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城市交通规划35.上海市轨交站点通勤功能分析及规划策略研究——以轨交客流大数据的视角PDF文本
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上海市轨道交通站点通勤功能分析及规划策略研究以轨交客流大数据的视角任千里，许志榕摘要：职住关系是研究交通与土地利用互动发展的重要课题。本文基于上海市轨道交通刷卡数据，提取了上海市轨道交通的通勤关系。从通勤规模、职住比例、服务范围三个维度分析了上海市轨道交通站，点的通勤功能，并用聚类分析的方法对轨交站点进行了分级，将其分为一级岗位站点、二级岗位站点、一般站点、居住型站点四类。通过总结现状不同类型站点的分布情况和用地特征，对上海未来的轨道交通网络与土地使用协同规划提出战略指引。关键词：轨道交通，客流数据，通勤功能，聚类分析1背景介绍交通系统与土地使用的耦合关系始终是城市规划研究的热点之一，伴随着我国城镇化进程的加速酸市规模的率断扩大交通与土地便用互为因果，共同塑造了当代中国的城市格局。随着城市交通拥堵问题的白益严重，我国各大城市都开始转向公交优先的可持续交通发展，过去十年全国各地陆续规划设了大量的城市轨道交通，北京、上海作为全国轨道交通设的先行者，都先后构了“环形+放射”的网络形态，分析轨道交通系统与城市空间的互动关系成为新一轮城市研究的热点课题，对其他城市的后续规划也有重要的借鉴意义。目前轨道交通与土地利用的关系主要从两个维度展开，一类是以静态评估为主，包括了对不同区域下的轨道站点密度、线网密度等交通设施指标进行对比分析，反映交通设施的规模问题，或者分析轨交站点不同范围内的用地构成、开发强度等指标，反映沿线的土地使用特征情况：第二类是以客流评估为主，包括了od分析、流量分析、换乘分析等一系列面向运输网络、出行规律的研究。本次研究基于上海轨道交通的客流刷卡数据，试图用一种简洁的方式让客流数据能够反馈到用地规划中，“以动态客流分析为基础，以静态用地规划为目标”，有针对性地引领用地规划。如图1所示的技术路线，本文分三个部分展开，首先是数据处理阶段，对轨道交通一个月的刷卡数据进行了数据预处理，包括了错误数据剔除、解决虚拟换乘等技术问题，通过设置一定的通勤规则提取了采用轨道交通方式的通勤o:第二部分是综合分析，也是全文的核心部分，通过计算上海市每一个轨道交通站点的通勤特征三参数，即出行规模、职住比例、服务范围，并用聚类分析的方法将全市站点分为四类，统计了每一类站点的平均开发强度和不同功能的筑量占比情况：最后是对策研究，面向未来、面向新一轮的城市规划和轨交规划，提出了宏观层面的优化思路和微观层面的用地议。興尚理筑素前网Z]
上海市轨道交通站点通勤功能分析及引导战路研究个月环通运行总量及服务人分所卡改据时空分布特证数据处理现状综合交通解读上海市工作日平均通验特与上海市交通年报、五年一次的交通大调查报告校核通勤规横职住比例服务范思上海市轨交站点通勤功能分级综合分析不同等级轨交站点的不同等级轨交站点上海市城市综合发展战略分布特征的用地特征对策研究素古2基于轨交客流数据的通勤特征提取上海轨道交通经过近20年的发展，从无到有，由线成网，很好的支撑了上海国际大都市的设，至2014年底，全市运营轨道交通线路（含磁浮线）共15条，运营线路长度577.6公里，运营车站339座，日均客运量达到775万人次，基本网络格局初步成，并逐步确立了轨道交通在公共交通中的骨干地位。但是随着城市人和设规模的不断扩大，上海的城市交通问题依然面临诸多挑战，轨道交通发展仍然有很多“成长中的烦恼”，问题主要集中在早晚高峰期间，既有较为拥堵、舒适度差、各别车站早高峰限流的问题：也有效率较低、通勤时间较长的困扰，需要不断地进行优化完善。本文所利用的刷卡数据(SPTCD,,Shanghai Public Transportation Card Data)为2015年4月上海市完整一个月的刷卡记录，截至2015年04月30日数据开放时，上海市共有轨道交通14条（本文所分析的数据不包含磁浮线以及金山支线），物理站点288个（例如静安寺站有2号线、7号线两条线通过，则线路站点为两个，物理站点为1个)。理筑素前阀Z.ZC.ET
