運輸部署案例集/2024/悉尼巴士網路

悉尼巴士網路的生命週期是透過資料分析和計算機建模來分析其服務的誕生、增長、成熟和潛在衰退。採用時間為基礎的方法來繪製其整個生命週期中每年客運量或軌道長度的規模。使用三個引數的邏輯方程的S型曲線模型構成了這種方法的理論基礎。

背景

澳大利亞悉尼的巴士網路是新南威爾士州第二大公共交通方式，僅次於火車線路服務。根據新南威爾士州交通局的資料，2023年，48.9%的單程出行使用火車/地鐵完成，而38.1%的出行使用巴士完成。截至2015年，其線路長度超過25,000公里。它為大悉尼地區的中央商務區和郊區提供服務，並根據2013年至2014年推出的Opal卡計劃運營。

鉸接式客車模型沃爾沃B12BLEA。

悉尼巴士網路的生命週期跨越了100多年，並且根據城市的技術和政策需求而改變。這一譜系包括早期採用馬車公共汽車到現代發動機驅動的鉸接式和雙層巴士。據估計，該市從1900年的840萬乘客增加到2014年的3.088億乘客，這是基礎設施、交通和研究經濟局（BITRE）在引入Opal之前的最新資料。

巴士網路被認為是一種非常成熟的交通方式，因為它已經飽和了該地區30年，沒有顯著增加其客運量。由於最近發生的事件，如新冠肺炎疫情，客運量仍在恢復，因為它在2023年才再次超過2億乘客，仍然低於2019年的3.085億乘客（疫情前的數字）。

歷史

悉尼巴士網路的歷史背景將這些數字置於更人性化的視角。巴士網路的趨勢往往反映出飽和，沒有太多增長空間，只有維護。

誕生

在20世紀早期，電車網路佔據了城市的主導地位，其次是輪渡和重型鐵路網路。由於現代汽車還沒有實現機動化來接管市場，因此巴士網路僅僅由馬車公共汽車組成，這些公共汽車在承受巨大壓力之前只能容納大約10-15人。這與早期的電車形成了對比，當時電車剛剛實現電氣化，能夠提供普通公共汽車的兩倍以上容量，同時擁有更多連線和整合，從而縮短旅行時間。

1898年的馬車公共汽車，典型的是20世紀初。

第一次世界大戰結束後，巴士也實現了機動化，並因其多功能性以及低維護和運營成本而獲得了牽引力。這與現代私家車成為消費品同步發生，因為生產成本降低，鋪砌道路變得更加普遍，城市景觀也隨之擴大。這引發了大量私營巴士公司運營，因為運輸尚未被州政府正式系統化。1927年，超過500輛機動發動機驅動的巴士為城市提供服務，但沒有受到監管。相比之下，電車得到了城市的廣泛採用，控制主要公共交通方式的計劃是一個重要的機會。

1930年，新南威爾士州政府透過稅收和立法限制了巴士網路運營的自由，從而限制了其開通新線路和更多服務的權利。1931年的《運輸法》透過以抑制競爭，因為其私營業主能夠支付政府強加的高昂成本。BITRE的簡化時間表顯示，巴士服務仍處於起步階段，但隨著技術的不斷加速，尤其是在第二次世界大戰後，它的受歡迎程度越來越高。

增長

在40年代和50年代，巴士系統與電車系統的比較和競爭仍在繼續，因為一種方式的普及犧牲了另一種方式的客運量。二戰中期的例外情況是，兩種服務的整合被用來節省巴士和電車的運營成本，這被證明非常重要，因為這後來成為一個更大的問題，並在全球範圍內出現。戰後，巴士得到了升級，並獲得了進一步的資金，因為大規模巴士城市公共交通（UPT）模式的想法變得越來越流行。與美國等海外趨勢類似，隨著燃油價格下降，金屬更強、更輕，這意味著政府可以研究更便宜的選擇，這些選擇可以獲得資本。BITRE顯示了一個視角，說明汽油或柴油動力汽車的真實價格與2011-12年的價格相比有多麼吸引人。

