基于多源数据的城市大型活动交通影响评价方法

杨子帆，徐海辉，钱慧敏，张建强，赵 箐

(北京市交通运行监测调度中心，北京 100161)

0 引言

以文艺活动、体育赛事、展览展出为代表的大型活动在各大城市频繁举办，仅北京市，每年举办的活动就超过2 000场次.活动的举办将导致场馆周边客流快速集聚和消散，因此在活动开始前后或活动期间将对场馆周边城市公共交通、路网运行及出租车需求产生巨大影响.

目前，国内外关于大型活动的相关客流变化及影响分析展开了相关的研究.崔洪军、陆建等[1]对十运会开幕式散场的交通流进行调查，综合考虑停车场的空间分布和场馆周边道路交通条件总结出场馆周边路段交通流随时间变化的规律.黄莉[2]针对大型文体设施交通影响程度，提出相应的评价指标和方法,给出综合评价指数的计算方法及评判标准.姜桂艳等[3]总结大型活动对周边道路交通的影响规律，从交通需求、交通供给以及交通影响3个方面提出了针对大型活动交通影响分析方法.陆建等[4]根据大型活动的特殊交通需求和交通流特征，提出了大型活动交通研究范围的确定方法，利用观众吸引总量预测以及观众生成及分布预测技术确定了判定大型活动交通研究范围的阈值.王振报等[5]提出了针对大型活动周边道路交通系统的影响分析方法，利用路段实际运行速度与自由行驶速度之比作为评价指标反映各条路段在不同时间上的运行状态.毛保华等[6]分析了大型活动交通特性，对大型活动会场内外的交通组织方法进行分析.王田田等[7]利用青岛世园会实时客流数据分析其客流规模特点及影响因素，分析了入园客流的时间变化特征.钱慧敏等[8]分析了北京园博会客流特征并定量化阐述了气温、降雨、日期属性等因素对活动客流的影响.

现阶段研究方法主要针对世界级或国家级的大型活动，交通组织保障方案体系性强、专业程度高、针对性突出，而面向城市内频繁举办的体育赛事活动、文艺演出等大型活动的研究较少.并且现阶段研究对象单一，多关注与客流特征及其影响因素，缺乏基于多源数据的大型活动周边交通运行影响定量分析.因此，本文基于道路检测器数据、公交刷卡数据、地铁刷卡数据、出租车GPS与计价器等多源数据，从时间、空间和程度3个维度构建评价指标体系，采用离差最大化方法为评价指标赋予权重，通过加权计算得到城市大型活动交通影响指数.

1 城市大型活动交通影响评价方法

城市大型活动交通影响评价主要是对活动开始前后场馆周边的城市路网运行情况、公共交通运行情况和出租车辆运行情况进行分析评价，主要涉及影响空间、影响时间和影响程度3个方面.单一的评价指标难以反映大型活动对场馆周边交通运行的综合影响，本文从时间、空间和程度3个角度选取评价指标，综合构建城市大型活动交通影响指数.

1.1 评价指标

研究选取反映影响空间角度的道路拥堵里程变化率、反映影响时间角度的道路拥堵时间变化率和反映影响程度角度的客流强度变化率作为城市大型活动交通影响评价指标.

1.1.1 道路拥堵里程变化率

道路拥堵里程反映城市大型活动对场馆周边交通运行的空间影响范围，即评价时段内场馆周边区域处于拥堵级别的城市道路累计拥堵里程.目前关于国内各城市、交通服务运营商在使用交通指数工具对城市区域交通状态评价时通常采用15 min[9]，并且现阶段可获取的路段速度数据统计时间维度也是15 min，因此本研究中使用的平均速度数据为该路段在某个15 min内的平均行程速度.

道路拥堵里程反映城市大型活动对场馆周边交通运行的空间影响范围，即评价时段内场馆周边区域处于拥堵级别的城市道路累计拥堵里程.

(1)

式中，TCLij为第i条道路在评价时段内第j时间粒度的拥堵里程.

研究通过评价时段内大型活动场馆周边区域道路拥堵里程与无大型活动的工作日或非工作日进行对比，反映大型活动对交通运行的空间影响.

