數說交通 之 公交 | 深圳常規公交(快、干、支線網)運營特征分析

作為“國家公交都市建設示范城市”,深圳堅持公交優先發展理念,通過持續推進軌道交通建設、打造公交優先路權網絡、豐富多元多種公交服務、發展智慧公交體系,形成了“軌道交通為骨架、常規公交為網絡、出租車為補充、慢行交通為延伸”的多層次公共交通體系。但是伴隨著軌道交通建設的推進,常規公交由于供需結構、服務水平、時效性等因素導致的客流下降、運營效益較低、與小汽車競爭力不足等問題逐步顯現?;诖?,本次研究依托深圳綜合交通大數據平臺,重點深入挖掘公交運營大數據,從線網布局、客流出行和換乘接駁等方面對“快、干、支”線路進行運營特征分析和綜合評估,以期能為后期公交系統優化調整提供基礎支撐。

 

 

01 公交大數據

 

基于深圳綜合交通大數據平臺,本次研究重點采用全市近1.6萬輛公交車輛GPS數據(日均約9千萬條)和公交刷卡數據(日均約3百萬條)。同時考慮軌道與公交的相關關系,融合分析了軌道進出站刷卡數據(日均約8百萬條)??紤]疫情對城市公交常態化運作的影響,本研究主要以疫情前的2019年公交運營數據作為研究基礎。

 
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圖1 深圳市公交車GPS數據

 

公交運營數據分析的技術流程一般包括公交車輛到站估計、IC刷卡上車站點匹配、IC刷卡下車站點推斷、換乘識別和客流擴樣校核(如下圖),其中關鍵技術包括乘客下車站點推斷和客流擴樣計算。

 

(1)乘客下車站點推斷的難點在于如何識別只有一條刷卡記錄的乘客下車站點,通常采用隨機分配估計下車站點的方法。本研究則采用已推斷的上下車識別站點客流作為出行權重進行分配,以提高識別精度。

 

(2)刷卡數據獲取的客流并非全量的公交客流,常見的公交數據分析中較少提及客流擴樣方法。本研究結合公交運營數據中每條線路的客運量進行校核和擴樣,以有效保證客流數據的準確度。

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圖2 公交大數據處理技術流程

 

 

02 特征分析

 

 

1.網絡布局
 
(1)快干支三層次線網布局特征明顯
 

至2019年底,全市常規公交線路1000多條,干線(M)431條,快線(E)35條,支線(B)210條。此外數字線199條,其功能主要是干線,部分為支線??旄芍Ь€路作為公交系統的主體,承擔了主要的功能和需求,是本次研究的主要對象。

 

從布局上看,快線主要沿高快速路布局,平均線路長度近50公里,平均站距2.79公里,主要服務于長距離的組團和跨區出行;干線主要沿骨干道路布局,平均線路長度24.1公里,平均站距0.73公里,承擔區內出行或中、長距離的跨區出行;支線以片區內部布局為主,平均線路長度11.6公里,平均站距0.79公里,主要服務中、短距離出行,承擔接駁作用。總體上,快干支線網布局與規劃功能定位基本一致。

 
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(a)快線
 
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(b)干線
 
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(c)支線
 
圖3 快干支線路布局
 
 
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表1 快干支線路指標表

 

 

(2)公交干線與軌道線路局部地區共線度高

 

常規公交與軌道線路布局的共線線路中,以公交干線最為突出。近120條公交干線與軌道線路連續共線3個軌道站點及以上,存在較強競爭(占公交干線總數的24.1%)。超過50條公交干線與軌道線路連續共線5個軌道站點及以上,存在高強度競爭(占公交干線總數的9.2%)。

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表2 與軌道站點共線的公交線路占比

 

公交干線與軌道線路布局共線中(3個軌道站及以上),與3號線共線的干線最多,達73條,與1號線共線有53條,與5號線共線為40條。在3號線中,羅湖與龍華走廊(龍崗大道)共線的公交線路數量最突出,羅湖、福田和南山局部地區的軸心走廊共線公交線路數明顯。

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(a)與軌道線路共線3站及以上的公交線路數
 
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(b)軌道公交共線競爭的主要走廊分布
 
圖4 軌道公交共線競爭情況

 

 

2.客流出行
 
(1)常規公交的總體客流效益偏低

 

常規公交快干支線路的日均客運量4562人次,單車日均客運量296人次,單車日均行駛里程185公里,單位運營里程客運量僅140人次/百公里。與北上廣一線城市相比,深圳公交客流總體效益偏低(基于企業運營經驗,單位運營里程客運量超200人次/百公里基本覆蓋運營成本)。

 

從不同層次看,干線覆蓋城市主要客流走廊,線路及單車日均客運量相對較高,運營效益高于其他??炀€平均乘距較長,線路周轉量最大,單車運營指標相對較低,但提供相對較高的服務,通過較高的票價覆蓋運營成本。

 
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表3 快干支公交線路運營指標
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表4 不同城市的單車百公里客運量

 

 

(2)線路里程利用率低于三分之一

 

公交線路的里程利用率(乘客在公交線路上乘行距離與線路長度之比)均值約為30%。按照線路平均里程24.3公里計算,乘客在公交車內的平均乘距為7.3公里,與居民調查的公交出行距離8.0公里相當(含兩端的步行距離)。

 

