《城市轨道交通客运量季节性变化及影响因素实证探究》20000字【论文】

PAGEPAGE5PAGEPAGE6城市轨道交通客运量季节性变化及影响因素实证研究目录TOC\o"1-3"\h\uTOC\o"1-3"\h\u47501绪论 1961.1研究背景及意义 1295811.2.国内外研究现状 2223471.2.1城市轨道交通客流特性研究 2232121.2.2城市轨道交通客流规律研究 4208401.3本章小结 711642城市轨道交通分析与客流量查找 759622.1城市轨道交通现状及发展 8174052.2城市轨道交通开行情况 948132.21.客流简介 9236992.22客流量统计 9322052.3客流量季节性变化特性 10314662.4本章小结 1030433客流季节性变化特性影响因素分析 11327643.1概述 11164373.2.直接因素 1172163.2.1新建运营线路 11103043.2.2春节返乡人群 17184903.2.3路网的形成 1993423.2.4气温因素 222713.3.5节假日客流 24259703.3间接因素 2480523.3.1城市人口规模 24316433.3.2沿线土地利用强度 24188343.3.3旅游因素 25301023.3.4各类文化赛事活动 25170893.4.本章小结 2515154对轨道交通客运服务及组织方面的一些建议 26116915总结和展望 3019165.1论文的主要工作和结论 30128075.2研究展望 3018656参考文献 321绪论1.1研究背景及意义近年来，国民经济飞快发展，各个城市的面积和人口不断进行扩张，城市的地面交通已经逐渐趋向于饱和状态，在这个情况下，发展以轨道交通作为交通系统核心骨干的城市公交交通系统己成为人们的共识。城市轨道交通具有以下几个优点：运营上较为安全，速度上快捷，时间上准时，具有大运能，同时绿色环保。这能够让城市向着现代化进行转变，同时更好的改善地面的公共交通运输环境，引导城市的空间布局和规划进行进一步优化，使城市的经济得到更好的基础支撑进而快速发展，已经被政府和市民所欣然接受。1969年10月1号，我国的第一条地铁线路北京地铁一号线建成，在1971年1月开始第一次运营，到现在已经过去了50多年。截至到去年年底，有45个城市开通了轨道交通，运营的线路经统计总计达244条，运营线路的总长度长达7969.7公里。其中，地铁占据大部分，运营线路总计为6280.8公里，占78.8%的比例；其他制式城轨交通如城轨电车等占据比例较低，运营线路总计1688.9公里，占21.2%的比例。同时2020年轨道交通发展迅速，新增轨道交通运营线路长度经统计后为1233.5公里。表1-1.2012-2020年轨道交通运营线路里程变化图年份运营里程（公里）交通线路条数2012177762201327468120143173922015361810520164152.81242017503316520185761.418520196736.221120207546233图1-1.2012-2020年轨道交通运营线路里程变化图从表1和图1中我们可以看出在这9年间城市轨道交通发展的迅速，然而在快速建设城市轨道交通的同时，我认为我们更应该着重于这一方面，即对于轨道交通客流的相关特性的分析，以及对于轨道交通客流的增长规律的研究，在这些研究和分析的基础上，有利于我们更好地去开展对于轨道交通的经营和组织工作，进一步的去满足各个城市的公共交通客流需要。本文主要针对我国已开通城市轨道交通的城市，通过地铁族等网络渠道查找客流的数据情况并加以分析，并判断可能影响到客流量的因素。通过相关性分析和论证对比分析，得出造成不同城市间客流量变化不同的原因的结论，最后得出有关地铁客流组织的发展并为地铁的规划与发展提供一定的建议。为城市轨道交通的设计提供了理论依据和参考，在理论和实践方面都有着一定意义。1.2.国内外研究现状1.2.1城市轨道交通客流特性研究在对于城市轨道交通客流特性研究上，国内外学者产出了大量的研究结果，大量的学者研究了轨道交通的时空分布特性的不均衡性，并且分析了一些影响因素和对轨道交通的客流组织提出了一些建议。刘剑锋，罗铭掣[1]通过分析北京市2007年-2012年之间的开通的轨道交通新线，开通之后所带来的对于既有线，相关车站的影响，得出了线网客流的一些特征，其中包括各线的客流时空分布特性等，并通过这些客流特征，给了一些在线路的设计和运输组织上的一些建议。马超群，王玉萍[2]以各条线路的轨道交通客流数据作为基础，对数据进行统计分析，得出了一些国内外的既有线客流特征。其中包括线路断面客流具有不均衡性，网络交通规模扩大会导致换乘客流大幅度的增加，且环线和郊区线的换乘比例较高。沈丽萍，马莹[3]等通过查询分析我国各省市存在的轨道交通客流预测资料数据，结合在实际问题中需要进行处理的研究思路，从五个不同的方面，进行了对于轨道交通客流的分析。其中包括客流的时空分布和走势分析，决策分析等，为以后对轨道交通的规划提供了新的研究方法。钱垫，毛保华[4]基于各个城市的运营轨道交通线路的客流强度数据，对不同城市的轨道交通线网客流强度和线路客流强度的基本特征进行了深刻的分析，并且根据所得出的相关结论，对城市轨道交通的网路规划和建设工作提供了一定的理论基础和实际参考王修志，宋建业[5]通过分析轨道交通客流的分布特征，得出了轨道交通客流在时间和空间上所存在的不均衡特性的结果，并且计算了这种不均衡性的指标大小，并根据这种特性得出了行车组织的基本原则，为西安地铁设计了依据不均衡性的行车方案。聂英杰[6]基于城市轨道交通的各项客流指标数据，分析了客流的时空分布特性，从各个角度出发，提出了一些改善的思路和办法，用于提高服务水平以及增加运营公司的效益。程立勤[7]通过分析大连市的轨道交通发展历程和客流特征，其中包括，客流强度和客流时空分布特征，车站进出客流的相关特征。在这些分析的基础上，总结了一般规律，关于轨道交通的初期建设成长，为大连市的轨道交通建设提供了一定的理论参考，也可以给我国轨道交通建设提供借鉴价值。陶志祥，张宁[8]等通过对各个城市的客流时空变化特性影响分析，得出了一些影响客流的涌向因素，并根据这些，提出了一些关于轨道交通经营方面的建议，为轨道交通建设提供了一定的理论参考。李朴，徐田坤[9]分析了城市轨道交通的网络化运营特点，并分析总结了客流的时间分布规律和空间分布规律，最后得出了城市轨道交通在网络化的运营下，客流快速增长，且呈周期性变化，为城市轨道交通的管理调度等工作提供了理论支持和参考意义。吴冰芝[10]分析了轨道交通的高峰时段客流特点，并在这个基础上，分析了影响特点的影响因素，其中包括内部因素和外部因素，并且提出了一些应对的措施，借此应对高峰时段的客流情况，为轨道交通的经营提供了理论基础。彭培培，杨越思[11]使用了新的预测模型SARIMA+GARCH模型，对苏州市的工作日客流和休息日客流进行了预测分析和波动特性分析，发现SARIMA+GARCH模型在进行预测分析时，效果良好准确，且在苏州市的地铁客流中，休息日的波动性比工作日的波动性要来的更加强。