王存秋，李超輝

(青島地鐵集團有限公司 運營分公司，山東 青島 266000)

隨著城市軌道交通的日益發(fā)展，乘坐地鐵已成為人們的主要出行選擇，尤其當(dāng)?shù)罔F發(fā)展至線網(wǎng)規(guī)模時，指數(shù)倍增長的客流會對地鐵站的運營產(chǎn)成嚴(yán)重負荷，存在關(guān)站、停運的風(fēng)險。對于已建成并投入運營的地鐵站，隨著周邊環(huán)境以及地鐵線網(wǎng)的發(fā)展，其客流性質(zhì)也逐步發(fā)生變化，原有的設(shè)備設(shè)施及布局可能不是最優(yōu)設(shè)置方式，解決的主要做法是優(yōu)化布局結(jié)構(gòu)，以達到緩解客流壓力目的。如文獻[1]通過調(diào)整閘機布局方式來優(yōu)化車站整體閘機通過能力，文獻[2]通過增設(shè)閘機、安檢機以及增加兩者之間的距離來降低乘客空間占有量的減少，以達到緩解擁堵程度的目的，還有許多研究都以改造設(shè)備設(shè)施布局為切入點增強車站的客流組織能力，這種方法往往立竿見影，但改造設(shè)備設(shè)施布局不僅花費巨大，還有后期再次變更需求的可能性。本文以建成的地鐵站為例，研究如何利用現(xiàn)有條件對客流組織進行優(yōu)化，減少客流交叉影響，加快客流流量速率，縮短乘客的在站停留時間。

1 Anyloigc

行人仿真軟件領(lǐng)域主要有Legion，STEPS，SimWalk，Anylogic，建模方法分別為元胞自動機及社會力學(xué)模型，通過應(yīng)用范圍、易學(xué)程度以及技術(shù)成熟性，本文選擇Anylogic作為仿真軟件，Anylogic行人庫是基于社會力學(xué)模型的智能體建模方式，不僅能捕捉到整個行人流的動態(tài)和非線性關(guān)系，還能關(guān)注個體(Agent)的行為與其群體(Agents)之間的關(guān)系，因此，能準(zhǔn)確反映現(xiàn)實世界個體與個體、個體與群體之間的交互方式。同時，Anylogic還支持與交通庫一起實現(xiàn)人、車混合仿真，這使得基于社會力學(xué)模型的智能體建模方式在交通領(lǐng)域應(yīng)用更具有優(yōu)勢，可利用Anylogic仿真技術(shù)搭建地鐵仿真模型。

2 參數(shù)配置

客流的不均衡輸入是造成地鐵站安全運營風(fēng)險的主導(dǎo)因素，首先要對車站的進站客流進行統(tǒng)計分析。以北九水站為例，北九水站分A、B兩個出入口，A口主要是附近的周邊通勤客流，B口主要是去北九水風(fēng)景區(qū)的旅游客流，選取歷史客流量最高一天的客流作為仿真客流數(shù)據(jù)，如圖1所示。

圖1 北九水站高峰客流

從圖1可以看出，09:30—11:00是出站客流高峰期，17:00—18:00則是進站客流高峰期，這符合旅游站的客流特點，客流的到達時間間隔服從指數(shù)分布，D.G.Kendall在1953年提出的排隊論模型中就有對此類問題的統(tǒng)計及證明，所以此處省去統(tǒng)計證明。通過現(xiàn)場數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，自動售票機服務(wù)時間大致服從三角分布，即自動售票機單個服務(wù)時間上限為43 s，下限為14 s，最可能值的服務(wù)時間為30 s。安檢機與閘機的服務(wù)時間則服從均勻分布，即安檢機服務(wù)時間大致在6～10 s，而通過閘機則時間較短，大致為2～3 s。各項服務(wù)設(shè)施的屬性與參數(shù)如表1所示。

表1 北九水站服務(wù)設(shè)施

3 數(shù)據(jù)分析

從圖1可以看出北九水站的客流高峰是進站高峰與出站高峰錯開，將高峰小時客流參數(shù)輸入模型進行觀察，在模型運行9 min后發(fā)現(xiàn)站廳非付費區(qū)客流密度逐步增大(見圖2)，主要集中在自動售票機以及安檢前，此外自動扶梯拐角處及付費區(qū)閘機一旁也呈現(xiàn)較深的顏色，這主要是出站客流與進站客流交叉導(dǎo)致行人速度減慢造成積壓，自動售票機前有少量的排隊，下面對客流密度較大的地方逐個進行優(yōu)化。

圖2 北九水站優(yōu)化前客流密度

在從(站廳層)非付費區(qū)進入到付費區(qū)這一環(huán)節(jié)時，安檢通過能力始終是制約客流流動的瓶頸，一般采取增加安檢通道或無包手檢通道。此處將模型安檢服務(wù)設(shè)置成雙通道服務(wù)，目的是降低該區(qū)域客流密度的增長速率，同時安檢區(qū)域前設(shè)置回形鐵馬陣及隔欄，其目的有兩方面：一是降低客流密度、加快客流流量速率，二是減少客流交叉、緩解擁堵程度。在電扶梯拐角處，用鐵馬分割上下行客流，避免客流交叉堆積。安檢處設(shè)置引導(dǎo)人員，減少安檢機的服務(wù)時間，縮短排隊等候時間，優(yōu)化措施方案如圖3所示，優(yōu)化后的客流密度如圖4所示。

圖3 北九水站優(yōu)化措施方案

圖4 北九水站優(yōu)化客流密度

圖5 乘客在站停留時間對比

表2 優(yōu)化前后運行指標(biāo)比較及變化情況

4 結(jié) 論

本文是在不改變原有車站結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，基于Anylogic軟件對車站仿真進行研究。以北九水站為例進行軟件的應(yīng)用驗證，分析了地鐵站存在的瓶頸，通過采取一些措施優(yōu)化客流組織行為，通過對比數(shù)據(jù)得出優(yōu)化措施是可行和有效的。研究存在的不足是一些其他的評價指標(biāo)沒能納入到評價體系中，僅通過區(qū)域客流密度及車站客流運轉(zhuǎn)率來評價優(yōu)劣，顯得有些單薄。期望在后續(xù)研究中：一是能擴大研究成果，對換成站、大客流站進行仿真模擬；二是總結(jié)歸納形成客流組織評價體系。