不同層次線路的平均乘距(高峰期間)差別較大,快線最長,達22.6公里,干線次之,為7.1公里,支線最短,僅為3.1公里。盡管快線平均乘距最長,里程利用率超過50%,但仍存在部分快線里程利用率低于30%。例如快線E29(如下圖6a),全線長56.9公里,其中從坂田到龍華中心區之間(約18.0公里)客流占全線客流68%,而這一區間僅占線路全長的32%。類似地,快線E31和E36也存在這種情況(下圖b、圖c),里程利用率低于30%客流比例較高,與快線規劃功能不一致。

 
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圖5 線路使用率和平均出行距離
 
 
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(a)E29
 
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(b)E31
 
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(c)E36
 
圖6 短距離乘行比例較高的快線:E29、E31、E36客流區間分布

 

 

(3)快線為保障跨二線關長距離通勤時效性發揮了積極作用

 

現狀60%快線布設為跨原二線關線路,承擔原特區外偏遠地區居民長距離出行需求。高峰期間,快線平均速度達到28.7公里/時,出行時間為47分鐘,低于城市居民高峰通勤時間在1小時內的一般控制要求。與干線、支線相比,快線平均出行距離是干線、支線的3.2倍和7.3倍,但高峰期出行時耗僅為干線、支線的1.9倍和4.0倍。快線的設置對于保障外圍偏遠地區居民通勤的時效性發揮了積極作用。

 
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表5 快干支高峰期間出行特征指標

 

 

(4)部分線路繞行問題仍較為突出,與客流需求不匹配

 

常規非直線系數是衡量線路整體繞行程度的常用指標,但考慮乘客出行OD計算的客流加權非直線系數更能體現實際客流出行的繞行現象。快干支線路的客流加權非直線系數均低于推薦值(見下表6),存在少數線路異常繞行。

 
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表6 快干支非直線系數指標

 

快線和干線異常繞行的線路比例分別為32%和18%,客流比例基本一致,分別有6%和2%客流需要忍受2倍及以上繞行;支線異常繞行的客流占比為18%,3倍及以上繞行客流占比5%。

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表7 快干支異常繞行線路占比和客流占比
 

 

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圖7 快干支客流加權非直線系數客流分布

 

以快線E35為例,線路途經寶安、光明和龍華,寶安和龍華間的出行需求占線路出行的53%,但區間繞行嚴重,非直線系數高達2.41,客流加權非直線系數達1.55,嚴重拉長了長距離出行需求的出行時耗。

 
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圖8 快線E35線路分布和出行比例

 

 

3.軌道接駁
 
(1)公交接駁軌道客流僅占一成,軌道公交融合水平有待進一步提升

 

常規公交接駁軌道日均客流量達41萬人次,僅占常規公交客流總量的10.5%。其中,在軌道公交接駁上應承擔重要功能的支線,其接駁軌道的客流占全部支線客流比例達14%。干線與支線差別不大,軌道接駁客流占比為13%。總體來看,常規公交目前功能獨立,與軌道融合度有待提升。

 
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表8 快干支線路接駁客流比例

 

 

(2)以軌道線路末端、大型換乘點等為主要接駁客流換乘點

 

中心城區內軌道線路較密,原特區內外接駁客流占比分別為40%和60%,公交接駁軌道客流站點主要分布在中心城區外圍:

 

1) 外圍軌道稀疏的居住或就業區,如五和、坂田、民治一帶和靈芝、留仙洞、興東一帶,客流規模分別為4.0萬人次(五和、坂田、民治合計)和2.0萬人次(靈芝、留仙洞、興東合計)。

 

2) 軌道線路在末端,尤其是延伸到原特區外的線路末站,如雙龍、清湖、機場東,客流規模分布在0.7到1.4萬人次。

 

3) 大型換乘樞紐,如世界之窗、深圳北站、大運,客流規模分別為0.5到0.8萬人次。

 
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圖9 軌道站點接駁客流分布

 

 

(3)超八成乘客的公交軌道接駁出行以軌道側為主

 

平均公交接駁距離為5.3公里,5公里以內的接駁客流占比67%,10公里以內的接駁客流占比86%。軌道側的平均出行距離為15.6公里,乘行距離比(軌道/公交)達2.94,84%的乘客在接駁中以軌道乘行為主。軌道公交接駁全程距離20.8公里,遠超過單一軌道(13公里)或公交(8公里)出行乘距。

 
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圖10 公交接駁距離分布
 
 
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圖11 公交軌道接駁乘行距離比分布(軌道/公交)

 

 
結語
 

深圳市常規公交結構優化和雙網融合建設持續推進,多樣化公交服務體系建設已初現成效。在軌道網絡越趨完善和網絡預約出租車快速發展的背景下,常規公交面臨著客流總量下降和運營效益變低的局面,在應對乘客出行訴求和服務水平提升方面仍有較大的提升空間。

 

深城交積累了20多年交通大數據、模型研發和規劃設計經驗,堅持以數據驅動城市交通治理,長期掌握深圳市公交發展態勢,著力打造公共交通“規劃-建設-運行-管理-服務-應急”的全鏈條技術體系,構建城市智慧公交整體解決方案,助力深圳“公交都市示范城市”建設。

 

 

 

數據模型中心

撰寫:潘嘉杰、梁嘉賢

審核:羅鈞韶、楊 良

審定:段仲淵、趙再先

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