基于仿真的城市軌道交通站臺客流滯留分級預警方法

趙保鋒鄒曉磊屈曉宜

基于仿真的城市軌道交通站臺客流滯留分級預警方法

趙保鋒1鄒曉磊2屈曉宜3

（1.濟南軌道交通集團有限公司，250101，濟南；2.同濟大學交通運輸工程學院，201804，上海；3.上海開放大學公共管理學院，200433，上海//第一作者，工程師）

站臺是城市軌道交通車站客流集散和客流高峰期限流的核心區(qū)域。運用計算機仿真的方法對列車延誤時站臺的客流滯留、密度分布和服務水平變化過程進行了仿真研究，測算了站臺達到擁擠和安全極限時的客流容量，分析了不同客流到達率下站臺達到擁擠和安全極限的時間分布以及服務水平變化曲線，并提出利用關鍵控制點對站臺進行客流擁擠和安全分級預警的方法。

城市軌道交通；站臺客流；分級預警仿真

AbstractPlatform is a key area for passenger flow management during peak hours and the evacuation at an urban rail transit station.By using computer simulation，the passenger retention process，variation of density distribution and service levels changes are studied,the ultimate capacity of the platform at crowded period and safe levels are calculated，the time distribution and the curve of service level changes under different passenger arrival rates are analyzed.Finally，a method of early warning classification for passenger flow congestion and safety at platform based on critical control points is proposed.

Key wordsurban rail transit； platform passenger flow； classification of simulation warning

First-author′s address Jinan Railway Transit Group Co.，Ltd.，250101，Jinan，China

在高峰期對進入車站的乘客進行限流，是目前，國內(nèi)城市軌道交通應對短時大規(guī)?？土骶奂⒈ＷC車站和線路運營安全的主要措施。根據(jù)各城市的軌道交通運營有關規(guī)定，車站限流時對緊急情況應按空間規(guī)模對車站進行分類，按車站客流承載設計能力利用率和列車延誤時間進行分級，分別設定相應級別的應急措施和預案啟動條件，以相應采取不同的客流疏導和限流措施。其中，客流承載設計能力利用率判斷的主要區(qū)域是客流最為密集且是集中交換的站臺區(qū)域。因此，站臺也是發(fā)生大客流聚集時車站限流的核心部位，需進行重點研究。

我國的專家學者對城市軌道交通站臺的空間設計、客流規(guī)律和客流組織開展了較多的理論和實踐研究。文獻［1-2］在城市軌道交通車站客流和設施進行調(diào)研的基礎上，站臺的寬度計算方法進行了研究和改進。文獻［3-4］等對站臺上客流行為規(guī)律和特性進行了較為系統(tǒng)的調(diào)研和建模研究。文獻[5-6]對站臺客流承載能力進行了詳細的分析。但總體而言，依據(jù)客流在站臺聚集和分布變化過程對站臺的客流密度在空間上的發(fā)展演化和擁擠狀態(tài)進行預測和預警的研究還處于起步階段［7-8］。

本文在客流行為調(diào)查的基礎上，以地鐵車站島式站臺為例，對列車延誤時站臺客流的滯留、擁堵和服務水平變化過程進行仿真分析，并提出分級預警的方法，以幫助車站提高限流措施的科學性和車站客流組織的安全性。

1 列車延誤條件下站臺客流集結和滯留過程的仿真分析

現(xiàn)有關于站臺客流聚集和行為特性的研究多是在調(diào)研基礎上通過理論計算進行的。在車站客流組織實踐中，又多根據(jù)監(jiān)控視頻或在站臺現(xiàn)場按經(jīng)驗來判斷客流聚集的擁擠和危險程度，由于缺乏量化指標，既不能清晰地反映出客流在站臺集結、滯留時的密度，也不能準確描述擁擠程度在空間上的發(fā)展變化過程,更無法確切分析客流密度變化對站臺人群安全的確切影響。運用客流仿真的方法可較好地模擬在一定客流條件、運營條件、客流組織方法和站臺空間布局條件下，站臺乘客人群的運動和分布過程，并可動態(tài)計算客流空間密度分布，快速評價站臺各區(qū)域服務水平的變化過程，找到站臺乘客滯留的瓶頸點和預警點。

1.1 研究范圍和仿真工具

本文研究高峰期線路雙向運行延誤的極端條件下，客流聚集量至達到設計允許最大值過程中的站臺客流分布、密度分布及服務水平的變化，并依據(jù)對各種客流條件仿真計算的結果分析客流聚集規(guī)律及預警方法。在仿真環(huán)境中，對無列車到達而進站客流采用無限流措施時的到達分布，按高、中、低三種到達強度進行分析。

