)性是影響軌道交通客流量的一個(gè)重大因素，本研究重點(diǎn)關(guān)注接駁可達(dá)性對(duì)軌道交通站點(diǎn)客流量的影響和接駁可達(dá)性評(píng)價(jià)結(jié)果的有效性。

(3)控制變量

除可達(dá)性以外，站點(diǎn)的周邊居住人口數(shù)、周邊工作人口數(shù)、功能密度、功能混合度也會(huì)對(duì)軌道交通站點(diǎn)客流量帶來顯著影響，所以在本研究中被列為控制變量，以增強(qiáng)模型的可靠性，如表2所示。

表2 變量說明

1.3.3模型構(gòu)建

此處采用OLS回歸模型進(jìn)行建模，形式如下：

Yen=βen+∑βi×Xi

(3)

Yex=βex+∑βi×Xi

(4)

其中，Yen為工作日7:00～9:00的進(jìn)站客流量，Yex為工作日7:00～9:00的出站客流量；

βen是因變量為進(jìn)站客流量時(shí)模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；

βex是因變量為出站客流量時(shí)模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng), 以上擾動(dòng)項(xiàng)均服從正態(tài)分布；

βi為第i個(gè)變量的斜率；

Xi為第i個(gè)變量的取值。

2 研究結(jié)果

2.1 站點(diǎn)接駁現(xiàn)狀

2.1.1接駁?？吭O(shè)施

通過現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查收集了42個(gè)站點(diǎn)135個(gè)出口的各配套接駁設(shè)施數(shù)量，從圖2(a)～(d)可以看出，只有極少數(shù)的站點(diǎn)在某種接駁方式設(shè)施上是完全空白，大部分站點(diǎn)的情況為每種接駁設(shè)施都至少含有一個(gè)。然而,各接駁設(shè)施在數(shù)量上存在著較大的空間分異。其中，倉山的東南部分由于是福州市未來中心城區(qū)東拓南進(jìn)的重要跳板區(qū)域，需要吸引大量人流，所以該區(qū)域的各種接駁停靠設(shè)施非常完善。而市中心地帶由于土地緊湊，所以其接駁?？吭O(shè)施會(huì)存在不一而足的短板。而福州南北火車站由于設(shè)計(jì)的特殊性，在地鐵站點(diǎn)的出口附近難以直接和其他交通方式產(chǎn)生接駁。

2.1.2居民接駁意愿

通過福州市現(xiàn)狀軌道交通客流換乘方式的問卷調(diào)查，對(duì)軌道交通1、2號(hào)線全部站點(diǎn)的接駁方式比例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，受訪人群以18～40歲的成年人為主，共回收6074份有效問卷。綜合統(tǒng)計(jì)各個(gè)站點(diǎn)的問卷調(diào)查結(jié)果，得到軌道交通乘客的換乘方式如圖3所示。

(a)公交車接駁?？楷F(xiàn)狀

(b)非機(jī)動(dòng)車接駁停靠現(xiàn)狀

(c)出租車接駁?？楷F(xiàn)狀

(d)私家車接駁?？楷F(xiàn)狀

圖3 居民接駁方式①占比

總體上來說，絕大多數(shù)的市民會(huì)采取公交車(39%)和非機(jī)動(dòng)車(39%)換乘方式前往地鐵站，并且所占的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他種方式。而共享單車、出租車、私家車的選擇人數(shù)相差不大，是少數(shù)人的選擇，共享單車作為推廣的低碳出行手段，占比過低，應(yīng)注重共享單車集中停放點(diǎn)和地鐵站點(diǎn)的銜接問題，提高共享單車使用率。

2.2 接駁可達(dá)性得分

將上述現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查結(jié)果與問卷調(diào)查統(tǒng)計(jì)得到的比例代入前文1.3.1介紹的接駁可達(dá)性模型,即可得到如圖4所示的各站點(diǎn)接駁可達(dá)性得分。

