基于复杂网络的高速铁路运输服务网络重构模型

基于复杂网络的高速铁路运输服务网络重构模型
王莹;韩宝明;张琦;卢恺
【摘要】Based on the complex network theory and L-space model,a high speed railway transport service network is constructed with the weight of the train number and the running time (the network consists of 525 stations and 2 666 trains).On this basis,the paper comparatively analyzes the two kinds of network and the role of junctions using complex network evaluation index factor of degree,strength and betweenness,and defines the different implications of two kinds of transport network.Then,fully considering the high-speed railway travel characteristics of Chinese passengers,the paper reconstructes China's high-speed railway transportation service network with the weight of the running time and hub city.And we focuses on analyzing the difference characteristics of the network and typical hub before and after the reconstruction using indexes of complex network.Finally,the reference scheme is proposed for the construction of the station division and the passenger transfer organization based on the analysis results.%运用复杂网络理论,基于L空间构建了以列车数量、运行时间为权重的高速铁路运输服务网络(该网络中包括525个车站、2 666列列车).在此基础上,利用度、强度、介数等复杂网络评价指标对两种网络进行对比分析,明确两种网络的不同运输意义,节点在两种网络中的不同作用.然后,充分考虑高速铁路路网乘客出行特征,以城市枢纽为研究重点、以运行时间为权重重构我国高速铁路运输服务网络,对比重构前后复杂网络指标值的变化,重点分析
网络重构前后的网络特征、典型枢纽的变化.最后,基于分析结果为城市枢纽的客运换乘组织和车站分工提出参考方案.
【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》
【年(卷),期】2017(017)001
【总页数】7页(P136-142)
【关键词】铁路运输;运输服务网络;复杂网络;高速铁路;重构
【作者】王莹;韩宝明;张琦;卢恺
【作者单位】北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044
【正文语种】中文
【中图分类】U113
基于复杂网络对我国铁路运输服务网络建模并分析是对铁路运输服务网络认知的重要手段，2007年后众多中国学者采用复杂网络理论对中国铁路网络[1-2]进行建模分析.王伟等[3]分析了中国的铁路网情况，分别构建了中国铁路的物理网络、运输网络和全联通换乘网络，并得出铁路换乘网是具有无标度性质的小世界网络，且铁路换乘网对随机攻击有较好的容错性.包云等[4]基于复杂网络思想构建了我国铁路服务网络，以及增加多条高速铁路线路的铁路服务网络，发现客运专线的开通对铁路旅客列车服务网络性质产生了明显影响.
高速铁路网络的快速形成引起我国高速铁路运输服务网络的研究聚焦，同时人们日
益增长的出行需求对高速铁路运输服务网络提出了新要求，引导乘客在主要城市枢纽换乘日渐成为主要的客运组织模式.基于复杂网络思想构建传统的运输网络具有
一定的研究意义，但是缺乏对高速铁路运输服务网络中转换乘作用的刻画，利用复杂网络指标对运输服务网络的评价存在偏差.
截至2015年7月，全国共有525个高速铁路车站、65条高速铁路线路，运行的高速铁路列车约为2 666列.本文运用复杂网络思想，基于L空间分别构建了以列
车数量、运行时间为权重的高速铁路运输服务网络，在此基础上建立起同一城市内不同车站间的衔接关系，重构了高速铁路运输服务网络，对比分析3种网络的特征，重点分析典型枢纽在网络中的特征.
1.1 以列车数量为权重的高速铁路运输服务网络
铁路运输网络建模中主要考虑铁路线路上列车与车站之间的关系，至少有一列列车均在两个节点停车则对应的节点之间产生连接线，这种方式称为P空间网络，同
样至少有一列列车在两个节点停车，且两个节点在列车行车路径上存在前后接续关系则产生连接线，这种方式称为L空间网络[5-6].如图1(a)所示，该基础路网由行车路径1-2-3-4-5与6-7-3-8构成，若存在与行车路径相同的列车在该网络运行，图1(b)为P空间网络建模，图1(c)为L空间网络建模.
利用复杂网络L空间建模的基本思想构建中国高速铁路运输服务网络，节点为所
有高速铁路车站，基于2015年7月实行的列车时间表，构建一个双向多重边的网络，并将节点之间列车的数量作为边的权重.
