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        基于高鐵與地鐵安檢互認(rèn)的交通適應(yīng)性評價
        ——以蘭州西站仿真分析為例

        2021-03-09 02:17:50賈濤王顯璞
        建筑技藝 2021年12期
        關(guān)鍵詞:西站換乘高峰

        賈濤 王顯璞

        近年來,我國鐵路建設(shè)快速發(fā)展,高鐵網(wǎng)絡(luò)已從“四縱四橫”邁向“八縱八橫”。截至2020年底,我國鐵路運(yùn)營里程已達(dá)14.63萬km,其中高鐵里程達(dá)3.8萬km[1]。以鐵路客站為核心的綜合交通樞紐在城市生活中的作用日益凸顯,既帶動了高鐵經(jīng)濟(jì)圈的發(fā)展,又推動了站城融合,使城市交通與人的行為更為密切。為了出行便捷,人們更加關(guān)注通行效率,城市軌道交通的換乘和多重安檢既不利于客流疏散又降低了出行質(zhì)量。針對以上問題,我國交通運(yùn)輸部于2018年發(fā)布了《城市軌道交通客運(yùn)組織與服務(wù)管理辦法》,要求與火車站、長途客運(yùn)站、機(jī)場等銜接的場所減少重復(fù)安檢,提高通行效率。

        1 安檢互認(rèn)對城市交通與人的適應(yīng)性提升

        1.1 城市交通與人的適應(yīng)性

        適應(yīng)性是一個生物學(xué)概念,在長期的自然選擇下,適應(yīng)性表現(xiàn)為生物體與外界環(huán)境的相互適合[2]。陳秉釗在定義“城市設(shè)計(jì)”時提到“城市設(shè)計(jì)的目的是改進(jìn)人的空間環(huán)境質(zhì)量,從而改進(jìn)人的生活質(zhì)量。城市設(shè)計(jì)的主體不是計(jì)量單位的人,而是在城市空間中運(yùn)動、逗留和感受的人”[3]。

        適應(yīng)性城市設(shè)計(jì)是關(guān)于城市空間和環(huán)境品質(zhì)的物質(zhì)形態(tài)研究,以人及其存在環(huán)境的關(guān)系為中心,從城市的多維整體環(huán)境關(guān)系和人的生理、心理和行為需求出發(fā),對城市生活的方式、場所控制進(jìn)行整合,協(xié)調(diào)城市的社會、經(jīng)濟(jì)形態(tài)和共生關(guān)系,從而使城市更加適合人類居住和發(fā)展[4]。由此可見,若要城市更好地適應(yīng)其主體的需求變化,需要對城市空間和人開展適應(yīng)性設(shè)計(jì)和評價。本文提及的高鐵與地鐵換乘安檢互認(rèn)便是城市環(huán)境、交通設(shè)施與人的協(xié)調(diào)和適應(yīng)性提升的一部分。

        1.2 高鐵與地鐵換乘安檢互認(rèn)實(shí)施現(xiàn)狀

        目前,國內(nèi)共有7個城市開通高鐵與地鐵安檢互認(rèn)(表1)。其中6個站采用了高鐵換乘地鐵的單向安檢互認(rèn),天津站采用了高鐵與地鐵換乘安檢的雙向互認(rèn)。高鐵與地鐵換乘安檢互認(rèn)的設(shè)置模式基本為兩種:1)在高鐵出站通廊外圍增設(shè)安檢設(shè)施,從而形成封閉的場內(nèi)安檢互認(rèn)模式,如上海虹橋火車站;2)設(shè)置獨(dú)立封閉的綠色免檢通道,如深圳北站。

        安檢互認(rèn)提升了出行效率,在理論上得到了各方的認(rèn)同,但具體效率目前尚未有定量的數(shù)據(jù)支撐。本文以蘭州西站為例,采用樞紐空間的BIM模型和實(shí)測客流數(shù)據(jù),通過行人仿真分析,為高鐵與地鐵換乘安檢互認(rèn)效率提供量化數(shù)據(jù)支撐。

        2 安檢互認(rèn)的仿真評價方法

        2.1 行人交通仿真分析

        隨著計(jì)算機(jī)數(shù)字技術(shù)、信息技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,“數(shù)字化技術(shù)方法在城市設(shè)計(jì)中的應(yīng)用發(fā)展標(biāo)志著城市設(shè)計(jì)的數(shù)字化科技創(chuàng)新平臺正在逐步形成”[5]。對城市、交通與行人三者關(guān)系的研究,其核心是對行人交通行為的研究。目前,研究行人的交通行為方法可分為三類,分別為解析法、實(shí)驗(yàn)法和仿真法。由于行人的運(yùn)動較為復(fù)雜且影響因素較多,解析法、實(shí)驗(yàn)法很難做到全面真實(shí),而仿真法則將解析法和實(shí)驗(yàn)法的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,以行人的運(yùn)動行為特性數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),解析運(yùn)動規(guī)律,建立微觀仿真模型,真實(shí)再現(xiàn)行人的交通行為,從而進(jìn)行深入分析[6]。

