賴藝歡 張星臣 陳軍華 徐 彬 鄭 漢
(北京交通大學(xué)交通運輸學(xué)院 北京 100044)
目前,國內(nèi)外對軌道交通車站的研究主要集中在行人仿真、服務(wù)水平、站臺通風(fēng)、選型等方面.在站臺區(qū)域乘客分布規(guī)律方面,只有少數(shù)文獻定性分析并指出了乘客在站臺上分布的不均勻的特點[1];提出站臺乘客分布模型[2-3]或定量分析站臺乘客分布規(guī)律[4-5]的文獻并不多;且對乘客引導(dǎo)信息或措施[6-8]的效果的定量研究更是甚少.本文考慮了站臺不同類型乘客的特點以及乘客與站臺環(huán)境的交互特點,基于隨機效用理論,對引導(dǎo)措施的作用進行定量分析,分別建立了無引導(dǎo)措施下和有引導(dǎo)措施下的站臺乘客路徑選擇模型,為車站的站臺客流優(yōu)化提供參考.
軌道交通車站站臺乘客的決策受到多重因素影響,而不同個體受同一因素的影響程度也是不一樣的[9].國內(nèi)對站臺乘客選擇行為的現(xiàn)有研究幾乎都考慮了站臺基本特性的影響,如,走行距離、路徑曲折程度等;但對乘客主體特性考慮不足,未對乘客類型進行劃分.而根據(jù)車站調(diào)查結(jié)果,乘客的主體特性、不同區(qū)域的擁擠度以及引導(dǎo)措施的誘導(dǎo)作用也在不同程度上影響著站臺乘客的決策結(jié)果.
因此,在考慮復(fù)雜站臺環(huán)境的前提下,選取影響站臺乘客路徑選擇的主要因素(如表1),建立以個體為單位的決策分析模型用以研究站臺乘客分布規(guī)律是必要的.
表1 軌道交通車站站臺乘客路徑選擇主要影響因素
根據(jù)乘客從進入站臺到最終選擇候乘車門的過程中對距離判斷、舒適度考慮以及乘客主體與站臺環(huán)境的交互特點,確定了無引導(dǎo)下第個乘客選擇第條路徑的總效用Un(i),包括乘客走行效用Zn(i)和候車效用 Hn(i)兩項.
其中:走行效用Zn(i)的固定項由步行距離效用-Yj·k1·x1(i)、路徑轉(zhuǎn)折效用-Yj·k2·x2(i)兩部分構(gòu)成.隨機項是當(dāng)?shù)趇條路徑通行區(qū)域的乘客密度為ρn(i)的情形下,考慮擁擠給走行時間增加了一個懲罰Fn(i),所產(chǎn)生的額外費用Fn(i)·Yj[k1·x1(i)+k2·x2(i)].式中:Yn為個體等價時間參數(shù);x1(i),x2(i)分別為第i條路徑的走行距離、路徑曲折度;k1,k2為權(quán)重系數(shù),其大小體現(xiàn)因素對效用的影響程度.
候車效用中,Tw(i)取0.5I,I為圖定發(fā)車間隔.候車效用Hn(i)為當(dāng)乘客個體對車門等候區(qū)域可忍受最大擁擠度為Yn、車門等候區(qū)域擁擠度為y(i)、而乘客感知擁擠度為y′n(i)時的隨機效用-Tw(i)·Cn(i).α,β1,β2為擁擠時間系數(shù),這里用人數(shù)來計量各類擁擠度.
設(shè)ni表示站臺的某一區(qū)域,為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點;兩個不同點ni,nj(ni,nj∈N)之間的連通關(guān)系lij(lij∈L,i≠j),即為網(wǎng)絡(luò)中的邊,集合 N 和L就構(gòu)成了軌道交通站臺的拓撲網(wǎng)絡(luò),可表示為:
為了刻畫乘客候車選擇過程,本文對集合內(nèi)的區(qū)域進行功能劃分和定義:
式中:Ne為入口區(qū)域的集合;Nt為主要通行區(qū)域的集合;Nb為緩沖區(qū)域的集合;Nw為車門等候區(qū)域的集合.乘客在站臺的走行路徑將依次經(jīng)過各類區(qū)域,且并不是拓撲網(wǎng)絡(luò)中所有路徑都會在乘客選擇的考慮范圍內(nèi).因此,篩選出站臺上乘客可能選擇的路徑,即站臺的有效路徑,組成有效路徑備選集合,將提高計算效率.
