孫雨婷，成洪博，郭 琪，林綿峰，趙凈潔，李 靜

(1.北京北大千方科技有限公司，北京 100085；2.北京市交通運(yùn)行監(jiān)測調(diào)度中心，北京 100161)

0 引 言

隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國航空運(yùn)輸行業(yè)在過去十幾年中取得了長足的發(fā)展。2019年，全行業(yè)完成旅客運(yùn)輸量65 993.42萬人次，比上年增長7.9%；國內(nèi)航線完成旅客運(yùn)輸量58 567.99萬人次，比上年增長6.9%；國際航線完成率可運(yùn)輸量7 425.43萬人次，比上年增長16.6%[1]。機(jī)場作為城市交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)，承接了大量出行旅客，是客流集散的重要場地?？紤]到旅客在有限的個(gè)人空間下心理壓力較大，容易誘發(fā)客流大規(guī)模擁堵不暢等狀況，增加了疏散困難等事故的發(fā)生幾率[2]。因此及時(shí)地了解、監(jiān)測機(jī)場陸側(cè)客流聚集狀態(tài)十分必要，有目的組織預(yù)警，提高抵港旅客在機(jī)場陸側(cè)區(qū)域的安全性和通暢性，從而緩解交通運(yùn)行及組織壓力，保障旅客在機(jī)場陸側(cè)區(qū)域中的安全，保證機(jī)場樞紐的高效運(yùn)營和正確的指揮管理。

郝曉青采用模糊評(píng)價(jià)法和線性加權(quán)法對(duì)綜合交通樞紐客流狀態(tài)進(jìn)行劃分并對(duì)客流擁擠指數(shù)進(jìn)行定義，且在北京地鐵站復(fù)興門進(jìn)行實(shí)地驗(yàn)證[3]。劉浩然提出了客流密度指數(shù)模型且對(duì)北京地鐵進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證，并將客流密集指數(shù)應(yīng)用到客流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法中[4]。何漢根據(jù)非集計(jì)理論和方法構(gòu)建大型空港客運(yùn)交通樞紐客流疏散Logit模型，并以成都天府機(jī)場為例對(duì)構(gòu)建模型的適用性進(jìn)行驗(yàn)證[5]。肖慧雅借鑒生物學(xué)中傳染病動(dòng)力學(xué)理論的思想，由傳染病在人群中的傳播類比擁堵狀態(tài)在公共交通樞紐內(nèi)的傳播，提出了擁擠態(tài)、非擁擠態(tài)、過渡態(tài)三類客流狀態(tài)的定義，在傳統(tǒng)的連續(xù)型傳染病模型基礎(chǔ)上，建立了離散型客流集散態(tài)勢模型[6]。楊夢鴿參考了RSSB中對(duì)擁擠的解釋定了地鐵換乘樞紐擁擠，首先針對(duì)不同區(qū)域的客流特性定義擁擠度評(píng)價(jià)模型，排隊(duì)區(qū)域擁擠評(píng)價(jià)采用排隊(duì)模型，集散區(qū)域擁擠度評(píng)價(jià)采用TOPSIS法；其次將排隊(duì)區(qū)域和集散區(qū)域的擁擠等級(jí)值作為輸入，選擇TOPSIS法將排隊(duì)區(qū)域和集散區(qū)域結(jié)合評(píng)價(jià)地鐵換乘樞紐擁擠程度[7]。

1 機(jī)場陸側(cè)抵港客流聚集特征分析

(1)時(shí)間分布

機(jī)場陸側(cè)抵港旅客的聚集時(shí)間段與航班抵港時(shí)刻表有著強(qiáng)相關(guān)性。客流的聚集性主要表現(xiàn)為：在航班越密集的時(shí)段內(nèi)，機(jī)場的旅客聚集程度越高，在單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)的旅客數(shù)也越多；同理，在航班越疏散的時(shí)段內(nèi)，機(jī)場的旅客聚集程度越低，在單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)的旅客數(shù)也相對(duì)較少。

(2)空間分布

機(jī)場陸側(cè)抵港旅客普遍出行路徑為：當(dāng)航班抵港機(jī)位為靠橋機(jī)位時(shí)，旅客可以通過廊橋步行至行李提取區(qū)；當(dāng)航班抵港機(jī)位為遠(yuǎn)機(jī)位時(shí)，旅客可以通過擺渡車到達(dá)擺渡車停靠點(diǎn)后步行至行李提取區(qū)。旅客經(jīng)過行李提取區(qū)后到達(dá)機(jī)場出口后，可以通過直梯、扶梯或者步行等多種途徑到達(dá)多種運(yùn)輸方式接續(xù)區(qū)。

2 客流聚集狀態(tài)模型建立

2.1 客流聚集狀態(tài)的劃分

(1)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)

評(píng)價(jià)指標(biāo)是根據(jù)能反映客流聚集狀態(tài)的指標(biāo)而設(shè)置的，選取旅客的密度和單位寬度流率作為客流聚集狀態(tài)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立客流聚集狀態(tài)的因素論域U如下。

