基于物元分析-统计分析的城市公共交通枢纽站分级方法
2016-05-22战国会谭先林
战国会，齐 岩，谭先林，曹 佳，张 艺
(交通运输部 规划研究院，北京 100029)
基于物元分析-统计分析的城市公共交通枢纽站分级方法
战国会，齐 岩，谭先林，曹 佳，张 艺
(交通运输部 规划研究院，北京 100029)
在分析既有城市交通枢纽分级方法的基础上，基于物元分析与统计分析理论，提出了城市公共交通枢纽站分级方法。根据分级目的、要求，构建了城市公共交通枢纽站分级指标可选集与评价指标体系，同时建立了分级指标的物元分析模型，确定最优分级指标，然后通过统计分析，由频率累积法确定具体的分级界限。最后，以公共汽电车枢纽分级为例，探讨了该分级方法的可操作性。结果表明基于物元分析与统计分析的城市公共交通枢纽站分级方法客观合理，具有较好的实用性。
交通运输工程；城市公共交通枢纽站；分级；物元分析；统计分析；到达/发车位数
0 引 言
城市公共交通枢纽站是实现城市公共交通与公路、铁路、水运、航空对外运输方式衔接，或实现不同城市公共交通方式之间相互衔接的城市公共交通场站，是促进综合运输体系建设、提升城市公共交通系统服务水平的重要抓手,在国内外均得到高度重视[1-2]。在我国最为常见的就是公共汽电车或者城市轨道交通(或者两者兼具)与对外运输方式衔接、或者只由这两类运输方式相互衔接构成的枢纽站。
为实现枢纽站的精细化管理；充分发挥枢纽站的功能，就必须以一定的方法对城市公共交通枢纽站分级，再根据枢纽站级别确定相应的管理方法。我国目前尚未形成统一、规范的城市公共交通枢纽站分级方法。在相关标准方面，目前我国综合客运枢纽、城市公共交通枢纽站、公共汽电车首末站的分级方法差异较大。现行相关行业标准、部分省市的地方标准如表1。在理论研究方面，何宗华[3]以相应年限的最高日乘降客流和高峰小时乘降客流的预测值为依据对轻轨车站进行分级；覃矞[4]采用日集散客流量、日换乘客流量和轨道交通、常规公交线路条数为指标，对城市客运枢纽进行分级；漆凯等[5]从枢纽功能定位、能力、占地规模3方面对综合客运枢纽分级。以上研究并未给出通用的分级指标选取方法、分级界线的确定方法。另外，还有一些学者对枢纽的某一方面，如换乘效率、选址、服务水平等，采用综合权重多准则评估[6]、数据包络分析(DEA)[7]、多层析灰色评价法[8]、模糊评价法[9]、物元分析法[10]等进行研究。
表1 我国城市公共交通枢纽站等级划分(部分省市)
Table 1 Classification of urban public traffic hub station in China (some provinces and cities)
注:①综合客运枢纽指包括两种及以上对外运输方式的客运枢纽；②枢纽站与对外运输方式衔接或者多条线路首末站汇集的公共汽电车场站；③公交枢纽站是多条公交线路汇集并有换乘需求的首末站；④公交枢纽站定义为客流集散、换乘的综合枢纽站点；⑤该标准对公交总站的等级划分主要用于指导设计。
为增强城市公共交通枢纽站分级方法在全国范围内的可操作性，分级指标应精简，且具代表性、方便可测，分级界线确定的方法应合理科学。笔者基于物元分析-统计分析提出城市公共交通枢纽站分级方法。
1 物元分析-统计分析模型的构建
物元分析把逻辑值从(0，1)扩展到(-∞，+∞)，可以综合事物各种因素的全部信息，保证信息完整性，因此能够全面分析评价对象属于某集合的程度，克服主观因素的影响，使评价结果更为精细，更符合客观实际。统计分析方法基于实测数据，用以确定物元分析中的参数，进一步避免事物评价中的主观性。
物元分析-统计分析模型的实质，就是根据分级的目的、要求，确定城市公共交通枢纽站分级指标可选集与评价指标体系，然后通过物元分析法对分级指标进行比选，确定最适宜的一项分级指标，最后在抽样数据的基础上，通过频率累积分析来确定具体的分级界线。
1.1 确定分级比选指标
根据城市公共交通枢纽站分级目的、枢纽站特点，确定可以采用的分级指标全集{N}。将各个分级指标N视为比选对象，根据枢纽站分级方法的使用要求，确定对N比选所采用的比选指标{C}。
1.2 建立物元分析模型
假设枢纽分级指标N，关于比选指标C有量值V，则R=(N,C,V)构成描述该分级指标的物元。若分级指标N比选考虑n个比选指标Ci(i=1,2,…,n)，且比选指标Ci对应的量值是Vi，则该物元表达式如式(1)：
(1)
设各比选指标ci在某个量级N0j上的取值范围为v0ji，v0ji=
(2)
各比选指标ci对节域对象Np所取的量值范围为vpi，vpi=
(3)
通过关联度函数计算分级指标与经典域的距离，关联度函数如式(4)：
(4)
式中：
通过熵权法、专家打分法等多种方法确定各个比选指标的权重ωi，进而计算该分级指标在各个等级上的隶属度，根据最大隶属度准则确定该分级指标的具体评价等级。对比不同分级指标的评价等级，得出最优的分级指标。
