城市轨道交通车站客流时空分布特征分析及启示_以北京为例_王静

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城市轨道交通车站客流时空分布特征分析及启示_以北京为例_王静

工作日及周末分时客流进站量分布（万人次）
70.0 60.0 50.0 40.0 30.0 20.0 10.0
0.0
星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期日
04:00‐05:00 05:00‐06:00 06:00‐07:00 07:00‐08:00 08:00‐09:00 09:00‐10:00 10:00‐11:00 11:00‐12:00 12:00‐13:00 13:00‐14:00 14:00‐15:00 15:00‐16:00 16:00‐17:00 17:00‐18:00 18:00‐19:00 19:00‐20:00 20:00‐21:00 21:00‐22:00 22:00‐23:00 23:00‐00:00
混合 1
73.0% 67.8%
高校 1
129.6% 127.4%
公交枢纽 1
82.2% 81.8%
对外枢纽 1
111.2% 114.1%
商业及文体景区 1
115.3% 117.1%
办公 1
60.6% 54.6%
居住 1
78.4% 72.9%
进站量工作日周六周日
表 1 不同用地类型车站工作日及周末进站量关系
北京市现有常住人口超过 2000 万人，日均出行需求接近 6000 万人次，伴随城市空间的扩展，市民日常活动范围逐渐扩大，机动化出行比例也越来越高。面对交通需求的日益增长，近年来，北京市加快轨道交通发展与建设，对缓解城市交通拥堵、优化完善城市空间布局、提高人民生活质量等发挥了重要作用。目前，北京轨道交通系统承担了六环内 16.8%的出行，比十年前增加了 12.3 个百分点；日均服务进出站旅客 1000 余万人次，基本确立了其在公共客运体系中的骨干地位。轨道交通车站作为旅客乘降的场所，既是乘客出行的出发、换乘与终止点，也是连接轨道交通系统与城市的纽带，轨道交通线网客流特征实质上是车站客流时空分布叠加及交换的效果体现。查找文献中发现，已有轨道交通客流的研究主要侧重于线路和网络，单独对车站客流的讨论较少，而详细分析车站的客流特征，可为确定车站规模及制定运营计划提供定量化依据，有利于提高建设工程的规划与设计质量，确保城市轨道交通开通后的服务水平，因此本文以北京轨道交通车站为例专门对其客流特征开展调查和分析。

大型活动下轨道交通站点客流时空演变特征及管控方法

大型活动下轨道交通站点客流时空演变特征及管控方法
大型活动会对轨道交通站点客流产生较大的影响,包括客流数量增加、出行时间集中、车站拥挤等特征。

下面介绍一些客流时空演变的特征和管控方法：
1. 时空分布不均：在大型活动期间,轨道交通站点的客流时间和空间会集中。

随着活动时间的临近,客流峰值时间会逐渐提前,路线和出行时间选择会出现集聚效应。

因此需要针对客流高峰时段和地点进行管控。

2. 客流集聚效应：由于人们的增加出行需求,轨道交通站点会出现客流高峰,引起人潮涌动,容易导致拥堵和踩踏等突发事件。

因此,需要采取管控措施,引导旅客合理出行。

3. 突发事件应急处理：轨道交通站点的客流高峰期间,一旦发生突发事件,如恐怖袭击、火灾、交通事故、道路封闭、洪涝等,会导致人潮拥挤,造成人员伤亡,因此需要合理应急处理。

为了管控轨道交通站点的客流,可以采取以下方法：
1. 加强预警和信息发布：通过加强对大型活动客流预测和分析,针对客流高峰时段和地点,发挥信息发布作用,引导旅客错峰出行。

2. 增加出入口和通道：加强客流基础设施建设。

对于客流高峰时段和通道不足的站点,增加出入口、通道等基础设施,提高承载能力,缓解人流压力。

3. 提高服务效率：除增加人力投入外,可以使用信息化技术,如智能客流计算系统、人脸识别等技术,提升服务效率,减少排队时间。

4. 安全保障措施：加强站点安保措施,排查隐患,联合各相关部门,提高应急处置能力。

综上所述,大型活动期间轨道交通站点客流的时空演变特征和管控方法均涉及到科学的客流管理和应急处置机制,为确保大型活动期间的轨道交通安全和高效畅通提供了重要保障。

城市轨道交通网络化运营条件下客流特征研究分析-

城市轨道交通网络化运营条件下客流特征分析-————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：基金项目：安徽省高校自然科学重点项目(编号KJ2015A442)；安徽省质量工程项目(编号2015gkk030）。

