曠 愷，何法江，呂鴻雁 （上海工程技術(shù)大學(xué) 航空運(yùn)輸學(xué)院，上海 200000）

0 引 言

在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，各種物流形式層出不窮，同時(shí)巨大的物流運(yùn)輸需求也使得地鐵需要承擔(dān)更多壓力。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者已經(jīng)將眼光投向城市內(nèi)的地鐵物流運(yùn)輸，其主要研究方向有三種：地下貨運(yùn)系統(tǒng)、地下物流系統(tǒng)以及地下分揀通道系統(tǒng)[1]。例如陳一村等設(shè)計(jì)了一種遺傳算法，利用地鐵系統(tǒng)建立了具有時(shí)間窗的城內(nèi)快遞路徑優(yōu)化模型（POM），以降低成本，提高效率，提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度，緩解道路擁擠和減少空氣污染[2]。王通等提出了一種新的城市物流系統(tǒng)，將公共地鐵服務(wù)與傳統(tǒng)貨運(yùn)車(chē)輛運(yùn)營(yíng)相結(jié)合，有效地將貨物從郊區(qū)運(yùn)輸?shù)绞兄行摹Ｔ撓到y(tǒng)緩解了交通擁堵、環(huán)境影響和送貨延誤等城市交通問(wèn)題[3]。童勝昌等提出了具有兩級(jí)軸輻結(jié)構(gòu)的三階段優(yōu)化模型，以建立城市地鐵物流網(wǎng)絡(luò)；并以上海為實(shí)證案例，論證適合上海地鐵物流網(wǎng)絡(luò)的布局優(yōu)化方案。通過(guò)敏感性分析不同容量參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)布局的影響[4]。劉亞楠等以企業(yè)和用戶(hù)為起始點(diǎn)，以地鐵與地面配送車(chē)輛的容量為約束條件，優(yōu)化地鐵和地面物流的配送路徑，形成函數(shù)并建立模型，從而使得運(yùn)輸、車(chē)輛以及時(shí)間成本最小[5]。劉蘊(yùn)博等將城市里完善的軌道交通網(wǎng)絡(luò)與無(wú)人駕駛配送車(chē)及智能貨箱相結(jié)合，以及專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的配套基站，使快遞收發(fā)模式達(dá)到高效率、個(gè)性化且成本低的目標(biāo)[6]。孫煜晴在Excel軟件的基礎(chǔ)上利用精確重心法和層次分析法，為物流配送中心的選址提供了簡(jiǎn)便、快捷的運(yùn)算方法，并對(duì)地鐵的物資倉(cāng)庫(kù)設(shè)置進(jìn)行了探討[7]。

然而，在微觀方面，貨物配送對(duì)地鐵站中行人換乘的影響通常被忽略，配送人員與普通乘客有著不同特性，通常情況下，配送人員更加注重?fù)Q乘的效率以及自身和貨物的安全。在地鐵站等客流高密度場(chǎng)所，若配送人員不能及時(shí)安全地疏散，且處于擁擠狀況下，很容易造成貨物損傷甚至自身與他人受傷。因此，個(gè)人物流運(yùn)輸進(jìn)入地鐵站的研究是非常必要的。

1 配送人員地鐵換乘的可能影響因素

1.1 配送人員自身因素

1.1.1 年齡

配送人員從年齡上主要分為青年、中年與老人，不同年齡階段行人的地鐵換乘差異主要體現(xiàn)在行走速度與通過(guò)服務(wù)設(shè)施速度上，速度由慢到快分別是老人、中年與青年。在物流配送中，配送人員主要為青年與中年。

1.1.2 性別

配送人員的性別分為男性與女性，不同性別行人的地鐵換乘差異主要體現(xiàn)在行走速度上，其中兩者步頻相近，男性比女性步幅大。

1.1.3 攜帶貨物的尺寸

配送人員攜帶的貨物可以分為大型貨物、中型貨物與小型貨物。不同攜帶貨物的配送人員在行走速度和通過(guò)各種服務(wù)設(shè)施與狹窄通道時(shí)存在差異，具體而言，隨著貨物體積越大，行人的行走速度和通過(guò)各種服務(wù)設(shè)施與狹窄通道的速度越慢。

