基于智能公交卡数据的出行行为的时空间分析及规划启示——以布里斯班为例 | 上海城市规划

本文以澳大利亚布里斯班为例，展示了一种地理可视化方法——条件流量图及其在分析智能公交卡数据方面的应用，揭示了基于巴士公交的出行在一个城市尺度下相对精细的时空间分布和特征，以及在不同因素作用下的变化。这些发现对建立城市公交系统更有针对性地规划和运营以更好满足乘客出行需求有一定的启示作用。同时，未来研究需要进一步完善和补充智能公交卡数据，并发展更成熟的分析方法。

越来越多的城市和交通研究者意识到，智能公交卡数据（TSCD）可以作为用于研究出行行为方面更强大的数据源。随着智能公交卡的日益普及，很多国内外学者应用其衍生数据来研究公交出行在城市中的分布和特征。这些研究的成果为城市公共交通和用地系统的规划和管理提供了更具体的依据。

 1研究背景

1.1  出行行为的时空间研究

一个城市的交通及用地系统的规划需要以人们的出行规律作为主要依据之一。因此，如何更好地了解人们日常出行行为，尤其在时间、空间上的分布和特征是城市交通研究长期以来的一个核心课题。

1.2  智能公交卡数据和出行行为研究

对于出行行为研究这一领域，获取可靠的数据源一直是个挑战。智能公交卡数据（TSCD）的出现一定程度上弥补了传统调研数据的不足。通常，公交乘客在使用智能公交卡时会留下具体的公交服务使用信息，如卡的ID、上下车车站、上下车时间、线路、方向等。

TSCD示意

现已有相当数量的研究致力于发掘TSCD在研究出行行为时空间特征方面的潜力，大致分为3个主要类别。第一类研究主要探索公交站点的使用及其在时空间上的变化，从而揭示公交出行发生在时空间上的变化。第二类研究关注对TSCD的扩充和出行起讫（OD）矩阵的推算。第三类研究尝试将社会和活动属性与TSCD相结合以挖掘出更复杂的出行行为特征。

 2条件流量图

针对TSCD的大数据特性，作者提出了一个以轨迹导向、空间为中心的可视化方法，即条件流量图。该方法的核心目标是可视化TSCD来揭示一个城市中，公交乘客集体出行的起讫点和线路选择在公交网络中的时空间分布特征和规律。基于这样的目标，条件流量图可以看作是两个常用的空间可视化方法，即条件图和流量图的结合。条件图是一种将空间数据按某种条件变量进行分组，并对分组后的数据进行空间分析及可视化的方法。而在流量图中，个体移动数据经常按相同的起讫点进行聚类并用直线和箭头表达，不同的直线宽度则表达移动流量的大小。探索出行流量在不同时间下的空间分布则形成条件流量图。

条件图案例（以撞车事故为例）

交通流量图案例

由于TSCD所包含的出行信息量巨大，仅用起讫点的直线表达移动线路，在一个密度较高的城市公交网络内可能会导致辨识度较低的可视化结果。考虑到这点，TSCD的出行记录则需要进行出行线路的还原，并以此为基础绘制条件流量图。作者发展出通过利用通用运输咨询规则（GTFS）对TSCD进行出行线路还原的方法。GTFS是一种提供在谷歌平台上的开源数据，一般包含某个城市详细的公共交通网络和服务数据。基于GTFS，公交线路上所有经过的站点及它们的排列顺序可以被提取出来。通过找到对应的公交线路和站点，TSCD中的出行记录则可以被还原成更详细的出行轨迹。对扩展后的TSCD进行基于起讫点和出行线路的聚集和分类并可视化，便生成可识别度较高的流量图，作为绘制条件流量图的基础。

TSCD出行线路还原示意

基于线路还原的流量图示意

 3案例分析：布里斯班

3.1  布里斯班概况

布里斯班是澳大利亚第三大城市，昆士兰州的首府。基于TSCD的条件流量图的成果展示和讨论将以该市市区作为背景。布里斯班的交通出行以汽车为主导，汽车承担了大约85%的日常出行量，公共交通吸收了大约8%的出行量。2000年，市政府投资建设了一系列快速巴士专用道，以缓解通向市中心的交通压力。相较其他公交模式，巴士公交也吸引了更多的公交乘客量，可以说是现在布里斯班公交系统的中枢角色。

研究背景：布里斯班

布里斯班的智能公交卡系统基本涵盖了该市的所有公交模式。本文所展示的成果基于2012年11月初至2013年4月底间生成的TSCD。一个工作日的TSCD包含大约25万条巴士出行记录，在周末则有平均6万—7万条出行记录。

3.2  成果及规划启示

这里讨论条件流量图的3个应用案例：（1）基于快速巴士专用道和普通巴士出行的时空间分布；（2）不同巴士乘客组出行的时空间差异；（3）天气因素对巴士乘客出行的影响。

第1个案例是一个工作日内快速巴士和普通巴士出行的时空间分析。在水平方向，流量图按4个时间段排列，即早上（6:00—10:30）、中午（10:00—14:30）、下午（14:00—18:30）和晚上（18:00—22:30）。在垂直方向上，流量图则按不同巴士模式（即快速和普通）和方向（即入城和出城）区分。自然断裂法用来划分不同等级的客流量，在图中以不同宽度的线表示。最后，依据Bell等的方法，变异系数（CV）也被计算以量化流量图中的出行分布特征。

