黃利華, 趙曉華, 李佳輝, 呂淑然, 馬舒琪, 白 鑫

(1.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué), 北京 100070; 2.北京工業(yè)大學(xué), 北京 100124;3.交通運輸部公路科學(xué)研究所, 北京 100088; 4.北京市科學(xué)技術(shù)研究院城市系統(tǒng)工程研究所, 北京 100089)

0 引言

隨著我國城市軌道交通的快速發(fā)展,軌道交通客流持續(xù)攀升. 以北京市為例,2018年北京地鐵年乘客量達到31.16億人次,日均客流為853.7萬人次,單日客運量最高達1 090.67萬人次[1]. 特別是早晚高峰時段,地鐵站內(nèi)客流密集程度急劇升高,高密度、高流量的現(xiàn)象給軌道交通的安全運營帶來了極大的壓力. 近年來,眾多學(xué)者已經(jīng)開展系列研究,進一步證實了城市軌道交通大客流正逐步兼具常態(tài)化風(fēng)險和突發(fā)性風(fēng)險的特征,對乘客安全、運行效率、運營管理等各方面帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)[2]. 同時,城市軌道交通大客流安全事件頻發(fā),使人們逐漸認識到城市軌道交通大客流已經(jīng)成為影響城市軌道交通公共安全風(fēng)險的重要因素. 為提升城市軌道交通安全運營水平,研究者聚焦城市軌道交通大客流,圍繞客流特性分析、安全風(fēng)險評估開展大量研究.

1 客流特性分析

不同學(xué)者對城市軌道交通大客流的概念界定不同,主要從軌道交通客流量相對于組織能力、設(shè)備承載能力、平時客流量及乘客狀態(tài)的角度來定義大客流[3-5]. 本質(zhì)上,大客流的產(chǎn)生是供給與需求平衡問題,是1個相對概念. 城市軌道交通需求是指乘客數(shù)量,交通供給是指系統(tǒng)的運輸及服務(wù)能力,包括車站容納人數(shù)、設(shè)施數(shù)量等. 針對客流特性的分析,研究者一方面關(guān)注個體的出行特性、客流的運行狀態(tài);另一方面分析城市軌道交通客流與通行設(shè)備、建筑環(huán)境間的相互影響,以尋找相關(guān)優(yōu)化設(shè)計方法提升車站服務(wù)水平及客流疏散能力,滿足城市軌道交通供給需求.

圖1 城市軌道交通客流特性研究現(xiàn)狀圖

1.1 出行人員

21世紀以來,城市軌道交通迅速發(fā)展,客流逐漸增大. 相關(guān)學(xué)者一方面開始從宏觀角度關(guān)注客流的運行狀態(tài),分析軌道交通客流的密度、分布、通暢情況,以識別大客流的潛在運行規(guī)律,為地鐵高效管理提供技術(shù)支撐. 例如,吳祥云等[6-7]以軌道客流均衡為目標開展客流分布模型及算法研究;黃洪超等[8-10]重點分析軌道車站客流密度,實現(xiàn)客流密集指數(shù)、擁擠程度量化評價. 馬莉等[11-12]在前人研究的基礎(chǔ)上,在對換乘站客流特性和客流流動狀態(tài)分析的基礎(chǔ)上,從客流均衡、順暢的角度構(gòu)造客流運行狀態(tài)的評價指標體系,實現(xiàn)對客流交通狀態(tài)的綜合評價. 楊子帆等[13-14]從軌道交通客流沖突的角度出發(fā),利用數(shù)值模擬仿真、行為實驗等方法,深入分析客流沖突的影響因素和表征參數(shù),挖掘客流沖突機理、建立沖突分級量化模型,便于軌道交通管理部門開展客流沖突預(yù)防和管理工作.