        表1 國內(nèi)高鐵與地鐵安檢互認(rèn)組織形式及模式

        行人交通仿真分析模型可分為宏觀模型、中觀模型和微觀模型三類[7]。由于微觀模型能反映復(fù)雜的行人運(yùn)動行為,利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和開發(fā)的軟件可快速有效地實(shí)現(xiàn)行人仿真建模和計(jì)算分析。因此,微觀模型成為分析行人運(yùn)動行為的主流模型,開發(fā)了眾多仿真分析軟件,主要包括基于元胞自動機(jī)(CA模型)和社會力模型(SF模型)及由它們改進(jìn)的分析軟件(Legion、STEPS、Building EXODUS、MassMotion、Vissim、SimWalk、Anylogic、NOMAD、SIMULEX等)。這些軟件在行人交通仿真和人員疏散分析評價方面發(fā)揮了重要作用。

        2.2 MassMotion行人交通仿真軟件的應(yīng)用

        進(jìn)入21世紀(jì)后,數(shù)字化建造及設(shè)計(jì)技術(shù)提高了分析軟件的兼容性及整合度。MassMotion軟件可以與BIM模型兼容,識別和導(dǎo)入Revit、Rhino、Sketch Up等3D文件,具有強(qiáng)大的計(jì)算預(yù)測能力,可以高度仿真建筑空間中人的行為狀態(tài),并具有便捷的操作界面和前后處理能力,逐漸成為當(dāng)前應(yīng)用最多的軟件。MassMotion是Oasys開發(fā)的行人仿真軟件[8],其核心定位是模擬可能產(chǎn)生高密度人群集中的大型公共建筑空間,對人員在步行條件下的使用特征、疏散效率進(jìn)行分析評價,并以此來優(yōu)化設(shè)計(jì)方案和管理措施。MassMotion軟件的編制采用了當(dāng)前行人仿真研究領(lǐng)域最具認(rèn)可的社會力模型及理論,德國學(xué)者Helbing[9]等在Lewin提出的社會力概念基礎(chǔ)上,將行人的自身驅(qū)動力、人與人、人與障礙物(邊界)之間的排斥力和吸引力力量化,從而建立了社會力模型。社會力模型是一種微觀連續(xù)性模型,能夠真實(shí)模擬行人的交通行為,分析結(jié)果可信度高。因此,本文的仿真分析和評價采用MassMotion軟件進(jìn)行計(jì)算。

        3 蘭州西站高鐵與地鐵安檢互認(rèn)仿真分析評價

        3.1 蘭州西站實(shí)施安檢互認(rèn)的空間基礎(chǔ)

        蘭州西站是甘肅省規(guī)模最大的鐵路客運(yùn)站,是國內(nèi)一流的現(xiàn)代化大型綜合交通樞紐(圖1)。蘭州西站總建筑面積23.3萬m2,共13臺26線,于2016年底投入使用。站房前后設(shè)南北兩個地面(地下)廣場,地鐵1號線、地鐵2號線在北廣場與高鐵換乘(圖2,3)。由于目前僅地鐵1號線在2019年投入運(yùn)營,因此高鐵與地鐵換乘目前沒有實(shí)施安檢互認(rèn),旅客需重復(fù)安檢(圖4-6)。隨著地鐵2號線即將開通運(yùn)營,蘭州西站高鐵與地鐵1號線、地鐵2號線在北廣場地下的換乘將改造為安檢互認(rèn)。

        1 鳥瞰

        2 高鐵與地鐵關(guān)系位置示意圖

        3 高鐵與地鐵換乘剖透視示意圖

        4 高鐵與地鐵換乘重復(fù)安檢現(xiàn)狀平面圖

        5 高鐵與地鐵換乘客流空間流程圖

        6 高鐵出站通廊與地鐵換乘站剖面關(guān)系圖

        蘭州西站高鐵與地鐵安檢互認(rèn)的方式是在高鐵出站通廊外圍增設(shè)安檢,從而形成封閉的免檢區(qū)域,旅客可由高鐵出站通廊平接地鐵換乘廳與地鐵1號線、地鐵2號線換乘。獨(dú)立、封閉的綠色免檢通道因服務(wù)旅客的受益面小,經(jīng)比選后沒有考慮(圖7)。

        3.2 仿真建筑模型構(gòu)建和客流數(shù)據(jù)選取及評價指標(biāo)

