王雪鑫
(1.中鐵第一勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司 陜西省鐵道及地下交通工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710043;2.中鐵第一勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司 軌道交通工程信息化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710043)
城市軌道交通新線的運(yùn)營(yíng)使得乘客出行可選擇的方式更加多樣,出行方式的增加勢(shì)必會(huì)對(duì)交通方式分擔(dān)產(chǎn)生影響。交通方式分擔(dān)作為交通規(guī)劃中的重點(diǎn)問(wèn)題,主要的研究方法包括集計(jì)模型和非集計(jì)模型,相較于非集計(jì)模型,傳統(tǒng)意義上的集計(jì)模型的構(gòu)建對(duì)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)量的要求較高,但是最終得出的結(jié)論精確度卻不高;非集計(jì)模型的構(gòu)建,其核心是出行者個(gè)體,圍繞出行費(fèi)用最小使模型得以直接建立,不論在時(shí)間還是地域的轉(zhuǎn)移性上都表現(xiàn)出卓越性,并且對(duì)于數(shù)據(jù)利用程度高,因此被廣泛應(yīng)用,具體建立的模型有NL 模型[1]、BRNL模型[2]、ML 模型[3]、出行偏好模型[4]等,研究對(duì)象包括城市軌道交通動(dòng)態(tài)客流、城市交通[5]、自駕游出行[6]。
目前在Logit 模型的應(yīng)用方面已經(jīng)有了相對(duì)豐富的成果,但是在交通方式劃分中,缺乏對(duì)于自行車的權(quán)重分析,隨著共享單車的不斷普及,自行車在城市交通中的比例不斷提高,因此對(duì)于交通方式的劃分中需要將自行車納入;同時(shí)在乘客出行方式選擇中很少考慮出行行為態(tài)度因素,隨著居民居住環(huán)境的變化,乘客出行行為態(tài)度對(duì)交通方式的選擇有直接影響[7]。在研究中對(duì)上述問(wèn)題做出深化,將乘客出行方式劃分為出租車、公交車、自行車、城市軌道交通4 種,并且在效用函數(shù)中考慮出行者出行態(tài)度對(duì)交通方式選擇的影響。
乘客出行會(huì)選擇對(duì)自身更具吸引力的交通方式,吸引力受到4 方面的影響。
第1 方面為成本因素,包括經(jīng)濟(jì)成本、時(shí)間成本。
第2方面為個(gè)人偏好因素。在乘客出行過(guò)程中,受到年齡、性別、收入等因素的影響,使得出行方式的選擇往往不可一概而論,使用個(gè)性偏好對(duì)此現(xiàn)象進(jìn)行描述[8]。
第3 方面為乘客出行行為態(tài)度,居住環(huán)境的不同會(huì)使得乘客出行行為態(tài)度積極程度不同,具體表現(xiàn)在對(duì)于公共交通的接納程度[9],De Vos J 等[10]認(rèn)為居民出行態(tài)度與居住位置有關(guān),距離城中心越近的居民出行態(tài)度越不積極,尹英超等[11]也對(duì)此研究進(jìn)行了驗(yàn)證,設(shè)定此行為用概率P表示,即所有出行者中接納公共交通的人群概率為P,該人群會(huì)依據(jù)吸引力判斷出行交通方式,剩余人群僅會(huì)在私人交通中選擇吸引力高的交通方式,并且該概率隨著距離產(chǎn)生變化,出行距離越遠(yuǎn)對(duì)于公共交通接納人群越多。
