城市轨道交通新线相邻站点吸引范围重叠

柴小艳，周天星，任子兰，胡 萍，薛 锋，4

(1.中铁二院华东勘察设计有限责任公司，杭州 310009；2.中铁二院工程集团有限责任公司 交通与城市规划研究院，成都 610031；3.西南交通大学 交通运输与物流学院，成都 611756；4.西南交通大学 综合交通大数据应用技术国家工程实验室，成都 611756)

城市轨道交通线路建设周期较长，新线开通后实际客流量与规划建设阶段预测的客流量间存在较大误差，因此，需要对新线开通前的客流进行更加细致、准确的预测，以精准地配备新线人员、设备等。新线站点客流吸引范围作为客流预测的第一步，准确把握站点吸引范围能更精确统计站点的客流量。站点吸引范围的精确定位，有利于提高城市轨道交通的客流预测精度。

城市轨道交通车站吸引范围，国外早期是通过问卷、实际调查的方式给出吸引范围的经验值，如Calthorpe[1]在调查研究中得出车站步行吸引范围为600 m；Cervero等[2]统计香港地铁450～600 m吸引范围间的土地利用指标;Kim等[3]通过对釜山地铁数据等实际调查，得出吸引范围为672 m，但以经验值为吸引范围会存在较大误差，于是Gutiérrez和García-Palomares[4]利用GIS系统构建缓冲区来确定吸引范围;Eom等[5]利用智能公交卡数据研究站点吸引范围，以提高吸引范围的精度。国内对于站点吸引范围的研究也较为全面；杨京帅等[6]通过分析车站的合理步行区和交通区估算车站的合理吸引范围；秦观明[7]、郭瑞利等[8]、叶益芳等[9]考虑步行、自行车与公交车等接驳方式影响下的站点影响范围；王志远等[10]研究了组合接驳方式下的站点吸引范围，除了接驳方式，接驳站点、就业以及居住关系[11-12]也会对吸引范围产生一定影响；李向楠[13]、王菁等[14]引用聚集效应模型与距离衰减模型计算站点的直接吸引范围与间接吸引范围；为提高站点吸引范围的准确性，学者引入GIS、多源大数据及站点空间位置等进行吸引范围计算[15-19]；在站点吸引范围的研究中，往往忽略掉两个相邻站点间客流吸引的重叠，有学者提出采用泰森多边形法消除重叠部分影响[20]；李俊芳等[21]对既有线相邻车站间的重叠吸引范围进行了客流分配，但并不适用于缺乏历史数据的新线站点。为了得到新线开通期站点精细吸引范围，需要对站点间客流吸引的重叠问题进行处理。

综上所述，轨道交通站点吸引范围的研究已经趋于完善，而吸引范围重叠的研究较少。因此，为了对站点吸引重叠做一个较为全面的处理，文中首先从站点客流吸引的影响因素出发，分析吸引范围重叠的产生原因，并考虑重叠吸引范围内影响乘客选择站点的因素，提出基于路网距离的泰森多边形方法。在此基础上分析实际情况下出行者的选择与理论上吸引范围的差别，得出吸引范围的最佳结果。

1 轨道交通新线站点吸引范围

1.1 轨道交通运输过程

城市轨道交通作为乘客出行可选择的公共交通工具之一，具有运量大、速度快、列车间隔时间少的特点，并且运输过程无堵车风险，其特有的优势吸引了大多数通勤、通学、购物娱乐及旅游方面客流。但城市轨道交通在运输过程中不能满足乘客“门到门”需求，故乘客选择轨道交通出行还需配合其他交通方式接驳。一般的接驳方式包括步行、共享自行车、电动自行车等方式，距离较远时，乘客会选择公交车或出租车等接驳交通工具。乘客在完成一次出行的过程中，通常从出发地到目的地需要一次或者多次接驳，乘客选择轨道交通出行流程如图1所示。

图1 乘客选择轨道交通出行流程

1.2 站点吸引范围影响因素

城市轨道交通站点吸引范围通常取步行接驳距离为直接吸引范围，且选择聚集效应模型计算，如文献[13]所述：采用单车、公交、出租车、电瓶车等交通接驳设施时，接驳距离为间接吸引范围，通常采用距离衰减模型进行计算。在划定吸引范围大小时，直接吸引范围是以步行为主划定的吸引范围；间接吸引范围是与其他交通方式接驳之后划定的吸引范围，并且以站点为圆心、吸引范围为半径划定缓冲区，在划定区域内进行客流量统计工作。据以往研究，将400～1 000 m划定为直接吸引范围，将1 000～4 000 m划定为间接吸引范围。城市轨道交通在新线建成后，其在线网规模和线路可达性上均发生了变化。在分析新线站点客流直接吸引范围时，不仅要考虑出行者个人因素，还要考虑站点区位因素、站点周边建成的环境因素以及站点周边接驳设施的便利性。此外，气候因素对站点客流的吸引范围也会产生一定影响。综合以上因素，影响站点客流吸引范围的相关因素如图2所示。

