陈婵娟 寇创创 刘利军

[摘 要]文章以西安市为对象对大型城市公交“扎堆问题”的原因进行了深入研究和分析，本次研究对西安市部分大型公交站进行了走访和蹲点观察，了解到公交扎堆问题现状比较普遍，根据现状并结合系统优化理念，分析得出了公交扎堆问题的根本原因，给出了可行性对策。本次研究对有效解决现阶段西安市交通拥堵、缓解交通压力有着十分重要的意义。

[关键词]大型城市;扎堆问题;交通拥堵

[中图分类号]F252

1 引言

随着经济的快速发展，汽车逐渐成为大城市交通出行的重要选择，在为人们出行带来便利的同时，也带来了交通延误、时间损失、城市环境恶化等问题，严重影响了人们的工作效率和身体健康。[1]大城市公共交通的拥堵问题日益严重，而由于大城市主干线上公交车线路多、车辆多、红绿灯多等原因，公交车进入站台时经常发生较长时间的拥堵现象——扎堆现象。

公交车的“扎堆问题”对于车辆和行人都会带来许多不利的影响，延长行人的候车时间和公交车的等待时间，加剧道路交通的拥堵。以西安为例，城市的发展要以道路为骨架，提高交通效率的根本途径是提高道路承载效率。因此，本文以公交车的“扎堆问题”问题为切入点，旨在探究影响交通效率的原因，通过相关数据分析的方法给出解决该问题的可行性策略。

2 研究现状

隽志才、孙宝凤和贾洪飞[2]在《城市交通拥挤外部成本衡量方法研究》中提出拥挤收费的主要原因是拥挤外部成本的存在。城市道路交通拥挤外部成本的定性、定量分析是城市道路拥挤定价的基础。

首先，分析了城市道路交通拥挤的产生机理，即出行者忽视拥挤负外部性的存在而盲目加入拥挤队伍。

其次，明确了城市道路交通拥挤外部成本的构成：额外时间成本、环境污染成本、交通事故成本和燃油消耗成本，并建立成本目标函数。

最后，将实例代入目标函数，验证其可行性，该项研究为实施城市道路拥挤收费等交通需求管理策略提供了基础和依据。

马亚锋、刘澜[3]在《干线局部拥堵的绿波带与红波带协调控制策略》中国城市机动车保有量快速上升，导致交通需求与供给之间的矛盾日益突出，城市交通拥堵日益严重。

戴权[4]从公共交通服务与公共交通投入角度出发，考虑公交企业与居民出行的利益诉求，构建了公共交通投资的基本数学模型。

陶永俊、吴越[5]通过对交叉口的交通现状调查，分析问题的产生，从公共交通及周边用地布局的角度入手，寻找问题，探究交叉口问题的产生原因，从而提出改善交叉口交通的建议。

赵丽红[6]在《基于遗传算法的公交车调度优化问题的研究》中研究了公交车调度的最优策略问题，提出了两种方案：一是将初始客流分布数据按一定的策略分配到各个线路上，再对每条线路进行独立的调度;二是按照初始客流分布数据，模拟整个公交线路的实际运行，跟踪扫描每个车站和每辆车，计算相关数据，且针对方案二给出仿真实验结果。

卢明宇、王兴[7]在《交叉口交通拥堵分析与对策》中以合肥金寨路与繁华大道交叉口为例，分析了产生拥堵的原因，提出了解决交叉口拥堵的措施及其他可行的对策，为提高交叉口的通行效率，預防事故发生提供了参考。

陆化普[8]在《城市交通拥堵机理分析与对策体系》中在分析交通拥堵成因与主要影响因素的基础上，阐述了交通拥堵对策体系，并对我国城市交通拥堵的发展态势和阶段特点进行了分析，最后提出了不同发展阶段和不同供求关系下的城市交通拥堵战略对策。

