公共交通出行需求数据集
一、数据集概述
本数据集围绕某城市公共交通出行需求,整理形成了轨道交通站点客流数据与公交线路OD出行数据。数据内容主要包括某轨道交通线路8个站点的分时进出站客流数据,以及两条公交线路的乘客出行OD数据。为满足数据开放与隐私保护要求,数据中的线路名称、站点名称和乘客编号均已进行编码处理。
二、数据集内容
本数据集包含①轨道交通站点客流数据与②公交线路OD出行数据。
其中,轨道交通站点客流数据以某轨道交通线路8个匿名站点为对象,时间范围包括两个阶段:第一阶段为2024年3月1日至2024年3月13日;第二阶段为2025年9月8日至2025年9月21日。该部分数据以小时为统计单元,每条记录表示轨道交通站点在某一时段内的进站客流、出站客流和进出站合计。
公交线路OD出行数据包括两条公交线路,时间范围为2024年3月1日至2024年3月4日。该部分数据以一次乘客出行为基本记录单元,记录内容包括出行发生时间、乘客编号、出发站点和到达站点。
三、数据文件描述
轨道交通站点客流数据以CSV表格形式存储,两个轨道交通客流文件采用相同字段结构和字段顺序。字段说明如下:
公交线路OD数据以CSV表格形式存储,两条公交线路OD文件采用相同字段结构和字段顺序。字段说明如下:
站点编号采用线路顺序编号方式,轨道交通线路编号为M-L0,以M-L01-S01至M-L01-S08表示轨道交通站点,公交线路以B-L01和B-L02表示,公交站点按照线路顺序分别编号为B-L01-S01、B-L01-S02等,以及B-L02-S01、B-L02-S02等。公交乘客重新编码为U000001、U000002等编号,公开数据中不保留任何可直接识别个人身份的信息。
四、数据统计
轨道交通站点客流数据包括两个时间阶段。2024年数据时间范围为2024年3月1日至3月13日,共13天,统计每天8个轨道站点的进站客流、出站客流和进出站合计如下:
2025年数据时间范围为2025年9月8日至9月21日,共14天,统计每天8个轨道站点的进站客流、出站客流和进出站合计如下:
公交线路OD数据包括两条公交线路从2024年3月1日至3月4日共4天的数据,统计每天的出行记录数如下:
公交线路OD数据中,B-L01共包含1542条OD出行记录,B-L02共包含4849条OD出行记录。
五、公交—地铁出行关联分析
图1为轨道交通与公交线路之间的可换乘关系示意图。注意此图不表示真实地理位置。
图1 轨道交通与公交线路之间的可换乘关系示意图
轨道交通线路M-L01与两条公交线路存在多个可换乘节点。M-L01与B-L01的可换乘关系具体为:M-L01-S01与B-L01-S07存在可换乘关系;M-L01与B-L02的可换乘关系具体为:M-L01-S08与B-L02-S01、B-L02-S02存在可换乘关系,M-L01-S07与B-L02-S04存在可换乘关系。
(1)公交换乘轨道交通潜在需求分析
由图2可知,在两条公交线路的OD出行记录中,具有轨道交通潜在换乘特征的出行记录为1566条,占比约为24.5%;未表现出明显轨道交通换乘特征的出行记录为4825条,占比约为75.5%。该结果说明,公交出行中确实存在一部分与轨道交通站点相关联的出行需求,但从总体规模来看,常规公交线路内部出行仍占主要部分。
图2 公交线路与轨道交通潜在换乘比
(2)公交可换乘轨道交通OD特性分析
由图3可知,可换乘OD并不是均匀分布在所有公交站点之间,而是明显集中在少数OD联系上。其中,B-L02-S10站到B-L02-S01站的出行次数最高,为76次;其次为B-L02-S01站到B-L02-S10站,为65次。除此之外,B-L02-S01站到B-L02-S03站、B-L02-S01站到B-L02-S11站、B-L02-S01站到B-L02-S15站等OD联系也具有较高出行次数。可以看出,B-L02-S01站在可换乘OD中出现频率较高,可换乘OD主要集中在少数关键站点之间,说明该站点在公交线路内部具有较强的集散作用。
图3 轨道交通可换乘公交OD出行次数统计
(3)往返型OD与潜在换乘关系
图4从用户角度统计了具有往返特征的可换乘OD对。与图3按出行次数统计不同,图4统计的是在同一OD对之间存在往返出行特征的用户数量。结果显示,B-L02-S01↔B-L02-S10对应的用户数最多,为23人;其次为B-L02-S01↔B-L02-S15,为14人;B-L02-S01↔B-L02-S11为11人。其余OD对的往返用户数量相对较少。在可换乘出行中,B-L02-S01与若干公交站点之间形成了较为稳定的往返联系。相比单次出行次数,往返型OD对更能反映具有重复性和稳定性的出行关系。
图4 轨道交通可换乘的往返OD对用户数统计
六、数据提供单位
上海电科智能系统股份有限公司,中山大学,同济大学
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