U={Up,Uv}

(2)建立評(píng)價(jià)狀態(tài)集合

客流聚集狀態(tài)等級(jí)依次可以劃分為疏散、較疏散、一般、較聚集、聚集這五個(gè)等級(jí)，vi是等級(jí)論域的模糊子集：{V1,V2,V3,V4,V5}。

(3)建立判斷矩陣

由于客流聚集狀態(tài)沒有絕對(duì)的界限，所以用隸屬度來刻畫分級(jí)界限比較合理，且各評(píng)價(jià)指標(biāo)都是以數(shù)值小為最優(yōu)，故采用偏小型分布。根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)值對(duì)應(yīng)各個(gè)狀態(tài)的隸屬度關(guān)系，建立判斷矩陣F。

(1)

(4)權(quán)重的確定

即確定客流聚集狀態(tài)的評(píng)價(jià)指標(biāo)密度、斷面流率對(duì)客流狀態(tài)的影響的程度wi。

(2)

(5)客流聚集狀態(tài)確定

根據(jù)對(duì)客流聚集狀態(tài)的描述，實(shí)時(shí)輸入機(jī)場陸側(cè)區(qū)域旅客的速度、單位寬度流率后，根據(jù)隸屬度函數(shù)可以得到判斷矩陣，依照密度、斷面流率的權(quán)重計(jì)算出客流的聚集狀態(tài)。

(3)

2.2 權(quán)重的確定

應(yīng)用模糊層次分析法分別計(jì)算客流聚集狀態(tài)評(píng)判中評(píng)價(jià)指標(biāo)密度、流率的權(quán)重。首先，在客流聚集狀態(tài)的評(píng)價(jià)指標(biāo)中，采用專家打分法判斷，密度權(quán)重值大于流率權(quán)重值，因此可以按照三標(biāo)度法建立模糊判斷矩陣F=(fij)n×n如下：

(4)

其中s(i)和s(j)分別表示密度因素和流率因素的相對(duì)重要性程度。

(5)

(6)

以W(0)=(0.625,0.375)T作為迭代優(yōu)化的初始值，應(yīng)用迭代公式Vk+1=EVk進(jìn)行優(yōu)化，最終將W=(0.75,0.25)T作為密度因素與流率因素的權(quán)重值。

2.3 隸屬度函數(shù)的確定

用客流疏散度來表示機(jī)場陸側(cè)區(qū)域內(nèi)客流的聚集狀況，客流疏散度是描述旅客在一定區(qū)域內(nèi)的集散程度，把客流疏散度的范圍界定在0～1之間，0表示客流最疏散，1表示客流最聚集。選取機(jī)場陸側(cè)旅客走行區(qū)域范圍內(nèi)旅客的密度和斷面流率作為指標(biāo)，分別建立單因素條件下客流疏散的密度隸屬度函數(shù)和斷面流率隸屬度函數(shù)，從這兩個(gè)方面來反映客流的疏散度。

閾值的確定是客流疏散度劃分的關(guān)鍵，根據(jù)每一個(gè)指標(biāo)的區(qū)間范圍按“客流密集程度”分為5個(gè)檔次，給“疏散”賦值為0，“聚集”賦值為1，中間再分出“較疏散”、“一般”、“較聚集”三個(gè)檔次，采用均數(shù)原則，把0.2，0.4，0.6，0.8作為不同檔次之間的閾值。

由于客流聚集狀態(tài)沒有絕對(duì)的界限，所以用隸屬度來表示較合理。確定函數(shù)的隸屬度公式是進(jìn)行客流聚集狀態(tài)評(píng)判的關(guān)鍵。各評(píng)價(jià)指標(biāo)都是以數(shù)值小為最優(yōu)，因此采用偏小型分布。

在考慮行李因素對(duì)客流聚集狀態(tài)的影響時(shí)，對(duì)大興機(jī)場抵港旅客攜帶行李的情況進(jìn)行了調(diào)查。調(diào)查人數(shù)共計(jì)1 582人，把旅客攜帶行李情況分為四大類并分別統(tǒng)計(jì)各類型情況：

(1)無行李：指乘客不攜帶行李或一個(gè)普通的單肩包(投影面積可忽略)；

(2)小包：指乘客攜帶購物袋、手提包等，在平面上的投影面積小于0.1 m2；

(3)中包：指旅客出差用的雙肩包，在平面的投影面積大于0.1 m2且小于0.2 m2；

(4)大包：指旅客攜帶的拉桿箱，在平面上的投影面積大于0.2 m2且小于0.5 m2。

調(diào)查結(jié)果如表1所示。

表1 旅客攜帶行李調(diào)查結(jié)果

將攜帶各類型行李旅客樣本數(shù)與旅客總數(shù)量的比值作為權(quán)重，可以計(jì)算出旅客攜帶行李情況下的行人空間加權(quán)平均增加值為0.081 m2；行人步速加權(quán)平均減少值為0.06 m/s。

