公共交通优化的路径是什么

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编者按：7月13日，在第二届全国智慧公交创新发展高峰论坛上，中国公共交通协会副理事长、南京市城市与交通规划设计研究院院长杨涛发表了题为《数据驱动下公交客流评估与提质增效的技术探索与实践》的演讲。

杨涛表示，目前城市交通发展的重心从规模扩张向高效运营、高质量发展转变，数字交通是大家关注的重点。相信在大数据驱动下进行公交客流评估，在此基础上进行诊断，提出优化方案，能够最终有效提升公共交通的运行效益和服务质量。

01、趋势研判

目前，城市化已经进入到集约化精明增长，以存量资源为主的阶段，城市交通发展的重心也是从规模扩张向高效运营、高质量发展转变。十一五到十四五期间，城市公交的发展是一个逐渐从建设基础设施，到覆盖、统筹城乡，再到鼓励绿色、多元融合，最后到现在的提质增效的过程。

我们今天的话题主要是数字交通、数字公交。进入到新基建、新能力的时代，智慧城市、智慧决策、智慧公交、智慧服务都是大家关注的重点内容。

当下，最重要的就是要转换视野视角，也就是我们思考问题的角度。在过去，我们习惯将公共交通作为政府供给的一个领域，相应地，也就以政府供给者的上帝视角来思考问题。

目前，我们面临着公交客流下降、空载过多的问题，政府相关部门的领导就会思考如何留线减车、减人增效，但这样会进入到一种恶性循环，最终可能导致公交线路被动停运，这并不是一个可持续发展的道路。我们还是要回归服务意识，从上帝视角转换到店小二视角。公共交通是为乘客提供服务而不是上帝恩赐，二者之间的角色思维是不能互换的。

分析客流下降，根本原因是乘客不满；乘客不满的原因可能是可达性、时效性、可靠性等方面的不足。基于上述分析，我们既要考虑公交模式的转型，同时要做好线网优化、路权保障、调度提升等工作。

过去，我们更多地以系统视角优化公共交通，这是非常重要的。在大数据的支持下，我们能够更好地从系统层面优化公交系统、公交网络和公交服务。但是同时，我们不能忽视乘客最终是用脚投票的，因此，我们要以乘客的视角进行优化，分析乘客的出行行为、出行起讫点、全过程需要的服务等。

过去，各部门习惯于各司其职，线网方案的优化、支撑设施的设计、运营方案的优化都是由不同部门在负责推进的。但是现在，公共交通需要的是围绕乘客从起点到站点、从等车到上车、从乘车到下车、从下车到终点，全出行链全过程对公交出行一体化优化，从规划、运营、设计、服务形成闭环。

02、路径探索

那么公共交通优化的路径是什么呢？首先要在大数据的支持下建立一个公共交通一体化的信息与仿真平台。

其次是实现对公交运行和公交出行的动态溯源画像和仿真。这样才能够对线路功能、客流效益、客流潜能、服务可靠性等进行全面地评估。要对居民的出行轨迹进行还原，识别居民出行方式链条。

最后有针对性地为乘客提供需要和满意的公共交通服务。最终归根到底就是如何优化公交线网，如何完善支撑设施，以及如何提升公交服务。

核心技术首先是建立三个基础监测。首先是城市空间监测，要从城市总体规划图出发，层层落实到人口分布、岗位分布、职住分布，也就是从规划图纸最终落实到城市各个角落的人以及他们的活动。

第二个是居民出行监测，从国土层面上的出行OD，到市域层面上的城乡流动性OD，再到中心城区层面的居民出行OD，这些都是能够通过大数据监测到的。

第三个是公交运行监测，包括车辆实时位置、网络运能、速度、延误等公交运行特征，以及网络客流、周转、换乘等公交客流特征的监测。以上三个基础监测是为数字公交提供了最坚实的基础。

其次是进行四个评估。第一个是线路功能定位评估，对线路进行本质性画像，判断它究竟是一个跨区干线，还是一个短驳线，或者是一个灵活性的非固定线路。第二个是对线路客流效益的评估，对每条线进行精细化监测，精准评估每个环节的人均成本，车均成本，断面满载率等数据。

第三个是对线路沿线客流潜能进行评估，也就是说不仅要分析运营中的公交线路的客流，还需要深挖每条线路沿线实际可转化为公交用户的潜在客流。对于这些潜在客流，如果能够分析到位，获取他们愿意乘坐公共交通的情况，就能够有针对性地吸引这些潜在客流。