城市轨道交通网络化运营条件下客流特征分析*李艳艳1 李志成1张孝法2（1.安徽交通职业技术学院城市轨道交通与信息工程系，合肥 230001；2.安徽省道路运输管理局，合肥 230001）摘要：随着城市轨道交通建设速度的加快，我国部分城市已进入网络化运营阶段，如北京、上海、广州、深圳、南京等。

因此，总结城市轨道交通网络化进程中的客流特征，对于今后进一步把握客流发展趋势、提高城市轨道交通规划设计与运营管理水平具有重要作用。

本文主要分析网络化条件下城市轨道交通客流的时间特征、空间特征及客流强度特征。

关键词：城市轨道交通；网络化；客流特征; 客流强度中图法分类号:U292 文献标识码: AAnalysis on Passenger Flow Characteristics of Urban Rail Transit Network OperationLI Y an-yan 1, LI Zhi-cheng 1, ZHANG Xiao-fa 2(1.Department of Urban Rail Transit and information Engineering,Anhui Communications V ocational and Technical College, Hefei230001,China;2. Anhui Provincial Road Transport Administration, Hefei 230001, China)Abstract: With the speed of urban rail transit construction, some cities in China have entered the network operationstage in China, such as Beijing, Shanghai, Guangzhou, Shenzhen, Nanjing and so on. Therefore, it is important to summarize the characteristics of passenger flow in the process of urban rail transit, which will play an important role in further grasping the development trend of passenger flow and improving the planning and operation and management of urban rail transit. This paper mainly analyzes the time characteristics, spatial characteristics and intensity of passenger flow of urban rail transit passenger traffic under network conditions.Key words: urban rail transit; network operation; characteristics of passenger flow; intensity of passenger flow近年来，随着城镇化速度的加快，中国城市轨道交通建设进入快速发展期。

北京轨道交通网络化客流特征分析与启示

为主，晚高峰时段以出站客流量为主，流全Ｅ时间分客ｔ
蠢
鋈６
点圭壹考壹壹喜莹室壹莹室室ｉ嚣耋耋壹考室壹壹毒圭圭壹垂喜童量量量壶耋嚣壹室
苫吕ｇ答ｇ＝２譬时刻＝昌高
翟
÷
公主导类和居住＋办公类。
５）商业中心类。这类车站多数位于大型商业中
心或体育娱乐中心周边，客流全日时间分布较为均衡，
图３线路进站客流时间分布形态
２ＵＢＮＲＰＩＴＡＳＴ８ＲＡＡＩＲＬＲＮＩＤＡ
ｌ提高轨道交通规划设计－营管理水平具有重要作ｂ运Ｉ用。分析北京轨道交通各条线路的客流成长规律，ｊ其
Ｉ中重点分析２００７年以来每开通１条新线对既有线网、
Ｉ线路、所涉及车站的影响；分析线网客流特征，主要包
｛括分析各线上下车量时空分布规律、乘坐距离分布趋
型居住区，客流分布具有明显的早晚高峰特征，高峰早
段常态限流车站，因此早晚高峰时段客运量占全天的
比例可能还要更高，些都充分说明北京市轨道交通这主要服务通勤出行的特点十分明显。周末客流分布较
为均衡，明显早晚高峰。无
ｌ客流成长规律
２０００年以来，北京市轨道交通线网规模经历了从２条线、路长度５ｍ，ｌ线８ｋ到５条线、线路长度３２ｋ７ｍ的发展历程。近１０年来，着线网规模的扩大，随特别是２００７年１０月５号线开通后，客流的网络化趋势初显

北京轨道交通网络化客流特征分析与启示

图6换乘车站分方向换乘客流时间分布形态表1北京换乘车站时间分布特征分类换乘站种类换乘站个数换乘站名称双峰型9复兴门西单东单建国门国贸西直门海淀黄庄立水桥宋家庄高低峰型10宣武门崇文门东直门雍和宫惠新西街南口知春路北土城芍药居望京西霍营单峰型5四惠四惠东西二旗大葆台新宫郭公庄双峰类车站两方向换乘客流没有明显的方向性
7）其他类。不具备以上 6 类进出站时间分布特征的车站。
目前，北京市 7 类车站空间分布如图 4 所示。
北京轨道交通网络化客流特征分析与启示
图 4 不同类型轨道交通车站分布从空间分布上看，居住类和居住主导类主要分布在四环以外区域的边缘组团和郊区新城，而办公类、办公主导类、商业类则主要分布在四环以内区域。各类车站所占比例如图 5 所示。
图 6 换乘车站分方向换乘客流时间分布形态
表 1 北京换乘车站时间分布特征分类
换乘站种类换乘站个数
换乘站名称
双峰型
9
复兴门、西单、东单、建国门、国贸、
西直门、海淀黄庄、立水桥、宋家庄
宣武门、崇文门、东直门、雍和宫、
高低峰型
10
惠新西街南口、知春路、北土城、芍药
居、望京西、霍营
3）不同类型换乘车站的分方向换乘客流时间分布存在明显的不同，对客流不均衡性明显的车站，如早高峰时段某一方向换乘流量大，而晚高峰很可能出现在另一方向，因此在规划设计和运营组织时，为适应这种客流特征，应尽可能考虑均衡换乘设施的利用。

