双城记：地铁卡数据里的伦敦和北京

 

地铁刷卡数据记录了乘客的出行时间和地点。千万级的客流量让我们能通过刷卡数据的分析，从地铁出行的角度窥探一个城市的人员流动特征。每个城市的结构、交通设施乃至人的生活节奏都有所不同，体现出的流动特性自然有差异，但这种差异很难通过可靠的量化数据去捕捉，而地铁刷卡数据给我们提供了一个简单有效的途径。

 

本文选择北京和伦敦这两个比较有代表性的世界城市（主要是我们只能获取这两个城市的数据），简单挖掘一周的地铁刷卡数据，初步分析一下两个城市的居民在地铁网上体现出的交通特征。

 

首先把本研究的局限性老实交代一下：

 

其一，地铁刷卡数据只能记录地铁乘客在地铁网上的交通信息，不能反映其他交通方式以及进地铁之前与出地铁之后的交通行为，所以本文真的是管中看豹子；

 

其二，两个城市的面积、地铁网规模和覆盖面积、人口、时制等存在不小差异，有些比较缺乏可比性；

 

其三，伦敦轨道交通中地铁（underground）只是一部分，国家铁路的通勤列车（分担率几乎与地铁相当）以及Overground和道克兰轻轨（DLR）也承担了大量的城市交通，如图1，本研究只涉及伦敦地铁，需要指出的是，Overground和DLR均在地铁网的覆盖范围内；

 

最后，两个城市的刷卡数据都不含单程票（地铁专票）。
 

 

图1  伦敦市出行结构

 

来源：Travel in London annual report 9, 2016 (这里出行结构按出行段而非按OD算的，比如一个人从家出发，坐了两次公交，换乘地铁，坐了5条线，最后又坐了一次公交到到目的，从OD角度，这叫1个出行，而按出行段计算，则是步行1个，公交3次，地铁1个，因此看起来地铁分担率只有公交一半，关于分担率的计算，坑非常多，后面我们会专门推出一篇文章：当我们谈论分担率是，我们在谈论什么，请关注！

 

带着这些局限，我们挖掘了北京和伦敦一周的地铁刷卡数据，发现了一些有意思的现象：

现象

（1）相比伦敦地铁乘客，北京地铁乘客的非规律性出行更多，不论是五个工作日中只有一个工作日乘坐地铁的比例，还是某一工作日只在地铁上出现一趟的比例（看起来有去无回），北京地铁均高于伦敦地铁。

 

（2）相比伦敦地铁，北京地铁乘客乘坐的距离远、换乘次数多。距离远是由于北京地铁线网覆盖面积大，换乘次数多则由于北京地铁基本复制道路网的棋盘格局，没有放射线。

 

（3）看起来周末仍然有大量的北京人乘坐地铁去加班，从而使得周末的客流仍然呈现部分通勤特征；而伦敦人周末使用地铁则多为中午起来觅食和晚上出去嗨。

 

具体是什么情况呢，来看看数据吧。

 

1 背景

 

所用数据为2014年伦敦和北京连续一周（周一到周日）的地铁刷卡数据。2014年，伦敦地铁直接服务于860万常住人口，伦敦《交通需求调查报告》[1]（LTDS）显示，大伦敦区有30%左右的人口使用公共交通用于日常出行，其中有80%的地铁乘客和90%的公交乘客使用交通卡（Oyster card），每天约900万条交通卡交易记录。截止数据记录日期（2014年2月），伦敦地铁共有13条线路，400座车站。2014年底[2]，北京常住人口达到2151万，相当一部分人位于偏远的郊区，地铁网覆盖区域主要在北京六环路以内。中心城居民各种交通方式构成中（不含步行），轨道交通比例19.4%，有85%的地铁乘客使用交通卡（市政一卡通）。截止数据记录日期（2014年10月），北京地铁共有17条线路，233座车站。概括统计如表1，两个城市虽然有差异，但也不是完全没有可比性。

 

图2  北京地铁网和覆盖范围

 

图3  伦敦地铁网和覆盖范围

 

表1  北京与伦敦交通卡数据概括性统计

 

 

2  北京近半数的人五天工作日只有一天乘地铁

 

图4 北京与伦敦工作日使用地铁天数

 

如图4所示，最明显的发现是，对于两个城市，五天工作日只有一天使用地铁的卡号比例都是最高的；且北京高于伦敦，北京为45%，而伦敦为35%，显然，北京的限行政策发挥了不小的作用。相反，伦敦工作日每天都使用地铁出行的乘客比例大约比北京高6个百分点，即伦敦地铁的高频乘客占比较多。

 

3  看起来北京有三成以上的人在地铁上“有去无回”
 

 

图5 工作日与周末出行次数

 

据上图，我们可以看出：
 

（1）每个工作日两个城市两次地铁出行的乘客比例最高，均超过50%且基本持平，从一定程度上表明工作日往返出行的通勤特点；

 

（2）让人吃惊的是，如此高比例的人只用一次地铁，看起来有去无回。有去无回本身并不难解释，但是如此高的比例还是让人比较意外，尤其北京；

 

（3）从一次出行的比例可以看出北京与伦敦差异显著，北京每天使用一次地铁出行的乘客比例接近伦敦的2倍；

 

（4）为了进一步分析乘客日单次出行的原因，结合同日公交卡数据甄别出每天只使用一次地铁出行的乘客还使用了公交车出行的比例，如图5，北京地铁一次出行的乘客中还使用公交车的比例显著大于伦敦，这些数据背后的原因，我们正在努力挖掘，敬请期待。

