大型空港客运交通枢纽客流集散规律研究

何 汉，周天星，朱 倩，宋元胜

HE Han1，ZHOU Tianxing1，ZHU Qian2，SONG Yuansheng1

（1.中国中铁二院工程集团有限责任公司 交通与城市规划研究院，四川 成都 610031；2.西南交通大学交通运输与物流学院，四川 成都 610031）

(1．Transportation and Urban Planning Institute， China Railway Eryuan Engineering Group Co．，Ltd．， Chengdu 610031， Sichuan， China；2．School of Transportation and Logistics， Southwest Jiaotong University， Chengdu 610031，Sichuan， China)

0 引言

随着空港与城市及区域交通的关系日益密切，大流量、集约化、综合型已经成为现代大型空港客运交通枢纽的发展趋势。大型空港客运交通枢纽位于机场的陆侧区域，是旅客登机前的最后一站，也是旅客下机后的第一站，汇集了各类陆侧交通设施，是机场衔接内外交通的区域，能够实现各类交通方式到达集散和中转换乘，提供乘客在空港陆侧进行交通活动的场所，在一定空间范围内完成各种客流方式的转化[1]。高效便捷、快速集散的空港客运交通枢纽不仅能够提高整个交通网络的运行效率，对于增强城市的对外联系、提高城市的辐射力也具有重要意义。大型空港客运枢纽内的客流具有较强的集聚效应[2]，特别是在客流高峰期内，大量的客流阻塞和迟滞会导致集疏运系统负荷迅速激增，系统服务水平急剧下降，旅客出行费用增加。大型空港客运交通枢纽示意图如图1所示。

研究客流在空港客运枢纽内的集散规律，对于提高客流集散效率、提升枢纽内的运营服务水平具有重要意义。当前针对客流集散问题的研究多将集散作为一个整体，对集散方式分担率进行预测或对集散特征进行调查。秦灿灿[3]运用马尔可夫理论对交通枢纽客流集散方式分担率进行预测；辛晓辉[4]利用Logit模型探讨了城际轨道交通接入后对其他集散方式客流分担率的影响；陈峰等[5]对北京地铁1号线车站客流集散特征进行了调查，主要包括集散时间、旅客到达车站的时间裕量等。大型空港客运交通枢纽内的客流聚集和疏散是2种性质不同的过程，在每种过程中旅客所表现出来的特性也不同，因而在分析机场客流集散特点的基础上，结合航班、出租车、社会车辆及轨道交通等交通方式在空港枢纽内的集聚疏散特性，对大型空港客运交通枢纽客流集散规律分别进行研究。

图1 大型空港客运交通枢纽示意图Fig.1 Structure of large airport passenger transport hub

1 大型空港客运枢纽客流集散特性分析

将大型空港客运交通枢纽作为研究对象[6]，将客流主要分为2类，即集聚客流和疏散客流。集聚客流是指从空港辐射周边区域及其他城市到达空港客运交通枢纽的客流；疏散客流是指从客运交通枢纽向空港辐射周边区域及其他城市进行疏散的客流。

1.1 集聚客流特性

（1）客流时效性强。由于航班的出发时间是既定的，乘客必须要在规定的时间之前到达空港客运交通枢纽，但由于旅客出发地与枢纽的距离不同及采用的集聚交通方式不同，集聚客流可以在相对分散的时间内从出发点出发，但必须在航班起飞前至少30 min到达机场，以办理值机手续。

（2）客流集聚性强。空港客运交通枢纽内客流的集聚性主要表现在时空分布上。在时间上，客流的集聚性主要表现为，某一时段内大量的客流突然出现在机场区域内，造成机场区域较为拥挤。在空间上，机场的集聚性主要体现在办理乘机手续的相关环节上，出发和到达旅客空间集聚性不同。

（3）集聚方式多元化。乘客到达大型空港客运枢纽的交通方式是多种多样的，可选择地铁、轻轨、铁路等大容量的轨道交通方式，也可选择常规公交、出租车、私家车等道路交通方式。

（4）流量较大且均匀。从城市的各个角落通过若干种交通方式到达客运枢纽的客流，由于乘客在机场需办理领取登机牌、行李托运等登记前的各种准备过程，普遍提前至少1 h到达机场，枢纽内部集聚的客流较多，流量较大；枢纽内部到达客流汇集的过程缓慢、持续，并且由于乘客之间基本无关联性，因而集聚客流的流量相对比较均匀。

（5）单航班客流集聚过程持续时间长。对于即将出发的每一班航班而言，出发地与机场距离不同的乘客其候机时间不同，一般而言，由于乘客为防止意外发生会预留较长的在途时间及候机时间，距离机场较远的乘客提前到达客运枢纽的时间较长，客流集聚过程花费时间较长。

1.2 疏散客流特性

（1）客流疏散时间短、数量大。大型空港客运枢纽内航空客流多为大量密集到达，几乎是在同一时间涌出枢纽，为了防止已到航空客流影响后到航空客流的疏散，已到航空客流必须要在很短时间内在大型空港客运交通枢纽进行疏散。