1.2 環(huán)境與設(shè)施

1.2.1 站內(nèi)外銜接

軌道交通的銜接方式主要有步行、自行車(chē)、公交車(chē)、出租車(chē)和私家車(chē)五種，不同的銜接方式滿(mǎn)足不同行人的需求[8]。

1.2.2 總體布局和行人的行走路線規(guī)劃

車(chē)站的總體布局和行人的行走路線規(guī)劃需要解決客流的集散、換乘，同時(shí)保證整條線路中的技術(shù)設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)、信息控制、運(yùn)行管理，以確保交通的通暢、便捷、準(zhǔn)時(shí)和安全[9]。

1.2.3 服務(wù)設(shè)施分布

軌道交通車(chē)站的服務(wù)設(shè)施通常有站臺(tái)、扶梯、自動(dòng)扶梯、升降自動(dòng)扶梯、售票處、安檢門(mén)、檢票口等，服務(wù)設(shè)施的多寡、位置的擺放直接影響行人換乘的效率、流暢性與協(xié)調(diào)性[10]。

2 錦泰廣場(chǎng)站建模

2.1 錦泰廣場(chǎng)站的基本情況

地鐵錦泰廣場(chǎng)站是長(zhǎng)沙地鐵2號(hào)線、長(zhǎng)株潭城際鐵路換乘車(chē)站，位于長(zhǎng)沙市芙蓉區(qū)東二環(huán)錦泰廣場(chǎng)的西南部，車(chē)站設(shè)有4個(gè)出入口，其中修建在錦泰家園北側(cè)的1號(hào)口暫未開(kāi)放，2號(hào)、3號(hào)、4號(hào)口分別設(shè)置于錦泰商務(wù)大廈旁、荷花園中國(guó)電信大樓對(duì)面與錦泰廣場(chǎng)內(nèi)，運(yùn)行時(shí)間為每天的6:31—23:30，客流量大。

通過(guò)實(shí)地調(diào)查統(tǒng)計(jì)得知，錦泰廣場(chǎng)站行人多為商旅乘客、旅游乘客與通勤乘客，行人結(jié)構(gòu)復(fù)雜，攜帶貨物的行人較多；與較多配送人員進(jìn)行換乘情況相似，客流高峰時(shí)間為18:00—19:00，客流約為3 600人/小時(shí)，在該時(shí)段各服務(wù)設(shè)施都有不同程度的排隊(duì)與擁堵，本文就行人換乘排隊(duì)、擁堵問(wèn)題進(jìn)行原因分析并提出解決方法。

2.2 模型參數(shù)選擇

本文基于Anylogic建立模型，其仿真參數(shù)設(shè)置分為行人參數(shù)與服務(wù)設(shè)施參數(shù)兩部分。

2.2.1 行人參數(shù)

針對(duì)錦泰廣場(chǎng)站行人結(jié)構(gòu)復(fù)雜，男女比例接近1:1且攜帶貨物情況較多，模型對(duì)貨物與換乘效率進(jìn)行影響分析，因此，模型設(shè)置了多個(gè)行人來(lái)源參數(shù)，主要包括行人的行走速度與行人自身的面積，如表1所示[11]。

表1 行人的行走速度與半徑

2.2.2 服務(wù)設(shè)施參數(shù)

錦泰廣場(chǎng)站的服務(wù)設(shè)施主要有自動(dòng)售票機(jī)、安檢門(mén)、檢票閘機(jī)以及自動(dòng)扶梯。其中，通過(guò)調(diào)查，模型采用符合實(shí)際的10.0~25.0s均勻分布描述自動(dòng)售票機(jī)的個(gè)人花費(fèi)時(shí)間；同樣，模型選擇1.0~4.0s、2.0~3.0s分別描述安檢門(mén)與檢票閘機(jī)的行人通過(guò)時(shí)間；自動(dòng)扶梯運(yùn)行速度為0.65m/s，符合安全規(guī)定；后續(xù)構(gòu)成改變，行人通過(guò)各種服務(wù)設(shè)施時(shí)間也隨之調(diào)整。

2.3 模型及換乘流程圖

本文以長(zhǎng)沙地鐵2號(hào)線錦泰廣場(chǎng)站作為仿真分析對(duì)象。該站分為上下兩層，上層有四個(gè)出入口，總體構(gòu)造為東西對(duì)稱(chēng)，其主要服務(wù)設(shè)施有2個(gè)安檢門(mén)、2個(gè)自動(dòng)售票處、2處檢票口以及自動(dòng)扶梯。根據(jù)該站的平面圖與實(shí)地調(diào)查結(jié)果，本文以Anylogic行人建模庫(kù)繪制出3D模型與行人換乘邏輯流程圖，如圖1、圖2、圖3所示。

