基于公交IC卡數據的公共交通客流分析

陳孟柯

【摘 要】公共交通系統客流數據是城市公共交通系統規劃及優化的前提。面對城市規模的迅速發展及客流變化，公共交通系統需要根據變化做出合理的調整，因此獲得準確的交通客流數據勢在必行。傳統的人工調查的方法存在諸多弊端，在IC卡普及，GPS、GIS技術發展迅速的前提下，一種基于公交IC卡數據的新型公共交通系統客流分析方法應運而生。通過獲取公交IC卡數據，以聚類的方法進行數據歸約，使用統計學方法對數據進行分析，進而獲得公共交通系統客流數據。

【關鍵詞】公共交通；公交IC卡數據；客流分析

0 前言

隨著城市經濟的發展，越來越多的大城市面臨擁堵這一交通問題，為了解決擁堵問題，優先發展公共交通系統成為諸多城市的首選方案。城市公共交通系統的運營與組織需要獲取大量的交通數據進行支持，如何及時、準確、全面的獲得大量的公共交通系統出行數據關系到公共交通系統的發展?，F狀我國仍采用人工調查的方法去采集客流信息，不僅耗費時間、財力、物力，調查結果也受到各種因素的影響而存在偏差。近年來，隨著IC卡的普及，一種基于公交IC卡數據的新型公共交通系統客流調查分析方法得以改善傳統人工調查方法得不足。

1 國內外研究現狀

隨著公交IC卡的普及和IC卡技術的逐步成熟，通過IC卡數據得到公交基礎數據的研究課題也隨之出現。目前，在北京、杭州、深圳等大城市已經出現此類研究，此外，南京的東南大學也對其有所研究，利用IC卡數據進行公交基礎數據的調查分析仍是新事物，有很多問題有待深入研究。

在國外，日本神戶大學利用地鐵IC卡交易數據分析乘客的乘車行為，加拿大的蒙特利爾大學將數據挖掘技術應用到公交IC卡交易分析中[1]，英國的威斯特大學將公交IC卡數據用于公共市場的分析，包括刷卡次數、乘客出行的時間和區域分布等[2]。此外，法國、韓國、新加坡用IC卡數據在交通方面有過研究。世界上比較有影響的通用數據庫系統：SAS公司的Enterprise Miner、IBM公司的Quest、SGI公司的See Miner、SPSS公司的Clementine、Sybase公司的Warehouse Studio、RuleQuest Research公司的See5，幾乎沒有涉及對交通數據的采集處理[3]。

2 南京公交IC卡數據處理

2.1 數據特征

南京市民卡有限公司出售的智匯卡（金陵通）及社會保障卡均能在公交車、地鐵、輕軌、輪渡、出租車等公共交通工具上使用。其儲存的持卡人信息、車輛種類、線路標號、上下車站編號、上車刷卡時間、下車刷卡時間（地鐵）、車輛編號、IC卡編號[4]是進行公共交通客流調查的重要依據。公交IC卡數據量繁多復雜，因此，需要在客流調查分析時對數據進行處理。

2.2 數據處理

龐大的公交IC卡數據實時更新，使用原始的數據統計方法已經不能滿足交通日益發展的需求，因此，需要運用數據庫技術對龐大的公交IC卡數據進行儲存管理。利用數據庫管理系統能夠對數據進行按不同因素的分類和檢索，以便快速準確的獲取有限的數據。

根據調查研究南京市近年來的客運量如圖1所示，公共交通機動化出行分擔率如圖2所示。公共交通客運量和公共交通出行分擔率日益增長，同時南京公共交通刷卡率達60%，因此，可以使用公交IC卡數據對南京公共交通客流進行分析。

雖然采用IC卡數據進行公共交通系統客流調查分析，數據的準確性和有效性已經較傳統方式有所提高，仍然會存在不滿足要求的數據。因此在數據處理的步驟，需要對采集到的公交IC卡數據進行聚類分析過濾掉噪聲數據并結合數理統計的方法獲取有效的交通數據。

伴隨著GPS以及GIS技術的不斷發展，可將處理后的公交IC卡數據結合GPS和GIS技術實現在地圖上的可視化展示，可為交通規劃和研究提供更為具象化的數據支持。

3 南京公共交通系統客流分析

3.1 客運量

根據南京市公交IC卡數據的采集處理，利用數據庫管理系統對數據進行管理，結合刷卡率及公共交通出行占有率度能夠得到南京市2011年-2015年度的客運總量數據如圖1所示和客運量同比增長率如圖3所示。利用公交IC卡數據能夠數據調查得到客運量的有效信息，通過數據庫管理系統可按年度、季度、月份對客運量進行分析，使用統計學方法和交通模型可以對未來交通量進行合理的預測，為公共交通系統規劃提供有力的保障。

