基于大数据的共享单车出行需求分析方法和应用——以上海为例

许君洪

上海城市交通设计院有限公司

0 引 言

共享单车模式是解决城市出行“最后一公里”问题的一次探索，也是快速发展的交通出行新模式新业态对城市顺畅运行、科学管理的一次“大考”。在经历了一段时间的过度无序发展后，共享单车运营管理模式现已逐渐稳定。从绿色发展理念和公共交通优先的整体导向出发，结合共享单车在接驳公共交通方面的现实需求和作用，交通部和上海市均提出，应鼓励和规范互联网租赁自行车发展，提升其服务水平，更好地满足人民群众出行需要。在共享单车规范有序发展的大背景下，如何基于市民出行需求科学合理的把握共享单车的运营管理策略，成为现阶段地方政府和运营企业的当务之急。当前，针对共享单车的规范化措施通常是对已形成或形成中的无序停放做出被动响应，因此，创造一种可视化、可量化的分析方法，主动对现状共享单车出行需求进行时空分析和引导，对进一步优化共享单车的运营和管理策略有着基础性的重要意义。

1 基于实际运营数据的多源数据采集

本次研究数据为2019年7月（共31天）某品牌共享单车在上海市的运营大数据，数据属性包含车辆ID、车辆开锁/关锁日期时间、开锁/关锁位置GPS经纬度信息、车辆开锁/关锁状态。数据总量约20万条。

对原始数据开展一定的数据清洗工作，排除异常数据对分析结果的影响。基于单次共享单车出行的特点，将出行时间小于1 min的出行和大于120 min（车辆故障、异常开关锁）的出行视作无效出行，并予以剔除；验证所有出行的移动距离和移动时间匹配情况，将（直线）移动速度大于25 km/h（按非直线系数1.5估算，实际速度大于37.5 km/h）的出行视为异常数据并剔除。对共享单车出行起讫点进行分类，以筛选出外环内中心城区的共享单车出行。

此外，本次研究还将使用基于手机信令等大数据推算的城市人口、岗位等栅格化数据为研究基础。

2 共享单车总体出行特征分析

（1）共享单车出行以短时短距离出行为主

出行时间方面，中心城区共享单车平均出行时长为10.15 min。其中，96.24%的出行时长低于30 min，81.76%的出行时长低于15 min。在工作日早高峰时段，中心城区平均出行时长为9.17 min，略低于全日出行时长。

出行距离方面，通过对中心城区内环内、内中环之间、中外环之间出行直线距离在500～1 000 m、1 000～1 500 m、1 500～4 000 m的出行分层均匀抽样，共计90次出行样本进行实际路径匹配，以得到共享单车出行的非直线系数为1.41。按照平均非直线系数进行估算，中心城区共享单车实际平均出行距离约为1.64 km。其中，工作日早高峰平均出行实际距离为1.66 km；超过88%的共享单车实际出行距离在3 km以下，更有超过75%的出行距离在2 km以下。

（2）出行目的以接驳轨道交通站点最为明显

根据共享单车出发点（开锁位置）和到达点（关锁位置）的地理信息，与全市轨交站点出入口地理位置信息进行匹配，可以粗略判定每一次共享单车出行是否与接驳有关。总体来说，利用共享单车进行轨道交通接驳的出行占所有共享单车出行的30%；工作日这一比例（32%）显著高于周末（27%）；高峰时段这一比例（36%）也明显比全天比例（32%）高。

（3）共享单车日用频次和整体活跃率有待提高

按全月出行次数和全月被使用过的单车数量可以计算中心城区共享单车日用频次为2.51次，其中13.2%的车辆月均使用小于10次（日均0.3次），低使用率车辆占比庞大。

梳理一天或一周被使用的车辆数（活跃车辆）和全月被使用过的车辆总数，可以计算日活跃率和周活跃率。总体来看，中心城区共享单车的日活跃率约为45～50%，周活跃率约为60%～70%；工作日共享单车的活跃率显著高于周末约5～10%；在恶劣天气影响下，活跃率将出现明显下降。

3 基于密度分析的出行热点和需求分析

密度分析是对某个现象的已知量进行处理，然后将这些量分散到整个地表上，依据是在每个位置测量到的量和这些测量量所在位置的空间关系。密度分析的参考意义在于，密度表面可以显示出点要素或线要素较为集中的地方。密度分析方法包括点密度分析、线密度分析及核密度分析，对于线要素，线密度分析的原理是计算单位面积范围内线段的长度；对于点要素，点密度分析的原理是计算单位面积范围内数据点的数量[1]，而核密度分析则是用于分析点要素分布的核心区域及对周边的影响，在各点周围生成表面，在表面中心赋予最高值，并在搜索半径距离范围内减少到零[2]。相比于点密度分析中形成的原始散点图对空间现象分布的简单表达，核密度通过将事件强度估算为密度，可以作为更精确的分析工具，对空间特征分布作深层次的特征规律信息挖掘，验证聚集或规律的空间分布特征[3]。

