基于多源数据的公交线网优化——以海口市公交线网优化为例

包贤珍 杨祥一 刘念

深圳市综合交通与市政工程设计研究总院有限公司  广东深圳  518100

摘要：以海口市为例，对公交刷卡数据、公交车辆GPS数据、公交站点GPS数据进行多源数据融合分析，从数据有效字段和规划内容的关联分析出发，确定了数据分析在公交现状评估和公交线网优化的应用方法，并提出了数据分析可靠性验证的途径，弥补了一般公交专项规划在运营评估方面的薄弱环节。

关键词：多源数据融合；公交客流OD；客流分配

0前言

常规公交线网规划主要依赖某一天高峰时段跟车调查的站点上下客情况，缺乏对公交客流和车辆运行情况的全面了解，存在较大的局限性。随着IC卡及手机支付的普及，全面挖掘公交IC卡及手机信令数据（以下统称刷卡数据）对城市公交线网规划具有重要意义。

1数据应用框架

公交刷卡数据分析主要利用3类基础数据，刷卡数据、车辆GPS数据、站点GPS数据。应针对公交线网规划的内容，制定数据应用框架，提取有用信息计算所需的线网指标、运营指标，以支撑规划方案的制定。

公交车辆GPS数据有效字段为车辆编号、经度、纬度、时间、线路名称，可不间断地反映每辆公交车的位置信息，用于直接计算线路长度、线网密度、重复系数、非直线系数等线网指标，识别出不符合规范、不符合所在城市特征的现状线路；也可直接计算运营速度、发车间隔、准点率等运营指标，评估运营状况，判断线路走向、运力配置、调度管理的合理性。

公交站点GPS数据，有效字段为线路名、站点名、站点经度、站点纬度，可反映公交站点的位置信息，可直接计算站距、站点覆盖率等线网指标。

公交刷卡数据，有效字段为公交卡号、刷卡时间、车费、线路号以及车辆号，可反映乘客上车的信息。与车辆GPS数据、站点GPS数据融合后，可推算公交客流OD和客流分配，计算站点上下客量、换乘系数、满载率等客流指标，判断现状线网与客流分布的匹配性，识别客流走廊的规模与分布，检验线网优化方案对现状公交客流的覆盖性。

2数据分析方法

2.1上车站点判断

上车站点的判断通常采用时空聚类分析结合运营调度信息确定，本次研究通过引入公交站点GPS数据来提高判定的精度：

（1）查找刷卡时间与车辆GPS时间差在15s之内且最小的作为此时公交车的位置；

（2）计算刷卡时公交车的位置与该线路所有公交站点位置的距离，距离最小的站点作为该条刷卡数据的上车站点。

2.2下车站点判断

下车站点的判断通常采用单日出行大于两次乘客的出行连续性特征确定，通过引入历史出行记录来尽可能保留有效样本：

（1）计算所有线路所有站点之间的距离，提取每条线路各站点与其他线路最近的站点列表；

（2）筛选出某一日刷卡次数不小于两次的乘客，若第二次刷卡的上车站点也是上一次刷卡线路的站点，则可判断该站点为上一次刷卡的下车站点；若第二次刷卡的上车站点不是上一次刷卡线路的站点，通过步骤（1）生成的站点列表找出上一次刷卡线路上与该站点距离最近的站点作为上一次刷卡的下车站点；重复研究多日数据后，得到每位乘客在特定站点上车后，下车频次最高的站点作为一对习惯性公交出行OD点对；

（3）针对研究日，通过步骤（2）的方法获得刷卡次数不小于两次的乘客的下车站点；通过匹配上车站点与步骤（2）建立的习惯性公交出行OD点对表，判定研究日内仅有一次刷卡乘客的下车站点。

2.3换乘站点判断

换乘站点的判断通常采用连续两次刷卡时间差和上次乘坐线路所有站点与下次上车站点之间的最短距离确定：

（1）筛选出研究日刷卡次数不小于两次的刷卡数据，通过第一次刷卡的下车站点及其所乘坐公交车的GPS数据，提取下车时间；

（2）计算第一次下车与第二次上车的时间差和站点距离，如果时间差在20min之内且站点间距在500m之内，则判定为换乘。

2.4公交客流分配

针对现状模型，只要在公交OD信息中保留该对OD的线路信息，即可将每对OD精确的逐一叠加到公交路网上。

2.5数据的可靠性

对比上下车站点判断成功的OD量和公交公司日客流的统计量，验证抽样率是否满足要求。另外可采用实证的方法，通过对比高峰时段抽样数据与跟车调查结果来判断。

3数据应用实践

3.1公交现状评估应用

以海口城市公交线网规划为例，通过地理信息处理系统将公交GPS轨迹逐条与路段匹配后，可直接计算线路长度、线网密度、重复系数、非直线系数等线网指标。计算得到海口公交线路运营总里程3645km，公交线网密度为1.24km/km2，重复系数为3.72。

将公交车辆GPS数据按线路归类后，可直接计算各条公交线路的运营速度，列出各条线路所有车辆在各个站点的到站时间表后，可计算出发车间隔、准点率等运营指标。计算得到海口城市公交平均运营车速高峰时段为25km/h，部分主要路段公交运行速度仅约10km/h，大部分线路准点率较低、发车间隔偏大。

将公交站点GPS数据进行地理表达，可直接计算出各条线路的平均站距和公交站点覆盖率。计算得到海口城市公交的300m站点覆盖率为72%，满足规范要求的50%，各条线路的平均站距在350~600m，站距较为合理。

3.2公交线网优化应用

计算得到海口城市公交下客数最多的站点为海师大昆南校区、市九中、万绿园等。如图1所示。

图1 海口公交站点上下客情况

通过公交客流分配，得到规划基年海口公交主要客流通道为海秀中路-海秀东路-海府路、龙华路、滨海大道、人民大道、龙昆北路-龙昆南路。

图2 海口城市公交现状客流分配图

优化线网方案一方面是对现状公交客流覆盖性的评估，主要目的是摸清单条公交线路调整后不能服务的出行，并核查是否可由其他线路替代，尽可能减小对公众出行习惯改变带来的线网调整阻力，另一方面是对换乘系数、平均运距、满载率等指标的评估，尽可能提高整个公交线网的运营效率。

4结语

本文介绍了城市公交刷卡数据分析在公交线网规划中的应用框架和数据分析方法，从数据有效字段和规划内容的关联分析出发，确定了数据分析在公交现状评估和公交线网优化方面的应用，为城市公交专项规划提供了依据和思路。

参考文献：

[1]王福建，边驰，董建华.公交支付方式及其效率调查分析[J].综合运输，2020，42(01)：21-25.

[2]邓红星，赵志恒，王玮琦.基于公交IC卡和GPS数据的公交OD量推算研究[J].重庆理工大学学报(自然科学)，2019，33(6)：220-226.