（2）准时性要求高。由于我国经济水平的提高，人们对时间价值的观念越加看重，另外，旅行过程中的疲劳也会促使乘客倾向于选择准时性高、速度快的疏散方式进行疏散。

（3）疏散交通方式多样化。跟集聚客流一样，乘客从空港客运交通枢纽进行疏散时，可以选择常规公交、出租车、私家车等道路交通方式，也可以选择地铁、轻轨、铁路等大容量的轨道交通方式。

（4）疏散过程较为均匀。大型空港内飞机到达频率较高，且在各时段内均匀分布，疏散客流随着飞机到达机场后，大部分客流在空港客运交通枢纽内会通过地铁、机场大巴、出租车等交通方式进行疏散，上一班客流还未疏散完毕时，随着下一班飞机的到达客流疏散过程接续进行，因而大型空港客运交通枢纽内客流的疏散过程较为均匀。

2 大型空港客运交通枢纽客流集散模型构建

2.1 客流集聚模型

为了对大型空港内客流集聚规律进行研究，对北京新机场、广州白云机场、上海浦东机场客流集散历史数据分析研究，同时利用Matlab软件对航班、出租车、社会车辆、公交车、铁路和地铁客流到达量样本数据进行拟合，研究发现旅客乘坐飞机到达空港客运交通枢纽的集聚规律服从泊松分布，旅客乘坐社会车辆、出租车和公交车等道路交通方式及地铁到达客运交通枢纽的集聚规律服从负二项分布，旅客乘坐铁路[7]到达的集聚规律服从Gamma分布。

（1）航班旅客到达分布规律。通过数据拟合得知，高峰小时内，航班到达和离开(起飞)服从以下的泊松分布

式中：P(k)为在计数间隔t内到达k个人的概率；λ为单位时间间隔的平均到达率，人/min；t为每个计数间隔持续的时间，min。

航班旅客到达的泊松分布函数可以表示为

（2）道路交通及地铁方式旅客到达分布规律。通过对出租车、社会车辆和公交车的到达客流样本数据进行拟合，并运用SPSS软件对各类道路交通方式的客流样本数据进行统计分析，结果表明出租车、社会车辆、公交车及地铁的客流分布服从负二项分布

式中：p，β为负二项参数，0＜p＜1，β为正整数。

当用负二项分布拟合观测数据时，利用p，β与均值和方差的关系式，用样本的均值m，方差S2代替p，β，关系式为

如果观测数据出现较大的方差，即S2/m显著地大于1.0，应使用负二项分布拟合观测数据。

（3）铁路旅客到达分布规律。通过对大型机场铁路大量旅客的到达数据进行统计分析，得出铁路的旅客到达分布规律近似服从Gamma分布

式中：α为形状参数，且α＞ 0；γ为尺度参数，且γ＞ 0 ；Γ(α)为α的标准 Gamma函数。

结合Gamma分布函数的相关性质，可以求出Gamma分布的期望E(X)和方差D(X)为

将以上两式相除，即可得γ=D(K) /E(K)，α=E(K) /γ。

根据概率统计的定义得到

式中：i，j为时段序号；Pi为第i时段铁路旅客到达的概率。

通过利用以上Gamma分布中形状参数α和γ的计算方法，可以求出所拟合形成的Gamma分布的α和γ，进而得到铁路旅客到达规律。

2.2 客流疏散模型

通过各种交通方式到达交通换乘中心的客流直接通过设置的通道到达航站楼，因而不存在特殊的疏散情况。从航站楼下机的旅客到达换乘中心后，需选择各种交通方式。在旅客离开交通换乘中心时，最重要的就是交通方式选择。这些选择均可以归结为旅客自身效用最大化的节点选择，即旅客选择某个节点的概率可以表示为

式中：m，n分别为第m个和第n个节点；Um，Un分别为旅客选择第m个和第n个节点的效用；A为可供选择的节点集合。

效用Um可以根据影响旅客选择的因素计算，这些因素称为特性变量，在此主要分为可观测变量Vm和不可观测变量εm。通过调查发现，影响旅客节点选择的可观测变量主要为旅客到达节点所花费的时间tm，以及选择该节点所需费用cm。Um可以表示为

式中：M1，M2为影响因子。

假设ε服从某一概率分布的随机变量，且εm与Vm之间相互独立，旅客选择节点m的概率Pm可以用多项Logit模型计算

式中：M为影响权重的参数；h为可供选择的节点集合数量。

3 案例分析

成都天府国际机场定位为国家级国际航空枢纽和中西部门户枢纽，将打造为依托成都、服务全省、辐射中西部地区的现代化立体综合交通枢纽，2025年规划旅客吞吐量为4 500万人次，2040年1.2亿人次。规划建设多方式、多通道立体综合交通系统，包括成都经天府机场至自贡的客运专线、成都都市圈城际环线、城市轨道交通13号线、18号线、19号线，并在天府机场区域规划形成换乘便捷、可达性高的高速公路路网体系，以确保天府国际机场综合枢纽对外衔接畅通高效，内部转换有机协调，为将天府机场建设为中国西部具有国际竞争力的第一机场提供保障。

