上海轨道交通早高峰通勤数据分析

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东京、大阪、上海城市轨道交通高峰小时最大客流断面高峰系数对比分析

东京、大阪、上海城市轨道交通高峰小时最大客流断面高峰系数对比分析

东京、大阪、上海城市轨道交通高峰小时最大客流断面高峰系数对比分析钱卫力;叶霞飞;陶志祥【摘要】为研究城市轨道交通高峰小时最大客流断面高峰系数,选取了东京、大阪、上海城市轨道交通线路进行相关对比分析.调查了东京、大阪线路截至2006年的客流数据,上海线路2010年的客流数据.通过趋势图分析、总结了高峰小时最大客流断面高峰系数值的规律,得到相应的结论.%To study the peak factor of the maximum passenger section during the peak-hour, a comparative analysis of urban mass transit in Tokyo, Osaka and Shanghai is done, the passenger data of Tokyo and Osaka (up to 2006), and that of Shanghai (up to 2010) are investigated. Through the tendency charts analysis, the laws of the peak factor of the maximum passenger section during the peak-hour are summarized, and the corresponding conclusions are obtained.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2012(015)002【总页数】5页(P50-53,58)【关键词】城市轨道交通;高峰小时;最大客流断面;高峰小时最大客流断面高峰系数【作者】钱卫力;叶霞飞;陶志祥【作者单位】同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,200092,上海;同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,200092,上海;中铁第四勘察设计院集团有限公司,430063,武汉【正文语种】中文【中图分类】U293.6城市轨道交通高峰小时最大断面客流量是决定城市轨道交通线路能力选取标准的关键性指标。

城市轨道交通XXX的乘客行为与出行特征分析

城市轨道交通XXX的乘客行为与出行特征分析

城市轨道交通XXX的乘客行为与出行特征分析城市轨道交通的乘客行为与出行特征分析随着城市化进程的不断推进,城市轨道交通作为一种高效便捷的交通方式,受到越来越多乘客的青睐。

研究城市轨道交通的乘客行为与出行特征,有助于深入了解乘客的需求和行为模式,为城市轨道交通的规划、管理和服务提供科学依据。

一、城市轨道交通的乘客行为分析城市轨道交通的乘客行为包括进站、候车、乘车和出站等环节。

进站时,乘客通常需要排队检票,并会受到安全检查等环节的影响。

候车环节是乘客等待乘车的过程,其中包括等待时间、等候区域的舒适度等因素会影响乘客的体验和满意度。

乘车是乘客在列车上的行为,包括乘坐姿势、使用车厢内的设施等。

出站时,乘客需要完成刷卡、安全检查等程序。

在乘客行为分析中,可以采用观察法、调查法和数据分析法等研究方法。

通过观察乘客的行为和动作,可以得到一些直观的数据和信息。

调查法可以通过问卷、访谈等方式获取乘客的主观感受和反馈。

数据分析法则可以利用城市轨道交通系统的乘客流量、刷卡记录等数据进行分析和推测。

在城市轨道交通的乘客行为中,有一些共性的特征。

首先,乘客的出行目的多样化,既有工作通勤的需求,也有娱乐购物等非工作需求。

其次,乘客的出行时间呈现高峰和低谷性质,有早晚高峰时段,也有日常的非高峰时段。

再次,乘客的出行距离和时间也存在一定的差异,有短程出行的乘客,也有长程出行的乘客。

最后,乘客的乘车体验和服务满意度对城市轨道交通的形象和品质有着重要影响。

二、城市轨道交通的乘客出行特征分析城市轨道交通的乘客出行特征包括乘客的数量、出行距离、出行目的和出行模式等。

乘客数量是评价城市轨道交通使用率的重要指标,可以通过乘客流量数据进行统计和分析。

出行距离是指乘客在城市轨道交通上的平均出行距离,可以通过调查和数据分析得出。

出行目的是指乘客乘坐城市轨道交通的主要目的,可以通过调查问卷等方式了解乘客的需求。

出行模式则是指乘客在城市轨道交通与其他交通方式之间的转换和组合方式,可以通过观察和调查的方式进行研究。

上海市居民通勤方式链特征分析与效率评价

上海市居民通勤方式链特征分析与效率评价

上海市居民通勤方式链特征分析与效率评价吴娇蓉;周冠宇【摘要】为了解上海市居民通勤现状并改善其薄弱环节,以通勤时间为切入点,调查并分析上海市15个小区的居民通勤出行特征.首先明确通勤方式链定义,分析通勤方式链基本结构和环节组成,将其分为9大类23小类.同时划分4类通勤时间区间以及5类交通态度人群.总结方式链的时空分布规律,考虑主要态度人群"简单安全型"的通勤意愿,以公共汽车、地铁、公共交通组合方式链为例,评价方式链各环节效率.依据感知时间设计通勤者主观评价模型,不同环节通勤时间的改善会存在感知效果的差异.结果显示,接驳和候车是必要且易于改善的重点环节:接驳时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.021 min;候车时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.619 min.%In order to understand the existing commuting situation in Shanghai and solve its residents' trav-el problem, this paper investigates the characteristics of commuting travel of residents in 15 communities in Shanghai. By accurately defining the trip chain, analyzing its basic structure and components, the paper classified the trip chain into 9 categories and 23 sub-categories at 4 commuting periods with 5 groups with different attitudes on travel. Based on the characteristics of commuting trip chain's distribution by time and space, and majority of commuters' desire for"simple and safe travel", the paper evaluates the effi-ciency of each phase of commuting trip chain by bus, subway, and combined public transit travel. A subjec-tive evaluation model of commuters is developed based on the perception of time. The improvement of travel time in different commuting phases could perceive differently. The results showthat connecting and waiting are key phases which should be and are easy to be improved. For every one minute increased in connecting time, the expected time saving increases 0.021 minute in average. For every one minute in-creased in waiting time, the expected time saving increases0.619 minute in average.【期刊名称】《城市交通》【年(卷),期】2017(015)002【总页数】11页(P67-76,31)【关键词】交通工程;通勤方式链;效率评价;感知时间模型【作者】吴娇蓉;周冠宇【作者单位】同济大学交通运输工程学院,上海201804;同济大学交通运输工程学院,上海201804【正文语种】中文通勤出行是居民日常生活中的主要刚性出行,具备独特的行为特征。

