基于IC卡数据的城市公共自行车出行特征

冯 羽

（同济大学建筑设计研究院（集团）有限公司，上海 200092）

引言

发展城市慢行交通已是当今社会的一个热点，从早期由政府牵头的公共自行车到现如今由企业主导的共享单车已经逐渐融入人们的社会生活中。因此通过对公共自行车（含共享单车）出行特征的研究，寻找共享型单车骑行者出行时空机理是充分发挥共享型单车使用效率的关键。传统的自行车出行特征的研究往往通过调查问卷、公众座谈以及综合交通调查[1][2][3]等方法进行。

随着信息技术的发展，尤其是大数据处理技术与城市地理信息系统的结合，通过公共自行车IC卡数据可以获得出行起讫点，借还时间，单车使用周转率等直接数据，并通过对数据的处理可进一步获得使用者出行目的等潜藏信息。朱玮等[4]利用公共自行车IC卡数据分析了每个公共自行车租赁点的运行特征。张成[5]通过公共自行车IC卡数据以及公众调查相结合的方法，分析了中山市使用者的人群特征、租用次数、租用目的以及使用者感受等方面的出行特征。然而上述研究依然存在以下问题与挑战：

（1）通过IC卡数据以及公众调查可以获得相对客观的交通调查数据，但是现有的研究更多是关注使用者与公共自行车之间的关系特征，缺乏对人-自行车-停放点-环境之间交互式影响的分析；

（2）现有公共自行车出行特征研究的城市大多是国内非机动车出行分担率较高的城市，如中山市现状非机动车出行比率达到了24.9%，但对于以机动车出行主导型城市的非机动车出行状况缺少相应的研究分析。

针对上述问题，本文以福建省晋江市为例，通过挖掘公共自行车IC卡数据以及微信公众调查数据，研究典型的机动车出行主导型城市中使用者对公共自行车的使用特征，分析影响骑行热度的时空环境因素，最终构建骑行时空环境因素与骑行热度之间的量化模型。

1 城市交通现状及数据搜集

1.1 现状城市慢行交通概况

福建省晋江市机动车保有量在2011年就已达到48万辆，百人机动车拥有量达到24辆。根据2012年全市综合交通调查，全市个体机动化出行比例高达49.56%，另有12.27%的出行者使用准摩托化的电动自行车出行。但传统的非机动车出行已基本消失（图1、图2）。主要原因包括机动车出行成本的降低以及城市局部区域具有一定的山地特征，不大适宜传统非机动车的出行。

为了发展城市绿色交通，减少机动车出行带来的高能耗、高污染等负面影响。晋江市于2015年10月在全市中心城区核心区（约20km2）开始投放公共自行车。第一轮公共自行车投放总量达到3000辆，设施站点108个，锁止器3882套。

图1 2012年交通出行结构

图2 2007年与2012年交通出行结构变化

1.2 核心区道路非机动车道现状

晋江市自2007年以来在中心城区开展大规模的城市改建工作。大量的道路通过改造后形成了独立的非机动车道，但仍有一部分道路尚无非机动车道。当前核心区非机动车道网络尚未形成，存在大量的断头路，同时大量的非机动车道被机动车占用，骑行环境较为恶劣（图3）。

图3 中心城区核心区自行车道系统现状

1.3 公共自行车数据搜集

公共自行车数据包括公共自行车IC卡数据以及微信公众查询数据。目前晋江市公共自行车覆盖率在中心城区核心区300m服务半径内达到95%。其中公共自行车IC卡数据来源于晋江市公共自行车管理公司提供的2015年12月1日至2015年12月20日租车数据，包括站点信息以及IC卡信息，其中IC卡共计65534条租车信息，信息内容主要包括租车卡号、车辆编号、租车网点、还车网点、租车时间、还车时间。站点信息包括网点编号、网点名称、租车次数、还车次数以及租还比例。另外通过公共自行车管理公司微信公众号对公共自行车服务质量影响因素进行公众调查，共收到有效调查数据872份。

