北京市道路網(wǎng)及城際交通運行特征分析

林 坤, 姬嵐欣, 林 淵, 孫 煦

(1.福州市規(guī)劃設(shè)計研究院集團(tuán)有限公司, 福州 350108; 2.北京建筑大學(xué)土木與交通工程學(xué)院, 北京 100044)

0 引言

由于病毒具有傳染性較強(qiáng)以及溯源難度高的特點,因此公共衛(wèi)生事件在預(yù)防和管控上存在較大難度,會影響城市的平穩(wěn)運行,導(dǎo)致道路交通系統(tǒng)的異常. 為了保障城市交通管理與防控措施的有效實施,各個城市相繼出臺了防控政策,并結(jié)合疫情發(fā)展趨勢,采取了對外部車輛的監(jiān)控、提倡居民減少非必要出行、重點防控客運場站等客流密集的場所、關(guān)閉旅游景區(qū)等[1]措施.

眾多學(xué)者對疫情期間的城市道路運行狀況開展了相關(guān)研究. 楊曉萍等[2]對新型冠狀病毒感染疫情期間上海市的交通出行特征進(jìn)行分析. 胡三根等[3]按疫情發(fā)展階段分析新型冠狀病毒感染對居民出行方式選擇行為的影響. 孫海浩等[4]則將疫情發(fā)展階段與城市道路交通系統(tǒng)狀態(tài)相結(jié)合,探究局部區(qū)域的道路交通運行狀況的時空變化特征. 單建華[5]和陳小鴻[6]等分別對城市客運系統(tǒng)在新冠肺炎疫情防控背景下的行業(yè)影響及發(fā)展策略進(jìn)行研究. 上述研究對公共衛(wèi)生事件下的城市交通運行特征進(jìn)行分析,為疫情時期的城市管理和防控提供有效建議.

疫情防控期間,全國各地積極響應(yīng)防疫政策,保障城市穩(wěn)定運行,而城市道路系統(tǒng)是保障城市正常運行的重要基礎(chǔ)設(shè)施. 但是由于缺少應(yīng)對經(jīng)驗,管控措施存在不科學(xué)、不合理等問題,在疫情防控期間,在政策實施上出現(xiàn)了管理矛盾,由于缺少科學(xué)的指導(dǎo),影響道路交通的平穩(wěn)運行,造成社會資源利用不合理等情況[7].

隨著新型冠狀病毒感染疫情形勢的逐漸好轉(zhuǎn),城市運行狀況也恢復(fù)穩(wěn)定,但是對疫情背景下的城市道路系統(tǒng)運行規(guī)律及其內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行研究,對于城市未來應(yīng)對公共衛(wèi)生事件仍具有重要意義. 因此,本文以北京市作為研究對象,結(jié)合新型冠狀病毒感染新增病例數(shù)據(jù),對比分析北京市歷年城市道路網(wǎng)交通運行特征及城際旅客運行特征,探究公共衛(wèi)生事件對于城市道路交通系統(tǒng)造成的影響. 隨著新型冠狀病毒感染調(diào)整為“乙類乙管”,城市活力逐步恢復(fù),為后疫情時代做好疫情防控與交通管控的雙保障管理提供參考.

1 肺炎疫情新增病例分布

城市道路網(wǎng)交通運行狀況和城際交通運輸受公共衛(wèi)生事件影響顯著,為探究疫情背景下北京市交通系統(tǒng)的運行特征,本文統(tǒng)計歷年北京市每周新增病例數(shù)據(jù).

如圖1所示,2020—2022年,北京市每周新增病例呈現(xiàn)不同的變化趨勢. 2020年全年新增病例出現(xiàn)3個波峰,其余時段處于小幅波動的狀態(tài);2021年全年新增病例均處于歷年低位水平運行;2022年新增病例波動幅度較大,持續(xù)時間跨度長,出現(xiàn)多個增長波峰,呈現(xiàn)出不穩(wěn)定運行狀態(tài).