 

4  北京居民坐地铁：换乘多、坐得远
 

图6 工作日地铁换乘次数分布

 

据上图对比可知：
 

（1）伦敦地铁无需换乘的乘客比例远高于北京，达到55%，而北京地铁一次换乘的乘客比例接近伦敦的2倍；

 

（2）由累积曲线可以看出两个城市均有80%的乘客最多换乘一次即可达到，多次换乘（>2次）的比例伦敦略高于北京；

 

（3）北京地铁工作日换乘系数为1.883（即平均换乘0.883次），伦敦则为1.805。主要原因在于伦敦地铁线网包含多条放射线，可以从郊区直达中心区，而北京地铁网络基本保持道路网的结构，呈棋盘状，无贯通放射线，外围前往中心区一般需一次以上的换乘。

 

图7  1957年北京地铁规划图

 

如图7，1957年苏联专家指导编制的北京地铁规划图，包含了两条放射线。但由于设计埋深较大，之后放射线均未能被采纳实施。地铁3号线也因城市功能定位、文保等原因，规划调整被数度搁置，最终确定方案为西起田村站，东至曹各庄站，贯穿东西。可以想见，未来北京地铁网的换乘次数会进一步增加
 

图8 工作日与周末出行距离分布

 

北京地铁主要服务于六环路以内区域，覆盖面积2267km2，伦敦地铁覆盖面积1572 km2，北京与伦敦地铁线网规模分别为465 km 和402 km，线网密度分别为0.205 km / km2和0.255 km / km2，可见两个城市在空间尺度和线网规模上差异较大，为增加出行距离可比性，综合考虑覆盖面积、线网规模和线网密度定义修正系数，对累计百分率进行修正。 

 

图8展示了北京与伦敦工作日和周末的出行距离差异。伦敦短距离出行（<10km）量远大于北京；从累积曲线可以看出伦敦地铁超过91%的乘客是短距离和中短距离（<20km）出行，而北京仅有81%（修正前为70%）；此外，由累积曲线可以看出工作日与周末出行距离略有变化，且两个城市变化规律相反，其中北京工作日中短距离和中长距离（<30km）出行比例稍大于周末，而伦敦工作日的短距离和中短距离出行比例稍小于周末。

 

5  北京人周末有加班，伦敦人周末可劲“浪”

 

图9  一周客流时间分布（7*144*10min）

 

图9为北京与伦敦连续一周客流时间分布对比，纵坐标为按照一周的时间序列每10min间隔统计的客流量，因此很好地展示了两个城市的地铁时序客流异同。

图中（1）处为工作日客流晚高峰，两个城市均呈现出多峰特征，表明两个城市通勤乘客下班时间均具有一定弹性；

 

图中（2）处为周末客流的高峰规律，两个城市表现出较大的差异，其中北京周末相对于伦敦呈现出较为明显的双峰特征，类似通勤客流；

 

图中（4）处表明伦敦周六与周日客流峰值有明显的落差，这可能与礼拜日伦敦的部分商户在周日会歇业导致；

 

图中（5）处表明伦敦工作日午间（11:00-13:00）客流波动性较大，说明伦敦午间乘客出行时间较为分散。

 

从停留时间看，图9中的（2）处，北京周末客流的双峰特征可以得到更好的解释：北京周末仍然有很多人在同一个地铁站附近停留7-11个小时，体现出工作出行的特征。同时伦敦工作日停留时间少于6小时的出行约占50%，北京则接近40%，可见工作日伦敦地铁非通勤乘客比例相对较高。

 

图10  工作日与周末停留时间分布
 

 

图11  多次出行进站时间分布矩阵

 

一天中多次出行乘客进站时间分布矩阵如图11（出行次数>1次，即同一卡号两次进站时间，横轴为上次进站时间，纵轴为上次进站时间），统计时间段为5:00到24:00，统计时间间隔为1h，矩阵单元颜色越红表示客流量越大。

 

从工作日进站时间分布矩阵可以看出：

（1）北京客流最多的两次进站时间段分别为早上7-8点和下午17-18点，而伦敦客流最多的两次进站时间段分别为早上9-10点和下午18-19点，原因在于两地经度差异引起的时差；

 

（2）北京与伦敦周末客流进站时间分布矩阵差异较大，可以清晰地看出北京周末仍有相当多的人朝九晚五，伦敦多次出行中连续两次进站时间间隔较短，此外，伦敦周末晚八点至凌晨外出的乘客数量相对较多，从另一种视角揭示了北京周末加班和伦敦周末丰富的夜生活现象；

 

（3）从北京工作日与周末多次出行乘客进站时间分布矩阵可以发现11-12点是一天上下午出行强度的分界线。

 

6  结束语

 

本文只是基于地铁刷卡数据利用简单的展示方式对两个城市居民出行行为进行初步分析，尽管存在诸多局限性，仍然发现了很多有趣的事情。然而由于卡数据这种被动数据本身的缺陷，暂时没有对挖掘到的点进行更为深入的分析。我们下一步的工作，将从出行时间、空间多样性，以及占比较大的“有去无回”单次出行时空规律等方面，进行更深入的挖掘，发现更有意思的事情。

 

7  参考文献

 

[1] TRANSPORT FOR LONDON. Travel in London, Supplementary Report[R].London: London Travel Demand Survey (LTDS). 2011:15-20.

 

[2] 北京交通发展研究中心.北京交通发展年度报告[R].北京:北京交通发展研究中心.2015:4-10.

文章来源：微信公众号轨道城市