圖4 福州市軌道交通1、2號(hào)線接駁便利性分值

從總體上來看，地鐵一號(hào)線接駁可達(dá)性得分平均值為0.79，二號(hào)線為0.75，地鐵一號(hào)線的接駁可達(dá)性要略優(yōu)于地鐵二號(hào)線。從各個(gè)站點(diǎn)來看，祥坂、福州火車站、洋里3站的分值偏低，處在0.16以下，洋里為最小值，而白湖亭、秀山、桔園洲、西洋4站達(dá)到了最大值，表示其每個(gè)出口都能滿足4種換乘需求。

從接駁可達(dá)性得分的波動(dòng)情況來看，除上述個(gè)別站點(diǎn)位于偏低水準(zhǔn)，其余站點(diǎn)的上下浮動(dòng)差值則并不太大。地鐵一號(hào)線除福州火車南站、上藤、東街口與福州火車站4站外均能達(dá)到總體平均值以上，而地鐵二號(hào)線則存在七個(gè)站點(diǎn)無法達(dá)到齊平水平。從這里也可以看出，貫穿南北的地鐵一號(hào)線接駁可達(dá)性要優(yōu)于地鐵二號(hào)線。

2.3 模型驗(yàn)證結(jié)果

將各變量帶入OLS回歸模型即可得到參數(shù)估計(jì)表(表3)?？傮w來看，模型2的擬合優(yōu)度更好，表示其具有更好的可解釋性，即接駁可達(dá)性得分與各控制變量能反映出站客流量的大部分變化。而模型1的擬合優(yōu)度則偏低，顯示出目的地的特征在城市居民早高峰出行時(shí)占有更大的比重。

在模型1中，僅功能密度與接駁可達(dá)性得分通過顯著性檢查，這可能是由于模型1擬合優(yōu)度偏低的原因。而在模型2中，周邊居住人口數(shù)、周邊工作人口數(shù)和接駁可達(dá)性得分均通過顯著性檢查，反映出早高峰出站客流與工作人口和接駁可達(dá)性的強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。

最后，無論在模型1還是模型2中，接駁可達(dá)性得分均通過了不同程度的顯著性檢查，表示站點(diǎn)的接駁可達(dá)性得分對(duì)于站點(diǎn)客流量具有顯著影響，該可達(dá)性得分通過模型檢驗(yàn)。

表3 模型擬合結(jié)果②

3 討論

本研究從空間可達(dá)性到達(dá)難易程度的內(nèi)涵出發(fā)，詮釋了可達(dá)性中的接駁換乘難易程度，并引入了居民接駁方式占比作為計(jì)算權(quán)重，提出了新的軌道交通站點(diǎn)可達(dá)性評(píng)價(jià)方法，并以2019年6月軌道交通運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀為例進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到評(píng)價(jià)結(jié)果并納入相關(guān)控制變量進(jìn)行模型驗(yàn)證。

(1)從模型驗(yàn)證結(jié)果來看，模型采用多重線性回歸模型，根據(jù)站點(diǎn)的功能密度、功能混合度、周邊居住人口數(shù)與工作人口數(shù)、接駁可達(dá)性評(píng)價(jià)結(jié)果預(yù)測(cè)站點(diǎn)客流量。 其中僅站點(diǎn)可達(dá)性評(píng)價(jià)結(jié)果作為解釋變量，其余自變量均為控制變量。模型驗(yàn)證結(jié)果顯示如表3所示，回歸模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其中模型1為F(5,36) = 3.621(P<0.01)，R2=0.335；模型2為F(5,36)=26.277(p<0.01),R2=0.785。納入模型的接駁可達(dá)性評(píng)價(jià)結(jié)果變量對(duì)站點(diǎn)客流量的影響具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)，評(píng)價(jià)結(jié)果具有可靠性。