此时构建的高速铁路运输服务网络的平均度kˉ为12.29，平均强度sˉ为89.06，选取此时网络中介数值前20的车站进行分析，如图2所示.运输服务网络中度()反映了该节点在网络中的连通性，度较大的节点表明连通性较好，是关键节点；强度()反映了该节点车流量的大小与分布；节点介数值()是用于描述网络中所有的最短路径中经过该节点的数量比例，分母表示路网中任意两个节点间最短路径的总数量，
分子表示经过该最短路径中经过该节点的路径数量.介数值反映了该节点在运输网
络中的影响力，同时反映了其在路网中的纽带作用.从图中看出，随着介数值的降低，节点的纽带作用减小，强度值基本呈现下降趋势，但是南京南站、杭州东站、北京南站等车站提供了高频率的列车服务，与其介数值所反映的节点在网络中的作用有较大差距，这些车站的枢纽衔接作用有待进一步加强.
1.2 以运行时间为权重的高速铁路运输服务网络
高速铁路运输服务网络中乘客选择路径出行时，服务网络提供的服务时间是重要的出行选择因素.以车站作为高速铁路运输服务网络的节点，以开行方案为基本要素，构建以节点之间高速铁路列车的平均运行时间为权重的高速铁路运输服务网络.
此时构建的高速铁路运输服务网络的平均度kˉ为12.29，如图3所示，大部分车
站的度为4～13，其度分布服从幂律分布.平均强度sˉ为424.02，平均路径长度L
为2.322，即路网中任意的一对OD可以通过平均1.322次换乘实现连接.
选取此时网络中介数值前20的车站进行分析，如图4所示.以运行时间为权重构建的高速铁路运输服务网络，车站的强度值受到节点衔接的节点数量的影响，节点衔接的节点数量越多其强度值随之增大，同时该节点与下一节点之间衔接的列车的运行时间对强度值也产生较大的影响.
对比以列车数量、列车运行时间为权重运输网络中介数值排序前20的车站，尽管选取的权重不同，排名前20的车站及介数值的变化趋势基本相同，如图5所示.但是，采用运行时间为权重的服务网络车站的介数值较低，平均相差0.09.介数值计算中，以运行时间为权重的服务网络通过Dijkstra算法计算的最短路径条数更多，即现有网络中将列车数量作为边的权重时，网络中权重的分布较为离散，而以运行时间作为边权重时，网络中权重的分布较为均匀，可选路径更多，更加切合乘客的出行需求.
以列车数量为权重的网络侧重刻画了节点在网络中的连通性，对于明确目前网络结
构、网络运营状态有重要的参考作用；而以列车运行时间为权重的网络则侧重刻画了节点在网络中的便捷性，是乘客出行选择的主要限制因素.随着高速铁路网络化运营的推进，公交化的服务成为常态，乘客出行的路径规划受运行时间的影响将越来越大，以运行时间作为权重对路网进行评价将更具意义.
充分考虑乘客出行特征，以城市枢纽为研究核心，对高速铁路运输服务网络重构，利用指标对重构前后的网络进行分析，并选取典型枢纽分析枢纽内节点的指标变化.
2.1 我国高速铁路运输服务网络的节点
主流的运输服务网络构建方式，以车站为节点的服务网络构建方式准确反映列车开行方案中的有效信息，每个节点的指标有直观的指导意义，但是忽略了同一个城市不同的车站之间可通过其他方式换乘，割裂了同一枢纽中节点的密切关系.以城市为节点的服务网络构建方式对服务网络的评价更切合乘客出行的特征，但是将同一个城市中所有节点作为一个节点忽略了枢纽内不同车站的分工，无法对枢纽内每个节点进行评价分析.
我国高速铁路运输服务网络重构时仍旧选取高速铁路车站作为节点，共有525个高速铁路车站，即构建的网络中共有525个节点.
2.2 我国高速铁路运输服务网络的边
基于L空间网络的构建方式，网络的边全部为反映列车运行服务的运输边，而随
着高速铁路网络化的形成，枢纽内换乘作为重要的客流组织方式，换乘边的合理构建显得尤为重要.
(1)运输边.
运输边根据L空间建模思想构建，图6是对运输边的刻画，图6(a)为该网络的物理网络结构，图中共有3条线路，10个中间站及4个始发终到站.图6 (b)反映了该网络的运输关系，根据各线路上运行的列车在节点间的接续关系构建服务网络，基础设施非邻接的节点由于在列车开行方案中邻接产生连接边.图中任意两节点之
间权重越大，则截面越大.
(2)换乘边.
我国高速铁路运输服务网络的构建依据高速铁路基础设施网络与高速铁路开行方案，将高速铁路车站作为节点，两个节点至少有一列车在行车路径上有前后接续产生连接线作为网络的边.考虑到高速铁路运输服务网络中，同一城市中有2个及以上的
高速铁路车站，而车站之间可以通过市内交通实现快速的换乘，我国高速铁路运输服务网络的边主要由两部分构成.如图7所示，车站3衔接了多条高速铁路线路，
经停该车站的高速铁路列车可以实现站内换乘，因此建立枢纽内本站换乘边；在一个枢纽内，存在多个办理高速铁路列车作业的车站，彼此之间可以通过市内交通运输方式实现快速换乘，车站1、车站2与车站3均可以实现快捷的换乘，亦是高
速铁路列车客运组织的重要部分，在枢纽内建立车站间换乘边，更加切合乘客的出行需求.