本次研究采用线密度分析和核密度分析为主的方法，对共享单车使用和停放行为特征进行规律探寻，其中线密度分析对象为共享单车的出行线，即出行路径，旨在探究共享单车骑行行为在空间上的分布和集聚规律；核密度分析对象为共享单车开锁和关锁点（停车点），即一段出行的起讫点，旨在针对共享单车服务对象（轨道站点、居住小区、就业地点等）和停车行为进行分析。

关于马克思恩格斯的生态观，曾繁仁并没有选择全盘接收，而是指出了他们的理论存在无法避免的历史局限性。地球上的石油和树木，在马克思眼里只有当它们为人们所用时才具有使用价值，其实不然，它们除了自身的价值还拥有其承载限度。可见，他们对生态、自然的认识不够全面和深入。

（1）线密度分析：共享单车出行的热点分析

由于共享单车的出行距离相对较短，因此当分析范围尺度较大时，其路径可近似认为是实际路径。将每一次共享单车出行的起讫点连线，并在地图上计算线密度，可以得到共享单车活跃热点地图（见图1）。线密度越高的地方，共享单车出行越活跃。

中心城区共享单车全日的总体热点地区主要包括黄浦区、静安区（老）、长宁中山公园—虹桥商圈、徐家汇商圈、漕河泾开发区、同济—五角场地区、吴中路地区和陆家嘴—世纪大道等区域。这些地区包含的人口和岗位数较多，是中心城区商业办公的集聚区域。中央活动区之外，共享单车出行热点呈现出沿轨道交通线路分布的轴向特征，并在轨道交通站点处出现较为明显的集聚，反映出共享单车参与轨道交通相关出行的旺盛需求。

相比全日，早高峰中心城区共享单车出行密度更加均匀（见图2），最主要的地区分布于漕河泾开发区及周边、虹桥开发区及周边（伊犁路、吴中路、虹桥路、宜山路），这两块区域均为轨道交通覆盖有限、居住和商办密布的地区。此外，早高峰的热点地区还包括静安寺、虹口、同济—五角场以及陆家浜路—老西门等，长征—曹杨、大宁—大华、世纪大道、金桥工业区等地也有一定热度。其余地带仍大致维持沿轨道交通线路和站点分布。

图 1 中心城共享单车全日出行线密度分布

图2 中心城共享单车早高峰出行线密度分布

（2）核密度分析：共享单车停放的热点和出行需求分析

全天之内共享单车的出行的起始点（即开锁点，O点）和终点（即关锁点，D点）位置信息能反映不同地区共享单车取放的情况（见图3）。通过取放点的密度分析，可以判断各轨道交通车站、各商务办公区和主要居住地区共享单车的停放需求水平，进而指导非机动车停车等基础设施的配置情况和潮汐车辆调度安排计划制定等。

图 3 中心城共享单车全日取放热点分布

从总体来看，中心城区共享单车取放的热点区域与轨道交通车站存在高度相关，在娄山关路、中山公园、江苏路、伊犁路、交通大学、同济大学、江湾体育场、小南门、陆家浜路、漕河泾开发区、合川路、莲花路等站点处高度集中。此外，取放地点还广泛分布于中心城区居住区、商业办公区、大学等地。在中心城区内轨道交通覆盖不足的区域，共享单车的取放热度也较为突出，如老城厢、吴中路沿线、杨树浦路沿线、延安西路定西路附近等。

选取工作日早高峰的截面，分析O点和D点空间密度，分析共享单车在早高峰的出发热点地区和到达热点地区（见图4）。早高峰时段是共享单车取放矛盾最为突出的时间，旺盛的出行接驳需求与相对紧缺的停放空间、响应度低的搬运调度水平的矛盾，往往造成共享单车车辆的无序停放“乱象”，甚至侵占非机动车道、人行道等其他交通空间，在通行安全和城市形象等层面都带来较大隐患。

图4 中心城早高峰时段共享单车取车热点（左）和还车热点（右）分布

中心城区早高峰共享单车出发地点相对分散，分布于中心城区主要居住小区附近，呈现明显的出发端接驳特征，另外部分地铁站的出发量也较大，如小南门、江苏路、娄山关路、虹桥路、漕河泾开发区、合川路等，这些站点服务范围较大，周围较远的地方分布有许多办公场地和产业园区，呈现出较强的到达端接驳特征。