刘若鸿，吴海燕[12]以北京时节假日期间的轨道交通客流数据变化情况作为样本，分析轨道交通节假日期间的客流时空分布特性，最后发现节假日期间与工作日期间存在很大差异，节假日期间，商业区和景区的客流数据有了一个非常大的增长幅度，并且这个客流的高峰期被大大延长。根据分析得到的结论，给出了一些节假日期间客运组织和客运服务方面的建议，包括，限流等。唐艺耕[13]根据哈尔滨市地铁一号线的客流数据，分析了其时空分布特征，得出客流存在时空上的不均衡性，并且研究了客流的增长规律，依据客流的OD分布数据进行分析，为轨道交通的运营组织提供了一些建议，并给出了优化方案，从五个方面进行优化，如优化行车计划和列车交路计划等Wang,Zijia[14]提出了一个探索城市轨道交通拓扑网络和需求加权网络演化的框架，比较了各种交通方式对工作-居住分离的不同影响。基于出行成本函数，建立了城市轨道交通客流分配模型，提出了考虑乘客异质性的改进logit模型。利用该模型生成一个能反映居民乘坐城市轨道交通出行需求的路段负荷作为权重。然后，提出了无加权网络和需求加权网络的分形维数，并解释了它们对交通的指示意义。最后，以北京地铁系统为例，采用了50年的网络数据和10年的智能卡数据。利用分形方法，研究了这两种网络所表现出的不同特征，并解释了观测模式背后的原因。SeunilLee[15]等以首尔市的轨道交通客流数据作为样本，分析客流的时空特性和分布特征，并且分析了影响轨道交通客流变化的各类影响因素，其中包括人口密度，站点周边的土地性质和土地利用面积等，最终根据所得到的结论为城市轨道交通规划建设提供了一些建议和作为理论参考ohn[16]通过通过韩国各大城市的轨道交通客流数据作为样本，对韩国的通勤客流和城市的地理分布和规划之间的关系惊醒了分析，发现通勤客流受城市的空间分布和人口密度分布比较大。1.2.2城市轨道交通客流规律研究在城市轨道交通客流规律研究方面上，近年来国内外学者展开了大量的研究。分析了客流的一般成长规律和客流特征。李岩辉[17]利用城轨自动售票系统（AFC）数据分析西安地铁1、2、3号线客流，得到不同类型车站客流特征，将典型车站不同时间的站间OD可视化处理，通过映射方式对OD矩阵时空分布情况进行可视化。结果表明：（1）早、晚高峰出行具有明显潮汐特性，早高峰高客流发生点为居住区，客流吸引点为办公、商业区，晚高峰与之相反；（2）高客流走廊依次为（商业→混合）>（居住→商业）>（商业→居住）>（商业→商业）>（混合→商业）>（交通→商业）>（商业→交通）>（办公、工业→商业）>（商业→办公、工业）>（居住→办公、工业）；乘客出行目的依次为工作、回家、购物、其他类出行。王夏秋，张宁，王健[18]通过对以往论文以及客流数据的研究，发现轨道交通的客流量变化在月度上呈现出一个非常复杂多变的特征，具有一定的增长性但有具有很强的季节波动性。于是选取了一个带有季节指数的ARIMA模型对轨道交通的客流量进行了预测分析，经分析后得出的结果发现预测效果良好，同时与不带有季节指数的普通ARIMA模型进行对比时，发现普通ARIMA模型的误差值更大。以对比得到的结果作为理论基础，为轨道交通的运营组织计划提供了一些建议吴建国，张建嵩[19]等以重庆市2018-2019年的城市轨道交通客流数据作为基础，分析了重庆市的轨道交通客流时空分布特性和客流演变规律，并且分析了各类影响因素对城市轨道交通客流的影响，使用单因素方差分析和多因素方差分析来论证，最终发现轨道交通线路长度和城市道路交通等是影响客流变化的主要影响因素，并为重庆市的轨道交通客流规划建设提供了理论参考。赵旭，庞京成[20]从三个不同的层面对轨道交通的运营网络客流进行了分析研究，得出了在日，周，月三个周期上的变化成长规律。最终发现城市轨道交通的客流在新的运营线路开通之后，最开始会有巨大的变化，因为各个线路进行换乘，客流得到更好的流通，同时随着轨道交通运营网络的成型，覆盖的基础客流吸引面积也在不断扩大，轨道交通客流量进一步的增长，但是在增长之后，客流量会因为开通的时间跨度不断拉长而逐渐趋于稳定，不会再产生非常大的变化。依据分析得到的结论，为今后的城市轨道交通运营管理和规划建设提供了理论基础。赵小辉[21]结合长春市轨道交通建成通车历程,基于运营里程、客流发展、换乘情况、平均运距、高峰特性、季节变化特性等多维度指标对轨道客流成长规律进行分析。参考国内主要城市,包括北京、广州、重庆等地的轨道交通发展进程,评估长春市轨道交通发展阶段。结合客流成长指标,发展阶段评价,期望为长春市轨道交通规划、建设和运营管理提供决策支持,同时为其他城市的轨道客流预测和发展管理提供经验借鉴。叶霞飞，明瑞利和李忍相[22]选取日本东京和韩国首尔在内的多个大城市的轨道交通客流数据情况，通过对其运营数据的趋势进行图表分析，最终发现了一些客流的发展规律和一些客流特征。其中包括在城市的建成区，客流规律是“客流追随型”，在城市的新开发区和外围部分客流的成长规律呈“客流引导型”。王树文[23]以昆明市的轨道交通运营数据为样本，分析了轨道交通的时空分布特性，得出了线路断面客流和上下行客流存在不均衡性的特征，并根据这种分布特点，对轨道交通的全日行车计划提出了一些优化建议。DanielLang[24]认为轨道交通行业目前正寻求通过掺入能够降低车辆质量的复合材料来降低温室气体排放。在轨道交通行业早期采用复合材料时，这些材料主要应用于简单的设计几何和轻载结构，仅通过改变复合材料厚度和复合材料层形状进行优化，仅对单一力学性能指标进行约束。本研究考察了有限元分析软件在纤维增强复合材料模拟中的应用，并对一种复杂重载的轨道车辆锚架进行了优化。该研究评估了优化方法对复杂和重载结构的适用性，并通过对多个设计要求：制造、合规和失效准则的解决办法加以限制，推动了既定做法。优化过程成功地开发了复合材料结构，预测质量比现有的钢材设计减少33%，同时满足了柔度、制造和失效准则的约束。KooroshGharehbaghi[25]认为墨尔本通勤的铁路运输正在老化和过时。随着墨尔本人口的不断增加，其铁路运输基础设施规划也需要在长期技术进步的基础上制定。随后，墨尔本的铁路网及其系统需要不断地加以审视。因此，这项研究回顾了墨尔本先进的铁路运输系统，并确定了未来的展望。这项研究初步发现，对于墨尔本来说，长期技术创新的一个重要方面是纳入了适度入侵控制系统、改造信令技术以及新的铁路线和系统这三个具体的自动化措施。进一步的考核建议对包括增强通信系统在内的先进轨道交通系统进行认真整合。这样的结果反过来会通过，a)增加安全和乘客满意度，b)增强系统re来提升墨尔本的铁路性能。TahaGhasempour[26]提出了一种基于近似动态规划（ADP）的自适应实时行车控制器。通过评估需求和机会，管制员旨在通过在关键位置及时排序列车，从而限制因列车进入控制区而导致的连续延误，从而代表铁路运营的实际需求。这种方法依赖于从指定状态优化后的动态规划值函数的近似值，该值函数是使用强化学习技术根据操作经验动态估计的。