        3.2.1 仿真建筑模型的構(gòu)建

        根據(jù)蘭州西站的建筑空間構(gòu)建BIM模型,安檢設(shè)施等根據(jù)現(xiàn)狀設(shè)置和調(diào)整,以保證仿真分析與實(shí)際建筑空間相符(圖8)。仿真分析的客流量采用當(dāng)前車站實(shí)際數(shù)據(jù),確保分析數(shù)據(jù)的真實(shí)客觀和分析結(jié)論的可信。

        3.2.2 仿真客流數(shù)據(jù)選取

        仿真計(jì)算的客流數(shù)據(jù)如表2所示,2019年蘭州西站年發(fā)送量約1 300萬人次,日均發(fā)送量約3.5萬人/日,其中一般高峰日發(fā)送量約7萬人/日,極端高峰日10.5萬人/日(2019年國慶節(jié)期間高峰日)。根據(jù)統(tǒng)計(jì),軌道交通換乘占比40%。

        3.2.3 仿真評價指標(biāo)的選取

        仿真評價指標(biāo)參考相關(guān)設(shè)計(jì)規(guī)范和研究成果,選取反應(yīng)個體效率的速度比和個人換乘時間以及場所(區(qū)域)平均密度三個指標(biāo)來進(jìn)行仿真分析和評估。換乘旅客速度比是指個體當(dāng)前速度與其期望正常速度的比率,以此來評價旅客在換乘過程中的速度效率(個體的期望速度取規(guī)范提出的理想?yún)⒖贾?.35m/s)。個人換乘時間表示旅客從出高鐵站臺層抵達(dá)地鐵站臺層完成換乘的總時長(單位:min),以此來評價換乘的時間效率。平均密度是指在仿真過程中選定區(qū)域內(nèi)個體的平均密度,本文選擇地鐵進(jìn)站安檢入口處的平均密度,以此來評價區(qū)域的擁擠程度。

        采用不同顏色來代表換乘速度比和區(qū)域平均密度的服務(wù)等級和水平,評價標(biāo)準(zhǔn)為Massmotion自帶的服務(wù)等級指標(biāo)[8,10],將C級作為分界點(diǎn),即C級及以上為良好。

        3.3 仿真計(jì)算結(jié)果的分析評價

        仿真分析中的旅客客流將直接影響仿真結(jié)果,本次仿真時長為60min,選取2號站臺的到達(dá)客流作為仿真換乘對象,模型中站臺客流到達(dá)時間點(diǎn)為仿真開始后的第22min,此時仿真情況較為穩(wěn)定,具有代表性。為此,數(shù)據(jù)分析時段截取第22min至第60min,此段時間為本項(xiàng)目的仿真全過程。

        3.3.1 換乘過程個體速度比分析

        個體速度比反映所有個體在仿真過程中達(dá)到期望速度的水平,以不同顏色代表不同速度比。X軸代表時間點(diǎn),Y軸代表從高鐵站臺換乘地鐵全過程的旅客個體數(shù)。從極端高峰日重復(fù)安檢狀態(tài)下?lián)Q乘個體速度比可見(圖9),整個仿真過程中大部分旅客在大部分的時間內(nèi)速度比小于0.563,速度服務(wù)水平達(dá)到F級(臨界值)的比例達(dá)到70%。其中第30min(地鐵安檢時)旅客速度比小于0.563的人數(shù)為260人(換乘客流285人的90%),其原因是旅客到達(dá)地鐵安檢區(qū)已存在部分排隊(duì)現(xiàn)象。第32min后旅客開始陸續(xù)完成地鐵進(jìn)站安檢,紅色比例開始下降,直至第53min最后一人完成換乘。最快完成換乘的旅客換乘時間為9min,最遲完成換乘的旅客換乘時間為31min。

        而反觀極端高峰日安檢互認(rèn)狀態(tài)下?lián)Q乘個體速度比(圖10),整個仿真過程中速度比小于0.563的比例僅為38%,第27min旅客開始陸續(xù)完成地鐵進(jìn)站安檢,直至第32min最后一人完成換乘。最快完成換乘的旅客換乘時間為5min,最遲完成換乘的旅客換乘時間為10min。