假設(shè)一個軌道交通站臺乘客有效路徑集為:
式中:N為站臺所有的分區(qū);L為站臺上構(gòu)成有效路徑的連通路段;U為有效路徑的效用值;C為有效路徑對應(yīng)車門等候區(qū)域的容納量.
調(diào)查結(jié)果表明,熟悉型乘客的有效路徑備選集合RFN與陌生型乘客的有效路徑備選集合RSn存在一定的差異,兩者的并集將構(gòu)成了站臺乘客的有效路徑集.
軌道交通車站站臺乘客的有效路徑集的確定,可以借助于實地調(diào)研與問卷調(diào)查.當(dāng)乘客的有效路徑集確定之后,乘客站臺路徑選擇問題實際上就轉(zhuǎn)化為了流量分配問題.本文建立多項Logit模型對站臺乘客進行配流(如下式),計算乘客選擇各路徑的概率.
式中:Pn(i)為第n個乘客選擇第i條路徑的概率;RN為第n個乘客的有效路徑集合.
物理引導(dǎo)措施中柵欄隔離措施主要是通過改變站臺各區(qū)域之間的連通性,調(diào)整乘客有效路徑集,進而改變站臺乘客分布規(guī)律.
假設(shè)圖1表示某站臺的局部,可劃分為6個區(qū)域n1,n2,n3,n4,n5,n6,且以n6,n1為起訖點的有效路徑有三條,三條路徑分別為
為了引導(dǎo)乘客,假設(shè)在n1,n2與n5,n6區(qū)域之間設(shè)置隔離柵欄,如圖1虛線所示.設(shè)置柵欄后,站臺的拓撲網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了改變,乘客可選擇的路徑也發(fā)生變化,n6到n1的有效路徑只有一條:
圖1 柵欄隔離措施的作用
語音引導(dǎo)中的人工引導(dǎo)主要是通過信息傳遞來改變乘客對路徑的效用值評價.
根據(jù)調(diào)研結(jié)果和經(jīng)驗判斷可知,人工引導(dǎo)信息的影響范圍是有限的,且影響會隨著與引導(dǎo)中心距離的增大而減弱.因此,如圖2所示,本文把人工引導(dǎo)對各路徑的效用影響看作是一個以引導(dǎo)人員所在位置為底面圓圓心A的圓錐.位于圓錐底面、距離引導(dǎo)人員的距離為d的車門候車區(qū)W,其中心距離母線AB的垂直距離為D′D.相應(yīng)地,人工引導(dǎo)對以候車區(qū)為終點的路徑的效用影響率為e.(注:☆表示引導(dǎo)人員所在位置,即引導(dǎo)作用中心;吸引式引導(dǎo)對應(yīng)e為正值;排斥式引導(dǎo)對應(yīng)e為負值.)
圖2 兩個引導(dǎo)中心的作用原理圖
當(dāng)站臺上有多個引導(dǎo)人員時,引導(dǎo)人員的影響范圍就會相互重疊,相應(yīng)路徑受人工引導(dǎo)的整體影響即為多個影響的疊加.假設(shè)站臺上有兩個引導(dǎo)人員,他們對候車區(qū)W 對應(yīng)路徑的效用影響率分別為e1和e2,作用原理如圖2所示,則站臺上人工引導(dǎo)對路徑的總效用影響率為
因此,在R個引導(dǎo)人員的作用下,第n個乘客選擇第條有效路徑的效用值應(yīng)為
式中:er(i)為第r個引導(dǎo)人員對第i條路徑的影響率.