(2)

1.1.2 道路拥堵时间变化率

道路拥堵时间反映城市大型活动对场馆周边交通运行的时间影响范围，即评价时段内场馆周边区域处于拥堵级别的城市道路累计拥堵时间.

(3)

式中，TCTij为第i条道路在评价时段内第j时间粒度处于k级拥堵状态的时间.k分别为轻度拥堵、中度拥堵和严重拥堵.当处于轻度拥堵时α=0.8，当处于中度拥堵时α=1.0，当处于严重拥堵时α=1.3.

研究通过评价时段内大型活动场馆周边区域道路拥堵时间与无大型活动的工作日或非工作日进行对比，反映大型活动对交通运行的时间影响.

(4)

1.1.3 客流强度变化率

客流强度反映城市大型活动对场馆周边客流集聚和消散的真实强度，包括公交、地铁、出租以及小汽车等多种客流集散方式，即场馆周边不同交通方式客流的总发生量和总吸引量.

PFI=PFbus+PFmetro+αPFtaxi+βPFcar

(5)

式中，PFI为客流强度；PF为评价时段内不同交通方式的到达、离开客流人次；α和β分别为出租车和小汽车的平均搭载率.

研究通过评价时段内大型活动场馆周边区域的客流强度与无大型活动的工作日或非工作日进行对比，反映大型活动对交通运行的影响程度.

(6)

1.2 评价方法

在城市大型活动交通影响评价指标选取的基础上，需要将评价指标综合构建为城市大型活动交通影响指数，通常采用赋权法对评价指标权重进行分配.离差最大化方法具有客观性强、排除主观偏好影响等优点，较权重组合等方法更加直接，能够克服多指标组合评价过程中指标权重组合对结果产生的偏差，使最终得到的组合评价值较为分散，便于决策和排序，避免了由于评价值之间彼此较近所产生的评价方法选取的公平性问题，适用于中大规模统计分析，以及评价属性间主观偏好较低的问题，因此研究选取离差最大化方法进行评价指标权重的计算，具体步骤如下：

1.2.1 构造评价指标值矩阵

收集m个大型活动和n个评价指标的原始数据并进行标准化处理和无量纲化处理等，构造m个大型活动和n个评价指标的评价指标值矩阵：

(7)

1.2.2 获取评价指标的总离差

1)大型活动Ai与大型活动Ak(k=1,2,3,…,m；k≠i)间评价指标Tj的离差记为dijk，则dijk=|uij-ukj|；

1.2.3 构建离差最大化评价模型

权重向量w的选择应使得总离差D最大，由此得到最优化模型如式(8)所示：

(8)

1.2.4 模型求解

求解权重向量w=(w1,w2,w3,…,wj,…,wn)等价于求解该模型的最优解，因此采用拉格朗日的方法进行处理，作拉格朗日函数：

(9)

对L(w,ε)求偏导，并满足以下条件：

(10)

以此求得wj的最优解，通过归一化处理，求得权重wj为：

(11)

1.2.5 城市大型活动交通影响指数

由此城市大型活动交通影响指数的函数表达式为：

(12)

1.3 评价分级

K-means聚类方法是最著名的划分聚类算法，由于简洁、高效和容易实现等优点而被广泛使用.因此，研究选取K-means聚类方法对城市大型活动交通影响指数的阈值进行划分，具体步骤如下：

步骤1先随机选取k个对象作为初始的聚类中心.

步骤2计算每个对象与各个初始聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心，此时聚类中心以及分配给它们的对象就代表1个聚类.

步骤3一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象进行重新计算.这个过程将不断重复直到满足某个终止条件：

1)没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类.

2)没有(或最小数目)聚类中心再发生变化.

3)误差平方和局部最小.

由此，可以得到城市大型活动交通影响指数的阈值划分.

2 工人体育场大型活动交通影响分析评价

研究以2017-08-05—2019-01-31期间，工人体育场所举办的56场大型活动为评价对象，主要包括公司年会、体育比赛和文艺演出等3类，持续时间从2 h到4 h不等，最高额定43 000人次.大型活动类型为公司年会5场，体育比赛21场，文艺演出30场.