生33号5e目数J.NE图2上海市轨道交通网络现状(2014年底)2.1数据预处理与轨道交通的出行0D数据模型如表1所示，SPTCD记录了刷卡的原始数据，原始的数据记录了每一张卡的“流水”信息，即每个人在何时何地刷卡上车或下车，产生了多少费用，是居民全过程公交出行链的记录。表1原始交通卡刷卡数据样例表行卡号(C)交易日期(D)交易时间(T)站点名称(S)行业名称（田）交易金额)交易性质()1004058422015/4/18:00:463号线曹杨路地铁0非优惠21004058422015/4/18:21:182号线娄山关路地铁非优惠31004058462015/4/112:07:312号线娄山关路地铁0非优惠……4440基于该数据分析居民的职住关系和通勤出行，需要对原始数据进行预处理，立出行库。本文首先识别每个卡号的每次完整出行，完整的单次地铁出行应包含有相邻的进站记录和出站记录，按交易日期(D)、卡号(C)、交易时间(T)、站点名称(S)、交易金额(M)先后对所有数据进行排序，依次识别相邻行的关系，并将所有字段内容合并到新行，依次遍历所有的数据，得到完整出行记录表，样例如表2。理筑素前阀Z.ZC.ET
表2完整出行的数据表结构进站卡号进站交进站交易进站点名称出站交易出站交易出站点名出站交易金(C1)易日期时间(T1)(S1)日期(D2)时间(T2)称额M2）)(D1)(S2)2021797592015/414:57:141号线共富新村2015/4/115:21:091号线上海4火车站由此可以得到上海地铁2015年4月份的完整出行信息，统计表明，上海地铁当月有效出行记录1.22亿次，平均每天408万次，其中，工作日21天出行记录9484万次，平均每天452万次，非工作日9天出行记录2764万次，平均每天307万次。（注：官方公布的日均客运量是指每天乘坐地铁的人次，与进出站刷卡量不是一个概念)2.2通勤od的识别由于地铁站点无法覆盖上海所有人居住的地区，故持卡人在某站上车或下车，并不一定就在附近居住或就业，可能存在较长距离的非机动车、公交、轮渡、出租车、自驾车等方式到达地铁站，本文用数据识别出来的居住地站点和就业地站点来近似代替居住地和就业地。0O粮型数据网居住地站和就业地站的识别过程是相互独立的。借鉴龙赢等人的研究，假设每个交通卡每日的第一次地铁进站为居住地站，同时定义持卡人在某地停留的时间超过6小时（首个地点即居住地站除外），可认为该地是持号2H个工作日卡人的就业地站即假發持卡人某知在某站出站后，托形在超过6小时之后在同一站点刷卡进站，设定该站为持卡人的就业地站。1由于每张交通卡每日的刷卡数据可能存在差异，利用一整月的数据来进行汇总分析才能最终准确识别持卡人的居住地站与就业地站。以居住地站识别为例，立一定的识别规则并利用决策树方法进行综合分析。利用轨交出行0D数据模型，先判定首次进站记录。如图3所少香一+解卡次数的量大值卡示，首先识别每一次出行是否为各卡号每个工作日的首次进站，剔除结果为否的出行记录。然后，汇总各卡号21个工作日首次进站的记录，并将最大值作为居住地站。上述所获最大值可能存在多个记录站，当某卡号于当月图3基于工作日数据识别居住地站首次进站的最大记录等量地出现在两个或多个站时，将判定各站当月刷卡次数，选取刷卡次数最多者为居住地站，如此值仍不唯一，则选取首次进站平均时间更早的为居住地站，同理，就业地站的识别与居住地站的识别类似。在居住地和通勤地识别的基础上，即可确定各卡号的通勤0D,最终识别出约132万7千人的居住地站与就业地站，从样本量上来讲基本能反映上海市的轨交出行结构。3衡量轨交站点通勤功能的三个维度通勤od提取后，本文用三个参数来衡量每个轨交站点的通勤能力，首先是通勤规模，興尚理躓素衬网Z.Z0.ET
