軌道站點進出站量與周邊用地相關(guān)性研究

文／史芮嘉、魏賀、楊志剛 北京市城市規(guī)劃設(shè)計研究院 北京 100045

引言：

城市軌道交通與用地規(guī)劃建設(shè)聯(lián)系緊密，軌道交通線路走向與城市空間結(jié)構(gòu)、軌道站點設(shè)置與沿線用地布局、軌道站點數(shù)量與用地開發(fā)強度均密切相關(guān)。隨著軌道交通的迅速發(fā)展，軌道交通在運營中暴露出較多運營問題。以北京為例，2018年，北京全網(wǎng)370 座車站中96 座車站常態(tài)化限流，占比超過了1/4，早晚高峰均限流的車站達到21 座。除了部分車站面臨限流、區(qū)間斷面滿載率高、服務(wù)水平低等問題，還有部分車站存在進出站量小、區(qū)段斷面客流較小、能力利用浪費等問題[1]。軌道車站客流的過大或過小均與站點周邊用地密切相關(guān)，因此有必要系統(tǒng)性研究用地與站點乘降客流及站間分布客流的作用機理,支撐城市用地與公共交通的協(xié)同規(guī)劃,降低因局部客流負荷過高而導致全局擁堵的可能性。

國內(nèi)外大量學者開展了軌道客流與站點周邊用地的關(guān)系的相關(guān)研究，尋找軌道站點客流與用地的定性和定量聯(lián)系。蔣寅等[2]從通勤圈、CBD、通勤出行聯(lián)系強度三個維度分析天津市城市空間結(jié)構(gòu)，探究軌道交通網(wǎng)絡(luò)與城市空間結(jié)構(gòu)的耦合關(guān)系，提出建議定期開展職住分布及城市空間結(jié)構(gòu)與軌道交通網(wǎng)絡(luò)耦合關(guān)系的評估工作。呂帝江[3]通過對廣州市中心城區(qū)75 個地鐵站點進行客流影響因素分析，認為居住人口密度、容積率、進出站口數(shù)量、是否為換乘站4 種因素對站點客流具有顯著正向影響，工作日和休息日全日客流存在較大差異。李國強[4]等基于AFC 數(shù)據(jù)和POI 數(shù)據(jù)分析南京四類軌道交通站點客流特征，認為住戶數(shù)量、商業(yè)設(shè)施數(shù)量、文化設(shè)施數(shù)量、公交線路數(shù)量對工作日軌道進站客流有顯著影響。譚章智[5]等從時間和空間兩個維度定量研究地鐵對土地利用轉(zhuǎn)變的影響過程與空間差異規(guī)律。馬小毅[6]從戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)兩個層面闡述了廣州市軌道交通客流書冊方案，并提出了相應建議。

通常研究軌道車站對客流的吸引范圍采用以軌道中心點為圓心的500m、800m、1000m 的用地范圍，而忽略了路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、小區(qū)出入口位置對居民的影響。近幾年部分學者對軌道交通站點吸引范圍進行細分，以求更好體現(xiàn)軌道交通不同吸引范圍對客流預測的影響。張哲寧[7]等運用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、多源數(shù)據(jù)融合、空間統(tǒng)計等方法與技術(shù)，對軌道交通站點影響范圍進行研究，提出軌道交通直接影響范圍和間接影響范圍的概念，并以北京17 條軌道交通線路為例，分析了軌道交通吸引范圍差異對客流預測結(jié)果的影響。王淑偉[8]研究了提出了軌道站點吸引范圍劃定為步行區(qū)、接駁區(qū)和潛在區(qū)，并研究了混合用地對軌道站點乘降客流影響機理的分析。

為進一步研究探索軌道交通不同吸引范圍用地與客流的相關(guān)性，研究基于2019年4月北京軌道交通AFC 數(shù)據(jù)、電子地圖興趣點POI 數(shù)據(jù)、百度慧眼手機信令數(shù)據(jù)、現(xiàn)狀路網(wǎng)，將軌道站點吸引范圍按照基于實際路網(wǎng)的乘客步行范圍劃定，精細化以軌道交通出入口為出發(fā)點的各圈層人口崗位數(shù)據(jù)，構(gòu)建考慮站點周邊人口崗位、線網(wǎng)關(guān)系、公交線路、站點區(qū)位等因素的因子模型，對各因素與軌道站點進出站客流的相關(guān)性進行定量分析。