通过使用这种近似，ADP避免了广泛的显式性能评估，从而大大减少了计算负担。KabaKeita[27]认为在铁路系统中，在交通拥挤的情况下，基础设施的容量完全用于列车的流通。当交通受到干扰时，为了确保安全，一些列车必须停车或减速，并且会发生延误。实时铁路交通管理问题（rtmp）是通过修改列车运行路线和时刻表来限制列车延误传播的问题。在本文中，我们提出了一种基于Benders分解的算法来解决这个问题，称为RECIFE-MILP。具体来说，我们分解过程分为三个步骤，而不是标准分解中的两个步骤。实验分析表明，该算法将求解过程分解为三个步骤，在处理具有特定特征的大型实例时，其性能优于原RECIFE-MILP算法。RuoJia[28]发现城市交通系统的交通流受多种内外因素的随机影响，给准确预测路况带来了巨大挑战。研究结合CANDECOMP/PARAFAC加权优化和扩散卷积门控循环单元(DCGRU)模型，基于稀疏网约车服务数据进行交通状态预测。对基于张量分解的数据补全方法进行了改进，在正则项中加入包含工作日、时段、路段特征的因子张量。随后，在数据集中采用多类别预测的DCGRU模型对交通状况进行预测。基于南京南站附近收集的一个月网约车服务数据，进行了数值实验。预测结果表明，该方法在不同测试交通条件下均优于其他传统模型。Wen-junChu[29]认为停留时间估计在城市轨道交通系统的运行中起着重要的作用。针对这一具体问题，人们提出了一系列基于多项式回归或微观模拟的模型。然而，多项式回归模型的泛化性能有限，现有的微观仿真模型精度不稳定。提出了一种新的基于极限学习机(ELM)的停留时间估计模型。首先分析了影响城市轨道停留时间的潜在因素。然后，提取不同因素之间的关系，用ELM神经网络对其进行建模，并在此基础上提出了总体估计模型。最后，以北京地铁实测数据为例，验证了该方法的总体性能。ValerioDeMartinis[30]等认为为了降低运营成本，能源效率是当今铁路系统的一个关键要求。实现节能的主要解决方案之一是优化列车速度曲线，使牵引能耗最小化。从运输系统的角度来看，优化速度曲线的定义应考虑其对轨道交通流的可能影响，以评估其可行性。为此，提出了一种基于供应设计模型的节能速度曲线定义和评价的创新优化框架。该框架在两个层面上运行:第一个层面产生与时间表约束、基础设施特征和轨道车辆特征相关的节能速度轮廓，第二个层面模拟特定轨道交通条件下的铁路网络上的这些速度轮廓。通过这种新的综合观点，所提出的最优速度分布的评估可以充分考虑服务的运营需求，如列车调度、没有或很少考虑延误，以及尊重乘客在接站换乘的缓冲时间。一个基于在苏黎世州运行的S-BahnS9城郊线的校准仿真模型的数值例子表明，如何在考虑轨道交通影响的情况下定义节能速度轮廓，从而提高解决方案的质量。1.3本章小结本章详细描述了论文研究的背景情况及研究意义，并且综合了国内外学者对于轨道交通客流特性和增长规律的研究成果，着力于对轨道交通客流特性的分析，在中国轨道交通迅猛发展的时代环境下，对于轨道交通客流组织工作和客流服务工作提供一定的理论支持和参考意义。

2城市轨道交通分析与客流量查找2.1城市轨道交通现状及发展城市轨道交通具有以下几个优点：运营上较为安全，速度上快捷，时间上准时，具有大运能，同时绿色环保。发展以轨道交通作为交通系统核心骨干的城市公交交通系统己成为人们的共识，发展城市轨道交通既响应了国家绿色发展的政策，又广受市民的支持，被大中城市所青睐。因此其城市的轨道交通得到加速发展：同时轨道交通的运营速度也在逐渐加快、线路不断增加增多并且具有网络化的趋势，这也为乘客在日常出行上提供了便利，进而使得存在更多的乘客在外出出行上选择轨道交通作为他们的第一选择出行方式。近些年来，在各个轨道交通开通运营的城市中，轨道交通占公共交通总量出行比率一直在不断上升。2020年，城轨交通客运量占公共交通客运总量出行比38.7%，比上年提升4.1个百分点，其中，上海、广州、南京、深圳、北京、成都6个城市城轨交通客运量占公共交通出行比率超过50%。上海最高62.34%，成都跨入50%行列，达到50.17%。6市2020年、2019年城轨交通占公共交通客运总量出行比率见图2。图2-12020、2019年中心城市城轨交通占公共交通出行比率可以看出在市民在各种公共交通工具的选择上，轨道交通已经逐渐成为了它们的的主要选择项，在这些城市中，人们是更愿意去乘坐轨道交通出行的。今年是2021年，我国正处于“十三五”向“十四五”交棒的接力时期，在“十三五”规划期间，我国的城市轨道交通处于建设全面快速推进的时期，在“十三五”规划期间，全国各个城市累计完成轨道交通建设投资总计高达26278.7亿元，相比“十二五”期间所完成建设投资总额的12289亿元翻了一番还多。年均完成建设投资5255.7亿元。五年间，累计超过60座城市有城轨交通项目在建或建成投运。在这个关键时刻，城市轨道交通的迅速发展为社会带来了巨大的效益，投融资方式也逐渐多元化，有政府投资、专项债发行、社会资本参与等多种形式。预计进入“十四五”后，我国城轨交通的建设规模和投资还将维持较高的水平，多种资本的参与也将为城轨交通的持续快速发展带来新的助力。十四五”期间城轨交通的发展战略。技术智能化是技术发展的主方向。以新一代的信息技术与轨道交通进行深度融合作为发展主线，推进城轨不断进行信息化进程，发展以智能系统作为核心，建设智慧城轨交通是实现我国城轨交通不断高质量与高速度并举发展的核心技术推动力。2.2城市轨道交通开行情况2.21.客流简介在本文中，对各个城市轨道交通中的客流量进行主要分析，客流是指在一个单位时间内，轨道交通线路上乘客流动人数和流动方向的总计，既表明了乘客在空间上的位移及其数量，又强调了这种位移带有方向性和具有起讫位置。客流方面数据的体现主要体现在规划建设及运营管理等方面：既可以根据统计的数据规划新线的交通网络、安排合理的工程项目建设，按照客流量设计车站的规模及容纳量。也可以在运营过程中实时制定运营计划，安排运力等。2.22客流量统计截至去年年底，有45个城市开通运营轨道交通，通过交通运输部官网查询到的2019年一整年的客流数据如下表2-1，统计数据单位为万人次。