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客流数据分析在轨道交通网络化运营中应用
客流数据分析在轨道交通网络化运营中应用
摘要:客流数据分析是实现科学运营的基础工作,为列车运行图编制、车站客运组织、提高服务质量等方面提供有力的理论支撑。结合深圳地铁网络化运营实际管理情况,从各线路客流数据变化入手,总结分析了客流数据特征,主要介绍客流分析在深圳地铁网络化运营组织协调过程中的广泛应用。
关键词:客流分析;轨道交通;网络化管理
中图分类号:TN711 文献标识码:A 文章编号:
引言:客流始终是城市轨道交通规划、建设和运营的出发点和归宿。目前深圳地铁五条线118个站点(含13个换乘站)组成“四纵三横”的交通网络大动脉,标志着深圳轨道交通进入了多线路管理、网络化运营的新纪元。运营两年后,路网化客流逐步增加并趋于稳定,客运组织、应急指挥效率、列车运力安排需进一步科学化和合理化,研究动态客流特征是提升轨道交通???络化管理水平、提高新客流趋势下服务质量的前提条件和必要工作。
1 客流数据统计分析的现状
1.1 客流数据分析的意义
随着深圳地铁运营模式由单线向网络化管理的转变,高效准确的客流数据统计分析已成为影响其网络化运营水平的重要因素。轨道交通的主导者是其服务对象——乘客,如何科学、有效地对客流量进行时间、空间上的分析,并快速及时的做出管理决策,是运营模式转变成功与否的关键。 通过持续对不同时段客流量的统计、对各站客流流通性的分析,可以得出一天、一周、一月、一年的客流变化规律,使运营人员可以根据客流数据合理安排资源、提高服务质量、降低运营成本。
1.2 统计分析工具
客流数据的统计方式根据不同的售检票方式有所不同。传统人工售票模式下主要依靠抽样调查的手段,无法精确完整的统计数据、乘客出行路径也无法判断;单线运营自动检票模式下乘客出行路径简单,客流可以通过检票设备获得,这种统计方式较为精确,但无法应对网络化数据统计;路网运营后,可以应用检票设备获取原始客流信息,通过建立符合乘客出行习惯的清分模型和复杂的因子参数计算,达到统计客流数据的目标。
2 常用客流指标
网络化运营管理中,为规范轨道交通运营主要运营服务指标的名称、定义与计算方法,国内各家地铁公司客流统计标准略有差别。常用的网络化客流指标及计算方法如下。
2.1 客运量
客运量由本线进且本线出客流、换入至本线客流、由本线换出客流、途经客流四部分组成,包含可采用统计分析或客流抽样调查等方法进行清分的老人票、纪念票、公务票等非付费客流。换乘客运量是AFC系统对连续计费的换乘客流可通过票务系统清分模型得到,换乘站客流是该站各线路间换乘客流总和,网络换乘客流是网络客运量减去网络出行量。
2.2 出行量
出行量等于进站闸机检票次数与特殊情况下人工检票进站之和,乘客在网络中换乘一次或多次时,均视为一个出行人次。出行量反映报告期内,利用轨道交通出行的乘客数量。出行量为车站分级管理、合理布局车站设备设施提供重要的理论数据支撑。
2.3 断面客运量
断面客运量是指规定时段内,某条线路在同一方向通过某区间断面的乘客数量,由AFC系统通过运用OD表(起始客流数据统计表)计算得出,它是具有方向性和大小的矢量指标。网络化运营统计中,影响OD客流清分结果的参数较多、计算复杂、路径多选,如乘车舒适度、时间成本、乘客习惯等。
3 客流的时空特性在网络化运营中的典型应用
3.1 合理部署行车组织
网络化轨道交通客流数据在时、日、周、月及年客流趋势上均呈现出周期性。以网络化运营后罗宝线为例,2013年5月15日典型工作日小时出行客流分布如图1所示,客流走势呈现出明显的早晚高峰特征,早晚高峰出行客流分别达到11万人次和8万人次,出现在8:00-9:00和18:00-19:00时段,占到全天出行量的20%。经系统清分典型工作日时期OD客流得出,罗宝早高峰上行和晚高峰下行小时断面客流为28000人次,闲时断面小时客流为12000人次左右。
图12013年5月15罗宝线运营时间小时进出站客流
为及时合理调整列车运行计划,可结合客流情况对列车运力匹配情况进行研究,分析各时段拥挤度,判断行车组织的合理性。地铁A车运载能力为1920人次,列车拥挤度通常要求在60%-95%之间,故每小时单向需安排的车次为小时断面客流/(拥挤度*列车满员人数),即早晚高峰时段单向运行15趟列车、平峰时段单向安排10趟列车,列车间隔应分别为4分钟和6分钟,故深圳地铁采用缩短行车间隔、增加新车上线等措施提高运力。优化行车组织方案、提高列车运行图编制的合理性是客流数据周期性分析研究的主要应用之一。
3.2 应对车站大客流组织
为了科学地组织好地铁车站的客流,必须根据
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