1、北京軌道站點客流分布

截至2019年6月底，北京市城市軌道交通車站數(shù)量為391 座（含換乘站59 座），其中三線換乘站3 個，兩線換乘站56 個，普通站270 個。

經(jīng)統(tǒng)計，早高峰（7-9 點）全網(wǎng)高進站量客流主要分布在回天地區(qū)、定福莊地區(qū)、東南三環(huán)-四環(huán)地區(qū)、大興新城及石景山地區(qū)。進站量最高的車站為霍營站，約2.6 萬人次。早高峰時段進站2 萬人次以上車站有5 個：霍營、天通苑北、天通苑、宋家莊和立水橋。進站量少于500 人次的車站主要位于新開通線路以及中低運量軌道線路，如M8 號線南段、門頭溝線、西郊線等；其他進站量少的車站主要為存在較多尚未實現(xiàn)規(guī)劃用地的車站，如朱辛莊站、亦莊火車站等。

圖1 早高峰進站量

早高峰小時全網(wǎng)高出站量客流主要分布在上地地區(qū)、西二環(huán)沿線、東二環(huán)沿線、CBD、三元橋地區(qū)、中關(guān)村西區(qū)。出站量最高的車站為西二旗站，約2 萬人次。出站量1.5 萬以上的車站有兩個：西二旗站和朝陽門站。出站量少于500人次的車站主要集中于新城和二道綠隔地區(qū)，新開通線路的出站量普遍較少；各新城多數(shù)車站早高峰出站量普遍少于1000 人。

圖2 早高峰出站量

2、軌道交通站點客流影響因素分析

軌道交通站點客流與車站可吸引范圍內(nèi)土地利用情況、社會經(jīng)濟情況、交通條件等密切相關(guān)。其中，土地利用情況包括人口密度、就業(yè)崗位密度、容積率、商業(yè)/教育/公共服務(wù)/旅游景點用地、用地混合度等；社會經(jīng)濟指標包括人口數(shù)量、就業(yè)崗位數(shù)量、人員構(gòu)成類型、收入、擁車水平等；交通條件包括軌道交通線路長度/線網(wǎng)密度/站點數(shù)量/覆蓋率、道路長度/道路等級/道路密度/交叉口數(shù)量、發(fā)車間隔/服務(wù)頻率/票價、停車費/停車空間、服務(wù)水平、到達公共站點的步行時間、換乘次數(shù)/時間、公交車站數(shù)量/線路數(shù)量、公交交通可達性等。

表1 站點客流主要因素

根據(jù)既有研究，站點周邊就業(yè)和居住人口對于軌道出行有顯著影響，而且在各個城市的影響程度不一。考慮軌道交通客流的空間不均衡特性，本文以早高峰小時進出站量為例研究站點客流與各圈層人口崗位的相關(guān)關(guān)系。主要考慮車站的吸引圈層、各圈層的常住人口、各圈層就業(yè)崗位、換乘站與否、公交站點數(shù)量、站點區(qū)位等因素，挖掘各因素與軌道交通早高峰小時進出站客流的相關(guān)關(guān)系。

3、軌道站點分圈層服務(wù)范圍劃定

為使劃定的軌道交通站點的服務(wù)范圍更為可靠，研究結(jié)合現(xiàn)狀路網(wǎng)、考慮車站出入口可達性劃定站點覆蓋范圍，包括站點周邊500m、1000m、1500m 和3000m 四個圈層。首先根據(jù)百度地圖，識別出各站點出入口的POI；其次，結(jié)合現(xiàn)狀道路網(wǎng)系統(tǒng)，分別計算各出入口500m、1000、1500、3000m 步行距離覆蓋范圍；再次，利用泰森多邊形進行切割，去除各車站的重復覆蓋范圍，從而確定各車站在各圈層的真實吸引范圍。

其中，將氣象學中的泰森多邊形引入軌道站點潛在吸引范圍劃分，是基于軌道交通成網(wǎng)后，臨近站點可達性基本相同，居民出行傾向于選擇距離最近的軌道交通站點的假設(shè)。

以南禮士路站為例可以看出，以站中心為圓心的站點覆蓋范圍，為各圈層組成的環(huán)狀規(guī)則區(qū)域；當考慮車站出入口去往各地塊的路網(wǎng)可達性，車站的覆蓋范圍為不規(guī)則形狀。北部地區(qū)各車站出入口考慮可達性的覆蓋范圍同樣說明該問題。

