段力偉，張開(kāi)萍，符喋潔

（重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院，重慶 400074）

在新冠肺炎防控背景下，為了保證城軌網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)營(yíng)，交通運(yùn)輸部于2022 年3 月發(fā)布《客運(yùn)場(chǎng)站和交通運(yùn)輸工具新冠肺炎疫情分區(qū)分級(jí)防控指南（第七版）》，明確要求高風(fēng)險(xiǎn)所在地區(qū)運(yùn)輸組織場(chǎng)站乘客聚集人數(shù)占設(shè)計(jì)乘客最高聚集人數(shù)的比例應(yīng)不大于50%，中風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)應(yīng)不大于70%。同時(shí)，城軌運(yùn)營(yíng)管理部門(mén)也提出了“增疏導(dǎo)人員、控進(jìn)站速度、控站內(nèi)人員密度、控車(chē)輛滿載率”等措施，倡導(dǎo)乘客在站內(nèi)保持1 m 社交距離。在此背景下，考慮到城軌站點(diǎn)內(nèi)部行人運(yùn)動(dòng)特性，在確保疫情防控要求與日常運(yùn)營(yíng)秩序的情況下，對(duì)站內(nèi)乘客進(jìn)行有效的客流組織顯得尤為重要。

針對(duì)城市軌道交通站內(nèi)客流組織問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)構(gòu)建行人模型、開(kāi)展仿真實(shí)驗(yàn)等手段，對(duì)城軌車(chē)站內(nèi)的客流組織問(wèn)題進(jìn)行研究。Li Z 提出了基于社會(huì)力模型的微觀行人仿真，模擬地鐵站臺(tái)上乘客的上下車(chē)方式,以此來(lái)探討不同客流條件下乘客行為對(duì)下車(chē)效率的影響[1]。李建華等針對(duì)地鐵站人流增多的大客流現(xiàn)象，利用AnyLogic 軟件進(jìn)行全數(shù)據(jù)、全尺寸仿真研究[2]。丁波及朱清波等針對(duì)軌道交通車(chē)站乘客行為對(duì)站內(nèi)設(shè)施設(shè)備布局及換乘通道能力的影響，建立了面向復(fù)雜交織乘客行人流的地鐵站臺(tái)仿真模型，并對(duì)站內(nèi)設(shè)備布局缺陷提出了優(yōu)化改進(jìn)措施[3-4]。張佩浩、孫軍艷等利用AnyLogic 對(duì)樞紐站內(nèi)人流疏散能力及集散能力進(jìn)行評(píng)估優(yōu)化[5-6]。

需要指出的是，既有研究中主要考慮常規(guī)情況下的客流組織問(wèn)題，缺乏疫情防控背景下，對(duì)相關(guān)防疫政策給客流組織帶來(lái)的影響進(jìn)行量化分析。同時(shí)，車(chē)站客流組織不僅受到站內(nèi)行人運(yùn)動(dòng)行為的影響，也與列車(chē)發(fā)車(chē)間隔這一外在因素密切相關(guān)。因此，該文借助AnyLogic 仿真軟件，將列車(chē)運(yùn)行模型和行人走行行為相結(jié)合，對(duì)城市軌道交通換乘站客流組織問(wèn)題進(jìn)行仿真建模研究，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同防疫要求下的客流瓶頸識(shí)別與優(yōu)化，對(duì)疫情防控背景下的城軌運(yùn)營(yíng)管理策略提出改進(jìn)建議。

1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查

仿真實(shí)驗(yàn)選取重慶市軌道交通3 號(hào)線和6 號(hào)線的換乘站紅旗河溝站作為研究對(duì)象。該站3 號(hào)線的站臺(tái)為島式站臺(tái)，6 號(hào)線的站臺(tái)為側(cè)式站臺(tái)。在軌道紅旗河溝站3 號(hào)線與6 號(hào)線實(shí)現(xiàn)了異站臺(tái)垂直換乘。該站共有4 個(gè)出口，周?chē)写笮蜕倘涂瓦\(yùn)樞紐站，通勤客流量大，單日客流量達(dá)到23.3 萬(wàn)乘次。

