葉建紅，陳小鴻，俞夢驍

（同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點實驗室，上海201804）

個體特征對步行通道行人最大通過量的影響

葉建紅，陳小鴻，俞夢驍

（同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點實驗室，上海201804）

選取年齡、性別、攜帶行李狀況作為表征行人個體特征的3個要素.首先分析了這3個要素對個體空間占用和步行速度的影響，進(jìn)而利用Legion仿真工具研究這三要素對行人最大通過量的作用.研究表明，年齡、性別和攜帶行李狀況都對行人最大通過量有不同程度的影響.隨著行人流中個體年齡增加，行人流的最大通過量呈下降趨勢，尤其是由老年人構(gòu)成的行人流，其最大通過量較青年人下降23%～30%；性別對最大通過量的影響總體較小，在10%以內(nèi)；隨著個體攜帶行李尺寸的增加，最大通過量也顯著下降，由攜帶小行李組成的行人流其最大通過量較不攜帶行李約下降35%，攜帶中等行李較不攜帶行李約下降60%，攜帶大行李較不攜帶行李約下降75%.研究成果有助于加深理解行人個體特征與交通流群集移動特性的聯(lián)動關(guān)系，并為由不同個體行人組成特征下的通行能力修正提供參考依據(jù).

行人交通；個體特征；最大通過量；仿真分析；影響

行人交通流由一個個行人個體組成，交通流的整體運(yùn)行特性是所有微觀個體交通特征的聚合反映.行人最大通過量，即單位時間內(nèi)（如1h）持續(xù)通過步行設(shè)施某一點或某一斷面的最大人數(shù)，是描述行人流群集移動特性的重要指標(biāo)，也是開展步行設(shè)施通行能力分析的重要依據(jù)［1］.顯然，行人最大通過量受微觀個體特征（如行人年齡、性別、是否攜帶行李等）的影響.已有對行人交通流群集移動特性的研究多側(cè)重于對行人流量、密度、速度等基本參數(shù)的實際觀測，基于統(tǒng)計回歸等手段建立參數(shù)間的基本關(guān)系式，從而確定所觀測步行設(shè)施的最大通過量.如早期Fruin［2］對紐約市交通樞紐內(nèi)水平通道、樓梯等步行設(shè)施交通流參數(shù)進(jìn)行觀測，建立了行人流量 密度 速度基本關(guān)系，其研究成果成為美國道路通行能力手冊（Highway capacity manual）［1］中關(guān)于行人交通通行能力與服務(wù)水平分析的主要依據(jù)，也為后來更多關(guān)于行人交通流特性的實證分析［3-7］提供了基本范式.

然而，基于實測的交通流參數(shù)關(guān)系分析往往只能針對某一特定的（即被觀測到的）行人交通流個體組成給出其最大通過量，實際情況下行人交通流的個體組成隨步行場所和外部環(huán)境的變化而不同.如在機(jī)場、火車站等對外交通樞紐地區(qū)，行人個體大多會攜帶一定數(shù)量的行李；在老年活動集聚區(qū)，行人個體中老年人的比例通常較其他區(qū)域顯著增加.如何考慮不同個體行人組成特征下的交通流移動特性、建立行人最大通過量與微觀個體特征間的關(guān)聯(lián)解析，從而因地制宜地對步行設(shè)施通行能力取值進(jìn)行適當(dāng)修正，目前還缺乏足夠的研究.

為此，本文開展個體特征對步行設(shè)施行人最大通過量影響機(jī)制與影響程度研究，以建立行人個體特征與交通流群集移動特性的聯(lián)動關(guān)系，進(jìn)而為從本質(zhì)上揭示行人流群集移動現(xiàn)象和規(guī)律提供基礎(chǔ).

1 數(shù)據(jù)采集與分析方法

1.1 個體特征要素

考慮的行人個體特征主要包括3個要素：行人年齡、性別、攜帶行李狀況.其中，年齡分為青年（15～40歲）、中年（40～60歲）和老年（60歲以上）3個組；性別分為男性與女性2類；攜帶行李分為無行李（不帶行李或攜帶隨身小包）、小行李（公文包或類似）、中等行李（中等行李箱或類似）和大行李（大行李箱、2個中等行李箱或類似）4種情況.

