2024年4月20日发(作者：尼康p330)

都市快轨交通·第34卷 第1期 2021年2月

学术探讨

doi: 10.3969/.1672-6073.2021.01.013

西安地铁3号线

客流趋势预测研究

白俊峰

1

，庞 瑾

2, 3

（1. 陕西城际铁路有限公司，西安 712035；2. 中铁第一勘察设计院集团有限公司，西安 710043；

3. 陕西省铁道及地下交通工程重点实验室(中铁一院)，西安 710043）

摘 要: 在目前我国城市已运营的轨道交通线路中，实际客流与设计客流偏差较大的问题普遍存在。以西安地铁3

号线为例，研究其现状客流特征，并与原设计客流对比，分析主要客流预测指标与实际值的偏差及原因。在综合

考虑客流影响因素的基础上，提出3号线研究年度内各年客流预测推荐值，对其原客流预测进行校正。最后，结

合3号线客流发展规律，对城市轨道交通规划设计及运营提出相关建议。在线路运营初期对客流趋势进行预测，

为合理增购车辆、制定运营计划提供依据，为其他线路进行客流趋势预测提供参考。

关键词: 西安地铁3号线；客流特征；客流预测

中图分类号: U231.92 文献标志码: A 文章编号: 1672-6073(2021)01-0074-06

Prediction of Passenger Flow Trend of Xi’an Metro Line 3

BAI Junfeng

1

, PANG Jin

2, 3

(1. Shaanxi Intercity Railway Co., Ltd., Xi’an 712035; 2. China Railway First Survey and Design Institute Group Co.,

Ltd., Xi’an 710043; 3. Shaanxi Railway and Underground Traffic Engineering Key Laboratory (FSDI), Xi’an 710043)

Abstract: At present, the deviation between actual and designed passenger flow is widespread in urban rail transit lines which

are in operation in China. Based on the passenger flow characteristics of Xi'an Metro Line 3, the deviation between the main

passenger flow forecasting index and actual value and its reasons are analyzed. Based on an analysis of the influencing factors

on passenger flow, the recommended passenger flow value in each year of Line 3 is proposed to correct its forecast value.

Considering the development of passenger flow in Line 3, some suggestions are proposed for the planning, design, and

operation of urban rail transit. Prediction of the passenger flow trend in the initial operation stage provides a basis for the

reasonable purchase of vehicles and formulation of operation plans and provides a reference for other lines.

Keywords: Xi’an Metro Line 3; passenger flow characteristics; passenger flow forecasting

客流量是城市轨道交通规划、设计、建设、运营

各阶段的基本依据，预测结果的可靠与否直接关系到

城市轨道交通的建设投资、运营效率和经济效益

[1]

。

由于客流预测周期长，假设条件多，且城市发展及居

民出行特征变化较大，我国各城市普遍存在实际客流

与设计客流偏差较大的问题，如表1所示。设计客流

收稿日期:

2019-06-16

修回日期:

2019-07-29

和实际客流的偏差导致设计运营方案难以匹配实际客

流需求，使运营出现运能虚糜或能力不足等问题。

下面针对西安地铁3号线，分析其现状客流特征，

并与原设计客流进行对比分析，考虑城市规划、轨道

交通建设时序、居民出行结构等因素，同时结合西安

地铁客流成长规律、客流月不均衡系数、西安东站

作者简介: 白俊峰，男，本科，高级工程师，从事城市轨道交通研究工作，**************

引用格式: 白俊峰，庞瑾. 西安地铁3号线客流趋势预测研究[J]. 都市快轨交通，2021，34(1)：74-79.

BAI Junfeng, PANG Jin. Prediction of passenger flow trend of Xi'an Metro Line 3[J]. Urban rapid rail transit, 2021, 34(1):

74-79.

74

URBAN RAPID RAIL TRANSIT

西安地铁3号线客流趋势预测研究

表1 部分城市地铁线路预测客流与实际客流比较

Tab. 1 Comparison of predicted passenger flow and actual value in some urban metro Lines