地铁客流分析总结

地铁客流分析总结地铁作为现代城市交通的重要组成部分，其客流情况反映了城市的人口流动、经济活动和居民出行需求等多方面的特征。

对地铁客流进行深入分析，有助于优化地铁运营管理、提升服务质量、合理规划城市发展等。

以下将对地铁客流的相关方面进行详细的分析总结。

一、地铁客流的时空分布特征1、时间分布工作日与非工作日的差异：在工作日，地铁客流通常呈现明显的早晚高峰，早上上班时段和傍晚下班时段客流量较大，而中午和下午相对较少。

非工作日则没有明显的早晚高峰，全天客流量相对较为平稳，但在节假日或特殊活动期间，可能会出现特定时间段的客流高峰。

季节性变化：不同季节对地铁客流也有影响。

例如，夏季由于天气炎热，人们更倾向于选择地铁出行；冬季则可能因天气寒冷，出行意愿有所降低。

此外，旅游旺季和淡季也会导致客流的波动。

小时分布：除了早晚高峰，其他时间段的客流也有一定规律。

例如，上午 10 点至下午 4 点之间，通常是购物、休闲出行的时段，客流量相对较为稳定；而晚上 7 点至 10 点，可能是娱乐、社交活动的高峰期。

2、空间分布线路分布：不同地铁线路的客流量差异较大。

通常，连接城市主要商业区、住宅区和工作区的线路客流量较大，而偏远地区或新开通的线路客流量相对较少。

站点分布：地铁站点的客流量也不均衡。

换乘站、商业中心附近的站点、大型居民区附近的站点往往是客流集中的地方，而一些位于郊区或功能单一区域的站点客流量较小。

区域分布：城市不同区域的地铁客流也有所不同。

中心城区的客流量一般较大，而城市边缘地区或新开发区域的客流量相对较少。

二、影响地铁客流的因素1、城市规划与发展土地利用：城市中商业区、住宅区、工业区等的分布和规模，直接影响居民的出行需求和方向，从而影响地铁客流。

城市扩张：随着城市的不断扩张，新的区域开发和人口迁移会改变地铁客流的分布。

2、经济活动就业机会：工作岗位的集中区域会吸引大量通勤客流。

商业活动：购物中心、商务区等地的商业活动频繁，会带来大量购物、休闲客流。

地铁客流分析总结

地铁客流分析总结地铁作为城市公共交通的重要组成部分，其客流情况反映了城市的人口流动、居民出行规律以及城市发展的特点。

对地铁客流进行深入分析，有助于优化地铁运营、提升服务质量，并为城市规划和交通管理提供有力依据。

一、地铁客流的时间分布特征（一）工作日与周末的差异在工作日，地铁客流呈现出明显的早晚高峰。

早上 7 点至 9 点，大量上班族涌向地铁站，形成早高峰；下午5 点至7 点，下班人群返程，构成晚高峰。

而周末的客流则相对较为平稳，高峰时段不那么集中，且全天客流量通常低于工作日。

（二）节假日的特殊情况在法定节假日，如春节、国庆等，地铁客流会出现较大变化。

节前通常会有出城的客流高峰，节后则是回城高峰。

此外，一些特定的节日活动场所附近的地铁站，客流量也会大幅增加。

（三）不同时间段的客流波动除了高峰时段，一天中的其他时间段客流也有一定规律。

上午 9 点至下午 5 点之间，客流相对平稳但仍保持一定水平；晚上 7 点以后，客流逐渐减少，但在一些商业中心或娱乐区域附近的地铁站，可能会在夜间有较小的客流高峰。

