基于大数据的雷达图分析法在城市轨道交通客流评价中的应用

崔 扬 李井波 马 山

(天津城市规划设计研究院，300201，天津//第一作者，高级工程师)

国内外关于城市轨道交通车站选址的相关研究，多应用经济地理学原理，以站点覆盖最大的经济效益产出区域为目标，或以线网乘客总体出行时间最短为目标，建立数学模型来进行车站选址。文献[1]探索了影响城市轨道交通站点选址的因素，并以此为基础，综合应用德尔菲法、层次分析法、熵权法、模糊物元分析理论和最优度理论建立评价指标体系。文献[2]提出，选址需要考虑人流集散、与商业衔接、与停车设施衔接、与对外交通方式衔接等方面需求。但这些方法比较复杂和抽象，过于理想化，车站选址方案往往难于落实，而且与影响城市居民使用轨道交通系统的最直接因素相关性较小。

在线网规划实际工作中，多基于现状出行及土地利用规划情况进行居民出行预测，通过最重要的客流节点锚固线网，沿主要客流通道布设线路，综合考虑客流吸引点和可实施性选取车站位置。

雷达图分析法也可称为戴布拉图、螂蛛网图、蜘蛛图分析法，是一种基于评价对象构建的多变量对比分析方法。该方法能够直观、形象地反映评价对象的综合特性，因此被广泛用于经济、技术、社会等较多领域。文献[6]运用雷达图分析法对电能质量进行了综合评估; 文献[7]将雷达图分析法应用于高校学位授权点监控，构建了监控机制指标模型; 文献[8]将雷达图分析法引入到民营快递企业竞争力评价的研究之中。该方法在城市建设方面也有一定的应用研究，文献[10]和文献[11]分别在公路工程项目风险评价中和城市森林建设水平评价中有所尝试，但在城市轨道交通车站选址工作中尚未有相关研究。

本文尝试将雷达图分析法应用在城市轨道交通规划及评价中。以天津地铁1号线为例，对车站周边土地利用特性、交通衔接条件及商业成熟度等影响车站客流的主要因素进行综合评价，构建基于雷达图分析法的评价函数，给出定量分析结果，并与实际客流表现进行比对，进而验证该方法的可行性。

1 评价方法

1.1 评价指标体系建立

影响城市轨道交通车站客流的因素较多，主要有沿线用地开发情况和交通衔接水平。本文根据数据可获得性，挑选以下5个评价指标对车站选址情况进行评价，形成雷达图的5个指标轴。

(1) POI(兴趣点)密度：车站周边的交通吸引点数量和吸引强度是决定车站客流的最根本因素，通过车站周边600 m范围内兴趣点的数量，计算POI密度的大小，以此反映车站选址周边地区用地情况对主要客流吸引点数量的影响。

(2) 评论数：采集相关网站对周边600 m客流吸引点评论数，该数据可以在某种程度上反映周边客流吸引点的吸引力。

(3) 土地开发度：车站周边土地开发强度越高，各种用地性质种类(居住、商业、办公和休闲服务等)越多，线路全日客流的强度就越有保障。本文通过统计车站周边600 m范围内的建筑面积，计算周边用地混合度得到每个车站的折算系数，然后将两者相乘得到车站周边土地开发度指标。

(4) 交通衔接条件：站点周边地区的交通可达性以及车站接驳体系的成熟程度，是制约客流的主要因素。本文主要选取车站周边道路网密度、人行道面积率、出入口周边机动车及自行车停放场地面积、公交车站经停线路数等指标，经过同等权重的无量纲化处理得到交通衔接水平评价值。

(5) 区域逗留人数：进出车站周边区域并逗留的人流量，与车站客流量直接相关，也是以上各个因素的直观反映。该指标可以通过手机运营商的信令数据获得。本文拟通过某运营商工作日一天(00:00—24:00)内手机数据推测站点周边区域人员数量。

1.2 雷达图综合评价函数的建立

本文定义5个评价指标的权重相同，通过这5个评价指标绘制相同权重的五边形雷达图，并采用雷达图的面积、周长2个特征量反映不同车站的综合水平及各个评价指标的均衡性。

1.2.1 特征量的计算

每个雷达图都是由5个指标组成的三角形，且每个三角形中的一个角度为已知量，可以通过各指标的长度及指标间的角度得到每个三角形的面积，进而得到每个雷达图的面积，见公式(1)；同理周长也可以利用三角函数取得，见公式(2)。