1.1 站點(diǎn)基礎(chǔ)設(shè)施布局

紅旗河溝站共有地下三層，其中地下一層為站廳層，地下二層為3號(hào)線站臺(tái)層，地下三層為6號(hào)線站臺(tái)層，其中3號(hào)線南北走向，6號(hào)線東西走向。站廳層付費(fèi)區(qū)最寬處約為23 m，東西兩側(cè)各有18 個(gè)檢票口和兩臺(tái)安檢機(jī)；3號(hào)線站臺(tái)為島式站臺(tái)，長(zhǎng)120 m，寬10 m，3 號(hào)線至站廳層通過(guò)中部的兩座樓扶梯進(jìn)行客流轉(zhuǎn)換，3 號(hào)線到6 號(hào)線的換乘通過(guò)南北兩座樓扶進(jìn)行；6 號(hào)線站臺(tái)為側(cè)式站臺(tái)，站臺(tái)長(zhǎng)120 m，站臺(tái)最寬處約為8.5 m，最窄處約為3.5 m，6 號(hào)線和站廳層的客流轉(zhuǎn)換通過(guò)東西側(cè)兩組樓扶梯進(jìn)行，6 號(hào)線和3 號(hào)線的換乘通過(guò)中部?jī)勺鶚翘葸M(jìn)行，如圖1所示。

圖1 紅旗河溝站結(jié)構(gòu)示意圖

1.2 站點(diǎn)客流調(diào)查

依托重慶軌道交通客流分析平臺(tái)，調(diào)查統(tǒng)計(jì)該站點(diǎn)工作日進(jìn)出站客流量及站內(nèi)各方向換乘客流數(shù)據(jù)，作為仿真輸入?yún)?shù)，如表1、2 所示。

表1 仿真站點(diǎn)進(jìn)出站客流數(shù)據(jù)

表2 各方向客流數(shù)量分配比例表

2 基于AnyLogic的仿真建模

2.1 基于社會(huì)力模型的行人運(yùn)動(dòng)模型

城市軌道交通換乘站是城市大量行人聚集的空間，站內(nèi)行人交織復(fù)雜，客流量大，乘客的走行行為受到諸多因素的影響[7-8]：

1）流線多樣性：乘客為了達(dá)到出行目的，自身會(huì)根據(jù)所掌握的信息和出行經(jīng)驗(yàn)選擇出行方案，因此呈現(xiàn)出運(yùn)動(dòng)流線的多樣性。

2）行為多樣性：空間中的障礙物和其他乘客會(huì)制約行人運(yùn)動(dòng)，當(dāng)站內(nèi)行人和其他乘客發(fā)生沖突時(shí)，會(huì)產(chǎn)生超越、跟隨、排隊(duì)等行為。

實(shí)驗(yàn)選取AnyLogic 作為仿真軟件，該軟件基于社會(huì)力模型，能很好地描述站內(nèi)行人的運(yùn)動(dòng)特性。社會(huì)力模型是1995 年由Helbing 博士提出的一種基于牛頓第二運(yùn)動(dòng)定律描述行人運(yùn)動(dòng)的模型[9]。該模型運(yùn)用數(shù)學(xué)公式來(lái)描述行人的運(yùn)動(dòng)特性，從微觀的層面計(jì)算行人運(yùn)動(dòng)所受到的影響因素。如圖2 所示，社會(huì)力模型將站內(nèi)行人運(yùn)動(dòng)受到的約束描述為三個(gè)力的作用，分別是行人的自主意識(shí)誘發(fā)的自驅(qū)動(dòng)力、行人躲避障礙物的自回避力和行人間保持相對(duì)距離的相互作用力[10]，如式（1）所示：

圖2 社會(huì)力模型示意圖

式中，F(xiàn)i表示行人i運(yùn)動(dòng)受到的合力，fij表示行人i與行人j之間的相互作用力，fai表示行人i向目的地出發(fā)的自驅(qū)動(dòng)力，fsi表示行人i與障礙物之間的相互 作用力，mi表示行人i的質(zhì) 量，ai表示行人i的加速度。