二、地铁客流的空间分布特征（一）线路之间的客流差异不同地铁线路的客流量存在差异。

连接城市主要商业区、住宅区和工作区的线路往往客流量较大，而一些偏远或服务区域较小的线路客流量相对较少。

（二）站点之间的客流差异地铁站的客流量也因所处位置和周边功能的不同而有所不同。

位于市中心、大型商业区、交通枢纽的站点客流量通常较大，而位于郊区或功能单一区域的站点客流量相对较小。

（三）换乘站的客流特点换乘站是地铁客流的重要交汇点，客流量较大且人员流动复杂。

换乘站的设计和运营效率对整个地铁系统的顺畅运行至关重要。

三、影响地铁客流的因素（一）城市发展和规划城市的规模、人口分布、产业布局等都会影响地铁客流。

新的商业区、住宅区的开发，以及城市的扩张，都可能导致客流的变化。

（二）票价政策地铁票价的调整会对客流产生一定影响。

票价上涨可能导致部分乘客选择其他交通方式，而票价优惠则可能吸引更多人乘坐地铁。

城市轨道交通客流分析

城市轨道交通客流分析近年来，随着城市化进程的加快和人口的不断增长，城市轨道交通成为了现代城市中不可或缺的交通方式之一。

作为城市公共交通的重要组成部分，轨道交通系统的客流情况对于城市运行和交通规划具有重要影响。

本文将对城市轨道交通客流进行分析，并探讨其对城市发展的启示。

一、城市轨道交通客流现状目前，城市轨道交通在大多数大中城市已经形成了相对完整的网络，例如北京、上海、广州等。

随着轨道交通线路的不断扩展，客流量也呈现逐年攀升的趋势。

以北京为例，截至2020年，北京的地铁客流量已经超过了历史最高纪录，达到每天约800万人次。

而在上海，地铁客流量更是高达每天约1000万人次。

城市轨道交通的高客流现象不仅仅是因为人口增长和城市规模扩大所导致的，更多是因为轨道交通的优势。

相比于其他交通方式，轨道交通具有快速、便捷、安全等特点，吸引了大量市民的选择。

此外，随着支付手段的便利化和智能手机的普及，乘客购票和进出站都变得更加方便，也进一步提高了轨道交通的客流量。

二、1. 客流高峰期在城市轨道交通系统中，早晚高峰期是客流最为集中的时间段。

一般来说，早高峰期主要是市民上班或上学的时间段，而晚高峰期则是市民下班或放学回家的时间段。

这两个时间段是轨道交通客流压力最大的时刻。

高峰期的客流高峰主要是由于人口流动的集中和时间的限制导致的。

大多数上班族和学生在相对固定的时间段内需要前往特定的地点，这就导致了部分线路和车站在高峰期客流集中，而其他时段客流较为稀少。

2. 轨道交通线路的客流分布城市轨道交通系统中，不同线路和不同车站之间的客流分布存在一定的差异。

一般来说，市中心区域的交通压力最大，客流量也最高。

这是因为市中心区域是商业、办公、旅游等活动的中心，吸引了大量人群聚集。

此外，在城市轨道交通的线路规划中，还需要考虑到居民区和重要的交通枢纽。

居民区的人口密度较高，也需要相应的轨道交通支持。

而重要的交通枢纽如火车站、机场等，也需要与城市轨道交通建立良好的衔接。

北京城铁十三号线客流量特征分析及几点思考

3 预测客流量与实际客流量差异性分析
北京城铁十三号线实际日客运量接近近期预
测客流，尚未达到远期客流，但最大高峰小时断面
客流已超出预期客流的 34． 17% ，接近远期预测客
流。实际客流量和预测客流量存在较大的差异，主
要存在以下几个方面原因。
（ 1）城市规划的不稳定性
我国的城市总体规划每隔十年修改一次，而城
（ 1）双突峰特征早晚客流出现峰值。早高峰在上午 7： 00 ～ 9： 00 时，晚高峰在下午的 17： 00 ～ 19： 00 时，早晚高峰客流量分别占到全天客流量的 15% ～ 25% 。取各站进站客流量统计，无论全日的客流量大小，其客流均明显呈双突峰分布特征，如图 1 所示。
2 客流量特征分析
（ 4）路网的形成和票价的调整随着路网的形成，大大提高了地铁的可达性，对客流也有一定的诱增作用。2007 年票价调整，加上北京地铁五号线、地铁十号线建成开通的网络效应，四条老地铁线路的客运量在 2008 年上半年同比增长了 70． 4% ，换乘系数也明显增大。（ 5）北京城铁十三号线由于规划研究深度不足，客流预测未充分考虑客流特征、换乘客流等因素的影响，也是造成客流规模差异过大的一个重要因素。（ 6）其他因素线网规划调整、地面公交线路调整、机动车限
பைடு நூலகம்
课题。
（ 3）沿线土地开发效应的影响
实践证明，地铁对引导和带动沿线开发具有
特殊作用。随着地铁的修建，线路两侧就会出现
超出原有城市规划的高强度开发，带动沿线房地

《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文

《城市轨道交通客流预测与分析方法》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，其客流预测与分析显得尤为重要。