第4 方面為乘客主觀因素。乘客主觀感受為模糊量,并不好量化,可基于不同交通方式的出行便捷性分析,越便捷的出行方式越受到青睞。對(duì)于交通方式分擔(dān)模型中出行便捷性的量化分析,往往根據(jù)一次出行的換乘次數(shù)確定,由于換乘次數(shù)受個(gè)人主觀因素影響大,并且不同交通工具間也存在換乘,因此該數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)困難,一般均是作為假設(shè)條件出現(xiàn)。文獻(xiàn)[8]在研究城市公共交通結(jié)構(gòu)中引入乘客個(gè)性偏好,建立了出租車、公交車、城市軌道交通出行的疲勞度函數(shù),使得乘客的疲勞度可以量化,因此使用疲勞度反映乘客出行便捷性,并且在此模型基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展,建立出租車、公交車、自行車、城市軌道交通等4 種交通方式的疲勞度函數(shù)。
城市軌道交通新線客流主要包含2 部分,即轉(zhuǎn)移客流和誘增客流,其中60%~70%來(lái)自轉(zhuǎn)移客流[12],轉(zhuǎn)移客流的大量存在為研究增加了實(shí)際意義。巢式Logit 模型克服了多項(xiàng)Logit 模型(MNL模型)“獨(dú)立不相關(guān)”的缺陷,更適合對(duì)具有相似性的交通方式分擔(dān)率進(jìn)行分析,故采用NL 模型建立交通方式分擔(dān)模型。
對(duì)于巢式模型,首先需要構(gòu)建選擇樹(shù)模型,對(duì)于出行者來(lái)說(shuō),出行選擇分為公共交通和私人交通,設(shè)定選擇樹(shù)中公共交通指公交車、城市軌道交通,私人交通指出租車、自行車。NL 層次結(jié)構(gòu)劃分如圖1 所示。
圖1 NL 層次結(jié)構(gòu)劃分Fig.1 NL hierarchical structure division
效用是經(jīng)濟(jì)學(xué)概念,在logit 模型中用來(lái)度量最適合滿足出行者出行需求的交通方式。在建立的效用函數(shù)中綜合考慮乘客出行成本因素、個(gè)人偏好因素、出行行為態(tài)度以及個(gè)人主觀因素4 方面,以自行車、出租車、公交車、城市軌道交通等4 種交通方式為研究對(duì)象,建立交通方式分擔(dān)模型。
2.2.1 模型符號(hào)標(biāo)定
模型中符號(hào)及其含義如表1 所示。
表1 模型中符號(hào)及含義Tab.1 Symbols and their meanings in the model
2.2.2 成本因素
(1)出行經(jīng)濟(jì)費(fèi)用。分別建立4 種交通方式的經(jīng)濟(jì)費(fèi)用模型,其中城市軌道交通、公交車、出租車的出行經(jīng)濟(jì)費(fèi)用與出行距離有關(guān),計(jì)算公式為
(2)出行時(shí)間費(fèi)用。乘客出行時(shí)間費(fèi)用包含步行時(shí)間、候車時(shí)間、運(yùn)行時(shí)間3 部分,計(jì)算公式為
式中:ω1,ω2,ω3分別為步行時(shí)間、候車時(shí)間、運(yùn)行時(shí)間的權(quán)重。
步行時(shí)間為出發(fā)點(diǎn)到交通工具的時(shí)間,初始均設(shè)定為5 min。運(yùn)行時(shí)間為乘坐交通工具到達(dá)目的地的時(shí)間,運(yùn)行時(shí)間依據(jù)道路擁堵程度的不同有所區(qū)別,城市軌道交通、自行車為獨(dú)立路權(quán)不受道路擁堵影響。道路擁堵程度對(duì)運(yùn)行時(shí)間的影響可用下式表示[13]
式中:Tic為交通方式i不受道路擁堵程度影響的運(yùn)行時(shí)間;RCT為道路擁堵影響增加的行駛時(shí)間;k為道路擁堵等級(jí),等級(jí)越高道路越擁堵;bk為道路的擁堵系數(shù),bk越小表示該道路越擁堵;σp為運(yùn)行路段間的行程時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差,表示行程時(shí)間的波動(dòng)幅度。
表2 道路擁堵等級(jí)與擁堵系數(shù)劃分Tab.2 Congestion levels and congestion coefficients