圖3 車站吸引范圍計算步驟

圖4 泰森多邊形

圖5 剔除重復吸引范圍

圖6 南禮士路站各圈層覆蓋范圍

圖7 北部地區(qū)軌道交通站點500m 吸引范圍

經(jīng)計算、劃分，得到北京市軌道交通各站點吸引范圍。從結(jié)果來看，部分站點周邊步行可達性覆蓋范圍較小，與圈層覆蓋有較大差距，其主要原因在于現(xiàn)狀路網(wǎng)存在較多斷頭路，部分規(guī)劃道路尚未實現(xiàn)。建議在軌道交通規(guī)劃設(shè)計中，一方面可針對性改善現(xiàn)狀路網(wǎng)，更大發(fā)揮軌道交通出行效益；另一方面可通過優(yōu)化軌道站點接駁，擴大軌道交通可達性。

圖8 北京城市軌道交通站點吸引范圍

4、軌道交通站點客流與人口崗位相關(guān)性分析

4.1 站點進出站量與主要因素相關(guān)性分析

基于2019年北京城市軌道交通的IC 卡數(shù)據(jù) 和百度慧眼的人口崗位數(shù)據(jù)，以早高峰最大小時進站量和早高峰最大小時出站量（早高峰時段7:00-10:00 中進、出站量最大的單個小時，以下簡稱早高峰小時進、出站量）為因變量，以各圈層人口數(shù)量、各圈層崗位數(shù)量、車站所在區(qū)位、站點500m 范圍內(nèi)公交車站數(shù)量、軌道交通線路數(shù)量為自變量，采用SPSS 軟件進行因子分析。

經(jīng)檢驗，KMO 度量分別為0.653 和0.66，早高峰小時進站量、早高峰小時出站量與各因素相關(guān)性較強。

表2 早高峰小時進站量影響因子檢驗

表3 早高峰小時出站量影響因子檢驗

根據(jù)因子的相關(guān)性分析，可以得出：

①車站早高峰小時進站量與各圈層人口相關(guān)性較強，與各圈層人口的相關(guān)性較為接近；車站早高峰小時出站量與各圈層崗位相關(guān)性顯著，相關(guān)性隨著圈層擴大逐步遞減；

②車站早高峰小時出站量與車站區(qū)位相關(guān)性較強，而進站量與車站區(qū)位的相關(guān)性較弱；

表4 早高峰小時進出站量與崗位人口的相關(guān)性

③車站高峰小時進出站量與公交站點數(shù)量、線路數(shù)量正相關(guān)，相關(guān)性相對各圈層人口、崗位較弱。

表5 早高峰小時進出站量與其影響因素的相關(guān)性

4.2 多元回歸擬合

根據(jù)站點所在區(qū)位將車站劃分為中心大團車站、邊緣集團和一道綠隔車站、新城車站、末端站四類，采用多元回歸分別擬合各類車站早高峰小時進站量與各圈層常住人口、各類車站早高峰小時出站量與各圈層工作崗位的相關(guān)關(guān)系。根據(jù)擬合結(jié)果判斷，擬合效果較好。

將車站早高峰小時進出站量分別與各圈層的常住人口和崗位人口數(shù)量進行多元回歸擬合，結(jié)果如下表所示，可以得到軌道交通早高峰小時進出站客流計算公式?？筛鶕?jù)各車站各圈層人口崗位數(shù)量計算車站早高峰小時進出站量，為軌道交通線路客流預測提供支撐。

各站點早高峰小時進站量計算公式為：

式中：X1為站點500m 內(nèi)常住人口；X2為站點500-1000m 內(nèi)常住人口；X3為站點1000-1500m 內(nèi)常住人口；X4為站點1500-3000m 內(nèi)常住人口；A1為站點500m 內(nèi)常住人口系數(shù)；A2為站點500-1000m 內(nèi)常住人口系數(shù)；A3為站點1000-1500m 內(nèi)常住人口系數(shù)；A4為站點1500-3000m 內(nèi)常住人口系數(shù)；c 為常量。

表6 車站早高峰小時進出站量與人口崗位相關(guān)性分析

表7 車站進站量多元回歸分析系數(shù)

表8 車站出站量多元回歸分析系數(shù)

