城市轨道交通走廊道路公交线路调整集确定方法*

吴娇蓉李 铭王 晨

（1.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，201804，上海；

2.广西壮族自治区交通规划勘察设计研究院，530022，南宁∥第一作者，教授）

城市轨道交通走廊道路公交线路调整集确定方法*

吴娇蓉1李 铭2王 晨1

（1.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，201804，上海；

2.广西壮族自治区交通规划勘察设计研究院，530022，南宁∥第一作者，教授）

城市轨道交通走廊道路公交线路的优化和调整是城市公交线网规划的重点内容之一。结合既有研究成果和实地调查数据，确定了城市轨道交通走廊带宽；采用主成分分析法确定了城市轨道交通走廊内道路公交线路客流变化的影响因素。提取出位置关系、线路属性、运能条件、线路区位为4个主成分因子。研究发现，线路属性因子及运能条件因子对线路客流变化率有显著影响。依据主成分因子标准化值对城市轨道交通走廊内道路公交线路进行聚类分析划分线路子集，并结合线路客流变化率确定了待调整的道路公交线路集。

城市轨道交通走廊；主成分因子；线路调整集；线路属性；运能条件；位置关系

First-author'saddressKey Laboratory of Road and Transportation Engineering of Education Ministry，Tongji University，Shanghai，201804，China

国内大城市道路公交的发展历史可以追溯到19世纪末期。在上百年的发展历史中，大多数城市都形成了单一模式的道路公交网络。城市轨道交通在客运量、运输距离、服务范围和平均行程车速4个方面比道路公交具有明显优势。因此，城市轨道交通无法在原有道路公交线网基础上直接做加法达到系统融合。围绕城市轨道交通客运走廊，开展道路公交线网调整与优化是国内所有建设轨道交通的城市都面临的问题。

1 研究综述

国外学者有关轨道交通接运道路公交线路的理论研究始于20世纪70年代。文献［1］（1977年）开展了对轨道交通与道路公交系统一体化的公交分配方法以及最优化参数的研究［1］；文献［2］（1998年）对轨道交通接运道路公交线网规划方法进行了综述，并提出了线路布设的寻优算法［2］；文献［3］（2006年）以运营及乘客出行成本总数最小化为目标函数，基于改进的遗传算法及蚁群算法，提出了解决轨道交通接运道路公交系统的设计问题的模型，并用实例验证了其效用性［3］。近年来，在城市轨道交通站点道路公交线路驳运的研究方面，国内学者也取得了一些研究成果：文献［4］以路线效率最大化为目标，重点考虑接运站点客运周转量［4］；文献［5］以轨道交通与道路公交重合长度为基础，定性总结了调整道路公交线网的原则，考虑线长约束、非直线系数约束、线路站距约束3

个条件对道路公交线路进行调整［5］；文献［6］、文献［7］基于多年城市轨道交通站点客流换乘特征调查数据，对城市轨道交通站道路公交换乘客流比例、客流空间分布、道路公交客流吸引范围进行了深入分析，提出了城市轨道交通站点道路公交线路规划方法和道路公交换乘设施用地估算方法［6-7］；文献［8］以运营者消耗和使用者消耗之和最小为道路公交线网优化目标函数，使用遗传算法搜索最优路线［8］。可见，已有的研究成果关注的是城市轨道交通站点新辟驳运道路公交线路的规划和运营管理方法；围绕城市轨道交通调整道路公交线网的原则以定性为主，缺少定量方法的研究；针对城市轨道交通走廊道路公交线路客流变化因素的影响分析文献较少。

目前，国内各城市在进行轨道交通走廊道路公交线路调整的具体实践中，采用的是经验法，主要考虑轨道交通走向与道路公交线路走向的位置关系。以上海市浦东新区为例，道路公交线路的调整原则为：①调整与轨道交通共站超过3站的道路公交线路；②撤消与单条轨道交通线复线4 km以上，且复线段占道路公交线路总里程40%以上的线路。西安市将与轨道交通线重合8 km以上的道路公交线路作为待调整线路集。目前各大城市的轨道交通走廊道路公交线路调整原则明显有3方面的不足：①仅以复线关系作为主要判别依据，未考虑线路基本属性、线路区位等重要因素，欠缺说服力；②对于复线里程指标，各城市基本采用经验值，且差异较大，缺乏合理性评判标准；③线路调整集中未考虑和轨道交通线平行的两侧道路上的道路公交线路，缺乏合理性［9］。