候車時(shí)間因公共交通與私人交通有所不同,私人交通候車時(shí)間具有隨機(jī)性,統(tǒng)一設(shè)置為180 s,公共交通的候車時(shí)間通常認(rèn)為與發(fā)車頻率f有關(guān)。
式中:σ為偏差因子,與交通工具在道路中運(yùn)行可靠性有關(guān)。
各部分時(shí)間的相對(duì)權(quán)重值,采用熵權(quán)層次法進(jìn)行計(jì)算。各部分時(shí)間權(quán)重如表3 所示。
表3 各部分時(shí)間權(quán)重Tab.3 Time weight of each part
2.2.3 個(gè)人偏好因素
將乘客個(gè)性偏好屬性劃分為時(shí)間偏好屬性與成本偏好屬性,其中a1為時(shí)間偏好系數(shù),a2為成本偏好系數(shù)。當(dāng)出行者認(rèn)為兩者均重要時(shí)a1=a2= 1,當(dāng)出行者認(rèn)為時(shí)間更重要時(shí),取a1< 1,且滿足a1+a2= 2。
2.2.4 出行行為態(tài)度
根據(jù)假設(shè)條件可知,出行行為態(tài)度與出行距離呈正相關(guān),相關(guān)文獻(xiàn)指出,公共交通中公交車出行優(yōu)勢(shì)距離在3.5 km 左右[13],以此參數(shù)為基礎(chǔ)量,當(dāng)出行距離< 3.5 km 時(shí),出行者中接受公共交通的比例會(huì)有所下降,當(dāng)出行距離> 3.5 km 時(shí),出行者中接受公共交通比例會(huì)有所上升,p0為初始接受概率,設(shè)置為90%,公式如下。
?Cesare Ripa,“Degl'Autori citat”,Iconologia,Padova,1611.
此函數(shù)的建立用于初始條件判斷,即首先需要輸入不同的出行距離根據(jù)公式(5)計(jì)算出對(duì)公共交通的接納程度,并以此概率為判斷依據(jù),若是接納公共交通,則4 種交通方式根據(jù)效用函數(shù)判斷,若是不接納公共交通,則僅在私人交通選擇樹(shù)下進(jìn)行效用函數(shù)判定。因此出行行為態(tài)度函數(shù)的建立僅需以公共交通為研究對(duì)象即可,無(wú)需4 種交通方式均考慮。
2.2.5 個(gè)人主觀因素
個(gè)人主觀因素運(yùn)用疲勞度函數(shù)加以量化,對(duì)于巢式模型上層巢來(lái)說(shuō),影響疲勞度函數(shù)的主要參數(shù)為出行時(shí)間,出行時(shí)間越長(zhǎng),疲勞度越高,而出行時(shí)間等于出行距離除以出行速度,相關(guān)文獻(xiàn)指出公共交通中公交車的出行優(yōu)勢(shì)距離為3.5 km,設(shè)定自行車出行優(yōu)勢(shì)距離為2 km,并且疲勞程度較其他3 種出行方式會(huì)明顯增長(zhǎng),當(dāng)在優(yōu)勢(shì)距離范圍內(nèi),疲勞程度增長(zhǎng)緩慢,超出優(yōu)勢(shì)距離,疲勞程度會(huì)加快增長(zhǎng)。
城市軌道交通一般認(rèn)為出行優(yōu)勢(shì)距離較大,不會(huì)超過(guò)出行者最大承受時(shí)間tmax,設(shè)定為1.5 h。蘭州市城市軌道交通列車運(yùn)行速度最高為80 km/h,實(shí)際運(yùn)營(yíng)中旅行速度一般為35 km/h,公交車、自行車實(shí)際旅行速度按18 km/h,10 km/h 考慮,取初始疲勞度t0系數(shù)為1,則函數(shù)表達(dá)式為
相對(duì)于其他3 種交通方式,出租車服務(wù)人數(shù)少,舒適度高,且在城市范圍內(nèi),出行距離一般不會(huì)超過(guò)20 km,疲勞度同樣增長(zhǎng)緩慢,因此出租車的疲勞函數(shù)為
