轨道交通车站运营负荷评估与优化研究

何越磊，成 建，刘志钢，丁小兵

(1.上海工程技术大学 城市轨道交通学院，上海 201620；2.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804)



轨道交通车站运营负荷评估与优化研究

何越磊1，成 建1，刘志钢1，丁小兵2

(1.上海工程技术大学 城市轨道交通学院，上海 201620；2.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804)

在阐述车站运营负荷基本理论的基础上，给出了车站运营负荷的计算和评估方法，并以上海轨道交通9号线为例，对其车站运营负荷进行计算和评估。根据运营负荷评估的结果，对运营负荷较大的车站进行客流流线优化：首先，确定了一些主要的客流流线优化指标；其次，针对客流流线优化指标提出客流流线优化的方法，主要包括通行效率优化方法和设施布局优化方法，并利用灰色定权聚类模型对各客流流线优化方案进行评价，从而得出最佳客流流线方案；最后，以上海轨道交通9号线运营负荷最高的世纪大道站为例，运用以上客流流线优化方法对其客流流线的各项指标进行优化，并利用灰色定权聚类模型进行评价，得出最优方案。

交通运输工程；城市轨道交通；运营负荷；评估与优化；灰色定权聚类

0 引 言

随着城市轨道交通网络的不断完善，其客流量迅速扩增，导致一些车站正长期处于高负荷的运营状态，车站运营负荷不仅关系到车站的运营安全，也是决定轨道交通客运服务质量的重要因素。因此，为了衡量轨道交通各车站的运营安全性和客运服务质量，有必要从车站运营负荷的角度对各车站进行运营负荷评估。针对一些负荷较高的车站，从车站客流流线优化的角度，提出一些客流流线的优化方法和模型。这不仅可以缓解车站运营负荷压力，同时对轨道交通的安全运营具有指导意义，对运营管理部门具有一定参考价值。

目前，对城市轨道交通车站运营安全的研究主要集中在车站通行设施的匹配、车站设施设备布局和车站客流流线三个方面。马杰[1]对轨道交通车站楼扶梯、换乘通道、进出口的实际最大通过能力进行了研究；张兴博[2]基于轨道交通车站功能需求和客流流线中涉及到的基本区域，把车站划分成7个主要功能区，对同乘客出行密切相关的5个功能区进行研究，较全面地分析了客流流线和各个区域内关键设施的布置方式，为笔者的研究指明方向；夏菁等[3]对北京南站当前的客流流线组织形式进行了详细分析，通过对客流流线进行分类和北京南站在其客流流线组织过程中存在的问题的分析，给出了一些有效的客流流线组织的优化措施和方案，为笔者的研究提供了有效参考。

然而，目前从运营负荷角度对轨道交通车站运营安全问题的研究较少。笔者在对轨道交通车站运营负荷的计算与评估分析的基础上，针对运营负荷较大的车站进行客流流线优化研究，并结合上海轨道交通9号线实际运营数据进行案例分析，从而提高轨道交通车站的运营安全性和客运服务水平。

1 车站运营负荷评估理论

同车站运营负荷有关的设备包括站台、自动售票机、闸机、楼扶梯、通道和出入口等。鉴于来自不同方向的客流最终都汇集于站台并且站台上乘客的饱和程度可以直接反映车站对客流的承载能力。因此，笔者重点对站台高峰小时负荷ρ进行分析[4]。

岛式站台由于存在上下行乘客同站台候车和部分列车同时到达站台的问题，导致列车对站台的占用重叠，故最大负荷应按照上下行列车同时到达的要求计算。无论是侧式站台或岛式站台，站台高峰小时的负荷计算如式(1)：

(1)

式中：ρ站台为高峰小时的站台负荷，对于侧式站台，上下行站台分别计算；n为高峰小时列车对数，侧式站台为单向“列/h”，岛式站台时数值相同，但单位含义为“对/h”； P集散为高峰小时实际集散客流量，包括换乘客流(换入+换出)与进出站客流总和，可通过AFC刷卡数据进行估计； P设计为站台设计集散能力，P设计=S·f·p [S为站台总面积；f为站台用于乘客候车的有效系数(除去楼扶梯、售货亭和站台边缘的非安全区域等占用的面积)，由于岛式站台和侧式站台设施设备的布局不同，岛式站台f=0.75，侧式站台f=0.80；p为单位面积候车人数，取1.67人/m2]。

