交通部署案例集/2024/悉尼巴士系统

悉尼巴士网络的生命周期是通过数据分析和计算机建模分析其服务的诞生、增长、成熟和潜在衰退。采用基于时间的方法绘制整个网络生命周期内每年客运量或轨道长度的规模。使用具有三个参数的Logistic方程的S型曲线模型是这种方法的理论基础。

背景

澳大利亚悉尼的巴士网络在客运量方面是新南威尔士州第二大公共交通方式，仅次于火车线路服务。根据新南威尔士州交通局的数据，2023年，48.9%的单程出行使用火车/地铁完成，而38.1%的出行使用巴士完成。 截至2015年，其覆盖路线总长超过25000公里。 它服务于大悉尼地区的中央商务区和郊区，并在2013年至2014年推出的Opal卡计划下运营。

沃尔沃B12BLEA铰接式巴士模型。

悉尼巴士网络的生命周期跨越了100多年，并且随着城市技术和政策需求的变化而变化。这一历史包括早期采用马车公共汽车到现代发动机驱动的铰接式和双层巴士。据估计，该市从1900年的840万乘客增长到2014年的超过3.088亿乘客，这是基础设施、交通和研究经济局（BITRE）在引入Opal之前的最新数据。

巴士网络被认为是一种相当成熟的交通方式，因为它已经饱和了该地区30年，客运量没有显着增加。由于最近发生的事件，例如COVID-19，客运量仍在恢复中，因为到2023年，客运量才再次超过每年2亿乘客，仍然低于2019年的疫情前3.085亿乘客的水平。

历史

悉尼巴士网络的历史背景将这些数字置于更加人性化的视角。巴士网络的趋势倾向于反映饱和状态，没有太多增长空间，只有维护。

诞生

在20世纪早期，电车网络主导着城市，其次是轮渡和重轨网络。由于现代汽车尚未实现机动化来接管市场，巴士网络仅仅由马车公共汽车组成，在承受严重压力之前只能容纳大约10-15人。这与当时刚实现电气化的早期电车形成对比，当时电车载客量是普通巴士的两倍以上，同时拥有更多的连接和整合，从而缩短了旅行时间。

1898年的马车公共汽车，典型的是1900年代的公共汽车。

随着第一次世界大战的结束，公共汽车也实现了机动化，并由于其多功能性以及低维护和运行成本而获得了牵引力。这与现代私人汽车成为生产成本下降、铺砌道路变得更加普遍和城市景观增加的必需品同时发生。这引发了大量私人拥有的巴士公司运营，因为州政府尚未正式将交通系统化。1927年，超过500辆使用发动机运行的公共汽车服务于这座城市，但没有受到监管。 相比之下，电车被广泛采用，控制主要公共交通方式的计划是一个重要的机会，必须抓住。

1930年，新南威尔士州政府通过征税和立法限制了巴士网络运营的自由，限制其开通新的路线和更多服务。 1931年通过的《交通法》旨在抑制竞争，因为私人车主无力支付政府强加的高昂成本。BITRE的简化时间线表明，巴士服务仍处于起步阶段，但随着技术的不断加速，尤其是在第二次世界大战后，巴士服务越来越受欢迎。

增长

与电车系统的比较和竞争在40年代和50年代持续进行，一种交通方式的流行牺牲了另一种交通方式的客运量。二战中期是一个例外，当时两种服务的整合被用来节省巴士和电车的运营成本，这被证明很重要，因为这后来成为一个更大的问题，并在全球范围内出现。 战后，公共汽车得到了升级，并获得了进一步的资金，因为大规模巴士城市公共交通（UPT）模式的想法变得越来越流行。类似于海外的趋势，例如在美国，汽车采用率随着燃料价格下降、金属更坚固和更轻而增加，这意味着政府可以考虑更便宜的选择，这些选择可以获得资金。BITRE展示了汽油或柴油汽车的吸引力，因为与2011-12年的实际价格相比。

1920年代显示了巴士网络的兴起，而电车的使用开始停滞。点击即可获得全质量图像。来自BITRE的示例数据。

从二战开始到结束（1939年-1945年），巴士的年客运量增加了近1亿人，从6580万人增加到1.598亿人。 这可以被认为是该模式生命周期中增长最快的拐点。从1946年到70年代末，巴士越来越受欢迎，因为电车网络实际上被淘汰，取而代之的是轻型载客量的UPT，现在可以到达更远的地方，并且在需要时更灵活多变。1969年，巴士客运量达到最高年客运量，超过3.281亿人，这是该模式的第一个真正高峰，也是未来十年成熟和饱和的标志。

成熟

尽管巴士发展超越了电车系统，并在70年代和80年代成为主要的UPT，但数据显示该服务停滞不前，因为它已经饱和，并且覆盖了大悉尼地区的大多数区域。同样，它遵循了澳大利亚墨尔本等城市的类似轨迹，由于巴士线路覆盖了大部分地区而停滞了发展。然而，墨尔本经历了复兴，根据BITRE分析的城市界限，这一复兴存在争议。 因此，数据并不完全具有决定性，因为即使是该局也同意通过在悉尼的“UPT巴士”数据中包含不同的准确性分类来表达这一点。

衰退

不包括COVID-19，因为COVID-19对全球范围内的交通网络造成了外部影响，悉尼巴士系统在客运量方面一直保持相对一致，尽管城市人口增长和对更多巴士服务的需求可能增加。

