城市轨道交通断面客流数据可视化分析及优化*

谢英豪 江志彬 徐瑞华

(同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,201804,上海∥第一作者,硕士研究生)

城市轨道交通断面客流数据可视化分析及优化*

谢英豪 江志彬 徐瑞华

(同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,201804,上海∥第一作者,硕士研究生)

断面客流是城市轨道交通制定运营计划的关键。传统的断面客流分析方法无法直观展现断面客流的多源性、空间不对称性和时变性,尤其是对于动态多维度客流与运行图能力适应性的可视化分析非常匮乏。基于点、边和线的可视化呈现方法,构建了直观、清晰、适于客流可视化分析的轨道交通网络拓扑图；根据实际运营需求,从多空间维度和时间维度两方面出发,研究了涵盖断面绝对量和断面满载率等综合信息的交互式实现方法,并以上海轨道交通网络为实例进行验证。

城市轨道交通; 网络拓扑结构; 断面客流; 大数据; 可视化分析

Author′s address The Key Laboratory of Road and Traffic Engineering,Ministry of Education,Tongji University, 201804,Shanghai,China

城市轨道交通断面客流是指在单位时间内通过轨道交通线路某一区间的客流量。断面客流是线路能力配置和网络能力协调的基础。对于网络化运营的城市轨道交通系统,断面客流包括时间、空间(带方向性)和数量(包括绝对量和满载率)等多维属性,具有数据量大、结构复杂等特点[1-2]。受分析工具与技术条件的限制,传统的断面客流分析多从线路或区间的局部数据的二维图形化着手[3],无法从多源性、空间不对称性、时变性等方面进行深度挖掘,因此对于日常的运营决策支持非常有限。大数据可视化技术将计算机强大的自动化分析能力优势与人对于可视化信息的认知能力优势进行了有机融合,为分析、挖掘客流数据中更深层次的特点与规律提供了更为便捷、可行的手段[4-7]。虽然具备网络客流可视化功能的软件种类较多,但其在动态多维客流与运行图能力适应性分析层面及断面客流成分精细化分析层面深度不够。本文首先对基于地理信息系统的城市轨道交通拓扑结构进行优化,实现直观、合理、清晰的客流可视化展示；然后从运营需求出发,设计断面客流与运行图能力的交互式呈现形式与实现方法；最后以上海轨道交通网络为实例进行验证分析。

1 网络拓扑结构的可视化优化

城市轨道交通网络拓扑结构的基础信息主要包括线路、车站、区间等空间数据信息[8-9]。由于列车运行的规则和方向性,网络拓扑结构可抽象为有向图,车站即为顶点,区间即为边[10-11]。如何优化点对象(车站)与边对象(区间)的可视化呈现方式,使之适于断面客流可视化是本节的关键。

1.1 点对象的可视化优化

城市轨道交通网络具有中心城区线路密度大、郊区线路密度小的特点,利用GIS(地理信息系统)得到的路网拓扑图点位坐标精确,但图形均匀性和对称性较差。而精确的地理坐标并非本文重点,因此可对拓扑图做适当优化使图形均匀对称。从美学的角度,可视化呈现结果的评价标准为:①图形均匀、填满可视化显示区域、图上各部分信息密度统一;②图中非节点处的边交叉尽量少;③边的走向尽量平滑[12]。

利用GIS技术在地图上取得各车站地理坐标,将车站抽象为“点图元”的集合V={v1,v2,…,vn},并可视化呈现,如图1 a)所示。为使可视化图形对称性高、可读性强,利用直交布局算法(也称网络布局算法),在保证“点图元”集合相对方位不变的情况下,将其移动到网格交点集合K={k1,k2,…,km}上,使得整体布局的可视化效果更为规整,如图1 b)所示。为使图形尽量均匀分布于显示区域,给客流可视化留出足够空间,除对站点位置进行规整以外,还需利用Beck方法对路网图形做进一步变形处理：中心城区(一般可认为是环线以内的部分)站点密度大,客流量大,可视化图形易重叠覆盖,因此将各站间隔按比例放大,使得图形有足够空间用于客流与各站基础信息(如车站名称)的展示；郊区各线按比例适当缩小,使得图形更为紧凑与方正,整体布局美观,如图1 c)所示。从图1中可看出,变形处理同时将平行走行区间的线间距拉大,以便为后续客流数据可视化做准备。断面客流需用宽度表征客流量的大小,因此较大的线间距避免了各断面客流的重叠与覆盖,保证了展示效果。