圖1 錦泰廣場(chǎng)3D模型圖

圖2 行人進(jìn)站換乘邏輯流程圖

圖3 行人出站換乘邏輯流程圖

3 換乘過(guò)程的主要影響因素仿真分析

通過(guò)實(shí)地調(diào)查與模型仿真得知，當(dāng)客流量在高峰時(shí)段為3 600人/小時(shí)時(shí)，換乘系統(tǒng)的部分區(qū)域密度較高，各服務(wù)設(shè)施開(kāi)始排隊(duì)，形成擁堵。因此，本文對(duì)可能易導(dǎo)致各服務(wù)設(shè)施排隊(duì)擁堵的因素進(jìn)行仿真分析。

3.1 性別與年齡因素

行人本身的特征通常有性別與年齡層次的不同。通過(guò)觀察可知，男女行人主要在行走速度上稍存差異，在通過(guò)服務(wù)設(shè)施、路線選擇上無(wú)明顯不同。在一定比例的配送人員參與換乘的情況下，分別將配送人員分配給男性和女性，得到仿真結(jié)果，前者的平均換乘時(shí)間為173s，后者的平均換乘時(shí)間為175s，并無(wú)明顯區(qū)別。

從年齡來(lái)看，青年、中年與他們攜帶的兒童在行走和通過(guò)服務(wù)設(shè)施時(shí)都保持較快速度，老年人及其攜帶的兒童的速度則有較大差距，如前者的行走速度大約為1.43m/s，使用自助售票機(jī)的時(shí)間為10.0~20.0s，后者的行走速度大約為1.62m/s，使用自助售票機(jī)的時(shí)間為15.0~30.0s，然而，物流配送人員主要集中于青年與中年，因此年齡對(duì)配送人員換乘的影響也是極小的。

3.2 貨物尺寸因素

本文將貨物分為大型貨物、中型貨物與小型貨物。由于配送人員負(fù)重、通過(guò)安檢需要對(duì)貨物進(jìn)行檢查，攜帶貨物的行人往往要比未攜帶貨物的行人的換乘效率低，通過(guò)對(duì)行人的調(diào)查與統(tǒng)計(jì)得到各類(lèi)行人的平均行走速度、通過(guò)安檢時(shí)間與檢票時(shí)間分別為①不攜帶貨物：1.45m/s、1.0~3.0s、2.0~3.0s；②攜帶小型貨物：1.43m/s、2.0~4.0s、2.0~3.0s；③攜帶中型貨物：1.35m/s、2.0~5.0s、2.0~3.0s；④攜帶大型貨物：1.16m/s、2.0~5.0s、2.0~4.0s。

用以上4種情況作為行人來(lái)源分別進(jìn)行仿真，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得到4種攜帶貨物情況的行人的換乘時(shí)間分別為165s、173s、175s、188s，相較于不攜帶貨物的行人，攜帶小型貨物行人的換乘效率降低了約5%，攜帶中型貨物行人的換乘效率降低了約6%，攜帶大型貨物的行人的換乘效率降低了約14%，如圖4所示[12]。

圖4 各類(lèi)行人換乘平均時(shí)間折線圖

3.3 設(shè)施因素

在考慮部分行人屬于配送人員攜帶貨物的基礎(chǔ)上，當(dāng)部分地鐵由于設(shè)施故障或其他原因停用時(shí)，換乘系統(tǒng)可能發(fā)生擁堵甚至無(wú)法正常運(yùn)行，如地面維修導(dǎo)致某條行走路線中斷或自動(dòng)扶梯故障無(wú)法使用等。本文建立模型檢測(cè)以上兩種情況發(fā)生時(shí)換乘系統(tǒng)是否還能正常運(yùn)行[13]。