隨著相關(guān)研究的深入,人們逐漸發(fā)現(xiàn)乘客作為客流的組成個體,其出行特性對軌道交通各站點的擁擠程度、通行效率等方面有著直接的影響,開始從微觀層面,研究城市軌道交通乘客出行特性. Hoogendoom等[15-16]借助視頻數(shù)據(jù)、微觀仿真,研究軌道站內(nèi)乘客的集散行為及客流運動規(guī)律. 孫延碩等[17-19]借助智能算法挖掘地鐵AFC、手機信令等數(shù)據(jù),分析地鐵乘客出行特性. 陳明威[20]利用手機技術(shù)追蹤用戶出行軌跡數(shù)據(jù),獲取各交通站點客流數(shù)據(jù),實現(xiàn)動態(tài)客流的實時、精準監(jiān)測. 吳昊靈[21]建立了空間異質(zhì)性和速度異質(zhì)性行人分別在通道、樓梯和站臺的仿真模型,解析了異質(zhì)性行為對通行效率的影響. 獲取城市軌道交通乘客出行特性,能進一步揭示大客流演化機理、解析站點擁擠致因等,助力于提高地鐵精細化管理、服務(wù)水平.

1.2 通行設(shè)施

城市軌道交通的客流集散能力、服務(wù)水平一直是管理者和研究者的關(guān)注焦點. 除了車站自身的建筑結(jié)構(gòu)外,安檢設(shè)備、售票設(shè)備、自動扶梯等設(shè)施成為影響車站客流集散能力、服務(wù)水平的重要因素. 研究者借助問卷調(diào)查、現(xiàn)場調(diào)研、模擬仿真等手段,開展不同通行設(shè)施對客流運行的影響分析工作,以尋找通行設(shè)施的優(yōu)化設(shè)計方案,提升客流集散能力.

在國外,Mori等[22]分析客流特征變化,提出軌道站點內(nèi)的通行設(shè)施的2種評價方法. Henson[23]從舒適、便利、安全、經(jīng)濟等角度,研究軌道站點通行設(shè)施服務(wù)水平的劃分問題. Helbin[24]開展實驗進行通行設(shè)施、樓道等對客流的影響分析,為通行設(shè)施、樓道幾何參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計提供研究依據(jù). 相比之下,我國相關(guān)研究開展相對較晚. 陳峰等[25-27]開展地鐵車站內(nèi)關(guān)鍵設(shè)施對客流排隊、分布的影響分析,挖掘通行設(shè)施存在的不足,提出相應(yīng)改善建議. 之后,葛世平等[28-29]為緩解軌道交通大客流沖突,探究了軌道站點關(guān)鍵設(shè)施的優(yōu)化布設(shè)方案. 王秀丹[30]在分析北京地鐵站行人運動特性的基礎(chǔ)上,綜合考慮各設(shè)施設(shè)備條件,開展地鐵站疏散仿真,識別地鐵站緊急疏散時的行人疏散瓶頸. 張慶瑜[31]圍繞乘客的設(shè)施設(shè)備選擇行為開展研究,分析了車站設(shè)施設(shè)備布局的影響,搭建了乘客的設(shè)施設(shè)備選擇模型,提出車站設(shè)施設(shè)備的布局優(yōu)化方法. 李一曼[32]總結(jié)了地鐵車站各通行設(shè)備的最大通行能力公式,建立了大客流疏散能力評價模型.

1.3 建筑環(huán)境

車站的客流集散能力是指車站建筑、設(shè)備在正常情況下,車站所能通過的最大客流. 車站的建筑環(huán)境主要涉及除通行設(shè)備外的室內(nèi)環(huán)境,如站臺、站廳、通道、出入口等,是客流的主要集散、分布地點. 對于此方面,研究者重點探討其對客流疏散功能的影響,主要借助微觀仿真、模型搭建等方法. 沈景炎[33]研究了地鐵乘客在列車尚未到達前、上車前集結(jié)、到站乘客下車狀態(tài)的位置分布狀態(tài),利用控制性計算推出了乘降區(qū)站臺寬度的計算方法. 王磊等[34]通過服務(wù)水平與行人群概念的引入,確定地鐵出入口通道數(shù)量并搭建換乘通道優(yōu)化函數(shù)模型,為通道內(nèi)步行設(shè)施的布局優(yōu)化提供案例與方法. 吳正等[35]搭建了地鐵候車廳客流運動的數(shù)學(xué)模型,用于預(yù)測地鐵到達客流從列車車門疏散至通道樓梯處的時間. Kaakai等[36-37],利用數(shù)據(jù)調(diào)查、模型仿真等方法,研究車站設(shè)施、通道、樓梯、出入口的通行能力,并提出布局優(yōu)化的建議. 蔣啟文[38]根據(jù)進出站通道處的“拉鏈效應(yīng)”,將通道分層并計算通道的通行能力,構(gòu)建遺傳算法和仿真技術(shù)相結(jié)合的排隊系統(tǒng)優(yōu)化方法,提出優(yōu)化配置方法. 曹守華[39]基于乘客感知,分析乘客在北京市軌道交通站樓梯和通道內(nèi)的行人特性,提出了適合北京市的軌道交通通道服務(wù)水平劃分標準. 陳杰明等[40-42]在研究車站不同通道形狀對密集人群走行影響的基礎(chǔ)上,提出通道的優(yōu)化布局方法.