上海轨道交通早高峰通勤数据分析

上海轨道交通早高峰通勤数据分析

上海轨道交通早高峰通勤数据分析报告每天清晨,数以百万计的上海人搭乘地铁,短短数小时内完成了从居住到工作的大规模迁徙。

每张票的刷卡进出都是一个数据点,汇聚成为亿万数据的背后,是城市人口的流动和城市运转的机理。

复旦大学数据研究中心选取了上海轨交早高峰7-9点的数据进行分析,用大数据清晰呈现上海轨交通勤的全貌。

一、上海轨交早高峰通勤概况可以看出,在工作日早高峰(7-9点),两个小时内上海轨交进站达110万人次,出站达95万人次,进站人次比出站人次多出15万,表明早高峰期间的进站压力略大于出站。

在早高峰同一时间段内(7-9点),工作日进站人次110万,周末进站人次40万,工作日进站人次是周末的倍。

对比整个上午(6-12点)的数据,工作日早高峰进站人次占整个上午的60%,而周末早高峰进站人次仅占整个上午的40%。

这表明在工作日,早高峰的客流量无论是绝对数量还是集中程度均远远高于周末。

二、各时段进出站人次变化趋势可以看出,工作日的进站人次从上午6:00起逐渐攀升,至7:30-7:59、8:00-8:29达到顶峰,半小时内分别进站32万人次及35万人次,8:30之后进站人数逐渐回落。

而出站人数在上午8:30之前始终低于进站人数,7:30-7:59进站出站净流入达到最大为14万人次,8:00-8:29进站出站差距缩小。

8:30-9:00出站人次达到顶峰,半小内出站高达39万人次,出站人次首度超过进站,净流出达到14万人次。

9:00之后出站人数急剧下降,表明大多数人通勤到达时间在9点以前。

出站顶峰8:30-9:00比进站顶峰7:30-7:59和8:00-8:29延后小时,表明大多数人日常地铁通勤时间在单程小时之间。

上图为周末上午(6-12点)各时段进出站人次对比。

与工作日相比,周末进出站的变化趋势呈现出截然不同的形态。

进出站人次从上午6:00起缓步攀升,进站人次至8:00-8:29达到顶峰为万人次,出站人次至8:30至8:59达到顶峰为12万人次,仅相当于工作日同时间段的1/3不到。

城市轨道交通常规线路非计划性“跳停”方案评估与分析

城市轨道交通常规线路非计划性“跳停”方案评估与分析

城市轨道交通常规线路非计划性“跳停”方案评估与分析郭婧;朱琳;刘志钢;王纯婕【摘要】随着城市人口规模的扩大,城市轨道交通系统不定期地受大客流冲击,轨道交通列车运行调整是应对大客流压力的重要手段.常规线路非计划性“跳停”是因突发情况临时采取的列车运行调整措施,即临时载客“跳停”.为研究“跳停”方案的可行性和适用性,建立轨道交通常规线路非计划性“跳停”评价体系,从维护正常运营和乘客出行需求的角度出发,选取上车率均衡度、人均候车时间、人均换乘时间及人均旅行时间4个评价指标,并给出各指标计算方法及评价说明.以上海地铁9号线某日早高峰非计划性“跳停”方案为例,进行算例研究.结果表明,在车站因某些临时、偶发性因素发生大客流时,实施常规线路非计划性“跳停”方案可有效缓解车站客流滞留和堆积,达到了在保障乘客出行的条件下,消除车站大客流安全隐患、降低运营压力的目的.【期刊名称】《都市快轨交通》【年(卷),期】2018(031)004【总页数】7页(P119-124,132)【关键词】城市轨道交通;常规线路非计划性“跳停”;上车率均衡度;人均候车时间;人均换乘时间;人均旅行时间【作者】郭婧;朱琳;刘志钢;王纯婕【作者单位】上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海201620;上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海201620;上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海201620;上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海201620【正文语种】中文【中图分类】U231.1近年来,我国城市轨道交通呈高速发展态势,“十三五”期间,我国建成并投运的城市轨道交通线路超3 000 km,2020年运营里程将达6 000 km[1]。

随着轨道交通发展的浪潮和“低碳生活”的提倡,人们的出行方式发生着巨大改变。

乘客出行需求的增长导致轨道交通车站客流集聚且滞留的现象时有发生,站内人流密度的增加增大了人群踩踏、人身安全事故的风险,为避免事故发生,轨道交通相关部门制订了一系列列车运行调整措施(如跨站停车、加开备车等)[2]。

上海轨道交通运营客流数据应用分析

上海轨道交通运营客流数据应用分析

上海轨道交通运营客流数据应用分析朱霞【摘要】论述上海轨道交通运营客流信息的现状,讨论上海轨道交通系统各类客流信息(包括进出站客流、断面客流、换乘客流等客流信息)的统计原理、方法和过程,梳理出不同客流信息之间的关系.在客流信息整理的基础上,从建设和运营角度出发,深入分析客流信息在实际中的具体应用需求,包括客流在运行图编排及调整、轨道交通应急管理、客流均衡及调整、新线建设设计等若干方面的具体应用.【期刊名称】《都市快轨交通》【年(卷),期】2014(027)005【总页数】4页(P9-12)【关键词】轨道交通;客流;数据挖掘;客流清分;上海【作者】朱霞【作者单位】上海申通地铁集团有限公司技术中心上海201103【正文语种】中文【中图分类】U2931 上海轨道交通运营客流信息概况1.1 上海轨道交通运营客流信息系统上海轨道交通的客流信息系统是依托轨道交通自动售检票系统(automated fare collection system,AFC系统)形成的。