(1)

(2)

式中：

S——雷达图面积(面积评价特征量)，其数值越大说明车站总体优势越强，越小则较弱；

L——雷达图周长；

n——指标个数(本文为5)；

Ri,Ri——分别表示指标轴i和j的长度。

1.2.2 评价函数的确定

通过上述面积和周长特征量建立评价函数W:

W=SQ

(3)

(4)

式中：

Q——周长评价特征量，表示参评车站雷达图面积与等同于该雷达图周长的圆面积的比值，反映各评价指标的均衡性，其数值越大均衡性越好，反之则较差。

最后利用评价函数计算综合评价指标Y:

(5)

2 天津地铁1号线基础数据的获取与处理

2.1 天津地铁1号线概况

天津地铁1号线是天津最早的地铁线路，1984年正式开通运营。北起刘园站，南至财经大学站，全长26.2 km，共设置车站21座。列车编组为 6节B型车，早晚高峰的发车间隔为5 min，平峰的发车间隔为8 min。目前1号线的日均客流量约30万人次。

2.2 基础数据的获取

POI密度，通过大众点评网查找每座车站周边600 m半径内具有一定热度的兴趣点的数量；评论数为POI点评论数汇总；土地开发度，通过600 m半径内各地块现状用地性质资料进行计算；交通衔接条件，通过统计车站600 m半径内路网密度和人行道密度、出入口100 m半径内公交车站经停线路数和车辆停放场地面积进行计算；区域逗留人数，通过某手机运营商工作日1 d(00:00—24:00)内手机数据反映1 d内进出车站周边600 m半径范围内，逗留30 min以上的手机数量，以此推测站点周边区域人员数量。

将原始数据无量纲化，即将最高值定位为1，按比例进行处理，计算结果见表1。

表1 天津地铁1号线各车站评价指标表

根据5个评价指标绘制的各站雷达图如图1所示。图1能够直观反映出各站的综合情况。

3 天津地铁1号线客流分析与评价

3.1 雷达图评价值

通过式(5)综合评价函数计算天津地铁1号线各站的综合评价值，将综合评价指标值最大的营口道站的数据定为1，对其他车站的综合评价值进行同比例处理，得到评价相对值，如图2所示。

从综合指标数据来看，营口道站和小白楼站的指标数值最高，果酒厂站和财经大学站的指标数值最低。采用百分制进行比较，如果营口道站为100分，60分以上的车站仅有3个，分别是营口道站、小白楼站、鞍山道站，其余车站分数均不到60分。

3.2 天津地铁1号线各车站实际客流表现

本文取天津地铁1号线某典型工作日各车站的出站客流量数值进行验证，原始数据如图3所示。

从车站的实际客流表现来看，营口道站和小白楼站客流量最高，陈塘庄站和西站站客流量最低。

为将客流数据与雷达图指标进行对比，同样对天津地铁1号线各车站的出站客流数据进行无量纲化处理。将各站客流量中的最高值作为1，进行等比例无量纲化处理，结果作为各站的出站客流计算值，见表2。

表2 天津地铁1号线各站出站客流计算值

同样，采用百分制进行比较，如果营口道站客流表现100分，排名第二的小白楼站的分数也仅为53.6分，客流表现差距很大，大部分车站客流量都不尽人意。

将天津地铁1号线各站的评价相对值和客流计算值连线等比例绘制成曲线，如图4所示。由图4可见，两者的相关性较大，趋势基本一致，由此可以认为，评价指标基本可以反映车站的客流表现。但是从趋势图上可以看到一种现象：在城市中心区，评价相对值与实际客流拟合程度非常好(除了鞍山道站以外)，而在城市外围地区(北侧自勤俭道站开始，南侧自复兴门站开始)客流表现逐渐优于评价相对值，而且越到外围差距越大。