圖1 北京市每周新增病例數(shù)

為了更為直觀的認(rèn)識疫情對于城市道路交通系統(tǒng)產(chǎn)生的影響,本文結(jié)合疫情發(fā)展的趨勢、新增及現(xiàn)存病例等數(shù)據(jù),選取2022年2～8月作為一輪疫情發(fā)展的研究周期(以下簡稱一輪疫情周期),劃分結(jié)果見圖2.

圖2 疫情發(fā)展階段劃分

1)正常期:沒有新增病例或者新增病例相對較少,處于正常波動的階段. 居民出行呈現(xiàn)目的多元化、方式多樣化的特點,包含剛性出行和彈性出行.

2)爆發(fā)期:16周至22周,處于新增、現(xiàn)存確診病例持續(xù)增加,病毒傳播增速不斷加快的階段. 該階段倡導(dǎo)居家辦公,采取限制性的交通管理措施. 出行需求以剛性出行為主,出行方式以私人交通工具為主,避免大規(guī)模的人員流動,加強(qiáng)跨區(qū)域出行管理.

3)恢復(fù)期:病例數(shù)開始逐步下降,疫情發(fā)展態(tài)勢持續(xù)向好. 該階段通常實行寬松的交通政策以引導(dǎo)道路交通逐漸恢復(fù)常態(tài). 區(qū)域內(nèi)部的通勤交通、跨區(qū)域的返城返工成為此階段的交通主流,并持續(xù)開展佩戴口罩、綠色健康碼以及間隔入座等措施,私人小汽車出行仍是中長距離出行的主要方式,部分城際交通運行服務(wù)恢復(fù)供給.

4)穩(wěn)定期:疫情形勢恢復(fù)穩(wěn)定可控階段. 城市道路交通量持續(xù)上升,彈性出行需求逐步恢復(fù),城際出行服務(wù)基本穩(wěn)定.

2 道路網(wǎng)交通運行特征分析

2.1 城市路網(wǎng)總體特征

交通運行指數(shù)是綜合反映道路網(wǎng)運行狀態(tài)的概念性數(shù)值,實現(xiàn)對道路網(wǎng)運行狀況的定量分析[8],北京市歷年交通運行指標(biāo)如圖3所示.

圖3 高峰交通指數(shù)

如圖3所示,2022年交通運行指數(shù)出現(xiàn)3個波谷,分別為1月、4月及11月. 其中,1月主要受春節(jié)假期的影響,相較2020年指數(shù)呈現(xiàn)斷崖式下降的現(xiàn)象,2022年指數(shù)恢復(fù)情況較好,恢復(fù)周期明顯縮短. 而4月和11月則處于疫情爆發(fā)期階段,居民的非必要出行大幅減少,道路網(wǎng)運行水平處于“通暢”. 全年指數(shù)最高值位于第36周,處于疫情的正常期. 道路網(wǎng)運行指數(shù)與一輪疫情周期變化情況基本一致,未出現(xiàn)明顯差異,兩者呈反比關(guān)系.

2.2 高速公路網(wǎng)運行特征

2022年北京市高速公路總里程為1 196 km,占全市公路里程的5.35%. 高速公路網(wǎng)是北京市對外交通的骨架,本次統(tǒng)計包含北京市24條主要高速公路交通量.

如圖4所示,北京市歷年高速公路周日均交通量變化幅度較大. 其中,2020年和2022年處于歷年交通量相對低位水平. 結(jié)合一輪周期進(jìn)行分析,2022年4月,爆發(fā)期高速公路網(wǎng)交通量明顯下降,恢復(fù)周期時間跨度長達(dá)八周,與疫情發(fā)展趨勢相一致,恢復(fù)期客運量逐步回升,到穩(wěn)定期后客運量則基本維持在周日均200萬輛上方水平.

圖4 高速公路網(wǎng)交通量

2022年全年日均交通量大幅下降,處于160萬輛水平,同比下降約16%,相較于2019年下降21%.