仿真工具采用同濟大學自主研發(fā)的軌道交通客流仿真工具Stapass軟件。該軟件依據(jù)客流服務流程、行人空間尋路行為及微觀運動特征建立了事件驅動的行人模型，其路徑搜索采用改進的A*算法，行人運動采用改進的社會力模型［10］。該軟件可構建軌道交通車站空間和設施設備環(huán)境、列車運行環(huán)境，能設置客流到達和運動參數(shù)，可用于城市軌道交通、鐵路客運專線車站的客流組織仿真優(yōu)化研究，并已取得了良好的效果［10-11］。

1.2 客流條件及運動參數(shù)

（1）客流到達率：本文定義站臺的客流到達率為進站客流每秒到達站臺的人數(shù)，單位為人/s。研究案例通過設置不同的客流到達率來仿真不同客流壓力情況下的站臺客流聚集和滯留變化過程。不同案例的客流到達率分別設置為 2.0、2.5、3.0、4.0、6.0、8.0人/s。

（2）步行速度：本文僅研究普通地鐵站點，乘客多不攜物品、一手提物或肩負輕物。根據(jù)現(xiàn)場調(diào)查結果，乘客步行速度取1.24 m/s。

（3）個體空間需求：根據(jù)文獻［9］的數(shù)據(jù)（如表1所示）可知，乘客在步行時占用路寬0.6～0.85 m/人，占用面積0.3～0.47 m2/人。本研究人均占有面積取0.39 m2/人，并依此設置仿真中的乘客空間需求及相互作用力等運動參數(shù)。

表1 部分行人攜帶不同物品時占用步行設施的寬度［9］

1.3 仿真場景設置

列車為A型車6節(jié)編組。站臺長度為139 m，寬度為12 m，設置4組樓扶梯，有效面積為1 398 m2。列車運行情況簡化為雙向延誤，無到達下車客流。上下行進站客流到達率相同，按低、中、高三種到達強度，單向到達率分別取 3 600人/h（2人/s）、7 200人/h（4 人/s）和 14 400 人/h（8 人/s）進行仿真。

2 列車延誤條件下的站臺客流及服務水平變化曲線

2.1 站臺設計客流量的分級及客流分布狀態(tài)

站臺的客流服務水平主要依據(jù)行人的占用空間衡量和劃分。因此，本文采用美國Fruin建立的經(jīng)典步行空間服務水平標準［12］。在客流密集場所，當客流密度為0.7～1.1人/m2時，服務區(qū)域達到客流密集的程度，服務水平為D級；當客流密度為1.1～2.0人/m2時，達到客流擁擠的程度，服務水平為E級；而當客流密度達到2.0人/m2以上時，空間阻滯，服務水平為F級。

根據(jù)GB 50157—2013《地鐵設計規(guī)范》，地鐵站臺的客流密度應為1.33～3.03人/m2，設計時通常取2人/m2。按照客流服務水平分析，按密度1.33人/m2得到的站臺設計客流量滿足D級服務水平，為非高峰期的擁擠極限客流量；按密度2人/m2得到的站臺設計客流量滿足E級服務水平，為高峰期的擁擠極限客流量；按密度3.03人/m2得到的站臺設計客流量滿足F級服務水平，為大客流滯留時的安全極限客流量。本案例中，站臺設計的非高峰擁擠極限客流量約為1 900人，高峰擁擠極限客流量約為2 800人，安全極限客流量約為4 200人。

在仿真計算時，應按乘客空間需求面積對空間服務水平對應的客流密度值進行折算，折算系數(shù)為：

式中：

s0——乘客不攜帶物品時占用空間面積，取0.35 m2/人，此時客流密度為2.86人/m2；

s1——乘客攜帶少量物品時占用空間面積，取0.39 m2/人，此時客流密度為2.56人/m2。

故k=0.9，可得站臺客流服務水平D級的人群密度為0.63～0.99人/m2，客流服務水平E級的人群密度為0.99～1.79人/m2，客流服務水平F級的人群密度大于1.79人/m2。

經(jīng)仿真，在低、中、高客流到達率條件下，站臺客流分布變化和人群密度分布變化遵循相同的趨勢，但變化速度不同。在相同的客流承載率下，站臺客流分布和密度分布形態(tài)相近。站臺擁擠極限客流量約為2 500人，站臺客流密度分布狀態(tài)相近，如圖1 a)所示。安全極限客流量約為3 800人，站臺客流及密度分布如圖1 b）所示。

圖1 站臺達到擁擠和安全極限時的客流及密度分布情況

2.2 達到極限客流量的客流到達率和時間關系

仿真時段在30 min以內(nèi)，假定客流均勻到達。給定站臺面積、樓扶梯組數(shù)、客流到達率，則站臺客流分布達到指定密度所需時間為：

式中：

t——達到指定客流密度的時間；

s——站臺有效面積；

ρ——客流密度；

n——樓扶梯組數(shù)。

r——每組樓扶梯的進站客流到達率；

本案例中不同客流到達率條件下，達到擁擠極限客流量和安全極限客流量所需時間的曲線圖如圖2所示。

在雙向列車延誤的極端條件下r取0.5人/s～2人/s，用于仿真計算平峰及高峰時段不同客流條件下站臺客流集聚及服務水平變化的規(guī)律。仿真結果與理論計算結果相符。

