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    基于大數(shù)據(jù)的共享單車出行需求分析方法和應(yīng)用
    ——以上海為例

    2021-09-03 08:46:40許君洪
    交通與港航 2021年4期
    關(guān)鍵詞:號線城區(qū)單車

    許君洪

    上海城市交通設(shè)計院有限公司

    0 引 言

    共享單車模式是解決城市出行“最后一公里”問題的一次探索,也是快速發(fā)展的交通出行新模式新業(yè)態(tài)對城市順暢運行、科學(xué)管理的一次“大考”。在經(jīng)歷了一段時間的過度無序發(fā)展后,共享單車運營管理模式現(xiàn)已逐漸穩(wěn)定。從綠色發(fā)展理念和公共交通優(yōu)先的整體導(dǎo)向出發(fā),結(jié)合共享單車在接駁公共交通方面的現(xiàn)實需求和作用,交通部和上海市均提出,應(yīng)鼓勵和規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)租賃自行車發(fā)展,提升其服務(wù)水平,更好地滿足人民群眾出行需要。在共享單車規(guī)范有序發(fā)展的大背景下,如何基于市民出行需求科學(xué)合理的把握共享單車的運營管理策略,成為現(xiàn)階段地方政府和運營企業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。當(dāng)前,針對共享單車的規(guī)范化措施通常是對已形成或形成中的無序停放做出被動響應(yīng),因此,創(chuàng)造一種可視化、可量化的分析方法,主動對現(xiàn)狀共享單車出行需求進行時空分析和引導(dǎo),對進一步優(yōu)化共享單車的運營和管理策略有著基礎(chǔ)性的重要意義。

    1 基于實際運營數(shù)據(jù)的多源數(shù)據(jù)采集

    本次研究數(shù)據(jù)為2019年7月(共31天)某品牌共享單車在上海市的運營大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)屬性包含車輛ID、車輛開鎖/關(guān)鎖日期時間、開鎖/關(guān)鎖位置GPS經(jīng)緯度信息、車輛開鎖/關(guān)鎖狀態(tài)。數(shù)據(jù)總量約20萬條。

    對原始數(shù)據(jù)開展一定的數(shù)據(jù)清洗工作,排除異常數(shù)據(jù)對分析結(jié)果的影響?;趩未喂蚕韱诬嚦鲂械奶攸c,將出行時間小于1 min的出行和大于120 min(車輛故障、異常開關(guān)鎖)的出行視作無效出行,并予以剔除;驗證所有出行的移動距離和移動時間匹配情況,將(直線)移動速度大于25 km/h(按非直線系數(shù)1.5估算,實際速度大于37.5 km/h)的出行視為異常數(shù)據(jù)并剔除。對共享單車出行起訖點進行分類,以篩選出外環(huán)內(nèi)中心城區(qū)的共享單車出行。

    此外,本次研究還將使用基于手機信令等大數(shù)據(jù)推算的城市人口、崗位等柵格化數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)。

    2 共享單車總體出行特征分析

    (1)共享單車出行以短時短距離出行為主

    出行時間方面,中心城區(qū)共享單車平均出行時長為10.15 min。其中,96.24%的出行時長低于30 min,81.76%的出行時長低于15 min。在工作日早高峰時段,中心城區(qū)平均出行時長為9.17 min,略低于全日出行時長。

    出行距離方面,通過對中心城區(qū)內(nèi)環(huán)內(nèi)、內(nèi)中環(huán)之間、中外環(huán)之間出行直線距離在500~1 000 m、1 000~1 500 m、1 500~4 000 m的出行分層均勻抽樣,共計90次出行樣本進行實際路徑匹配,以得到共享單車出行的非直線系數(shù)為1.41。按照平均非直線系數(shù)進行估算,中心城區(qū)共享單車實際平均出行距離約為1.64 km。其中,工作日早高峰平均出行實際距離為1.66 km;超過88%的共享單車實際出行距離在3 km以下,更有超過75%的出行距離在2 km以下。

    (2)出行目的以接駁軌道交通站點最為明顯

    根據(jù)共享單車出發(fā)點(開鎖位置)和到達點(關(guān)鎖位置)的地理信息,與全市軌交站點出入口地理位置信息進行匹配,可以粗略判定每一次共享單車出行是否與接駁有關(guān)。總體來說,利用共享單車進行軌道交通接駁的出行占所有共享單車出行的30%;工作日這一比例(32%)顯著高于周末(27%);高峰時段這一比例(36%)也明顯比全天比例(32%)高。

    (3)共享單車日用頻次和整體活躍率有待提高

    按全月出行次數(shù)和全月被使用過的單車數(shù)量可以計算中心城區(qū)共享單車日用頻次為2.51次,其中13.2%的車輛月均使用小于10次(日均0.3次),低使用率車輛占比龐大。