2.3 普通公路網(wǎng)運行特征

普通公路是連接北京市各個組團(tuán)的基礎(chǔ)設(shè)施,保障了城市的基本通行. 本文對北京市全域具備自動檢測條件的普通公路交通量進(jìn)行統(tǒng)計梳理. 其中,包含14條國道、67條省道、332條縣道,共413條普通公路.

表1 高速公路日均交通量

如圖5所示,由于剛性出行在普通公路中比例較大,因此在爆發(fā)期時,觀測交通量波動幅度較窄,且恢復(fù)速度較快,能在短期內(nèi)達(dá)到同期交通水平,歷年的日均客運量基本維持在260～330萬輛水平.

圖5 普通公路網(wǎng)交通量

圖6 進(jìn)出京交通量

2022年普通公路日均客運量處于270萬量水平,同比下降10.00%,而相較于2019年,觀測交通量下降幅度較小.

表2 普通公路日均交通量

北京市在疫情形勢嚴(yán)峻的時期會采取嚴(yán)格的進(jìn)出京管控措施,阻斷病毒的傳播. 因此,普通公路進(jìn)出京交通量在近年受疫情周期影響明顯,呈現(xiàn)連續(xù)下降的趨勢,且恢復(fù)情況不佳.

北京市普通公路進(jìn)出京周日均觀測交通量由2019年的37.52萬,下降至2020年的26.59萬,同比下降28.95%,2022年為17.25萬,同比下降35.56%,疫情的發(fā)展趨勢對于普通公路進(jìn)出京交通量的影響明顯.

3 城際旅客運輸特征

3.1 城際運輸客運總量

城際交通運行特征反映了北京市對外聯(lián)系的緊密程度,本文針對北京市城際旅客運輸客運量進(jìn)行統(tǒng)計分析,包含公路省際客運、鐵路客運和民航客運3類出行方式.

如圖7所示,由于城際客運通常是跨區(qū)域通行,出行條件更為嚴(yán)苛. 在疫情爆發(fā)以來,以一輪周期內(nèi)爆發(fā)期與穩(wěn)定期的客運數(shù)據(jù)進(jìn)行對比可知,爆發(fā)期的周日均客運量不足5萬人次,遠(yuǎn)小于同年穩(wěn)定期的70萬人次. 此外,在2022年,僅在25周至32周的恢復(fù)期有較長時間跨度的上漲.

在疫情爆發(fā)期,部分城市會根據(jù)發(fā)展態(tài)勢制定管控政策,甚至?xí)扇∠拗瞥请H出行的措施阻斷病毒的傳播,由于長期無法提供穩(wěn)定的出行服務(wù),城際客運出行的客運量恢復(fù)情況不佳. 此外,由于公共交通出行會增加感染的風(fēng)險,降低出行者選擇的意愿. 因此,城際旅客運輸量在近年始終處于持續(xù)下降的狀態(tài).

相較于2019年的109萬人次,2022年的客運量僅為27.09萬人次,下降幅度達(dá)75.3%,同比下降56.83%.

表3 城際運輸交通量

3.2 公路省際客運

公路省際客運為出行者提供中長距離的出行服務(wù)供給,是城際旅客運輸體系的重要組成,本文統(tǒng)計了北京市10處長途客運站的客運量. 其中,包含趙公口、六里橋、蓮花池、新發(fā)地、永定門、八王墳和四惠7處客運場站和3處結(jié)合機(jī)場布設(shè)的客運站.

如圖8所示(受疫情時期管控政策影響,缺少部分時期數(shù)據(jù)):一方面由于公路省際客運出行的服務(wù)質(zhì)量有待提高;另一方面,由于北京市擁有高效便捷的軌道運輸系統(tǒng),在一定程度上分散了公路客運的交通量. 因此在受到疫情影響時,公路省際運輸受到的沖擊較大,隨著疫情形式的反復(fù)震蕩,2022年的公路省際客運系統(tǒng)幾乎處于閑置狀態(tài),客運量水平常年處于低位.

