我們經常看到地鐵的官方微博會公佈上一日的客運量或者某個階段的日均客運量，但這個客運量是如何計算出來的又意味着什麼?公佈有 600 萬客流量是否代表有 600 萬個人乘坐了地鐵呢?帶着這些疑問，我們今天就來聊一聊地鐵客流量的計算。
1. 常見的客流統計
先説一下日常地鐵的客流統計，一般統計三個數據：進站客流、出站客流、換乘客流。而有這三個數據累加統計的有三個量：客運量、集散量、乘降量，統計週期一般多以日為單位。一般地鐵對外發布的客運量是進站客流與換乘客流之和得出，不再累加出站客流;而集散量則為進站客流加出站客流，乘降量為進站客流、出站客流、換乘客流的總合。
2. 車站、線路、線網的日客運量計算
1)進站客流
即本站的日進站客流總數，車站的日進站客流包括閘機進站數加上邊門進站數(使用紙票進站或使用符合免費乘車條件證件進站)，一般由於邊門進站數較少，現在的各個地鐵公司不再累加此項數據，直接採用車站 SC 系統內的每日進閘機驗票次數總數作為本站的進站客流，該數據即為該站的日客運量。
2)換乘客流
乘客在整個坐車的過程中換乘的次數都計入換乘客流。至於換乘客流，假設某站為 A 線與 B 線換乘站，則該站的換乘客流由兩部分組成，A 線換 B 線客流加 B 線換 A 線客流，三線換乘站同理。值得注意的是此換乘客流的計算只統計站內換乘，即無障礙換乘;出站後的有障礙換乘(例如三號線與 APM 線的換乘)不計入換客流。
關於換乘客流的計算：
換乘客流的計算不像進站客流那樣，由機器數據直接得出，換乘客流都有計算模型的，最開始使用的有最短路徑法、最少換乘次數法。
所謂的最短路徑法，通俗點解釋就是，假設一名乘客從某線的 A 站進站，從另一條線的 B 站出站，那根據模型默認該名乘客按最短路徑乘坐地鐵，期間乘坐時間是最短，但中途可能經過三、四個換乘站。最短路徑的實現是用迪傑斯特拉算法實現的，有興趣的同學可以自行了解。迪傑斯特拉算法
所謂的最少換乘次數法，通俗點解釋就是，假設一名乘客從某線的 A 站進站，從另一條線的 B 站出站，那根據模型默認該名乘客按最少換乘次數的路徑來乘坐地鐵，可能期間只換乘一次，但比最短路徑多坐了半小時的地鐵。
當然前面的兩種模型在地鐵只有較少線路還未形成線網時數據比較準確，有一定的參考使用價值，但乘客畢竟是活的，尤其是當地鐵的線網越來越大，同樣一個目的站，換乘方式可能千奇百怪，有多種選擇，再使用這兩種單一的模型就顯得十分不合理，比如使用最短路徑法就會出現多次換乘(可能超過 3 次)的情況，與乘客實際出行的路徑出入很大。現在，一般採用的是比較科學的綜合清分模型，例如廣州地鐵，就是通過對 OD 站點間多條有效路徑分配比例(第一個比例)和每條路徑中各線路的分配比例(第二個比例)綜合得出各線路的清分權重，以此來計算換乘客流，而這兩個比例的選擇是通過大量的採樣得出的。
具體想了解目前地鐵客流統計採用的清分模型的同學可以參考這篇論文：
網絡清分模型的驗證與修正方法 ——周璐川
3)換乘站日客運量
假設某站為 A 線與 B 線換乘站，則該站的客運量為 A 線所轄日進站客流總數加 B 線所轄日進站客流總數再加總換乘客流。
一般換乘站包括 AFC、信號等各類設備都分線路進行管轄。例如廣州地鐵客村站作為三、八號線的換乘站，其 A/D、B/C 口下來的進站客流多數通過的是八號線的進閘機計為八號線的客流，每日約 6 萬左右;而北端站廳中部羊城通客服中心位置對應的四台進閘機客流才計為三號線客流，每日僅有幾百人左右，所以目前三號線的實際客運量要比公佈的客運量多好幾萬。
4)單線日客運量
一條線路的日客運量等於線路所轄車站的總進站客流加上所有鄰線換乘到本線的換乘客流之和。(這一點就是回答這個問題的)