何玉宏、谢逢春、郝忠娜[9]在《国内外城市交通拥堵治理分析及借鉴》中通过对国内外城市交通拥堵治理模式的分析，即三种主要类型：增加供给模式、需求管理模式、制度规范模式，总结其经验，并结合我国实情，提出解决城市交通拥堵的社会性路径。

3 公交扎堆问题的原因探究

文章数据的采集过程，结合西安市特点在东、西、南、北、市中选取六个具有代表性的公交车站，分别是：安仁坊站、城西客运站、小寨站、国展中心站、凤城五路站、钟楼站等公交车站点，所选站点均为处于大型的商圈、购物中心或交通枢纽等人流量和车流量相对来说较大的公交站。

3.1 调研数据

对于每个站点，选取了四个不同的时间点进行了蹲点调研，得到了每一路公交车的到达时间，以每个站点的一次调研为例，将原始记录的公交车到达时刻进行整理以后在Excel表中汇总后（部分）数据如表1所示。

表1为文章针对公交“扎堆问题”的原因进行的数据分析结果，表中“显著情况”为该因素对“扎堆问题”的影响程度，“非常显著”表示影响程度很高;“比较显著”表示影响程度较高;“一般显著”表示影响程度一般;“不显著”表示几乎没影响。

调整的R方表示拟合程度高低，R方越接近于1，说明回归拟合度越高。概率值如果小于显著水平0.05，则代表非常显著。

因此由表2数据可以得到以下五点结论。

（1）发车频率对于最大停车量的影响非常显著，发车频率对一小时累计扎堆次数的影响非常显著，发车频率对于一小时累计扎堆时间的影响较为显著。由于最大停车量、一小时累计扎堆次数和一小时累计扎堆时间都是衡量公交车在到站时“扎堆”情况严重程度的重要指标，因此可以得出结论：发车频率对于公交车“扎堆问题”影响程度很大。

（2）地理位置对于最大停车量的影响十分显著。由于所选公交站点都是结合西安市特点在东、西、南、北、市中选取的具有代表性的公交车站，分别是：安仁坊站、城西客运站、小寨站、国展中心站、凤城五路站、钟楼站。所选站点均为处于大型的商圈、购物中心或交通枢纽等人流量和车流量相对来说较密集的公交站。因此不难理解地理位置对于公交车“扎堆问题”会产生显著影响。

（3）公交线路总数对于最大停车量的影响不大。因为所选站点的公交线路数量差异并不大，所以在此研究中得到的公交车线路总数对公交车“扎堆”现象影响不显著。当然，如果公交线路总数差异比较大，最终研究结论可能跟现在所得情况有偏差，对此情况可以进行更深层次的研究。

（4）可刷卡线路占比对于最大停车量的影响不大。因为所选站点的可刷卡公交车占比差异并不明显，所以在此研究中得到的公交车线路总数对公交车“扎堆”现象影响不显著。

（5）车道数对于最大停车量的影响不大。所选公交车站点的车道数差异不大，况且在城市规划中对于车道的规划一般都有科学性的要求，在同一个城市中，各区位的规划发展情况略有差别但并不明显，车道数差异也不会太大，因此研究结论合乎常理。

综上所述，在可量化的影响因素里面对公交车“扎堆”现象影响程度较大的有两方面，分别是发车频率和地理区位。

4 优化方案的提出

通过“扎堆”原因的剖析，对于“扎堆”现象产生的主要影响因素可以从以下两个方面提出对策。

一是根据公交车扎堆现状对每一路公交车的发车频率进行合理安排，严格控制公交车的发车时间，实时监测每一辆公交车的位置、速度等行驶情况，合理控制发车频率，缓解公交车“扎堆”问题。