3.3.1 某條線路中斷

錦泰廣場(chǎng)站東西方向?qū)ΨQ(chēng)，行人行走線路為地下層站臺(tái)下車(chē)，通過(guò)兩側(cè)步梯或自動(dòng)扶梯到達(dá)地面層，到達(dá)檢票閘機(jī)處并通過(guò)，離開(kāi)地鐵站。此次模型中，當(dāng)左側(cè)檢票閘機(jī)前的路面維修導(dǎo)致此線路中斷，行人到達(dá)地面層后只能去往右側(cè)檢票口并通過(guò)。模型運(yùn)行1min后，右側(cè)檢票口便擁擠堵塞，顯然，這是由于行人行走線路過(guò)于簡(jiǎn)單、容錯(cuò)率低，一旦有路線不能正常通行，行人將不能及時(shí)疏散，極有可能造成危險(xiǎn)，如圖5所示[14]。

圖5 行人線路中斷示意圖

3.3.2 自動(dòng)扶梯故障

此次模擬錦泰廣場(chǎng)站左側(cè)自動(dòng)扶梯發(fā)生故障而無(wú)法運(yùn)行，行人只能通過(guò)左側(cè)步梯或者右側(cè)步梯與自動(dòng)扶梯到達(dá)地面層完成換乘。在模型運(yùn)行30min后，系統(tǒng)依舊穩(wěn)定運(yùn)行，區(qū)域密度并未明顯增加，說(shuō)明錦泰廣場(chǎng)站在兩層連接處的通行能力有足夠富余，滿(mǎn)足行人安全疏散的要求，如圖6所示[15]。

圖6 自動(dòng)扶梯故障示意圖

4 錦泰廣場(chǎng)站存在的問(wèn)題及優(yōu)化方案

通過(guò)對(duì)錦泰廣場(chǎng)站的調(diào)查與分析，考慮各類(lèi)行人的特征，設(shè)置相應(yīng)的行人參數(shù)與設(shè)施參數(shù)模擬錦泰廣場(chǎng)站（圖7），模型運(yùn)行30min后，出站檢票口每條隊(duì)列的平均排隊(duì)人數(shù)穩(wěn)定在3.5人左右，這表明此處行人換乘的流暢性與協(xié)調(diào)性還存在問(wèn)題。本文就此問(wèn)題提出優(yōu)化方案并進(jìn)行驗(yàn)證，優(yōu)化方案如下。

圖7 出站檢票口排隊(duì)情況

4.1 將自動(dòng)扶梯與檢票口的距離拉長(zhǎng)

模型將自動(dòng)扶梯與檢票機(jī)分別向左、右移動(dòng)，使得行人從自動(dòng)扶梯到檢票口的行走時(shí)間增加，檢票機(jī)有更多時(shí)間完成對(duì)到達(dá)此處的行人的服務(wù)，優(yōu)化后行人的平均排隊(duì)長(zhǎng)度約為2.3人（圖8）。

圖8 方案一優(yōu)化后出站檢票口排隊(duì)情況

4.2 增加一個(gè)檢票機(jī)

模型將四個(gè)檢票機(jī)增加為五個(gè)檢票機(jī)，增加的服務(wù)設(shè)施分擔(dān)了行人到來(lái)的壓力，降低了此處的區(qū)域密度，優(yōu)化后行人的平均排隊(duì)長(zhǎng)度約為0.6人，極大提高了行人換乘的流暢性（圖9）。

圖9 方案二優(yōu)化后出站檢票口排隊(duì)情況

5 結(jié) 論

本文通過(guò)對(duì)錦泰廣場(chǎng)站內(nèi)結(jié)構(gòu)與設(shè)施分布情況進(jìn)行調(diào)查、對(duì)行人特性進(jìn)行分析，用Anylogic繪制出錦泰廣場(chǎng)站的行人換乘模型，分析了配送人員自身的性別、年齡與攜帶貨物的尺寸對(duì)換乘效率的影響，以及設(shè)施因素對(duì)行人換乘起到的作用，得到攜帶貨物的尺寸是對(duì)行人換乘影響最大的因素，并發(fā)現(xiàn)當(dāng)錦泰廣場(chǎng)站的某條行人線路中斷時(shí)，換乘系統(tǒng)將無(wú)法正常運(yùn)行，存在安全隱患。在正常情況下仿真后，結(jié)果顯示出站檢票處的排隊(duì)人較多，本文提出兩項(xiàng)優(yōu)化措施并驗(yàn)證有效。仿真成果為引進(jìn)更多配送人員走入地鐵與車(chē)站換乘設(shè)計(jì)提供了參考建議，后續(xù)或可在保證換乘效率不受較大影響的前提下，探討如何使地鐵分擔(dān)更多物流配送人員，減輕其他交通的壓力。