线路

上海地铁1号线

上海地铁5号线

北京地铁八通线

南京地铁1号线

宁波地铁1号线

西安地铁3号线

预测日均客流/万人次 预测年份

68

35

27

47.4

28.8

40.7

2005

2006

2006

2008

2017

2018

实际日均客流/万人次

80.8

6.7

5

18

11

65.8

实际年份

2005

2007

2005

2008

2017

2019

误差/%

18.82

–80.86

–81.48

–62.03

–61.81

61.67

实际年份与预测年份关系

同一年份

接近

接近

同一年份

同一年份

预测初期为2018年，实际2016年

开通，因此二者同为初期

注：西安地铁3号线客流截至2019年4月(下同)，其他线路数据根据文献[2-4]整理获得。

定位变化综合分析，对3号线客流趋势进行预测，提

出了研究年度内的分年度预测客流推荐值，旨在为3

号线增购车辆、制定运营计划提供依据，并为其他同

类线路进行客流趋势预测提供借鉴。

1 西安地铁3号线概况

3号线于2016年11月8日开通，是西安市开通

运营的第4条地铁线路，是线网中的骨干线。线路

呈西南—东北走向，西南起自鱼化寨，东北止于保

税区，运营里程38.0 km，设站26座，与已经开通

运营的1、2、4号线分别在通化门站、小寨站、大

雁塔站换乘。

3号线列车采用B型车6辆编组，自运营以来，

运行图进行了多次调整。现状采用大小交路运行，

鱼化寨—保税区为大交路，运行26站；鱼化寨—香

湖湾为小交路，运行21站。目前早超高峰上线37

列车，最小行车间隔2 min 52 s；早超高峰大交路开

行5对，小交路开行11对，单向加开5列。运营计

划区分早超高峰、晚超高峰、高峰、平峰、低峰期

不同的运行间隔，以及分工作日、非工作日、节假

日的列车运行图。

图2 3号线全日分时客流特征

Fig. 2 Characteristics of full-day time-sharing

passenger flow of Line 3

图1 3号线各月日均客流

Fig. 1 Average monthly passenger flow of Line 3

2 3号线现状客流特征

2.1 全线日均客流特征

西安地铁3号线自开通以来，客流增长较快，日均

客流由开通初期29万～37万人次/d增长至68万人次/d，

如图1所示。

非工作日和节假日无明显早、晚高峰，客流特征

相似，全日客流分布较为均衡，最大高峰小时系数分

别为8.9%、9.7%。

2.3 断面客流分布特征

2.3.1 工作日高峰小时断面客流

工作日早、晚高峰断面客流分布如图3、4所示，最

大断面出现在早高峰下行，最大断面客流为34 539人次/h。

早高峰下行断面客流整体高于上行，客流以下行进城

的通勤客流为主，晚高峰反之，断面客流呈现方向的

不均衡性，早、晚高峰方向不均衡系数分别为1.31、

2.2 全日分时客流特征

3号线工作日、非工作日和节假日的全日分时客

流特征存在明显差异，如图2所示。工作日客流存在

明显的“双峰”，早高峰出现在7:45～8:45，早高峰小

时系数为12.8%；晚高峰出现在18:00～19:00，晚高

峰小时系数为11.7%，早高峰客流高于晚高峰。

URBAN RAPID RAIL TRANSIT

75

都市快轨交通·第34卷 第1期 2021年2月

1.21。早、晚高峰上下行最大客流断面均位于吉祥

村—小寨断面，早高峰下行、晚高峰上行延平门—辛

家庙段断面客流较大，在1万人次/h以上，香湖湾—

保税区段断面客流为全线最低，不足2 000人次/h。

图3 3号线周一早高峰断面客流

Fig. 3 Passenger flow on monday morning peak

section of Line 3

图4 3号线周一晚高峰断面客流

Fig. 4 Passenger flow on monday evening

peak section of Line 3

2.3.2 非工作日及节假日高峰小时断面客流

非工作日高峰小时断面客流总体较工作日的要

低，如图5所示，上、下行客流较为均衡，方向不均

衡系数接近1。上、下行最大客流断面位置与工作日的

图5 3号线非工作日高峰小时断面客流

Fig. 5 Passenger flow on saturday peak section of Line 3

76

URBAN RAPID RAIL TRANSIT