1.2 個體特征對行人最大通過量影響的分析方法

首先，由行人流量 密度 速度基本關(guān)系可知，行人最大通過量與平均密度、平均速度有關(guān).而行人流的平均密度、平均速度又分別取決于每個行人個體的空間占用和步行速度.因此，為分析個體特征要素對行人最大通過量的影響，首先需要分析個體特征要素對行人空間占用和步行速度的影響.

其次，行人個體特征的3個要素按照不同取值可以構(gòu)成24種（即3×2×4）組合.若通過傳統(tǒng)的實證分析方法研究各要素對行人最大通過量的影響，必須觀測和建立每一種個體特征要素組合下的行人流量、密度、速度參數(shù)值與基本關(guān)系式模型.而現(xiàn)實的行人交通很難提供完整的24種要素組合情景用于參數(shù)觀測.因此，基于參數(shù)觀測的實證分析不能滿足本文的研究需求；相反，基于場景模擬的仿真分析卻能夠提供所有要素組合下的交通流基本參數(shù)分析條件.故而本文研究個體特征對行人最大通過量影響的主要手段是仿真分析.同時，鑒于Legion軟件在當(dāng)前行人仿真領(lǐng)域應(yīng)用的廣泛性（曾應(yīng)用于國際上多個城市地鐵站行人仿真以及悉尼奧運(yùn)會、北京奧運(yùn)會、上海世博會等大型活動游客交通仿真，其仿真結(jié)果在不同國家（地區(qū)）得到了較好的驗證，可信度高）［8］，葉建紅［9］也利用上海軌道站內(nèi)水平通道的行人交通實測數(shù)據(jù)，對Legion軟件進(jìn)行了驗證分析，通過對比實測與模擬的水平通道流量 密度 速度關(guān)系，得到仿真輸出的交通流參數(shù)關(guān)系散點圖與實測的交通流參數(shù)關(guān)系圖相似，且仿真得到的最大通行能力值（75人·m-1·min-1）與最佳密度（1.5人·m-2）均與實測分析值（70人·m-1·min-1，1.53人·m-2）接近.因此，本研究也利用Legion軟件開展具體的仿真分析工作.

最后，為準(zhǔn)確評估某一個體特征要素對行人最大通過量的影響，必須排除其他因素的干擾作用.譬如，為分析年齡對行人個體空間占用、步行速度及最大通過量影響，須排除性別、攜帶行李等因素的作用.為此，在分析某一要素影響程度時均保持其他要素不變，即在同等條件下比較某一要素不同取值水平對行人最大通過量的作用.

1.3 相關(guān)數(shù)據(jù)采集

需實際觀測的數(shù)據(jù)主要是不同個體特征要素下的步行速度和空間占用.對于速度觀測，選取上海軌道交通1號線人民廣場站的一段水平通道（圖1）作為觀測設(shè)施.該通道兩側(cè)有固定邊界（墻體），無橫向穿越干擾.同時，為保證被觀測行人以自由流速度行走，排除其他行人的干擾，速度觀測在低密度環(huán)境（行人密度低于0.2人·m-2）下進(jìn)行.事先在該通道上作好距離標(biāo)記（圖1中水平通道上的方格為邊長為60cm的正方形）.對步行設(shè)施進(jìn)行攝像記錄，獲取低密度環(huán)境下的行人交通視頻.繼而利用視頻播放軟件提供的時間信息（精確到幀，1幀為0.04s）可得到行人個體通過觀測設(shè)施長度（L）所需的時間（T）.通過V＝L／T計算得到個體行人步行速度.對于空間占用觀測，一方面利用我國現(xiàn)有規(guī)范中對人體尺寸數(shù)據(jù)的采集結(jié)果得到不同年齡分布和性別條件下的個體空間占用值；另一方面也結(jié)合小樣本整群抽樣調(diào)查分析攜帶行李對人體尺寸數(shù)據(jù)的修正.選擇了6名研究生（包括4名男性和2名女性）作為受試者，測量他們在單肩背包、雙肩背包、一手提包、雙手提包、拉桿箱、雙肩背包與一手提包、拉桿箱與一手提包等7種典型行李攜帶方式下人體橫向水平尺寸與縱向水平尺寸的增量，進(jìn)而算得不同行李條件對應(yīng)的個體空間占用值.具體觀測與計算方法可參閱文獻(xiàn)［10］.

