基于空间分类的铁路枢纽客运需求预测方法

刘新杰，刘明敏，丁晨滋

(广州市交通规划研究院，广州 510030)

随着全国高速铁路网的建设，大批功能型交通枢纽城市逐渐形成[1]，这些城市都有通达性非常好的铁路交通枢纽，将国铁(高铁+普铁+城际)、城市地铁与长途客运、公交交通、小汽车等多种交通方式有机融合在一起，这些铁路交通枢纽不仅是城市对外联系的重要节点，也是区域城市之间、区域城市对外长途联系的重要纽带.

铁路枢纽客运需求不仅是场站布局、线路运营组织的数据基础，也为到达城市各角落的接驳设施设计提供重要参考.近几年，在铁路客运需求预测方面主要研究成果[2-9]包括：吴华稳[2]、袁胜强[3]、孙丽[4]等分别利用灰色模型、神经网络模型和组合模型预测铁路客运需求.京沪高铁客运需求利用MD方法，通过计算潜在客运需求和显化率获得线路客运需求[5].广珠城际基于SARIMA模型进行短时客运需求预测[6].陈坚等[7]提出了枢纽吸引力概念,通过直接客运需求和间接客运需求两部分系统预测枢纽及其周边区域交通发生吸引需求.段然等[8]用时间序列SARIMA模型预测站点客运需求.Pengpeng J[9]利用卡尔曼滤波模型进行短期客运需求预测.

从近几年研究可看出，在铁路客运需求预测方面的研究主要集中在客运总需求的预测和具体线路客运需求的预测上，关于铁路枢纽客运需求的预测研究较少且预测方法有一定的局限性：①预测思路仅包含城市对外需求，没有包含过境交通需求和城市内部需求，预测结果不完整；②单点预测思路存在“各自为营、就点论点”的局限，往往导致单个枢纽预测结果盲目偏大、各枢纽总和远远超出全市实际需求的情况；③时间序列预测法需要有历史数据基础，不适用于新建铁路枢纽客运需求预测.

新背景下铁路枢纽的功能具有复合性，功能的复合性意味着客运需求的复杂性.本次研究采用全局统筹的方式，通过分析交通出行空间特征，总结各类出行与铁路枢纽客运需求的关系，针对不同类型出行设计不同的预测模型.

1 出行空间分类与枢纽客运需求关系

1.1 出行空间分类

以某一城市为研究视角，交通出行在空间上可分为3类：城市内部出行、城市对外出行和过境交通出行.城市内部出行的起点和终点在空间上均位于城市范围内；城市对外出行的起点或终点有一端在空间上位于城市范围外；过境交通出行的起点和终点在空间上均位于城市范围外，但必须使用城市空间范围内的交通设施才能完成出行.

传统铁路及枢纽的主要功能是承担城市对外交通出行，但在都市圈、大湾区、城市群发展的背景下，铁路枢纽不仅服务本城市对外出行，还服务其辐射城市的对外交通出行(枢纽城市的过境交通需求)，对于枢纽周边有综合开发的，还服务部分城市内部交通出行.深刻剖析3类交通出行特征与铁路枢纽的关系，才能准确预测铁路枢纽客运规模.

1.2 各类出行与铁路枢纽关系

利用铁路的城市对外出行，每一次出行，都可能产生1次或2次枢纽客运需求.如图1所示，枢纽城市去往C城市的出行，若通过步行、地铁、公交等方式到达枢纽①，再乘坐高铁到达C城市，则铁路枢纽①客运需求为1次.若通过城际到达枢纽①，再乘坐高铁到达C城市，则铁路枢纽①客运需求为2次，城际出站1次，高铁进站1次.

利用铁路的过境交通出行，根据城市间是否有直达线路，铁路枢纽的客运需求可能是0次或2次.如图1所示，从A市到B市，有直达城际，在枢纽①无须上下车，所以A、B城市间出行铁路枢纽①客运需求为0.而A市到C市，需要先通过城际到达枢纽①，再通过高铁到达城市C，则铁路枢纽①客运需求为2次，城际出站1次，高铁进站1次.

图1 铁路枢纽客运需求构成

城际承担的部分内部交通需求，其交通出行特征与城市地铁类似，每次出行在单个枢纽的客运需求量为1次.

2 铁路枢纽客运需求分类预测方法

2.1 城市对外交通需求预测模型

枢纽客运需求中城市对外出行部分，本次研究采用“全市对外需求总量及分布—交通方式划分—铁路客运需求—各线路客运需求—各枢纽客运需求”的步骤进行预测(图2).部分对外出行需要先利用铁路方式到达综合枢纽，再利用铁路出行，这部分需求即枢纽内部换乘量，也是枢纽客运需求的组成部分，需要单独预测.