不同，出现在大雁塔—小寨断面。太白南路—大雁塔

段的断面客流较大，在1万人次/h以上，香湖湾—保

税区段的断面客流为全线最低，基本在2 000人次/h

以下。

节假日高峰小时最大断面客流出现高于周末、低

于工作日，如图6所示，上、下行客流呈现不均衡性，

方向不均衡系数为1.15。最大断面出现在下行方向小

寨—吉祥村区间，最大断面客流为17 111人次/h。上

行方向最大断面客流为12 716人次/h，位置在小寨—

大雁塔区间。

图6 3号线节假日高峰小时断面客流

Fig. 6 Passenger flow on holiday peak section of Line 3

2.4 日均换乘客流特征

3号线有3座换乘站，通化门站、小寨站、大雁塔

站日均换乘客流分别为11.6万、19.1万、10.2万人/d。

小寨站的换乘客流明显大于通化门站和大雁塔站的换

乘客流，3座换乘站在3号线换入、换出的客流基本

均衡(见图7)。

图7 3号线换乘站日均换乘客流

Fig. 7 Average daily transfer passenger flow at

transfer station of Line 3

2.5 车站客流分布特征

日均集散量较大的车站依次是小寨、太白南路、

延平门、科技路、大雁塔站，其中：小寨站是日均集

散量最大的车站，达15.5万人次左右；集散量最小的

西安地铁3号线客流趋势预测研究

车站为双寨站，全日集散量仅1 180人次，占全线的

0.13% (见图8)。

图9 车站进出站客流预测值与实际值对比

Fig. 9 Comparison of predicted and actual passenger flow

of the station

图8 3号线各站集散客流

Fig. 8 Passenger flow at each station of Line 3

3.3 客流对比结论

1) 3号线运营以来客流增长较快，原预测对客流

的增长形式把握不足，客流量级及客流强度差异较大。

对部分站点，如鱼化寨、延平门、太白南路、吉祥村、

广泰门等车站，客流估计严重不足。

2) 客流形态与原预测不相符，原预测高峰小时最

大断面位于咸宁路—建工路(长乐公园)区间，实际出

现在小寨—吉祥村区段。

3) 早高峰断面客流预测较保守，为1.77万人次/h，

现状值为3.45万人次/h，远超初期预测值，提前5年

超过了近期预测值。现状高峰小时单向最大断面客流

已超出初期设计输送能力的68.9%。

综上所述，3号线主要客流指标均远超设计值(见

表2)，开行方案已达运能极限，急需增购车辆来提升

运能，提高服务水平，而原预测客流已无法指导购车

计划及运营方案，迫切需要研究3号线客流增长趋势。

3 现状客流与原设计客流对比

3.1 客流指标对比

西安地铁3号线现状日均客流为68.26万人次，是原

设计值的1.7倍；早高峰最大断面客流为3.45万人次/h，

是原设计值的1.9倍；日客流强度为1.80万人次/km，

是原设计值的1.7倍；平均运距为7.40 km，是原设计

值的65.9%。除平均运距外，其他客流指标均远超原

设计值。

3.2 车站客流对比

车站实际客流与2018年的预测值相比，误差绝对

值大于100%的车站有6座，占比23.1%；误差绝对值

大于50%的车站有13座，占比50%。大部分车站，

如鱼化寨、延平门、太白南路、吉祥村、广泰门等车

站，客流远超预测值；部分车站，如桃花潭站以北的站

点，客流均小于预测值。整体而言，青龙寺以西的客流

预测偏保守，桃花潭以北的客流预测偏高(见图9)。

3.4 误差原因分析

现状客流与原设计客流的误差主要与城市发展规

划、轨道交通线网规划、轨道交通建设时序的安排、

居民出行特征、沿线土地开发等因素有关

[2, 5]

。3号线

表2 3号线运营客流与原设计客流的主要指标对比

Tab. 2 Comparison of main indicators of operating passenger flow and designed value of Line 3

客流指标

最大断面位置

客运量

平均运距

客运周转量

最高断面单向客流量

负荷强度

单位

—

万人次

km

万人次km

万人次

万人次/km

原设计值(2018年)

全日

建工路—咸宁路

40.68

11.72

476.77

11.22

1.04

早高峰

咸宁路—建工路

6.25

10.08

63.00

1.77

0.16

实际值(2019年4月)

