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本文依托規(guī)劃決策平臺，面向?qū)嶋H規(guī)劃應用場景，依托公交軌道IC卡數(shù)據(jù)、公交運行GPS數(shù)據(jù)、GIS地理空間信息等多源數(shù)據(jù)建立公交綜合運行特征畫像，總結(jié)公交數(shù)據(jù)挖掘利用的數(shù)理分析邏輯。以深圳市寶安區(qū)為例介紹公交運行特征挖掘分析結(jié)果，通過標準化的功能分析引導交通規(guī)劃及案例應用，以期更加高效的支撐公交規(guī)劃量化分析。

公交靜態(tài)服務(wù)水平評估包括公交線網(wǎng)結(jié)構(gòu)分析、公交PTAL分析、公交可達性評估。匹配到路網(wǎng)后的公交線網(wǎng)結(jié)構(gòu)直觀表述了公交線網(wǎng)的靜態(tài)特性，實現(xiàn)了對各類型公交線路的細分檢索。公交PTAL綜合考慮站點步行距離、線路數(shù)、到站間隔等公交運行指標，描述了城市中任意地點獲取公共交通服務(wù)的便利程度，其在用地和設(shè)施投放、區(qū)域中心等級評估、交通管理政策以及區(qū)域公交改善方案制定等各個方面都具有較高的應用價值。公交可達性基于公交線網(wǎng)計算柵格層面的時間和距離可達性指標，與公交PTAL一起量化表征公交服務(wù)水平。

公交客流特征挖掘的關(guān)鍵在于準確推算公交出行的上車和下車站點，并基于推算結(jié)果分析站點客流、OD客流、線路客流、斷面客流、客流溯源等關(guān)鍵指標。公交站點客流可直觀評估公交出行起終點的出行需求；客流OD的最小單元為推導出的乘客上下車站點分布，基于統(tǒng)計聚合的客流OD數(shù)據(jù)對于線路調(diào)度、優(yōu)化至關(guān)重要，同時也是區(qū)域關(guān)聯(lián)程度判別和區(qū)域等級劃分的重要依據(jù)；斷面客流分布從側(cè)面反映了交通線網(wǎng)的負荷程度，體現(xiàn)城市公交服務(wù)水平，為線網(wǎng)規(guī)劃提供必要的數(shù)據(jù)支撐；公交客流溯源可量化分析斷面及站點客流的來源與去向。

公交站間運行速度是根據(jù)公交GPS軌跡分段計算站點與站點間的公交運行速度，與一般的道路運行速度不同的是，公交站點間一般會包括各類型交叉口與交織區(qū)分合流點，對站間運行速度的分析可有效判別路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和早晚高峰對公交線路運行速度的影響。

通過微觀數(shù)據(jù)分析與宏觀場景應用相結(jié)合，規(guī)劃決策平臺集成多維公交數(shù)據(jù)量化分析結(jié)果，以可視化方法表征數(shù)據(jù)分析治理結(jié)論，基于靜態(tài)服務(wù)、公交客流、運營速度等多個維度刻畫城市公共交通運行畫像，直接展現(xiàn)公交線網(wǎng)的運營態(tài)勢，用直觀的特征分析結(jié)果為規(guī)劃設(shè)計助力賦能。

以深圳市寶安區(qū)為例，利用規(guī)劃決策平臺標準化功能對靜態(tài)服務(wù)服務(wù)水平、客流指標和公交線路運行速度等規(guī)劃指標進行快速量化分析。

基于GIS空間地理信息將公交線網(wǎng)與道路網(wǎng)絡(luò)相匹配，量化分析公交線網(wǎng)分布特性。圖3表述了寶安區(qū)公交線網(wǎng)的分布態(tài)勢，可以看到區(qū)內(nèi)公交線網(wǎng)呈軸線擴散的空間形態(tài)，廣深高速、寶安大道是進出寶安區(qū)的主要公交干道，公交線網(wǎng)與軌道線網(wǎng)形成良好互補。

結(jié)合公交線網(wǎng)與軌道線網(wǎng)可達性，從寶安、南山、福田出發(fā)且以公共交通方式出行的乘客大部分可以在一小時內(nèi)抵達機場，高峰期則會有一定遲延。對于以寶安大道沿線為出發(fā)點的出行人，行程時間進一步降低至45分鐘以內(nèi)。東部片區(qū)的行程時間相對較長，鹽田、坪山、大鵬新區(qū)到達寶安機場的時間普遍超過2小時。龍崗區(qū)中部到達機場的絕對里程與鹽田區(qū)相近，行程時間卻相對縮短，顯示出兩地在軌道線網(wǎng)規(guī)劃及基礎(chǔ)設(shè)施完整度等公共交通服務(wù)水平上的差異。

基于公交運行特征測算得出的100*100柵格地塊公交PTAL分布如圖5所示。寶安區(qū)內(nèi)整體公交服務(wù)水平并不突出，高PTAL區(qū)域集中于南部的西鄉(xiāng)、新安片區(qū)，其他區(qū)域則以核心聚集的方式零散分布于寶安大道及廣深公路沿線。對于沙井街道北部等人口稠密區(qū)域，公交服務(wù)水平稍顯不足，相較于已具備完善公共交通網(wǎng)絡(luò)的福田、南山，寶安區(qū)內(nèi)的公交基礎(chǔ)建設(shè)仍有較大提升空間。

