欢迎来到赛文交通网!

上海地铁客流数据挖掘分析 | 客流量大代表拥挤?NO

2018-05-30

来源 : 赛文交通网

作者 : 张祎

31人评论

客流量大代表拥挤?NO!上海市城乡建设和交通展研究院上海市交通信息中心副主任张祎在赛文交通网主办的第七届(2018年)中国智能交通市场年会,“2018年中国城市智能 运输发展论坛”上,发表了《上海地铁客流数据挖掘分析》的主题演讲,介绍了上海地铁数据特征。

blob.png

以下为张祎演讲内容,有删减。 

大家可能知道,上海在2016年开展交通大整治,并扩大了对外地牌照车辆在高峰时的快速路通行限行时间和范围。大交通秩序整理和违章执法力度,整治效果比较明显。

但是这种类似“运动型”交通整治的交通畅通效果在后面的两、三个月内迅速更多的出行量淹没了。为什么会这样?因为城市交通是动态系统,此涨彼消。如果道特别的堵,这时候大家就主动不开车了,出行改坐地铁、乘公交。

然后地铁、公交人就增加,出行的私家车少了,道路又畅通了,道路一旦畅通,大家开始恢复开车出门了。城市交通就是动态的自我调整,就这样反反复复。

上次市场年会,我和大家分享了上海道路交通分析的数据和上海交通指数模型和算法,今天我和大家分享上海地铁的数据。

上海在对道路交通数据挖掘基本完成后,从去年开始,我们就关注城市老百姓公共交通数据挖掘。地面常规公交数据我们也做分析,由于时间关系,今天我就不分项地面公交,今天发言只关注上海地铁客流。用地铁数据,来反映上海这座特大型城市居民出行的某些特征。

据国家交通运输部统计,去年全国常规的地面公交客流下降了3%。据我们统计,上海地面公交客流去年下降了8%。常规出租车去年的客流下降了12%。

减少的客流都去哪儿了?我们在关注另一个数据,2017年上海铁站周边的自行车接驳客流量从原来的1%左右上升到9%左右。这是我们分析上海地铁客流的背景客流变化。那么地铁客流发生了怎么变化?那么我选取了的地铁客流(不包含上海那条磁悬浮)。

今年3月9日,上海地铁客流突破1225万人,3月16日,地铁客流达1230.6,3月23日,地铁客流再攀新高,到1235万人。这是今年三月以来的地铁连续发布的三次大客流信息。大家发现了什么,地铁大客流都出现在礼拜五!

实际上,长久以来我们就发现礼拜五周五出行的特点和其他时间不同。每到礼拜五,我们晚高峰有时候晚高峰会持续到9、10点。有时候,让我们误以为觉得数据有问题,实际周五的交通就是这样的典型特征。

今年3月份的连续的礼拜五地铁大客流,单看一个数据,好像是我们的地铁客流增加了。其实下面一张图大家就会告诉大家,实事并不如此。这是整个地铁线网的日均客流,统计了2016年,2017年,2018年的日均地铁客流。

从2016年后,呈现下降趋势。如果再考虑到轨道交通运营里程不断增加,但日均的客流下降了,这两个数据放在一起说明了什么?这至少说明了整体上地铁线网的运载力或者说我们的运营压力是有所降低了。上海现在日均客流超过1000多万,666公里的运营里程。

还在不断增加的线路,但新线路带来的客流压力并不相同,或者说客流压力可能不会因为某条线建成以后,原来压力大的客流会发生变化,有所缓解。数据可以说明,我们每条线路设计的时候都会有定位或者分流作用,并不能够在很短时间内体现出其功能。

blob.png

因为我们的线路负载在时空上具有本身的特点。比如1号线、2号线客流压力很大,而且很稳定,不会因为新线路的开通而下降或者增加。大家可以看看这张图。

最早运营的的1号、2号地铁,客流压力已经趋于稳定状态。新开通的13、16号线,客流压力的跳变比较厉害,曲线可以看出,在刚刚修好以后客流量压力非常大,运行一段时间又会下来。12号线的趋势也是如此。也就是说,在不同的区间和不同的时间,数据反应出的客流压力的差别很大。

如果按照区间段,按时间把数值标上,去看的话,每条线、每个区段强度差异非常大,你会发现有些站早高峰就是吸引客流的一个站,有些站早高峰就是出站客流为主的站。这对于地铁站周边接驳的公交运力组织意义重大。在此,我就不一一细说。

blob.png

另外,我们还可以从下面这张图上看出,我们每条线路在整个线网中的分担率的变化,这主要用于地铁客流的预测预警。1号线和5号线地铁客流的占比最稳定,无论在工作日、节假日,他都可以作为我们预测整个线网客流的参考数据。

大家知道节假日的城市交通和平时差异很大。尤其在春节、国庆节、五一节,这时候的交通特征和平时相比较,客流时空明显发生变化。今年我们关注节假日交通,想通过数据预测为节假日居民出行服务和紧急情况处置提供信息支撑。

那么节假日地铁客流有哪些特征呢?下面这张图可以清楚地看到,春节期间,2号线、8号线和10号线的路网客流占比明显升高,也就是说他们节假日期间,担负着客流的运送功能,如果节假日需要延长运营时间,就可以考虑这几条线。

在大客流日,9号线、10号线、11号线、12号线、14号线的客流占比明显升高,地铁在大客流日需要在这几条线上增加安保能力。还有一个特殊线路,上海的5号线,客流量小,占比长期稳定不动,变化趋势很小。也就说这条线路客流稳定了。

blob.png

除了分析地铁客流外,我们还关注地铁客流出站换乘,看看哪条线、哪个站的客流换乘到哪条地面公交,在分析地铁站周边公交线路的布设,分析一个小区域的公共交通布局、地面道路拥堵情况,综合性分析将为城市交通治理提供较为全面的数据支撑。

这需要我们一点一点、踏踏实实地开展。数据分析是一个需要耐得住寂寞,长期的工作。这条路还很长、很长。我们将继续努力!

1.7its.com 遵循行业规范,任何转载的稿件都会标注作者和来源; 2. 7its.com 的原创文章,请转载时注明文章作者和来源,不尊重原创的行为将追究责任; 3. 7its.com登载此文出于传递信息,并不意味着赞同其观点或证实其描述,文章仅供参考。
延伸阅读
关于“跨子区相位差”提升信号绿波协调效果的探索实践
C-V2X商用落地照进现实,中国车企如何变道超车?
朱志星:面向车路协同环境的道路交通安全管理探索
数据评估是如何辅助信控优化决策的?
浅谈需求响应式公交背后的技术
区块链在交通领域的应用探析


微信二维码


新浪微博


交通包打听


360网站安全检测平台