全日 早高峰

误差/%

全日

67.80

–13.99

5.95

67.74

73.08

早高峰

39.84

—

—

94.92

43.75

小寨—吉祥村

68.26

7.40

505.12

18.82

1.80

8.74

—

—

3.45

0.23

URBAN RAPID RAIL TRANSIT

77

都市快轨交通·第34卷 第1期 2021年2月

是2005版线网规划(修编)中的线路，设计时间较早，

随着城市发展及规划变化，以上因素都发生了较大变

化。导致3号线现状客流与原设计客流偏差的主要原

因如表3所示。

表3 客流预测基础与实际情况对比

Tab. 3 Comparison of passenger flow forecast

and the actual condition

影响因素 预测情况 实际情况

城市发展

2018年主城区常住人2018

规划

人口规模

年末全市常住

口633万人 人口1 000.37万人

轨道交通线网构成

2005版线网(修编)6条2016版线网23条

线网规划 及规模 线，251.8 km 线，986 km

运营线网构成

2018年1、2、3、4、52018年1、2、3、4

号线一期，6号线一期 号线

2018年主城区轨道交

2015年中心城区轨

出行结构

通占全方式7%，占公

道交通占全方式

共交通23%

6%，占公共交通

居民出行

24%

特征

出行总量

2018年主城区 2015年中心城区

1 727.3万人次/d 1 390万人次/d

出行强度

2018年主城区 2015年中心城区

2.40次/d 2.28次/d

线路东北段(国际

线路中间区段位于城港务区)规划实施有

沿线土地开发

市发展成熟区，两端多

限，西南段大雁塔-

为待开发地区 小寨商圈、高新二次

创业区发展较快

4 3号线客流趋势预测

4.1 研究年度线网构成

按照实际开通时间，3号线一期近期为2026年，

确定研究年度为2026年。研究年度地铁线网组成包

括：1～6号线、8号线、10号线一期、14号线、15

号线一期、16号线一期，约430 km。

4.2 客流影响因素分析

西安市近年发展较为迅速，城市空间扩张、经济

结构优化、产业布局调整等方面均有大幅变化，因而

影响轨道交通客流

[6]

。此外，西安地铁自开通运营以

来，客流增长态势明显，且客流随月份变化而波动。

下面以文献[7-8]中，2026年3号线高峰小时最大断面

客流预测值2.75万人次/h为基础，预测3号线研究年

度内高峰小时最大断面客流。影响因素主要考虑国土

空间规划、轨道交通建设时序、居民出行结构，同时

结合西安地铁客流成长规律、客流月不均衡系数、西

安东站定位变化来综合分析。

78

URBAN RAPID RAIL TRANSIT

1) 城市人口与规模。人口和用地规模是客流预测

的基础数据。根据西安国土空间规划，2020年规划人

口1 070.78万人，用地规模865 km

2

。围绕国家西部

大开发、“一带一路”、西咸一体化等重大政策的落实，

大西安未来人才、产业吸引力将持续增强，人口及用

地规模将持续增大，对城市轨道交通客流起到促进作

用，3号线客流仍有增大的趋势。

2)建设时序。随着西安市第三期建设规划的批复，

研究年度内陆续新开通多条线路，对3号线客流的影

响如表4所示。

表4 研究年度内新线开通对3号线客流的影响

Tab. 4 Impact of new line on passenger flow of Line 3

in the years in question

年度 线网变化 对3号线客流的影响

2020年

5号线一、二期，6号线一

全日客流增大，最大断

期开通 面增大

2021年

6号线二期、9号线、14号

线开通

自然增长

2023年8号线开通

全日客流增大，最大断

面基本不变

2024年10号线开通

全日客流增大，最大断

面基本不变

3) 居民出行结构。西安市规划至2030年，主城

区轨道交通出行占公共交通出行的50%。随着未来西

安市建设公交都市策略的实施，轨道交通的骨干地位

日趋显著，3号线客流仍有增大趋势。

4) 客流成长规律。西安地铁经历了3个阶段：

一是单线运营期，客流增长较缓，高峰小时最大断

面在主城区范围内，位置不定；二是十字骨架网络

期，1号线开通后，2号线客流大幅增加，由于换乘

效应，使得最大断面位置逐步向换乘站靠拢；三是网

络化运营期，3号线开通后，网络化运营初具规模，

线网换乘系数由1.29增长至1.34，最大断面集中在

换乘站周边。结合西安地铁客流成长规律，3号线

高峰小时客流变化特征与全日客流变化特征相似，

增幅取3%。

5) 客流月不均衡系数。10～12月的客流为一年

之最，月不均衡系数在1.0～1.1之间，本次客流估算

月不均衡系数取1.15。

6) 西安东站定位变更。考虑东站定位变更及5号

线对3号线换乘客流的影响，高峰小时客流变化特征

与全日客流变化特征相似，增幅取5%。

西安地铁3号线客流趋势预测研究

4.3 客流增长趋势预测

综合上述分析，3号线研究年度2026年高峰小时

最大断面客流推荐值为3.76万人次/h；其余各年度

(2020—2025年)在现状客流和2026年客流推荐值的

基础上，结合研究年度内新线开通的影响来综合分析，

客流预测推荐值如表5所示。

表5 3号线研究年度客流增长趋势预测推荐值

Tab. 5 Passenger flow trend forecasting in the years in question of Line 3

年度 现状

2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026

单向最大断面客流/(万人次/h)