图2 轨道交通站点吸引范围影响因素

2 站点客流吸引范围重叠

2.1 站点吸引范围重叠分析

城市轨道交通的间接吸引范围，也称为潜在吸引范围，即乘客通过其他交通方式接驳之后到达轨道交通站点乘车的范围。由于间接吸引范围较大，且当相邻的两个或者多个站间距离小于间接吸引范围时便会出现吸引重叠情况，客流吸引范围的重叠对客流统计的准确性造成了影响，进而影响了开通期客流预测的精确度。

重叠范围可能出现在同一条线路上的相邻站点之间，也可能出现在不同线路平行站点之间，当两个站点之间距离小于两个站点直接吸引范围之和时，还会出现直接吸引范围内的客流竞争。相邻站点间的不同类型可总结为4种(见图3)，图3中直线代表轨道交通线路，而实心原点代表轨道交通站点。其中，(a)表示两个相邻站点均为中间站，(b)表示两个相邻站点为中间站与换乘站，(c)表示两个相邻站点均为换乘站，(d)表示两个相邻站点为首末站与中间站。由于轨道交通站点具有双重属性[22]，其中按照站点的节点属性，可将站点分为中间站、换乘站、首末站等。相邻站点的节点属性不同，吸引范围也会有差异，如首末站相对于其他站点来说吸引范围则会大很多，而换乘站由于客流量大，也会影响部分乘客对站点的选择。而在实际工作中，站点的场所属性对吸引范围的影响也不可忽略，如居住类、教育类、办公类、商业综合类站点等都会影响乘客对该站点的选择。考虑这些全部因素时，则会有更多不同的类型，文中在后续实例分析中选择了两个中间站且都为教育商业综合类站点，关于其他类型，由于篇幅有限不赘述。

图3 相邻车站吸引重叠类型划分

2.2 站点吸引范围重叠处理方案

2.2.1 基于路网距离的泰森多边形

路网距离是出行者到达轨道交通站点的实际距离，相较于以直线为半径的缓冲区更具有合理性。站点之间的客流吸引重叠部分存在着站点间的客流竞争，文献[18]发现在现实生活中居民选择站点的过程中往往倾向选择距离较近站点。泰森多边形(Voronoi图)经常用于在气象学中描述区域的降水强度，如图4所示。泰森多边形内仅含有一个离散点，完全可以用于以轨道交通站点为核心、吸引范围为半径的缓冲区，且泰森多边形内任意一点到相应离散点的距离最近，到其他离散点的距离最远，满足现实中乘客出行更愿意选择最短距离出行的需求。

图4 泰森多边形

2.2.2 站点实际调查

实际工作过程中，对于站点吸引范围重合的地方，一般通过重合部分中自身条件的不同来区分，如有河流、公路、小区等自然条件区分的，纳入不同的站点。在实际调查中，站点的出入口以及周边小区的入口都会纳入考虑范围。除此之外，对于一些区分条件不明显的重叠吸引范围，则需通过对出行者的实际调查得出相关结论。

从出行者的角度来考虑，在选择轨道交通站点时，需要考虑的因素包括：

1)出行者对于价格的敏感度。城市轨道交通以乘车区间段进行收费，若相邻站点正好是临界点，则乘客更倾向于选择该站点乘车；

2)站点自身的特征。站点是否为换乘车站、首末站等，都会对乘客的选择产生影响；

3)到达城市轨道交通站点的便捷程度。站点周边的良好设施条件会增加对乘客的吸引力度；

4)有无良好的接驳条件。因重叠吸引范围大概率出现在间接吸引范围中，所以良好的接驳条件是乘客选择车站的考虑因素之一；

5)乘客出行目的地。在相邻站点不是同一条线路的情况下，乘客更倾向选择容易到达目的地的站点与线路。

3 实例分析

武汉地铁于2004年开通第一条线路，是全国第7个开通地铁的城市。截至2020年底，已开通运营线路9条，车站240座，据《2020年城市轨道交通运营数据速报》统计结果，总运营里程达360 km。城市轨道交通网络日渐完善，可达性增强，提升了城市轨道交通的竞争力。地铁8号线北起东西湖区金潭路站，南至江夏区军运村站，跨越武汉市5区。全线长39 km，途经26座车站，站间的平均距离为1.5 km，站间最小距离为汪家墩站—徐东站，站间距离为500 m左右，且有多个站间距在1.2 km左右波动。在这种情况下，站点间的吸引范围必然会出现重叠。8号线全线分三期工程建设，其中梨园站—野芷湖站的中间段于2021年初开通，正处于新线的开通期内，有必要对其进行吸引范围划分。