圖1 步行速度觀測設(shè)施Fig.1 The facility for the walking speed observation

2 實證分析：個體特征對空間占用和步行速度的影響

2.1 個體特征對空間占用的影響

人均占用空間（即平均密度的倒數(shù)）是影響行人交通流運(yùn)行狀態(tài)的決定性指標(biāo).一般將個體行人占用空間模擬為一個長軸為人體“最大肩寬”值、短軸為“胸厚”值的投影橢圓（圖2），橢圓面積即為個體占用的空間大小.因此，分析年齡、性別、攜帶行李對最大肩寬與胸厚的作用，即可得到其對空間占用的影響.

圖2 人體投影橢圓圖Fig.2 Ellipse projection of human’s body

（1）年齡、性別對空間占用的影響.根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)《中國成年人人體尺寸（GB 10000—1988）》中不同成年人類型（不含老年人）的最大肩寬與胸厚值（取95%分位數(shù)），利用人體橢圓計算得到個體空間占用如表1所示.中國成年人人體占用空間約為0.08～0.09m2.就性別對空間占用的影響來看，女青年較男青年空間占用下降9.2%，女中年較男中年下降5.8%；就年齡對空間占用的影響來看，中年男性較青年男性空間占用上升5.9%，中年女性較青年女性上升9.8%.即：同等條件下女性較男性空間占用平均小5.8%～9.2%（其中中年為5.8%，青年為9.2%），中年人較青年人平均增加5.9%～9.8%（其中男性為5.9%，女性為9.8%）.

表1 年齡與性別對個體空間占用的影響Tab.1 The influence of age and gender on personal space occupation

（2）攜帶行李對空間占用的影響.攜帶行李對個體占用空間的影響主要取決于行李本身的尺寸：隨著行李尺寸增加，所需占用的空間也越大.基于文獻(xiàn)［10］開展的小樣本抽樣調(diào)查可以得到：攜帶小行李（如單肩包、雙肩包、一手提包）較不攜帶行李空間占用約多出46%～70%；攜帶大件行李（如拉桿箱和手提包）較不攜帶行李空間占用可多出500%以上.

2.2 個體特征對步行速度的影響

除人均占用空間外，個體步行速度也是影響行人交通流運(yùn)行狀態(tài)的重要指標(biāo).文獻(xiàn)［11］將行人年齡、性別、攜帶行李3個要素按不同取值水平構(gòu)建了22類要素組合（表2），通過在圖1所示的步行設(shè)施上選取近1 000個速度樣本進(jìn)行實測分析，分別得到同等條件下年齡、性別和攜帶行李對步行速度的影響.主要結(jié)論如下：

（1）中年人步行速度較青年人小6%～8%，老年人較青年人小18%～24%.

（2）男性步行速度較女性高5%～7%，但性別對老年人步行速度無顯著影響.

（3）攜帶小行李較不攜帶行李時的步行速度下降2%～3%，攜帶中等行李下降5%～8%，攜帶大行李下降10%～14%，攜帶拉桿箱下降3%～8%.

3 仿真分析：個體特征對行人最大通過量的影響

在分析年齡、性別、攜帶行李三要素對個體空間占用與步行速度影響基礎(chǔ)上進(jìn)一步利用交通仿真分析方法研究這3個要素對行人最大通過量的影響.

3.1 仿真情景設(shè)置

仿真輸入?yún)?shù)包括3個方面：人種選擇、攜帶行李條件選擇以及個體步行速度分布.本研究以中國人為分析對象，考慮行人不攜帶行李、攜帶小行李、中等行李、大行李以及拉桿箱（大行李的一個特例）等5種行李條件.Legion軟件中行人攜帶不同行李時所占用的等效空間值如表3所示.可以看到，攜帶小行李較不攜帶行李空間占用增加57%，攜帶大行李較不攜帶行李空間占用增加571%.這與文獻(xiàn)［10］的小樣本抽樣調(diào)查分析結(jié)果較為一致.因此，在本次仿真分析時直接采用了Legion軟件中行人攜帶行李的空間占用設(shè)置.同時，將表2中實測的22種（年齡、性別和行李條件）組合下個體步行速度分布輸入仿真軟件.