AFC系统对自动售检票的全过程进行控制和管理,在售检票和票务管理的过程中,还担负着采集相关客流数据的任务。

在AFC系统中,乘客经票卡留下时间、地点等信息,由AFC系统的终端层采集,并上传到上级计算机系统,在对相关数据进行处理、计算、统计后,得到各类客流信息。

1.2 上海轨道交通主要客流统计信息上海轨道交通运营客流数据信息主要可以归为以下几类。

1.2.1 进出站客流根据AFC系统所记录的票卡信息,在对数据信息进行统计后,可得到不同线路、不同站点的进出站客流。

对于普通非换乘站点,将AFC系统中的数据进行累加统计,可得到这些站点的进出站客流,即某站进站客流=∑该站进站的票卡数量。

换乘站的进出站客流统计方法与普通非换乘站的进出站客流统计方法有所区别。

在换乘站进站的乘客,需要根据各自的出行目的地确定其出行路径。

例如,一个乘客在7、9号线的肇嘉浜路站(O)进站,若其在7号线的锦绣路站(D)出站,则可以认为这位乘客乘坐的是7号线,算作7号线的进站客流;同理,对于同样在7、9号线的肇嘉浜路站(O)进站的乘客,若其在9号线的中春路站出站,则可以认为这位乘客乘坐的是9号线,算作9号线的进站客流。

城市轨道交通客流的时间分布特征

城市轨道交通客流的时间分布特征

城市轨道交通客流的时间分布特征城市轨道交通客流的时间分布特征一、一日内小时客流分布特征轨道交通一日内小时客流随人们的生活节奏和出行特点而变化。

其通常是夜间少,早晨渐增,上班和上学时达到高峰,午间稍减,傍晚下班和放学又是高峰,此后又逐渐减少,午夜最少。

因此,轨道交通一日内小时客流通常是双峰型,这种规律在国内外的轨道交通线路上几乎都是一样的,只是程度不同而已。

反映轨道交通线路分时客流不均衡程度的系数可按下式计算。

a1=Pmax∑Ht=1Pt/H式中,a1为单向分时客流不均衡系数;Pmax为单向高峰小时最大断面客流量(人);Pt为单向分时最大断面客流量(人);H为全日营业小时数(个)。

单向分时客流不均衡系数值恒大于1。

a1趋向于1表明分时客流分布比较均衡,a1越大表明分时客流分布越不均衡。

当a1≥2时,表明分时客流的不均衡程度比较大。

位于市区范围内的地铁、轻轨线路的a1值通常为2左右,而通往远郊区市域轨道交通线路的a1值通常大于3。

在一日内小时客流不均衡程度较大的情况下,为实现运营组织的经济合理性,可考虑采用小编组、高密度列车开行方案。

小编组、高密度与大编组、低密度两种列车开行方案的分时列车运能不变,但在客流低谷时段,小编组、高密度列车开行方案具有既能提高客车满载率,又不降低乘客服务水平的优点。

应该指出,小编组、高密度列车开行方案只是在一定的客流条件下才是可行的。

分时客流不均衡程度比较大是一个条件,线路的客流量较小、尚未达到设计客流量是另一个条件。

在线路客流量较小的情况下,由于在客流低谷时段列车开行数较少,会使乘客候车时间延长,降低乘客服务水平;而如果为保持乘客服务水平,在客流低谷时段增加列车开行数,则又会使车辆满载率降低,产生运营不经济的情形。

小编组、高密度方案的优点是既不增加列车运能,又能提高列车密度,从而解决了上述两个问题。

但如果线路客流量已经较大,甚至接近设计客流量,采用小编组、高密度方案,在低谷时段增开列车问题不大,但在高峰时段增开列车则会受到线路通过能力的限制。

上海轨道交通早高峰客流拥挤与居民通勤关系分析

上海轨道交通早高峰客流拥挤与居民通勤关系分析

上海轨道交通早高峰客流拥挤与居民通勤关系分析王波【摘要】分析了上海轨道交通客流时段分布特征、客流潮汐现象以及拥挤断面分布等高峰特征.通过分析早高峰时段轨道交通客流的空间分布特征,找出经过高峰客流拥挤断面的客流去向.利用手机信令数据分析经过拥挤断面的外围轨道交通站点1 km范围内居民的职住空间分布,得出这些外围站点周边居民70%以上在中心城区就业、旱高峰集中乘坐轨道交通前往中心城上班的结果.分析了居民通勤的主要通道,发现通勤(职住)通道上的客流不平衡与轨道交通早高峰客流拥挤有较强的相关性.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2016(019)007【总页数】4页(P75-78)【关键词】城市轨道交通;高峰客流;居民通勤;职住通道【作者】王波【作者单位】上海市城市规划设计研究院,200040,上海【正文语种】中文【中图分类】U293.1+3Author′s address Shanghai Urban Planning & Design Institute,Shanghai 200040,China自1990年上海轨道交通1号线工程正式开工,短短20余年间,上海轨道交通从无到有,从单线运营迈入网络化运营阶段。

但随着轨道交通客流规模的日益增长,一些线路的部分断面开始出现常发性的拥挤,站点限流、高峰时段车站客流滞留、乘车延误等现象的频发也影响着轨道交通高峰时段的服务水平和系统稳定性。

本文从客流的时间、空间分布特征出发,找出上海轨道交通早高峰客流拥挤的深层次原因。

1.1 时段特征从线网客流时间分布的不均衡性来看,工作日客流和周末客流的比值为1.33:1,日高峰小时系数平均在0.12~0.20。

根据2015年10月上海轨道交通客流数据分析结果,5号线、16号线的客流高峰系数最高,超过了20%;各条轨道交通线路中,外环线以外站点越多的线路、越长的线路,高峰小时系数越高,线路入城段的局部断面客流高峰系数更高。