    梳理一天或一周被使用的車輛數(shù)(活躍車輛)和全月被使用過的車輛總數(shù),可以計算日活躍率和周活躍率。總體來看,中心城區(qū)共享單車的日活躍率約為45~50%,周活躍率約為60%~70%;工作日共享單車的活躍率顯著高于周末約5~10%;在惡劣天氣影響下,活躍率將出現(xiàn)明顯下降。

    3 基于密度分析的出行熱點和需求分析

    密度分析是對某個現(xiàn)象的已知量進行處理,然后將這些量分散到整個地表上,依據(jù)是在每個位置測量到的量和這些測量量所在位置的空間關(guān)系。密度分析的參考意義在于,密度表面可以顯示出點要素或線要素較為集中的地方。密度分析方法包括點密度分析、線密度分析及核密度分析,對于線要素,線密度分析的原理是計算單位面積范圍內(nèi)線段的長度;對于點要素,點密度分析的原理是計算單位面積范圍內(nèi)數(shù)據(jù)點的數(shù)量[1],而核密度分析則是用于分析點要素分布的核心區(qū)域及對周邊的影響,在各點周圍生成表面,在表面中心賦予最高值,并在搜索半徑距離范圍內(nèi)減少到零[2]。相比于點密度分析中形成的原始散點圖對空間現(xiàn)象分布的簡單表達,核密度通過將事件強度估算為密度,可以作為更精確的分析工具,對空間特征分布作深層次的特征規(guī)律信息挖掘,驗證聚集或規(guī)律的空間分布特征[3]。

    本次研究采用線密度分析和核密度分析為主的方法,對共享單車使用和停放行為特征進行規(guī)律探尋,其中線密度分析對象為共享單車的出行線,即出行路徑,旨在探究共享單車騎行行為在空間上的分布和集聚規(guī)律;核密度分析對象為共享單車開鎖和關(guān)鎖點(停車點),即一段出行的起訖點,旨在針對共享單車服務(wù)對象(軌道站點、居住小區(qū)、就業(yè)地點等)和停車行為進行分析。

    關(guān)于馬克思恩格斯的生態(tài)觀,曾繁仁并沒有選擇全盤接收,而是指出了他們的理論存在無法避免的歷史局限性。地球上的石油和樹木,在馬克思眼里只有當(dāng)它們?yōu)槿藗兯脮r才具有使用價值,其實不然,它們除了自身的價值還擁有其承載限度??梢?,他們對生態(tài)、自然的認識不夠全面和深入。

    (1)線密度分析:共享單車出行的熱點分析

    由于共享單車的出行距離相對較短,因此當(dāng)分析范圍尺度較大時,其路徑可近似認為是實際路徑。將每一次共享單車出行的起訖點連線,并在地圖上計算線密度,可以得到共享單車活躍熱點地圖(見圖1)。線密度越高的地方,共享單車出行越活躍。

    中心城區(qū)共享單車全日的總體熱點地區(qū)主要包括黃浦區(qū)、靜安區(qū)(老)、長寧中山公園—虹橋商圈、徐家匯商圈、漕河涇開發(fā)區(qū)、同濟—五角場地區(qū)、吳中路地區(qū)和陸家嘴—世紀大道等區(qū)域。這些地區(qū)包含的人口和崗位數(shù)較多,是中心城區(qū)商業(yè)辦公的集聚區(qū)域。中央活動區(qū)之外,共享單車出行熱點呈現(xiàn)出沿軌道交通線路分布的軸向特征,并在軌道交通站點處出現(xiàn)較為明顯的集聚,反映出共享單車參與軌道交通相關(guān)出行的旺盛需求。

    相比全日,早高峰中心城區(qū)共享單車出行密度更加均勻(見圖2),最主要的地區(qū)分布于漕河涇開發(fā)區(qū)及周邊、虹橋開發(fā)區(qū)及周邊(伊犁路、吳中路、虹橋路、宜山路),這兩塊區(qū)域均為軌道交通覆蓋有限、居住和商辦密布的地區(qū)。此外,早高峰的熱點地區(qū)還包括靜安寺、虹口、同濟—五角場以及陸家浜路—老西門等,長征—曹楊、大寧—大華、世紀大道、金橋工業(yè)區(qū)等地也有一定熱度。其余地帶仍大致維持沿軌道交通線路和站點分布。

