1.深圳市城市规划设计研究院有限公司，广东深圳518031
2.深圳大学土木工程学院，广东深圳518060
摘要通过收集其2017年1月至10月气象观测资料数据及地铁一号线代表性站点日客流量，利用SPSS软件将相关性分析和回归分析相结合，探讨了气象因素对轨道交通站点客流的影响，并最终建立了气象因素与轨道交通客流的关系模型。分析结果表明气温、日降雨量、相对湿度及AQI均对深圳市轨道交通站点客流有较显著影响，其中日降雨量、相对湿度及AQI与轨道客流量呈负相关，气温则与站点客流呈正相关。该研究结果可为深圳市轨道交通日常运营优化提供科学依据，并为其他城市轨道交通客流分析提供方法学参考。
关键词气象因素轨道交通客流量影响分析深圳市
Relationshipbetweenmeteorologicalparametersandpassengerflowofrailtransitstation
ZHANGQing-qinFANGXiao-ting
(1.UrbanPlanning&DesignInstituteofShenzhen518031；2.CollegeofCivilEngineering,ShenzhenUniversity,Shenzhen518060,China)
Abstract:ThispapercollectsthedatathatcontainsmeteorologicalobservationdataandpassengerflowdatainrailtransitinShenzhenfromJanuarytoOctoberin2017,andanalyzesbyusingcorrelationanalysisandregressionanalysiswithSPSSsoftware.Finally,therelationshipmodelbetweenmeteorologicalfactorsandpassengerflowofrailtransitstationwasestablished.Wecandrawoutthatairtemperature,precipitation,humidityandAQIhavegreatinfluenceonpassengerflowofShenzhentransitstation.Andtheresultshowsthatprecipitation,humidityandAQIwerenegativelycorrelatedwithpassengerflow,whileairtemperaturewaspositivelycorrelatedwithtransitstationpassengerflow.TheresultscanprovidescientificbasisforthedailyoperationoptimizationofShenzhenrailtransit,andprovidemethodologicalreferencefortheanalysisofotherurbanrailtrafficflow.
Keywords:meteorologicalparameters;railtransit;passengerflow;relationanalysis;Shenzhen
0前言
轨道交通是城市公共交通的主干线。轨道交通客流是轨道交通日常运营决策的重要依据。深圳地铁1号线作为深圳市最早开通的地铁线路之一，共设30个站点，其中9个为换乘车站，途径罗湖、福田、南山、宝安四个行政区，对深圳城市轨道交通发展具有重大意。
在影响轨道交通客流的众多因素中，气象因素越来越受到人们的关注。气温、湿度、风速等对出行者的体感产生影响，不同程度上对人体舒适度产生作用[1]；出行当天的天气状况也会对出行者选择出行方式产生一定影响；而随着人们环境意识的提高，空气质量也成为人们工作生活的关注点之一。然而，针对气象因素对轨道交通站点客流影响的研究却较少。陈方等从通行能力、出行延误、出行方式等三个方面分析降雨对城市交通系统的影响机理[2]。Stover等人利用公交客流数据，采用最小二乘法对风、温度、雨和雪与公交客流的关系进行研究[3]；Jun等通过对首尔市轨道站点核心区客流进行分析,发现人口和就业密度、土地使用的多样性对轨道交通客流产生影响[4]；王静等通过研究地铁车站客流的波动性,发现地铁客流在不同区域内表现出显著的不均衡特征[5]；Liu等从通勤者和非通勤之两方面建立结构方程模型，体现决策行为过程与天气变化的影响关系，结果表明通勤出行对天气变化敏感性低于非通勤出行[6]。
本文采用相关性分析与回归分析结合的方法，以深圳市地铁一号线为例详细分析气象因素对站点客流的影响，明确气象因素与轨道交通站点客流的关系，并建立标准化回归模型，不仅针对深圳市，还可在其他地区进行推广运用。
1数据与研究方法
1.1基础数据
1)轨道客流数据
2017年1月1日至10月31日深圳市地铁一号线各站点每日客流量，资料来自深圳地铁集团。深圳地铁一号线共30个站，研究时间段内各站点客流量总计，如下表1。本文选取具有代表性的客流量较大的前十个站点为研究对象，如图1所示，分别为：老街站、会展中心站、车公庙站、宝安中心站、世界之窗站、罗湖站、大剧院站、坪洲站、深大站和高新园站。
2)气象数据
收集2017年1月1日至10月31日深圳市国家基准气候站的日降水量、日平均气温、日平均相对湿度、日十分钟平均风速和空气质量指数（AQI）日均值。资料来自深圳市气象服务中心和天气后报网站[7]。其中，AQI是一个用于描述空气质量状况的无量纲指数，其数值越小，说明空气质量状况越好。
1.2研究方法