由于路网车站众多,难以直接定位某一车站,因此拓扑图上还需展示车站名称信息。站名文本的大小应与车站“点图元”在一个数量级,位置位于车站一角。因展示空间有限,且站名文本需满足与“边图元”无交叉干扰,设计了站名的水平、垂直或任意旋转某角度的显示。使用过程中需尽量保证同一线路站名展示方式一致,使展示效果美观。

1.2 边对象的可视化优化

传统路网拓扑图多以连接两点的一条线段表示区间线路,而客流流动与列车开行均具有方向性,因此区间对象需要微观地展示出其上下行线路。图2是以区间下的某方向为“边图元”形成的一张完备有向图。“边图元”表征连接某相邻两站的某方向上的区间线路,设计中需遵循线路大致走向。为保证线路连接的平顺性与美观性,“边图元”需要支持弧形绘制功能。如图3所示,以圆表征“点图元”,两端与圆相切的线段或曲线表征“边图元”。

图2 区间方向性的可视化呈现

多数情况无需绘制弧形边,则绘制两圆公切线即为边对象可视化呈现,如图3 a)所示。已知边对象eij=(vi,vj),点对象的圆半径为r,则由式(2)可求eij的起点pi和终点qj。边对象eji的起终点pj与qi的求法类似。

(2)

式中：

pi,x，pi,y——边对象eij的起点pi的坐标分量；

vi,x，vi,y——点对象vi的坐标分量；

vj,x，vj,y——点对象vj的坐标分量。

对于需遵循线路大致走向而使用曲线的边,另引入边对象上三个控制点wij,wij2,wij3,通过可视化的交互式操作确定点wij和位于线段piwij上的一点wij2,则可利用式(3)在线段qjwij上求出一点wij3,使之满足|wijwij2|=|wijwij3|:

(3)

(4)

在换乘站点的“边图元”衔接问题上,区间分方向表示使得换乘站“点图元”周围的线路走向混淆不清,为保证线路的平顺性与美观性,增强拓扑图的数据可读性,本研究采用了换乘站部分边对象弧形绘制与线路多色彩表示的方法。对换乘站周围“边图元”采用弧形绘制是为了各线引入更为平顺,保证路网在该换乘节点的连通性与美观性(见图4)。色彩的使用也是可视化的重要手段,可增加图形信息表达的维度,在换乘节点处使用线路色可视化展示图形能清晰表达换乘点各线路衔接方式。除此之外,不同情况下可对路网拓扑图采用不同色彩进行绘制,表征不同信息,如表1所示。

图3 线路区间定线方法

表1 色彩对路网可视化的意义

图4 换乘节点上的分方向区间绘制方法

2 城市轨道交通断面客流可视化

断面客流可视化主要表征为断面客流绝对量、断面满载率水平、断面具体成分三个方面[13-15]。断面流量与满载率的动态展示可实现客流与运行图能力适应性分析,为列车开行方案的优化提供依据。结合OD客流,深度挖掘断面客流成分情况,可对诸如大型赛事客流应急预案制定等提供可靠数据支持。

2.1 断面客流绝对量可视化

在网络拓扑图上,顺区间方向的右侧,以沿区间走向一定高度的矩形或矩形与环形的组合表示该时间状态下此区间的断面流量,如图5所示。此表示断面客流量的方法简称“流量带法”。流量带的长度为区间的长度,高度表征流量值的大小,为相对高度。在同一时间属性下,路网各断面流量值集合为F={f1,f2,…，ft},路网上所有平行走行区间的间隔D={d1,d2,…，ds},各流量带高度值集合H={h1,h2,…,ht}。为保证可视化呈现效果,避免出现流量带的覆盖与重叠,规定H的最大值hp为D最小值的一半,则可求出H集合为:

(5)

(6)

(7)

图5 断面客流图形可视化实现方法

2.2 断面满载率可视化

除图形化之外,利用色彩也是可视化的重要手段。色彩可将数据信息提升一个维度。本文借助色谱图的表现方式对断面满载率进行表征。由于换乘站处各断面流量带不可避免地存在重叠与覆盖,影响整体可视化效果,因此采用ARGB(三原色加上透明度)的色彩模式对满载率进行可视化表征。即在RGB(三原色)模式中另加入一维透明度(Alpha值)参数。ARGB与数值的映射方式可根据用户需求交互式确定。初始化的映射方式如表2所示。初始化映射中仅考虑换乘节点可视化效果，各范围满载率的透明度均设为同一值,用户可根据需求以不同透明度凸显或弱化某类区间。

