引言
轨道交通作为公共交通系统的骨干，承载着城市的主要公共交通客流，具有准时性、速达性、安全性等优势。然而，由于建设成本和建设时序的限制，轨道交通线网无法做到全面覆盖和及时调整，因此常规公交作为轨道交通网络的补充，发挥着连接出行地和轨道交通站点的重要作用，为居民提供便捷的换乘服务。
2021年，国家发展改革委交通运输部发布《"十四五"现代综合交通运输体系发展规划》，强调要"推动轨道交通与常规公交网络之间的融合发展，打造多模式便捷公共交通系统"，但现有研究和实践表明，城市轨道交通与常规公交之间的融合存在诸多不足。
研究背景
深圳市2023年公共交通服务指数测评中轨道交通的轨道-公交融合度指数及乘车舒适度明显低于其他服务指数；由于公交车发车间隔过长、公交站点距离小区较远等原因，上海市外围地区的地铁-公交换乘率仅30%左右，而中心城区这一比例更低至20%以下。
城市轨道交通与常规公交的低效换乘影响了公共交通的便捷性与吸引力，对交通规划和运营提出了新的挑战。因此，如何有效协调轨道交通和常规公交之间的关系，实现2个系统的便捷换乘，具有重要的研究价值。
研究区与数据处理
深圳市是国家首个"公交都市"示范城市，致力于构建一体化公共交通体系，推进轨道、公交网络的深度融合。近年来深圳市轨道交通和常规公交系统实现了快速发展与优化，据调查早高峰进入市中心方向公共交通占比达78%，其中城市轨道交通占比高达63%。
本文提出的地铁-公交换乘供需匹配方法采用的多源数据主要包括：公共交通基础数据、公交刷卡数据以及手机信令数据，为避免数据受疫情影响且保证不同数据在时间精度上的一致性，主要时间节点为2018年10月。
公共交通基础数据
深圳市交通运输局数据显示，截止至2018年10月，深圳市共开通8条轨道交通线路，线路总长303.44 km，建设166个地铁站点，开通公交线路1 815条，公交线网总里程达20 611 km，共6 039个站点。
图1 2018年深圳市轨道站点与公交站点核密度分布
公交刷卡数据处理
由于轨道交通与常规公交刷卡计费系统的规则不同，公交刷卡数据能够准确的记录乘客地铁出行的进站点和出站点，但对于常规公交的乘坐路段，只能记录其上车站点，部分下车站点未知。
本文参考相关的公交下车点推算方法，根据用户公交刷卡规律以及公交GPS轨迹对常规公交的乘客下车点进行了推测补齐，主要采用闭合出行链、历史出行规律和站点吸引等方法。
图2 闭合出行链下公交刷卡数据的换乘提取规则
手机信令数据处理
基于手机信令数据提取居民出行链的基本逻辑是通过手机访问不同基站的信号及时间进行定位和判别，定位精度可达100~250 m，当手机信令在同一位置停留时间超过30 min，则判断该位置为驻留点，2个前后驻留点之间的基站定位则为出行中间链。
为了保证手机在地下的通信质量，轨道站点通常设置有专属的移动基站，因此，通过轨道交通地下站点基站，可有效识别用户的轨道出行过程数据。基于此，本文从2018年10月联通手机信令数据中提取了与135个地下轨道站点相关的全出行链，并对其前序出行和后序出行进行特征分析。
图3 2018年深圳市基于手机信令数据的轨道出行特征
研究方法
研究以135个地下轨道站点为研究对象，利用公交刷卡数据和手机信令数据识别地铁换乘常规公交的实际换乘量和换乘需求量，并基于此计算各轨道站点的换乘潜在需求量和换乘需求缺口。其次，结合公共交通基础数据构建轨道站点换乘供给水平评价体系，并基于熵权-TOPSIS模型对轨道交通和常规公交换乘供给水平进行评价。最后，对比各轨道站点的换乘供给水平评价结果及其换乘潜在需求及缺口，探讨站点的地铁-公交换乘供需匹配与优化策略。
图4 地铁-公交换乘供需评价与优化策略研究的技术路线
换乘潜在需求测算
在地铁-公交换乘需求未知的情况下，可将手机用户中轨道后序出行距离大于1 500 m的部分视为具有地铁-公交换乘潜在需求的出行。尽管两组数据存在时间和量级的差异，但各站点的潜在换乘率（即手机信令数据中距离大于1 500 m的后序出行比例）和公交刷卡实际换乘率的相关系数达0.51（p<0.000 1），具有较高的一致性。
图5 2018年深圳市各轨道站点的实际换乘率以及潜在换乘率对比
基于熵权-TOPSIS的换乘供给水平评价
熵权-TOPSIS方法在评价交通运营水平领域中的应用已有不少的研究，其中唐银青通过对南宁市的实证分析，进一步验证了其在地铁-公交换乘评价上的适用性和合理性。