表2-12019年各大中心城市客流量统计表1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月北京323172330234594345263415032230365783613232052326263328333625天津405432374426439845644345445844684513473845654739石家庄832647834773768785860827765801810866沈阳263020362709262128623112333233683179326233573388大连170912921802182319441875210620581907188817691794长春139710391663162217661860198420102041195921382283哈尔滨813618856852884862924914925894889924上海318442338834096336793372031584347623379032093323033307033693杭州486237834813547553295162570556775610553458145464宁波10988351153112911591124178817201625174216461712福州5544385406101094985108610561037108710991150厦门407358432438478454548544480520507641南昌11749011349131313821262156215661633180417621770青岛135110881506156716721552182618901604168015271605长沙204516112271228124713140334533833196357932873180广州265891980228477269852826427293300402934927909285822836529310深圳163271088917260169441724316717185531792717057172921767518316南宁194114691998189319512372270825812583262625502667重庆814066358939872487998487922687868884930391909073成都11315875012277118291186111471127051230011571118991176412268贵阳375314403398425400473486448448440454昆明176613981859174417631750191819511808183217991811西安7645644282597881809575718255818976128253797781902.3客流量季节性变化特性我国各大城市正处于轨道交通规划、建设与运营的快速发展阶段，研究轨道交通客流的时间特性及其影响因素，有助于科学、客观的开展轨道交通客流预测，支撑轨道交通线网的规划设计，同时服务于轨道交通的运营组织，特别是制定不同事件情境下的运营方案。对上表的数据进行分析之后发现轨道交通客流受季度、月度、周期等各类事件的影响存在一定的客流波特征，如二月份会因为春节返乡的原因大幅减少，大部分城市峰值会在7.8月份出现，并且夏季的客流一般强于春，冬季的客流，各个大型节假日时（除春节外）会出现异常客流，客流规模大幅增加，但各个城市之间的客流月度变化情况都不尽相同，因为各个城市在此期间受到的影响都不一样，所以研究变化的影响因素是很有必要的行为。2.4本章小结本章根据论文的研究方向分析了城市轨道交通的现状及发展状况，以及具体分析了城市轨道交通客流的季节性变化特性，再从交通运输部等渠道分别查找了各个城市的客流量数据，为后续的影响因素分析提供数据基础。

3客流季节性变化特性影响因素分析3.1概述城市轨道交通客流量的变化复杂多样，受到的影响因素繁杂，但对于轨道交通客流量季节性特性的分析是非常有必要的，这能为轨道交通车站的车站运营和组织工作提供一定的理论支持。为了探讨轨道交通客流季节性变化特性的影响因素，本文从各个中心城市2019年的客流数据出发，从对于城市轨道交通客流量变化的直接因素和间接因素两方面进行分析。3.2.直接因素3.2.1新建运营线路2019年是“十三五”规划的倒数第二年，在2019年中，我国的城市轨道交通发展十分迅速。根据有关数据统计显示，2019年，我国一共有35个城市在这一年中开通运营了轨道交通新线路，开通线路总计53条，其中以地铁线路为主，有轨电车和市乘快轨占小部分。新增的运营里程经统计后为1024.12公里，具体新增情况见下表3-1。表3-12019年各大城市轨道交通新增线路汇总序号城市线路名称线路总长（公里）系统制式开通时间1北京市郊铁路S5线（黄土地-土北口）57.60市乘快轨2019/4/30市郊铁路城市副中心东延支线3.10市乘快轨2019/6/20大兴机场线一期（草桥站-大兴机场站）41.36地铁2019/9/267号线东延线（焦化厂-环球影城）16.60地铁2019/12/28八通线南延段（土桥站-环球影城）4.50地铁2019/12/28合计：123.162成都地铁线5号线一期（华桂路-警官学院）39.22地铁2019/12/27地铁线5号线二期（警官学院-回龙站）9.78地铁2019/12/27地铁线10号线二期（太平园站-双流机场）27.04地铁2019/12/27有轨电车蓉2号线非首开25.70现代有轨电车2019/12/27合计：101.743郑州地铁5号线40.73地铁2019/5/20地铁14号线一期（须水站-莲湖站）7.46地铁2019/9/192号线二期（贾河站-刘庄站）10.25地铁2019/12/28合计：58.144沈阳浑南新区有轨电车4号线12.91现代有轨电车2019/1/5浑南新区有轨电车6号线15.11现代有轨电车2019/1/5地铁9号线一期（怒江公园-建筑大学）28.90地铁2019/5/25合计：56.925温州市城S1号线西段（桐岭站-双甄大道站）34.38地铁2019/1/23市城S1号线一期东段（桐岭站-奥体中心站）18.73地铁2019/9/28合计：53.116济南轨道交通R1线（工研院站-方特站）26.10地铁2019/4/1轨道交通3号线一期（龙洞站-滩头站）21.60地铁2019/12/28合计：47.707广州21号线通段（员村-镇龙西段）35.30地铁2019/12/20地铁8号线过江段（凤凰新村-文化公园）1.80地铁2019/12/28合计：37.108西安地铁1号线二期6.10地铁2019/9/26机场城际轨道线（北客站-机场西站）29.31地铁2019/9/29合计：35.419武汉地铁2号线南延线（光谷广场站-佛祖岭站）13.20地铁2019/2/19蔡甸线（黄金口-柏林）16.07地铁2019/9/25轨道交通8号线三期（野芷湖站-军运村站）4.84地铁2019/11/7合计：34.1110宁波地铁3号线一期（大通桥站-高塘桥站）16.72地铁2019/6/30宁奉线首开段5.61市城快轨2019/9/28合计：22.3311深圳地铁5号线二期7.65地铁2019/9/289号线二期（红树湾南站-航海路站）10.80地铁2019/12/8合计：18.4512上海松江有轨电车二期12.46现代有轨电车2019/8/10松江有轨电车三期3.88现代有轨电车2019/12/30合计：16.7513重庆地铁1号线（尖壁段）5.60地铁2019/12/30环线西南闭环10.00地铁2019/12/3014苏州3号线（苏州新区火车站-唯亭站）45.19地铁2019/12/2515厦门地铁2号线（五缘湾-天竺山）41.63地铁2