各站點早高峰小時出站量計算公式為：

式中：Y1為站點500m 內(nèi)崗位數(shù)量；Y2為站點500-1000m 內(nèi)崗位數(shù)量；Y3為站點1000-1500m 內(nèi)崗位數(shù)量；Y4為站點1500-3000m 內(nèi)崗位數(shù)量；B1為站點500m 內(nèi)崗位數(shù)量系數(shù)；B2為站點500-1000m 內(nèi)崗位數(shù)量系數(shù)；B3為站點1000-1500m 內(nèi)崗位數(shù)量系數(shù)；B4為站點1500-3000m 內(nèi)崗位數(shù)量系數(shù)；d 為常量。

從結(jié)果來看，早高峰小時進站量與常住人口相關(guān)性顯著，而早高峰小時出站量與崗位人口相關(guān)性顯著，且后者的相關(guān)性更強。崗位比人口的相關(guān)性更強的原因在于，北京市各級就業(yè)中心用地開發(fā)較為集中。以北京市重點功能區(qū)北京商務(wù)中心區(qū)為例，該功能區(qū)以商務(wù)金融等辦公功能為主，占地面積約4 平方公里，現(xiàn)狀就業(yè)崗位約30 萬，由3 條軌道交通線路、6 座車站進行服務(wù)，由于用地開發(fā)強度高、就業(yè)集中，軌道客流較為集中，崗位與客流關(guān)聯(lián)性較強；北京商務(wù)中心區(qū)就業(yè)人員的居住則較為分散，主要分布于以CBD 為核心的5 公里圈層及沿地鐵1 號線、6 號線、10 號線軸向所在區(qū)域，相關(guān)站點周邊除居住功能外，通常用地混合度較高，由此造成居住與客流的關(guān)聯(lián)性相對較弱。

早高峰小時進站量與常住人口的相關(guān)關(guān)系中，各圈層常住人口與進站量的關(guān)系較為接近。其中，中心大團的進站量與500m 內(nèi)常住人口最為相關(guān)，邊緣集團及新城地區(qū)車站進站量與500-1000m 常住人口最為相關(guān)。其主要原因在于，軌道在多點新城多沿快速路或主干路敷設(shè)，道路較寬，車站與用地聯(lián)系較差，因此新建線路在新城內(nèi)的路由選擇應更為慎重，應加強軌道與用地的一體化、系統(tǒng)化設(shè)計。

早高峰小時車站出站量與各圈層崗位數(shù)量的相關(guān)性集中于1000m 范圍內(nèi)。中心大團和邊緣集團地區(qū)出站量與500m 內(nèi)崗位最為相關(guān)；新城地區(qū)出站量與500m 內(nèi)和500-1000m 內(nèi)崗位均較為相關(guān)。其主要原因在于，中心城區(qū)功能區(qū)與軌道關(guān)系結(jié)合較為緊密，新城地區(qū)崗位布局較為分散，建議新城地區(qū)加強崗位圍繞軌道交通站點布局。

5、研究結(jié)論及建議

本文以2019年4月北京市軌道交通數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，考慮軌道站點的步行可達性，分析了軌道站點進出站客流的主要影響因素，通過多元回歸，擬合不同區(qū)位車站早高峰小時進出站量與分圈層人口崗位的相關(guān)性。本文研究對于從定量角度支撐軌道站點客流預判及規(guī)劃選址，同時支撐站點周邊用地布局具有重要意義。根據(jù)研究結(jié)果建議如下：

（1）研究結(jié)果表明，軌道客流與站點周邊人口、崗位呈正相關(guān)關(guān)系，因此，加強軌道與用地的協(xié)調(diào)對提升城市運行效率、綜合交通運行水平、軌道交通客流效益均具有重要意義。在城市規(guī)劃和軌道交通規(guī)劃中，應強調(diào)軌道交通引領(lǐng)，研究將城市功能、資源向軌道站點周邊聚集，不斷提升軌道與用地融合水平。

（2）應進一步加強軌道與站點周邊空間的精細化處理，如通過站點周邊交通設(shè)施的小微改善，路網(wǎng)加密、接駁優(yōu)化、時序匹配等措施，提高軌道交通服務(wù)水平，將理論研究落實到實踐之中。

（3）后續(xù)應進一步加強軌道與用地的規(guī)律特征分析，考慮更多因素，通過綜合化、系統(tǒng)化的研究進一步深化軌道與用地協(xié)同發(fā)展理論體系，實現(xiàn)軌道引導城市發(fā)展。