建立的交通分擔(dān)方式模型中,包含成本因素、個(gè)人偏好因素、個(gè)人主觀因素、擁堵程度4 方面。通過(guò)大量數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)獲得分擔(dān)率,在調(diào)整參數(shù)變化時(shí),其他的參數(shù)為固定值,每次調(diào)整參數(shù)變化量為0.01,即自變量每變化0.01 時(shí)記錄各分擔(dān)率的變化情況。
蘭州地鐵1 號(hào)線于2019 年6 月開(kāi)通運(yùn)營(yíng),一期工程全長(zhǎng)25.9 km,共設(shè)20 個(gè)車站,蘭州市為典型的河谷型城市,客流的主要流向?yàn)闁|西向,在城關(guān)組團(tuán)、七里河組團(tuán)、東崗組團(tuán)內(nèi)部與三組團(tuán)之間的客流流量,占全部組團(tuán)流量的80%,與地鐵1 號(hào)線客流吸引范圍一致,因此以蘭州地鐵1 號(hào)線為案例,研究新線開(kāi)通對(duì)其余交通方式的影響。
參照蘭州市最新的公共交通票價(jià)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,超過(guò)85%的公交車為1 元制,僅有少量公交車,例如蘭州至榆中班車、103 路公交車等為公里計(jì)價(jià),因此設(shè)定公交車票價(jià)為1元;對(duì)于城市軌道交通票價(jià),起步價(jià)為2 元,起步里程4 km,此后里程間隔為“4,4,6,6”,即乘坐8 km 路程需花費(fèi)3 元,12 km路程4 元,以此類推;出租車收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)為3 km 以下10 元,超出3 km 每公里加收1.4 元/km,單程回空里程超10 km,則收取回空里程費(fèi)0.7 元/km。
為使參數(shù)標(biāo)定更加符合蘭州市居民實(shí)際出行特征,收集蘭州地鐵1 號(hào)線初近遠(yuǎn)期的線路長(zhǎng)度及旅客乘距。蘭州地鐵1 號(hào)線初近遠(yuǎn)期旅客平均乘距如圖2 所示。
圖2 蘭州地鐵1 號(hào)線初近遠(yuǎn)期旅客平均乘距Fig.2 Average travel distances of passengers on Lanzhou Metro Line 1in early stage, short term, and long term
圖2 中可以看出遠(yuǎn)期乘客的平均乘車距離在11.5 km,同時(shí)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示[14],蘭州市居民出行距離小于20 km 的出行比例約占總出行量的98.9%,因此出行距離上限設(shè)置為20 km; 2020 年2 月蘭州市公交公司調(diào)整了發(fā)車間隔,調(diào)整后高峰時(shí)段平均發(fā)車間隔為8 min,平峰時(shí)段為10 min;蘭州地鐵發(fā)車間隔高峰時(shí)段為6.5 min,平峰時(shí)段8.5 min;蘭州市路網(wǎng)平均運(yùn)行速度為29.1 km/h;蘭州市企業(yè)最低月工資為1620 元/月,最低小時(shí)工資為17 元/h。模型中相關(guān)參數(shù)如表4 所示。
表4 模型中相關(guān)參數(shù)Tab.4 Related parameters in the model
3.3.1 城市軌道交通新線開(kāi)通對(duì)交通方式分擔(dān)率的影響
設(shè)定出行距離為10 km,單位時(shí)間價(jià)值為20 元/h,成本偏好與時(shí)間偏好系數(shù)均為1,仿真城市軌道交通新線開(kāi)通前后各交通方式的分擔(dān)率。新線開(kāi)通前后各交通方式分擔(dān)率如圖3 所示。
圖3 新線開(kāi)通前后各交通方式分擔(dān)率Fig.3 Traffic mode sharing rates before and after new line opening