    圖 1 中心城共享單車全日出行線密度分布

    圖2 中心城共享單車早高峰出行線密度分布

    (2)核密度分析:共享單車停放的熱點和出行需求分析

    全天之內(nèi)共享單車的出行的起始點(即開鎖點,O點)和終點(即關(guān)鎖點,D點)位置信息能反映不同地區(qū)共享單車取放的情況(見圖3)。通過取放點的密度分析,可以判斷各軌道交通車站、各商務(wù)辦公區(qū)和主要居住地區(qū)共享單車的停放需求水平,進而指導(dǎo)非機動車停車等基礎(chǔ)設(shè)施的配置情況和潮汐車輛調(diào)度安排計劃制定等。

    圖 3 中心城共享單車全日取放熱點分布

    從總體來看,中心城區(qū)共享單車取放的熱點區(qū)域與軌道交通車站存在高度相關(guān),在婁山關(guān)路、中山公園、江蘇路、伊犁路、交通大學(xué)、同濟大學(xué)、江灣體育場、小南門、陸家浜路、漕河涇開發(fā)區(qū)、合川路、蓮花路等站點處高度集中。此外,取放地點還廣泛分布于中心城區(qū)居住區(qū)、商業(yè)辦公區(qū)、大學(xué)等地。在中心城區(qū)內(nèi)軌道交通覆蓋不足的區(qū)域,共享單車的取放熱度也較為突出,如老城廂、吳中路沿線、楊樹浦路沿線、延安西路定西路附近等。

    選取工作日早高峰的截面,分析O點和D點空間密度,分析共享單車在早高峰的出發(fā)熱點地區(qū)和到達熱點地區(qū)(見圖4)。早高峰時段是共享單車取放矛盾最為突出的時間,旺盛的出行接駁需求與相對緊缺的停放空間、響應(yīng)度低的搬運調(diào)度水平的矛盾,往往造成共享單車車輛的無序停放“亂象”,甚至侵占非機動車道、人行道等其他交通空間,在通行安全和城市形象等層面都帶來較大隱患。

    圖4 中心城早高峰時段共享單車取車熱點(左)和還車熱點(右)分布

    中心城區(qū)早高峰共享單車出發(fā)地點相對分散,分布于中心城區(qū)主要居住小區(qū)附近,呈現(xiàn)明顯的出發(fā)端接駁特征,另外部分地鐵站的出發(fā)量也較大,如小南門、江蘇路、婁山關(guān)路、虹橋路、漕河涇開發(fā)區(qū)、合川路等,這些站點服務(wù)范圍較大,周圍較遠的地方分布有許多辦公場地和產(chǎn)業(yè)園區(qū),呈現(xiàn)出較強的到達端接駁特征。

    4 共享單車典型高熱度地區(qū)的人口-崗位-熱度匹配分析:以中山公園—漕河涇開發(fā)區(qū)區(qū)域為例

    根據(jù)密度分析,中山公園—漕河涇開發(fā)區(qū)區(qū)域是中心城區(qū)內(nèi)共享單車最活躍的區(qū)域之一,在早高峰該區(qū)域騎行熱度高于中心城區(qū)其他區(qū)域,早高峰車輛取放熱度在中心城區(qū)也處于較高的水平。中山公園—漕河涇開發(fā)區(qū)區(qū)域跨長寧、徐匯、閔行三區(qū),基本處于內(nèi)環(huán)—外環(huán)之間,區(qū)域內(nèi)居住人口眾多,商辦設(shè)施密集,軌道交通配置疏密不均,其共享單車的出行需求呈現(xiàn)出較為典型的特征。本次研究應(yīng)用分區(qū)統(tǒng)計功能,對特定片區(qū)的人口、崗位等柵格要素分布進行分析,以期探尋共享單車高需求典型地區(qū)的產(chǎn)生規(guī)律。

    (1)居住人口分析

    區(qū)域內(nèi)人口密集分布(見圖5),以500 m×500 m尺寸柵格為分析基礎(chǔ),研究區(qū)域平均人口密度達16 014人/km2,與內(nèi)環(huán)內(nèi)人口密度19 976人/km2水平較為接近。區(qū)域人口以內(nèi)環(huán)內(nèi)部分為最多,其他各街鎮(zhèn)也都分布有大面積的高密度居住小區(qū)。

    圖5 研究區(qū)域與中心城居住人口對比

    (2)崗位數(shù)分析

    區(qū)域內(nèi)工作崗位集聚程度高(見圖6)。區(qū)域平均崗位密度達14 171.62個/km2,與內(nèi)環(huán)內(nèi)平均崗位密度17 390.58個/km2水平基本持平。區(qū)域內(nèi)漕河涇開發(fā)區(qū)、徐家匯、虹橋—天山、中山公園等組團崗位密度基本與中央活力區(qū)的靜安寺、人民廣場、陸家嘴等持平(4萬個/km2左右),崗位密度和分布區(qū)域高于五角場、金橋、張江等同區(qū)位地區(qū),反映出區(qū)域通勤需求高度集中、高度旺盛的特征。