例如要廣州地鐵 1 號線的客運量就等於 1 號線 16 個車站的進站客運量加上 1 號線 7 個換乘站裏其他線路換乘 1 號線的換乘量。
5)線網總客運量
即每日地鐵官方微博發佈的客運量，即為線網所轄所有線路客運量的總合，由線網所有進站客流量與換乘量的總合計算得出。
經過上面的介紹，現在你再看看這些官方微博和新聞報道的客運量情況是不是有了更深入點的理解了呢。
廣州地鐵官方微博截圖：
上海地鐵總客流 1034.2 萬人次創歷史新高，換乘達 434 萬人次
以上內容轉自我的個人專欄文章：
聊聊地鐵客流量的計算 - 地下鐵 - 知乎專欄
hat600，重定向愛好者。
依據中華人民共和國城鎮建設行業標準 CJ/T 8-1999《城市公共交通經濟技術指標計算方法 地鐵》：
普票乘客人次在實行分線乘車票制時，每張客票計算一個人次。在實行單一票制可乘坐多條線路時，每張客票的人次由近期客流調查決定。
什麼叫客流調查?簡單來説就是數人頭。
(也就是説理論上，換乘一次，兩條線客運量各 +1，全網客運量 +2)
理論上所有乘客進出站都需要刷卡。因此在自動售檢票系統的幫助下，後台可以很輕鬆地獲得絕大多數乘客進出地鐵的站點(稱為 OD 對)，而這也是後台能從每位乘客身上獲得的所有信息。
所以客運量的計算方式就是將所有的 OD 對通過某種規則(後述)轉化為每條線路的客運量。
而且實際應用中，乘客的 OD 對不僅僅用於客運量的計算和票款的分配，像這條線高峯是不是該加車?除了車內觀察以外，也是可以通過海量的 OD 對算出來的。
客流(實際上更多的是票款)的分配算法，各城市往往獨立研發，因此可能採用不同的算法，而即便算法基本相同，其考慮的因素、權重也會有所差異 [1]。
目前北京和上海的做法是利用某種算法(如利用各種影響因素衡量乘客的偏好 [2][3]，也有其他方法 [4])，將客流分配到所有可能的路徑上，稱作多路徑選擇概率法。這個算法準不準呢?利用客流調查來驗證，出現問題再做修正。這一算法的研發和維護成本相對較高，但同樣的和其他算法相比要準得多。
下表為 2008 年線網中，北京市 1 號線某站至 13 號線某站的一個 OD 對的各種可能路徑，在某種算法下的分配比例，引用自 [5]
參照上表，可知每條路徑會分得一定的客流。
那麼將這些路徑歸到線路上，簡單來説的話，
某個 OD 對中，
如果某線路一定乘坐，那麼該線路客運量 +1
如果某線路不一定乘坐，乘坐的概率為 p，那麼該線路客運量 +p
p 的大小由客流分配算法決定。
而另一種相對簡單的算法就是經計算確定兩站間的唯一路徑，不論客流是否實際經過這條路徑，所有客流都分配到這條路徑上。比如廣州的做法就非常簡單，是按照兩站間的廣義最短路徑來計算的。這種算法之下兩站間有唯一的客流和票款分配路徑，但這個最短是考慮了換乘距離、擁擠程度等因素之後求得的。
參考資料：
[1] 周璐川. 網絡清分模型的驗證與修正方法[J]. 城市軌道交通研究, 2014, (11), 59-62, 66.
[2] 四兵鋒, 毛保華, 劉智麗. 無縫換乘條件下城市軌道交通網絡客流分配模型及算法[J]. 鐵道學報, 2008, 29(6): 12-18.
[3] 趙烈秋, 孔繁鈺. 基於 GA 的城市軌道交通客流分配問題[J]. 後勤工程學院學報, 2008, 24(2): 106-110.
[4] 盧立能, 劉建平. 軌道交通無障礙換乘模式下的客流分配[J]. 計算機應用, 2011, 31(11): 3126-3128.
[5] 蘇娟. 城市軌道交通客流分配研究[D]. 北京交通大學, 2009.