寒地城市地铁客流特性及网络失效研究

摘要

为分析寒地城市地铁客流与网络特性,挖掘客流与寒地气候的相关性,本文利用《寒区城市多模式公交协同运营技术与示范工程》2013—2020年共8年11万余条地铁客流数据进行研究。提出效用阻抗Space L-Space P模型建立地铁抽象网络,将时间维度细分为周、月和年这3类,研究地铁客流特性与扰动因素,并建立寒地城市地铁网络失效模型,分析扰动后地铁站点与线路的客流分布。进一步选取哈尔滨市与南京市地铁数据,运用转移熵因果关系分析地铁网络客流分布与气候的相关性,得到寒地气候对地铁客流的影响。研究表明:所采集的地铁客流数据能够充分展现客流的状态与变化趋势,能够满足客流数据分析的精度与质量要求。近8年,哈尔滨市地铁客流呈现明显的增长趋势,地铁客流分布呈现2月为客流低峰,3月客流逐步回升,3~12月客流较平稳且具有轻微波幅;换乘客流中夏季呈现8月大于7月大于6月的趋势,冬季则2月换乘客流最低,大多在周一与周五达到周换乘客流量极值。由地铁网络失效模型识别出关键站点,得到哈尔滨市冬季客流略高于其余3季,冬季地铁网络较脆弱,结合实际数据的模拟分析表明,温度与地铁客流具有一定相关性,且哈尔滨市的相关性大于南京市。