选择中南医院站与水果湖站进行两个站点之间的重叠范围分析，其原因主要包括：

1)水果湖站与中南医院站两个站点间直线距离为1.2 km，之间一定会存在重叠吸引范围；

2)水果湖站与中南医院站中间有河流等自然条件为分割线，验证在统计客源时选择以山川、河流为分界的合理性；

3)两个站点周边环境相似，水果湖周边是以中小学为主的教育商业类综合站点，中南医院站是以大学为主的教育商业类综合站点，吸引范围大致一样。

3.1 数据来源及处理

在百度地图、高德地图API提供的接口，获取武汉地铁的基本线路信息，通过公共开放数据平台以及地铁运营公司获取地铁客流量数据。武汉市地铁8号线的数据来源包括从网站(Open-Street-Map)下载武汉市路网数据，利用百度地图提供的开放API接口获取8号线站点周边的居民住宅小区、大型写字楼、教育科研院所、风景站点等POI兴趣点。获取数据之后利用ArcGIS对数据进行处理，按照吸引范围做出不同的吸引区域，并结合实际情况进行对比分析。

3.2 站点吸引范围结果分析

文中重点在于消除吸引范围，故在划定直接吸引范围与间接吸引范围时将以往经验值作为参考，最终以600 m为直接吸引范围、1 000 m为间接吸引范围，按照传统的欧式距离法、路网距离以及结合路网距离与泰森多边形3种方法分别确定中南医院站与水果湖站之间的吸引范围，两个相邻站点间的重叠吸引范围如图5所示。根据图5中信息，以欧式距离确定出的站点间吸引范围如图5(a)所示，吸引面积最大、重叠范围最大，在统计乘客量时出现误差偏大，出现不合理吸引范围的风险偏高，且以欧式距离确定的吸引范围并不完全符合乘客的出行意愿，乘客实际走行的距离过大时可能转而选择其他交通方式出行，或者选择其他站点。如图5(b)所示路网距离是乘客出行的实际距离，以乘客出行的实际距离来确定吸引范围，更容易获取精确的客源数量，但仅仅以路网距离划定吸引范围也会存在吸引重叠情况。图5(c)是基于泰森多边形的路网距离吸引范围，消除了站点间的重叠吸引范围，但吸引范围也略小于基于路网距离的站点吸引范围。

图5 中南医院—水果湖站间吸引范围

若根据路网实际情况来处理中南医院站—水果湖站的重叠吸引范围，则情况会有所不同。中南医院站为科学教育类站点，水果湖为综合类站点。除乘客有明确目的地之外，在乘客选择站点时，还有习惯性因素影响。如对于到医院去的乘客来说可能会选择中南医院站，而对于武汉大学中南医院师生来说，从学校的其他出口出去，到达综合类站点水果湖站，能更好地满足出行目的，相较于中南医院站更倾向在水果湖站乘车。这种情况下，理论上基于路径距离划定的缓冲区，在统计乘客数量便会出现误差。

综上所述，在实际工作中，应该将以上两种方案相结合，以理论范围为基础，以实际情况为辅助，划定更为精确的站点吸引范围。

4 结 论

由于站点间的吸引范围重叠，引起客流预测结果不准确，为了解决站点间的吸引重叠对客流预测带来的影响，笔者主要做了以下工作：

1)总结站点吸引范围的影响因素，包括出行者特征与自身属性、站点特征与站点环境属性及其他天气节假日等；

2)深入分析站点吸引重叠的出现原因,以及不同类型相邻站点间可能出现的重叠吸引范围，给出基于路网距离的泰森多边形与实际调查法两种处理方案；

3)以武汉地铁8号线二期工程中的中南医院站与水果湖站为例，以3种方式划定吸引范围。结合两个站点的实际情况，得出在实际工作过程中，不应盲目以经验值划定吸引范围或者以理论吸引范围值为标准值，应该将二者结合起来共同确定吸引范围，由此得到的客源量统计比单一方法得到的结果更为准确。