基于大数据的城市轨道交通网络化运营管理研究

钱俊磊

摘 要：城市轨道交通的运营管理必须从单一线路的管理向城市轨道交通网络化管理转型，在转型的过程需要建立大数据模型。文中对网络化运营进行了分析，阐述了大数据背景下的城市轨道交通网络化运营管理思路，加快城市轨道交通网络化运营的发展。

关键词：城市轨道交通 运营管理 网络化运营 大数据

1、引言

城市建设不断发展，我国城市轨道交通的建设和发展也进入高速发展的状态，城市轨道交通的线路逐渐增多，上海、北京等大城市城市轨道交通已经形成网络化的规模，轨道交通线路四通八达，使居民的日常出行更加便捷。目前城市轨道交通由单条线路单独经营的管理理念向经营和管理多元化的思路发展，已经形成城市轨道交通的整体化的网络结构。在轨道交通实际的运行过程中，每个路网的特点和承担的交通线路的功能不尽相同，每条线路的客流量分布特点也不一样，这会增加网络化管理的难度，比如列车运行方式不同、轨道线路的制度不同、线路之间的衔接调度复杂等[1]。随着城市轨道由单线路运营向网络化结构运营的转变过程中，会出现客流量不断增加、路网结构受到冲击、客流组织和跨线车流矛盾等诸多问题，决定了我国的城市轨道交通網络化运营会出现很多问题。

2、网络化运营概述

2.1基本类型

城市轨道交通的网络化运营就是指将城市轨道交通的多条独立运营的线路，甚至是城市轨道交通所有的公共交通方式，运用先进的管理运营技术将其整合在一起，在一定的空间、时间的范围内进行调度、协调和运营的相关管理，满足实时的客运需求，促进运营效率的提高和社会效益的提升等。目前，城市轨道交通的网络化运营模式分为两种[2]。一是换乘协调，此模式从乘客的角度考虑，为了提高乘客的出行效率和便捷程度，使居民的出行成本最小，通过优化设计换乘站和列车运行的间隔时间等方式，实现多条线路甚至整个网络的协调运营。二是资源公用，这种模式是从运营管理者的角度进行考虑，在满足资源共享和客运需求的前提下，降低运营的成本，促进资源合理充分的运用，实现车辆、土地、能源、人力等各种资源的多条线路甚至整个网络的协调公用。现在我国的城市轨道交通网络化运营主要以协调换乘的方式为主，如列车运行图协调、换乘站最大协同、网络化布局等方面，这些运营理念促进了城市轨道交通网络化运营的初步的思路。但是换乘协调的网络化运营仅仅是从客流组织、列车衔接时间等方面研究，但是资源公用着重于轨道交通网络内各种资源的共享和重新分配，优化这些资源的配置，最终提升社会效益。因此换乘协调和资源公用的共存的模式能促进网络化的运营，是我国城市轨道未来发展的思路和途径。

2.2资源共用型网络化运营特点

2. 2. 1范围扩展性

时间范围的扩展使运营的周转时间不再局限为通常情况下的一天，还可以根据实际的运营要求和资源利用的时间特点，例如春节前后、元宵节、平安夜等每年有规律的、可预测的客源流动，引入“周期性”运营的概念。

网络化运营使空间范围从单线变为多线、甚至整个城市交通网络，因而需要结合不同线路各自的空间特点、现有资源、可共享资源等方面制订整体网络化运营计划。

2. 2. 2运营协调性

网络化运营是将多条线路甚至整个网络，从整体出发制订各种计划。一方面线路与线路之间存在一定的联系，如共线、并线、同享换乘站、客流堆叠等；另一方面各线路在资源的利用上存在时空上的差别，因而应协调的处理运营、管理等各方面的关系。

3、大数据背景下的城市轨道交通网络化运营管理

3.1通过政策引导，规范整体布局建设

在大数据互联网创新的大背景下，国家或地区的政府相关部门，应积极响应政策，针对轨道交通建设的一系列前期规划程序，利用科技手段，进一步严格控制一些设计方案的可行性及科学性，使其不能仅仅停留在理想的层面，要做到真正可以应用于实际建设中。

3.2建立符合城市整体规划总体布局的交通线网客流预测分析模型

城市轨道交通在我国现代城市发展中扮演的角色越来越重要，在城市轨道交通线网规划中，最重要、最基础的数据就是客流。因此，掌握客流的现状特征和变化规律，对轨道交通规划、日常行车组织和运营管理有着十分重要的作用。大数据技术在城市轨道交通中的一个非常重要的作用就是对客流数据进行分析处理。城市轨道交通的客流具有动态性，但也不是没有规律可遵循。它随着时间、地区、季节等因素的变化而变化，而这种变化也正是一个城市经济和社会活动发展及轨道交通系统所呈现的必然结果。通过大数据对产生的客流进行有效分析，对潜在客流进行分析，进而得出客流产生的规律，通过分析早晚高峰的客流出行规律，筛选出核心的目标客流群，如人口密集度较高的居住区、大型办公区及商圈的客流等，通过票价、服务等不同的营销手段，有针对性的传递信息，最大限度的保留轨道交通的客流量，提高运载力，降低运营成本。

3.3加强市场分析及预测管理

为做好2016年春运运输保障工作，交通运输部首次利用大数据分析手段，对旅客出行规律进行了研究和预测。大数据技术通过调取铁路、公路、轨道交通、民航等不同交通运输方式的票务系统等信息集成平台，采集海量的原始信息，通过分析客运、货运的完整特征，总结国内各大城市的客流出行时间、空间分布等特征，深入发掘运量的规律性，进而预测未来客流的走势，为广大旅客的出行提供必要的参考信息。轨道交通客流量的预测，也可以同样采用大数据技术进行客流数量分析，通过选取有代表性的站点、时间节点，分析居民的出行方式特点，进而为线网规划设计提供有价值的客流数据参考。

4、结论

城市轨道交通的网络化的运营离不开大数据的分析过程。在充分运用大数据前提下城市轨道交通的管理人员要充分利用现有资源，依据各个城市的实际情况，将大数据收集的各种数据进行客观的分析、整合，建立出符合本城市实际情况的大数据模型，为城市轨道交通的网络化运营提供有效的参考。

参考文献

[1]顾伟华，黄天印，郭鹏. 面向大数据的城市轨道交通非结构化数据管理[J]. 城市轨道交通研究，2016，（11）：77-80.

[2]杜世敏，郑宇，江志彬. 客流数据在城市轨道交通网络化运营组织中的应用[J]. 城市轨道交通研究，2010，（06）：71-74.