# 公車司機的 10 分鐘
> 台北公車在折返點實際能停幾分鐘？中山幹線一趟來回只有一端能停，四個平日裡，早上 8 點與傍晚到晚上回到那一端的車，三分之二停不到 15 分鐘
Published: 2026-10-24
URL: https://kaochenlong.com/bus-turn-around
---
2025 年暑假，一位陽明交大的碩士生鄭義穎到光華巴士當了兩個月的公車司機，開的是中山幹線。在《未來城市》的[報導](https://futurecity.cw.com.tw/article/4090)裡記錄了他的班表，6:50 發第一班車，一趟開了將近三個小時，9:50 才回到站，然後 10:00 又要再發車。中間這 10 分鐘，他說「幾乎只能跑步去上廁所」。他原本主張慢慢開、安全第一，開了幾週之後，自己也開始搶黃燈，因為慢慢開會脫班，也會吃掉自己的休息時間。
我覺得這件事很酷，一個做研究的人直接坐上駕駛座開了 60 天，等於用自己的身體跑了一場 hackathon。不過一個人能開的就是一條路線、兩個月，我更想知道這是中山幹線的狀況，還是其它路線也差不多？哪些時段最吃緊？這篇文章要介紹的「[折返點](https://bus.5xcamp.us/)」這個工具網站就是想回答這幾個問題。
## **為什麼是折返點？**
這個專案的起點是[市政 debug 松](https://puma.taipei/hackathon/)的第 5 題「公車路網如何即時反應需求」，題目最後有寫到：
> *把駕駛長過勞納入考量，例如盤點折返點的休息與大車暫停空間，把休息時間排進班表。*
這裡的駕駛長就是公車司機。我把這個加分題當成主題來做，另外我也希望這不是一個小玩具而已，如果真的對市政有幫助，這可能還得會長期維護、繼續使用，不能只是一張好看或很炫的地圖而已。
命題也寫著各站上下車的刷卡人次沒有開放，可以用模擬資料。不過市府的公車即時資料裡就有車上人數，前後站相減就是每一站淨上下車的人數，所以這個專案沒有用到模擬資料。
台北的公車缺司機，缺額的數字依來源跟時間點不同，大概在 12% 到將近三成之間。2023 到 2026 年，台北市對 288 條公車路線中的 147 條做了調整，其中 80 條調降了離峰的服務水準（[自由時報](https://news.ltn.com.tw/news/Taipei/breakingnews/5426802)）。減班已經在發生了，只是依據比較像是「哪裡人不夠就減哪裡」，而不是算出哪裡最該減。
研究了一下才發現原來相關的規則其實早就有了，臺北市的《聯營公車申請分配調整路線及車次處理原則》寫著，跟捷運重疊 70% 以上，或是部分路段尖峰時段每班次上下車不到 5 個人的路線，可以列為裁撤或縮短的對象。根據[聯合報](https://udn.com/news/story/7266/9487796)的整理，《汽車運輸業管理規則》第 19 條之 2 規定駕駛連續開車 4 小時至少要休息 30 分鐘，分次休息的話每次不能少於 15 分鐘。
門檻都有了，但我找不到有人持續、公開、一條一條路線去量這些數字，例如折返點實際能停幾分鐘，以及跟捷運重疊的那一段實際載了多少人。
## **市府的資料只有「現在」**
臺北市公共運輸處（公運處）有開放公車的即時資料，到站、離站、車上人數、GPS 位置都有，不需要申請就能下載。但這份資料是設計給「我的公車還有幾分鐘到」這類型的 App 用的，每台車只保留最新的一筆，新的一進來，舊的就被蓋掉，公運處也沒有開放歷史資料。所以像「上個月中山幹線的車在末站平均停了幾分鐘」這種問題，光靠公開資料是答不出來的。資料每幾秒就更新一次，只是沒有一個公開的地方把它存下來。
所以我寫了一個叫做 `n-gear` 的套件來採集資料，N 檔就是空檔，班表裡的空檔，就是司機能休息的時間。
## **n-gear 每 10 秒抓一次**
n-gear 只做一件事，就是定時把三份即時資料抓下來並且去掉重複的，然後存成一行一筆 JSON 的 JSONL 檔案。n-gear 本身不做分析，也不畫圖。只要執行這個程式就會開始採集資料：
```
$ ngear collect --dir data
```
每抓一輪會印出一行摘要，這是實際跑出來的結果：
`bus_data` 是 GPS、`bus_event` 是到站跟離站、`bus_seat_event` 是車上人數，斜線前面是這一輪新寫進去的筆數，後面是資料裡全部的筆數。第一行是從空的目錄開始跑，所以每一筆都是新的。第二行是兩秒後另一個 process 再抓一次，只寫入這兩秒內真的有變化的部分。