基于多源数据的城市空间发展评估研究——以上海市徐汇区为例

基于多源数据的城市空间发展评估研究——以上海市徐汇区为例

基于多源数据的城市空间发展评估研究——以上海市徐汇区为例刘群;王梦珂;范润生【摘要】数据技术的快速发展为城市规划领域带来了全新的研究视角和研究方法,城市空间发展评估的研究也逐步从定性走向定量,定量评估能弥补传统规划评估方法的主观性强、不全面、时效性差等缺陷.运用与人口分布及人的活动相关的多种来源数据对徐汇区职住功能空间、综合交通空间、商务活力空间和商业休闲空间的发展进行定量评估,结果显示:徐汇区空间发展存在明显的不均衡状态,就业、交通、商务、商业服务等多种要素的空间分布都存在"北优中良南薄弱"特征,同时东部滨江地区发展也较为欠缺.最后,对徐汇区未来空间发展策略进行了初步探索.%The rapid development of data technology brings new research perspective for urban planning field, and the research method of urban spatial development assessment gradually changes from qualitative analysis to quantitative analysis which can remedy weaknesses of traditional planning assessment method, such as subjectivity, one-sidedness and poor timeliness. This paper uses multi-source data related to human activities to analyze living function space, comprehensive transportation space, business activity space and commercial space of Xuhui District. The results show that various elements'spatial distribution clearly presents the North Excellent -Middle Good - Southern Poor characteristic, and the development of riverside area is lagging behind. Finally, this article puts forward some strategies to promote the spatial development of Xuhui District.【期刊名称】《上海城市规划》【年(卷),期】2017(000)001【总页数】8页(P126-133)【关键词】多源数据;城市空间;评估;徐汇区【作者】刘群;王梦珂;范润生【作者单位】上海复旦规划建筑设计研究院规划分院;上海复旦规划建筑设计研究院;上海市徐汇区规划和土地管理局【正文语种】中文【中图分类】TU981刘群上海复旦规划建筑设计研究院规划分院执行副院长,高级城市规划师,硕士王梦珂上海复旦规划建筑设计研究院工程师,硕士范润生上海市徐汇区规划和土地管理局副局长,硕士随着信息技术与产业、经济和社会的深度融合,数据相关技术得到了迅速发展,已被广泛应用到政府公共管理、零售业、医疗服务、制造业等领域,日渐成为社会发展的战略性资源和资本要素。

项目二城市轨道交通客流预测与分析

项目二城市轨道交通客流预测与分析

2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素 私人交通工具的拥有量 ─ 私人交通工具出行越多,通过公共交通出行就越少。 ─ 有序控制自行车与私人汽车的发展。 ─ 鼓励并创造条件让私人汽车使用者以停车一换乘方式进入城市中心区。
2.2 客流调查与预测
2.2.1 客流调查 ─ 为了掌握客流现状与变化规律,必须经常进行各种形式的客流调查。 ─ 涉及客流调查内容、地点和时间的确定,调查表格的设计、调查设备的选析等。
2.2 客流调查与预测
2.2.2 客流预测 客流预测模式 基于出行分布的客流预测模式 • 客流预测结果的精度较高。 • 对于基础数据的要求较高、操作复杂。 • 上海市的轨道交通3号线、南京市的地铁南北线一期工程客流预测采用了此 类预测模式。
2.2 客流调查与预测
2.2.2 客流预测 客流预测模式 三次吸引客流预测模式 • 确定一个轨道交通车站对客流的吸引范围,预测通过步行、自行车和常规公 交三种方式到站乘车的人次,称为一次吸引客流、二次吸引客流和三次吸引 客流,并在车站客流量的基础上进一步推算线路的断面客流量。
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 客流与客运需求 ─ 客运需求是位移欲望和购买能力的统一 ─ 客运需求是潜在的客流 ─ 客流是实现了的客运需求
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 客流与客运需求 ─ 广泛性:是一种广泛性的需求。 ─ 派生性:是一种非本源性的需求。 ─ 时间性:按一周内的工作日和双休日、一天内的各个小时有规律的变化。 ─ 空间性:潜在的客流在方向上、线路上、车站间分布的不均衡。
2.2 客流调查与预测
2.2.1 客流调查 客流调查统计指标 乘坐站数与平均乘距 ─ 本线乘客乘坐不同站数的人数及所占百分比 ─ 跨线乘客乘坐不同站数的人数及所占百分比 ─ 平均乘车距离

车站年度客流分析报告

车站年度客流分析报告

车站年度客流分析报告1. 引言车站作为城市交通的重要组成部分,每年的客流量对于交通管理和规划具有重要意义。

本报告旨在通过分析车站的年度客流数据,了解客流量的变化趋势,并提供相关的建议。

2. 数据收集与整理为了进行客流分析,我们收集了车站在过去一年内的客流数据。

这些数据包括每天的进站人数、出站人数、换乘人数等。

我们对这些数据进行了整理和统计,以便后续的分析工作。

3. 客流量分析3.1 年度客流量趋势分析通过对客流数据的统计,我们得到了车站每个月的客流量数据。

根据这些数据,我们绘制了一张折线图,展示了车站在过去一年内客流量的变化趋势。

从图中可以看出,车站的客流量呈现出明显的季节性变化,夏季和节假日时客流量较高,而冬季和工作日时客流量较低。

3.2 星期客流量分析除了月度变化,我们还对每周内不同工作日的客流量进行了分析。

通过统计每周一至周日的客流量数据,我们得到了每天的客流量变化情况。

从统计结果中,我们发现周末的客流量明显高于工作日,这可能是由于周末有更多的休闲和旅游活动。

3.3 尖峰与非尖峰时段分析为进一步了解客流量的变化情况,我们对每天内不同时间段的客流量进行了分析。

根据统计结果,我们将一天分为尖峰和非尖峰时段。

尖峰时段通常是早上和下午的高峰期,而非尖峰时段则是其他时间段。

通过比较尖峰和非尖峰时段的客流量,我们发现在尖峰时段车站的客流量要明显高于非尖峰时段。

这可能是由于上下班高峰期间的通勤客流量较大。

4. 建议与总结根据以上的客流分析结果,我们可以提出以下的建议:1.在夏季和节假日时,车站应加强人员调配和服务,以满足高峰期的客流需求。

2.在冬季和工作日时,车站可以考虑适当减少人员和资源,以节省成本。

3.针对周末客流量较高的情况,可以增加临时列车或加强巡逻,以提高安全性和服务质量。

4.在尖峰时段,车站应增加检票口和安检设备,以提高安全和流程效率。

总的来说,通过对车站年度客流量的分析,我们可以更好地了解客流的变化趋势,提供相应的管理和规划建议,以提高车站的服务质量和效率。

最新上海市上班族居住地与通勤时间调查报告

最新上海市上班族居住地与通勤时间调查报告

最新上海市上班族居住地与通勤时间调查报告教育部要求各招生单位严格执行《2020年全国硕士研究生招生工作管理规定》,切实加强对复试录取工作的组织和领导,强化复试考核,注重对考生科研创新能力、综合素质和一贯表现的考查,坚持择优录取。

