“今年赏花季，我们预测这几条线路、这些车站客流将明显增加。”3月6日，记者见到被称为客流“预见师”的武汉地铁票务清分工程师李珊，她和小伙伴们刚刚完成赏花季期间地铁客流预测。
赏花季遇上“三八”与汉马
地铁客流涨幅明显
客流“预见师”是做什么的？李珊介绍，主要对大型节假日、特殊节点客流进行预测，预测结果为地铁行车组织、客运组织提供参考依据。
“根据你们的预测，今年赏花季客流有什么特点？”记者非常好奇。
“赏花季客流预测分为初花期和盛花期，今年初花期遇上‘三八’妇女节，盛花期遇上汉马，预计3月8日、24日客运量将涨幅明显。”李珊拿出新鲜出炉的赏花季期间客流预测报告对记者说。
以汉马赛事为例，今年起点调整至沿江大道三峡集团办公大楼门前，因此他们预测当日清晨三阳路站、黄浦路站的客流压力会增大。13公里跑终点位于首义广场，半程马拉松终点位于湖北省图书馆，马拉松终点位于武汉欢乐谷。三处终点附近的彭刘杨站、首义路站、小龟山站、楚河汉街站、仁和路站等站点客流或将增加，但是由于选手是陆续到达，不像起点集中出发，因此压力没有起点周边站点大。
根据预测，汉马当天，1、2、4、6、7号线客流较平日或将有所上升。
整个赏花季，受影响最大的两个车站，李珊分析是梨园站、司门口黄鹤楼站，特别是周末，随着出游人数增加，车站客流也会增加。
客流预测报告出炉后，武汉地铁针对性地制定专项保障方案。多条线路增加运力投放，重点线路增加备车，多举措提高疏散能力，保障乘客出行安全顺畅。
客流预测依靠强大系统支撑
从繁杂数据中探寻规律
客流数据是怎么预测出来的呢？
李珊听到这个问题，打开电脑，只见屏幕上一排排数据快速闪过，她轻点鼠标熟练操作。“2005年，武汉地铁自动售检票系统投入使用，实现轨道交通购票、检票、计费、客流收入统计等全过程自动化。”她介绍，随着各种支付方式不断涌现和运营线网规模发展，这套系统历经数次升级换代，已实现车票发售、快速过闸、扫码支付、数据统计、设备监控、客流预警等功能，为客流预测、行车计划编制、车站客流组织等提供了可靠的数据支撑。
“客流预测，需要通过自动售检票系统导出前三年同期的各类基础数据，同时考虑天气、大型活动等因素，剔除通勤客流，再来研究赏花客流的变化值。”电脑前，李珊指着密密麻麻的数据说，有了横向和纵向变化值，下一步就是充分利用这些基础数据，结合当前固定的通勤客流，对线网客流进行预测，包括重点车站和重点区段，需要给出一个最低值和一个最高值。
据了解，每逢清明、“五一”、端午、中秋、国庆等重要节点，地铁客流都会有较大幅度变化，武汉地铁坚持对这些重要节点和客流变化幅度较大时间段，提前进行客流分析和预测。
“客流预测有一个强大系统作支撑，地铁客流数据瞬息万变，但其中也暗藏着一定规律。我们的工作就是从繁杂数据中探寻规律，让其活起来、用起来，实现它们的价值。”李珊说。
预测客流数据准确率达95%
未来更加智能、灵活、精准
令李珊自豪的是，她和小伙伴们近几年的客流预测数据准确率已达到95%。
“平淡数据背后是行车组织的深层需求，是服务现场的迫切需要，这项工作非常有价值。”毕业于武汉理工大学数学专业的硕士研究生李珊说，为了提高客流预测精准度，现在还增加了一项工作，就是一个节点结束后，对比每日实际客流数据进行总结分析。
客流预测过程中，历史基础数据是不可或缺的一部分。新线开通前缺乏可参考数据，李珊和同事们便提前走访新线所有车站，统计附近公交站点早晚高峰及平峰时段上下乘客的数量，探访周边小区、商业、学校等区域的公共交通需求，以此获取基础数据。
李珊说，新线客流预测，除了充分利用实地探访数据，还需要结合换乘站点的客流量，把这些数据导入系统，对其进行全方位分析，得出合理的预测值。客流预测的结果为新线开通初期的各项运输组织和服务工作提供了重要参考。
李珊说：“未来，人机交互和大数据多算法将会推动客流预测更加智能、更加灵活、更加精准，必将为行车调度和现场管理提供前瞻性、可靠性的决策依据。”
记者陶常宁 通讯员李丹 产启斗