基于城市计算的夜间需求导向型公交系统设计

发布时间：2020-05-12 07:06

【摘要】：公共交通系统作为城市可持续发展中不可缺少的环节,是城市决策者长期关注的重点;已建成的多元化公共交通系统,为日间通勤者提供了更大的出行便利和更好的机动性。然而,受运营时间的制约,城市中的深夜出行群体,如学生、环卫工人、个体经营者,却难以从现有公共交通系统中获益;他们中的大多数人受恶劣工作环境和低收入困扰,却仍需在返家时支付额外的夜间出租车费用,且时常遭遇打车难、黑车加价等乱象。随着城市夜间经济的进一步繁荣,建立安全、廉价、稳定运营的夜间公交系统,成为市民共识,并被越来越多的城市提上日程。反思中国城市夜间公交运营的历程,诸多项目因无法避免空载率过高造成的运营亏损,在有限的运营周期后宣告终止;相比之下,充足证据表明,为具有相似夜间出行需求的用户群体提供区域间直达的定制公交服务是平衡市民夜间出行权益与公交公司良性收益的最佳选择。然而,新的问题由此产生:当居民出行调查面对夜间交通现象变得效率低下而成本高昂,我们将通过何种方式深入理解夜间群体性出行需求?在已获知出行需求的基础上,又如何设计夜间公交系统,使之获得市民出行权益与系统收益的双赢目标,并实现系统的永续发展?智慧城市语境下的“城市计算”——通过大数据普适计算优化城市系统的新兴方法论——为本文启发了针对以上问题的新的解决思路。当现有的大多数公交系统在深夜停止服务,出租车几乎成为夜间出行的唯一选择,因此可认为群体性出行需求由“城市感知”的出租车轨迹进行映射;在此基础上,通过“智慧提取”与“服务产出”,将出租车轨迹表征的夜间出行ODT特征,转化为夜间公交系统“城市计算”框架的输入数据源,并通过合理的模型与算法,对最优的夜间公交系统方案进行求解。基于上述思路,本文构建了以最优NBS(Night-time Bus Service)系统为产出的城市计算框架T2NBS(Taxi to Night-time Bus Service)。该框架包括1)合理的数学模型(出行需求估计MNL与决策目标MINLP),其在同步优化NBS系统设计质量(站点、路径、运行时刻表、人车匹配)与服务质量(步行可达性、时间匹配度、出行时长、出行费用)的基础上,实现NBS系统的收益最大化;2)求解该模型“超级综合NP-Hard”难题的分阶段顺序型启发式算法,包括第一阶段挖掘群体性出行需求的时空间密度聚类算法、第二阶段提取步行可达性最佳的最少站点的站点部署算法、第三阶段探查收益最大化的路径与时刻表的动态搜索算法。本文对T2NBS城市计算框架在虚拟Sioux Falls网络中进行实验分析,结果表明,与盲目搜索算法相比,T2NBS能够以万级的计算效率求得最优性高于90%的近似最优解。在西安市的真实城市情景中,通过与三种基准算法(最热站点算法HSD、等时间距算法ETI、非精简算法NSL)的对照实验,验证了T2NBS计算所得的最优NBS系统,不仅可以取得更高的整体收益,亦可以提供更好的步行可达性和更精准的用户时间匹配;与出租车出行相比,用户选择NBS服务造成的出行时长的适度增加可以通过出行费用的大幅节省来弥补,因此NBS可以充分满足经济、社会弱势群体的夜间出行需求。
【图文】：

地图,出租车

的日间公交和地铁系统，已经为大多数人提供了便捷廉价的交通方式和通达城市主要区域的流动权利。然而，深夜返家或出行的学生和工人，如卫生工作者、夜班工人、夜间活动场所的从业者，却难以从现有的公共交通系统中获益。他们中的大多数人受恶劣的工作条件和低工资的困扰，但他们乘坐出租车返家时仍需支付夜间昂贵的额外费用，或是乘坐私人交通工具而承担夜间交通的安全风险。在深夜及凌晨的城市繁华地段，打车行为属于完全的“卖方市场”，运营的出租车数量远远小于有打车需求的乘客数量[38]。在这样的供需失衡下，出租车索取额外费用、拒载及非法运营的现象屡屡发生，不仅给出行者带来不便，也给城市治理造成困扰。腾讯智库联合国家发改委做出的《中国智慧城市全景报告》显示，黑车安全问题、打车难和价格高成为当前中国城市居民夜间出行面临的三大难题[39, 40]。图 1.1 展示了 2018 年 12 月某工作日 16 时，，西安市以钟楼为起点，公交出行与出租车出行的等价圈；等价圈描述了在给定的出行成本限制下，出行者所能到达的空间范围；数据采样点横纵间隔各 500 米，采样基于高德地图开放平台。

西安市居民,热力图

6图 1.2 西安市居民活动热力图Figure 1.2 Heat maps of human activities in Xi’an City作为对比，韩国首尔市自2013年开始运营的夜间公交项目“猫头鹰巴士（”OwlBus），以完全不用于西安旧夜间公交的正面案例给予本文诸多启示——猫头鹰巴士的线路有别于日间公交的线路，其路径用于串联从手机信令数据中挖掘的夜间活动热点区域，其运营时间表来自于夜间活动者的寻车呼叫记录；猫头鹰巴士展示了一种大数据情景下的需求导向型公交雏形，它不以路网或时段覆盖率为目标，也不以 TOD 为价值取向，而是纯粹的服务于夜间出行利益共同体。事实证明，猫头鹰巴士在运营收益、用户满意度甚至政治反馈上都达到了极高的水平[30]。1.1.3 城市计算中的规划方法论变革夜间公交的实践案例，折射出长期存在于我国规划方法论中的顽疾。近三十年来，
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U491.17

【参考文献】