4 共享单车典型高热度地区的人口-岗位-热度匹配分析：以中山公园—漕河泾开发区区域为例

根据密度分析，中山公园—漕河泾开发区区域是中心城区内共享单车最活跃的区域之一，在早高峰该区域骑行热度高于中心城区其他区域，早高峰车辆取放热度在中心城区也处于较高的水平。中山公园—漕河泾开发区区域跨长宁、徐汇、闵行三区，基本处于内环—外环之间，区域内居住人口众多，商办设施密集，轨道交通配置疏密不均，其共享单车的出行需求呈现出较为典型的特征。本次研究应用分区统计功能，对特定片区的人口、岗位等栅格要素分布进行分析，以期探寻共享单车高需求典型地区的产生规律。

（1）居住人口分析

区域内人口密集分布（见图5），以500 m×500 m尺寸栅格为分析基础，研究区域平均人口密度达16 014人/km2，与内环内人口密度19 976人/km2水平较为接近。区域人口以内环内部分为最多，其他各街镇也都分布有大面积的高密度居住小区。

图5 研究区域与中心城居住人口对比

（2）岗位数分析

区域内工作岗位集聚程度高（见图6）。区域平均岗位密度达14 171.62个/km2，与内环内平均岗位密度17 390.58个/km2水平基本持平。区域内漕河泾开发区、徐家汇、虹桥—天山、中山公园等组团岗位密度基本与中央活力区的静安寺、人民广场、陆家嘴等持平（4万个/km2左右），岗位密度和分布区域高于五角场、金桥、张江等同区位地区，反映出区域通勤需求高度集中、高度旺盛的特征。

图6 研究区域与中心城岗位数量对比

（3）公共交通供给和服务水平分析

轨道交通供给方面（见图7），相比于内环内的中央活动区，研究区域供给相对较差。目前区域内2号线、10号线（主线、支线）、9号线、12号线东西向横贯，除4号线（环线）之外，区域缺乏其他南北切向轨道交通联系。站点覆盖率方面，11号线江苏路至交通大学距离2 km，延安路附近的轨道交通服务能力较弱；虹桥镇吴中路约6 km范围无轨道交通服务；12号线与1号线之间的古美街道、康健街道离轨道交通站点较远，站点覆盖不足。未来区域将新增15号线横贯南北，加强切向联系；但15号线并不能很好的解决上述轨道交通覆盖薄弱地区的最后一公里接驳问题，与10号线换乘条件受限也削弱了15号线的功能。

图7 研究区域轨道交通配置情况

（4）分析结论

总体来看，中山公园—漕河泾区域居住人口众多，就业岗位与中心城区保持接近的高水平，集中分布在漕河泾开发区、娄山关路、中山公园、宜山路—徐家汇等组团，组团之间基本无明显的界限，早高峰通勤需求极为旺盛，各组团之间通勤交通需求也存在叠加；与之相对的，区域轨道交通服务相比中央活动区较差，存在大量轨道交通无法服务的地块（以吴中路沿线的商办项目最为典型），公共交通与最终通勤目的地之间仍存在1～3 km的距离，因此早高峰共享单车的接驳需求在全市层面来看也尤其旺盛。

5 对共享单车运营管理层面的建议

（1）推动共享单车的投放管制与日常调度更加科学

当前经过多年的探索，上海共享单车行业已基本形成了“全市总量控制+分区额度投放”的管制策略，即在全市全面实施共享单车车辆电子注册，企业按照区域投放余量提出投放申请并提交投放方案[4,5]。然而，以行政区为边界的额度控制，一方面仍不能满足精细化管理的要求，行政区内不同板块和组团在人口岗位、交通供给等层面存在较大差异，总量控制下的投放仍显粗放；另一方面，由于中心城区为一个整体，共享单车的使用具有相当的流动性，静态额度指标的约束随着时间推移将削弱约束能力。未来，在充分掌握共享单车运营数据并开展数据分析的基础上，可以开展更加精细化的投放额度控制及运营动态追踪，实现共享单车系统高效有序运转。

（2）优化非机动车停车设施和潮汐调度体系

针对共享单车停放“爆棚”影响人行通行和危害交通安全的问题，当前主要采取的是被动措施，如人为移车和整理、设置电子围栏禁停区等。利用共享单车运营数据进行密度统计，可以更进一步从需求侧入手，主动介入以改善供需和停车矛盾。在公共交通特别是轨道交通配置齐备的区域，配合额度封顶和车辆调度周转加快，适当减少非机动车停车设施的供应，规范划设路侧带内的停车区域以保障行人的安全舒适通行；在公交供给不足、接驳需求旺盛的区域，适当增加车辆投放额度，强化办公就业园区、大型居住社区和轨道交通站点针对共享单车停放的专用性质蓄车能力，形成需求-设施定量化的互动反馈机制。

（3）引导多种交通方式融合共享

根据共享单车运营数据分析得到的出行需求，可以进一步审视区域整体交通服务供给情况，对出行矛盾突出的片区给予针对性的补强，引导交通系统往集约化、绿色化、共享化的方向发展。