019/12/2516合肥地铁3号线（幸福坝-相城路）37.20地铁2019/12/2617常州地铁1号线34.24地铁2019/9/2118长沙地铁4号线（罐子岭站-杜家坪站）33.50地铁2019/5/2619福州地铁2号线一期（苏洋站-洋里站）30.63地铁2019/4/2620南宁地铁3号线一期（科学大道-平良立交）27.90地铁2019/6/621兰州轨道交通1号线一期（陈官营站-东岗站）25.90地铁2019/6/2322呼和浩特1号线一期（三间房站-坝堰站）23.20地铁2019/12/2923徐州地铁1号线一期（路窝站-徐州北站）21.97地铁2019/9/2824杭州地铁5号线首通段（创景路站-善贤站）17.76地铁2019/6/2425南昌地铁2号线后通段11.88地铁2019/6/3026乌鲁木齐地铁1号线南段（八楼-三屯牌）11.10地铁2019/6/2827石家庄地铁1号线二期10.40地铁2019/6/2628哈尔滨地铁1号线3期8.80地铁2019/4/1029天津地铁1号线东延线5.83地铁2019/12/2830无锡地铁1号线南延线5.19地铁2019/9/2831佛山高明有轨电车首期6.50现代有轨电车2019/11/132青岛地铁2号线一期西段4.80地铁2019/12/16合计32个城市53条新增线路1024.12为了探究新建运营线路对于轨道交通客流量变化的影响，本文从中挑选福州，南宁，宁波，长沙，北京，大连，昆明，贵阳，广州这十个城市作为样本来探究新建线路对城市轨道交通客流量变化的影响，其中福州，南宁，宁波，长沙为有新建运营线路且路网规模不大的城市，北京，上海为开行新线且路网规模庞大的城市，大连，昆明，贵阳为没有新建运营线路且路网规模不大的城市，广州虽然为开行新线且路网规模庞大的城市，但开通的时间为12月20号，对于全年变化不明显所以在这里归为没有开通新线的城市。由于福州，南宁，宁波，长沙这四个城市的客流量变化量级接近，所以将它们的客流量数据变化放到一个图里分析，可得图3-1。图3-1福州，南宁，宁波，长沙2019年客流数据变化图从图3-1中我们可以很明显的看到，这四个城市的客流量都出现了激增的情况，增长幅度30%-40%，分别出现在长沙5-6月，南宁6-7月，宁波6-7月，福州4-5月。而根据查询数据显示四个城市都在此期间开通了新线，并且，在这次增幅过后四个城市的客流量都趋渐平稳，甚至出现下降的现象。另外1月和12月的客流数据也有较大的变化，呈现出12月的客流量大大超过1月客流量的情况，整体增长幅度惊人。之后选取大连，昆明，贵阳的全年客流数据，制图得图3-2图3-2大连，昆明，贵阳2019年客流数据变化图从图3-2中我们可以看出这三个城市除2-3月份因为春节过去，客流量回暖之外，变化幅度最大为6-7月份，但增长幅度也不超过20%，全年的客流量变化也不大，1月的客流量数据和12月的客流量数据也差不多，整体的客流量情况并没有太大的变化。从以上城市的客流量分析结果可以看出，对于对于轨道交通运营网络还没有彻底形成的城市来说，新线的开通会与既有线会使得轨道交通网络初步形成，通过与新线的换乘，既有线的客流量也会增加。不过在度过最开始的体验期之后，月客流量会逐渐稳定下来。将北京和广州，上海2019年的客流数据变化放在一个图内进行分析得图3-3图3-3-北京和广州，上海2019年客流数据变化从之前的表中可以看到北京是在4月份，九月份开行新线，上海是在8月份开行的新线，但是在图3-3中，北京4-5月，9-10月的客流量和上海7-8月的客流量幅度变化并不大（对于总体而言），甚至北京4-5月和上海7-8月的客流量数据还出现了一定的下降。而北京虽然有一定的增长，但是增长幅度只有2%，并没有像之前四个城市的增长幅度那么大。而从广州全年的客流量数据来看，变化趋势与北京，上海大致相同，这说明，新线的开通并没有给上海，北京的客流量带来显著的变化。这是因为北京的路网规模已经非常庞大，已经形成了完善成熟的交通网络，新线的开通并没有更大的扩增轨道交通的覆盖面积，吸引更多的客流来促使客流的增长，不能给规模庞大的北京，上海交通网络带来显著的变化。新建线路是直接影响城市轨道交通客流的重要因素，对于一个城市来说，新建线路的开通代表着这个城市又有一部分被纳入到轨道交通体系中，对沿新线居住的居民来说，增加了城市轨道交通对他们的出行吸引力，使得他们在出行选择方面可以选择轨道交通来作为出行方式，并且对于轨道交通运营网络还没有彻底形成的城市来说，新线的开通会与既有线会使得轨道交通网络初步形成，通过与新线的换乘，既有线的客流量也会增加。不过在度过最开始的体验期之后，月客流量会逐渐稳定下来。但是对于一些已经形成巨大交通网络的城市来说，新线的开通虽然会带来一定的客流量，但是并不会对客流量的变化产生巨大的影响。以上的分析结果证明了新建运营线路对于轨道交通客流所存在的影响，接下来，对新建线路对轨道交通客流量的影响程度进行量化分析，试找出新建线路里程增长百分比对客流量增长的影响公式。选取2019年除不在12月后半段开行新线的城市作为样本，调取其新建线路开通后的客流量增长数据，制表得表3-2表3-2城市新建线路增长比与客流量增长比对应表城市总里程增长里程增长比率客流量增长月份客流量增长率石家庄38.410.40.37146-7月0.0955沈阳184.628.900.18565-6月0.0874杭州130.917.760.15706-7月0.1052福州5330.611.36714-5月0.7934南昌60.411.880.24486-7月0.2377长沙100.433.50.50075-6月0.2707南宁80.927.90.52646-7月0.1417西安15835.410.28889-10月0.0842将表中数据增长比率为X轴，客流量增长率为Y轴，制成散点图之后，在图中显示其线性趋势线，计算其相关系数得图3-4图3-4增长比率与客流量增长率散点图从图中可以看到以增长比率为X轴，客流量增长率为Y轴的线型方程式为Y=0.5734X-0.0341R²=0.8826公式3-1这说明了线路增长比率和客流量增长率是有着线性相关关系的，且客流量增长率随着线路的增长比率增加而增加，增长系数为0.5734，也就是说，增长一定的比例的运营里程，会在下一个月中增长一半一定比例的客流量大小，然后在之后的几个月保持连续的增长，直至趋于稳定。这也能侧面佐证上面分析得到结论，当城市的轨道交通线路网络还未完全形成时，这时候，新建运营线路的里程的增长率会比已经形成轨道交通网络的城市的增长率要更高，自然这个时候客流量的增长率也会更大。3.2.2春节返乡人群在民间，春节是一年中最为盛大的节日，人们会在春节期间进行祈福等风俗活动，并且在春节期间，人们会欢聚一堂，进行各项娱乐活动。春节的历史由来也非常古老，是由上古时期的祭祀活动逐渐演变而来，春节凝聚着中华文明文化中最为传统古老的文化精华，是我国宝贵的精神文化财富。