另外，若某一分级指标N具有多项比选指标C(C1,C2, …,Cn)，而实际工作中需要选出一项或者几项具有代表性的指标来代替指标全体，此时一个可采用的方法就是依次计算各分级指标与其他分级指标的相关性，取相关性最大Cρmax(ρ表示总体相关性)的一项或者较大的几项指标。实际上指标的具体数值往往难以获得真实数据，需要根据抽样理论对一个样本反复多次量测或者对多个样本进行来量测。当信赖水准达到一定水平时，由样本数据来代替真实数据进行分析，即取Cγmax(γ表示样本相关性)。值得一提的是，上述方法在实际操作中往往还需同时考虑指标量测的简易程度等其他因素，如果仅从统计数据本身出发，不需要考虑其他因素，则还可以采用因子分析或者降维分析来简化指标体系。
1.3 基于统计分析确定分级界限
城市公共交通枢纽站分级指标确定以后，可通过抽样调查、收集城市公共交通枢纽站样本的相关数据，对统计数据进行频率累积分析，根据分级要求确定分级的累计频率值，进而推算具体的指标数值，即为分级界线。
2 城市公共交通枢纽站分级模型
笔者以对全国城市公共交通枢纽站中的公共汽电车枢纽进行分级为例，来说明基于物元分析-统计分析理论的枢纽站分级方法。
2.1 基础准备
抽样调查、获取样本基础数据是进行分级指标比选、确定分级界限的基础。笔者在各省交通运输厅(委)的协助下，对上海市、广东省(广州市、珠海市、佛山市)、广西区(南宁市、柳州市、北海市)、湖北省(武汉市、宜昌市、黄石市)、江苏省(南京市、无锡市、连云港市)、辽宁省(沈阳市、大连市、抚顺市)、宁夏区(银川市、石嘴山市)、四川省(成都市、乐山市、宜宾市)、新疆区(乌鲁木齐市、伊犁市、喀什市)等省市开展函调调研，调研地点如图1，共收集了88个城市公共交通枢纽站的数据资料。
图1 调研城市分布Fig.1 Distribution of the investigated cities
2.2 确定分级指标可选集
城市公共交通枢纽站可采用的分级指标如表2。
表2 分级指标可选集
我国城市公共交通枢纽站分级应符合以下原则：
核心性,所选择的分级指标应能够反应枢纽站的核心功能。
静态性,分级方法应能够反应枢纽站的内在能力、使枢纽站的等级判定较为恒定。这在我国城市公共交通枢纽正处于大规模兴建、客流仍处于培育期的特定阶段而言，尤为重要。
全面性,分级方法应能够全面反应枢纽站的等级特性。
实用性,所选择的分级指标应方便易得、且可准确量测。
根据分级原则，建立城市公共交通枢纽站分级指标评价的比选指标体系。
PRE=ρ(PM,PA)
(5)
(6)
(7)
C2：分级指标对于枢纽站车辆集散能力的反应水平。由式(8)计算，其中VRE表示分级指标与枢纽站车辆集散能力的总体相关系数，VM表示实际观测到的车辆集散能力，VA表示枢纽站最大集散能力。在实际计算中亦可采用样本相关系数计算。
VRE=ρ(VM,VA)
(8)
C3：分级指标近3年的稳定水平，由式(9)计算，其中Nb表示统计期第1年的指标数值，Nf表示统计期第3年的指标数值。
(9)
C4：分级指标在全国范围内的适用程度，可采用专家打分法,如表3。专家可包括行业管理者、公交运营企业负责人员等。
C5：分级指标可代表其他分级指标的能力，可通过与其他分级指标相关程度PRE由式(10)计算，Ci表示指标i的样本数据序列，Cj表示指标j的样本数据序列，n为分级指标总数量：
(10)
C6：分级指标数值量测的简易程度，可通过专家根据表4打分确定。
C7：指标数值量测的准确程度，可通过专家根据表5打分确定。
表3 适用性评定
表4 量测简易性评定表
表5 量测准确性评定表
2.3 建立物元分析模型
2.3.1 建立经典域与节域
笔者将枢纽站分级指标的评价级别分为5级：一级(非常不适)、二级(比较不适)、三级(一般)、四级(比较适用)、五级(非常适用)，由此确定各个评价指标的经典域、节域。城市公共交通枢纽站分级指标的经典域与节域，如式(11)与式(12)：
(11)
(12)
2.3.2 确定分级指标的物元
结合统计分析理论、专家打分等方法确定各分级指标对各个评价指标的具体数值，即待评物元：
2.3.3 确定评价指标的权重
评价指标权重的计算方法可灵活采用，笔者采用专家打分法确定权重系数：
由式(4)计算各指标的隶属函数，如表6。
表6 分级指标隶属度计算表
注：标“*”的为该分级指标对应的评价等级。
由此确定采用到达/发车位数作为城市公共交通枢纽站分级指标：
2.4 基于统计分析确定分级界限
对于等级划分的数量，如果等级数量过少，则难于有效发挥全国范围内的行业指导作用，如果等级过多，则分级过于复杂、不便应用。参照其他相关行业标准、地方标准，笔者将城市公共交通枢纽站划分为3个等级。
在分级界线论证方面，总体上采用样本分析法，即对全国城市公共交通枢纽站进行广泛调研，并将其视为全国所有枢纽站的样本。在此基础上，对调研数据进行统计分析，采用频率累积法，即取对应于一定频率值的指标数值作为等级划分的界线。文中取累积频率达50%，80%作为一级、二级、三级之间区分的界线，即一级、二级、三级枢纽所占的比例分别为20%，30%，50%，如图2。
图2 累积频率取值示意Fig.2 Sketch map of the cumulative frequency values