3.2 公共交通系統客運結構

針對采集到的公交IC卡數據，利用其記錄的車輛種類、車輛編號和線路編號等有效的數據信息，利用統計分析的方法能夠得到公共交通系統客運結構。南京市2015年度地鐵客運量7.17億人次，在南京市公共交通客運總量中比重達到34.86%，公共汽車客運量為10.24億人次，在南京市公共交通客運總中比重占49.78%，出租車客運量為3.11億人次，占城市公共交通客運總量的比重為15.12%，其他運輸方式的客運量0.05億人次，占總客運量的比重達0.24%，如圖4所示。

使用調查得到的公共交通客運量數據可以對南京市的公共交通客運體系結構進行具體的分析評價，分析公共交通客運量變化可以進一步調整南京市的公共交通體系發展方向和制定遠期公共交通發展戰略。

3.3 路線客流量比重

隨著經濟的發展，城市的交通發展瞬息萬變，公共交通規劃的時效性往往較短，因此，針對公共交通線路的調整也應順應路線客流量比重的變化進行調整以滿足居民出行的需要。針對路線客流量比重調查分析時，可結合公交IC卡數據中的路線信息和出行量信息，利用GIS的可視化功能，將南京市已規劃公共交通路線中客流量在公共交通路線網中展示，結合不同時間段的路線客流量比重信息對已規劃線路進行調整并對擬規劃路線的可行性進行分析，獲得能夠滿足未來公共交通需求的規劃方案。同時可對路線上運營車輛的編號信息和上車時間數據，利用GPS技術定位到車輛運行的路線，實現在路線上的車輛運營管理，保障該路線上的出行需求得到滿足。

3.4 換乘節點

對公交IC卡數據庫中儲存的上下車時間、車輛編號、線路編號等信息，利用GPS定位和GIS的數據可視化功能，對南京市的公共交通換乘節點進行定位并展示歷年換乘節點的變化，以便做出合理預測，滿足未來的公共交通換乘需求。同時，對南京現存的新街口、南京站、南京南站、新莊、大行宮、奧體中心等公共交通換乘節點的各種交通方式換乘結構做出動態的調整，滿足南京市的公共交通換乘需要。

3.5 出行距離

出行距離的調查分析可以通過分析公交IC卡中的記錄的刷卡時間、上下站時間，路線的編號獲取。以換乘時間30分鐘作為標準，兩次上車刷卡時間間隔大于30分鐘作為一次出行的發生，若小于30分鐘則視為換乘，利用GPS及GIS技術在南京市的地圖上展示出行距離信息，利用GIS的屬性數據管理功能，對地圖上的出行距離進行分類整合，同時通過數據統計分析的方法對出行距離進行篩選整合，得到南京市的出行距離分布。結合南京公共交通系統規劃方案和歷年公共交通系統結構，對地鐵、公共汽車、輕軌、輪渡等公共交通出行方式的比重進行調整。此外，可利用出行距離、換乘節點、路線比重的調查結果，通過GPS定位公交站臺及地鐵進出口分析其與居民點的關系，規劃出南京公共自行車停放點的合理布置位置和間距，解決公共交通“最后一公里”的出行需求。

4 結語

伴隨城市的經濟發展和人口結構的變化，城市中的交通狀況越來越復雜，這就意味著城市管理者和公共交通管理部門需要獲取大量交通數據供城市公共交通運營管理使用。公交IC卡的普及伴隨著GPS、GIS技術和大數據的發展，利用公交IC卡數據進行城市公共交通系統客流分析將成為一種趨勢。本文論述了一種基于公交IC卡數據分析城市公共交通客流的方法，為城市的公共交通系統結構調整，公共交通的運營管理提供了一種更加方便、高效、準確的方法。

【參考文獻】

[1]陳學武，戴霄，陳茜.公交 IC卡信息采集，分析與應用研究[J].土木工程學報， 2004，37（2）：105-110.

[2]吳美娥.對公交 IC 卡數據處理分析及應用的探索[D].北京：北京交通大學， 2010.

[3]Bagchi，M，White，P.R，2003， Use of public transports， smart， card date for understanding travel behavior[Z].Proceeding of Europe Transport Conference Strasbourg，8-10 October.

[4]戴霄，陳學武.基于公交 IC 信息的公交數據分析方法研究[D].南京：東南大學， 2006.

[5]陳鋒，劉劍鋒.基于 IC 卡數據的公交客流特征分析——以北京市為例[J].城市交通，2016（01）：51-58，64.