研究以西二环、西三环、东直门外大街以及朝阳北路所围成的区域为工人体育场所举办大型活动的交通影响评价范围，如图1所示.区域内共包含轨道站点7站，公交站点28站，主要城市道路6条.

图1 交通影响评价范围图

通过对研究区域内部分大型活动开始前后轨道站点进出站量统计分析，可以得出大型活动开始前2 h，结束后1 h两个时间段为客流主要集散时间，如图2所示.由此确定研究的评价时段为大型活动开始前2 h和结束后1 h.

图2 轨道站点进出站量分布

研究基于城市道路检测器所获取的城市道路运行速度数据，参考《城市交通运行状况评价规范》(GB/T 33171—2016)中对于路段交通运行状况等级划分的规定，将城市道路运行速度转与拥堵程度进行转换，如表1所示.由此可以得到每场大型活动在评价时段内6条主要道路的累计道路拥堵里程和道路拥堵时间.

表1 城市道路运行状况等级

基于公交刷卡数据、轨道刷卡数据、城市道路检测器数据、出租车计价器数据和GPS数据等，经过数据预处理和匹配分析等流程，研究分别获取评价时段内的轨道站点进出站量、公交站点登降量、路段交通量和出租车上下车人次数据，用以计算客流强度指标.

对城市大型活动交通影响评价指标数据值进行计算和整理，形成评价指标值矩阵，其中部分评价指标值如表2所示.

表2 评价指标数据与交通影响指数汇总表

按照文中所提出的离差最大化方法流程，计算得到评价指标值矩阵的权重向量w=(0.223,0.416,0.362)，最后通过加权得到交通影响指数，指数模型如图3所示.从指数模型中可以看出，城市大型活动对交通拥堵时间的影响最大，其次是客流强度，拥堵空间影响相对较小.

图3 交通影响评价指数计算结果分布图

TIA=0.223ρTCL+0.416ρTCT+0.362ρPFI

对北京工人体育场2017—2019年所举办的56场大型活动的交通影响指数进行计算.交通影响指数主要分布在[20,60]区间内，最高值为63.29，最低值为18.70，整体分布较为均匀合理.其中文艺演出对周边区域交通影响的波动较大，基本覆盖整个指数值区间；体育活动的影响较为均衡和集中，波动较小，对周边区域的影响为整体中等水平；公司年会的影响基本较小，指数值基本处于20左右.

基于计算所得的交通影响指数，通过K-means均值聚类方法对指数计算结果划分为轻度影响、中度影响和重度影响，并以此作为城市大型活动交通影响评价分级的参考，生成的聚类中心如表3所示：

表3 均值聚类中心

经过最终聚类，各影响等级的交通影响评价结果的统计信息如表4所示：

表4 均值聚类统计数据

从各评价等级的大型活动次数来看，产生中度影响的次数最多，占据全部次数的57%，轻度影响和重度影响的次数较为接近，分别占据全部次数的20%和23%.考虑到不同等级评价结果的数据量以及更加清晰的区分度和使用效果，研究最终将城市大型活动交通影响评价等级划分如表5所示.

表5 城市大型活动交通影响评价等级划分标准

3 结束语

1)研究通过考虑城市大型活动对场馆周边区域交通运行空间、时间和程度3个方面的影响，选择道路拥堵里程、拥堵时间和客流强度等的变化率指标，通过离差最大化方法构建交通影响指数模型，并采用K-means聚类方法将大型活动影响划分为轻度拥堵、中度拥堵和重度拥堵3个等级，为交通组织管理者制定相应的预防对策和管控措施提供科学依据.

2)研究基于所提出的交通影响评价方法，对2017—2019年北京市工人体育场举办的56场大型活动进行评价，所得到的评价结果与实际相符.其中文艺表演带来的交通影响波动性最高，主要受到不同表演内容的影响；体育活动影响较为均衡，能够适用常态化预防管控手段；公司年会的规模和影响程度均相对最小.综上所述，研究所提出的交通影响评价方法较为合理，适用于一般型城市大型活动的交通影响评价.