即通勤人的出站量，该数据可以一定程度反映该站点的岗位集聚程度，可以与全市的岗位分布数据进行综合对比：第二是职住比例，即出站量/进站量，该参数可以描述一个站点的职住均衡性，可以与全市人普查的职住比进行对照：第三是服务范围，即进入到该站的通勤人分别来自多少个站点，与经济分析中常用的联系强度类似，该指标可以反映不同站点的综合区位和通勤影响范围，以下分别介绍各指标的计算方法和统计结果。3.1通勤规模4000000001701776118132200人民广场静安清河径开发通电路务路卷虹路正华热又a的时2SC.正于通勤下客量是衡量站点岗位集聚功能的直观参数之一，下客量越大，站点的岗位集聚度越高，例如通过统计静安寺地铁站每天约有3300多人从这里上车去工作，有约3.1万人出站来这工作，则静安寺的通勤规模为3.1万人。图4、图5为上海轨交站点通勤出站量的分布情况，该20个站点每天的通勤下客量达到了约40万人，占整个轨道交通通勤人的比例达到了40%。其中人民广场、陆家嘴、静安寺、漕河泾开发区、徐家汇是上海最重要的岗位集聚中心，可视为上海五大就业中心。通过统计数据发现上海市就业岗位沿2号线分布的特征非常明显，前20名中有13个站点位于2号线沿线，是名符其实的上海市岗位集聚带。興尚理躓素衬网ZC.ET
长江南藩都酒者光酒外高桥保餐区向上大三1江物南答五洲大道大场敏素铺嘴中高横地题村好知派解需同锈大学范莲山宽大四平五莲商邮电蓝村新村路气最清中秀真山排墙金运通祁连山南路墙东大适真北宁上帝华霜高南福M龙柏新村夏中是中上南新样三林下术结《勤现被)时行江月路图5早高峰通勤出站量分布图2号线自西向东先后串联了上海的大虹桥地区、1.10m0.70%-010中山公园商圈、静安等商圈人民配场核心区陆家1号线2号线嘴金融城、世纪大道、龙阳路-花木副中心地区、张江3号线4号线5号线6号线科技城地区、川沙居住区、浦东机场等多个重点功能9.101707号线8号线区，同时由于两端连着虹桥枢纽和浦东枢纽的原因，29号线10号线0.201号线还有对外客流的叠加效应，2号线一直以来是上11号线量12号线13号线16号线海客流最大的线路，2014年日均客流量约为110.6万磁浮线人次，占全市总客流比重最高，达到了17%，客流强410%160%度达到了2.19万乘次/公里。图6各条线路客流量占比图3.2职住比例通勤出站量与进站量的比值一定程度上反映了轨交站点所在地的职住比，比值越高则说明该站的岗位属性越明显，越低则说明了这个站点的居住功能越强，例如静安寺地铁站的职住比例即为早高峰出站量/进站量=31551/3319=9.5。如图7所示，将比值较小的站点突出表示，则发现上海轨交越到外围地区职住关系越极端，职住比例越小，其中整个中心城的北部地区，南部的上南、三林片区是两个比较突出的区域，居住功能较强。目前上海早高峰从北往南进入中心城的方向，以及8号线沿线的限流问题都印证了分析的结论。此外，从统计结果（图8）也可以看出，出站量/进站量中排名后20的站点多集中在外围近远郊地区，形成了诸多不同程度的超级居住型站点，比如16号线的浦东中部地区站点群，2号线的川沙片区，九号线的佘山、泗泾等站，6号线北段等区域。理筑素前阀Z.ZC.ET
=里图7上海市轨交站点职住比例分析（圈越大，居住功能越强）0.100.090.090.090.090.0800700070.0706.060.060106p.06006000050.040040020.030.020.010.00鹤沙航城潘广路中路航头东图8上海市轨交站，点通勤出站量/进站量排名后20名3.3服务范围服务范围是指某一站点早高峰吸引的通勤人来自的站点的个数，以静安寺为例，早高峰前来静安寺工作的人共来自全市280个站点，为了减少极端数据对计算结果的干扰，将到达静安寺的站点中出站量中低于最大值15%的站点不统计在内，剔除后共有234个站点，按照以上规则计算了全市站点的服务范围理筑素前阀Z.ZC.ET