圖3 顯示,在軌道交通新線開(kāi)通以后,該線路的分擔(dān)率達(dá)到51.8%,說(shuō)明沿線有很大一部分客流轉(zhuǎn)移到軌道交通上,其中公交車轉(zhuǎn)移量最大,達(dá)33.08%。造成此現(xiàn)象的主要原因是城市軌道交通與公交車均有運(yùn)量大、票價(jià)低的特征,客流高度重合,但城市軌道交通無(wú)堵車風(fēng)險(xiǎn),更加快速便捷,運(yùn)量更大,在早晚高峰更具優(yōu)勢(shì)。
在轉(zhuǎn)移的客流中,自行車客流轉(zhuǎn)移量為8.60%,這是由于未考慮自行車接駁城市軌道交通的情況,由于目前蘭州地鐵僅有1 號(hào)線運(yùn)營(yíng),相應(yīng)的站點(diǎn)較少,對(duì)于換乘接駁有更高的要求。隨著共享單車的不斷發(fā)展,其換乘??繂?wèn)題得到廣泛關(guān)注,因此在地鐵站點(diǎn)附近需要布設(shè)相應(yīng)的共享單車集中停靠點(diǎn),在換乘接駁更順暢的基礎(chǔ)上,維護(hù)城市的市容市貌,其中重點(diǎn)車站包括西站什字地鐵站、西關(guān)什字地鐵站、東方紅廣場(chǎng)地鐵站等客流量大的站點(diǎn)。
(1)出行距離對(duì)交通分擔(dān)率的影響。設(shè)定單位時(shí)間價(jià)值為15 元/h,成本偏好與時(shí)間偏好系數(shù)相同,擁堵系數(shù)為1,調(diào)整出行距離為0.1 ~ 20 km。出行距離對(duì)交通分擔(dān)率影響如圖4 所示。
圖4 出行距離對(duì)交通分擔(dān)率影響Fig.4 Impact of travel distance on traffic mode sharing rate
由圖4 可以看出,隨著出行距離的增長(zhǎng)公共交通出行比率在不斷提高,私人交通出行比率隨之下降,其中城市軌道交通上升幅度最高,最終穩(wěn)定在67.5%,造成此現(xiàn)象有2 個(gè)主要原因,一是出行距離的增加會(huì)使得出行者行為態(tài)度更加積極,對(duì)于公共交通的接納程度更高;二是對(duì)于長(zhǎng)距離出行,城市軌道交通兼具成本及速度優(yōu)勢(shì),因此選擇人群最多。出租車隨著出行距離的增長(zhǎng)出現(xiàn)先增加后降低的現(xiàn)象,是由于出租車在舒適性與時(shí)效性上更具優(yōu)勢(shì),但是成本較高。
另外各交通方式分擔(dān)率在2 km,3.5 km 均出現(xiàn)波動(dòng),這是由于自行車、公交車的優(yōu)勢(shì)距離設(shè)定,使得超出優(yōu)勢(shì)距離疲勞度函數(shù)發(fā)生變化導(dǎo)致的分擔(dān)率波動(dòng)。
(2)道路擁堵對(duì)交通分擔(dān)率的影響。城市軌道交通建設(shè)的目的之一是緩解道路交通擁堵,因此仿真道路的擁堵情況對(duì)于交通分擔(dān)率的影響具有現(xiàn)實(shí)意義。固定出行距離為10 km,單位時(shí)間價(jià)值為15 元/h,成本偏好與時(shí)間偏好系數(shù)相同,調(diào)整道路擁堵系數(shù)為0.1 ~ 1,每變化0.01 仿真一次,結(jié)果如圖5 所示。
圖5 道路擁堵系數(shù)對(duì)交通分擔(dān)率的影響Fig.5 Impact of congestion coefficient on traffic mode sharing rate
由圖5 可見(jiàn),隨著道路擁堵程度變低,城市軌道交通分擔(dān)率也隨之變低,在無(wú)擁堵時(shí)為58.19%;值得注意的是出租車的分擔(dān)率隨著道路擁堵情況出現(xiàn)先增后降的情況,在道路擁堵系數(shù)為0.7 ~ 0.9 時(shí)分擔(dān)率大于公交車,這主要是出行時(shí)間成本及舒適度要素造成的,與實(shí)際情況相符;在道路出現(xiàn)嚴(yán)重?fù)矶聲r(shí)自行車分擔(dān)率會(huì)有所提升,并隨著擁堵系數(shù)的升高而降低。通過(guò)道路擁堵系數(shù)的分析驗(yàn)證了道路擁堵也是行人選擇城市軌道交通的重要原因。