表2 個體特征對步行速度的影響Tab.2 The influence of individual characteristics on walking speed

表3 Legion軟件中攜帶不同行李時個體占用空間值Tab.3 The personal space occupation with different luggage-laden in Legion software

以單向水平通道為例分析行人最大通過量，設(shè)置仿真場景如圖3所示.水平通道（兩側(cè)有固定邊界，與圖1所示的實測設(shè)施類似）上2股單向行人流分別由A，B向C行進(jìn).在人流交匯處D下游選擇一段觀測區(qū)域（選擇該位置是為了盡可能獲取較完整的交通流特征數(shù)據(jù)，尤其是高密度的交通流數(shù)據(jù)［12］），長5m，寬5m.在A，B處設(shè)置足夠大的交通需求使觀測區(qū)域行人交通可達(dá)到飽和狀態(tài)，分析通過斷面I的行人流量（Q）、觀測區(qū)域內(nèi)的平均密度（K）以及通過觀測區(qū)域的行人流平均速度（V）等交通流參數(shù).參數(shù)觀測間隔取30s［13］，具體參數(shù)計算方法可參見文獻(xiàn)［6］.

圖3 仿真場景設(shè)置示意Fig.3 Schematic of the simulation scene

3.2 仿真結(jié)果

以男青年無行李組合為例，Q，K，V隨時間變化關(guān)系如圖4所示.在仿真時段8∶16∶30—8∶38∶30內(nèi)（圖4中虛線圍合段），觀測區(qū)域內(nèi)行人交通達(dá)到飽和狀態(tài)（圖5），行人流以相對恒定的流量、速度、密度通過該觀測區(qū)域.因此，取該時段的流量、密度、速度平均值作為組合1的行人最大通過量、最佳密度（最大通過量處的密度）與最佳速度（最大通過量處的速度）.類似地，可以得到其余21種組合的行人最大通過量、最佳密度與最佳速度，匯總?cè)绫?所示.

4 討論

基于年齡、性別、攜帶行李對個體空間占用與步行速度的作用以及個體空間占用、步行速度與行人流群集移動特征之間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)，分析個體特征要素對行人最大通過量的影響如下.

圖5 仿真時段8∶16∶30—8∶38∶30內(nèi)行人交通運(yùn)行狀態(tài)Fig.5 The traffic status of pedestrian in simulation time 8∶16∶30—8∶30∶30

4.1 年齡與性別對行人最大通過量的影響

不考慮攜帶行李因素（即“無行李”），分析年齡與性別對行人最大通過量的影響，如圖6所示.需要說明的是，由于在仿真環(huán)境中年齡、性別對個體空間占用的影響不能體現(xiàn)，因此本文得到的年齡、性別對最大通過量的影響主要是由于這2個要素對個體步行速度的作用導(dǎo)致.同等條件下年齡與性別對最大通過量影響如下：

（1）隨著個體行人年齡的增長，行人最大通過量呈下降趨勢.由中年人組成的行人流其最大通過量較青年人下降約10%，但由老年人組成的行人流最大通過量下降顯著，達(dá)到23%～30%.這是由于隨著年齡增長，個體步行速度下降，特別是對于老年人，其步行速度下降幅度大，導(dǎo)致了最大通過量下降幅度也非常高.

表4 22種個體特征組合下的行人最大通過量及其平均密度、平均速度Tab.4 Pedestrian maximum volume，average density and average speed for 22groups of individual characteristics

（2）總體上女性行人流的最大通過量較男性低，尤其對于青年人，女性最大通過量較男性低8%左右；但老年女性最大通過量與老年男性無顯著差異，甚至較男性稍高.這與性別對個體步行速度的影響也是一致的.

4.2 攜帶行李對行人最大通過量的影響

固定年齡與性別要素，考慮攜帶不同行李對行人流最大通過量的影響，如圖7所示.隨著行李尺寸的增加，最大通過量快速下降.由攜帶小行李組成的行人流其最大通過量較不攜帶行李約下降35%，攜帶中等行李較不攜帶行李約下降60%，攜帶大行李（包括拉桿箱）較不攜帶行李約下降75%.

與無行李相比，攜帶行李一方面會增加個體的空間占用，另一方面又會降低個體步行速度，且隨著行李尺寸的增大，空間占用和速度下降的程度越大.這就導(dǎo)致了行人流達(dá)到飽和狀態(tài)時攜帶小行李、中等行李和大行李的最佳密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于不攜帶行李時的密度（表4）.相應(yīng)的，最大通過量較不攜帶行李顯著下降.攜帶拉桿箱的最大通過量略大于攜帶一般大行李，這是因為攜帶拉桿箱的步行速度大于一般大行李，在空間占用特征相似的條件下，達(dá)到飽和狀態(tài)時攜帶拉桿箱的最佳速度大于一般大行李（表4），故而其最大通過量值也較一般大行李略高.