截至 2020 年，该网络规模是 1925 年的 5 倍，并且拥有更多行驶更长距离的悉尼郊区和外围巴士。^[2] 然而，随着郊区蔓延的兴起，汽车已成为大多数居民的主要交通方式，而火车则获得了更多乘客，并在 2023 年成为主要的交通方式。^[1]

因此，公交网络在使用方面已达到平衡，或者正如最近媒体和政府文章中所争论的那样，该系统并没有得到充分利用，这些文章探讨了该系统的有效性。^[9][10]

S 型曲线预测

方法

为了进行预测，逻辑 S 型曲线是一种合理的方法来评估公交网络或任何交通方式或货物运输的状态。能够预测峰值而不是像指数增长那样无限上升的独特方面赋予了它更现实的使用场景。然而，必须注意到，这种逻辑曲线没有考虑滞后，这在交通方式中更为明显，因为它在使用方面没有显著减少，但也没有出现复苏或二次上升。以下等式为预测的网络预测与实际数据奠定了基础。

$S(t)=S_{m}/\left(1+e^{-b(t-t_{i})}\right)$

• S(t) = 给定年份的给定年度乘客价值
• Sm = 预测的最大水平
• b = 代表给定时间预测饱和度与实际值之间斜率的系数。
• t = 时间（年）
• ti = 拐点时间

b 系数代表许多挑战，因为斜率代表实际值与预测饱和度值之差之间的不同情况的自然对数。

$x(t)=\ln \left({\cfrac {S(t)}{(K-S(t))}}\right)$

• x(t) = 一段时间内的某个点
• K = 选择的预测饱和度最大乘客值。

对于此数据集，选择 114 年或点，b 是它们之间的斜率。也计算了截距。这形成了一条直线，该直线具有可以与实际数据进行比较的截距。R 平方值 (RSQ) 在 Excel 中建模以评估其在实现逻辑 S 型曲线方面的有效性。这不仅是一种方法上的近似，因为它没有考虑偏差或突然下降或上升。

结果

在此示例中，对可能的峰值进行了 18 次猜测，范围从 K = 3.3 亿到 5 亿年度乘客，正向增量为 1000 万。

在 18 次计算中选择了最大的 RSQ。最小值和最大值之间的范围是 0.033967。这表明最大值是什么并不确定，并且它可以介于 3.3 亿到 5 亿之间，而没有太大差异。然而，最大值为 3.6 亿乘客。

RSQ	0.769418
b	0.060491
Sm	360,000,000

该图表直观地显示了逻辑 S 型曲线，以及它如何大体上遵循悉尼公交线路上升和峰值的趋势。外推法没有显示达到预测的 2027 年将达到的 3.6 亿乘客。它还显示了无法解释数字停滞及其在 40 年代到 70 年代期间的急剧上升的原因。这可能是由于二战期间的下降减缓了进步，以及战争努力成为政府的主要资本投资，再加上限制和配给。

预测模型显示了 S 型曲线与悉尼公交模式生命周期实际测量值相比。

结果表列在下面

年份	实际 乘客 (百万)[4]	预测 乘客 (百万)
1900	8.4	7
1901	8.0	8
1902	7.6	8
1903	7.2	9
1904	6.8	9
1905	6.5	10
1906	6.2	11
1907	6.0	11
1908	5.7	12
1909	5.4	13
1910	4.9	13
1911	4.5	14
1912	4.1	15
1913	3.7	16
1914	3.1	17
1915	2.5	18
1916	2.2	19
1917	2.3	20
1918	3.0	21
1919	4.4	23
1920	6.4	24
1921	9.2	25
1922	12.7	27
1923	16.4	28
1924	20.4	30
1925	24.5	32
1926	29.3	33
1927	34.6	35
1928	39.8	37
1929	45.9	39
1930	50.5	42
1931	51.0	44
1932	51.5	46
1933	52.0	49
1934	54.4	51
1935	56.9	54
1936	59.8	57
1937	60.4	60
1938	62.9	63
1939	65.8	66
1940	71.0	69
1941	92.6	73
1942	129.3	76
1943	143.1	80
1944	150.4	84
1945	159.8	88
1946	167.9	92
1947	179.0	96
1948	193.6	101
1949	231.1	105
1950	262.0	110
1951	268.0	114
1952	264.3	119
1953	257.3	124
1954	262.8	129
1955	269.2	134
1956	275.6	139
1957	235.9	144
1958	251.1	149
1959	275.9	155
1960	290.4	160
1961	311.6	166
1962	307.7	171
1963	295.4	176
1964	297.8	182
1965	301.8	187
1966	326.7	193
1967	323.3	198
1968	323.1	203
1969	328.1	209
1970	324.3	214
1971	319.8	219
1972	286.8	224
1973	300.5	230
1974	298.8	234
1975	289.5	239
1976	270.0	244
1977	266.6	249
1978	268.4	253
1979	260.9	258
1980	264.4	262
1981	269.6	267
1982	263.4	271
1983	265.3	275
1984	263.4	279
1985	268.5	282
1986	269.5	286
1987	275.5	289
1988	281.5	293
1989	280.7	296
1990	273.6	299
1991	282.7	302
1992	281.7	305
1993	270.1	308
1994	271.7	310
1995	274.7	313
1996	282.8	315
1997	288.9	318
1998	293.2	320
1999	295.8	322
2000	291.6	324
2001	286.6	326
2002	274.5	328
2003	275.1	329
2004	273.1	331
2005	278.6	333
2006	279.0	334
2007	283.7	336
2008	291.7	337
2009	297.8	338
2010	292.5	339
2011	299.0	341
2012	304.3	342
2013	306.7	343
2014	308.3	344