    圖6 研究區(qū)域與中心城崗位數(shù)量對比

    (3)公共交通供給和服務(wù)水平分析

    軌道交通供給方面(見圖7),相比于內(nèi)環(huán)內(nèi)的中央活動區(qū),研究區(qū)域供給相對較差。目前區(qū)域內(nèi)2號線、10號線(主線、支線)、9號線、12號線東西向橫貫,除4號線(環(huán)線)之外,區(qū)域缺乏其他南北切向軌道交通聯(lián)系。站點覆蓋率方面,11號線江蘇路至交通大學(xué)距離2 km,延安路附近的軌道交通服務(wù)能力較弱;虹橋鎮(zhèn)吳中路約6 km范圍無軌道交通服務(wù);12號線與1號線之間的古美街道、康健街道離軌道交通站點較遠,站點覆蓋不足。未來區(qū)域?qū)⑿略?5號線橫貫?zāi)媳保訌娗邢蚵?lián)系;但15號線并不能很好的解決上述軌道交通覆蓋薄弱地區(qū)的最后一公里接駁問題,與10號線換乘條件受限也削弱了15號線的功能。

    圖7 研究區(qū)域軌道交通配置情況

    (4)分析結(jié)論

    總體來看,中山公園—漕河涇區(qū)域居住人口眾多,就業(yè)崗位與中心城區(qū)保持接近的高水平,集中分布在漕河涇開發(fā)區(qū)、婁山關(guān)路、中山公園、宜山路—徐家匯等組團,組團之間基本無明顯的界限,早高峰通勤需求極為旺盛,各組團之間通勤交通需求也存在疊加;與之相對的,區(qū)域軌道交通服務(wù)相比中央活動區(qū)較差,存在大量軌道交通無法服務(wù)的地塊(以吳中路沿線的商辦項目最為典型),公共交通與最終通勤目的地之間仍存在1~3 km的距離,因此早高峰共享單車的接駁需求在全市層面來看也尤其旺盛。

    5 對共享單車運營管理層面的建議

    (1)推動共享單車的投放管制與日常調(diào)度更加科學(xué)

    當(dāng)前經(jīng)過多年的探索,上海共享單車行業(yè)已基本形成了“全市總量控制+分區(qū)額度投放”的管制策略,即在全市全面實施共享單車車輛電子注冊,企業(yè)按照區(qū)域投放余量提出投放申請并提交投放方案[4,5]。然而,以行政區(qū)為邊界的額度控制,一方面仍不能滿足精細化管理的要求,行政區(qū)內(nèi)不同板塊和組團在人口崗位、交通供給等層面存在較大差異,總量控制下的投放仍顯粗放;另一方面,由于中心城區(qū)為一個整體,共享單車的使用具有相當(dāng)?shù)牧鲃有?,靜態(tài)額度指標的約束隨著時間推移將削弱約束能力。未來,在充分掌握共享單車運營數(shù)據(jù)并開展數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,可以開展更加精細化的投放額度控制及運營動態(tài)追蹤,實現(xiàn)共享單車系統(tǒng)高效有序運轉(zhuǎn)。

    (2)優(yōu)化非機動車停車設(shè)施和潮汐調(diào)度體系

    針對共享單車停放“爆棚”影響人行通行和危害交通安全的問題,當(dāng)前主要采取的是被動措施,如人為移車和整理、設(shè)置電子圍欄禁停區(qū)等。利用共享單車運營數(shù)據(jù)進行密度統(tǒng)計,可以更進一步從需求側(cè)入手,主動介入以改善供需和停車矛盾。在公共交通特別是軌道交通配置齊備的區(qū)域,配合額度封頂和車輛調(diào)度周轉(zhuǎn)加快,適當(dāng)減少非機動車停車設(shè)施的供應(yīng),規(guī)范劃設(shè)路側(cè)帶內(nèi)的停車區(qū)域以保障行人的安全舒適通行;在公交供給不足、接駁需求旺盛的區(qū)域,適當(dāng)增加車輛投放額度,強化辦公就業(yè)園區(qū)、大型居住社區(qū)和軌道交通站點針對共享單車停放的專用性質(zhì)蓄車能力,形成需求-設(shè)施定量化的互動反饋機制。

    (3)引導(dǎo)多種交通方式融合共享

    根據(jù)共享單車運營數(shù)據(jù)分析得到的出行需求,可以進一步審視區(qū)域整體交通服務(wù)供給情況,對出行矛盾突出的片區(qū)給予針對性的補強,引導(dǎo)交通系統(tǒng)往集約化、綠色化、共享化的方向發(fā)展。

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