2.3 站臺到達客流量及服務水平變化曲線

根據(jù)站臺客流密度分布情況，可以計算出對每個乘客的服務水平等級。不同到達率下站臺總體客流服務水平的變化趨勢是相近的。

圖2 客流到達率與達到極限客流所需時間的關系曲線

按低、中、高三種不同進站客流到達率，仿真計算得到雙向列車延誤條件下站臺到達客流量及服務水平變化的曲線圖，如圖3所示。

由圖3可見，三種不同進站到達率的站臺客流量及服務水平變化呈相同的趨勢。D級及E級服務水平的客流量呈先上升后下降的趨勢，F(xiàn)級服務水平的客流量呈分段上升趨勢。可通過對客流到達率和客流服務水平變化趨勢的綜合分析，對站臺空間的客流變化趨勢進行短期預測和分級預警。

3 站臺乘客滯留的分級預警

3.1 分級預警關鍵控制點的選取

當發(fā)生列車延誤而乘客大量滯留時，為保證站內(nèi)乘客的安全和服務體驗，一般情況下，站臺應將客流服務水平控制在E級以內(nèi)，當達到一定客流量時應發(fā)布擁擠預警；而客流大量滯留或突發(fā)事件情況下，客流服務水平必須控制在F級以內(nèi)，當達到一定客流量時應發(fā)布安全預警。

在圖3中，D級、E級服務水平客流量曲線與F級服務水平客流量曲線有交點，其物理意義為：當進入站臺的客流進一步增多，處于阻滯狀態(tài)的乘客人數(shù)將超過處于D級、E級服務水平的乘客人數(shù)，D級、E級服務水平逐漸消失。這個交點非常容易取得，而且出現(xiàn)的時機相對穩(wěn)定，可作為關鍵控制點監(jiān)測客流擁擠和安全情況，并用來預計達到擁擠和安全極限客流量的時間，作為分級預警的依據(jù)。不同客流到達率對應的關鍵控制點見表2。

如表2所示，D級服務水平客流量與F級客流量曲線的交點出現(xiàn)時，站臺總客流量平均值為1 604人，接近擁擠極限客流量的65%，其發(fā)生時間為達到擁擠極限容量時間的60%。E級服務水平客流量與F級客流量曲線的交點出現(xiàn)時，站臺總客流量平均值為3 404人，接近安全極限客流量的90%，其發(fā)生時間接近達到安全極限容量時間的85%。

3.2 分級預警實際控制點的獲得和預警方法

圖3 不同客流到達率站臺客流量及服務水平變化曲線比較

表2 不同客流到達率對應的關鍵控制點

關鍵控制點的交叉點客流量無法直接觀測得到；因而可先用達到關鍵控制點時刻的站臺總客流量作為實際控制點，再結合客流到達率來實施分級預警。在運營中，有的城市軌道交通運營部門根據(jù)站臺候車乘客排隊長度、空間占用率等經(jīng)驗值判斷實施站臺限流措施，其實際采用的客流量判斷值與表2的D級、F級交叉點總客流量相符，約1 600人。可見，采用關鍵控制點來采取限流和管控措施，能為站臺的安全管理預留較大的管控余地。

將實際控制點與先進的客流監(jiān)測技術結合，就可以更科學地評估站臺客流狀態(tài)，及時發(fā)出預警。因此，可采用更高級別的關鍵控制點來預警，既能充分利用站臺的客流承載能力，又能及時根據(jù)客流動態(tài)采取管控措施。在客流監(jiān)測技術方面，站臺實際客流量和進入站臺的客流到達率均可通過在進入站臺的樓扶梯出口處架設監(jiān)測設備來獲得。得到站臺實際客流量和客流到達率后，即可根據(jù)圖3或式（2）獲得達到極限客流量的時刻，及時發(fā)出預警，采取相應的限流措施。在關鍵控制點選取方面，由于安全關鍵控制點發(fā)生時機較晚，在大客流時預警有滯后效應，可前移選取安全極限客流量的80%作為實際控制點，以起到提前預警的作用。

4 結語

本文簡化了列車延誤和客流到達極端條件，運用仿真的方法分析了站臺客流聚集、密度分布變化和服務水平變化的過程，并從理論上提出了結合進站客流到達率和服務水平變化獲取客流滯留分級預警關鍵控制點的方法。關鍵控制點數(shù)據(jù)可在車站的實際運營中較為方便地獲取。通過將分級預警控制點與客流監(jiān)測技術相結合，可以在列車延誤、客流大量滯留時對站臺的客流狀態(tài)進行實時預測和分級預警，以便及時采取相應的限流措施。該方法可與經(jīng)驗判斷方法相結合，提高預警效率和限流科學性。

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ZHAO Baofeng，ZOU Xiaolei，QU Xiaoyi

U293.13

10.16037/j.1007-869x.2017.09.022

2017-1-12）