2 待调整道路公交线路集确定思路

以城市轨道交通走廊为研究对象，确定待调整道路公交线路集必须要回答3个问题：①城市轨道交通线路两侧多少距离范围内的道路公交线路可以作为待调整对象，即城市轨道交通走廊带的宽度如何确定；②城市轨道交通走廊带中的道路公交线路客流变化的影响因素有哪些，影响程度怎样；③通过什么指标或采用什么方法，将城市轨道交通走廊带中的道路公交线路分为停开线路集、需调整线路集及不调整线路集。

在上述3个问题中，城市轨道交通走廊带宽的确定方法可以结合既有研究成果和实地调查得出，以便确定初步待调整的对象。道路公交线路客流变化的影响因素很多，相关性较强，本文拟采用主成分分析（PCA）法，提取影响道路公交线路客流变化率的主成分因子，为确定待调整道路公交线路集和调整策略奠定基础。主成分分析法是一种利用降维思想简化研究的统计分析方法，是将原来相关性较强的一组变量通过正交变换重新组合，构成几个相互独立的综合变量，形成主成分因子组；根据实际需要可以从主成分因子组中提取若干个主成分因子（综合变量）进行分析，但要求被提取出的主成分因子应尽可能多地反映原来变量的信息。采用相关性分析法，研究主成分因子对客流变化率的影响程度，从主成分因子组中找出对客流变化率显著相关的主成分因子，为划分道路公交线路集提供科学依据。相关性分析法是研究变量间密切程度的一种常用统计方法，是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，用相关系数以及不相关的假设成立概率p衡量两个变量因素的相关密切程度；通常若p＜0.05，则认为变量之间显著相关。采用多层聚类分析法，以主成分因子得分为基础对道路公交线路进行分类，并针对分类类别结合客流变化率给出相应的调整优化策略。

城市轨道交通走廊待调整道路公交线路集确定步骤如下：

（1）确定城市轨道交通走廊带宽L，提取途经城市轨道交通走廊内的道路公交线路集。

（2）确定道路公交线路的客流变化影响因素。分析道路公交线路的客流影响因素，选取几个主要的影响因素进行主成分分析，获得互为正交的主成分因子组。每个主成分因子是由几个影响因素组成的综合变量，可表示为Fac，i=aiX1+biX2+…miXj。

（3）确定各主成分因子对客流变化的影响程度。引入客流变化率指标，分析主成分因子与道路公交线路客流变化率的相关程度，找出对客流变化率有显著影响的主成分因子。

（4）划分线路子集。计算对客流变化率具有显著影响的主成分因子的标准化值，对其进行聚类分析。将城市轨道交通走廊内道路公交线路划分为几个线路子集，总结出每个线路子集的线路特征。

（5）分析每个线路子集的客流变化程度，确定各线路子集对应调整策略，得出停开线路集、需调整线路集、不调整线路集。

3 城市轨道交通走廊带宽确定方法

HCM 2000（美国交通研究委员会（TRB）编写的《道路通行能力手册》）中将交通走廊（Corridor）定义为：一系列平行的、服务于两个固定区域之间的道路和交通方式，且它们之间具有相互竞争关系。本文将城市轨道交通走廊定义为以城市轨道交通线路为核心，两侧一定距离辐射范围所形成的带状区域。既有研究表明，城市轨道交通走廊空间增值效应显著，走廊内土地价值及商业开发价值明显高于非走廊区域；乘客在城市轨道交通走廊内对城市轨道交通方式的选择偏好较大。

