轨道交通沿线土地利用与站点客流相关性分析

轨道交通运营初期客运量与其沿线土地利用关系的研究对于后续轨道沿线用地布局和轨道客流的提升具有一定指导意义。以宁波市为例,调查了轨道1号线和2号线50个站点的土地利用性质和土地开发强度,研究了轨道站点周边800m用地开发容积率和站点客流之间的关系,并通过手机信令手段获取轨道东门口站和大卿桥站的站点客流分布情况,统计分析了站点客流与用地性质和建筑开发量之间的关系。研究结果表明:宁波轨道沿线用地开发率较低,平均容积率仅1.1;当站点周边平均容积率超过1.5,单位建筑面积日均进出站客流将呈现成倍增长。     

土地利用对轨道交通车站客流量的影响

轨道交通车站日均上下客流量与周边土地利用存在密切关系,研究这一关系可为国内大城市轨道交通车站客流预测结果的合理性提供参考。以东京核心四区31个轨道交通车站为研究重点,详细统计了各车站的日均上下客流量以及车站影响范围内的容积率、人口、岗位等基础数据,探讨城市轨道交通车站日均上下客流量与相关指标的定性和定量关系。得到轨道交通车站影响范围内建筑容积率≤2.3,2.3〈容积率〈4.0,容积率≥4.0三种情况下,单位潜在客流、单位建筑面积分别产生的日均上下客流量的指标值,并指出大型商场等消费娱乐设施对日均上下客流量具有显著影响。结合两项相关案例,证明了研究结果具有很好的一致性。     

基于AFC数据的地铁站点客流典型时变特征分析

地铁站点客流的时变特征是地铁客流管理和预测的重要参数.基于上海1个月的地铁自动售检票系统小时客流数据,采用K-Means聚类算法分析站点客流典型时变曲线特征,并利用POI数据计算点客流时变特征与站点周边土地利用之间的关联性.结果显示,上海地铁站点可分为居住导向型、就业导向型、商业型、混合型、混合偏居住型、混合偏就业型等.不同类型站点服务范围内的土地利用有显著差异,且二者之间有很强的相关性.本研究为地铁客流预测、地铁站点规划设计和地铁运营组织提供相关参考.     

考虑土地利用性质匹配度的城轨客流分布预测

传统城轨站间客流分布模型较少考虑起讫点土地利用对客流分布的影响,当 站点周边土地利用发生改变时适用性变差,无法保持较好的预测精度,因此有必要构建 考虑站点土地利用及其站点间土地利用性质匹配度的客流分布预测模型.首先,基于站点 聚类分析土地利用性质与客流分布之间的关联性,构造性质匹配度指标;其次,综合考虑 站点土地利用、性质匹配度、终点站吸引量、运行时间等因素建立效用函数,结合客流数 据进行参数估计,构建基于目的地选择的轨道交通客流分布模型;最后,利用广州市轨道 交通客流量数据对其进行精度分析.结果显示,在站点土地利用性质未发生改变与改变情 景下全网站间客流分布量的平均绝对误差仅为29.30 和29.52 人,表明模型具有较高的预 测精度.     

基于结构方程模型的住宅与轨道站客流研究

研究住宅特征与轨道站客流之间的联系,厘清轨道站与住宅之间的关系,建立住宅与轨道站长期互动机制,指导轨道站周边住宅用地利用开发,支撑轨道交通引导城市发展。以重庆轨道3号线为例,研究轨道站800 m范围内住宅与轨道站客流之间的关系,以早高峰进站轨道刷卡数据和安居客网页的住宅信息数据为研究对象,利用结构方程模型挖掘小区单价、房屋数量、停车位配建率等住宅特征与轨道站客流关系,实证结果表明,小区房屋户数和轨道站的区位、车站进站客流成正相关,与小区房价、停车配建率成负相关。     