二是对于繁华区域，应该对公交站牌进行改良，下面从这两方面进行阐述。

4.1 针对发车频率影响因素的智能调度运用

对于公交车的发车频率的控制，可以通过及时提醒行车速度、适时调整发车间隔、合理发放区间车等手段，有效解决公交车扎堆、大间隔等运营调度问题。同时通过数据分析，运营部门能够得出线路各时段较为准确的运行时间、平均时速、路段时速、大站准点等一系列数据，为客流统计、完善配班方案提供依据，使运能投放更为合理。因此，本文建议使用智能交通系统，通过其强大的电子通信、计算机网络技术、自动控制等技术，建立起一种全方位、实时、准确、高效的交通运输综合管理和控制系统。

4.2 考虑区位影响因素的公交站点调整

4.2.1 公交站点位置

首先，公交换乘站点位置严格遵守国家标准，在人口较为稠密的区域站点位置必须设置到該区域中心，尤其是平面交叉口和立体交叉口。其次，同向公交站点换乘距离应小于50m，异向换乘小于100m。最后，码头、火车站、长途汽车站出口处50m范围内必须设置公交站。

4.2.2 公交线路规划

根据调研，相较于郊区，人口稠密的城区交通堵塞、公交扎堆问题出现的概率更大，一方面是因为乘客数量大，另一方面是因为城区是多个公交线路的交汇处。因此，应该规定公交站点接待公交线路的数量，通过公交站点数量限定，将公交线路平摊到多个公交站点是解决公交扎堆现象的重要措施。

4.2.3 车道设计

公交扎堆现象主要出现在城区，城区的道路一般以四车道、六车道为主，再辅以非机动车道，在上下班高峰期，非机动车道人流量巨大，因此，应该将公交车专用通道与非机动车道隔离开，从而实现引流、分流的目的。

4.2.4 场站规划

公交站点的规划是随着城市的发展而完善的，因此，在城市规划时应该充分考虑站点周边设施，如地铁站口、万达广场等人流量大的设施，场站选址和建设应该有设计最大运输量和次数。同时，应该考虑到建设周期对场站规划的影响，因此做好备用选址和规划很有必要。

4.2.5 站牌优化

根据前期调研，西安市公交站牌为固定站牌，大型公交站点线路多，去同一个地方有多种乘车方案，不熟悉路线的人容易浪费时间，从而影响公交系统运输效率，因此，应该建立电子站牌，输入目的地，可以得到最优路线，从而提高运输效率。同时还可以提供车辆监控信息，哪条线路公交车到哪站都可以通过电子站牌获得，有助于乘客获取乘坐车辆信息，也提高了公交系统运输效率。

5 结论

公交扎堆现象是大型城市存在的普遍问题，容易发现却难以解决，文章通过实地调研，运用SPSS软件数据分析，得到了影响公交扎堆问题的两个主要因素：发车频率和地理区位。

通过对相关文献的分析以及对数据的研究，给出了5个可行性建议，从派车、站点选址、车道设计到站牌优化，全面且详细地阐述了如何提高公交系统运行效率，降低扎堆现象的出现。

参考文献：

[1]孙慧娟.交叉口交通信号智能控制研究[J].交通科技与经济，2008，10（1）：97-99.

[2]罗清玉，隽志才，孙宝凤，等.城市交通拥挤外部成本衡量方法研究[J].交通运输系统工程与信息，2007，7（5）：9-12.

[3]马亚峰，刘澜.干线局部拥堵的绿波带与红波带协调控制策略[J].城市交通，2017，15（1）：66-97.

[4]戴权.城市公共交通投资数学模型和算法[J].科技风，2016（11）：62-66.

[5]陶永俊，吴越.交叉口拥堵影响因素初探[J].中外建筑，2013（3）：53-54.

[6]赵丽红.基于遗传算法的公交车调度优化问题的研究[D].呼和浩特：内蒙古大学，2010.

[7]卢明宇，王兴.交叉口交通拥堵分析与对策[J].长春工业大学学报，2015，36（3）：327-332.

[8]陆化普.城市交通拥堵机理分析与对策体系[J].综合运输，2014（3）：10-19.

[9]何玉宏，谢逢春，郝忠娜.国内外城市交通拥堵治理分析借鉴[J].城市观察，2013，12（2）：136-144.