圖8 公路運輸客運量

圖9 鐵路運輸客運量

公路省際客運作為中短距離出行的重要方式,對于完善城市客運出行體系具有重要意義,因此非常有必要采取相關(guān)修復(fù)措施,提高公路客運出行的服務(wù)水平,發(fā)揮公路客運出行的優(yōu)勢.

表4 公路運輸日均客運量

3.3 鐵路客運

鐵路運輸是城際旅客運輸?shù)闹饕M成,約占后者出行總量的70%～80%,兩者變化趨勢基本保持一致.

2022年鐵路運輸日均客運量處于20萬人次水平,同比下降55.12%,相較于2019年,下降幅度達(dá)73.14%.

表5 鐵路運輸日均交通量

3.4 民航客運

民航客運是北京市長距離出行的重要交通,首都機(jī)場和大興機(jī)場的客運出行周日均客運總量如圖10所示.

圖10 民航運輸客運量

如圖10所示,民航客運出行量在近3 a呈現(xiàn)不同的變化趨勢. 相較于2019年前持續(xù)穩(wěn)定處于30萬的客運水平;2020年客運量在25周之前基本處于低位運行,后半年逐漸恢復(fù),在第4季度僅小幅低于同時期客運水平;而在2021年,民航客運出行波動,整體處于中等運量水平運行;2022年客運量水平則大幅下降,在疫情爆發(fā)期,各地對航空出行條件的要求更為嚴(yán)苛,進(jìn)一步加劇了出行總量的大幅下降.

民航客運在正常期運行穩(wěn)定,但是恢復(fù)期客運增長較慢,而且恢復(fù)周期較長,轉(zhuǎn)移的客流無法得到有效的補充,疫情對于民航客運的發(fā)展產(chǎn)生較大不利影響.

2022年民航客運周日均客運量處于顯著低位水平,同比下降60.26%,持續(xù)下降.

表6 民航客運日均客運量

4 總結(jié)

為了探究疫情對于城市道路交通系統(tǒng)及城際出行產(chǎn)生的影響,本文結(jié)合北京市新增病例數(shù)及疫情發(fā)展形勢,將一輪疫情發(fā)展周期劃分為4個階段,從城市道路網(wǎng)及旅客運輸2個方面對城市運行特征進(jìn)行研究,為公共衛(wèi)生事件下城市道路交通的運營管理提供參考與建議.

1)本文將一輪疫情周期劃分為4個階段,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合北京市道路交通運行狀況,對各個階段下城市路網(wǎng)及城際旅客交通的運行特征進(jìn)行分析,能更加準(zhǔn)確的了解交通變化趨勢及產(chǎn)生原因,為在其他相似情況下,為城市主管部門制定管理政策提供參考及建議.

2)對于城市道路網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)而言,疫情爆發(fā)期對于城市道路網(wǎng)的運行狀況有顯著影響,會導(dǎo)致路網(wǎng)利用率在短期內(nèi)大幅下降,需要采取管控措施保障城市道路穩(wěn)定運行. 此外,受各地疫情發(fā)展及防疫政策的影響,與普通公路相比,高速公路的交通量的波動幅度更為明顯.

3)在城際旅客運輸中,公路省際客運受疫情影響最大,在爆發(fā)期會出現(xiàn)無法提供服務(wù)的情況,并且會導(dǎo)致客運量持續(xù)走低、恢復(fù)周期時間跨度長,甚至難以恢復(fù)的情況. 而公路客運作為中遠(yuǎn)距離出行的重要方式,相關(guān)部門應(yīng)該采取激勵措施讓其盡快恢

復(fù)客運水平. 鐵路客運由于其自身優(yōu)勢,受影響相對較小,在爆發(fā)期客運量下降幅度快,在恢復(fù)期增速也相對較快.

4)城市道路網(wǎng)與城際旅客運輸?shù)倪\行受多方面因素的綜合影響,本文主要結(jié)合疫情一輪發(fā)展周期的不同階段進(jìn)行定性分析,挖掘相關(guān)因素的內(nèi)在聯(lián)系,對于定量分析的研究有所不足,下一步可從城市政策、出行方式選擇意愿等角度進(jìn)行研究.