家山区喜定西水产磨定区共富暂村囊华颜,白银溶面村公园凝发路○外高桥保较区北上资车场江航津耗康墙外高桥保投区南里解露花清搭金杨树插溶服屋体育中心满科技馆世9华东浴相嘴夏中周潘东随江镇航防航橘航头素野生动物北醉白施文并溶图9静安寺、漕河泾地铁站服务范围对比图对比分析静安寺和漕河泾地铁站的服务范围可以发现，静安寺的通勤下客量约为3.15万人，漕轻约为3方入相差不多但是前往静安寺的地铁站是来自234个站点，而漕河泾则相对比较集中，来自200个站点，静安寺地铁站服务的通勤人分布更广，该指标可以一定程度上反映站点的综合区位和影响力，也是分析轨交站点通勤特征的重要参数。250364.05400359.3424038315.51313.22350234230267.48227236.63217.01250220197.76181.38200210210160.4215020019600190501800陆家嘴静安寺人民广场浦电路徐家南京东路金科路清河泾开发区江苏路南京西路下客量百人)一联系强度图10上海市轨交站点服务范围前10位及其对应下客量汇总图理筑素前阀Z.ZC.ET
4轨交站点的通勤功能分级研究4.1聚类分析聚类分析是统计学中的常用分类方法，本文将每一个站点用通勤规模、职住比例、服务范围三个参数作为因子，采用K-均值聚类作为分析手段，将全市轨交站点进行聚类，计算的效果是将通勤量大、职住比例高、服务范围广的站点分档次聚类。最终将全市站点聚成了四类，本文分别定义为一级岗位站点、二级岗位站点、居住型站点和一般站点四类。其中一级岗位站点16个，一级岗位站点通勤规模大、职住比例高、服务范围广，可以视为市级就业中心二级岗位站点103个，分布也较为集中，可以看成是地区级就业中心：居住型站点106个，一般站点63个，二者的空间分布特征相似，多为从中心城向外延伸线路的郊区站。表3一级岗位站点相关指标情况一览表序号站点名称通勤规棋职住比例服务范围1人民广场3640514.962312陆家嘴3593416.772333静安寺315519.512344潜河泾开发区3132211.822005徐家汇267487.232306浦电路2366310.432307南京东路217018.202328曲上南完路仁写士大9职%16718NIT23291可寸金种路儿T丁8878U123210张江高科178636.6623111陕西南路170576.7023212宜山路164924.3122613中山公园162871.7023014江苏路160422.9022815世纪大道151642.0223316黄陂南路1349614.09209興尚理筑素前阀Z.ZC.ET
4.2不同类型轨交站点的分布特征生操用用有大城东区湘素区制天三魔相轻任大学越图11上海市轨交站点通勤功能聚类结果（全市分布情况）如图11、12所示的聚类结果，一级岗位站点绝大部分位于中心城，特别是以4号线以内，2号线沿线站点为主，三级成位站点处于第圈层，位于路网系统的内外环间较多，而居住省宝光袋不了刘)型和一般型站点则大量分布在四号线以外进出中心城的主要轨交走廊上。从不同等级轨交站点的分布情况可以清晰的看出上海轨道交通的通勤特征，即岗位分布过于集中，全上海的轨交通勤人都是由外入内、由远至近前往中心城上班，最终这些需求转换成了早晚高峰进出中心城的拥堵和2号线的负担过重，成为很难调整的结构性问题。理筑素前阀Z.ZC.ET
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