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。

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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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