精确全面的数据——由智能卡提供

乌兰巴托不再需要笨拙的传统实地调研

Features -- Ulaanbaatar -- 2016.05.11

部分由远东BRT专家设计的在广州、兰州和宜昌的BRT规划都进行了高频率而操作难度大的传统实地调研。我们记录了所有相关的公交车路线的客流量和车行速度,每条路线至少有五个高峰期的样本。这些数据是这三个城市的BRT系统成功规划运营所需的建模过程中的重要依据之一。但是传统实地调研需要在公交车上人工观察、访问和采集数据,效率比较低。在非BRT条件下,公交车的速度通常低至10~15每小时公里,而且很多路线只有一个持续1.5小时的高峰期样本(通常是早上7:30~9:00)。在一个中等规模的城市,比如宜昌,“相关的路线”就已经有50个以上了,如果在每个高峰期每个方向只有一个样本,一个每条路线5次的样本就需要投入250人次的调查人员,一个包括前期准备和数据处理的5~10人专业调研团队需要大概两个月的时间去完成。在更大的城市或者更长的BRT走廊,会有约100条或者更多的BRT线路需要调研。如果需要考虑到所有主要的市区路线,或者需要规划BRT系统,即使在一个中型城市比如宜昌都要调研分析超过130条路线的客流量和乘车信息,在更大型的城市会就要调研超过200条线路。

对比其他更传统的调研方法,远东BRT专家在广州、兰州和宜昌提出的方法很高效。在宜昌BRT规划中,远东BRT团队用了不到六个月完成了BRT的详细概念设计。而且,这些城市虽然已有一些相关的调查和研究,但除了宜昌公交车公司提供车速的GPS数据,其他所有调研数据我们都没有采用,因为这些调研数据绝大部分都不够详细准确。

然而在2016年初,我们在乌兰巴托发现了一套基于智能卡的准确有效的数据。这意味着即使是高效的实地调查也可以被摒弃了。当然,这些智能卡数据存在一些问题,需要筛选处理,但比起传统实地调查所花费的大量时间和成本,这点工作量是微不足道的。

这些智能卡提供了海量全面而精确的数据。基于这些数据的出行矩阵会根据在关键地点的换乘数据而调整(智能卡数据也表明,由于换乘折扣,在换乘点会有更多的登车人次),所以这些数据远比传统实地调查的数据准确。而且这些数据更全面,因为它包括了所有线路,而不是传统调研所定义的部分“相关线路”。远东BRT的调查显示, 2016年4月高峰期间有49%的乘客使用智能卡乘车。

这些智能卡数据是由一家智能卡公司开发的安卓应用软件提供的。这款优秀的软件叫UB智能公交。到目前为止,绝大部分的公交车都安装了智能卡读卡设备,所以这个软件能提供这些公交车行车到站的准确实时信息,这对无论是候车乘客还是减少公交车发车频率研究都非常有用。










远东BRT分析处理由乌兰巴托智能卡公司提供的数据,得出非常有效可靠的公交车车速和公交车路线信息。而要得出这些有用的信息,传统方法会需要一个调研团队投入数个月的高强度工作。这些数据可以作为乌兰巴托正在发展完善的BRT规划的基础数据库。
UB智能公交车”这款安卓应用对乘客使用和协助BRT规划都非常有用。

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