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user: 4. 桂林市旅游包车运力需求预测 4.1. 桂林游客接待量预测 4.1.1. 桂林市游客接待基本情况 随着桂林旅游从观光旅游转型升级到自由行的休闲度假旅游，桂林市全面启动智慧旅游建设，赴桂游客规模不断扩大，游客结构逐渐从团体旅游转向以散客为主的休闲旅游 [ 5 ] [ 6 ]，根据桂林市统计局发布的数据和相关调查资料的统计，桂林市2010~2019年游客接待量如表2所示。 4.1.2. 预测模型 以桂林市2010~2019年接待游客量的数据为依据，运用灰色GM(1， 1)预测模型，通过对模型的计算，得到桂林市游客接待量预测的灰色GM(1， 1)预测模型为： x ( k + 1 ) = 1351482 e 0.159365 k − 1063482 (1) Table 2 List of tourist arrivals in Guilin from 2010 to 201 年份 接待游客 入境游客 国内游客 旅游消费总值 数量(万人次) 增长率(%) 数量(万人次) 增长率(%) 数量(万人次) 增长率(%) 金额(亿) 增长率(%) 2019 13833.66 26.74 314.59 14.52 13519.07 27.05 1874.25 34.67 2018 10915.31 32.58 274.70 10.36 10640.61 33.28 1388.28 42.86 2017 8232.79 52.86 248.90 6.68 7983.89 54.95 971.76 52.48 2016 5385.87 20.50 233.32 7.80 5152.55 21.10 637.31 23.20 2015 4469.95 15.47 216.34 6.4 4253.61 15.97 453.51 25.71 2014 3871.2 8 203.3 5 3667.9 8.2 420.3 20.6 2013 3584 8.9 194 6.2 3390 8.99 348.48 25.9 2012 3292.65 18.1 182.4 11 3110.25 18.54 276.87 26.8 2011 2788.18 24.1 164.39 10.6 2623.78 25.08 218.34 29.7 2010 2246.33 20.8 148.62 15.2 2097.71 21.18 168.3 32.6 表2. 2010~2019年桂林接待游客情况一览表 4.1.3. 桂林市接待游客量预测 采用GM(1， 1)模型预测桂林市接待游客人数的平均相对误差为0.04751，精度为二级；方差比为0.14545，精度为一级；小误差概率p = 1，精度为一级，表明所建立的模型可以达到“很好”的等级，总体来讲，预测精度较高，可以用来预测桂林市2020年至2025年的接待游客人数预测，结果如表3所示： Table 3 Forecast of the number of tourists in Guilin from 2020 to 202 年份 2020 2021 2022 2023 2024 2025 客流预测值(万人次) 16166 18158 20260 22382 24720 27301 表3. 2020~2025年桂林市接待游客人数预测表 4.2. 桂林市旅游包车客流预测 在旅游包车的乘客中，旅游团体占绝大部分，而随着桂林旅游从观光旅游转变到自由行的休闲度假旅游的转型升级，许多线上营销成功吸引了更多散客进入桂林，使桂林游客也从团队观光旅游转变到自由行的休闲度假旅游，让散客比例不断的加大，旅游包车的出行比例逐步下降 [ 7 ]，结合桂林综合交通规划中对旅游交通出行比例预测，对未来桂林市游客出行方式分担率进行分析，结果如表4所示： Table 4 Forecast table of travel pattern structure of tourists in Guilin cit 年份 步行 自行车 公交车 旅游巴士 出租车 网约车 小汽车 旅游班车 旅游包车 2018 11.4 5.9 15.3 19.5 6.1 11.6 20.5 9.7 2025 11 6.1 17.5 20 4.2 10 20.7 10.5 表4. 