梳理既有研究成果发现，城市轨道交通沿线住宅价格有明显的空间分布规律和辐射效应。如：深圳市，距离轨道交通站点700 m半径区域内的土地价格平均增值19.5%，100 m半径区域内的土地价格平均增幅37.8%；北京市，轨道交通对住宅价格的影响距离为0.3～1.0 km；香港，轨道交通对周边商业地价提升影响显著，一次影响半径350m，二次影响半径550 m；欧美学者指出轨道交通站点对周边土地价值影响圈层半径为0.8 km；日本学者建议影响圈层半径取值2 km。

通过梳理乘客在城市轨道交通走廊内对城市轨道交通方式的选择偏好的研究发现，在通过步行、自行车、小汽车换乘城市轨道交通的乘客中，步行方式的乘客从道路公交转移到城市轨道交通的比例最大。在换乘城市轨道交通的各种交通方式中，步行往往是最主要的接运方式。比如：上海市区内轨道交通站点调查数据表明，在轨道交通的接驳方式中，步行所占比例约为53%。根据城市轨道交通站点步行接驳客流聚集效应的距离衰减函数曲线，结合上海10个郊区轨道交通站点的实地调查数据，经计算得到：郊区轨道交通站点80%位值的步行接驳距离为801 m。笔者2011年采用网上问卷的形式调查城市轨道交通乘客对步行的最大忍受时间，获得有效问卷162份，根据累积频率曲线，85%位值为14.97 min，即步行距离城市轨道交通车站约1 km。以上分析表明城市轨道交通对周边地价影响范围与步行接驳城市轨道交通的衰减函数曲线计算结果基本一致。参考深圳、北京等城市的轨道交通站点周边土地价值、商业开发价值影响范围及笔者的调查结果，确定城市轨道交通两侧1 km半径范围区域为城市轨道交通走廊。

4 道路公交线路客流影响因素主成分分析

城市轨道交通走廊内道路公交线路客流的影响因素很多，本文将其归纳为道路公交线路基本属性、道路公交与城市轨道交通的相对位置属性和线路区位属性3类。

4.1 道路公交线路基本属性

道路公交线路基本属性包括线路长度、线路非直线系数、发车频率、配车数量、行程时间、设站数量、票价等。

4.2 道路公交与城市轨道交通的相对位置属性

道路公交与城市轨道交通的相对位置属性常采用道路公交线路与城市轨道交通平行/重合长度、平行/重合站点数等指标来描述。二者的相对位置可分为平行类、垂直类和混合类（见图1）。

图1 城市轨道交通线与道路公交线的空间位置关系示意图

为了准确描述道路公交线路与城市轨道交通的相对位置关系，本文提出3个变量：城市轨道交通走廊内道路公交线路长度L1；城市轨道交通走廊内道路公交线路在城市轨道交通线的投影长度L2；城市轨道交通走廊内道路公交线路与城市轨道交通线的夹角α。图1a）中的道路公交线路R1和R2在城市轨道交通走廊内与城市轨道交通的相对位置属于平行类，两条线在城市轨道交通线上的投影长度相等，在走廊内长度及与城市轨道交通线的夹角α不同；图1b）中的道路公交线路R3和R4与城市轨道交通线的相对位置属于垂直类，两条线与城市轨道交通线的夹角相同（为90°），投影长度相等，但在走廊内的线路长度不同；图1c）的道路公交线路R5和

R6有部分线路段与城市轨道交通线垂直，有部分线路段与城市轨道交通线平行，与城市轨道交通线的相位位置属于混合类，两条线在城市轨道交通线上的投影长度及在走廊内线路长度相等，但与城市轨道交通线的夹角不等。

4.3 线路区位属性

根据道路公交线路起终点所在区域的社会经济水平、人口水平、沿线用地开发成熟程度等，采用分类变量对城市轨道交通走廊内道路公交线路进行标准化（见表1）。以上海轨道交通6号线为例，结合浦东新区各街道、镇常住人口分布情况，以及6号线走廊内道路公交线路布局情况，将线路区位属性变量标准化为3类分类变量。