表2 色彩对满载率的可视化映射

2.3 断面成分可视化

断面成分可视化将断面客流与OD客流进行综合分析,体现了二者的基本关系,是断面客流在微观层面的进一步深化。在时间属性τ下,eij的断面客流为fij=∑fij，k,k为线路号。将路网OD集合P中各OD对拆分到线路层面,得本线k的OD集合Qk={qod|o,d∈Vk}。其中,qod={E,T},即包含经过各断面及其对应时段信息。对于满足tmn位于τ内的qod,索引其原始O站所属线路,即可得其线路成分关系,如式(8)。同理,可求去向成分。

(8)

3 案例分析

3.1 路网拓扑结构的可视化设计

通过对上海轨道交通路网拓扑结构中点对象与边对象的各类处理,实现路网拓扑结构,如图6所示。路网更新至2016年3月,其中共有14条线路(不含磁浮线),363座车站(不含磁浮车站)和724个区间(分方向)。在该图形上,结合上海地理图形和网络特点进行了优化,具体思路为:①车站坐标是利用直交布局算法思想处理后的网格交点坐标。②对4号线环线之内的各站点间距进行了局部放大,使得中心城区有更多空间用于路网基础信息可视化,如站名的显示,中心城区数据信息可读性更强;对例如2号线东延段、16号线、5号线等郊区线路进行了局部缩小,使得图形更为规整。③区间边对象采用了分方向的可视化图形予以呈现,有利于后续断面客流的展示;部分区间线路采用曲线绘制,指明了区间的大致走向,也使得整体图形更为合理、美观。

3.2 断面客流的可视化设计

本次设计展现上海轨道交通网络2016年3月3日(周四)早高峰15 min分时断面客流。该日早高峰全网断面客流动态集散过程如图7所示。图7 a)为早高峰初期,客流量相对较小,拥挤情况不明显,郊区线路进城方向部分区间已达到轻微拥挤,印证了郊区线路较中心城区线路更早进入早高峰的规律。图7 b)为早高峰极端高峰时期,全网络多数区间呈现拥挤状态,各郊区线路潮汐现象凸显,部分入城方向的能力紧张区间满载率甚至超过120%,极为拥挤。图7 c)为早高峰即将结束时期,大客流基本消散,路网客流进入平峰期。图7 d)为图7 b)中东昌路站——陆家嘴站断面成分情况,可看出其断面客流中2号线与6号线比例较高,因此需重点关注2号线车站客流组织及其与6号线换乘能力匹配问题。该功能采用了动画与时间线相结合的方式,利用坐标轴和时间轴将杂乱的客流数据合理划分与排列,有效、直观地将断面客流信息映射到相应图形属性中。

图6 上海轨道交通路网拓扑结构图的可视化展示效果

4 结语

城市轨道交通断面客流分析是运输组织方案编制与优化的基础。近年来，客流分析日益趋向网络化、精细化、多元化发展，本文运用数据分析与计算机设计相结合的手段,对断面客流量、满载率、断面成分等作出可视化呈现与分析,使得客流信息与规律得以直观呈现。其中，断面成分结合OD客流与断面客流数据,深度挖掘客流信息,体现了精细化分析的思想,可为大客流应急预案制定等提供直接数据支持,较之现有相关客流分析软件更为深入。目前,基于大数据的可视化分析技术在城市轨道交通系统客流分析中的应用仍处于初步探索阶段,在数据深度挖掘、可视化表现,尤其是对于动态多维度客流数据的可视化分析与数据挖掘方面仍有待深入探讨。

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Optimized Visualization Analysis of the Section Passenger Data in Rail Transit Network

XIE Yinghao, JIANG Zhibin, XU Ruihua

Section passenger flow is the key in rail transit network operation planning. Traditional analytic method cannot directly reflect the polyphyly, spatial asymmetry and time variability of the section passenger flow, so a visualization analysis of dynamic multi-dimensional passenger flow related to the capacity adaptation of operation diagram is urgently needed. Based on the visualization of point and edge, a rail transit network topology is constructed which is intuitive, reasonable and adapted to the visualization analysis. Then, according to the actual demands of rail transit operation, an interactive method of absolute section flow and section load rate from the multi-time and multi-space dimensions is developed. Finally, the result of visualization analysis is verified through the operation of Shanghai rail transit network.

urban rail transit; network topology structure; section passenger flow; big data; visualization analysis

*国家自然科学基金项目(61473210)；中央高校基本业务经费资助项目(1600219246)

U 293.1+3; U 29-39

10.16037/j.1007-869x.2017.01.016

2016-07-19)