关键词：大数据；地铁站；可流量；服务范围
引言：
地铁站点在设计规划阶段主要根据地铁沿线周边的居民和就业人群来确定具体的设站位置，但是在实际运营过程中，经常会发现部分站点的人流量实际上超出了最初设计的服务范围内的人群数量，而另外一些站点则正好相反，这就造成了部分站点使用效益低，而部分站点经常高负荷运行，因此，应致力于研究客流量与服务范围之间的关系。
一、现状分析
地铁作为一种缓解城市交通压力、提供便捷、安全、准时通行服务的交通工具，在全国很多人口密集、经济发达的城市中得到了大范围的运用。近年来各大城市建设新地铁的脚步仍然没有停滞下来，因而对地铁站点的分布与服务范围之间的关系进行研究，是一个有着重大现实意义的课题。现有的研究主要是以下几个方面：第一，建设新的地铁时需要通过对客流量的预测，来合理地规划地铁的线路以及相应的站定的分布情况[1]。显而易见的是地铁作为一种投资成本极高的公共交通工具，自然是在同一时段内服务的人群数量越多效益就越高。而分析客流量情况是实现这一目标的有力根据。第二，但地铁投入实际运营之前有哪些可见的或者潜在的因素，会影响到地铁站的客流情况。这个研究方向可以在地铁站点疏导客流、预测人流量等方面发挥出重要的作用。第三，在地铁站点的可流量与地铁服务方面的研究主要集中在其他公共交通工具到达地铁站的便捷性、地铁站点内的卫生、发车间隔以及工作人员的态度等等。
二、研究内容
（一）研究要点
目前比较缺失的研究内容是地铁投入使用之后的实际客流量与当初设计的服务人群的数量是否存在良好的契合性[2]。本文的研究内容是通过大数据技术来分析地铁站点实际服务的客流量与当初设计的服务范围内的人群情况之间的差异。
（二）影响因素分析
首先，通常在设计地铁线路及其站点的分布时主要是考虑站点之间的距离以及周边居民和就业人口的数量，人口密集的地方往往容易成为设站的地点。最初也是根据站点周围的人口密集程度来分析客流量与服务范围之间的关系的[3]。然而，实际上城市中公交车、出租车或者其他出行工具可以改变一个站点实际进出站的人流量特点，站点周围的居住人口和就业人口的数量会随着城市的产业发展和房地产开发而发生较大的变化，这些都会成为影响客流量与服务范围的重要因素。在这些影响因素的作用下就会出现有些地铁站点的服务人流实际远远超过了最初的设计服务人流而另外一些站点则出现了相反的情况[4]。
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三、研究方法
（一）数据采集
第一，研究的思路。为了研究清楚地铁站点的进出站人群是否与周边的居住和就业人群存在较为合理的一致性就需要对进出站人群在周边地区的实际落脚点有一个比较清晰的认识，因而需要了解人们的运行轨迹。第二，在获取数据时可以使用地铁卡来获取用户包括进出站时间、卡号等在内的信息，有些城市的地铁还可以使用第三方的软件来提供在线支付进出站的功能，例如微信。因此在采集地铁人流量数据时也不能忽视这一部分通过第三方软件来进出车站的人群，实际上地铁运营部门应该具有从第三方支付软件那里获取相关数据的渠道。第三，为了获取用户的运行轨迹流向可以使用无线电通讯网络（LBS）或者GPS等手机之类的移动终端来获取乘客位置信息。第四，收集到以上大数据之后可以结合地铁站点进出人流的运行轨迹和周边居住就业人群的统计数据进行对比，从而确定是否既有较高的一致性。
（二）研究方法
第一步，通过选定城市的主要地铁乘车IC卡或者第三方支付数据来统计每半个小时内的人流情况，持续一段时间，并根据这些统计所得的数据来判断人流高峰时段。第二步，根据第一步所得的数据来分析人流高峰的时段和乘车人群的特点及分布范围。通常情况下在上下班时段都会存在一个非常显著的人流量峰值而某些站点的人流高峰却出现在其他时段。例如，在城市中的高铁站、火车站、飞机场附近的地铁站会呈现出全天都处在一个高人流量的状态，而这些人群中并非否是居住在附近的居民或者在附近上班的人群，有大量的人是从其他更远的地方赶过来的。第三，通过LBS数据或者GPS数据等来获取地铁站人流的分布情况进而再据此判断站点的人流量与当初设计的服务人群数量等是否能教好地保持一致。具体来说，IC卡等数据提供了人流量的总量，而LBS等数据则反映了人群的实际分布情况，然后再去对比实际的地铁站点周边居住和就业人群，三个方面的数据综合起来就可以度研究内容有一个很好的反映。
（三）数据分析要点
第一，在分析数据时主要观察人流量高峰出现的主要原因、各个站点之间的高峰时段以及高峰时段的人流量来源分布。实际上不同的站点在以上各方面有可能存在较大的差异。例如，有些坐落在商业、企业聚集区的地铁站其主要的人流量是因为工作就业而来的。但有些地铁站周边的商业环境不太发达、企业不是很多，那么其人流量高峰大部分是由周边的居民出行所引起。第二，在分析原因的过程中还要着重分析不同地铁站的可达性对其服务范围的影响。因为有些地铁站坐落在交通便利的闹市区而有些比较边缘的地铁站可能坐落在人口相对稀少的地方，周边居民感到地铁站的耗时比较长的时候可额会选择其他出行工具，因而其服务范围就可能受到制约。
四、结束语
为了有效解决部分地铁站点的实际人流量情况常常和最初设计的服务范围之间存在较大的差异，避免造成地铁服务能力发展的不均衡的情况，对人流量和服务范围之间的关系进行研究是非常有必要的。用过切实的分子，希望能够环节这些现象，为我国地铁建设提供助力。
参考文献：
[1]王倩,刁晶晶,温慧敏,etal.基于大数据的地铁站点客流量与服务范围研究——以北京为例[C]//2018年中国城市交通规划年会.2018.
[2]巫诚诚.基于大数据的多维度轨道站点客流直接预测模型研究[D].东南大学,2016.
[3]殷玮川,何世伟,李玉斌,etal.基于云计算的地铁大数据分析方法研究[J].铁道科学与工程学报,15(11):281-288.
[4]孙杨世佳,姚远.基于手机大数据的地铁网络重要节点故障大客流换乘研究[J].科技视界.
论文作者:王承昊
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第22期
论文发表时间:2020/4/28
标签：地铁论文; 站点论文; 数据论文; 客流量论文; 服务范围论文; 的人论文; 人群论文; 《科学与技术》2019年第22期论文;