在提出保持一定社交距離乘坐城市軌道交通時(shí)，這一客流組織策略將對(duì)站內(nèi)行人運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生影響，導(dǎo)致站內(nèi)行人走行行為受到其他乘客所處位置的制約，從而改變自己的運(yùn)動(dòng)方向和速度，以維持自己與他人的社交距離?？紤]社交距離的行人運(yùn)動(dòng)，在模型中表現(xiàn)為行人間的相互作用力變化，行人之間努力遵守指定的社交距離。

2.2 仿真實(shí)驗(yàn)流程

AnyLogic 是一個(gè)多方法系統(tǒng)仿真軟件，其中的行人庫(kù)可直接用于軌道交通站點(diǎn)的仿真建模?；贏nyLogic 的軌道交通站點(diǎn)客流仿真實(shí)驗(yàn)全過(guò)程如圖3 所示，該流程一共分為六個(gè)部分，具體工作內(nèi)容如下[11-12]。

圖3 基于AnyLogic的行人仿真實(shí)驗(yàn)流程圖

1）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查：收集這次仿真所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，主要包括車(chē)站內(nèi)部設(shè)施布局平面圖、車(chē)站基礎(chǔ)客流量、行人運(yùn)動(dòng)特性相關(guān)數(shù)據(jù)和站內(nèi)行人流線等。

2）建立仿真模型：根據(jù)數(shù)據(jù)繪制實(shí)驗(yàn)的物理模型，確定模型內(nèi)部各設(shè)施設(shè)備之間的關(guān)系和使用情況。根據(jù)站內(nèi)行人流線的調(diào)查，繪制站內(nèi)行人運(yùn)動(dòng)的邏輯模型。將建立的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蛯?shí)際站點(diǎn)運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行對(duì)比，確保實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的真實(shí)性和合理性。

為比較本文方法與常規(guī)葉片圖像分割方法的效果，選用圖1(a)所示的第3幅圖像作為樣本，分別利用本文方法(FIE)及常規(guī)方法(EG，ER2，EGR2，CIVE灰度化后用Otsu方法進(jìn)行分割)進(jìn)行處理，結(jié)果如圖4所示。結(jié)果表明，5類(lèi)方法均可將葉面上的污點(diǎn)(圖4各圖像中右上方圈出部分)分離出來(lái)，但以FIE方法最好；FIE方法能夠很好地把葉片上的主葉脈(圖4中部長(zhǎng)橢圓圈出部分)分割出來(lái)，ER2次之，EGR2能分割出小部分，EG和CIVE基本不能分割出來(lái)；對(duì)于葉面上的蟲(chóng)咬痕跡(圖4下方小橢圓圈出部分)，只有FIE方法有效。

3）根據(jù)研究需要設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)：研究主要考察保持社交距離對(duì)站內(nèi)行人運(yùn)動(dòng)的影響，因此分別對(duì)常規(guī)行人運(yùn)動(dòng)和保持社交距離下的行人運(yùn)動(dòng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

4）輸入仿真數(shù)據(jù)：通過(guò)前期調(diào)研整理的客流數(shù)據(jù)和行人運(yùn)動(dòng)特性數(shù)據(jù)，設(shè)置實(shí)驗(yàn)參數(shù)。結(jié)合實(shí)際情況對(duì)比分析，調(diào)整模型參數(shù)，直至仿真結(jié)果與車(chē)站實(shí)際情況吻合。

5）運(yùn)行仿真：根據(jù)步驟3）設(shè)計(jì)的仿真實(shí)驗(yàn)運(yùn)行仿真模型，通過(guò)AnyLogic 軟件的二維和三維視圖觀察模型運(yùn)行的情況，輸出實(shí)驗(yàn)分析數(shù)據(jù)。

6）分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果：根據(jù)輸出的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析。

2.3 物理模型搭建

整理站點(diǎn)的調(diào)研數(shù)據(jù)，繪制站點(diǎn)各層的平面圖，導(dǎo)入AnyLogic 作為底圖，按10 像素代表實(shí)際中1 m的對(duì)應(yīng)關(guān)系，繪制仿真實(shí)驗(yàn)的物理模型，如圖4 所示。圖中①為站廳層平面模型，②為3 號(hào)線站臺(tái)層平面模型，③為6 號(hào)線站臺(tái)層平面模型。