本文利用相关性分析与回归分析这两种递进关系的研究方法，先通过线性相关分析确定气象因素与轨道交通站点客流量之间存在联系，再通过回归分析将高度相关的变量用具体表达式表现出来，建立气象因素与轨道交通客流量的关系模型。
2结果与分析
2.1气象因素与轨道交通站点客流间的相关性分析
本研究利用SPSS21软件分析所选取的研究站点客流量与各气象参数的Spearman相关性，由表2可知站点流量与日降水量、日平均气温、日平均相对湿度、十分钟平均风速及AQI均具有相关性，且部分变量之间相关性较为显著。
平均气温与站点客流量的相关性最为显著，降水量、相对湿度以及AQI次之，平均风速相关性较弱。一般而言，气温、相对湿度、风速这三个气象要素对人体感觉影响较大，与人体舒适度有较大联系。其中，气温为影响人体舒适度的首要因素，故其波动会对人体感觉产生较大影响，从而对人们出行方式的决策产生一定影响，导致站点客流量的相应波动；相对湿度较气温于人体舒适度的影响次之，故其与站点客流的相关性相对而言不显著；深圳市风速常年差别较小，常为5-15（0.1米/秒），15（0.1米/秒）以上的出现频次极少，故其在此产生的相关影响都较弱。降水量反应了当天的天气状况，由此可见，是否降雨也会对出行者选择出行方式产生一定的影响。AQI反应了空气质量状况，随着人们环保意识的提高，对高质量生活的追求，其也日渐成为影响人们出行决策的因素之一。
2.2气象因素与轨道交通站点客流间的回归分析
经过对气象要素资料的分析，选取了5个常规的气象因素作为模型因子。
X1：平均日降水量，反映天气状况；
X2：平均气温，所处地区气团的状况；
X3：相对湿度，反映大气稳定状况的指标；
X4：平均风速，反映大气的平流输送能力的强弱；
X5：AQI，反应空气质量状况。
据上叙述，在此以深圳市2017年1-10月地铁一号线站点客流量与气象数据为例，其中分别以站点客流量为因变量，日雨量、平均气温、平均相对湿度、平均风速、AQI等为自变量。利用SPSS21，采用逐步回归分析法进行轨道交通站点客流量与气象因素的多重线性回归分析。可得出的标准化回归方程，如式(1)所示:
(1)
式中:为站点客流量;为当日降水量；为当日平均气温；为当日相对湿度；为当日十分钟平均风速;为当日AQI平均数值。
分别以各个站点客流量为因变量，逐个引入自变量，对所得模型进行显著性检验和共线性诊断，建立标准化回归方程如表3所示。
由表3可知，气象因素中气温对各站点客流量的变异解释度最高，平均接近27.9%，最高接近40%；其次为日降水量因素。可见，出行当日的人体舒适度与天气状况在一定程度上是人们选择轨道交通出行与否的考虑因素之一。相较于其他气象因素，相对湿度和AQI在大部分站点分析中对其客流量虽也有一定的变异解释度，但其标准化回归系数较小，可说明其较气温、日降雨量来说，相对湿度与AQI对人们是否选择轨道交通出行产生了微妙的影响。而平均风速在深圳地区由于常年差别不大，其对轨道交通站点客流的影响十分微弱，可忽略不计。
在分析的站点中，世界之窗站的R2最大，其次为宝安中心站、会展中心站、车公庙站、罗湖站、老街站，而大剧院站、坪洲站、深大站、高新园站最小。由于世界之窗站、老街站、宝安中心站、会展中心站、车公庙站等站点周边包含就业、居住、游憩、购物等功能集中区，且均为换乘站点，罗湖站周边为职住集中区且其与火车站、汽车站、口岸相接，故这些站点乘客出行目的较为多样化，可以根据对外界的体感与当天天气对是否搭乘地铁的选择空间较大，故气象因素总体对这些站点客流的变异解释度也相对较大；而大剧院站、深大站、高新园站位于就业集中区，坪洲站位于居住集中区，这些站点的乘客出行目的较为单一，多为通勤类出行，故其对出行方式可选择空间较小，对天气变化敏感性低于非通勤出行[7]，受气象因素影响也相应弱。
2.3汇总分析
本文通过SPSS数据分析软件，运用相关性分析及回归分析两种分析方法分析轨道交通站点客流与气象因素之间的关系。综上所述两种分析方法对轨道交通站点客流与气象因素之间的关系研究，可总结如表4所示。
从表4中可以看出，两种分析方法所得因素较为一致，气温、湿度、日降水量和AQI是影响对轨道交通站点客流量变化的显著气象因素。通过上述分析比较可以得出气温对站点客流有较大影响，且呈正相关；其次为日降水量、湿度及AQI，均呈负相关；平均风速则与站点客流量的关系不大。同时，由于不同站点所对应的乘客出行目的不同，对出行方式可选择空间不同，气象因素对不同站点客流量所产生的影响也会有所差别。该分析所得结论与利用基础数据所做的时间序列图分析所得结论一致，故可确定影响深圳市轨道交通站点客流的主要气象因素有气温、日降水量、相对湿度、AQI。
3总结
本研究通过收集深圳市2017年1月至10月气象数据、地铁一号线各站点日客流数据，提出将相关性分析与回归分析相结合的新方法来研究气象因素对轨道交通站点客流的影响，并以深圳市一号线十个具代表性站点为例进行深入研究。首先，具体分析了气象因素和站点客流之间的相关关系；然后，通过逐步回归法得到了气象因素对轨道交通站点客流量的标准化回归方程，从而判断出大气污染物浓度受气温、日降水量、湿度、AQI等气象因素影响较为显著，而由于深圳市常年风速差别不大，该因素对深圳市轨道交通客流的影响微乎其微。同时，该研究也发现，由于轨道交通站点所处地理区域的功能性不同，站点乘客出行目的也会出现差异，对于不同的出行目的，人们在选择出行方式时可选择的空间不同，受影响的敏感度也不同，气象因素对相应站点客流的变异解释度也会出现明显差异。本文为深圳市开展气象因素与轨道交通站点客流方面研究提供了借鉴，为初步预测气象因素变化对轨道交通站点客流量变化的影响提供有价值的研究方法，并可推到至其他地区使用。
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