要充分发挥和规范导师作用,严明招生纪律,认真落实信息公开,及时处理申诉举报,严肃查处作弊考生,加强监督检查,确保复试录取公平公正。

随着城市扩张、交通拥挤、房价攀升等多种因素的叠加效应,“舟车劳顿”已成为城市大多数上班族共同面临的生活负担。

2020年6月上海市人民政府发布贯彻《国务院关于城市优先发展公共交通的指导意见》的意见,提出加快构建与社会主义现代化国际大都市相适应的公共交通体系,努力满足市民群众的需要的目标。

时隔一年半后,上海的城市公共交通发展是否有效地缩短了上班族的通勤时间呢(本调查中,通勤时间指上班族从居住地到工作地点所需花费的时间,是衡量生活质量的重要维度)?上班族的居住地仍然挤在中心城区吗?哪些因素会影响他们的通勤时间呢?为了回答这些问题,本课题对上班族的上班时间进行单独分析(上班族,指从事一定的社会劳动并取得劳动报酬或经营收入的各类人员,有效数据为1720人)。

主要结论如下:1. 五成上班族通勤时间在30分钟之内对于劳动者而言,如果越晚退休能够得到的退休工资比例越大自然是很好的鼓励。

在养老金的社会统筹部分,缴费年限每增加一年,养老金的激励仅增加1%。

而在一些欧美发达国家,职工延迟退休5年,所能拿到的养老金将比正式退休得到的多出40%。

此外,若是延迟退休期间能享受到个人所得税税收优惠,相信劳动者的抵触心理会大大降低。

调查显示,当前上海上班族中,五成人上班通勤时间在30分钟之内;四成人上班通勤时间在半小时到一小时;另有近一成人每天上班通勤花费1~2小时。

换言之,“上班族”中九成人每天上班单程时间在1小时之内,仅一成人超过一小时。

这一结果从侧面说明目前上海地铁十分便捷,大大节省了人们的通勤时间。

上海人地铁出行率全国最高357个地铁站综合排名公布

上海人地铁出行率全国最高357个地铁站综合排名公布

上海人地铁出行率全国最高357个地铁站综合排名公布原标题:上海357个地铁站综合实力哪家强来源:文汇报上海地铁前十名站点■静安寺、南京西路、南京东路、陕西南路、徐家汇、人民广场、黄陂南路、新天地、淮海中路、世纪大道上海一共有357个地铁站,每天承载着近1000万人次的出行。

如果用大数据来丈量每一个地铁站,从地铁的角度,可以为观察全国城市的发展提供一个新视角。

日前,申通地铁与第一财经共同发布《2017上海城市大数据活跃报告》,你每天乘地铁上下班,但这些数据你未必猜得到。

上海人地铁出行率全国最高上海申通地铁集团有限公司信息管理中心主任金涛率先透露了一组上海地铁数据:上海地铁目前有357个车站,长度617公里,到今年年底会再开通38个站点,站点数量达到395个,规模将达到672公里,其中有29公里是磁浮线。

金涛透露,上海地铁的网络客流数是稳定的,去年日均客流是928万人次,今年是964.19万人次,占上海公交总出行的53%,这个数据在全国是最高的。

此外,上海地铁网络是目前全球最大的城市地铁网络,而在未来几年,北京和上海是交替上升的第一,“今年年底上海新开通55公里,所以上海今年是第一,明年北京新开通线的话,北京会是第一。

”陆家嘴上班族下班后最爱去静安寺在上海数百个地铁站中,哪个地铁站是综合实力最强的地铁站?大数据划定了上海目前运营中的地铁站中心点周围直径1公里区域为辐射区,采集了居住、交通、商务、商业、休闲娱乐等多项数据进行标准化处理,为上海地铁站排了座次,前十名站点依次为:静安寺、南京西路、南京东路、陕西南路、徐家汇、人民广场、黄陂南路、新天地、淮海中路与世纪大道,全部位于内环。

大数据显示,静安寺站在商业、商务、居住和休闲娱乐等多项指标中都表现优异,几乎没有短板,成为实至名归的城市中心,是上海综合实力最强的地铁站点。

与之相比,南京西路与南京东路两个站点辐射圈,分别在商业与居住两方面以微弱差距屈居第二、三名。

上海市轨道交通车站客流高峰特征研究

上海市轨道交通车站客流高峰特征研究


○ 一
0 引言
车站建筑工程费用约占全线工程费用的

40%。车站规划设计质量的好坏直接决定了


截至 2017 年底,中国内地共开通 165 条
线路功能的发挥。随着近年来城市轨道交通
十 七
城市轨道交通线路,总长约 5 033 km,车站
线网规模的增大和车站周边开发的日益成

总数约 3 234 座[1],平均每 1.6 km 线路设置一
熟,网络客流量日益增长,部分车站在集散
第 四
座车站。车站是乘客进出轨道交通系统的唯
能力、站厅和站台通过能力、垂直通过能

一窗口,也是轨道交通系统工程投资的重要
力、换乘通道能力等方面与客流需求间的矛
50
组成部分之一。参考上海市近期某条地铁线
盾日益凸显,影响轨道交通线路乃至网络系
路项目工程可行性研究报告造价估算成果, 统的运营安全和效率。
收稿日期:2018-06-02