20世紀20年代顯示，隨著電車的使用開始停滯，巴士網路開始興起。點選檢視完整高畫質影像。來自BITRE的樣本資料。

從二戰開始到結束（1939年至1945年），其每年的客運量增加了近1億人，從6580萬人增加到1.598億人。這可以被認為是該模式生命週期中增長最快的拐點。從1946年一直到70年代末，隨著電車網路幾乎被淘汰，取而代之的是能夠到達更遠距離、更靈活多變的低容量UPT，巴士的受歡迎程度穩步上升。1969年，巴士客運量達到每年3.281億人的峰值，這是該模式的第一個真正峰值，也是未來十年成熟和飽和的標誌。

成熟

儘管公共汽車在 70 年代和 80 年代取代了有軌電車系統併成為主導的 UPT，但資料顯示該服務停滯不前，因為它已經飽和，並且覆蓋了大悉尼地區的大部分割槽域。同樣，它也遵循了墨爾本等澳大利亞城市的類似發展路徑，由於其大部分地區都被公交線路覆蓋，因此其發展停滯不前。然而，墨爾本經歷了一次復甦，根據 BITRE 分析指出的城市界限條件，復甦情況還有待商榷。 因此，資料並非 100% 具有說服力，因為即使是該局也透過在其悉尼“UPT 公共汽車”資料中包含不同的準確性分類表示同意。

Hema Rayaprolu 對悉尼公交網路歷史地圖的視覺化。

下降

不包括新冠疫情，因為它對全球範圍內的廣泛交通網路產生了外部影響，悉尼公交系統在乘客人數方面保持相對穩定，儘管城市人口不斷增長，對更多公交服務的潛在需求也隨之增加。

截至 2020 年，該網路規模是 1925 年的 5 倍，並且擁有更多往返更遠距離的郊區和悉尼外圍地區的公交車。 然而，隨著郊區蔓延，汽車已成為大多數居民的主要交通方式，而火車乘客量增加，在 2023 年成為主要的交通方式。

因此，公交網路在使用率方面已達到平衡，或者正如最近媒體和政府文章中所辯論的那樣，該系統沒有得到充分利用。

S 型曲線預測

方法

為了進行預測，邏輯 S 型曲線是評估公交網路或任何交通方式或貨物移動狀態的合理方法。能夠預測峰值而不是像指數增長一樣無限增長，這一獨特之處為其提供了更現實的使用場景。然而，需要注意的是，這種邏輯曲線沒有考慮滯後現象，因為在公交運輸模式中滯後現象更為明顯，因為它沒有出現大幅下降，但也沒有出現復甦或二次增長。以下等式為預測的網路預測值與實際資料奠定了基礎。

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

• S(t) = 給定年份的給定年度乘客價值
• Sm = 預測的最大值
• b = 代表預測飽和度與給定時間的實際值的斜率的係數。
• t = 以年為單位的時間
• ti = 拐點時間

b 係數代表著巨大的挑戰，因為該斜率代表著實際值與預測飽和度值之差之間的不同情況的自然對數。

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

• x(t) = 時間點
• K = 選擇的預測飽和度最大乘客值。

對於此資料集，選擇了 114 年或點，b 是它們之間的斜率。截距也已計算出來。這形成了一條直線，具有可以與實際資料進行比較的截距。R 平方值 (RSQ) 在 Excel 中建模，以評估其在實現邏輯 S 型曲線方面的有效性。它不僅是方法方面的近似值，因為它沒有考慮偏差或突然下降或上升。

結果

在本例中，對可能的峰值進行了 18 次猜測，峰值範圍為 K = 3.3 億 - 5 億年度乘客，以 1000 萬為正增量。

從 18 次計算中選擇了最大的 RSQ。最小值和最大值之間的範圍為 0.033967。這表明最大值尚無定論，並且可能在 3.3 億 - 5 億之間，沒有太大差異。然而，最大值為 3.6 億乘客。

RSQ	0.769418
b	0.060491
Sm	360,000,000

該圖直觀地展示了邏輯 S 型曲線，以及它如何總體上遵循悉尼公交車上升和峰值的趨勢。外推部分沒有顯示達到預測將在 2027 年發生的 3.6 億乘客。它還表明無法解釋乘客數量的停滯現象，因為它在 40-70 年代的急劇上升沒有得到解釋。這可能是因為二戰期間的下降減緩了進展，戰爭努力成為政府的主要資本投資，加上限制和配給。

預測模型顯示了與悉尼公交模式生命週期實際測量值相比的 S 型曲線。

結果表列示如下

年份	實際 乘客 （百萬）	預測 乘客 （百萬）
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