2 安全風(fēng)險評估

城市軌道交通作為1個復(fù)雜的系統(tǒng),具有人群密集、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、規(guī)模龐大等特點. 城市軌道交通的普及以及大客流的常態(tài)化,讓地鐵交通承受著巨大的壓力,地鐵安全問題備受關(guān)注. 風(fēng)險評價是降低運營安全風(fēng)險的有效方法. 研究者聚焦車站運營風(fēng)險評估、線網(wǎng)運營風(fēng)險評估、客流風(fēng)險評估開展大量研究工作,以為城市軌道交通規(guī)避風(fēng)險、安全運營提供決策支持.

圖2 城市軌道交通安全風(fēng)險評估研究現(xiàn)狀圖

2.1 客流風(fēng)險

城市軌道交通作為綠色出行的重要組成部分,其低碳、便捷、高效的特點備受民眾青睞. 隨著我國軌道交通的快速發(fā)展,軌道交通客流量不斷增加,軌道交通客流沖突、乘客擁擠等安全問題日益突出. 一些學(xué)者通過視頻、AFC等數(shù)據(jù),重點提取客流運行狀態(tài)指標,借助熵理論、聚類分析等方法評估城市軌道交通客流運行狀態(tài). 馬莉[11]結(jié)合城市軌道交通樞紐乘客的特性分析,借鑒熵及其判據(jù)理論搭建紐乘客交通流評價指標體系,搭建“三維立方體層”評價模型,進行乘客流交通狀態(tài)的綜合評判. 黃建玲等[43]考慮客流的成長特性,從城市軌道交通客流構(gòu)成后的運營進行評估,提供大客流安全評估思路. 張霖[4]采集軌道交通視頻數(shù)據(jù),借助計算機視覺、圖像處理技術(shù),分析客流特性,并從客流群體特征、行人個體特征、客流沖突等方面建立軌道交通大客流安全狀態(tài)評估指標體系,實現(xiàn)客流安全狀態(tài)的動態(tài)監(jiān)控與顯示. 近年來,地鐵踩踏等事故不斷發(fā)生,學(xué)者們開始關(guān)注地鐵大客流帶來的風(fēng)險. 劉浩然[10]定義客流密集度指數(shù)的相關(guān)概念,與常用客流評估指標進行對比以驗證客流密集度指數(shù)的合理性,提出了客流密集度指數(shù)在日?？土鞅O(jiān)控中的具體應(yīng)用辦法,為城市軌道交通客流日常監(jiān)測、風(fēng)險評估奠定研究基礎(chǔ). 黃金華[44]利用歷年地鐵客流統(tǒng)計資料,搭建軌道交通短期客流預(yù)測模型,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對突發(fā)事件造成的大客流進行站內(nèi)客流控制. 之后,涂強等[45-46]通過采集軌道交通AFC數(shù)據(jù),借助模型搭建、大數(shù)據(jù)分析方法,實現(xiàn)客流風(fēng)險的辨識與評估.