用地开发强度a) 刘园站用地开发强度b) 西横提站用地开发强度c) 果酒厂站

用地开发强度d) 本溪路站用地开发强度e) 勤俭道站用地开发强度f) 洪湖里站

用地开发强度g) 西站站用地开发强度h) 西北角站用地开发强度i) 西南角站

用地开发强度j) 二纬路站用地开发强度k) 海光寺站用地开发强度l) 鞍山道站

用地开发强度m) 营口道站用地开发强度n) 小白楼站用地开发强度o) 下瓦房站

用地开发强度p) 南楼站用地开发强度q) 土城站用地开发强度r) 陈塘庄站

用地开发强度s) 夏兴门站用地开发强度t) 华山里站用地开发强度u) 财经大学站

图1 天津地铁1号线各站点雷达图

图2 天津地铁1号线各车站综合评价值及评价相对值

图3 天津地铁1号线某典型工作日各车站出站客流量

图4 天津地铁1号线各站评价相对值与客流趋势对比图

(1) 外围地区车站差异分析：从天津的城市开发情况来看，居住人口仍然集中在城市中心区，外围车站所处的快速环路以外区域的土地利用强度不高、人口较为分散，因此按照600 m半径计算的各类指标均较少。而且城市外围地区车站的接驳条件较好，实际服务范围应大于600 m，车站越靠近外环线，服务范围就越大，因此测算的评价指标低于客流表现。

(2) 鞍山道站分析:该站雷达图各项指标除评论数外均较高，所以该站的相对评价值达到0.71。但该站出站客流量明显低于其前后的两座车站，造成这种现象的因素可能是：①鞍山道站与东侧客流最大的营口道站间距仅为850 m，而本文采用的车站服务半径为600 m，两车站服务范围重合较大，这导致车站的各指标相互影响。②鞍山道站距天津总医院较近，周边的兴趣吸引点主要为医院配套的相关服务业，进出该站周边区域的多为就医患者及陪同人员，本身使用地铁出行的比例就较低；而且鞍山道站为侧式站台，进出站较为不便，导致就医人员多采取其他交通方式。

从以上的车站实例分析及分指标的汇总图(见图5)来看， POI密度与车站客流相关性最好；评论数一定程度上反映了车站周边用地的吸引力，特别是周围商业设施较多的车站，与车站客流相关性较好；用地开发情况整体与客流趋势一致，特别是在城市中心区；交通衔接指标综合考虑了多方面设施，可以简单反映车站交通衔接条件，但交通衔接更需要运营管理及服务方面的综合配套政策，虽然天津地铁1号线个别车站的交通衔接先天条件较好，却并未进行相关的交通衔接规划设计建设及运营管理优化工作，实际客流还有很大的增长空间；逗留人数最直观地反映了车站周边的人口及岗位密度，从图5中可以看到，并不是人员密度最高的车站客流量最大，这是由居民的生活方式、出行习惯和轨道交通服务水平等多方面因素造成的。另外，通过本文的分析，可以看到：根据车站所处区域的不同，天津地铁1号线各车站的实际服务范围差距较大，城市中心区的营口道站、鞍山道站及小白楼等站直接服务半径小于600 m，而外围地区则远大于600 m。

图5 天津地铁1号线各站评价指标分值及客流表现分值折线图

4 结语

雷达图分析法在城市轨道交通车站选址及评价过程中有较大的发挥空间，就方法本身而言，通过分析可得出以下结论。

(1) 本文通过兴趣点、土地开发情况、逗留人数、车站交通衔接条件等数据的挖掘，利用雷达图分析法找到评价各车站的相对分值，该评价值与车站的出站客流量相关性较高，可以近似反应各站客流量的变化趋势。因此，该方法可以在城市轨道交通客流评价中进行应用。

(2) 本文所选取的几个指标比较合理，但根据传统的规划手法，所选取的车站600 m服务半径显得缺少针对性。就本文的实例来说，天津地铁1号线在城市中心区的车站服务半径小于600 m，而在城市外围地区，车站服务半径则大于600 m。下一步，将结合实际调查，对车站的直接服务范围做具体分析，试图找到一定的规律。

(3) 对于天津地铁1号线，通过采用雷达图法进行比较分析，可以看到营口道站的客流表现远远强于其它车站，各站的客流分布很不均衡。天津地铁1号线客流水平仍有较大的提升空间，应充分提升沿线土地利用水平，做好交通衔接保障，提高地铁服务水平。

本文只是就雷达图分析法在城市轨道交通规划及评价工作中的应用进行了粗浅的论证，起到抛砖引玉的作用。该方法仍有待完善，特别是需要继续做好细化指标的选取、划定合理覆盖范围及深化指标权重等工作。

后续研究工作中，将尝试在天津市轨道交通线路运营的后评估中采用该方法，绘制整条线路的雷达图，并比较各条线路的雷达图，进而将该方法应用于城市轨道交通规划的选线工作中。