作者简介:金昱(1987— ),男,福建宁德人,硕士,高级工程师,注册城乡规划师,咨询工程师
市 交
(投资),主要研究方向:城市交通规划、轨道交通规划。E-mail: jinyu@

Urban Transport of China Vol.17 No.4 July 2019
规划设计
文章编号:1672-532(8 2019)04-0050-08 中图分类号:U491.1+2 文献标识码:A DOI:10.13813/11-5141/u.2019.0408
上海市轨道交通车站客流高峰特征研究
金昱 (上海市城市规划设计研究院,上海 200040)
Hale Waihona Puke 摘要:随着上海市轨道交通客流量日益增长,部分车站在运营过程中逐渐暴露出高峰集散能力不足 等问题。基于运营超过 5 年的 238 座车站的刷卡数据,从车站高峰小时时段分布、高峰小时系数取 值范围、超高峰系数取值范围三个方面分析车站客流高峰小时特征。得到以下主要结论。1)车站进 站客流高峰呈现集聚于早高峰的单峰分布特征,出站高峰客流则呈现向早晚高峰集聚的双峰分布特 征。2)进站客流高峰小时系数取值普遍高于出站客流高峰小时系数,进出站客流高峰小时系数主要 与车站周边用地特征、车站区位密切相关;城市外围高强度单一居住功能为主的车站或周边高强度 单一办公密集型车站存在较高高峰小时系数的可能。3)大部分车站超高峰系数位于规范推荐值范围 内;对于位于线路末梢同时承担周边一定范围内交通接驳功能的车站,在客流预测中超高峰系数建 议选用规范推荐范围中较高值。 关键词:轨道交通;车站客流;高峰小时系数;超高峰系数;大数据;上海市 Characteristics of Peak Hour Passenger Flow at Rail Transit Stations in Shanghai Jin Yu (Shanghai Urban Planning and Design Institute, Shanghai 200040, China) Abstract: Along with the increasing passenger flow of Shanghai urban rail transit, many stations shows inadequate in passenger distribution during peak hours. Based on the smart card data of 238 stations which have been in operation for more than 5 years, this paper analyzes the characteristics of peak hour distribution, peak hour factors and extra peak hour factors. Firstly, arrival passenger volume peak hour tends to occur in the morning peak, while departure passenger volume peak hour clusters in both the morning and evening. Secondly, peak hour factor of arrival passenger volume is higher than that of departure passenger volume. The peak hour factor is closely related to both the characteristics of land use around stations and station location. Stations with single and high intensity of residence or office land use may bring high peak hour factors. Thirdly, extra peak hour factors of most station are within the recommended range of specifications. However, for those stations located at the end of lines and functioned as terminals, a higher value of extra peak hour factors are recommended. Keywords: rail transit; passenger flow at stations; peak hour factor; extra peak hour factor; big data; Shanghai

东京、大阪、上海城市轨道交通高峰小时最大客流断面空间分布规律分析

东京、大阪、上海城市轨道交通高峰小时最大客流断面空间分布规律分析

东京、大阪、上海城市轨道交通高峰小时最大客流断面空间分布规律分析颜湘礼;钱卫力;叶霞飞;陶志祥【摘要】The maximum passenger section during urban rail transit peak hour is very important for the planning of the spatial distribution . To study the spatial distribution regularities of the maximum passenger section during urban rail transit peak hours, this study selected the typical urban rail transit in some big cities like Tokyo, Osaka and Shanghai). Based on the collected passenger data and the spatial distribution tables , the spatial distribution regularities of the maximum passenger section during the peak hours are analyzed and summarized some corresponding conclusions are obtained.%城市轨道交通高峰小时的最大客流断面位置对轨道交通规划选择起着决定性作用,而其空间分布亦对轨道交通影响甚多.为研究高峰小时最大客流断面空间分布规律,选取了东京、大阪、上海的轨道交通线路进行相关对比分析.以客流数据为依据,通过高峰小时最大客流断面空间分布表分析,总结了高峰小时最大客流断面空间分布规律.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2012(015)011【总页数】4页(P71-74)【关键词】城市轨道交通;最大客流断面;空间分布【作者】颜湘礼;钱卫力;叶霞飞;陶志祥【作者单位】中铁第四勘察设计院集团有限公司线路站场设计研究处,430063,武汉;重庆市城市交通规划研究所,400020,重庆;同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,201804,上海;中铁第四勘察设计院集团有限公司线路站场设计研究处,430063,武汉【正文语种】中文【中图分类】U491+12;U231城市轨道交通高峰小时最大客流断面可能出现的位置将影响轨道交通车站位置的选择、车站规模的确定,以及断面区间内列车运行交路的组织、避难救援设施的设置等。

关于我国大城市居民通勤问题的分析

关于我国大城市居民通勤问题的分析

关于我国大城市居民通勤问题的分析目录执行总结 (3)正文 (4)1 引言 (4)2 我国大城市居民通勤人口的总体特征分析 (5)3我国大城市居民通勤活动行为的时间特征分析 (6)4 居民通勤活动行为的空间特征分析 (8)5 结论 (10)参考文献 (11)执行总结1分析框架本文研究的是大城市居民的通勤问题,主要从以下几个方面分析:①调查地点通勤人口的总体特征分析:居民工作地点、主要交通方式;②居民通勤活动行为的时间特征分析:单程平均花费时间、不同通勤方式时间差异、居民通勤活动的时间分布、通勤出行时段分布(不同交通方式);③居民通勤活动行为的空间特征分析:距离、性别等。

2 分工情况整篇文章的思路、框架是小组讨论的结果,具体分工如下:引言、结论、最后的排版是由李颖潇负责,正文的第一部分我国大城市居民通勤人口的总体特征分析由王琳负责,正文的第二部分时间特征分析由李颖潇、刘笑吟负责,正文的第三部分空间特征分析由孙嘉欣负责。

