地铁站点多时间维度客流影响因素的精细建模以(3)

图4 广州市中心城区站点工作日休息日全天进站出站客流、工作日早进晚出和早出晚进客流分布Fig.4 Several kinds of rider ship spatial distributions in core area of Guangzhou

从图4c和图4d发现,整体上工作日早出晚进比早进晚出客流量更大,珠江新城、体育西路、林和西、农讲所、公园前和海珠广场等站点早出晚进客流量在1.5万～3.3万之间,而早进晚出站点最大客流量没有达到1.5万。早进晚出客流量较大的站点有体育西路、客村、三元里、公园前、江南西、东晓南站,而且1号线(西朗-广州东站)比其他线路的站点客流量大;早出晚进客流量较大的站点高度集中在以体育西路为中心的天河中心圈,包括体育西路、林和西、石牌桥、岗顶、华师、珠江新城、猎德、潭村、五羊邨、杨箕、东山口、动物园等站点以及以公园前为中心的老城区中心圈的公园前、三元里、越秀公园、小北、淘金、纪念堂、农讲所、海珠广场、文化公园、长寿路、陈家祠等站点,而且1号线越秀天河段客流量远高于其他线路。1号线是广州市最早(1999年)开通的地铁线路,站点周边土地利用比较成熟,居住、就业人口密集,沿线站点客流量较大;天河中心商业圈就业岗位多,经济发达,职住分离明显,所以站点早出晚进客流量大。

4 多时间维度地铁客流影响因素及差异规律

采用向后逐步回归对广州市中心城区地铁站点工作日和休息日全天客流、工作日早进晚出和早出晚进客流、工作日进站出站客流、休息日进站出站客流分别与29个自变量进行精细建模与分析,最终得到8种客流回归模型及其主要影响因素(表2)。

表2 8种客流回归模型结果汇总Table 2 The results of eight kindsof metro r idership regression models注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%显著水平上通过检验;空白项为不显著。变量 工作日全天 休息日全天 早进晚出 早出晚进 工作日进站 工作日出站 休息日进站 休息日出站R2 0.867 0.718 0.671 0.901 0.867 0.865 0.713 0.721 adj R2 0.835 0.673 0.598 0.877 0.835 0.833 0.667 0.676常量 0.009 0.013 -0.009 0.01 0.007 0.010 0.011 0.015行政办公用地A1文化设施用地A2 0.098**教育科研用地A3 0.195*** 0.390*** 0.205*** 0.184***体育用地A4 0.107* 0.146* 0.103** 0.116** 0.098* 0.150* 0.143*医疗卫生用地A5 0.190*** 0.217** 0.200*** 0.180***其他公服用地A6 0.140* -0.200***商业用地B 0.131** 0.201*** 0.240** 0.177*** 0.133** 0.129** 0.208*** 0.194***绿地G工业用地 M 0.166*水体E1 -0.201*** -0.181** -0.163* -0.183*** -0.195***-0.207*** -0.181** -0.181**一类居住用地R1二类居住用地R2 0.144** 0.542*** -0.137** 0.155** 0.134**三类居住用地R3 0.180*** 0.275*** 0.311*** 0.099* 0.184*** 0.176*** 0.280*** 0.270***城市道路用地S1轨道交通用地S2 -0.124**-0.122** -0.125**交通场站用地S4公用设施用地U物流仓储用地W -0.230***其他用地 Other道路密度CBD虚拟变量 0.418*** 0.389*** 0.274*** 0.296*** 0.423*** 0.413*** 0.384*** 0.393***站点接驳巴士线路 0.122** 0.209*** 0.126** 0.119**是否为转乘站 0.085*进出站口数量 0.255*** 0.396*** 0.397*** 0.252*** 0.257*** 0.393*** 0.398***站点开通年数 0.237*** 0.141* 0.251*** 0.237*** 0.236*** 0.143* 0.139*站点吸引范围内平均房价 -0.219*** -0.255*** -0.474*** -0.223*** -0.215*** -0.257*** -0.253***站点吸引范围内平均建筑层数 0.205***站点吸引范围内平均小区容积率 0.370*** 0.270*** 0.220* 0.306*** 0.358*** 0.381*** 0.262** 0.278***用地多样性 -0.279*** -0.283*** -0.274***

4.1 多时间维度地铁客流主要影响因素整体规律

在8种客流回归模型中,adj R2最低为0.598,最高为0.877,整体拟合优度较高。1)CBD虚拟变量在8种客流回归模型中均在0.01水平上显著,回归系数值较大,表明CBD对广州地铁客流具有显著拉动作用,与客流关系紧密。这与Zhao等[5]对南京地铁的研究结论一致,其在回归过程中通过对比保留和剔除CBD虚拟变量的整体拟合效果,发现拟合优度R2由0.979降到0.893,F值由85.69降到16.73。CBD虚拟变量对客流具有显著的正向影响,这是中国大城市的共性。2)商业用地在8种客流回归模型中均在0.05水平上显著,回归系数值较大,对站点客流具有显著正向影响。特别是在休息日客流回归模型中,商业用地均在0.01水平上显著,表明商业用地对地铁站点客流影响较大。一方面,商业用地丰富的康体娱乐活动吸引客流集聚,特别是休息日,乘坐地铁前往商业娱乐区消费的可能性明显增大;另一方面,商业用地区就业岗位集中,居民通过乘坐地铁前往该区域上班。3)三类居住用地对站点客流具有显著正向影响,且在7种客流回归模型结果中均在0.01水平上显著。三类居住用地在工作日、休息日全天客流回归模型中系数分别为0.180和0.275,在工作日进站、出站、早进晚出客流回归模型中系数分别为0.184、0.176和0.311,在休息日进站、出站客流回归模型中系数分别为0.280和0.270。三类居住用地中的居民收入不高,加之城中村的房租相对低廉,吸引大量人口入住,而地铁票价实惠,是居民出行的首选方式。4)进出站口数量对站点客流具有显著正向影响。进出站口数量在7种客流回归模型结果中均在0.01水平上显著,表明适量的进出站口有助于居民更便捷、无障碍地进出站。5)站点吸引范围内平均小区容积率对站点客流具有显著正向影响。该变量在全部客流回归模型结果中均在0.1水平上显著,并在工作日全天、进站、出站客流、休息日全天和工作日早出晚进客流5种回归模型中在0.01水平上显著。站点吸引范围内平均小区容积率越大,人口密度往往越高,产生地铁客流的可能性就越大。6)站点吸引范围内平均房价和水体对客流普遍具有显著负向影响。站点吸引范围内平均房价在7种客流回归模型结果中均在0.01水平上显著,系数为负,表明高房价影响房屋入住率的提高,最终会降低周边地铁站点的客流量。水体面积在工作日全天客流、工作日进站出站客流回归模型中回归系数分别为-0.201、-0.195和-0.207,在工作日早进晚出和早出晚进回归模型中系数分别为-0.163和-0.183,表明水体对站点客流具有较强的阻隔作用。广州市中心城区河网密布,部分地铁站点之间的陆上联系被珠江河流严重分割。

文章来源：《广州化工》 网址: http://www.gzhgzz.cn/qikandaodu/2021/0522/1361.html