图2 铁路枢纽中对外出行需求预测流程

2.1.1 总量及分布预测

对于城市对外出行总量，本次提出了基于城市引力的空间需求预测模型，引力模型是应用广泛的空间相互作用模型，是分析和预测空间相互作用形式的数学方程[10].

出行总量与人口分布、城市或区域间的引力相关，本次研究利用城市间的引力大小和人口总量来确定城市间的出行规模大小.

Vij=kijTij

(1)

(2)

(3)

(4)

式中：Vij为城市i与城市j的出行量(人次/d)；Tij为城市i与城市j的引力；kij为修正系数，利用现状城市间交通需求规模、城市引力的计算值拟合获得；Qi为城市i的质量；dij为城市i与城市j的时间距离(h)；Gi为城市i的地区生产总值因子；Ri为城市i的常住人口因子；x1、xn表示通过某种方式到达目的地的时间(h)；α,β,γ为系数.

通过城市引力模型获得各城市的出行总量，实际上也获得了对外出行分布.本方法不仅适用于枢纽城市与其他城市之间出行预测，还适用于外部城市相互之间出行(过境交通)预测.

2.1.2 方式分担预测

对外出行方式主要有铁路、城市地铁、公路客运、小汽车、航空、水运等，利用LOGIT模型进行方式划分，获得铁路方式客运需求总量.Logit是比较成熟的方式划分方法，在此不再赘述.

(5)

式中：Pi为从出发地至目的地出行总量中，方式i分担比例/%；n为方式总量；ui为方式i的成本效用；uj为方式j的成本效用，与出行距离、费用、舒适度等相关.

2.1.3 各线路客运需求预测

通过方式划分，获得铁路方式客运需求总量及分布，分配到各条线路上，主要考虑各条线路运行速度、票价、辐射人口、发车频率因子等因素.不同制式线路的票价因子和发车频率因子有较大区别，利用影响因子划分模型，将铁路客运需求划分到具体线路中去.

(6)

式中：Li为线路i的分担比例(%)；RLi为铁路线i辐射的人口因子；Fi为铁路线i的票价因子；Hi为铁路线i的发车频率因子.

2.1.4 各枢纽客运需求预测

获得各线路客运需求后，根据线路途经枢纽的功能和覆盖人口，将线路客运需求分配到各枢纽.覆盖人口应结合枢纽接驳系统的交通可达性来测算，该方法更符合城市居民出行对时间和便利性因素的考量.

(7)

式中：Mi为枢纽i的分担比例(%)；RMi为枢纽i辐射的人口因子，包括枢纽接驳系统覆盖的人口；Di为枢纽i的功能因子.

在枢纽利用铁路出行只是对外出行的一部分，对外出行还包括各起讫点到枢纽的接驳出行.若利用铁路接驳，这部分接驳需求即枢纽内部换乘量，也是枢纽客运需求的构成部分.

由于受高铁、普铁在票价或发车频率的限制，承担接驳功能的铁路一般为城际.根据枢纽接驳城际线路覆盖人口占枢纽覆盖总人口的比重，可获得枢纽内部换乘比例.

(8)

式中：Ni为研究枢纽内部换乘比例(%)；RMi1、RMi2、RMi3为枢纽直接覆盖人口，轨道、公交等城市交通接驳设施覆盖人口和城际接驳覆盖人口；α、β、γ为权重系数.

此方法适用于规划阶段需求预测，在线路运营阶段，运营组织方案确定后，换乘客运需求根据运营组织可进行具体预测.

2.2 过境交通需求预测模型

过境交通需求部分，预测方法与城市对外出行部分预测方法类似，但在方式划分阶段，由于高速公路、高速铁路等兼顾过境交通及城市对外交通的功能，作为过境交通设施，通行能力需要折减，通行能力的折减会影响出行的时间、舒适度等，导致综合出行成本变化，从而会影响Logit模型方式划分结果.在前期规划阶段，通行能力的折减主要考虑各线路功能定位、枢纽运输组织规划以及城市对外交通模型结果等，采用定性与定量想结合的方法.

从线路出行需求到枢纽出行需求阶段，可分为3种情况处理：①若两市之间有直达铁路线，不论直达线路在本市铁路枢纽是否经停，过境交通均不会对本市交通枢纽产生需求；②若两市之间无直达铁路线，且跨线运营工程可实施性差，则过境交通需要在本市铁路枢纽换乘；③若两市之间无直达铁路线，但工程上可安排跨线运营，则过境交通不用出站换乘，不会对本市交通枢纽产生需求.

2.3 城市内部交通出行预测模型

铁路枢纽承担城市内部出行需求部分，采用四阶段法进行预测，其中铁路作为一种轨道交通方式，参与交通方式划分、交通分配，与城市内其他交通方式一起分担城市内部交通出行.模型分配后，可获得各城际线路及城际枢纽交通需求[11]，如图3所示.