准确预测轨道交通客流量，不仅有助于优化运营策略、提高运输效率，还能为城市规划、交通管理和政策制定提供科学依据。

本文旨在探讨城市轨道交通客流预测与分析的方法，以期为相关领域的研究和实践提供参考。

二、城市轨道交通客流特点城市轨道交通客流具有明显的时空分布特征。

一般来说，客流在日间较为集中，且在上下班高峰时段呈现明显的高峰特征。

此外，节假日和特殊活动期间的客流量也可能出现较大波动。

同时，不同线路、不同站点的客流量也存在差异，受城市规划、土地利用、居民出行习惯等多种因素影响。

三、客流预测方法（一）基于历史数据的预测方法基于历史数据的预测方法主要通过分析历史客流数据，运用统计学和机器学习等方法建立预测模型。

其中，统计学方法包括时间序列分析、回归分析等；机器学习方法包括神经网络、支持向量机等。

这些方法可以有效地从历史数据中提取有用信息，预测未来客流量。

（二）基于其他相关因素的预测方法除了历史数据外，还可以考虑其他相关因素对客流的影响，如天气、节假日、特殊活动等。

通过分析这些因素与客流之间的关系，建立多因素预测模型，提高预测精度。

四、客流分析方法（一）时空分布分析时空分布分析是客流分析的基础。

通过对客流在时间上的分布特征进行分析，可以掌握高峰时段的客流变化规律；通过分析客流在空间上的分布特征，可以了解不同线路、不同站点的客流差异。

（二）客流与土地利用关系分析客流与土地利用关系密切。

通过分析土地利用类型、密度、交通接驳等因素对客流的影响，可以进一步揭示客流的形成机制和变化规律。

（三）多源数据融合分析多源数据融合分析是利用多种数据源进行客流分析的方法。

除了传统的客流数据外，还可以利用社交媒体、智能交通系统等数据源进行多源数据融合分析，提高分析的准确性和全面性。

五、实际应用与展望在城市轨道交通规划和运营中，客流预测与分析方法得到了广泛应用。

北京市轨道交通线网客流分布及成长规律

客流量/人次
图 3 2010 年某工作日早高峰小时轨道交通 1 号线进出站客流量分布 Fig.3 Passenger volume entering/departing each stops of subway line 1 during morning peak hour of a weekday in Beijing in 2010
1.2 进出站客流量
对轨道交通 1 号线 23 个车站早高峰小时进出站客流量进行统计(见图 3)发现，由于放射线末端
轨道交通线路 (开通运营时间) 1 号线(1971 年 1 月) 2 号线(1984 年 9 月) 13 号线(2003 年 1 月) 八通线(2003 年 12 月) 5 号线(2007 年 10 月) 10 号线(2008 年 7 月) 8 号线(2008 年 7 月) 机场线(2008 年 7 月) 4 号线(2009 年 9 月) 昌平线(2010 年 12 月) 15 号线(2010 年 12 月) 亦庄线(2010 年 12 月) 大兴线(2010 年 12 月) 房山线(2010 年 12 月) 各环路范围 2010 2009 2008 2007 2006 2003 年以前 0 54 50 100 150 200 250 运营里程/km 300 350 114 142 228 200 336
1 轨道交通网络化运营客流特征
轨道交通线网的形成是一个有序开发、逐步完善的网络化过程。北京作为中国第一个建设轨道交通的城市，从 1965 年 1 号线开工建设以来，截至 2010 年 12 月，已开通轨道交通线路 14 条，总里程达到 336 km，共设 176 座车站 [1] ( 见图 1)，线网最高日客运量超过 650 万人次，无论是轨道交通建设速度还是客运规模均位居世界城市前列，其网络化运营特征也正逐步显现。本文以近几年北京市轨道交通系统 IC 卡数据为基础，分析轨道交通网络化运营客流特征。