2 公共自行车使用特征分析

2.1 出行目的分析

通过对比站点信息与城市土地利用现状之间的关系，发现商业用地区域总借还量为72507次，占全市租还总量的52.3%。居住区域总借还量为22917次，占全市租还总量的16.5%。城市运动休闲及公园区域总借还量为9649次，占全市租还总量的6.96%，行政办公、医疗、学校及交通枢纽等公共服务设施区域总借还量为33563次，占全市总借还量的24.2%（图4、图5）。

图5 现状中心城区土地利用开发

根据数据分类统计的结果，商业周边区域的公共自行车站点使用频率明显高于其他的土地使用区域。另外根据站点所在区域，将站点区域类型分为商业、居住、公共服务、休闲旅游4个类型。为了分析不同用地区域站点的租还特征，将站点租车与还车之间的关系定义为租还特征指数。其计算方法如下：

如图6，根据对租还特征指数的分析，可以发现公共服务类区域站点以及居住区域站点的租车数量高于还车数量，其中公共服务类区域站点平均租还特征指数为0.236，居住区域站点平均租还特征指数为0.08。商业区域站点总体租车数量低于还车数量，其平均租还特征指数为-0.08。休闲旅游区域基本是租车数量略高于还车数量，总体呈现平衡状态，其平均租还特征指数为0.01。

另外根据微信调查数据，自行车设施的主要交通使用需求是上下班的通勤交通，所占比例达到28%，然后依次是休闲以及购物（图7）。而商业用地恰恰是城市工作岗位以及娱乐休闲集中的区域。

图6 不同类型区域公共自行车租还特征指数分析

图7 使用者出行目的

因此综合出租热点区域与现状用地的情况、站点租还特征以及微信调查数据，可以得到以下三方面结论：

（1）通勤出行是骑行者的主要目的，其次是休闲生活。

（2）从不同类型站点的租还特征可以发现，居住及公共服务区往往是骑行者出行的起点，商业及休闲区域往往是骑行者出行的终点。

（3）从站点管理的角度上可以考虑在重要的公共服务类区域及居住区域设置临时公共自行车停放管理区，用以补充租车量高于还车量所引起的公共自行车的供应不足。在商业、休闲区域站点的初始锁止器数量宜多于初始公共自行车的投放数量，确保商业区域站点的还车能力。

2.2 出行时空特征

从出行时间上进行数据分析，发现出行者在一天出行时间的选择上与全市的高峰时间基本吻合。上午8点与下午18点是自行车骑行的高峰时间，其中晚高峰的出行需求更加旺盛，从一周的角度分析，非周末的出行远高于周末的出行（图8、图9）。

图8 全天车辆使用情况

图9 全周车辆使用情况

另外从骑行时间上发现，绝大部分使用者的骑行时间不超过15min，使用者平均骑行时间为12.98min，67%的使用者骑行时间在半小时以内（图10）。将IC卡中骑行的起点与终点按照最短路径的方式进行分析，发现平均骑行距离为3.25km。由于通勤交通是公共自行车使用者出行的主要目的，根据骑行者的平均出行速率，职住之间的空间距离控制在3.25km内时将有利于城市公共自行车的发展。

图10 骑行时间散点图

3 出行者骑行热度与时空环境关系

通过出行目的、站点租还特征以及骑行的时空特征等方面的分析发现，区域的骑行热度与骑行者目的地的土地使用类型以及骑行距离有直接的关系。另外方雪丽[6]等在探讨出行服务品质中定义了5个道路设施条件指标，包括是否独立非机动车道，是否有分隔，道路环境是否洁净等。潘晖婧[7]等则将骑行时间、道路类型、分隔设施、机动车流量、红绿灯、街道景观、气候等作为影响自行车出行环境的分析源。国外Raha U[8]在Pucher J[9]以及Ortúzar J. D. D[10]研究的基础上，将个人特征、行为特征、地区设施特征以及政策作为影响骑行的环境因素。因此影响骑行者出行环境的因素可概括为以下5类：（1）道路设施因素；（2）道路交通运行状况；（3）气候温度影响因素；（4）站点与目的地的可达性因素（5）目的地的用地性质。