為什麼是 10 秒？我實際測過，如果相隔 55 秒抓兩次的話，兩次都有出現的 1,072 台車裡，有 505 台已經換到別的站，甚至有車直接從某一站跳到下下站，中間那一站的到站跟離站紀錄就這樣不見了，事後也補不回來。
我另外用這幾天的抓取紀錄算了一下公運處的資料多久更新一次，到離站跟 GPS 大約每 5 秒，車上人數則是每 10 秒。10 秒是在「跟得上到站離站」跟「不要給公運處的主機太多負擔」之間取的平衡。實際漏了多少？以中山幹線 2026-10-19 這一天來說，完整的趟次該經過的 5,643 站裡，有 35 站沒抓到任何紀錄，大約 0.6%。
幾個實作上的細節：
- 每次請求都帶上一次拿到的 ETag，資料沒更新的話伺服器會回 304，就不用重新下載。
- 用車牌跟資料時間當 key，在記憶體裡放一個 30 分鐘的滑動視窗去掉重複的資料。程式重新啟動的時候，會先把最近的檔案讀回來，避免把同樣的資料再寫一次。
- 每小時把兩小時前的檔案壓成 `.jsonl.gz`，壓縮比大約 10 到 12 倍。壓縮的時候先寫暫存檔再改名，不管斷在哪一步都可以重跑。
- 每天早上 4:30 把路線、站牌、班表這些靜態資料也存一份，順便記下 sha256，比對一下就知道路線或班表是哪一天改的。
為什麼不直接寫在「折返點」的專案裡？因為 `n-gear` 是整個系統裡唯一有時間壓力的程式，網站每部署一次就會重新啟動，如果採集也跟著重開，那幾秒的資料就沒了。`n-gear` 我再修正幾個功能後會開源，研究生或其他團體就可以直接拿去收同一份資料，做他們自己的題目。
我目前讓 `n-gear` 在跑在一台不會睡覺的 Mac mini 上，從 2026-10-18 下午開始收，到 10-24 早上為止，抓取沒有失敗過，兩次抓取之間最長隔了 15 秒，一個平日就有一千多萬筆紀錄。
## **收下來之後**
原始檔案不進資料庫，分析是用 DuckDB 直接讀這些壓縮過的 JSONL，例如：
```
select count(*) from read_json_auto('data/bus_seat_event/*/*.jsonl*');
```
一天光是 GPS 就將近 700 萬筆，就這種整批掃描的工作來說，交給 DuckDB 會比 PostgreSQL 快很多，也不用先把檔案匯入資料庫。算好的結果，像是每一趟車、每一次停留之類的資料再寫進 PostgreSQL，網站最後再來讀這些算好的資料表。
網站不是即時的，資料至少會晚一天，而且目前還是我在自己的電腦上算好，再推到網站上。要調整的是班表跟路線，這些是以月為單位在決定的，需要的是夠多天、可以核對的數字。
## **SDD 開發**
我不是交通專業，只是想透過寫程式來改善人類生活。這個專案是用 AI 搭配 SDD（Spec-Driven Development，規格驅動開發）的方式開發的，規格用我自己開發的 [Spectra](https://spectra.5xcamp.us/) 來管理。
每個指標在寫程式之前要先寫成規格，像是什麼叫「一趟」、什麼叫「折返停留」、漏了起站或末站的那一趟要怎麼處理，每一條需求都要附上「在什麼情況下，應該得到什麼結果」的情境。到目前為止有 18 份規格、92 條需求、289 個情境。分析用的 SQL 是拿合成的資料來測試，預期的結果是照著規格手算出來的。
另外還有一份詞彙表，把「折返點」「週期」「漏站」這些詞的定義、特殊情況怎麼算、不要用的說法寫下來，文件、網頁文案跟程式都照著這份詞彙表。例如講到路線的兩端，網頁上用「末站」「折返點」，不用「終點」，因為有人會把終點理解成路線最遠的那一端，而在這幾條路線上，那一端剛好就是車子不停的地方。
## **從中山幹線看到什麼？**
網站目前有三條路線，中山幹線、251 跟 251 區間車。以下是中山幹線「最近 7 天」頁面上的數字，涵蓋 2026-10-19 到 10-22 這四個平日。剛好接下來的 10-23、10-24 這兩天碰上薔琵颱風，公運處兩天都公告公車減班停駛（連黑客松的第二天也因為颱風改成全程線上）。10-23 早上 8 點，資料裡的車只有前一天的三分之一左右，這兩天的資料沒辦法拿來算，所以只有颱風前的這四天：
中山幹線一趟來回，只有一個地方能停。在青年公園那一端，車到了就直接開下一趟，四天量到 283 次，中位數是 1.9 分鐘。真正能停下來的只有天母那一端的職能發展學院二，那邊的 154 次停留裡，有 45.5% 不到 15 分鐘。