桂林市游客出行方式结构预测表 结合游客接待量的预测值，得到桂林市旅游包车客流需求预测值如表5所示： Table 5 Forecast results of passenger flow demand of tourist chartered cars in Guili 年份 2020 2021 2022 2023 2024 2025 旅游包车出行比例 5.72% 5.30% 4.95% 4.65% 4.39% 4.16% 游客接待量(万人次) 16166 18158 20260 22382 24720 27301 旅游包车客流量(万人次) 924.70 962.36 1002.89 1040.74 1085.23 1135.73 表5. 桂林市旅游包车客流需求预测结果 4.3. 桂林市旅游包车运力投放量预测 4.3.1 . 基本原理 基于旅游包车调度管理系统对车辆的管理，运用供需平衡原理，通过利用车辆利用率、车辆平均客位数等指标确定旅游包车客运量和旅游包车运力间的关系，根据旅游包车客流的预测值确定包车运力的需求；然后根据旅游包车市场监管部门对运力发展的目标，结合市场对运力的实际需求量，确定旅游包车运力的投放数量。 4.3.2. 模型推算 第一步：计算旅游包车客流新增量。 Δ A = ( A 1 × β − A 0 × α ) = 预 测 年 客 流 量 − 基 年 客 流 量 (2) 第二步：计算增加的旅游包车客运量。 Δ Q = Δ A / n (3) 确定n的值。根据对旅行社的调研和在网上收集的资料，一般到桂林旅游游客每天游览2~4个景点，故取中间值即n = 3。 Δ Q = ( A 1 × β − A 0 × α ) / 3 (4) 第三步：计算平均每天新增的旅游包车人数，即用新增的旅游包车人数除以时间t。 Δ q = ( A 1 × β − A 0 × α ) / 3 / t (5) 第四步：计算每天需要新增的车辆总客位数。对于因为旅游车辆需要日常维护定期保养的问题，所以每天旅游车辆不能全部投入使用，每天车辆平均投入的比例咨询了理论专业人士和调研了旅游客运运输企业实务专业人士，他们估计桂林市比率大概是90%。所以平均每天需要新增的车位数必须考虑，即： Δ N = ( A 1 × β − A 0 × α ) / 3 / t / 90 % (6) 第五步：计算需要新增的运力，即需要增加的旅游包车运力投放数； 在旅游包车调度管理系统对包车客流整合下，结合目前桂林市市际包车的平均客位数，设定目标平均客位数为31。 K = ( A 1 × β − A 0 × α ) / 3 / t / 90 % / 31 × 10000 (7) 将以上基于供需平衡分析模型中的参数代入公式(7)，得到新增运力结果如表6所示。 4.4. 桂林市旅游包车运力发展方式 按照相关规定定期对旅游包车市场进行调查，并将存在的问题汇报相关管理部门进行整改，通过对桂林市旅游包车的客流量、车辆利用率等资料进行统计分析，运用所建立的运力需求预测模型确定下一年度的运力发展计划。同时，科学调整旅游包车运力结构。近年来桂林市虽然在车辆数量上发展较快较多，但运输装备也得到了很大的提高，高一级客车比例高达97.55%。但是安全系数更好，更舒适高二级、高三级豪华高档车的缺乏，难以满足社会发展和居民生活水平持续提高的需要。所以，必须在保证运力合理增加情况下，通过建立健全旅游包车市场准入、退出机制、提升中、高档次车辆的比重等措施，促进客运车辆结构的全面提升 [ 8 ]。 Table 6 Forecast table of Guilin’s tourism charter capacity from 2020 to 202 年度 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年 旅游包车客流需求量 924.70 962.36 1002.89 1040.74 1085.23 1135.73 △A 37.66 40.53 37.86 44.48 50.50 n 3 3 3 3 3 3 一年天数 365 365 365 365 365 365 a 90% 90% 90% 90% 90% 90% m 31 31 31 31 31 31 年增加投放运力 12 13 12 15 17 旅游包车总运力 2741 2753 2766 2778 2793 2810 表6. 2020~2025年桂林市旅游包车运力预测表