考慮到軌道交通車站站臺環(huán)境的復(fù)雜性、乘客個體特征的多樣性以及個體選擇的隨機性,本文采用離散事件,針對建立的軌道交通車站站臺乘客路徑選擇模型,設(shè)計了逐次分配的算法,每次分配的步驟如下:(1)讀取有效路徑集I;(2)判斷路徑i的已分配候車人數(shù)Qi是否達到等候區(qū)域的容納極限Ci,如果Qi=Ci,Ui取極小值,轉(zhuǎn)(3);如果Qi<Ci,繼續(xù)(4);(3)根據(jù)路徑i的基本屬性,計算路徑i的效用值Ui,同樣地,計算出路徑網(wǎng)絡(luò)中路徑集I中所有路徑的效用;(4)已知所有路徑的效用值Ui,計算出對應(yīng)的;(5)對所有的求和,得到sum=;(6)計算路徑i的被選擇概率;(7)計算各條路徑的累計概率;(8)用隨機數(shù)生成器生成一個[0,1]的一個隨機數(shù)X,與累計概率對比,確定選中的路徑k;(9)給路徑k分配人數(shù)加1;(10)i++,判斷i是否屬于I.若屬于,則轉(zhuǎn)(2);若不屬于,則結(jié)束算法.
以北京地鐵2號線西直門站臺為例,對站臺乘客分布規(guī)律及引導(dǎo)措施效果進行仿真研究.
為了解站臺乘客路徑選擇偏好,結(jié)合SP調(diào)查和RP調(diào)查,針對西直門現(xiàn)狀設(shè)計了地鐵站臺乘客調(diào)查問卷,且發(fā)出實際問卷414份,回收有效問卷312份.在調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,建立西直門2號線站臺乘客路徑選擇模型,劃分乘客類型,借助Matlab的曲線擬合工具箱標定出站臺乘客路徑選擇模型中的待定參數(shù),如表2和表3所列.
表2 軌道交通站臺熟悉型乘客路徑選擇模型的標定參數(shù)
表3 軌道交通站臺陌生型乘客路徑選擇模型的標定參數(shù)
參照車站調(diào)研數(shù)據(jù),對工作日高峰時段西直門2號線站臺乘客分布規(guī)律進行實驗?zāi)M和研究,擬定了客流模擬計劃:(1)每發(fā)車間隔進入站臺乘客700人,且上下行比例為1∶1;(2)乘客到達時間遵循均勻分布規(guī)律;(3)乘客中84%為熟悉型乘客.
根據(jù)調(diào)研所得的乘客分布數(shù)據(jù)及仿真平臺的模擬結(jié)果繪制了對比折線圖.
從圖3中折線趨勢與數(shù)值的對比可以看出,在進入站臺乘客數(shù)量相同的情況下,仿真平臺模擬的西直門地鐵站2號線站臺乘客分布情況與現(xiàn)實中站臺乘客分布情況是大致吻合的,模擬結(jié)果中部分候車位置乘客數(shù)量與現(xiàn)實存在一定差異,但均小于5,在可接受的范圍之內(nèi).由此可見,西直門地鐵2號線站臺乘客路徑選擇模型能夠較好地描述西直門地鐵2號線站臺的乘客分布規(guī)律.
為了設(shè)計合理的客流引導(dǎo)方案,需要研究不同引導(dǎo)措施的客流優(yōu)化效果,本文設(shè)計了方案2、方案3和方案4三個引導(dǎo)方案,并與現(xiàn)狀進行對比.由于西直門車站2號線站臺高峰時期有8名引導(dǎo)人員,文中的所有方案均據(jù)此進行設(shè)計.