這 154 次如果照車子回到站的時間拆開來看，差別就出來了。下面這張表是我另外算的，頁面上還沒有（08 點指 8:00 到 8:59，其它以此類推）：
| 回到站的時間 | 次數 | 中位數（分鐘） | 不到 15 分鐘 |
| --- | --- | --- | --- |
| 08 點 | 8 | 8.4 | 75% |
| 12 點 | 14 | 129.3 | 7% |
| 17 點 | 9 | 9.8 | 89% |
| 19 點 | 11 | 7.3 | 91% |
| 20 點 | 15 | 13.2 | 53% |
早上 8 點、傍晚 5 點到晚上 10 點前回到站的 61 次裡，有 41 次停不到 15 分鐘，其它時段的 93 次裡則是 29 次。中午回來的車反而會停一兩個小時，但這不代表司機在休息，可能是離峰收車、換班或回場，資料看不出來。所以要補的，是這幾個時段回到站的那幾趟。
補起來要花多少？網站上有一個「換休息試算」。如果只把不到 15 分鐘的停留補到 15 分鐘，中山幹線一天要多 2.0 個車時（一台車跑一小時算一個車時），最忙的那個小時要多 0.3 台車。如果每一次都多留 15 分鐘，就是一天 9.6 個車時，最忙的時候多 0.9 台。目前這條路線一天平均用到 34 台車。
同樣的算法放到 251 上就很不一樣，251 停車的那一端，有 98.3% 的停留在 15 分鐘以上。
## **可以怎麼做？**
以下是從這四天的數字看得出來的建議，樣本還不多，每個時段只有 3 到 15 筆：
- 如果你是調度站長，也許可以先把早上 8 點跟晚上這幾個時段回到站的車補起來。頁面上有每個發車時段的行駛時間中位數跟 p85（85% 的車在這個時間內跑完），可以直接拿來排那幾趟的時間。
- 業者跟公運處要決定的，是要不要在晚上這幾個小時多排零點幾台車的班。要多排的其實是司機，車時要換成司機的工時，得有業者的勤務資料才算得出來。
- 青年公園那一端，直線距離 103 公尺就有公廁，但車子不在那裡停。如果能在那裡排個幾分鐘，等於一趟來回多一次上廁所的機會。大車能不能在那裡停，公開資料裡沒有，得去現場看看。
- 中山幹線的站牌離捷運出入口 500 公尺內的，去程佔 45.7%、返程佔 40.0%，沒有到 70% 的門檻（這是用我自己的算法，官方的算法沒有公開），重疊的那一段白天車上也還有十幾個人。
## **誰會用？**
- 業者的調度站長，排班的時候看每個時段實際要跑多久、回到站能停多久。
- 司機本人，在折返點那幾分鐘用手機打開自己的路線，跟站長講話的時候手上有數字。
- 做排班研究的人。照報導的說法，鄭義穎的論文是用整數規劃把班距、人數、工時、休息放進同一個模型，這種模型需要知道每個時段實際要跑多久，網站上的行駛時間就是這個。
- 公運處、工會、議員或記者，查某條路線的停留、重疊跟載客，每個數字旁邊都有定義跟資料來源。
網站本身不會讓任何人多休息一分鐘，要等有人做了決定才有用。如果資料被拿去單純減班，那就是用錯地方了。
## **做不到的事**
這個網站量得到的東西有它的限制，每一頁最後面也都有寫：
- 車不等於人。資料只認得車牌，認不出是哪一位司機在開。停留的時間包含回場、加油、等發車，只能當作休息時間的上限，而且雙班制下，一台車一天會由兩班司機輪流開。
- 車上人數是從票證資料推算的，準不準要看乘客下車有沒有刷卡，而且一趟跑完人數也不會歸零。
- 就算 10 秒抓一次還是有機會漏資料。
- 颱風假不在行政院人事行政總處的辦公日曆裡。像 10-23 那天停班停課，如果放上網站，會被當成一般的平日來算，所以颱風那兩天我都沒有放上去。
- 有些資料公開資料裡沒有。刷卡的起訖資料（從哪一站上車、在哪一站下車）在公運處跟票證公司手上，司機的勤務資料在業者手上，折返點的場站清冊則是到現在都還沒有人整理。有了這些，很多現在只能估的數字就能算準。
時間跟資料都有限，現在只做了三條路線、四個平日，沒辦法做到全部的路線。採集是整個路網都在收，但每一條路線都要先用它自己的資料確認算法沒問題，再人工查證兩端是怎麼折返的，才會放上網站。
## **小結**
網站在 [bus.5xcamp.us](http://bus.5xcamp.us)，目前只有三條路線，n-gear 也才收了一週左右的資料。採集一直在跑，路線會一條一條加上去。陽明交大的鄭同學在中山幹線身體力行得到的資訊，我希望之後每一條路線都能在網站上查得到 :)