图3 铁路枢纽中城市内部交通需求预测技术路线

步骤1综合考虑人口、收入水平、拥车、出行目的等因素，预测各小区交通生成总量.

步骤2使用双约束重力模型进行出行分布，小区间综合出行成本计算时，城际铁路也作为一种出行方式.

步骤3利用Logit模型进行方式划分，其中城际铁路也参与方式竞争，获得轨道方式出行矩阵.各方式初步分配后，步骤 2、步骤 3进行多轮循环，直至收敛.

步骤4将轨道方式出行矩阵分配至轨道网络，轨道网络包括城市地铁、市域铁路、城际线路等，分配后获得各城际线和城际枢纽交通需求.

在出行分布及方式划分阶段，城际铁路也是城市内部交通设施的一部分.但由于城际线路除服务内部交通需求外，还服务城市对外出行和过境交通出行，并非全部通行能力留给城市内部出行，因此，参与分配的各城际线路的通行能力应根据对外及过境交通模型结果进行折减.

2.4 铁路枢纽客运需求总量

每个铁路枢纽总客运需求等于对外需求、城市内部需求、过境交通需求3部分的总和.

3 广州市铁路枢纽客运需求分类预测实例

根据最新的《广州市轨道交通线网规划》和《粤港澳大湾区城际铁路建设规划》，广州市未来将形成“五主四辅”铁路枢纽结构，其中5个主要枢纽包括：广州枢纽、广州南枢纽、广州东枢纽、白云枢纽、佛山西枢纽.远期规划线路包括城际12条，高铁10条，普铁3条[12](图4、表1).

表1 主要铁路枢纽定位及分工

图4 广州市铁路枢纽及线路规划布局图

3.1 对外及过境交通需求预测

经预测，规划年广州对外出行规模728万人次/d(双向)，对外出行的77%集中在粤港澳大湾区范围内，与佛山、东莞、中山、清远等相邻城市的出行比例约为69%.其中铁路方式出行规模约177万人次/d，分担率为24%，折合发送量88.3万人次/d.

规划年经过广州的过境客运出行规模约232万人次/d，主要方向：①东莞深圳至北部、西部城市交通需求；②东莞深圳至中山珠海等跨江交通需求；③佛山至北部城市、东部城市交通需求.其中铁路方式出行规模约78万人次/d，分担率34%，大部分出行直接跨越广州，需要在广州枢纽换乘的铁路发送规模约19.4万人次/d.

对外及过境客运需求中，铁路方式总发送量约108万人次/d.主要铁路枢纽客运需求发送规模如表2.

3.2 内部交通需求预测

规划远期，根据广州市综合交通模型计算，内部出行总量为6 250万人次/d，其中轨道方式总量1 981万人次/d，通过城市轨道与城际等铁路线路分配，获得城际客运需求为27.3万人次/d.主要铁路枢纽客运需求发送规模如表2，图6.

图5 规划年广州对外及过境出行期望线

图6 规划年广州市内部出行轨道方式客运需求分配

表2 主要铁路枢纽客运规模

3.3 枢纽客运需求

远期规划，广州市铁路发送总量约135万人次/d，是现状的铁路发送总量的3倍.4个主要枢纽客运需求占全市铁路发送总规模的55%，其中，广州枢纽及广州东枢纽远期接入线路较多，客运发送量较现状增加1倍以上.

主要铁路枢纽不仅承担城市对外出行，还承担区域过境交通出行，其中：广州南枢纽超过1/4客运需求为过境交通出行；广州枢纽超过1/5客运需求为过境交通出行；广州东枢纽承担过境交通需求相对较少.铁路枢纽还承担部分城市内部出行，其中广清城际，广佛环城际、穗莞深城际、琶洲支线等承担城市内部出行量较大，对应的广州枢纽、广州南枢纽承担市内出行比例为8%～14%.所有枢纽平均有20%的出行为城市内部出行，平均35%的出行为内部及过境出行，城市对外出行仅占65%.

4 结论及建议

分类预测模型是适应枢纽城市铁路客运需求特征而产生的一种算法，利用该方法进行铁路客运需求预测，优点主要有：①改变了传统只预测城市对外出行的思路，增加过境交通需求预测和城市内部交通需求预测，预测方法更科学.以广州为例，利用该方法发现城市对外交通需求仅占枢纽总需求的65%.②改变了传统单点的预测方式，从全局统筹多模式出行总量，避免单点累积不可控的情形.③利用该方法可将客运需求细分，细分到各制式、各线路，为下一步接驳客运需求分析和预测提供数据基础.

本次研究的分类预测模型适用于前期规划阶段，是在铁路运营组织方案还未确定的情况下对潜在客运需求的预测，与具体运营方案下的枢纽客流量有一定区别.实际客流量受发车频率、票价、车辆组织等影响，需结合线路运营组织方案进一步确定.