春节在我国人民心中是非常重要的，在春节前后期间，会有大量的外来务工人员遵从习俗，春节返乡过新年，与家人团聚，根据有关数据显示，在春节期间，各地的返乡人员比例接近40%，因此，很多的城市在春节前后都变得空旷了。在这个基础上，客流的基础来源人群大大减少，也就导致了2019年的2月份是全年客流量最低的一个月份，在此之前，吴建国，张建嵩[19]等以重庆市2018-2019年的城市轨道交通客流数据作为基础，分析了重庆市的轨道交通客流时空分布特性和客流演变规律，并且分析了各类影响因素对城市轨道交通客流的影响，使用单因素方差分析和多因素方差分析来论证，最终发现春节等是影响客流变化的主要影响因素。但是没有做更深层次的分析，在这个基础上，我选取了各个中心城市1-2月份的客流量数据，并统计其下降比例，分析其存在的差异原因。在统计了各城市的1-2月份客流量下降率之后，制得表3-3表3-32019春节期间各城市轨道交通客流量下降比例1月2月下降比北京32317233020.2790天津405432370.2015石家庄8326470.2224沈阳263020360.2259大连170912920.2440长春139710390.2563哈尔滨8136180.2399上海31844233880.2655杭州486237830.2219宁波10988350.2395福州5544380.2094厦门4073580.1204南昌11749010.2325青岛135110880.1947长沙204516110.2122广州26589198020.2553深圳16327108890.3331南宁194114690.2432重庆814066350.1849成都1131587500.2267贵阳3753140.1627昆明176613980.2084西安764564420.1574从上表3-3中我们可以看出，尽管春节客流会降低，但降低的幅度各个城市之间也存在差别，因为春节期间对轨道交通客流的影响主要体现在两个方面，一个是对于通勤客流的影响，因为春节期间放假，基本上所有的公司都在休假，人们没有了通勤需求，在这个基础上，通勤客流也就会大大减少，这个影响在所有城市中都存在，并没有较大的差异，而春节对轨道交通客流的另一个影响则体现在务工人员的返乡，在每年春节期间，各大城市都会有大批务工人员返乡，而其中经济更为发达的城市由于经济水平高，吸引的外来务工人员也就更多，自然春节时务工人员返乡的人数也会更多，2019年各城市春节外来务工人员返乡人数比例下图图3-5、2019年各城市春节外来务工人员返乡人数比例春节瘦身指数=1-春节城市活跃人口/去年12月城市活跃人口城市活跃人口=城市常住人口+过境人口+流动人口图3-6、2019年各城市2月份客流量下降比例图从图3-6中可以看出北京，上海，广州，深圳1-2月份的下降比相较于其他城市来得更加大，而这几个城市则是返乡人群的主力军，每年都会有大批外来务工人员从珠三角和长江水三角洲地带返乡，这些外来务工人员的返乡，使得轨道交通基础客流的减少，进而导致客流量下降，而返乡人数的差异又导致了各城市之间的差异。3.2.3路网的形成路网规模的大小主要影响的是客流量一年中的变化情况，在轨道交通线路路网形成的过程中，轨道交通的客流量会处于一个快速发展阶段，在这个期间吸引的客流会逐渐增加。这里以长春市，石家庄，广州三个城市为对比，分析其2019年全年的客流量变化情况，证明路网的形成对轨道交通客流量的影响，客流量数据变化如下图所示图3-72019年长春市、石家庄市月度客流量变化情况可以看到长春市1-12月的客流量变化情况是处于总体向上增长的阶段，1-12月客流量增幅为63.4%，上涨幅度非常巨大。而石家庄市1-12月的客流量变化情况则并不明显，1-12月客流量涨幅不超过5%。而造成这些差异的原因是什么呢，接下来对两市的轨道交通线路结构进行分析长春市的轨道交通发展规划则可以概括为：经济高效早成环，引领新区大发展。横纵交织密成网，斜向线路补遗憾。长春市的首条轨道交通线路轻轨三号线开行于2002年，而形成十字加环路网结构的时间则是2018年。如下图3-8所示，这是长春市的轨道交通运营路线图。而石家庄的轨道交通网则显得非常薄弱，因为石家庄市的轨道交通线路只有一条，并没有形成轨道交通路网，轨道交通的客流覆盖面小，吸纳的轨道交通基础客流少，自然也就没有轨道交通路网形成的聚集效应，不能使客流量快速增长。图3-8长春市轨道交通线路图接下来分析广州的客流量变化情况，并与长春市进行对比，广州市客流变化图如图3-9所示图3-92019年广州市月度客流量变化情况可以看到，广州市1-12月的客流量变化也并不大，1-12月的增长幅度接近10%，与长春市的增长幅度相比显得还是较小，而广州市的轨道交通网络已经形成了很久，广州市轨道交通自1997年第一条新线开通至2019年，已经形成了运营线路总长超过500公里的巨型轨道交通网络。由于早在之前就已经形成了完备的轨道交通运营线网，吸纳的客流量已经趋于饱和，所以轨道交通客流量的变化并不会向长春市路网刚形成时这么大，而是逐渐稳定。在对以上几个城市的轨道交通客流量变化进行分析之后，路网的形成对于轨道交通客流量的变化的影响可以用以下语言概括：在轨道交通路网形成之后，就会产生一种网络聚集效应，长春市由于已经实现了十字加环路网通车，这使得轨道交通的的覆盖面积大大扩大，可达性也大大增强，所以在形成之后的一段时间，由于快速吸纳之前不在轨道交通覆盖范围之内的客流的原因，轨道交通的客流量会显著增加，在吸纳的客流接近饱和时，轨道交通的客流量便会趋于稳定。3.2.4气温因素一年中，各个城市轨道交通的客流量变化似乎是呈现出一种共同的变化特征，在7.8月份时，客流量达到峰值，在11.12月份时会相比下降很大，而影响这种变化产生的就是气温因素对于轨道交通客流量的影响。气温因素会直接影响着人们对出行方式的选择和出行需求，也间接影响着轨道交通客流量的变化，对于气温因素的分析，有助于轨道交通部门加强对轨道交通客流量波动性的研究和掌握。本文以北京市、上海市、大连市，昆明市作为样本，因为上海和北京两市全年虽然有新增运营线路，但因为新增的比例很小，所以轨道交通客流量收到的影响很小，而大连，昆明两市则是在2019年没有新增轨道交通运营线路。也不受刚形成的轨道交通运营网络影响，两市的客流量没有明显新增情况，所以选取以上四个城市来探究轨道交通客流量受天气因素的影响程度。通过查询这四个城市2019年的轨道交通客流数据和2019年这四个城市的气温变化情况进行对比分析，探讨气温因素对于轨道交通客流量的变化影响。上海市和北京市的轨道交通客流量变化图如图3-10图3-10北京、上海2019年轨道交通客流量变化图从上图3-10中可以看到北京市和上海市的客流量变化图呈现出高度的一致性，月度客流量在7.8月份达到了全年的峰值，而这个时候也正是北京市和上海市天气最为炎热的时候，平均气温可以达到25-32度，而11-12月间，北京市和上海市的月度客流量则对比7.8月份下降了很多，这个时候北京市和上海市的天气比较寒冷，平均气温在0度左右。