理解与地铁相连的微公交服务性能：以中国重庆为例的数据驱动研究
微循环公交绩效评估及关键影响因素研究以重庆61条地铁微循环公交线路为对象，构建模糊AHP与分位数回归结合的两阶段分析框架。通过量化指标分析发现：线%可提升服务效能，车队规模＞8辆能优化运营质量，且连接中低收入社区（房价＜2万/平）的线路投诉率更低、 ridership更高。该研究为山地城市公交优化提供实证依据，建议控制站点间距＜0.7公里，提升车队规模至8-12辆，并优先覆盖高密度中低收入社区。
随着城市轨道交通网络的扩展，微交通作为一种高效的首末段出行方式，逐渐成为连接地铁站与周边区域的重要补充。本研究通过提出一个两阶段的方法论框架，结合增强型模糊层次分析法（AHP）与分位数回归模型，系统评估并分析了61条重庆地铁连接微交通线路的运营绩效。研究结果揭示了影响微交通线路性能的关键因素，为提升微交通服务提供了实践性的指导建议。
城市化进程中，地铁系统虽然在长距离运输方面发挥了重要作用，但其服务范围往往无法完全覆盖所有居民区，尤其是在新建或改造区域，地铁站点与居民区之间的距离较远，导致乘客的步行距离较长，出行不便。为了改善这一问题，一些城市引入了传统的固定线路公交系统，以连接地铁站点与周边区域。然而，这类固定线路公交通常受限于长距离路线和固定班次，给乘客的首末段出行带来了不便，难以满足乘客对出行时效性和可达性的需求。
在此背景下，微交通应运而生。作为一种灵活的接驳方式，微交通能够有效解决地铁站点与周边社区之间的连接问题，尤其是在地形复杂的大城市。例如，北京已经推出了长度为5.9米和6.8米的微公交，可容纳20至30名乘客，专门用于社区内的短途出行，从而缓解了地铁无法覆盖的区域的交通压力。类似的微交通模式也在东京、伦敦、巴黎等城市中得到了应用，进一步提升了城市交通的综合效能。
本研究旨在构建一个全面的评估框架，以系统分析微交通线路的运营绩效。传统研究往往集中于技术优化和数学模型，但缺乏对实际运营效果的系统评估。为此，本研究采用了两阶段的评估方法：第一阶段通过增强型模糊AHP方法对线路进行综合评分；第二阶段则借助分位数回归模型，进一步探讨不同线路表现差异的关键影响因素。
在第一阶段中，增强型模糊AHP方法的引入，使得线路的评估更加客观。该方法通过指标的变异程度来衡量其重要性，从而避免了传统AHP方法中专家主观评分带来的偏差。随后，通过计算各指标的权重和得分，可以对微交通线路的运营绩效进行排序和分析。
第二阶段的分位数回归模型，则用于识别不同线路群体之间的绩效差异。该模型能够捕捉不同绩效水平下关键变量的影响，从而为线路优化提供更具针对性的建议。通过结合重庆的实际情况，本研究不仅分析了线路的运营指标，还考虑了地理特征、居民收入水平等社会经济因素，使得评估更加全面。
1. **支路与次干道比例（BRR）**：当支路与次干道比例超过50%时，微交通线路能够更好地发挥其优势。这种比例的提升意味着线路能够覆盖更多分散的社区，特别是那些交通不便的区域，从而提高服务的可达性。
2. **车队规模（FS）**：保持至少8辆以上的车辆规模是提升微交通服务质量的关键。较大的车队规模能够缩短发车间隔，减少乘客等待时间，提高出行便利性。对于表现优异的线路，增加车队规模的边际效益更为显著，而在表现不佳的线路中，单纯增加车队规模可能无法显著改善绩效，因此需要综合考虑其他因素。
3. **连接低收入社区**：微交通线路在连接更多低收入社区时表现更佳，尤其是这些社区的住房价格低于每平方米2万元。由于低收入居民对公共交通的依赖性较高，因此线路的服务对象越贴近这类社区，其乘客数量和满意度往往越高。
这些发现为微交通线路的规划与优化提供了明确的指导。例如，线路设计时应优先考虑支路和次干道，以提升覆盖范围和便利性；同时，应确保车队规模达到一定标准，以保障服务的连续性和可靠性；此外，线路应重点服务于低收入社区，以提高乘客数量和满意度。
本研究的数据来源于重庆地铁连接微交通线路的日常运营数据，包括乘客数量、线路布局、站点间距、车队规模、发车频率、步行距离、沿线社区住房价格以及出行需求等。其中，运营数据通过IC智能卡记录和车辆GPS轨迹数据进行挖掘，而地理和经济数据则通过OpenStreetMap和高德地图等平台获取。研究还结合了统计公报中的居民收入数据，以评估住房价格与居民出行行为之间的关系。