(1)行人密度的隸屬度函數(shù)

研究表明：在步行通道內(nèi)以及出入口處，當(dāng)行人空間大于2.33 m2/人時(shí)，行人間發(fā)生碰撞的概率較低，可以忽略不計(jì)，可以將對(duì)應(yīng)的密度值0.43人/m2作為客流很疏散時(shí)密度的取值；當(dāng)行人空間小于0.25 m2/人時(shí)，隨著行人空間的減小，行人間發(fā)生碰撞的概率很高，達(dá)到行人無法接受的地步，可以將對(duì)應(yīng)的密度值4人/m2作為客流很聚集時(shí)密度的取值。

因此步行通道內(nèi)行人密度的疏散度函數(shù)為：

(7)

由此可以得到步行通道內(nèi)以及出入口處客流安全分級(jí)的密度閾值，同時(shí)考慮行李對(duì)行人空間的影響，如表2所示。

表2 通道內(nèi)客流聚集分級(jí)的密度閾值

通道內(nèi)密度評(píng)價(jià)指標(biāo)采用偏小型分布，根據(jù)上面的隸屬函數(shù)公式，就可以得到不同等級(jí)的密度的隸屬度函數(shù)公式，如下所示。

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(2)斷面流率的隸屬度函數(shù)

在步行通道內(nèi)以及出入口處，當(dāng)行人平均步速大于1.28 m/s時(shí)，行人間距較大，疏散程度較高，不容易聚集，可以將對(duì)應(yīng)的行人通過流率33人/min作為客流很疏散時(shí)通過流率的取值；當(dāng)行人平均步速小于0.43 m/s時(shí)，行人間距極小，與其他行人經(jīng)常不可避免的發(fā)生沖突，可以將對(duì)應(yīng)的行人通過流率104人/min作為客流很聚集時(shí)通過流率的取值。

因此步行通道內(nèi)行人通過流率的疏散度函數(shù)為：

(13)

由此可以得到步行通道內(nèi)以及出入口處客流安全分級(jí)的通過流率閾值，同時(shí)考慮行李對(duì)行人步速的影響，如表3所示。

表3 通道內(nèi)客流聚集分級(jí)的通過流率閾值

與客流密度相同，通道內(nèi)通過流率評(píng)價(jià)指標(biāo)采用偏小型分布，根據(jù)上面的隸屬函數(shù)公式，就可以得到不同等級(jí)的通過流率的隸屬度函數(shù)公式，如下所示。

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

3 大興機(jī)場客流聚集狀態(tài)評(píng)價(jià)

運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)大興機(jī)場樞紐的客流進(jìn)行實(shí)例研究，通過實(shí)地調(diào)查各時(shí)刻步行通道內(nèi)與出入口處的行人交通狀態(tài)，作為下一階段的模糊綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。

根據(jù)前面對(duì)客流聚集等級(jí)的描述，當(dāng)給出樞紐內(nèi)步行通道內(nèi)以及出入口處行人的密度與通過速率后，根據(jù)隸屬度函數(shù)就可以得到模糊關(guān)系矩陣，結(jié)合前述研究中得到的密度與通過速率權(quán)重，可以根據(jù)如下公式計(jì)算出客流的聚集等級(jí)。

B=wR=[w1w2]

(19)

(20)

根據(jù)檢測設(shè)備檢測結(jié)果可知步行通道處的客流密度為2.1人/m2，行人通過流率為67人/min。將密度以及通過流率帶入上文推算的步行通道隸屬度公式中可以得到判斷矩陣，對(duì)于步行通道，采用權(quán)重W=[0.75 0.25]，繼而可以進(jìn)行客流安全等級(jí)評(píng)價(jià)計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如下所示。

[0 0 0 0.565 0.435]

(21)

根據(jù)最大隸屬度原則，判斷出客流的聚集級(jí)別處于第四級(jí)較聚集等級(jí)。

4 結(jié) 語

選取模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)機(jī)場陸側(cè)抵港客流聚集狀態(tài)進(jìn)行劃分，首先選取客流密度及單位寬度流率作為衡量其聚集狀態(tài)的指標(biāo)并計(jì)算權(quán)重，其次考慮到行李對(duì)聚集狀態(tài)指標(biāo)的影響修正各指標(biāo)等級(jí)閾值，再次根據(jù)各指標(biāo)隸屬度函數(shù)建立客流聚集狀態(tài)判斷矩陣模型，最后在大興機(jī)場選取關(guān)鍵區(qū)域?qū)土骶奂癄顟B(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)。研究成果可作為研究機(jī)場陸側(cè)抵港客流聚集狀態(tài)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。下一步將考慮人群構(gòu)成、客流交織對(duì)客流聚集狀態(tài)評(píng)價(jià)的影響，為機(jī)場安全管理提供支撐和保障。