大连，昆明2019的轨道交通客流量变化图如图3-11所示图3-11大连，昆明2019年轨道交通客流量变化图从上图3-11中可以看到大连市和昆明市的客流量变化图呈现出高度的一致性，月度客流量在7.8月份达到了全年的峰值，而大连7.8月份的平均气温为23-29度，昆明7.8月份的平均气温为18-25度，两市的客流量在度过这个峰值后在9-12月份一路下降，而大连12月份的平均温度为-4度，昆明为4-16度，虽昆明的温度比大连的要更高，但相比于7.8月份的温度而言，都有降低，客流量也是一路降低。为了探究得出这样结果的原因，我在网上查找了相关内容，经过分析之后发现：在炎热的气温下，人们更喜欢乘坐轨道交通，因为相比较于其他交通方式来说，轨道交通一方面可以提供清凉舒适的服务，并且对于乘客来说可以更加快速、同时还能准点到达目的地使得乘客选择轨道交通，从而使得步行或骑行的这一部分旅客在出行方式的选择上，选择轨道交通;另一方面，在高温天气下轨道交通与中长距离的其他出行方式—公交、出租车、私家车—相比来说，轨道交通更加舒适和廉价，大多数情况下是它们的1/3或1/4。这使得在高温天气乘坐轨道交通出行的人数显著增加，从而导致轨道交通月度客流量达到峰值。在寒冷的气温下，人们的出行意愿会大大减少，更多的人们喜欢待在家中，这使得乘坐轨道交通的人数减少，导致轨道交通客流量的下降。最后结论:气温因素会影响人们的出行方式选择和出行需求，进而影响轨道交通客流量的变化，使得高温天气下的轨道交通客流量会显著增加，寒冷气温下的轨道交通客流量则会下降。3.3.5节假日客流改革开放以来，随着国民经济的不断发展，人们的生活水平也在不断提高，在节假日出行时，以旅游，休闲为目的的客流不断增多，对各个城市的旅游景区、商业中心等造成巨大客流的压力。并且由于我国城市轨道交通的快速发展，人们在出行时更多的考虑轨道交通为第一出行方式，造成节假日时，一些地铁站点拥堵不堪，给车站的运营组织工作带来了极大的压力。由于在出行目的和日常客流存在不同，所以在节假日期间，客流所呈现的客流特性在时空分布方面与平日相比存在较大的差异，这也会给轨道交通运营公司的运营组织管理带来更加严峻的挑战。因此，准确掌握节假日客流的客流特性变化，以及节假日期间对于轨道交通客流量所造成的影响是非常重要的，这对于各条线路站点开展的运营组织工作来说将具有重要的参考意义。一年中会有几个比较长的小长假，如五一黄金周，十一国庆，在这段时间内，往往节假日客流的特征都与平时的客流特征不一样。在一年的各个节假日中，五一期间的轨道交通日均客运量规模最大，多座城市在五一期间客流强度创新高。在节假日期间，商业、景区区域内站点高峰小时进站量约为平日2倍，且高峰延续时间长，高峰结束时间受周边商业景区开放时间影响，持续至19点或22点;节假日期间途经商业、景区区域的线路客运量较高，其中部分位于商业景区范围内的车站进站客流显著上升，与工作日通勤限流站明显不同，较工作日增幅达50%-400%;高峰小时期间断面流量高于工作日，且相应站点对相邻3-5个断面的客流影响较大。3.3间接因素3.3.1城市人口规模城市人口规模是影响轨道交通客流量规模最根本的因素，交通运输的发展离不开城市人口，人口规模增大一方面会直接使城市轨道交通的客运量增加，需求增大的同时也会使国家运输部分对城市轨道方面更加重视，又出于节能减排等因素的影响，从而开始通过优先城市轨道政策来鼓励地铁等出行，或通过一系列政策引导人们将出行方式转移到城市轨道中。其政策的扶持带动城市轨道交通的发展，线路更加错综复杂。从居民的角度出发，目前我国的私家车拥有量很大，在人口规模大的城市中交通拥堵时有发生，修建轨道交通的城市里，经济水平都不会太差，出于乘坐地铁所需的消费相对较低，人们也会在出行方式的选择上更多的选择轨道交通来作为出行选择。而在对于轨道交通客流量的变化情况下，城市人口规模更多的是起一个间接作用，当城市常住人口减少时，如春节，大城市的人口会大大降低，轨道交通的基础客流也会大大减少，从而导致着轨道交通客流量的变化。3.3.2沿线土地利用强度沿线土地利用强度是影响城市轨道交通客流量的一个高度相关因素，也是影响城市轨道交通客流量变化的一个次要因素。沿线土地利用强度主要通过影响新建运营线路的客流量变化进而影响到轨道交通客流量的总体变化程度。当城市轨道交通沿线土地开发利用强度大时,则意味着该沿线区域人口稠密,该线路的初期客流基础好,对于一些城市的新建轨道交通运营线路来说，在新建运营线路开通的初期阶段客流增长速度快，客流量也会较大。若城市轨道交通线路途中都是一些新兴的工业开发区，沿线的土地开发利用强度会比较低，这也意味着该沿线区域的人口较为稀疏，该线路的初期客流基础较弱，导致在新建运营线路开通的初期阶段客流量增长速度慢，客流量相对较少。但此处还具有交通便捷和可达性强这些优点，所以政府会实施扶持开发新区的相关扶持政策，大批开发商被吸引跑到此地进行投资开发，沿线土地的开发利用强度在这个过程中也就逐渐随着开发程度的提升而不断增强，沿线区域的人口密度不断增加，这就是TOD效益的实施过程。3.3.3旅游因素在我国已经修建了轨道交通的45个城市中，或多或少的，会存在一些靠近旅游站点的轨道交通站点或者线路，这些站点的客流量变化会受到旅游旺季淡季，节假日的影响，当旅游旺季或处于节假日时，会有大量游客前往旅游景点进行参观，游玩等活动，在这个过程中，游客会有相当一部分选择轨道交通作为他们的出行方式，从而导致轨道交通的客流量增加，而淡季时游客的数量也就会大大减少，轨道交通的基础客流会大大减少，自然轨道交通的客流量会较少。3.3.4各类文化赛事活动在一年中，有一些城市会举办一些大型文娱活动和一些大型赛事，如青岛啤酒节，2020年英雄联盟总决赛在上海，武汉等地的召开等，这些活动能给城市带来巨大的人气提升，也能加快城市的经济发展建设，在这个过程中吸引大量本地和外来观众前来观看。而在他们出行方式的选择中，轨道交通自然会占一个比较大的比例，自然轨道交通的客流量就会增加。3.4.本章小结本文从对于城市轨道交通客流量变化的直接因素和间接因素两方面进行分析。其中，新建线路，春节返乡人群，天气因素，轨道交通路网的形成，节假日客流是直接影响轨道交通客流量变化的影响因素，它们直接影响着轨道交通客流的形成与变化。城市人口规模，沿线土地利用强度，旅游因素，各类文化赛事活动是影响轨道交通客流量的间接因素，往往是通过影响直接影响因素的变化进而影响轨道交通客流量的变化。