北京市轨道交通客流时空分布特征分析

针对乘客出行特征，Walle S [4] 研究了出行时间和空间相关决定因素对出行方式选择的影响，利用弹性系数和回归技术定量分析了出行时间与公共交通使用之间的关系，并认为候车和步行时间与公共交通的使用有明显关系；杜世敏 [5] 等提出了网络化运营组织中常用的客流指标，并基于客流数据从客流出行特性和时空特性两个方面分析了城市轨道交通网络化客流特征；蔡昌俊 [6] 等通过对城市轨道交通 AFC 刷卡数据的处理，建立了站间客流量分布预测模型，在新线接入改变地铁线网结构的条件下，对全线网站间客流量分布进行了预测；王俊兵 [7] 根据公交 IC 卡刷卡数据，提出了在不同出行模式下公交出行链的提取算法，并以此为基础进行了乘客出行特征方面的分析；黄洁 [8] 等以北京市地铁为例，通过计算 431 万条智能交通卡数据的出行时间和 OD 矩阵，研究了客流的时空分布特征。乘客出行是限流策略的控制对象，出行特征是限流策略的参考依据。针对各种交通方式出行特征的研究为不同地区出行特征分析提供了一定的思路。
排名第一；海淀区客流量占总客流量的 19.6 %，约为
38 万人次，排名第二；东城区、西城区、丰台区和昌
平区的客流量分别为 25.4 万 / h、24.4 万 / h、24.2 万 / h
和 19.9 万 / h；顺义区、通州区、房山区、平谷区和石
景山区的客流量占比均小于 3 %。
朝阳区是中央商贸区、娱乐中心，各国外交使馆
本文采用大数据分析方法，结合黄洁 [8] 等对北京市地铁客流出行特征的分析方法，对北京市地铁乘客出行的时空分布特征进行了分析，基于 140 万条 OD 出行记录，计算得到乘客的出行时间和出行距离，从而研究了北京市轨道交通乘客出行的时空分布特征，为城市公共交通管理提供了科学依据。 1 研究数据

北京市轨道交通车站客流时空分布特征

城市交通第１１卷第６期２０１３年１１月一文章编号：１６７２．５３２８（２０１３）０６ — ００１８－１０
ＵｒｂａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔｏｆＣｈｉｎａ，Ｖｏ１．』』，ＮｏＮｏ．ｖｅｍｂｅｒ２０１３
及交换的效果体现，通过分析车站客流的波动性，发现北京轨道交通系统在不同时间维度和区域范围均呈现出明显的不均衡特征。针对车站特点进行聚类分析，归纳出周边不同用地类型的车
面对日益增长的交通需求和日趋严重的交通拥堵，北京市加快轨道交
（ＢｅｉｊｉｎｇＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７３，Ｃｈｉｎａ）
摘要：轨道交通线网客流特征实质上是车站客流时空分布叠加
点。轨道交通占公共交通出行的比重
由２０００年１３．６％增至２０１２年３８．２％，基本确立了轨道交通在公共客运体系
中的骨干地位… 。轨道交通车站作为旅
ｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｉｎＢｅｉｊｉｎｇｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔｓｙｓｔｅｍｉｎｔｅｒｍｓｏｆｂｏｔｈｔｉｍｅａｎｄ
北京市轨道交通车站客流时空分布特征

北京地铁车站客流调研报告

北京地铁车站客流调研报告北京地铁车站客流调研报告一、调研目的和方法本次调研旨在了解北京地铁车站的客流情况，掌握车站客流高峰期和低谷期，为地铁公司制定合理的运营计划和客流疏导方案提供数据支持。

采用了问卷调查和实地观察相结合的方法进行调研。

二、调研结果据本次调研统计，北京地铁车站的客流呈现日趋增长的态势，目前已经成为北京市民出行的主要方式之一。

下面将针对客流高峰期和低谷期进行详细分析。

1.客流高峰期调研数据显示，北京地铁车站的客流高峰期主要集中在早晚上班时间，即7:30-9:00和17:00-19:00。

这两个时间段是大部分市民上下班的时段，出行人数较多。

在高峰期，车站的客流量明显增加，导致站内站外的人流非常拥堵，排队时间拉长。

同时，由于高峰期内车厢的负荷较重，乘客会感到相对拥挤和不舒适。

2.客流低谷期在调研中发现，北京地铁车站的客流低谷期主要集中在工作日的非上下班时间，即9:00-17:00和19:00之后。

这个时间段里，客流量相对较少，乘客在进出车站时不用排队等候，车厢内也相对较空，乘车舒适度较高。

此外，周末和节假日的客流量也相对较低。

三、调研结论和建议1.在高峰期，为了解决车站内外拥堵的问题，我们建议地铁公司加强乘客疏导，增加运力，提高列车发车频率，以减少人流堆积时间和车站内的人流压力。

2.在低谷期，可以研究适当减少运力，节约资源，提高出行的效率。

例如，可以延长列车到站间隔时间，降低列车运行成本，为车站提供更好的维修和清洁服务。

3.在客流高峰期和低谷期之外的时间段，可以对列车运行时间进行适当调整，方便市民的出行。

此外，车站可以根据客流情况开设一些特定时段的优惠活动，吸引乘客错峰出行。

4.对于乘客，我们提醒大家在高峰期尽可能错峰出行，避免拥堵。

同时，我们也呼吁乘客遵守秩序，保持卫生，文明出行。

总结：通过本次调研，我们对北京地铁车站的客流情况有了更好的了解，为地铁公司制定合理的运营计划和客流疏导方案提供了数据支持。

《2024年北京地铁大兴机场线客流特征分析与行车组织方案研究》范文

《北京地铁大兴机场线客流特征分析与行车组织方案研究》篇一一、引言随着中国城市化进程的加速，地铁作为城市交通的重要组成部分，其客流特征和行车组织方案的研究显得尤为重要。