方案1為現(xiàn)狀模擬,站臺現(xiàn)有隔離柵欄如圖4中實線所示.方案2(柵欄隔離)在原柵欄基礎(chǔ)上,增設(shè)5m柵欄,恰好可隔斷拓撲網(wǎng)絡(luò)中若干區(qū)域兩兩之間的連通關(guān)系,如圖4.方案3(排斥式人工引導(dǎo))分別在站臺兩側(cè)乘客較為擁擠的連續(xù)4個車門各安排1名引導(dǎo)人員來疏導(dǎo)擁擠區(qū)的乘客,如圖5.相似地,方案4(吸引式人工引導(dǎo))分別在站臺兩側(cè)乘客較不擁擠的連續(xù)4個車門各安排1名引導(dǎo)人員,吸引乘客在非擁擠區(qū)域候,如圖6.圖中的n_m表示第n節(jié)車廂的第m個車門.
圖3 西直門2號線站臺候車乘客分布對比圖
圖4 方案2的引導(dǎo)柵欄布置(虛線為增設(shè)的柵欄)
圖5 方案3的引導(dǎo)人員布置(實心圓為引導(dǎo)人員位置)
圖6 方案4的引導(dǎo)人員布置(空心圓為引導(dǎo)人員位置)
在模型參數(shù)以及仿真策略確定的基礎(chǔ)上,分別對西直門地鐵2號線站臺高峰時段車站現(xiàn)狀、增設(shè)柵欄、設(shè)置引導(dǎo)人員(吸引、排斥)情況下的站臺乘客分布進行了仿真,得到了表4的仿真結(jié)果.
圖7 4個方案的站臺乘客分布仿真結(jié)果
表4 不同引導(dǎo)方案的統(tǒng)計結(jié)果 人
西直門2號線站臺乘客分布不均勻,一部分乘客習(xí)慣在入口附近就近候車,乘客分布的峰值出西直門2號線站臺現(xiàn)有的引導(dǎo)柵欄口.由此設(shè)計了一個綜合優(yōu)化方案,所采取的措施包括兩部分:(1)物理引導(dǎo).為了防止乘客在樓梯口附近集聚,適當(dāng)平衡入口到達各候車位置走行距離,延長5m隔離柵欄;(2)人工引導(dǎo).保證引導(dǎo)人員的聲音盡可能覆蓋站臺,并在關(guān)鍵位置加強引導(dǎo)效果,將站臺每側(cè)的引導(dǎo)人員分為兩組,每組兩人,一組在柵欄口疏散乘客,另一組在乘客較少的候車區(qū)域吸引乘客,具體布置如圖8和圖9所示.
根據(jù)上述的優(yōu)化引導(dǎo)方案對站臺乘客分布進行了仿真,并與現(xiàn)狀模擬方案的仿真結(jié)果進行對比,見表5.
在西直門2號線站臺實施乘客引導(dǎo)措施的目的是讓乘客在站臺上分布更加均勻,因此,可以通過乘客分布的方差和極差來評判引導(dǎo)方案的優(yōu)化效果.由圖9和表5可知,采用優(yōu)化引導(dǎo)方案后,西直門2號線站臺的乘客分布變化顯著,無論是極差還是方差,數(shù)值明顯降低;并且方案5中乘客分布的優(yōu)化效果也優(yōu)于4.2提出的三個單一措施的引導(dǎo)方案.因此,多措施相結(jié)合的客流引導(dǎo)方案對軌道交通站臺乘客分布優(yōu)化具有現(xiàn)實意義.
圖8 方案5的引導(dǎo)措施布局圖
圖9 方案5的仿真結(jié)果
表5 優(yōu)化引導(dǎo)方案(方案5)與現(xiàn)狀模擬方案(方案1)的仿真結(jié)果對比 人
基于不同的站臺類型和客流特性,實施可行的引導(dǎo)措施,對加快旅客的乘降速度、減輕站臺客流壓力和提高換乘站能力有著重要的意義.本文通過仿真驗證了站臺乘客路徑選擇模型的可行性,證明該模型可以較好地描述軌道交通站臺乘客分布規(guī)律,探究引導(dǎo)措施的客流優(yōu)化效果,輔助車站運營過程中的客運組織.此外,本文所設(shè)計的優(yōu)化方案在一定程度上可以緩解西直門2號線站臺的乘客分布不均情況,對運營中的客流優(yōu)化具有一定的參考價值.
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