重构后的高速铁路运输网络增加了异站换乘边430边，如表1所示，将我国49
个城市具有多个办理高速铁路列车作业的车站衔接在一起，实现同一枢纽内不同车站之间的换乘.
通过上述方式对我国高速铁路运输服务网络进行了重构，同样选取此时网络中介数值前20的车站进行分析，如图8所示，与以运行时间为权重的高速铁路运输服务网络对比，由于重构的网络考虑了枢纽内车站之间的换乘服务，此时网络中车站的介数值有明显的下降，换乘边的添加为乘客出行提供了更多的路径可能，反映在服务网络中单独节点在网络中的衔接作用随之降低.此时网络中平均路径长度为
2.539，即路网中任意的一对OD可以通过平均1.539次换乘实现连接.
2.3 基于重构的我国高速铁路运输服务网络典型枢纽分析
选取我国高速铁路网络中的北京枢纽、上海枢纽、武汉枢纽等典型高速铁路枢纽分析，重点对比其在3个网络中介数值的变化，如表2所示，可发现枢纽在构建的
路网中的特点有：
(1)大型客运枢纽衔接的列车数量较多，同一枢纽内由于车站的分工不同，每个车
站衔接的列车数量有较大差异.衔接列车数量较多的车站在以列车数量为权重的服
务网络中影响力较大，而以运行时间为权重的服务网络中，衔接列车数量较多的车站在路网中的影响力降低.衔接列车数量较小的车站在以列车数量为权重的服务网
络中影响力明显不足，而以运行时间为权重的服务网络中，很多衔接列车数量较少的车站在路网中的影响力有明显的提高.
(2)通过建立枢纽内高速铁路车站之间的换乘边实现高速铁路运输服务网络的重构，实现了枢纽内不同高速铁路车站之间的接续，在重构的以运行时间为权重的服务网络中部分车站的介数值增大，使枢纽内车站的介数值与车站办理接发列车的数量对应，更加符合枢纽内车站的分工，同时车站之间的相互衔接进一步提升了枢纽在整个高速铁路路网中的纽带作用，充分体现了城市枢纽换乘组织的重要作用.
(3)在高速铁路网络化运营的背景下，换乘运输组织成为重要的客运组织部分，典
型枢纽的分析结论为确定枢纽内换乘组织形式提供了理论参考.北京枢纽的北京南站、北京西站介数值增大，表明车站在网络中作用提升，为了充分发挥节点在网络中的衔接作用，可将北京南站、北京西站作为枢纽内主要组织异站换乘的主要车站.而上海枢纽的上海虹桥站介数值降低，上海虹桥站应作为枢纽内组织同站换乘的主要车站，上海站介数值增大，将上海站作为枢纽内组织异站换乘的主要车站.武汉
枢纽的武汉站、汉口站的介数值都有所降低但是总体变化幅度较小，武汉站应作为枢纽内组织同站换乘的主要车站.
本文基于复杂网络理论对我国高速铁路路网进行重构并进行分析，得到了以下结论：(1)在高速铁路运输服务网络中，部分车站强度值与介数值不匹配，同一节点在两
种不同权重的网络中的作用存在较大的差异，可见目前的列车开行方案导致部分车站在网络中的换乘便捷性作用未得到充分发挥.
(2)以列车数量、运行时间为权重的网络中，枢纽中车站的介数值发生较大的变化，是因为路网中最短路径数量有较大幅度变化，以运行时间为权重的网络中，枢纽内车站的介数值差距变小.可通过调整枢纽内车站的列车接发作业、客流换乘组织进
一步完善车站分工，提高枢纽的运输效率.
(3)本文以乘客出行特征为导向，重点刻画了以城市枢纽为重点的我国高速铁路运
输服务网络的重构方法.利用重构的我国高速铁路运输服务网络重点选取典型的高
速铁路枢纽进行分析，实现了枢纽内车站的介数值与车站办理接发列车数量的对应关系，基于介数值的变化，为城市枢纽内客运换乘组织的形式提供参考方案.
3种运输服务网络的研究对全面认识高速铁路运输网络有重要作用.重构的运输服
务网络提升了枢纽在整个路网中的纽带作用，为枢纽内车站分工、客流组织优化提供了理论参考.
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