铁路客流时空分布研究综述

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[摘 要]本文以国内外大量文献为基础，对铁路客流时空分布的研究现状进行综述，首先从形成机理与影响因素两个方面对客流的基本概念进行了介绍，然后根据数据采集及处理方法的不同，将铁路客流时空分布研究归纳为四种常见类型，最后对研究现状进行了总结，并指出铁路客流时空分布分析的研究方向。

[关键词]客流 时间分布 空间分布 数据采集 数据处理

中图分类号：U293.13 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）22-0277-01

1 客流的形成机理

客流，是指旅客根据旅行目的以及旅行距离的远近，选用一定的运输方式，在一定的时间和空间范围内作出的移动[1]，其组成可用流向、流量、流程和流时等要素加以描述。其形成机理的主要因素是[2]：

（1）社会生产活动的需要：在人们日常的生产活动中，为了生产与再生产的需要而产生了大量的出行活动，其直接诱导因素便是社会生产活动。随着地区与地区之间经济联系的密切程度越来越高，诸如商务客流、公务客流等类型的客流出行比例也逐步提高。

（2）资源分布的不均衡：由于教育、旅游、人力等资源分布具有不均衡性，人们在日常的生产生活中，为了满足学习、生活及娱乐的需求，需要在不同资源点间流动，这便产生了相应的出行需求，比如寒暑假期间的学生客流、节假日期间的旅游客流等。

（3）社会生活及文化观念：在社会中，个体与个体之间通过社交、血缘等关系而产生联系，但由于资源分布的不均衡性及其他社会生产活动的影响，使个体与个体之间具有一定的空间隔离性，在一定的社会文化观念及背景的影响下，人们为了维系这种联系而产生一定的出行需求，如探亲客流等。

2 铁路客流的影响因素分析

客流的影响因素众多且纷繁复杂，在宏观层面，其影响因素主要有人口规模、经济发展水平、运输结构布局等;在微观层面，其影响因素主要体现在以下方面[1]：

（1）快速性：列车的运营速度是旅客运输服务质量的一项重要指标。对于旅客而言，速度的提高意味着在旅途中消耗时间的缩短。

（2）经济性：出行费用开支是旅客普遍关心的问题，甚至起到决定性作用。不过对于不同消费水平的旅客而言，经济性指标存在不同的衡量标准。

（3）便捷性：便捷性主要体现在列车到发时刻以及列车发车频次两个方面。列车到发时刻是否方便旅客出行是衡量铁路旅客运输服务水平的一项重要指标，列车发车频次方面，增加列车发车频次能缩短旅客的平均候车时间。

（4）舒适性：旅客对出行的需求，不只满足于实现位移这一目标，还要求在接受运输服务的过程中感到舒适。

3 铁路客流时空分布分析对象及过程

本文主要从分析对象、数据采集、数据处理方法这三个方面对铁路客流时空分布的研究状况进行分析。

3.1 分析对象

3.1.1 客流的时间分布

按照时间跨度的不同，客流的时间分布通常包括节假日客流分布、周客流分布及时段客流分布等。

（1）节假日客流：节假日客流分布是指元旦、春节、清明节等节假日期间的客流分布。

（2）周客流：周客流分布是指一周内客流的分布情况。因人们的生产生活通常以一周为一个循环周期，这种活动规律必然会反映到一周内各日的客流量波动上。

（3）时段客流：节假日、周客流分布都是以“日”为时间单位对客流分布所进行的描述，而时段客流分布是指一天内客流在各个时段上的分布情况，即以“小时”为时间单位。

3.1.2 客流的空间分布

根据空间维度的不同，客流的空间分布通常包括节点客流分布、区段客流分布、客流流向分布及客流运距分布等。

（1）节点客流

在狭义上，铁路客运节点是指办理旅客出发到达、中转换乘以及相应技术作业的客运站;广义而言，铁路客运节点是指铁路客运站所在的城市[4]。目前，对节点客流分布的研究，主要从客运节点等级划分的角度开展。

（2）区段客流

客流在线路区段上的分布主要体现为OD及区间断面客流分布。OD客流是指在某一特定时间内，从始发地到目的地之间的客流。区间断面客流则是站间OD客流量在线路各区间上进行叠加的结果。客流的区段分布特征主要以区间断面客流形式呈现，根据旅客乘车区间的不同，区间断面客流呈现出不同的分布形态，主要有凸型、凹型、均等型、渐变型、不规则型[3]。

（3）客流流向

根据出行的特点，旅客在产生出行需求的同时也会产生回程需求，从理论上来说，一条线路的客流在上、下行方向上是均衡的。然实际情况中，铁路旅客出行未必会在短时间内立即产生回程需求，因此在某一特定时期内，客流流向不均衡现象普遍存在。

截至目前，较多文献的研究主要是从两个角度开展，从时间角度，分析具体线路在高峰时段、一天内、节假日等时期内的客流流向特征[3];从空间角度，分析区域与区域之间的客流量交流情况[5]。

（4）客流运距

客流运距分布是指在各个出行距离上的客流量分布情况。目前，在涉及铁路客流运距的相关文献中，主要是从运输通道中各种运输方式的分担率等方面对铁路旅客运输的优势距离进行研究，而很少有对铁路客流的运距分布特征进行归纳与分析。

3.2 数据采集及处理方法

随着计算机应用的不断普及，基于人工智能的方式分析客流数据是目前客流分析的一大趋势[6，7]。按照客流数据采集方式的不同，现阶段常见的客流时空分布研究主要有以下几种：

4 现状归纳与总结

（1） 在时间分布方面，铁路客流时间分布的研究通常是以日客流分布为主，即以日客流量为基础分析客流在一周内、节假日等时期的变化规律，对时段客流分布的研究较少。随着铁路客流分析的逐渐深入，有必要借鉴城市公交及城规系统的先进经验，从时段角度对客流分布进行探讨。

（2）在空间分布方面，有较多文献对铁路的节点客流、区段客流、客流流向等内容进行分析，但对客流运距分布方面的研究较少且缺乏实际应用。客流运距结构在制定列车开行区段等方面具有重要参考价值，也是客流细分的重要依据之一，因此，有关客流运距分布特征的分析还有待进一步深入。

（3）在客流数据采集方面，主要应用客流调查、客票数据等常规方式。无线技术、APC等数据采集技术正在不断研发并得以实践，不过目前其应用主要是面向城市公交客流。

（4）在客流数据处理方面，主要有三类处理方法：图表分析法、统计学方法和数据挖掘技术等。随着智能交通的建设，采用人工智能等先进数据处理方法是客流分析领域的一大趋势，但对数据处理方法的选用应考虑研究目的、客流数据结构及规模等因素。

参考文献

[1]王d男. 旅客运输[M]. 北京：中国铁道出版社， 2005.

[2]马彦祥，高嵩. 铁路短期客流时序规律分析[J]. 铁道运输与经济， 2010（2）：87-90.

[3]彭艳梅. 成灌市域铁路列车运行计划优化研究[D]. 成都： 西南交通大学，2012.

[4]满朝翰，韩宝明，李得伟，等. 基于灰色关联决策的客运专线客流节点层次划分研究[J]. 交通标准化， 2011（9）： 160-163.

[5]王智. 我国铁路旅客运输的市场定位及发展对策[J]. 综合运输， 2008（11）：69-73.

[6]M.Bagchi. The potential of public transport smart card data[J].Transport Policy，2005（12）：464-474.

[7]Marie Pier， Pelletier. Smart card data use in public transit： A literature review[J].Transportation Research Part C， 2011（19）： 557-568.