3.1 客流集聚规律

为获得天府机场准确有效的客流集聚数据，研究采用类比分析法，选取成都双流机场、上海虹桥机场2个大型空港客运枢纽，对其现状各种交通方式旅客每分钟到达数据进行实地调查统计。考虑调查数据的科学合理性，选取天气晴朗的非节假日进行调查，调查时间选在8 ∶ 00—18 ∶ 00时间段，设定采样间隔为1 min，采用人工计数法。获取调查数据后，再将成都双流机场、上海虹桥机场2018年旅客吞吐量与天府机场2025年规划旅客吞吐量进行校核。经等比折算，即用成都双流机场、上海虹桥机场2机场现状旅客吞吐量分别除以天府机场2025年规划旅客吞吐量，可得到2个折算系数。客流数据折算系数如表1所示。用折算系数乘以成都双流机场、上海虹桥机场客流集聚调查数据并加权平均，可预测得成都天府国际机场2025年旅客每分钟到达数据。

将折算得到的成都天府国际机场2025年各种交通方式的旅客每分钟到达数据，分别根据公式 ⑵、公式 ⑶、公式 ⑸ 进行数据拟合，运用matlab软件，将航班到达客流按泊松分布拟合，社会车辆、出租车和公交车到达客流按负二项分布拟合，铁路到达客流按Gamma分布拟合，可得到旅客乘坐航班、出租车、社会车、公交车辆、地铁和铁路到达天府机场的函数图像与模型参数，进而得出天府国际机场旅客分方式到达规律为：航班客流到达规律服从λ=124的泊松分布；出租车客流到达规律服从p1=0.074 5，β1=7的负二项分布；社会车客流到达规律服从p2=0.047 4，β2=5的负二项分布；公交车客流到达规律服从p3=0.041 7，β3=5的负二项分布；铁路客流到达规律服从α=8.44，β=3.43的Gamma分布；地铁客流到达规律服从p4=0.047 8，β4=6的负二项分布。

表1 客流数据折算系数表Tab.1 Conversion coef ficient table of passenger flow data

以天府机场航班客流与地铁客流到达为例，天府机场客流到达分布拟合图如图2所示。由图2可以看出，航班客流到达124人/min时的概率达到最大，最大值为0.035 8；地铁的到达客流到达100人/min时的概率最大，为0.008 6。综合全部方式客流到达规律，发现空港到达客流以航班旅客为主，其次为地铁、社会车辆与出租车，而公交车与铁路到达旅客最少，据此规划大型空港客运交通枢纽各类交通方式接驳大厅、停车场位置与面积，可以合理疏导旅客客流，方便旅客出行。

图2 天府机场客流到达分布拟合图Fig.2 Fitting chart of arrival passenger flow distribution at Tianfu Airport

3.2 客流疏散规律

以成都方向为例，调研获得成都方向各交通方式旅行速度、票价数据、各方向旅行距离数据如表2所示。结合机场综合交通引入方案、技术标准，将成都方向各交通方式旅行速度、出行费用、各方向旅行距离，带入公式⒀，求得旅客选择各方式疏散效用值，再通过已建立的客流疏散Logit模型，预测得到天府机场各方向旅客选择各交通方式疏散概率如表3所示。其中，绵阳、遂宁等城市与天府机场距离较远，客流主要通过轨道交通、长途汽车、社会车辆疏解，无机场大巴，而出租车分担量极少，可忽略不计。

<1)，且各件产品是否为不合格品相互独立．

从表3可以看出，成都方向在客流疏散过程中，旅客选择公共交通方式的概率比重较大，为75%，基本呈现以公共交通为主的疏散交通模式，其中轨道交通以其经济实惠、方便快捷的优势承担32%的客流。在天府机场综合交通中心规划时，可以利用旅客选择各方式疏散概率求得综合交通中心各功能区面积[8]，同时将旅客分担率较高的地铁、长途汽车及出租车场站分布在距离航站楼出口较近的地方，并为其预留更多的空间，以方便大量旅客换乘，优化整体布局。

表2 成都方向各交通方式旅行速度、票价数据、各方向旅行距离数据Tab.2 Travel speed, cost and travel distance data of different traf fic modes to Chengdu direction

表3 天府机场各方向旅客选择各交通方式疏散概率 %Tab.3 Evacuation probability of choosing different traf fic modes from Tianfu Airport

4 结束语

客流集散特性及交通方式分担率是机场综合交通中心规划布局设计的重要基础，研究大型空港客运交通枢纽客流集散特性，构建大型空港客运交通枢纽客流集散模型，并以成都天府国际机场为例对客流集散方式进行实证研究，为研究大型空港客运交通枢纽的客流集散规律提供了理论依据，对交通场站布局规划具有一定的参考价值。运用客流集散模型模拟得到的客流集散规律能较好地指导空港客运枢纽布局优化。大型空港客运交通枢纽是旅客进行交通转换的重要场所，除应结合旅客疏散规律进行规划设计外，还应充分考虑其他相关因素，如交通组织、信息系统、运营体验等指标，对大型空港客运枢纽交通衔接评价指标体系构建和评价方法进行研究。