3.45 3.51 3.56

5 对客流预测和运营组织的建议

基于3号线客流发展规律，对今后城市轨道交通

规划设计及运营提出以下建议：

1) 对于3号线，现状早高峰客流拥挤严重，部分

车站客流组织压力大，开行方案已达运能极限，实际

客流与预测客流差异较大，不能满足现状客运需求，

不能适应客流增长，应及时增购列车来提升运能，提

高服务水平。

2) 目前，我国各城市轨道交通线路实际客流与设

计客流偏差较大的问题普遍存在，对于已经开通运营

的线路，应适时分析客流特征，进行客流趋势预测，

以便更好地提供运营服务。

3) 在客流预测阶段，应重视客流敏感性分析。轨

道交通客流预测影响因素众多，如城市交通建设力度、

城市交通发展政策、轨道交通沿线的土地开发强度和

速度、轨道交通票制票价、常规公交和轨道交通的衔

接和竞争等。在城市和轨道交通发展过程中，这些影

响因素与客流预测阶段相比会出现较多变化。因此，

选择适当的敏感性因素，做好敏感性分析，可在一定

程度上抵抗客流预测风险。

4) 在城市轨道交通线路投入运营前，建议补充近

短期客流预测，及时反映线路客流特征及波动情况，

以帮助运营部门优化运营组织方案及储备运能

[8-10]

。

参考文献

[1] 梁青槐. 城市轨道交通客流预测问题分析及建议[J]. 都

市快轨交通, 2005, 18(1): 37-41.

LIANG Qinghuai. An analysis and suggestions on pro-

blems of metro traffic volume forecast[J]. Urban rapin rail

transit, 2005, 18(1): 37-41.

[2] 安栓庄, 王波, 李晓霞. 北京地铁5号线运营对轨道交

通客流预测的启示[J]. 都市快轨交通, 2008, 21(6): 14-18.

AN Shuanzhuang, WANG Bo, LI Xiaoxia. Inspiration for

rail transit passenger flow forecast from the operation of

3.59 3.64 3.69 3.72 3.76

Beijing Subway Line 5[J]. Urban rapid rail transit, 2008,

21(6): 14-18.

[3] 李朋州. 城市轨道交通初期客流预测效果后评估研究[D].

成都: 西南交通大学, 2018.

LI Pengzhou. Research on post-assessment for the effect

of urban rail transit initial passenger flow forecast[D].

Chengdu: Southwest Jiaotong University, 2018.

[4] 梁广深. 城市轨道交通客流预测的不确定性分析[J]. 城

市轨道交通研究, 2007, 10(5): 1-3.

LIANG Guangshen. Uncertainty in traffic forecast-the

case of Shanghai Metro Line 1[J]. Urban mass transit, 2007,

10(5): 1-3.

[5] 张珏. 上海轨道交通网络客流预测的后评估[J]. 交通与

运输(学术版), 2010(2): 101-104.

ZHANG Jue. Post evaluation of passenger flow foreca-

sting in Shanghai rail network[J]. Traffic & transportation,

2010(2): 101-104.

[6] 中铁第一勘察设计院集团有限公司. 西安地铁三号线

一期工程增购车辆可行性研究报告[R]. 西安, 2018.

[7] 中铁第一勘察设计院集团有限公司. 西安市城市轨道

交通建设规划(2019～2024年)客流预测[R]. 西安, 2018.

[8] 中铁第一勘察设计院集团有限公司. 西安地铁8号线工

可研与初步设计阶段客流预测与分析[R]. 西安, 2018

[9] 张佳. 城市轨道交通初期客流时空演变及影响因素研

究[D]. 西安: 长安大学, 2017.

ZHANG Jia. Study of the initial passenger flow evolution

and its influential factors in urban rail transit[D]. Xi’an:

Chang’an University, 2017.

[10] 张佳, 李翔. 西安首条地铁线路初期运营客流特征分

析[J]. 城市轨道交通研究, 2015, 18(10): 106-111.

ZHANG Jia, LI Xiang. Analysis of passenger flow chara-

cteristics in early operation of the first metro line in Xi’an

city[J]. Urban mass transit, 2015, 18(10): 106-111.

（编辑：郝京红）

URBAN RAPID RAIL TRANSIT

79