第四个是服务可靠性评价，关键是公共交通准点率的评价，这是每一位乘客都非常关注的，也需要通过大数据来支持和分析。

在具备这些基于多元大数据的监测与评估的情况下，就可以形成一个闭环，最终为线网优化、支撑优化和运营优化提供最准确的依据，包括线路的新增、调整和取消，或者提供新的公交服务方式等等。

此外，公交场站是否需要优化，公交的专用道路权如何来保障，公交的站台设计、信号设计，以及运营模式、排班优化、人力配置等等，这些都可以获得坚实的定量监测评估数据支持。

03、实践案例

2015年至今，南京市城市与交通规划研究院已经在南京进行了长时间坚实的研发与实践工作。目前，有两个系统正在运营，一个是江宁区的公交信息仿真平台，目前已经进入到实质化运营的阶段；另一个是南京市交通运输局的公交信息与仿真系统，目前也已经完成建立。

时间关系，简要以江宁区公交信息与仿真平台为例，对上述技术框架作简要介绍。江宁区位于南京市东南部，是南京南站和机场区中间的一个副城，也是南京最重要的一个板块。江宁区常住人口约195万，职住平衡相对较好。江宁区已经有7条轨道交通线路开通，轨道交通日均客流量达61.5万人次，这是非常不错的。江宁区的公交线路有198条，运营总长度将近3000公里，地面日均客流有20多万人次。基于大数据，我们对江宁区公交客流进行了详尽的建模评估，针对客流构成、出行效率、时空分布三个方面有所侧重地选取评估指标进行分析。

下面，我将以两条具有代表性的公交线路简要介绍前述工作。

第一条是从南京主城的中华门出发，通过将军大道的716路公交线路，这是南京主城与江宁区之间最重要的交通客流走廊。通过大数据监测，这条线路全线的客流强度、拥堵状况都能够分析得到。

从716路公交线路的里程和客流强度分析，可知这是一条跨区的客流主线，同时也是与地铁衔接的喂给线路。但是它的满载率非常高，早晚高峰两小时单向最大断面满载率已经达到了99.6%，满负荷运营。同时，这条线路在高峰和平峰之间的差异较大，差比值达到了将近4.0。通过上述分析，可知这条716线路是以通勤客流为主的线路。

深度挖掘发现，在时间和空间上存在许多可以争取的潜在客流——时间上，7:00到9:00之间和17:00-21:00之间存在较多潜在客流；空间上，通过沿线乘客意愿调查发现，清水亭西路-河海大学佛城西路之间也存在着较多的潜在客流。

从客流效益评估来看，这条线路的总体运营状况是不错的，总平均时速为18.6km/h，在地面公共交通中是比较好的一条线路。虽然这条线路并没有全线的公交专用道，但运营效果较好，客流平均乘距是4.5公里，客流平均时耗是14分钟。这些都证明了它是一条跨区的联络线。

第二条线路是江宁区内部的一条U型城市普线，联系了东山老城、科学园和上坊等组团。从线路客流情况来看，全日客流约2000人次，以相邻组团之间的交换性客流为主。因此，这条线路的不均衡性也较为明显，高峰满载率约为平峰的2倍，满载率适中，大约在60%左右。

相对而言，该公交线路的运营成本较高。总体上，该线路的潜在客源比上一条716线路更有争取的可能性，无论是在上下班高峰期，还是线路全线大部分区段，都是很有必要去争取其潜在客流的。

但是，这条线路的一些运营指标存在不足。例如线路高峰全程耗时68分钟，显然无法满足乘客需求，而线路速度为17km/h，处于正常范围内，由此可见，线路的主要问题是绕行距离过长，沿线潜在客流吸引服务不够。

04、思考展望

利用海量行为数据进行挖掘，能够非常精准地刻画溯源公交客流在时间、空间上的变化，然后探寻乘客满意度较低的细节，这为后续优化提升工作提供了坚实的基础。

因此，公共交通管理部门除了需要进行精准化的评估，更需要在评估的基础上像医生一样把脉、诊断、分析，最后再落实到线网方案、接驳换乘方案、路权保障、运营方案等等。

过去，公共交通优化工作主要由人工完成，我们曾经在南京创造过3年公交近期规划与线网优化经实施后，公交出行分担率由8.2%猛增到19.2%的惊人奇迹！

如今在包括地铁公交实时客流数据、乘客手机信令数据等多元大数据的支持下，并考虑多元数据融合、综合评估诊断、交叉敏感性分析等，相信未来公共交通的提升与改善将更加全面、完善和有效。