快速和普通巴士出行的时空间分布图

由上图可知，基于快速和普通巴士的出行都表现出比较明显的通勤特征，即早上时段的出行呈现出更多客流量高的线路；而出城出行在下午时段表现出类似的特征。同时，两种巴士出行也表现出不同的空间分布特征。基于快速巴士的出行形成了若干客流量高的线路，普通巴士出行的高客流量线路数量较少。工作日的大部分时段内，普通巴士出行的CV值却比快速巴士出行高，意味着前者在空间上的分布较后者更分散。通过比较乘客出行线路和快速巴士专用道的空间布局可以看到，北部快速专用道的使用效率较南部更低。

这些出行特征有以下启示：第一，对于客流量较高的线路，定期评估和保证它们的服务质量，如发车频率、准时程度等，以及乘客出行需求的满意程度，值得公交运营者特别关注；第二，对于乘客量较低、但分布相对分散的线路，运营者需要进行成本效益分析，并考虑对乘客量低但成本高的线路进行调整，可以采用更灵活、性价比更高的公交模式，如小型巴士；第三，运营者可以考虑将一些高客流量线路调整到布里斯班北部的快速专用道上，以提高后者的使用效率，并借此提升北部的出行效率。

成人和老年组出行的时空间分布图

第2个案例是不同乘客组出行的时空间差异。作者以成人组和老年组在工作日的巴士出行为例。在上图中，流量图在水平方向按时间段排列，在垂直方向按乘客组和出行方向排列。可以看到，成人组的出行分布很大程度上和快速巴士出行的分布类似，意味着该组有相当一部分乘客乘坐基于快速巴士专用道的公交通勤。而老年组的出行，由于整体较低的客流量，其空间分布及随时间的变化并不明显。为了更好地挖掘出该组出行的时空间特征，作者进一步发展了加权条件流量图。加权条件流量图的核心是直接计算不同条件下各条线路上的乘客流量差，并进行可视化。

成人和老年组出行的时空间分布比较图

上图展示了加权条件流量图。成人和老年乘客组在早上的乘客出行量分别作为各组的比较基线，即标准客流差是其他时段（中午、下午和晚上）的客流量减去早上的客流量再标准化后的结果。这些结果为公交运营满足不同乘客组的出行需求提供了启示。

第3个案例关注天气因素对人的出行行为的影响。例如在不好的天气状况下，人们可能会减少室外活动及出行。这里分析降雨对巴士出行在时空间分布上的影响。以2012年11月至2013年2月工作日作为主要样本。结合澳大利亚气象局的数据，作者将上述的工作日样本划分为两大类，即没有降雨日和有降雨日。有降雨的样本根据降雨量的大小进行排序，并根据排序再被等分为3个次样本。基于4个次样本，TSCD也被分为相应的4组，作为不同降雨量天气下巴士出行时空间分布的可视化数据。

不同降雨量下巴士出行的时空间差异图

上图展示了早上和下午时段的加权条件流量图。一些线路的客流量在小降雨量时有所减少。而达到较高降雨量时，有些线路的客流量却有增加。这些出行变化表明，雨量较大时，有更多人选择乘坐基于快速专用道的巴士线路通勤。其中可能有两个原因：一是降雨量变大时，道路状况也变得相对不安全，促使一部分驾车的通勤者使用公交出行；二是快速巴士专用道上的车站相对于普通巴士站有更好的遮挡设计，从而可能吸引其他巴士线路的乘客乘坐快速巴士服务。根据这些结果，公交运营者可以根据不同的天气状况对巴士公交做出调整。

4结论

由于城市结构、人口等方面的不同，本文展示的结果及规划启示很大程度上并不能直接迁移到国内，尤其是规模较大的城市。但是，TSCD结合地理可视化方法（如条件流量图）仍然可以应用在空间结构更加复杂的城市背景下，以支持公交系统更好地满足当地的出行需求。

虽然TSCD在揭示出行行为的时空间特征和支持交通系统规划方面有着不可忽视的潜力，它并不能被作为治理城市交通的万能药。这点很大程度上是由于TSCD的一些自身缺陷导致的。例如，TSCD一般不提供关于持卡人经济社会属性和对于不同出行方式和活动的态度和偏好。而这些因素对人们的日常出行行为也有重要的影响。另外，TSCD一般也不包含除公共交通以外的交通模式和出行信息。之后的研究可以尝试将TSCD与其他数据相结合的方法来弥补上述缺陷，进一步发展更成熟的、针对TSCD的分析方法。

详情请关注《上海城市规划》2017年第5期《基于智能公交卡数据的出行行为的时空间分析及规划启示——以布里斯班为例》，作者：陶遂，香港中文大学未来城市研究所。

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