在與軌道線網(wǎng)聯(lián)合后，寶安區(qū)內(nèi)PTAL分布有了較大改觀。軌道線網(wǎng)拓展帶動沿線公共交通服務(wù)水平大幅提升，高PTAL區(qū)域進一步聚集，促使寶安中、南部區(qū)域公交服務(wù)整體走強。需要注意的是，在軌道線網(wǎng)尚不足以覆蓋的寶安北部，PTAL改善并不明顯，松崗、沙井等部分人口聚集區(qū)域公交服務(wù)水平尚處于低位，函需針對性的提升措施。

匹配到路網(wǎng)的公交斷面客流可直觀展示寶安區(qū)公交走廊的客流分布情況，斷面客流分布走勢大致與線網(wǎng)分布相對應，廣深高速及寶安大道沿線客流高度聚集，為寶安區(qū)內(nèi)主要公交走廊，走廊內(nèi)客流及軌道1號線、11號線客流均以南北走向為主。

公交客流OD包含寶安區(qū)對外公交出行和內(nèi)部街道片區(qū)間的出行。聚合客流出行軌跡繪制基于寶安區(qū)對外公交出行OD如圖8所示。位列首位的出行目的地為南山區(qū)，占據(jù)了寶安對外公交出行客流的主體，與至其它各行政區(qū)域公交客流總和相當。位列第二、三位的龍華區(qū)。從絕對數(shù)量來看區(qū)域間交通關(guān)聯(lián)較為緊密，深圳東部區(qū)域與寶安區(qū)的交通關(guān)聯(lián)度明顯薄弱。寶安區(qū)公交與軌道OD出行均與南山區(qū)關(guān)聯(lián)最為緊密，寶安區(qū)與光明區(qū)公交OD出行量占比較大。

M413線路跨越寶安、南山、福田三個行政區(qū)，途經(jīng)站點46個，日均客流吞吐量極高。以該線路為例剖析斷面、站點客流分布如圖9所示。M413路公交客流具有典型的高峰通勤特征，早、晚客流分布呈軸對稱態(tài)勢，潮汐特性明顯。早間客流活躍的上行方向以沙井、新橋及瀕臨南山區(qū)的西鄉(xiāng)、新安片區(qū)為主要上客點，下客區(qū)域集中于南頭、粵海、沙河等工商業(yè)用地聚集區(qū)。結(jié)合主要上下客站點500米用地類型分布來看，通勤客流占據(jù)了高峰期線路出行客流的主體。

廣深高速公路為寶安區(qū)公交主干路，道路走勢斜跨寶安全境，最大斷面線路36條。分析線路容量最高的新沙路-鳳塘大道段客流走勢，溯源途經(jīng)該路段的公交客流軌跡如圖10所示。途經(jīng)新沙路-鳳塘大道段的公交客流以松白路-廣深高速-濱海大道沿線為核心聚集區(qū)，客流軌跡呈不規(guī)則帶狀分布，軌跡形態(tài)大致與深圳市西部邊界相吻合，覆蓋寶安、南山、光明、福田等行政區(qū)域。沙井中心客運站、松崗天虹商場、鳳凰客運站等為該路段途經(jīng)客流的主要上下車聚集點，客流量居首位的沙井中心客運站，站點客流趨于飽和。在早晚高峰時期，途經(jīng)該路段的公交客流目的地以沙井、松崗片區(qū)為主，起終點皆位于寶安區(qū)內(nèi)的行程約占途經(jīng)客流總數(shù)的73%。高峰期的區(qū)外出行以南頭、粵海及公明街道為主要目的地，福田區(qū)的福田、南園街道也是上下客流集中區(qū)。

寶安區(qū)內(nèi)高峰期平均公交運行速度約為18.78km/h，新安、沙井片區(qū)擁擠最為顯著，二者高峰期公交運行速度分別為15.33 km/h、15.85 km/h，道路運行狀況較為嚴峻。從線網(wǎng)斷面速度分布來看，擁堵多發(fā)生于交叉口及交織區(qū)合流點，該現(xiàn)象在主干線網(wǎng)節(jié)點處尤甚，對客流走廊的運營效率產(chǎn)生了較大影響。

以寶安區(qū)內(nèi)的629路公交線路時空速度分析為例，該線路的擁堵發(fā)生路段集中于西鄉(xiāng)路口-留仙一路段，高峰期運行速度僅為12.9km/h，遠低于20.4km/h的線路高峰期平均運行速度，平峰期斷面速度維持在23.2km/h，道路狀況較為暢通。早高峰期間寶安桃源居西-鐘屋段、固戍村-勁力集團段運行速度下降明顯，晚高峰時擁堵路段有所增加，以福永家私街-福永汽車站段擁堵狀況最為嚴重，運營速度僅為7.7 km/h。公交路段的時空運行速度評估為線路特征分析提供了定量化解讀，對公交專用道布局優(yōu)化起到了重要的支撐作用。

本文依托規(guī)劃決策平臺，基于公交靜態(tài)服務(wù)水平、公交客流指標、線路站間運行速度三個維度橫向展開，面向交通規(guī)劃中的公交特征治理應用，結(jié)合案例分析結(jié)果闡述了公交特征挖掘在實際業(yè)務(wù)場景中的支撐作用?；诤Ａ抗粩?shù)據(jù)分析提取出的公共交通運行特征對于交通線網(wǎng)規(guī)劃運營的科學性和前瞻性具有重要意義，利用量化分析結(jié)果進行剖析預測，指導規(guī)劃及運營過程中的相關(guān)決策，使抽象的場景具象化，以不斷提升數(shù)據(jù)處理及應用水平。