3 遇到的问题研究中遇到的最主要的问题就是数据缺乏,而且替代数据不好找。

我们在写作中主要是以北京、上海、广州三个城市为例,但是通勤时间、通勤距离等数据基本上不管是在中国年鉴还是在地方年鉴上都没有找到,因为条件的不允许我们也很难做实际的考察。

所以我们的数据来源基本上是第三手、第四手数据,包括《中国新型城市化报告》、地方新闻、期刊论文等。

4 我们的体会通勤是一种非常特殊的交通现象,有着,十分明显的特点,也是每一个有工作的人需要面对的问题,而通勤有时候并不仅仅只是交通的问题,还涉及工作地、居住地的选择等等,。

我们在研究中发现,我国大城市相比于其他国家的城市而言通勤时间都过长,北京市是世界上通勤时间最长的城市,为52分钟。

通勤时间涉及到一个城市的交通规划、城市规划、公共交通设施等等一系列的问题,这不是本文的研究正点,但是我们认为这些都是亟待解决的问题。

正文1 引言据预测,到2020年我国将有57.1%-66.1%的人口居住在城市,即相对于2002年城市人口大约增加3.2-4.6亿,达到8.3-9.6亿人。

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上海轨道交通早高峰通勤数据分析报告每天清晨,数以百万计的上海人搭乘地铁,短短数小时内完成了从居住到工作的大规模迁徙。

每张票的刷卡进出都是一个数据点,汇聚成为亿万数据的背后,是城市人口的流动和城市运转的机理。

复旦大学数据研究中心选取了上海轨交早高峰7-9点的数据进行分析,用大数据清晰呈现上海轨交通勤的全貌。

一、 上海轨交早高峰通勤概况可以看出,在工作日早高峰(7-9点),两个小时内上海轨交进站达110万人次,出站达95万人次,进站人次比出站人次多出15万,表明早高峰期间的进站压力略大于出站。

在早高峰同一时间段内(7-9点),工作日进站人次110万,周末进站人次40万,工作日进站人次是周末的2.7倍。

对比整个上午(6-12点)的数据,工作日早高峰进站人次占整个上午的60%,而周末早高峰进站人次仅占整个上午的40%。

这表明在工作日,早高峰的客流量无论是绝对数量还是集中500000100000015000002000000工作日早高峰周末早高峰工作日6-12点周末6-12点11094864081631914919113069795684632278718157421004305单位:人次上海轨交日均早高峰进出站人次日均进站数日均出站数程度均远远高于周末。

二、各时段进出站人次变化趋势可以看出,工作日的进站人次从上午6:00起逐渐攀升,至7:30-7:59、8:00-8:29达到顶峰,半小时内分别进站32万人次及35万人次,8:30之后进站人数逐渐回落。

而出站人数在上午8:30之前始终低于进站人数,7:30-7:59进站出站净流入达到最大为14万人次,8:00-8:29进站出站差距缩小。

8:30-9:00出站人次达到顶峰,半小内出站高达39万人次,出站人次首度超过进站,净流出达到14万人次。

9:00之后出站人数急剧下降,表明大多数人通勤到达时间在9点以前。

出站顶峰8:30-9:00比进站顶峰7:30-7:59和8:00-8:29延后0.5-1小时,表明大多数人日常地铁通勤时间在单程0.5-1小时之间。

上图为周末上午(6-12点)各时段进出站人次对比。

与工作日相比,周末进出站的变化趋势呈现出截然不同的形态。

进出站人次从上午6:00起缓步攀升,进站人次至8:00-8:29达到顶峰为11.8万人次,出站人次至8:30至8:59达到顶峰为12万人次,仅相当于工作日同时间段的1/3不到。

9:00之后,进出站人次变化趋势趋缓,维持在每半小时11万人次的水平上。

上图为上海-昆山跨省轨交位于昆山段的三个轨交站点的数据分析。

11号线昆山段于2013年通车,作为首条跨省运营的轨交、拓展了城市发展的空间,也为“昆山买房、上海上班”带来更多的可行性。

从进出站人次变化趋势看,昆山三站的进站人数从6:00起攀升,至7:00-7:29达到顶峰为985人次,这表明已经出现了依赖轨交从昆山向上海市区通勤上班的人群,但规模非常小。

同时,到达进站顶峰的时间段为7:00-7:29,相比上海日均进站的顶峰时间段8:00-8:29,整整提前了一个小时,这表明居住在昆山要比上海市区多承受一个小时左右的通勤时间。

另外,从出站人次变化来看,昆山三站并没有向上海日均出站那样在8:30-8:59形成一个顶峰,而是变化十分平缓,到10:00之后出站人数才有较多增幅。

三、 各区县轨交通勤人次分析50000100000150000200000250000300000255064129222119170 11814678851 71540 7060266329 5850452812 464893339611992 11717单位:人次各区县工作日早高峰日均进站人次各区县工作日早高峰日均出站数可以看出,上海各区县早高峰进站人次前三名依次为浦东新区、徐汇区、闵行区,出站人次前三名依次为浦东新区、徐汇区、黄浦区。

其中,浦东新区早高峰进站、出站人次均排名第一,进站人次25.5万,占上海总进站人次22.7%,出站人次22万,占上海总出站人次22.9%,这一比例与浦东新区人口占上海总人口的比例21.9%十分接近,表明该区的轨交设施使用在全市居于均衡地位。

进出站排名第二的徐汇区,进站人次12.9万,占上海总进站人次11.5%,出站人次16.5万,占上海总出站人次17.2%,这一比例远高于徐汇区人口占上海总人口的比例4.7%,表明该区的轨交设施使用在全市居于优势地位。

500001000001500002000002500002199991657921383119263958746 58040 5380645706 4236227619 2329015816 148823264单位:人次各区县工作日早高峰日均出站数各区县工作日早高峰日均出站数可以看到,在上海各区县中,早高峰进出站为净流入的仅有四个区,分别是黄浦区、徐汇区、静安区和长宁区。

其中,黄浦区早高峰进站人次4.6万,出站人次13.8万,出站人次高达出站人次3倍之多,净流入为9.1万人次,位列全市首位,表明该区在上海城市功能中牢牢占据了核心地位。