圖4 仿真實(shí)驗(yàn)物理模型

2.4 邏輯模型搭建

軌道交通站內(nèi)行人運(yùn)動(dòng)流線分為進(jìn)站流線、出站流線、換乘流線三種。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研確定該站點(diǎn)行人運(yùn)動(dòng)流線，如圖5 所示，乘客通過(guò)東西兩側(cè)的入口進(jìn)入站廳層，進(jìn)站乘客根據(jù)乘車(chē)去向選擇樓扶梯到達(dá)指定站臺(tái)層候車(chē)。出站和換乘的乘客下車(chē)進(jìn)入站內(nèi)，選擇樓扶梯到達(dá)指定樓層進(jìn)行換乘或刷卡出站，其中6 號(hào)線換乘3 號(hào)線的乘客需到達(dá)站廳層才能進(jìn)行換乘。

圖5 站內(nèi)行人流線邏輯圖

2.5 列車(chē)運(yùn)行參數(shù)設(shè)置

為保證仿真實(shí)驗(yàn)的真實(shí)性和準(zhǔn)確性，調(diào)查該站點(diǎn)列車(chē)時(shí)刻表作為仿真參數(shù)輸入，如表3 所示。

表3 高峰時(shí)期列車(chē)運(yùn)行時(shí)刻表

圖6 列車(chē)邏輯模型

根據(jù)站點(diǎn)客流量和換乘數(shù)據(jù)，在進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)按統(tǒng)計(jì)結(jié)果設(shè)置相應(yīng)的屬性，以確保仿真模型和真實(shí)站點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)情況一致。

2.6 考慮社交距離的仿真場(chǎng)景設(shè)計(jì)

根據(jù)交通運(yùn)輸部發(fā)布的《客運(yùn)場(chǎng)站和交通運(yùn)輸工具新冠肺炎疫情分區(qū)分級(jí)防控指南（第七版）》，高風(fēng)險(xiǎn)所在地區(qū)運(yùn)輸組織場(chǎng)站乘客聚集人數(shù)占設(shè)計(jì)乘客最高聚集人數(shù)的比例應(yīng)不大于50%，中風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)應(yīng)不大于70%，因此，在實(shí)驗(yàn)中分別設(shè)置客流比例為100%、50%、70%的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景。

根據(jù)交通運(yùn)輸部疫情防控要求，疫情中高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)都應(yīng)保持社交距離出行，社交距離是指自己和他人之間應(yīng)保持的物理距離。在新冠疫情期間，世界衛(wèi)生組織提出，保持一定的社交距離是預(yù)防新冠病毒的有效措施。在人群聚集的場(chǎng)所，如超市、軌道交通站點(diǎn)等都倡導(dǎo)保持社交距離出行，即出行者之間保持一定的距離，以有效預(yù)防病毒傳播[13-14]。針對(duì)疫情防控背景下的人流組織，王宇哲等利用AnyLogic對(duì)社區(qū)核酸檢測(cè)點(diǎn)人流組織問(wèn)題進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)[15]。

針對(duì)城軌站點(diǎn)內(nèi)部疫情防控要求和人流運(yùn)動(dòng)問(wèn)題，利用AnyLogic 軟件中的行人設(shè)置模塊，啟用社交距離選項(xiàng)，定制行人之間的社交距離。在此條件下，行人除非經(jīng)過(guò)密度太高的瓶頸區(qū)域，否則行人運(yùn)動(dòng)過(guò)程將努力遵守彼此之間指定的社交距離，待通過(guò)瓶頸區(qū)域后，行人再次恢復(fù)保持社交距離運(yùn)動(dòng)。

這次仿真實(shí)驗(yàn)分別對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景下（50%進(jìn)站量，保持社交距離r=1 m）、中風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景下（70%進(jìn)站量，保持社交距離r=1 m）和低風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景下（100%進(jìn)站量，不保持社交距離）三種場(chǎng)景進(jìn)行多次仿真實(shí)驗(yàn)，以獲取實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與優(yōu)化

通過(guò)反復(fù)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，并對(duì)站內(nèi)行人速度，站臺(tái)密度等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，具體結(jié)果如下。