2.2 運營風(fēng)險

城市軌道交通系統(tǒng)由客流、設(shè)備、環(huán)境、管理等多種因素組成,是1個龐大復(fù)雜的系統(tǒng)工程,在日常運營中存在諸多風(fēng)險隱患. 已有不少研究試圖搭建多因素的評價指標體系,采用層次分析法、模糊評價等方法針對城市軌道交通車站、線路的運行風(fēng)險開展綜合評估. 馬化洲[47]詳細分析了城市軌道交通中供電、排水、通風(fēng)、車輛等系統(tǒng)的風(fēng)險狀態(tài)并獲取多類風(fēng)險因素,采用故障樹等多種分析方法進行線路軌道系統(tǒng)風(fēng)險綜合評估. Wang[48]將客流、設(shè)備、環(huán)境、管理等多個影響要素納入評價指標體系,對城市軌道交通運營安全進行綜合評估. Erkan[49]建立多屬性評價方法,從客流擁擠度、空調(diào)舒適度、運營噪聲等多個方面評估城市軌道交通乘客的滿意度. Ding[50]依據(jù)多種運營故障數(shù)據(jù)搭建城市軌道運營安全管理系統(tǒng),以識別軌道交通運營風(fēng)險,提高安全管理水平.

我國城市軌道交通已經(jīng)進入網(wǎng)絡(luò)化運營時代,不少學(xué)者開始注意到城市軌道交通的網(wǎng)絡(luò)化效應(yīng),開始從路網(wǎng)運營的全局安全性、可靠性等宏觀角度評估城市軌道交通運營安全狀況. 李曼[51]從車站、線路、路網(wǎng)不同層次搭建軌道交通運營安全綜合評估指標體系,利用改進小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立綜合評估模型進行綜合評估,并借助Matlab進行仿真驗證. 徐田坤等[52-53]基于對城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運營特性的深入分析,獲取客流、關(guān)鍵設(shè)備設(shè)施、環(huán)境、管理等影響運營安全的要素,綜合運用層次分析法、熵權(quán)法、模糊評價等方法,實現(xiàn)城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運營多因素的安全風(fēng)險評價. 肖雪梅等[54]借助“主動安全”的設(shè)計理念,利用灰色系統(tǒng)理論的安全評估與預(yù)測方法,形成具有可視化、集成化和智能化的城市軌道交通路網(wǎng)運營安全綜合評估與預(yù)警系統(tǒng). 韓泉葉等[55-56]針對軌道交通路網(wǎng)不同安全狀態(tài)間的界限具有高度模糊性的特征,分別運用模糊決策、IT2FCM等評估方法,對城市軌道線網(wǎng)安全進行評價及安全狀態(tài)預(yù)測,進一步提升了評價和分級預(yù)測的準確性.

3 結(jié)束語

在城市軌道交通客流特性分析與安全風(fēng)險評估方面,相關(guān)學(xué)者已開展大量研究. 整體上當前研究存在以下特點.

1)研究更多地從宏觀群體層面研究客流的運行狀態(tài),乘客作為城市軌道交通的使用主體與服務(wù)對象,其行為機制尚不清晰,特別是針對不同行人群體類型. 目前地鐵行人異質(zhì)性行為開始受到關(guān)注,后期有待持續(xù)從微觀個體層面挖掘乘客行為規(guī)律,深入剖析行人行為與客流沖突、大客流演化間的致因機理,為完善軌道交通客流組織管理提供決策支持.

2)對于城市軌道交通安全風(fēng)險評估方面的研究,以往研究側(cè)重于排查設(shè)施、管理、環(huán)境等因素,開展城市軌道交通運營風(fēng)險評估,針對城市軌道交通客流風(fēng)險、行人疏散風(fēng)險的研究相對較少.

3)隨著我國城市軌道交通運營里程不斷增加,線網(wǎng)規(guī)模不斷擴大,將線路、路網(wǎng)條件納入評價體系的研究逐漸增多,運營風(fēng)險評估研究體系逐漸成熟. 實際上,城市軌道交通大客流已經(jīng)成為常態(tài),有限的地下空間資源與客流需求之間的供需矛盾更加突出,客流擁堵、乘客滯留等現(xiàn)象時常發(fā)生. 如何在車站、線路、路網(wǎng)層面,實現(xiàn)客流風(fēng)險的動態(tài)分析、準確辨識與主動防御是目前亟待解決的問題,對于指導(dǎo)軌道交通客流組織管理、保障運營安全具有重要意義.