通过分析这些数据，研究者发现，住房价格与居民收入之间存在显著的正向线%。这表明，住房价格可以作为衡量居民出行依赖程度的一个有效指标。因此，在评估微交通线路时，可以将沿线社区的住房价格作为重要参考，以识别出更需要公共交通服务的区域。
分位数回归模型的应用使得研究能够识别出不同绩效水平下关键因素的影响。通过分析不同分位数下的回归结果，研究发现：
- **站点间距（ASS）**：在10%至40%的分位数范围内，站点间距对线路绩效的影响显著。更短的站点间距意味着更高的可达性，从而吸引更多乘客使用该线路。对于高绩效线路，站点间距的影响更加明显，表明缩短站点间距能够显著提升服务质量和乘客满意度。
- **车队规模（FS）**：车队规模对线路绩效的影响在所有分位数下均显著。较大的车队规模能够缩短发车间隔，提高乘客的出行便利性。对于高绩效线路，增加车队规模的边际效益更大，而低绩效线路则需要在车队规模和其他因素之间寻求平衡。
- **支路与次干道比例（BRR）**：在10%至40%的分位数范围内，支路与次干道比例对线路绩效有显著的正向影响。更高的比例意味着线路能够更好地服务于交通不便的区域，从而提升整体的服务质量和吸引力。
- **连接低收入社区（NCL1、NCL2）**：线路连接更多低收入社区时，其绩效表现更佳。这种连接不仅提高了乘客数量，还减少了投诉，说明微交通线路在服务低收入群体时更具优势。
- **发车频率（ADF）**：对于高绩效线路，增加发车频率能够显著提升服务水平。然而，对于低绩效线路，仅靠增加发车频率难以改善其绩效，因此需要综合考虑线路布局、车队规模等因素。
- **步行距离（AWD）**：尽管步行距离对线路绩效有一定影响，但其作用在不同线路中存在差异。大多数线路的步行距离较短，因此步行距离并不是低绩效线路的主要制约因素。
- **15分钟等时线内的出行需求（TD）**：尽管出行需求较高，但线路绩效并不一定随之提升。这可能是因为线路布局与实际出行需求不匹配，导致服务效率低下。
1. **优先布局于支路和次干道**：微交通线路应优先考虑在支路和次干道上布局，以提高其对低收入社区的覆盖能力。这种布局策略能够有效提升线路的可达性，从而改善整体的服务质量。
2. **优化车队规模**：建议线辆，以确保足够的运力。对于高绩效线路，进一步增加车队规模可以提升服务能力和乘客满意度，而对于低绩效线路，则需要综合考虑其他因素，如站点间距和线. **关注低收入社区的连接**：线路应重点连接低收入社区，尤其是那些住房价格低于每平方米2万元的区域。这不仅有助于提高乘客数量，还能减少投诉，提升服务质量。
4. **提升线路布局的合理性**：对于低绩效线路，应重新评估其布局，确保其能够有效连接地铁站点与实际的出行需求区域。避免线路布局与乘客需求不匹配，是提升线. **优化发车频率**：对于高绩效线路，应进一步提升发车频率，以缩短乘客等待时间，提高出行便利性。而对于低绩效线路，单纯增加发车频率可能无法显著改善其绩效，因此需要综合考虑其他因素。
尽管本研究在重庆的案例中取得了显著成果，但其结论仍存在一定的局限性。首先，重庆的地形复杂，使得微交通的布局和运营具有独特性，因此其得出的指标阈值可能无法直接应用于其他城市。对于地形平坦或网格化布局的城市，可能需要重新调整相关参数。
其次，本研究主要依赖于运营数据和地理信息，而未纳入乘客的主观反馈和出行偏好。未来的研究可以结合直接的乘客调查，以更全面地理解乘客对微交通服务的满意度和使用动机。
最后，本研究的方法论框架虽然适用于重庆等类似城市，但需要进一步验证和优化，以适应不同城市的具体情况。例如，对于拥有密集地铁网络的城市，微交通可能需要与其他公共交通方式结合，以实现更高效的连接。
综上所述，本研究为微交通的优化提供了系统的理论框架和实证支持，不仅揭示了影响线路绩效的关键因素，还为政策制定者提供了具体的优化建议。通过科学的评估和分析，可以更好地提升微交通的服务质量和乘客满意度，从而促进城市交通系统的可持续发展。