北京地铁大兴机场线作为连接北京市区与大兴国际机场的重要交通线路，其客流特征和行车组织方案的优化对于提升乘客出行体验、保障交通运营安全以及提高运输效率具有重要意义。

本文旨在通过对北京地铁大兴机场线的客流特征进行深入分析，探讨合理的行车组织方案，为优化城市轨道交通提供理论支持和实践参考。

二、北京地铁大兴机场线客流特征分析1. 客流总量与时空分布特征北京地铁大兴机场线的客流量总体呈增长趋势，其中工作日高峰时段的客流量明显高于非高峰时段。

由于该线路连接机场，旅客的出行需求呈现出明显的季节性、节假日波动等特点。

在早晚上下班高峰时段，客流量主要集中在城市核心区域至机场方向，而在非高峰时段则相对分散。

2. 客流来源与目的地分析通过大数据分析，可得知北京地铁大兴机场线的客流主要来源于城市中心区、商业区及周边居民区等，主要目的地为机场以及城市其他重要节点。

其中，商务旅客和探亲访友旅客占据了较大比例。

3. 乘客出行行为特征乘客的出行行为特征主要表现为时间选择、站点选择等方面。

由于多数乘客为商务或探亲旅客，其出行时间主要集中在早晚高峰时段，对车站的便捷性和换乘效率有较高要求。

此外，随着网络购票、移动支付的普及，乘客的购票方式和支付习惯也发生了显著变化。

三、行车组织方案研究1. 列车编组与运行间隔根据客流特征，应合理配置列车编组和运行间隔。

在高峰时段，应增加列车编组数量、缩短列车运行间隔以提高运输能力；在非高峰时段则可适当减少列车编组和运行间隔以节约运营成本。

此外，还应考虑列车的载客能力和舒适度等因素。

2. 信号系统与调度策略采用先进的信号系统和调度策略是提高地铁运营效率的关键。

应采用基于通信的列车控制系统（CBTC）等先进技术，实现列车的自动控制、自动调整和自动优化等功能。

北京市轨道交通车站客流时空分布特征

北京市轨道交通车站客流时空分布特征
王静;刘剑锋;马毅林;孙福亮;陈锋
【期刊名称】《城市交通》
【年(卷),期】2013(000)006
【摘要】轨道交通线网客流特征实质上是车站客流时空分布叠加及交换的效果体现，通过分析车站客流的波动性，发现北京轨道交通系统在不同时间维度和区域范围均呈现出明显的不均衡特征。

针对车站特点进行聚类分析，归纳出周边不同用地类型的车站客流时空分布差异性特征规律，并进一步分析了进站客流和换乘站客流特征以及进出站客流接驳特征。

在此基础上，对北京市轨道交通发展提出应建立多层次的轨道交通系统和多样化的轨道交通运营组织方式；重视换乘站在网络中的合理布局，改进换乘站设计与运行组织；结合车站区位特征制定差异化接驳服务等建议。

【总页数】10页(P18-27)
【作者】王静;刘剑锋;马毅林;孙福亮;陈锋
【作者单位】北京交通发展研究中心，北京100073;北京交通发展研究中心，北京100073;北京交通发展研究中心，北京100073;北京交通发展研究中心，北京100073;北京交通发展研究中心，北京100073
【正文语种】中文
【中图分类】U491.1+2
【相关文献】
1.苏州市轨道交通客流时空分布特征 [J], 陈城;高国飞;魏运;杨越思
2.基于突发大客流情况下轨道交通车站客流组织研究 [J], 陆玮;汪凡
3.北京市轨道交通客流时空分布特征分析 [J], 陈兆宁;季民;任静
4.土地利用因素对城市轨道交通车站客流的时空影响分析 [J], 丛雅蓉;王永岗;余丽洁;李国栋
5.市域轨道交通运营车站超大客流问题的应对与反思——以上海轨道交通9号线九亭站为例 [J], 刘大治;严咏梅
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北京城市轨道交通发展时空特征分析