此外,早高峰进出站净流出位居全市首位的是宝山区。

宝山区早高峰进站人次11.8万,出站人次仅2.7万,进站人次高达出站人次4.3倍,净流出为9万人次,表明该区主要承载了城市大型居住区的功能,商务配套相对匮乏。

从地理位置上看,早高峰进出站为净流入的4个区非常集中,黄浦区、徐汇区、静安区和长宁区都位于上海黄浦江西岸的核心地区,也就是传统意义上的“上只角”区域。

而早高峰进出站为净流出的区域则以宝山区、闵行区、浦东新区等近郊区为主。

这表明上海在居住人口逐步向外转移的同时,商务办公未能跟上相应配套、仍以中心区域为主。

此外,远郊区如松江区、嘉定区、青浦区均有较低的净流出,这表明伴随着松江新城、嘉定新城等新区建设以及11号线地铁线路通车等发展趋势,这些远郊区也开始出现依赖轨道交通到其他区域通勤上班的人群,但整体仍未成气候。

四、 工作日早高峰进出站前十名站点分析可以看出,人民广场站高居榜首,工作日早高峰期间每天平均有39726人次进出人民广场站乘坐地铁。

在进站均数前十名的站点中,2号线占了4个站点,足见2号线在工作日期间承担的运输量非常大。

同时分析进站均数前十名站点的地理位置可以发现,莘庄、莲花路、淞虹路、以及漕河泾开发区,都地处上海市中心与郊区的结合部,表明许多上海的工薪阶层居住在市中心与郊区的结合部,也表明大型的居住区也分布在市中心与郊区的结合部。

工作日期间都需要通过附近的站点进入到市中心。

10000200003000040000上海火车站莲花路徐家汇漕河泾开发区上海南站淞虹路静安寺陆家嘴莘庄人民广场23,90624,269 25,785 26,205 27,536 27,600 28,789 32,721 36,261 39,726 单位:人次工作日早高峰进出站日均人次工作日早高峰进出站均值可以看出,在工作日早高峰期间平均进站前十位站点中,绝大部分的站点分布与上海城市外围郊区,这样的站点占到9个,同时这些站点有9个位于浦西,反映出大型的居住区基本位于浦西,而浦东在人口密度上远远小于浦西。

上海南站则是有市中心与郊区过渡地带性质的站点。

在轨交线路方面,在十个站点中,有5个站点位于1号线上,1号线是上海第一条地铁,表明当时在路线设计上充分考虑到人口进城的需求。

上表是工作日早高峰期间平均出站人数前十名的站点排名。

按照对平均进站量大的站点处于城郊结合部的分析,平均出站人数位列前茅的几个站点应位于市中心地区,上表50001000015000200002500030000七宝广兰路彭浦新村通河新村龙阳路淞虹路九亭莲花路上海南站莘庄12,04013,168 13,617 13,827 14,395 16,801 18,293 18,399 20,616 26,224单位:人次工作日早高峰进站日均人次工作日早高峰进站均数5000100001500020000250003000035000南京西路张江高科宜山路南京东路浦电路徐家汇漕河泾开发区静安寺陆家嘴人民广场14,96116,335 16,612 19,600 19,884 20,323 22,988 23,944 29,50434,938单位:人次工作日早高峰出站日均人次工作日早高峰出站均数恰好证明了这个猜测,在出站总人数前十名的站点,有陆家嘴、南京西路、人民广场等6个站点位于市中心商业区。

漕河泾属于经济开发区,有企业集聚,平均出站人数位列第四位也是在常理中,排在第九位的张江高科也是相同原因。

在对地铁线路的分析上,工作日早高峰期间平均出站人数前十位的站点中,地铁2号线占6个。

这也是因为地铁2号线为上海东西向大动脉,串联起上海多个市中心商业区,也表明上海东西向的客流要远远大于南北向的客流,东西向的城市开发建设比南北向完善。

上图为是以工作日平均进出站人数前十位的站点为例,比较了这十个站点工作日与周末早高峰期间平均进出站人数的情况。

可以看出二者差距较大,在工作日早高峰期间,该十个站点平均进出站人次在3万左右左右,而在周末早高峰期间则只有一万人次左右,人民广场站最高,也仅仅达到15296人,不足工作日的二分之一。

五、各地铁线进出站日均人次分析可以看出,在上海12条轨道交通线路中,工作日早高峰进出站日均人次前三位的轨交线路分别是2号线、1号线、9号线。

其中2号线是上海所有线路中最繁忙的轨交,工作日早高峰进出站人次达到37.7万人次。

这也是因为2号线不仅是上海东西向的大动脉,而且是连接上海两大机场(浦东机场、虹桥机场),两大火车站(虹桥火车站、上海火车站),更是串连着静安寺、陆家嘴、人民广场、南京东路等多个上海大商业区。

相比之下,13号线工作日早高峰期间由于线路短小,进出站人次仅为2.3万人次,不及2号线的十五分之一。

六、 工作日上午(6-12点)进出站日均人次分析500001000001500002000002500003000003500004000001号线2号线3号线4号线5号线6号线7号线8号线9号线10号线11号线13号线329,283377,541164,128203,02746,207104,095193,179194,968 216,481 140,336124,530 22,919单位:人次工作日早高峰轨交各线进出站日均人次平均进出站人数可以看出,莘庄站高居榜首,工作日上午(6-12点)共有4.2万人次进入莘庄站乘坐地铁,占前十名总量的15.6%。

在进站总人数前十名的站点中,1号线占了6个站点,足见1号线在工作日期间承担的运输量非常大。

同时分析进站总人次前十名站点的地理位置可以发现,莘庄、莲花路、九亭、淞虹路、龙阳路、彭浦新村、通河新村以及七宝8个站,都地处上海市中心与郊区的结合部,表明许多上海的工薪阶层居住在市中心与郊区的结合部,工作日期间都需要通过附近的站点进入到市中心。

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