3.3.2 收入、偏好因素對(duì)交通方式分擔(dān)的影響
通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)軌道交通新線開(kāi)通使得公交車的客流轉(zhuǎn)移量超過(guò)30%,因此有必要以公交車為研究對(duì)象,探討收入條件、偏好系數(shù)對(duì)其分擔(dān)率的影響,以便優(yōu)化軌道交通路線走向或發(fā)車頻率。
(1)不同收入條件公交車分擔(dān)率的影響。設(shè)定成本偏好與時(shí)間偏好系數(shù)相同,擁堵系數(shù)為1,調(diào)整單位時(shí)間價(jià)值為11 元/h、50 元/h、100 元/h,分別代表低、中、高收入人群,仿真不同收入人群隨出行距離的公交車分擔(dān)率情況。不同收入人群的公交車分擔(dān)率變化如圖6 所示。
由圖6 可以看出,整體來(lái)看,公交車的分擔(dān)率隨著出行距離的增加不斷降低,但降低速度在不斷放緩,出現(xiàn)此現(xiàn)象的主要原因在于公交車整體速度較慢,時(shí)效性不高;從不同收入人群來(lái)看,收入越高的群體,公交車的分擔(dān)率越低,這是由于收入高的群體單位時(shí)間價(jià)值更高,因此更傾向于舒適性高的交通方式。
圖6 不同收入人群的公交車分擔(dān)率變化Fig.6 Changes in the sharing rate of conventional public transport among different income groups
(2)偏好系數(shù)對(duì)公交車分擔(dān)率的影響。設(shè)定時(shí)間價(jià)值為15 元/h,擁堵系數(shù)為1,分別仿真成本偏好與時(shí)間偏好系數(shù)為1 的均衡人群;成本偏好系數(shù)為1.5,時(shí)間偏好系數(shù)為0.5 的成本偏好人群;時(shí)間偏好系數(shù)為0.5,時(shí)間偏好系數(shù)為1.5 的成本偏好人群3 種人群隨出行距離變化對(duì)公交車分擔(dān)率的影響。不同偏好人群的公交車分擔(dān)率變化如圖7所示。
圖7 不同偏好人群的公交車分擔(dān)率變化Fig.7 Changes in the sharing rate of conventional public transport due to personal preference factors
由圖7 可以看出,最開(kāi)始階段成本偏好人群選擇公交車的最多,時(shí)間偏好人群次之,均衡人群最少。隨著出行距離的不斷增長(zhǎng),3 條曲線均有所下降,但時(shí)間偏好人群下降速度最快,最終僅有7.96%的分擔(dān)率,較成本偏好人群的25.67%低17.71 個(gè)百分點(diǎn),造成這種現(xiàn)象的主要原因?yàn)?,公交車票價(jià)便宜但是時(shí)效性較差,在短距離運(yùn)輸時(shí)并不明顯,隨著出行距離的增長(zhǎng),時(shí)效性差的特征逐漸暴露,因此時(shí)間偏好人群分擔(dān)率快速下降。
城市軌道交通新線運(yùn)營(yíng)使得居民出行方式增加,基于居民對(duì)公共交通的接納程度,個(gè)人主觀因素、出行成本及出行者偏好程度等因素,建立NL 模型,以蘭州市公共交通系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)為實(shí)例分析,結(jié)果表明低收入群體、長(zhǎng)距離出行者、成本偏好人群更愿意選擇公共交通方式。所建立的模型可較為真實(shí)地反映軌道交通新線開(kāi)通對(duì)各交通方式分擔(dān)率影響的變化情況,對(duì)城市軌道交通新線規(guī)劃具有一定的參考意義。但是在自行車分擔(dān)率模型中未考慮自行車與城市軌道交通的換乘接駁,有待進(jìn)一步深入研究。