表1 道路公交线路区位分类变量

采用SPSS软件对上述3类客流影响因素中的11个变量进行主成分分析。依据缩减后变量对原始11个变量的变异性解释度不小于85%为原则，经过多次试算和筛选，确定参与主成分分析的因素，包括：线路长度、范围内长度、范围内投影长度、与城市轨道交通线路夹角、站点数、配车数、发车间隔和区位类别8个因素。主成分分析的主要结果包括：旋转后因子载荷矩阵，可用于因子归类命名；因子得分系数，用以得出主成分因子表达式；估计回归因子分数的协方差矩阵，用以证明主成分因子之间相互独立。

以上海轨道交通6号线走廊为例，根据试分析时生成的碎石图，提出4个因子时，因子之间特征值差值较大，明显优于提出3个因子或5个因子，因此设定提取4个主成分因子。由于主成分分析的初步因子荷载矩阵对8个参与分析的因素的差异性不明显，采取方差最大旋转对因子进行正交变换标准化，使每个因子上的具有最高载荷的变量数最小（见表2）。将表2中每个因子相关系数绝对值较大的因素归在一起形成新的一类主成分，结合这些变量的原始含义，将新形成的4个主成分因子分别命名为位置关系因子、线路属性因子、运能条件因子和线路区位因子。依据因子得分系数，可以写出每一个主成分因子表达式，每一个因子是由荷载变量数较高的几个变量组成的综合变量（见表3）。表3的数据表明，这4个主成分因子可以解释原始8个变量的85.76%的变异，且4个主成分因子之间相互独立。

表2 旋转后因子荷载矩阵

5 基于主成分分析法的待调整道路公交线路分类方法

采用相关性分析法研究4个主成分因子对道路公交线路客流增长率的影响程度。以途经上海轨道交通6号线走廊的70条道路公交线路为例，根据相关部门提供的轨道交通6号线通车前（2005年道路公交线路日客流量）和通车后（2010年道路公交线路日客流量）的客流数据计算得到各线路客流增长率，其中有27条线路日客流量出现负增长，43条线路日客流量有增长。客流变化率与主成分因子的相关性分析见表4。线路属性因子、线路区位因子对客流增长率双侧不显著的假设检验概率为0.003＜

0.05，具有显著性水平分别为99.7%的相关性和99.6%的相关性。运能条件因子对客流增长率双侧不显著的假设检验概率为0.000，具有显著性水平为100%的相关性。位置关系因子并非客流增长率的主要影响因素，实际上大部分道路公交线路在城市轨道交通走廊内的长度只占道路公交线路总长的一小段。以途经上海轨道6号线走廊的70条线路为例，2/3的道路公交线路在轨道交通6号线走廊内的线路长度占线路总长度比例＜30%。因此，我国有轨道交通的城市以轨道交通和道路公交线路位置关系属性中的复线长度作为调整道路公交线路集的判别指标，会导致方案欠合理的概率较大。

表3 主成分分析结果

表4 客流变化率与主成分因子的相关性分析

对表3中的主成分因子表达式计算值标准化后进行聚类分析，以便对道路公交线路划分子集。以上海轨道交通6号线走廊为例，计算出70×4=280个标准化值。采用k均值分类法对其进行聚类。对比发现聚成3类时标准化值的统计指标特征明显，结果见表5。为了确定3个线路子集的调整策略，引入客流增长率指标进一步分析，结果见表6。

从表6中可看出，子集Ⅰ的线路的客流大幅下降，子集Ⅱ的线路的客流中等程度下降，子集Ⅲ的线路的客流略有上升或略有下降。进一步分析待调整线路子集：第Ⅰ类子集中的线路和第Ⅱ类子集中的线路的特性，Ⅰ类子集中的线路客流较低，配车数少，发车频率低；Ⅱ类子集中的线路有稳定的客流需求，配车数适中，发车频率正常。分析各线路与城市轨道交通线相对位置的3个变量的变化规律可知：Ⅰ类子集中的线路与城市轨道交通线连续重合长度＞5.7 km，且线路全线在城市轨道交通走廊内；Ⅱ类子集中的线路仅有部分与城市轨道交通线重合，85%的线路与城市轨道交通复线长度L2＞3.8 km，与城市轨道交通线夹角α＜35°。Ⅱ类子线路中有些线路在城市轨道交通线两侧延伸较长，线路总长度超过25 km；有些线路在城市轨道交通线两侧延伸较短，线路总长度约18 km。上海市区合理线路长度为15～20 km。