基于精细化用地的轨道客流直接估计模型

现有轨道客流直接估计模型中,对于用地的描述多基于人口、岗位分布、用地面积等概略数据,未能准确反映用地开发的多样性和复杂性,难以揭示用地混合开发对于居民出行的作用机理.本文采用北京市电子地图中的兴趣点（POI）数据表示用地信息,结合轨道站点多层次吸引范围划分,实现了轨道站点吸引范围内各类用地比例的精细化描述.通过将精细化用地信息与轨道站点乘降客流量进行回归分析,总结了用地、交通、区位因素对于轨道站点乘降客流的影响机理,建立了基于精细化用地的轨道站点客流估计模型.验证结果显示,模型对于本文所研究典型站点的预测精度达到预期,反映了用地与轨道客流之间的强相关性.     

西安市城市轨道交通车站高峰时段偏差研究

各城市轨道交通均存在车站客流高峰时段与城市交通高峰时段不完全重叠的现象。而车站设计时均以预测的城市交通高峰时段客流值为依据,导致部分车站规模设计过小。通过对西安市63座城市轨道交通车站的客流高峰时段与城市交通高峰时段的偏差进行分析,运用K-means算法对其进行分类。根据各类型车站周边用地性质特征,得出每一类车站的高峰偏差时间建议取值以及车站高峰客流的扩大系数。结果表明,当通勤出行用地与其他出行用地比值不小于0.5时,车站客流高峰时段基本无偏差;当比值小于0.5或为明显的交通枢纽、大型商业区车站时,车站客流高峰时段将有不同程度的偏差,且高峰时段客流量是此车站在其城市交通高峰客流量的1.1~1.6倍。     

基于IC卡数据的轨道站点候车时间特征分析

城市轨道在面对高峰时刻大量的通勤客流时,有可能因地铁已满负荷行驶乘客而等待下一车辆,由此产生轨道站点候车时间。基于此,提出了一种基于地铁IC卡数据来计算高峰时期乘客真实候车时间的方法。其特点是针对特定OD,通过高峰时刻乘客出行时间与非高峰时刻乘客的出行时间的关系来计算乘客站内高峰候车时间。基于IC卡数据可计算出真实准确的候车时间,并使用北京市地铁IC卡数据计算了北京市278个轨道站点站内候车时间,并对其候车时间特征进行了分析。     

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以瓶颈模型在高峰期轨道交通客流平衡中应用不足为切入点,针对具有潮汐客流特征的轨道线路,给出能够反映不同站点出行特征的弹性瓶颈概念,并以此为基准,提出弹性“瓶颈”平衡模型。首先,扩充了拥挤风险费用的定义,建立了更加符合实际的高峰期不同轨道交通站点不同时段的出行费用模型;其次,建立轨道交通高峰时段计算方程,分析不同站点的高峰时段特征;再次,结合轨道交通站点的弹性特征,构建了高峰期轨道交通客流的弹性瓶颈平衡计算模型;最后,通过模型计算求解,对比分析模型分析结果与土地价值的空间递减性之间的相似度,以验证弹性“瓶颈”模型的合理性.     

长春市轨道交通与空间及业态的联动关系研究

为研究城市轨道交通发展初期轨道交通对站点周边的用地和空间形态发展的影响,寻找三者内部的联动关系,评价站点及所处地段当期的发展状态,以长春市轨道交通为例进行实证研究。在长春市轨道交通3,4号环线站点日进出站客流量数据的基础上,引入网络大数据的业态分布作为影响因子,选取餐饮、办公等典型业态形式,运用长春市空间句法模型对穿行度和整合度等空间参数进行分析,以体现人行的穿越性和可达性。通过对三者的两两拟合分析,结果表明,轨道发展初期站点客流量同周边的空间参数及业态不存在较为明显、成熟的联动关系,轻轨环线对城市空间集聚作用有限,而站点周边业态发展同空间参数在特定尺度存在较强的联动关系。