城市公交过剩通勤分析与评价以广州市为例(2)

对具有完整OD信息的数据进行简单推断和筛选获得通勤数据，数据筛选过程如下．

1)交通出行时间分布统计，确定通勤时间范围．将1 d从00∶00开始以0.5 h为单位划分成48个区间，统计每个区间的交通出行量，其中，换乘数据只考虑起讫点，不考虑中间换乘站点，如图3．

图3 各时间区间段内交通生成量Fig.3 The travel volume in different time periods

由图3可见，相较于周六和周日，周中的早高峰大概在 06∶00 — 09∶00，晚高峰大概在17∶00 —19∶00．为了获得更加完整的通勤者，对早晚高峰时间段进行扩展，分别统计各时间段中具有相同起讫点的出行数量，如表1．可见，对早晚高峰时间段进行扩展，特别是晚高峰时间段，能够获得更多的出行对，因此，基于扩展的早晚通勤时间段06∶00—10∶00及16∶00—00∶00进行通勤者筛选．

表1 不同时间段内具有相同起讫点的出行数量Table 1 The number of trips with the same origin anddestination in different time periods时间段出行数量06∶00—09∶003.2×∶00—19∶002.9×∶00—10∶004.3×∶00—00∶006.1×106

2)通勤初步筛选．分别对早晚通勤时间段内的数据进行统计筛选，以每周最少3次具有相同起讫点作为判定条件，一定程度上减少了偶发性因素的影响，如先聚会或休闲再回家的情形，得到具有通勤可能性的通勤者和通勤起讫点．

3)通勤匹配，确定通勤者和职住点．对早晚通勤时间范围内的可能通勤者进行匹配，删除可能的非通勤者，保证居住地和工作地一致，删除条件包括只在早或晚通勤时间内出行，以及在早或晚通勤时间内多次往返出行．

由于本研究更强调从宏观层面评价广州市居民通勤，因此，对于OD精度要求不高，若需进一步提升精度，可以增加识别天数，如选择1个月的数据进行识别，一些偶发性因素的影响会随之减少，居住地和工作地的一致性也会显著提升．经过上述步骤筛选得到具有明显通勤特点的通勤者．区分交通方式时，为分析常规公交与地铁特性，本研究剔除了常规公交与地铁换乘出行的数据，见表2．

表2 通勤基本信息Table 2 The basic commuting information交通方式通勤人数/人起点数/个终点数/个常规公交0.4×1051 8091 719地 铁1.8×105 104 104不区分交通方式2.2×1051 8401 739

由表2可见，相较于地铁而言，常规公交通勤者数量较少，这是由于在推断常规公交完整OD信息和通勤者数量时数据不确定性造成的，但是并不影响研究结果．此外，不区分交通方式的站点数少于常规公交和地铁两者之和，这是由于站点名和地理位置重复造成的．

本研究基于ArcGIS软件的反距离权重插值法，将上述筛选过程得到的不区分交通方式的通勤站点交通发生量，转换为研究范围的全局分布图，以自然间断点分级法确定分组边界，得到如图4的居住地和工作地通勤强度分布图．图4中的颜色逐渐变化，深色代表高值，浅色代表低值．根据图4可以较为直观地看出广州市职住地分布情况：居民居住地较为分散，主要分布在白云区、天河区东部、越秀区和海珠区；居民工作地相对较为集中，主要分布在天河区西部和越秀区．此外，由于常规公交通勤者数量与地铁相比较少，职住点分布呈沿地铁分布态势．

图4 通勤者职住地分布Fig.4 (Color online) Distribution ofcommuters’ residences and workplaces

2.2指标计算

本研究对研究区域进行1 km×1 km的单元格划分，共得到950个单元格，将城市居民公共交通出行站点与所得单元格进行匹配，删除站点出行量为0的单元格，最终得到交通发生和交通吸引单元数，如表3．

表3 通勤单元基本信息Table 3 The basic commuting information交通方式交通发生单元格数/个交通吸引单元格数/个常规公交地 铁 97 97不区分交通方式

构建成本矩阵时，单元内部出行距离使用近似圆的半径(面积使用单元实际面积)，单元之间出行使用质心间的欧氏距离，分别计算过剩通勤理论相关指标，计算结果如表4．其中，计算Ec时的双约束重力模型误差设置为3%，平均通勤距离优化度设置为3%．为进一步探讨距离变化所带来的影响，本研究使用曼哈顿距离构建成本矩阵，并计算相应过剩通勤相关指标，如表4．

表4 过剩通勤理论相关指标计算结果Table 4 Results of excess commuting indicatorsTa/kmTmin/kmTmax/kmTr/kmE/%Cu/%Ce/%Cn/%Ec常规公交(广州) 298.8地铁(广州) 410.0欧氏距离不区分交通方式(广州) 094.0手机信令数据(上海)[20]—常规公交(北京)[25]—69.525.7———常规公交(广州)—曼哈顿距离地铁(广州)—不区分交通方式(广州)—

文章来源：《广州化工》 网址: http://www.gzhgzz.cn/qikandaodu/2021/0522/1358.html