4对轨道交通客运服务及组织方面的一些建议根据上面的分析，我们可以看到新建线路，春节返乡人群，天气因素，轨道交通路网的形成，节假日客流是直接影响轨道交通客流量变化的因素，所以在城市新建运营线路时，应注意客流量的增长效应，加强客运组织和客运服务强度，在面对春节客流时比平时更少时，可以适当减少一些客运服务，避免造成人力浪费，在面对节假日和夏季的大客流时，在客运组织时可采取限流，控流的措施，在站台人数达到75%以上时，设置栅栏等减缓客流的进站速度。而在轨道交通路网形成之后产生网络聚集效应时，运营公司应该做好配套措施，提高站点的客流承载量。具体的建议分为以下几类。对于在一年中有新增运营线路规划的城市，如长沙，福州等城市的客运建议：对于长沙，福州市来说，总体客流量原本的季节性变化将会被打破，其收到新增线路带来的影响将会更大。图4-1福州，长沙市2019年客流量变化从图4-1中可以看出福州，长沙两市中原本客流量没有那么大的月份在新建线路的影响下发生了巨大的增长。但对于既有线来说，除去与新线之间存在紧密换乘的站点，重合的区段来说，既有线的客流量变化与之前还是保持着季节性的变化，所以不存在紧密换乘的既有线可以保持现有的客运组织，而存在紧密换乘的站点和重合的区段则需要做好接受比以往更多的客流的准备，在这些站点，区段，需要进行一定的限流措施，在新线站点，最开始可能并不会有既有线那么大的客流强度，根据之前所得出的公式3-1，以增长比率为X轴，客流量增长率为Y轴的线型方程式为Y=0.5734X-0.0341可得大概为50%，在之后会逐渐增加，所以新线站点在最开始一个月只需要保持50%-70%左右的客运服务强度，合理调配客运人员，列车开行间隔可以适当延长，减少列车牵引电力损耗，在之后的几个月中逐渐增加。并且对于开行新线之后，会对原有线路的其他公共交通方式起到一个分流的效果，原有线路上的公共交通可以适当增加发车间隔，待新线的公共交通分担率趋至稳定时，在对新线上的其他公共交通进行合理调配，进行线路时间上的优化。对于节假日期间的客流建议：在节假日期间，商业，景区区域的站点客流密度将会大大增加，所以对于这些站点应做好限控工作，在站台人数较多，超过75%时，在安检处设置回型栅栏，减缓客流的进站速度，并且在列车开行方案上应适当减少行车间隔，合理增加轨道交通上线列车，在这些站点的进站点和出站点附近的换乘公共交通上，应做好乘车人数大增的准备，加强行车组织工作，保障客流疏散安全。对于一线，新一线城市，如北京，上海，广州等城市春季期间的客运服务建议：对于这些城市来说，春节期间的城市活跃人数相较于以往是有一个差距的，春节期间会存在大量人员反乡。如图3-5所示图3-5、2019年各城市春节外来务工人员返乡人数比例在城市轨道交通活跃人数导致客流大大减少的条件下，应对客运服务资源做好合理调配，同时因春节的气氛，也可以适当的推出一定的优惠政策，但在春节期间也要注意部分因春节旅游人群大大增加形成的旅游高峰所带来的客流。对于举办大型文娱活动及存在游旺季的城市如青岛，昆明等城市的建议：因这些活动会带来大量的人群，所以一定要做好客运服务，可以延长轨道交通客运通行时长，如南昌市就可由最晚运行时间十一点延长至凌晨一点，其他城市也可适当延长时间，同时也可在此期间推出票价优惠，联合移动支付，可以推出散发优惠劵，满减，满若干次免费一次等政策做到吸引客流，增加客流量。对于还处于轨道交通网络成型期的城市如南昌，长春等城市的建议：对于这些城市来说，轨道交通的的路网规模还较小，同时客流量处于增长阶段。图4-2长春，南昌2019年客流量变化从图4-2可以看出这两市的客流量都处于增长阶段，所以应加大城市对轨道交通方面的建设和投入，进一步的完善城市轨道交通网络，发挥轨道交通对于城市发展的重要作用，提升轨道交通线路对于沿线客流的聚集作用，扩大沿线土地利用强度，通过以轨道交通客流聚集带动城市土地开发利用，进而反馈为城市经济发展建设。同时在这个过程中应当制定聚集轨道交通客流的政策，通过票价管理，服务质量的提升，更好的衔接各类换乘公共交通，基础设施的提升来促进轨道交通客流进入快速增长阶段。对于已经形成完备的大型轨道交通运营网络的大城市的建议：如深圳，重庆，成都等城市，对于这些城市来说，轨道交通客流已经进入了稳定期。图4-3深圳，重庆，成都2019客流量变化图可以从图4-3中可以看出这三个城市的客流波动很少（除2月份因春节），因此对于这些城市来说，需要做的就是进一步的提高客运服务质量，在站点建设更加完备的基础设施，推动技术信息化建设，加强智能管理服务。对于提高乘客乘车满意度方面的建议：提高乘客的乘车满意度，能够有效提高乘客对轨道交通的出行概率，进而促进客流。在这个方面，需要注意的是对于车内秩序的维护，站内的卫生状况。车厢的清洁度，高峰时期车厢内的空气质量等。可以在这些方面去更加完善以提高乘客的乘车满意度。5总结和展望5.1论文的主要工作和结论本文在对城市轨道交通客流时空分布特性的理论分析，及轨道交通客流增长规律分析的基础上，分析了轨道交通客流量的季节性变化，从2019年各大中心城市轨道交通客流量出发，分析了影响轨道交通客流季节性变化的因素。论文的主要工作和结论如下：（1）轨道交通客流量的季节性变化主要表现为，春节所在月份为全年客流量低点，夏季客流较秋，冬季客流更大，全年变化特征复杂多样，各城市客流量变化不尽相同。（2）通过分析2019年各大中心城市轨道交通客流量，得出了直接影响客流量变化的因素和间接影响因素新建运营线路在刚开通时客流量会有明显的增长，并在几个月后达到峰值，之后，趋于稳定。新建运营线路增长比率X和开通后一个月的客流量增长率Y的的公式关系为Y=0.5734X-0.0341。春节返乡客流和通勤客流的减少导致了春节所在月份为全年客流量最低值，且下降幅度在20%-30%左右。路网的形成会产生一种网络聚集效应，吸纳更多的基础客流和换乘客流，使得客流量不断增长，直至趋近饱和。高温天气下人们会更愿意选择舒适性更好的轨道交通作为出行方式，导致客流量的增长，寒冷天气下，人们会减少出行需求，导致客流量的减少。节假日期间，商场区和旅游景点的客流强度是之前的200%左右，客流显著增加。沿线土地利用强度通过影响新建运营线路的客流量变化来影响总体的客流量变化。旅游景点和各类文化赛事活动通过吸引更多的人流量进而影响客流量变化。5.2研究展望本文对城市轨道交通客流季节性变化特性进行了初步研究，得到了一些结论，但由于时问和精力方面有限，很多方面仍然需要进行进一步的深入研究，主要有以下几方面：本文在对轨道交通客流季节性特性影响因素分析时，由于采取的是对比举例论证分析，所以只定性分析了各类影响因素对于轨道交通客流的影响，没有得出很多的定量特征。由于本文是从对轨道交通客流季节性变化特性分析出发给地铁客运方面提出了一定建议，但只有一定的方向，没有建议的具体实施方法，在今后的研究中可以做出更多的具体措施来提升客运服务。参考文献刘剑锋,罗铭,马毅林,王静,孙福亮,陈锋.北京轨道交通网络化客流特征分析与启示[J].都市快轨交通,2012,25(05):27-32.马超群,王玉萍.城市轨道交通客流特征与规律分析[J].铁道运输与经济,2015,37(06):85-91.沈丽萍,马莹,高世廉.城市轨道交通客流分析[J].城市交通,2007(03):14-19.钱堃,毛保华.城市轨道交通客流强度及其基本特征分析[J].综合运输,2014(01):66-69.王修志,宋建业.断面客流不均衡条件下的地铁行车组织方法[J].铁道运营技术,2009,15(01):16-19.聂英杰.城市轨道交通的客流特性分析[J].地下工程与隧道,2003(04):20-23+31-57.程立勤.大连市轨道交通客流特征分析与启示[J].交通科技与经