        表2 蘭州西站高峰日單向換乘比例及客流量

        7 擬改造實(shí)施的換乘安檢互認(rèn)平面布置圖

        8 高鐵出站通廊換乘地鐵局部模型圖

        9 極端高峰日重復(fù)安檢狀態(tài)下?lián)Q乘個體速度比圖

        10 極端高峰日安檢互認(rèn)狀態(tài)下?lián)Q乘個體速度比圖

        表3 旅客平均換乘時間表

        安檢互認(rèn)可以顯著提升旅客的換乘速度,在極端高峰日情景下,旅客速度服務(wù)水平C級及以上狀態(tài)的比例提升27%,F(xiàn)級速度服務(wù)水平的比例下降32%。本文還仿真分析了一般高峰日在重復(fù)安檢和安檢互認(rèn)兩種狀態(tài)下的換乘個體速度比,在實(shí)施安檢互認(rèn)后,一般高峰日旅客速度服務(wù)水平C級及以上狀態(tài)的比例可提升19%,F(xiàn)速度服務(wù)水平的比例下降23%。

        3.3.2 旅客平均換乘時間分析

        重復(fù)安檢和安檢互認(rèn)兩種狀態(tài)下旅客在極端高峰日和一般高峰日情景下的平均換乘時間見表3,極端高峰日情景下安檢互認(rèn)可提升旅客換乘效率47%,一般高峰日也可提升旅客換乘效率23%。

        3.3.3 換乘地鐵安檢區(qū)的平均密度分析

        影響旅客換乘服務(wù)水平的關(guān)鍵區(qū)域在于地鐵進(jìn)站安檢區(qū)。現(xiàn)狀的地鐵安檢口在兩側(cè)并對應(yīng)地鐵檢票口,安檢入口處設(shè)一定的排隊(duì)隔離措施。實(shí)施安檢互認(rèn)后,取消兩側(cè)的安檢設(shè)施,換乘旅客由高鐵出站通廊平接進(jìn)地鐵。因目前換乘地鐵需重復(fù)安檢,在極端高峰日情景下,排隊(duì)隔離區(qū)外的80%等候區(qū)域的服務(wù)等級處于F級(圖11),擁堵嚴(yán)重。在一般高峰日情景下,80%等候區(qū)域的服務(wù)等級也處于C級及以上水平(圖12)。而實(shí)施換乘安檢互認(rèn)后,極端高峰日與一般高峰日在地鐵進(jìn)站閘機(jī)處基本無擁堵現(xiàn)象,區(qū)域服務(wù)水平均處于A級或B級(圖13,14)。

        實(shí)施安檢互認(rèn)后,仿真計(jì)算顯示,在極端高峰日情景下,地鐵進(jìn)站區(qū)域擁堵顯著下降,處于E級及F級區(qū)域的面積比重復(fù)安檢狀態(tài)減少68%;在一般高峰日情景下,處于E級及F級區(qū)域的面積也比重復(fù)安檢狀態(tài)減少11%。

        4 結(jié)語

        通過對蘭州西站高鐵與地鐵換乘實(shí)施安檢互認(rèn)進(jìn)行仿真分析,蘭州西站高鐵換乘地鐵在實(shí)施安檢互認(rèn)后,能在極端高峰日情景下顯著提升旅客47%的換乘效率,處于E級及F級的地鐵進(jìn)站區(qū)域擁堵面積減少68%,可有效解決旅客的換乘擁堵,提高服務(wù)旅客的水平。

        本文對高鐵換乘地鐵實(shí)施安檢互認(rèn)提升換乘效率的仿真量化分析及評價研究方法,可為我國其他城市交通樞紐的安檢互認(rèn)提供借鑒和參考。當(dāng)然本文的研究是在蘭州西站目前的空間、功能、流線基礎(chǔ)上,通過改造和調(diào)整安檢設(shè)置來實(shí)施高鐵換乘地鐵的安檢單向互認(rèn)。今后我國交通樞紐高鐵與地鐵換乘安檢的雙向互認(rèn),還需分析交通樞紐的規(guī)劃和設(shè)計(jì)以及運(yùn)維管理,包括安檢雙向互認(rèn)的進(jìn)出站空間、功能、流線和消防疏散以及安檢等級的協(xié)同等。

        安檢互認(rèn)節(jié)約了旅客的出行換乘時間,隨著旅客擁堵現(xiàn)象的緩解,人員的聚集風(fēng)險和健康安全風(fēng)險也隨之下降。所以,城市公共服務(wù)便捷化不僅是減少重復(fù)安檢,更主要是把“以人為本”滲透到公共服務(wù)的各環(huán)節(jié)中,讓城市交通和人和諧共生。

        11 極端高峰日地鐵進(jìn)站安檢區(qū)平均密度圖

        12 一般高峰日地鐵進(jìn)站安檢區(qū)平均密度圖

        13 極端高峰日安檢互認(rèn)地鐵進(jìn)站區(qū)平均密度圖

        14 一般高峰日安檢互認(rèn)地鐵進(jìn)站區(qū)平均密度圖

        圖表來源

        1 同濟(jì)大學(xué)建筑設(shè)計(jì)研究院(集團(tuán))有限公司提供

        2-14 作者自繪

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