为了量化出行环境影响因素与骑行热度之间的关系，根据骑行的便利性对出行环境影响因素赋值，结果见表1。

对出行环境因素与骑行意愿之间的关系构建模型如下：

骑行热度指数是反映时空环境影响因素对骑行者使用积极性的量化指标，通过站点日租还车数量与全部站点日均租还车数量对比来计算。

通过累计时间及空间环境影响因素的方法来判断每个站点的加分赋值。

为了量化骑行热度与时空环境之间的关系，随机抽取5个站点的日租还车辆数（表2），实测的道路流量、主要道路的施工图资料构建计算模型。同时根据晋江市2015年12月的天气情况挑选3组气候存在差异的独立日，经过对出行环境敏感性系数进行标定，结果见表3。

骑行热度与时空影响因素空间真实关系如图11所示。通过TableCurve3D进行数据模型拟合，构建骑行热度与时空影响因素线形模型如图12所示，其计算公式如式（7）。拟合的数学模型与真实的曲面吻合度较高。拟合优度r2=0.781。

该模型较好量化了福建省晋江市公共自行车站点使用热度与时空影响因素的关系，对后续公共自行车站点选址所产生的日均租还数量等可以进行较为准确的预测，为后期公共自行车投放及管理提供依据。同时也可以为城市共享单车的初始投放以及集中管理区选址提供预测支撑（如假设站点与目的地距离小于150m，其余指标参考公共自行车）。

表1 自行车出行环境影响因素

表2 5个站点日租还车辆数

表3 时空影响因素及赋值

（续表3）

图11 真实数据曲面

4 结论

针对当前城市公共自行车发展迅速的现实，结合公共自行车IC卡数据以及公众微信调查数据，对机动化出行主导型城市的公共自行车出行特征进行了研究。本文主要结论如下：

（1）机动化出行主导下城市公共自行车的推广受到了较大的限制，但通勤交通的需求依然较大，控制合理的职住空间以及良好的站点管理将有利于支撑公共自行车的发展。

（2）优良的道路空间环境是确保城市公共自行车发展的基础。通过骑行热度与时空环境影响因素模型，可以预测以及评估车辆站点布设后的使用效果，为车辆站点的选址提供数据支撑。

本文的研究仅仅依托IC卡数据以及公众微信调查数据。事实上，使用者个人的客观属性如经济收入、年龄、性别、出行习惯等也是影响公共自行车使用行为的重要因素。因此下一阶段可以结合使用者客观属性的调查，进一步细化人-自行车-环境-设施之间的影响作用。

[1] 熊文，陈小鸿，柳杨.步行和自行车交通规划中的公众参与[J], 城市交通，2012（1），54-60.[ 2 ] Xiong Wen, Chen Xiaohong, Liu Yang,Public Participation in Pedestrian and Bicycle Transportation Planning[ J ],Urban Transport of China,2012（1）,54-60.

[2] 邱外山，基于出行特征调研的城市公共自行车系统研究[J],城市建设理论研究（电子版），2012(2).[ 2 ][ 2 ] Qiu WaiShan,The City Public bicycle System Research Based on The Trip Characteristic Survey[J], Urban construction theory research,2012(2).

[3] 叶丽霞，刘英舜，城市公共自行车交通出行特征分析[J],城市公共交通,2012(6),40-42. ][ 2 ] Ye Lixia, Liu Yingshun, An Analysis of Urban Public Bicycle Trip Characteristics[J], Urban Public Transport,2012(6),40-42.

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[5] 张成，中山市公共自行车出行特征调查分析[J]，城市公共交通，2013(1),26-29.[ 2 ] Zhang Cheng，Analysis on the Trip Characteristics of Public Bikes in Zhongshan[J],2013(1),26-29.

[6] 方雪丽，陈小鸿，叶建红，自行车交通服务品质分级方法[J],同济大学学报（自然科学版），2016,44(10)：1573-1578.

[2] Fang Xueli, Chen Xiaohong, Ye Jianhong, Method of Classification Criteria About Quality of Service for Bicycle Lanes, Journal of Tongji University(Nature Science),2016, 44(10)：1573-1578.

[7] 潘晖婧，朱玮，王德，基于路径选择行为的自行车出行环境评价和改善[J], 上海城市规划，2014(2)：12-18.[ 2 ] Pan Huijin，Zhu Wei，Wang De，Evaluation and Improvement of Bicycle Travel Environment Based on the Cycling Route Choice Behavior[J], Shanghai Urban Planning Review, 2014(2)：12-18.

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