圖6 年齡與性別對行人最大通過量的影響Fig.6 The influence of age and gender on pedestrian maximum volume

圖7 攜帶行李對行人最大通過量的影響Fig.7 The influence of luggage-laden on pedestrian maximum volume

5 結(jié)論與展望

行人個體特征是影響行人流群集移動特性的本源.本文選取年齡、性別與攜帶行李3個重要的個體特征要素，在分析這些要素對行人空間占用與步行速度作用的基礎(chǔ)上，利用仿真手段研究得到三要素對行人流最大通過量的影響，形成了關(guān)聯(lián)行人個體特征與交通流群集移動特征的定量解析方法，主要結(jié)論如下：

（1）年齡對行人最大通過量的影響.隨著行人流中個體年齡增加，行人流最大通過量保持下降趨勢.與青年人相比，由中年人構(gòu)成的行人流，其最大通過量下降幅度在10%以內(nèi)；由老年人構(gòu)成的行人流，其最大通過量下降幅度可達(dá)23%～30%.

（2）性別對行人最大通過量的影響.性別對最大通過量的影響總體較小，青年女性最大通過量較男性低8.4%；中年女性最大通過量較中年男性、老年女性最大通過量較老年男性均無顯著差異.

（3）攜帶行李對行人最大通過量的影響.隨著個體攜帶行李尺寸的增加，行人流最大通過量顯著下降.最大通過量較不攜帶行李時相比，由攜帶小行李組成的行人流，約下降35%，攜帶中等行李約下降60%，攜帶大行李（包括拉桿箱）約下降75%.

實際行人流通常由年齡、性別、攜帶行李按照各種不同的比例混合而成.因此，在本文基礎(chǔ)上可采用類似方法進(jìn)一步分析由不同年齡、性別、攜帶行李要素構(gòu)成的典型交通情景（譬如可在對外交通樞紐、城市內(nèi)部交通站點、商業(yè)步行街等代表性場所調(diào)查獲取個體特征要素的典型組成）下步行設(shè)施的行人最大通過量，進(jìn)而為這些情景下的步行設(shè)施通行能力修正及相應(yīng)的規(guī)劃設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)提供參考依據(jù).另外，還可進(jìn)一步研究其他個體特征要素（如步行習(xí)慣、成群結(jié)伴行走等）對包括樓梯、坡道等在內(nèi)的多種步行設(shè)施行人最大通過量的影響，完善個體特征與行人流群集移動特性的耦合解析.

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Impact Analysis of Individual Characteristics on Pedestrian Maximum Volume

YE Jianhong，CHEN Xiaohong，YU Mengxiao
（Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education，Tongji University，Shanghai 201804，China）

Age，gender and luggage-laden are selected as three factors of pedestrian individual characteristics.The influences of the three factors on personal space occupation and walking speed are analyzed.Accordingly the influence of the three factors on pedestrian maximum volume is studied by using the Legion simulation tool.The results show that age，gender and luggage-laden have different influence on pedestrian maximum volume.With the increase of individual age，the maximum volume keeps the trend of decrease，especially the elderly pedestrian flow decreases by 23%～30%compared with the youth.The gender，however，has less influence，which is within 10%.The maximum volume has a remarkable reduction as the size of the luggage increases.The maximum volume of pedestrian flow carrying small luggage decreases by 35%compared to the pedestrian flow without luggage.Similarly，the pedestrian flow with medium luggage has a 60%reduction and the flow with large luggage has a 75%reduction compared to the pedestrian flow without luggage.Findings of this research are expected to enhance the knowledge of the relationship between pedestrian individual characteristics and pedestrian flow，and to be valuable for determining the capacity of facilities with different pedestrian compositions.

pedestrian traffic；individual characteristics；maximum volume；simulation analysis；impact

U491.2＋2

A

0253-374X（2015）12-1834-07

10.11908／j.issn.0253-374x.2015.12.011

2014 09 04

國家自然科學(xué)基金（51108342）

葉建紅（1981—），男，副教授，博士生導(dǎo)師，工學(xué)博士，主要研究方向為交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理.E-mail：yjh1875@hotmail.com