表5 线路子集特征分析

表6 线路子集客流增长率特征

因此将线路子集Ⅰ确定为停开线路集，线路子集Ⅱ确定为需调整线路集，线路子集Ⅲ确定为不调整线路集。其中线路子集Ⅱ中在城市轨道交通线两侧延伸较长的线路，建议缩线或拆线，为城市轨道交通站提供接驳服务；在城市轨道交通线两侧延伸不长的线路，建议通过调整站点让线路联结走廊内的大型客流集散点，服务城市轨道交通走廊内的短途客流。

将该方法得出的调整线路子集与上海浦东道路公交运营管理部门真正实施的线网调整方案进行对比：Ⅰ类子集的线路中，773路已停开；339路是夜宵线，在轨道交通6号线停开时段的22：30—5：30提供服务；783路为配合轨道交通6号线开通已调整走向。Ⅱ类子集的线路中，83、638、995、989、936、968、86路这7条道路公交线配合轨道交通6号线的开通已对线路部分走向进行调整。由于轨道交通6号线金桥站至世纪大道站区段高峰时段客流拥挤，因而调整了130、584、610、787路4条道路公交线路的运能；338是夜宵线在轨道交通6号线停开时段23：15—4：15提供服务；782、843、980、780、630、978路6条道路公交线通过减少班次或缩短运行时间对运能进行了缩减；其余5条线路由于历史原因、居民出行便捷性要求及联系区域社会服务活动点等方面原因而未做出调整。

6 结语

本文通过对道路公交线路客流影响因素主成分分析，提取了位置关系因子、线路属性因子、运能条件因子、线路区位因子，利用k均值分类法，得出城市轨道交通走廊道路公交线路分类子集，最后以客流变化率作为道路公交线路子集调整策略的判别标准。通过本文的研究结果发现，待调整线路的传统经验判别法忽略了道路公交线路客流来源及区位等重要因素，因此缺乏合理性。确定待调整道路公交线路集，除了考虑复线长度，还应考虑线路的配车数和发车间隔、平均站距等属性。本文提出的方法有助于优化目前国内各城市的主要考虑道路公交线路与城市轨道交通相对位置关系的经验判别调整方法。后续研究建议：（1）本文的城市轨道交通走廊中的道路公交线路客流变化率来自道路公交部门的统计数据，为了使本文提出的方法有更好的推广性，后续研究中建议开展城市轨道交通走廊道路公交客流变化率预测模型研究，以便在城市轨道交通通车前能够预测各条道路公交线路的客流变化，有助于各线路子集确定相应的调整策略。（2）本文研究基于上海的道路公交线网和城市轨道交通客运走廊，建议在后续研究中进行不同城市适应性验证。

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Determination of Bus Route Set Adjustment in Rail Transit Corridor

Wu Jiaorong，Li Ming，Wang Chen

One of the key elementsin public transportation network planningis to optimize and adjust the bus routes in rail transit corridor.By means of literature review and filed survey，the width of rail transit corridoris firstly determined；then，by using the principal component analysis method，4 principal component factorsare extracted，including the relative position，route attribute，transport capacity and route location from the impact factors of passenger flow variation of bus routes in rail transit corridor.Through the study，factors of route attribute，transport capacity and route location are found to have significant influence on the variation of passenger flow.Finally，according to the standardized value of principal component factors，the bus routes in rail transit corridor are classified into subsets of bus routesby clusteranalysis method，the bus route set that needs to be adjusted with passenger flow variation rate is determined.

urban rail transit corridor；principal component factor；bus route setfor adjustment；route attribute；transport capacity；relative position

U 491.4+31

2012-10-23）

*国家自然科学基金项目（51278363）；中央高校基本科研业务费专项资金。