北京城市轨道交通发展时空特征分析
朱海勇
【期刊名称】《北京联合大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(029)001
【摘要】从1969年地铁一号线一期建成通车试运行开始,北京城市轨道交通的建设和运营在经历了几个重要阶段后,到现今已经建成17条轨道交通线路,并逐步形成以轨道交通为重要支撑的公共交通路网,为缓解北京地面交通拥堵,特别是推进北京城市空间优化发展奠定了总体框架.在梳理北京城市轨道交通发展历程的基础上,利用地理信息技术与方法分析、解析不同时期的北京轨道交通站点空间分布特征,以期为今后城市轨道交通建设与城市空间优化提供实证支撑.
【总页数】6页(P41-46)
【作者】朱海勇
【作者单位】北京联合大学应用文理学院,北京100191
【正文语种】中文
【中图分类】F972.881
【相关文献】
1.北京城市局地空气温度时空变化特征分析 [J], 晏海;曾凤;董丽
2.校企合作的城市轨道交通发展论坛充满活力——“2012城市轨道交通发展国际论坛暨《城市轨道交通研究》理事会年会”侧记 [J], 任敦法
3.城市轨道交通发展规律与北京城市轨道交通发展动力机制分析 [J], 刘璟;李红昌;郭雪萌
4.日本铁路考察报告——对我国铁路产业及北京城市轨道交通发展方向的一些建议[J], 李红昌;刘钟南;杨永平
5.对北京城市轨道交通发展规划的设想 [J], 周翊民
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北京轨道交通网络化客流特征及成长趋势分析

北京轨道交通网络化客流特征及成长趋势分析
李金海;李明高;杨冠华;郭印
【期刊名称】《交通工程》
【年(卷),期】2017(017)003
【摘要】探讨了在北京轨道交通线网已进入网络化运营的进程中,网络主要客流指标变化趋势;总结了当前北京市轨道交通客流特征,从供需层面分析了目前线网客流所存在的主要矛盾,及通勤客流的主要特点.分析与评价了北京市轨道线网运行中存在的主要问题,并从需求演变的角度出发,为轨道交通规划、建设、运营管理提出相关建议.
【总页数】5页(P53-57)
【作者】李金海;李明高;杨冠华;郭印
【作者单位】北京城建设计发展集团股份有限公司,北京100036;北京城建设计发展集团股份有限公司,北京100036;北京城建设计发展集团股份有限公司,北京100036;北京城建设计发展集团股份有限公司,北京100036
【正文语种】中文
【中图分类】U239.5
【相关文献】
1.城市轨道交通网络化客流特征及成长规律--基于京沪穗深城市轨道交通网络客流数据分析 [J], 刘剑锋;陈必壮;马小毅;宗传苓;李歆鑫
2.北京轨道交通网络化客流特征分析与启示 [J], 刘剑锋;罗铭;马毅林;王静;孙福亮;
陈锋
3.网络化进程中的苏州市轨道交通客流特征分析与启示 [J], 李娟;肖林;蔡润林
4.网络化进程中的苏州市轨道交通客流特征分析与启示 [J], 李娟;肖林;蔡润林
5.重庆市轨道交通网络化运营前后客流特征对比分析 [J], 李棠迪;刘海洲
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北京城市轨道交通5号线客流特征及控制策略分析

北京城市轨道交通5号线客流特征及控制策略分析
赵宇;贾梅杰;周慧娟
【期刊名称】《交通技术》
【年(卷),期】2016(005)006
【摘要】利用轨道交通刷卡原始数据,从全网客流、客流的时空分布、断面客流满载率等方面,对北京城市轨道交通5号线进行客流特征提取和时空分析,为轨道交通的客流组织、客流控制及运营提供参考及支持。

结果表明,受城市空间布局以及土地利用性质等因素的影响,5号线的断面客流不均衡现象非常明显;全天客流分布为“双峰形”,全天双向断面客流分布为“纺锤形”;早晚高峰期间不同站点间进出站客流量相差巨大,早高峰时南北两端车站进站客流量大,而市中心区域车站出站客流量大;晚高峰却正好相反。

【总页数】12页(P138-148)
【作者】赵宇;贾梅杰;周慧娟
【作者单位】[1]北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室,北京;;[1]北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室,北京;;[1]北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室,北京
【正文语种】中文
【中图分类】U2
【相关文献】
1.成都轨道交通10号线一期工程客流特征与开行方案分析 [J], 程晓青
2.深圳轨道交通5号线客流特征分析 [J], 王青玉;陈磊
3.城市轨道交通网络客流特征后评估研究——以无锡地铁1号线、2号线为例 [J], 吴赞阳;孙宝
4.城市轨道交通网络客流特征后评估研究\r——以无锡地铁1、2号线为例 [J], 吴赞阳;孙宝
5.重庆市轨道交通3号线客流特征研究 [J], 王澜凯; 吴祥国; 余梓冬; 张丹扬; 于海勇
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