3.1 仿真結(jié)果

仿真實(shí)驗(yàn)單次運(yùn)行60 min，取5 次實(shí)驗(yàn)輸出結(jié)果的平均值作為仿真結(jié)果。不同場(chǎng)景下站內(nèi)行人平均速度變化如圖7 所示。

圖7 平均速度變化

從圖7 可以看出，站內(nèi)行人速度呈周期性變化，每個(gè)周期內(nèi)的速度在站內(nèi)密度最小時(shí)達(dá)到峰值?？刂七M(jìn)站量并引入社交距離的控制后，仿真開(kāi)始的5 min 內(nèi)，站內(nèi)乘客數(shù)量較少，社交距離對(duì)行人運(yùn)動(dòng)影響較小。隨著站內(nèi)行人數(shù)量的增加，行人行走速度受到較大的影響，行人運(yùn)動(dòng)在考慮社交距離時(shí)不得不降低行走速度。仿真1 h后，當(dāng)站內(nèi)行人保持1 m社交距離時(shí)，平均速度下降為無(wú)社交距離的49%，此時(shí)，站內(nèi)行人為保持社交距離運(yùn)動(dòng)緩慢。

通過(guò)AnyLogic中的行人密度圖模塊，關(guān)聯(lián)需要顯示行人密度圖的層，在仿真運(yùn)行過(guò)程中觀察各個(gè)區(qū)域的顏色深淺變化情況，從而判斷各區(qū)域行人的密度大小[16]，如圖8所示。該站點(diǎn)高峰小時(shí)站內(nèi)客流密度較大，站內(nèi)高密度區(qū)域集中在3號(hào)線站臺(tái)層和站廳層客流交織區(qū)。

圖8 站內(nèi)行人密度圖

3.2 結(jié)果分析及優(yōu)化

通過(guò)仿真結(jié)果分析可知，由于站廳層和3 號(hào)線站臺(tái)層通過(guò)左右兩側(cè)的樓梯進(jìn)行連接，且3 號(hào)線站臺(tái)層是狹長(zhǎng)形的，行人在下到3 號(hào)線站臺(tái)層后會(huì)在樓梯口附近造成擁擠，形成客流瓶頸。在啟用社交距離后，站內(nèi)客流分布變得更為均衡，但是3 號(hào)線站臺(tái)層密度仍然很大，行人很難維持社交距離。針對(duì)仿真結(jié)果所反映的客流瓶頸，提出以下疏解方案，如表4 所示。

表4 客流瓶頸疏解方案

3.3 優(yōu)化結(jié)果評(píng)價(jià)

通過(guò)對(duì)優(yōu)化后的模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化后行人速度有了明顯的改善。如表5所示，在低風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，行人運(yùn)動(dòng)速度由原來(lái)的2.46 m/s增加到2.72 m/s，不同防疫場(chǎng)景下的行人運(yùn)動(dòng)速度都有明顯的提升。

表5 優(yōu)化前后行人運(yùn)動(dòng)速度對(duì)比

如圖9 所示，優(yōu)化后站臺(tái)層滯留乘客減少，進(jìn)站乘客通過(guò)站外非付費(fèi)區(qū)排隊(duì)等候，整個(gè)站廳層的擁堵明顯減少，3 號(hào)線站臺(tái)層的客流密度有明顯下降，左側(cè)樓梯處客流瓶頸消失，6 號(hào)線站臺(tái)層客流密度顯著降低。

圖9 優(yōu)化后站內(nèi)客流密度對(duì)比圖

4 結(jié)論

該文以城市軌道交通換乘站為研究對(duì)象，考慮社交距離背景下的城軌換乘站客流瓶頸識(shí)別與優(yōu)化問(wèn)題，利用AnyLogic 仿真軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)比分析了三種不同防疫要求場(chǎng)景下?lián)Q乘站內(nèi)行人的運(yùn)動(dòng)速度、站內(nèi)行人密度等，結(jié)合實(shí)際情況對(duì)換乘站內(nèi)的客流組織提出了一些優(yōu)化建議，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后站內(nèi)客流服務(wù)水平有明顯提高，為后續(xù)城市軌道交通站點(diǎn)日常運(yùn)營(yíng)和疫情防控提供了一定的參考建議。