对调研数据进行统计分析，如图3。确定一级城市公共交通枢纽站公共汽电车到达/发车位数应大于等于20个，二级应满足到达/发车位数大于等于10个且小于20个，到达/发车位数小于10个的则为三级。
图3 城市公共交通枢纽站公共汽电车调研数据统计分析Fig.3 Statistical analysis on the bus/trolley bus survey data at urban public traffic hub stations
3 结 语
城市公共交通枢纽站是我国目前促进综合运输体系建设、提升城市公共交通系统服务水平的重要抓手,但是尚未建立完善的等级划分方法。笔者在分析既有城市交通枢纽分级方法的基础上,基于物元分析与统计分析理论,建立城市公共交通枢纽站分级模型。根据分级目的、要求,构建城市公共交通枢纽站分级指标比选集与评价指标体系,建立分级指标的物元分析模型,确定最优分级指标；在广泛调研的基础上,通过统计分析,由频率累积法确定具体的分级界限；并以公共汽电车枢纽分级为例,探讨该分级方法的可操作性。笔者提出的城市公共交通枢纽站分级方法基于物元分析、统计分析理论,有效降低分级评价中的主观性,提出的分级方法简单可行,在全国具有较好的实用性。
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Classification Method of Urban Public Traffic Hub Station Based on Matter Element Analysis and Statistical Analysis
ZHAN Guohui, QI Yan, TAN Xianlin, CAO Jia, ZHANG Yi
(Transport Planning and Research Institute, Ministry of Transport, Beijing 100029, P.R.China)
On the base of analysis on the current classification methods of urban public traffic hub station, a classification method of urban public traffic hub station based on the theory of matter element analysis and statistical analysis was proposed. Firstly, according to the classification purposes and requirements, the evaluation index system of urban public traffic hub station was established with a set of alternative classification indexes. Secondly, the matter element analysis model of classification was formulated to determine the optimal classification indexes. Thirdly, through statistical analysis, the classification threshold was determined by using cumulative frequency method. Finally, the feasibility of the proposed system was discussed by the case study of the classification of public bus and trolleybus terminal. The result shows that the proposed classification method of urban public traffic hub station on basis of matter element analysis and statistical analysis is reasonable and practical.
traffic and transportation engineering; urban public traffic hub station; classification; matter element analysis; statistical analysis; arrival-departure parking spaces
10.3969/j.issn.1674-0696.2016.03.24
2014-11-23；
2015-03-03
战国会(1985—)，男，辽宁朝阳人，工程师，主要从事客运枢纽规划与设计方面的研究。E-mail：zjuzgh@163.com
U115
A
1674-0696(2016)03-115-06