为衡量轨道交通与常规公交的换乘供给水平，本文参考已有研究所构建的换乘水平评价指标体系，选取了换乘成本与换乘设施2类指标构建熵权-TOPSIS评价模型。
| 类型 | 评价指标 | 平均值 | 最大值 | 最小值 |
|---|---|---|---|---|
| 换乘成本指标 (负向指标) |
平均换乘时间X1/min | 10.6 | 19.0 | 6.8 |
| 地铁-公交站间平均距离X2/m | 486.5 | 640.2 | 93.1 | |
| 换乘设施指标 (正向指标) |
公交站点数量X3/个 | 53.0 | 103.0 | 1.0 |
| 公交线路数量X4/条 | 52.0 | 110.0 | 1.0 | |
| 公交线路覆盖面积X5/km2 | 414.2 | 763.2 | 60.2 | |
| 地铁出入口数量X6/个 | 4.0 | 19.0 | 1.0 |
换乘供需匹配及优化分析
根据换乘潜在需求测算结果和换乘供给水平评价结果，进一步探讨各轨道站点的地铁-公交换乘供需匹配情况，并结合换乘需求缺口大小得出轨道站点的换乘水平优化策略。
需要注意的是，公交站点的布设不仅仅服务于地铁-公交换乘，还需要满足其他公共交通出行需求。因此，换乘供给水平与换乘潜在需求的匹配与否并不能直接作为地铁-公交换乘优化的依据，还需要考虑换乘需求缺口的情况，最终提出针对性的换乘优化策略。
结果与分析
换乘潜在需求测算结果
据换乘潜在需求量和换乘需求缺口的测算结果显示，大多数站点的换乘潜在需求高于实际换乘量，共计100个站点，占比74%。且当轨道站点密度越高时，其换乘潜在需求越低，此分布特征符合对地铁-公交换乘需求的基本判断。
图6 2018年深圳市轨道站点换乘潜在需求量与换乘需求缺口分布
换乘供给水平评价结果
基于熵权-TOPSIS模型评价135个地下轨道站点的换乘供给水平，结果如下表所示。从熵权重系数来看各类指标差异不大，其中换乘时间成本取自实际换乘行为，时间成本差异性较小，权重占比仅6.13%。
| 换乘供给水平 | 站点数量/个 | 平均换乘时间X1/min (6.13%) |
平均换乘距离X2/m (14.69%) |
公交站点数量X3/个 (13.70%) |
公交线路数量X4/条 (24.25%) |
公交线路覆盖面积X5/km2 (16.91%) |
地铁出入口数量X6/个 (24.33%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 高 | 22 | 11.2 | 479.1 | 73 | 90 | 542.8 | 5 |
| 中 | 78 | 10.3 | 488.2 | 57 | 56 | 447.5 | 4 |
| 低 | 35 | 10.7 | 487.4 | 34 | 20 | 259.3 | 3 |
注：表中的百分比表示熵权的权重
换乘供需匹配评价及优化建议
然而，即使地铁-公交换乘供给水平与潜在需求是匹配的，也可能存在着较大的换乘需求缺口未得到满足。因此，需进一步结合换乘需求缺口测算结果，制定相应的地铁-公交换乘优化策略。
图7 2018年深圳市轨道站点地铁-公交换乘水平评价结果
结论与讨论
本研究以深圳市135个地下轨道交通站点为研究对象，结合公交刷卡数据和手机信令数据识别了轨道交通换乘常规公交的行为特征，对各轨道站点的换乘潜在需求和换乘需求缺口进行了测算，同时基于熵权-TOPSIS模型，对轨道交通与常规公交的换乘供给水平进行了评价，最后综合地铁-公交换乘供需匹配及换乘需求缺口情况对各地下轨道站点进行了评价并提出了相应的优化策略。
研究发现不同来源的居民出行数据尽管难以进行直接匹配以获取真实的地铁-公交换乘需求，但呈现出类似的统计特征，结合多源数据的优势，可以进一步挖掘用户的换乘潜在需求，从而弥补当前研究视角的缺失。
主要发现
供需匹配良好及供大于求的站点集中分布在公共交通建设现状较好的中心城区，而供不应求的站点则主要分布在外围区域，但即使是低换乘供给水平，部分站点如留仙洞、布心、南山等仍能满足较高的换乘潜在需求，其经验值得借鉴。
因此，地铁-公交换乘服务水平的优化不能局限于常规换乘设施的改进，如增加换乘设施、提升服务频次等，应采用大数据和人工智能技术，对换乘流量及其目的地进行特征分析和需求预测，以实现更加精细化的换乘服务水平评价和优化。