(2)從可達(dá)性評(píng)價(jià)結(jié)果來看，總體上，貫穿市中心和南北火車站的地鐵一號(hào)線在總體上具有更好的可達(dá)性。個(gè)體上，局部站點(diǎn)如上騰、東街口、福州火車站和祥板站則得分較低。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研情況分析，上騰站由于缺少公交停靠造成總分偏低；東街口由于地處福州市中心，用地緊張，并且定位為步行街，所以其他交通方式的接駁配套設(shè)施較少；福州火車站由于其空間配置的特殊性，其他交通方式的接駁設(shè)施并未與地鐵站點(diǎn)出入口設(shè)置在一起；祥板站則由于接駁公交車站距離較遠(yuǎn)，缺乏社會(huì)停車接駁配套。從結(jié)果來看，基于現(xiàn)場(chǎng)各接駁配套設(shè)施數(shù)量與居民接駁方式占比加權(quán)計(jì)算的評(píng)價(jià)結(jié)果相比，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)計(jì)算的可達(dá)性結(jié)果具有更好的可解釋性，其評(píng)價(jià)結(jié)果具有直觀性。

(3)從評(píng)價(jià)方法來看，首先，完善了既有可達(dá)性評(píng)價(jià)方法中對(duì)于接駁換乘難易程度內(nèi)涵的忽視。當(dāng)居民在城市中進(jìn)行空間轉(zhuǎn)移時(shí)，除了需克服路途中的空間、時(shí)間和費(fèi)用成本阻力，也需要克服目的地接駁換乘的阻力。雖然地鐵站點(diǎn)通常有著巨大的日客流吞吐量，但無配套的停車場(chǎng)，使得接駁換乘難易程度成為地鐵站點(diǎn)可達(dá)性的一個(gè)重要衡量標(biāo)準(zhǔn)。

其次，評(píng)價(jià)方法補(bǔ)足了對(duì)使用主體出行方式占比的考量。當(dāng)居民某種出行方式的需求量巨大，而其對(duì)應(yīng)方式的接駁換乘阻力巨大時(shí)，就產(chǎn)生了需求和配套的平衡錯(cuò)位。所以在計(jì)算可達(dá)性時(shí)，應(yīng)該將居民接駁方式占比作為計(jì)算權(quán)重納入考量，使得評(píng)價(jià)結(jié)果能充分體現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)象使用主體的出行意愿，評(píng)價(jià)結(jié)果具有針對(duì)性。

4 結(jié)論

本研究基于接駁換乘的難易程度與居民接駁方式選擇。提出了軌道交通站點(diǎn)可達(dá)性評(píng)價(jià)的新方法。該方法以居民接駁方式比例為基礎(chǔ)，通過現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查收集數(shù)據(jù)，構(gòu)建了針對(duì)站點(diǎn)接駁難易程度的可達(dá)性評(píng)價(jià)。以福州市為例應(yīng)用該方法獲得評(píng)價(jià)結(jié)果，并加入其它建成環(huán)境要素作為控制變量，針對(duì)運(yùn)營(yíng)客流量進(jìn)行回歸分析?，F(xiàn)場(chǎng)實(shí)體空間的調(diào)研使得該評(píng)價(jià)方法具有直觀性，基于居民接駁方式占比的權(quán)重計(jì)算，賦予了評(píng)價(jià)結(jié)果的差異性和針對(duì)性，最終通過回歸模型的結(jié)果驗(yàn)證了評(píng)價(jià)方法的可靠性。本研究對(duì)軌道交通周邊接駁配套與居民出行結(jié)構(gòu)優(yōu)化有較大促進(jìn)意義。后續(xù)研究將完善評(píng)價(jià)方法，使得對(duì)不同類型的站點(diǎn)來說更具針對(duì)性。

注釋：

①本文中接駁方式指出行者從出發(fā)地前往軌道交通站點(diǎn)過程中最后乘坐或從軌道交通站點(diǎn)前往目的地過程中最先乘坐的交通工具

②*表示在0.1水平顯著，**表示在0.05水平顯著，***表示在0.01水平顯著。模型1為因變量為進(jìn)站點(diǎn)客流量時(shí)的擬合模型，模型2位因變量為出站客流量時(shí)的擬合模型。

圖片來源：

圖1：作者自繪;

圖2：圖2(a)到圖2(d)，來源均為作者自繪;

圖3：作者自繪;

圖4：作者自繪。