地铁可以说是一座城市的活力所在。行色匆匆的人们，通过绵密的地铁网络快速到达城市的各个角落——而这一次次出行最终汇聚成了地铁大数据。在7月27日的深圳城市大数据活跃报告发布会暨数据侠实验室第16期活动现场，深圳都市交通规划设计研究院副院长韩国华以深圳为例，用大数据为我们揭开了深圳地铁的秘密。

▍ 8条深圳地铁线路的运营现状

非常感谢有这样一个机会跟大家讲一下深圳地铁的真实大数据。

首先说一下地铁的运营情况，目前深圳市已经开通了8条线，站点数共166个，其中换乘站共28个，运营总里程共285公里。在地铁7、9、11条线开通之后，深圳地铁里程去年年底曾短暂排到全国第三名，之后又被广州超过，目前排名全国第四，仅次于北京、上海和广州。

从目前的客运量来说，现在日均客运量是405万人次/日，占总公共交通日均客运量的46%。

因为深圳是个移民城市，1-2月份的数据不是平常的数据，因为这个时候大部分人都不在深圳，3月份的总公共交通数据是比较真实的。2017年春节后，深圳市地铁日均客运量稳步上升，2017年7月首周的地铁日均客运量已达488.6万人次，7月22日，深圳地铁的客流量创全网新高，达539万人次。

我们从日均客运量来看，每周的周五是一周客运量最大的时候，比平时的出行量要大很多。

平时上学或上班出行就两次，到了周末，下班以后去娱乐休闲，然后再回家，这样比平时多了一次出行，因此达到一周出行高峰。

还有一个现象，周日是出行量最低的时候，基本上是周五、周六玩的疲惫，周日需要调整，客运量是一周的最低。

而从大数据的角度看，深圳地铁的月活跃用户大概在一千万，换言之，每个月大概有1000万张卡乘坐公交和地铁出行。

▍ 我们从深圳地铁大数据中发现了什么问题

对地铁大数据的处理，首先是数据预处理，如果没法对数据进行预处理，很多高峰期的数据就会有问题。第二，对日常的地铁客流形成一些基本的分析。第三，我们还对地铁的客流预测预警做了一些研究。

这是我们一些成果展示，包括地铁的上下客流等。下图是整个深圳10个行政区的客流出行OD对（DT君注：OD是英文Origin起点、Destination终点两个单词的缩写， 这个概念主要用于城市交通规划），区与区之间客运总量的分配等。

说一下我们分析研究的成果，第一部分是日均客流的问题。

首先下面这个图，蓝色的线是现在地铁8条线路分别的里程数，红色的是客流量。4号线、5号线、1号线是平均里程客流承载量最大的线路，是运作效率最高的线，7号线、9号线、11号线作为去年刚开通的线路，明显看到目前处于客流培育期，尚未达到客流稳定状态。

从这个数据上来看，2号线的里程应用率不高，2号线穿过了很多所谓的“豪宅区”，如果能够让原来乘坐小汽车出行的人放弃小汽车而改用公共交通，这也是2号线缓解交通拥堵的一个重要意义。

从地铁车辆的运营情况来看，1号线和4号线是超出合理运能的一半，实际上在当前的地铁运行效率的情况下，基本上已经饱和了。在饱和的状态下，想再通过地铁方式完成连线运输是有难度的。

之前有人大代表提过，深南路已经有了1号线了，能不能把一些公交线路取消或减少。当时很多人听了觉得有道理，已经有地铁了，为什么深南路上还要有公交？

但是真实的情况，大数据可以告诉我们，地铁的运力已经饱和了，如果把深南路的公交车取消了，那大家的出行是不是又要回到小汽车出行的形式？这会让我们的交通更加拥堵。

因此，大数据说明深南路上的一些公交线路不能取消，这样才能让人在出行的时候更加便捷舒适。

4号线地铁已经超运能运行，无法全部解决龙华片区的出行问题。接下来怎么办？

深圳市交委近期开了四条从龙华到关内的快线巴士，因此，当地铁出现承载能力不足的时候，需要增加公交线路来满足出行需求。

同时，我们看一下地铁的出行高峰，是在早上的7点到9点，这个出行高峰跟路网高峰不太一样，路网高峰是在七点半到九点，地铁早半个小时，因为地铁出行的耗时比小汽车要长，为了避免迟到人们会提前半个小时出门，所以地铁早高峰出现会比路网早高峰提前半小时。

晚高峰是同样的道理，路网的晚高峰是在下午的五点半到七点，地铁的晚高峰比平时要来的早，结束也早。

此外，对乘客在地铁内的乘坐时间我们也做了分析，乘车时长在5-35分钟之内的占比为76.52%，基本上可以折算出出行的具体行程时间。

整个出行空间，在工作日，客流量最大的就是坪洲到深大，这个点是一天当中早高峰客流量最集中的乘车区间，这就说明了居住在宝安，在深大和科技园周边上班的人是很多的。晚高峰基本上一样，倒过来。

深圳是个年轻人的城市，早高峰和晚高峰的客运量，占了全天运量的1/3左右，客流的潮汐性数据结果反映了深圳是一个居住、办公分离比较严重的城市。

再看周末的客流量，周末大家去中国香港购物、休闲是最集中的，因此福田口岸是客流量最大的站点。

到了节假日，比如春节和元旦，罗湖、深圳北站是出行的高峰，跨市的出行就开始了，不同的时间点反映了人们不同的出行规律。

（图片说明：工作日早高峰深圳地铁客流OD分布）

通过对全天客流大数据进行分析，深圳存在三条“客运走廊”：科技园工作的人大部分是住在宝安；在CBD上班的人很多住在龙华；在罗湖上班的人大部分来源于布吉、龙岗等。

再看地铁与公交接驳的关系，我们对刷卡的数据做了研究，换乘距离超过700米的换乘比例不足10%，这个结果表明：如果设置与地铁接驳的公交站点，距离最好控制在700米以内，这样才会让公交、地铁接驳的出行方式有吸引力。我们的研究发现，深康站和安托山站是公交接驳做的比较差的接驳站。

▍ 共享单车给地铁出行方式带来新变化

目前在深圳来说，研究确定了以轨道交通为骨干、常规公交为主体、其他交通方式（出租车、网约车、私家车）为补充、慢行交通为延伸的公共交通体系的发展模式。

这四种交通方式，有明确的功能定位，各种交通方式在承担不一样的角色。

当这个体系逐渐完善的时候，原有交通方式之间的替代性、竞争性关系，会转化成依赖性和组合性的关系，例如：地铁+摩拜，地铁+公交，甚至是地铁+出租车，这类组合方式的出行变得越来越普遍。

从交通方式的选择来说，也反映了一些变化。

一开始是大家对价格很敏感，发展到今天，大家对速度和品质提出了更高的要求，对于公共交通行业出行服务方面，也带来了很多新的发展机会。

出行方式的变化影响出行总量的变化，影响出行人员结构变化；交通变化也会给出行区域经济行为和经济结构的产生巨大变化。如何去透彻感知交通与经济的关联性关系，这就是只有大数据才能揭示的奥秘和展现的力量。