基于理论分析与运营实践要求，不同车站负荷区间对应的车站运营负荷等级如表1。

表1 不同车站负荷值对应的运营负荷等级

2 9号线车站运营负荷评估

9号线各站高峰小时客流采用2014年4月8日的数据，早高峰为08:00—09:00。因各站早高峰客流均大于晚高峰客流，因此仅分析计算早高峰的负荷，利用式(1)计算得到上行和下行各车站运营负荷，见表2。

表2 9号线上下行站台早高峰客流负荷

(续表2)

车站上行站台下行站台S/m2P设计P集散ρ站台S/m2P设计P集散ρ站台洞泾370061798990．01370061798990．01松江大学城3140524441660．063140524441660．06松江新城1280213818220．061280213818220．06松江体育中心1506251517610．051506251517610．05醉白池114819179670．04114819179670．04松江南站249741706530．01249741706530．01

由表2可见，世纪大道站上行早高峰小时站台负荷达0.41，运营负荷等级为“二级”；商城路、肇嘉浜路、徐家汇、宜山路、桂林路、漕河泾开发区的早高峰小时站台负荷处于0.22～0.40，运营负荷等级均为“三级”；其余车站未超过0.20，运营负荷等级均为“四级”，均在可控范围之内。世纪大道站、陆家浜路、肇嘉浜路、徐家汇、宜山路站下行早高峰小时站台负荷处于0.40～0.47，运营负荷等级均为“二级”；商城路、桂林路、漕河泾开发区、合川路、七宝、九亭站的早高峰小时站台负荷处于0.20～0.40，运营负荷等级均为“三级”；其余车站未超过0.20，运营负荷均为“四级”，均在可控范围之内。由于车站运营负荷评估等级“二级”和“三级”分别对应车站运能紧张程度为“紧张”和“较紧张”，这些车站在运营中存在较大安全隐患，一旦客流流线组织的不合理，容易导致踩踏事件，因此有必要针对这些车站进行客流流线优化，以缓解车站运营负荷压力，保证轨道交通运营安全。

3 客流流线优化灰色定权聚类模型

在运营负荷评估的基础上，研究车站运能提高对策，提出车站客流流线优化的一般方法，并利用灰色定权聚类模型对各优化方案进行评价。最后，得出最优的车站客流流线方案。

3.1 客流流线优化评价指标

为了保证优化指标的全面性和科学性，将客流流线优化指标分为通行效率指标和设备布局指标[5-6]，见表3。

表3 客流流线优化评价指标

1)换乘走行距离S11：表示乘客换乘完成所行走的平均距离。

2)换乘时间S12：表示乘客换乘完成所用的平均时间。

3)干扰度S13：表示乘客在换乘过程中客流流线之间相互干扰的程度，用客流流线上对冲点的数目来衡量。

4)便捷度S14：表示换乘难易度，S14=Tb/Tz(Tb为换乘步行时间，为Tz乘客出行总时间，指乘客在该站下车到上车离开所需的时间)，S14值越小换乘越容易。

5)舒适性S21：表示换乘设备对乘客的容纳能力，用人均换乘面积量化。

6)安全性S22：表示车站客流流线组织的抗风险能力，“安全性较低”取1，“安全性一般”取3，“安全性较高”取5。

3.2 客流流线优化方法

3.2.1 通行效率优化方法

物理分割法、水库式集聚分流法和源头控制法可用于优化换乘走行距离、换乘时间、干扰度和便捷度指标，以提高客流流线的通行效率。

1)物理分割法。该方法借助移动护栏或其他设备把进出站客流与换乘客流进行分隔，以减少客流流线上对冲点的数目[7]。对冲点的减少使得客流流线之间的干扰度降低，减少了乘客换乘时间，从而使客流流线更加通畅，同时也缓解了乘客走行习惯与车站设施设备布局的矛盾，对提高客流流线的通行效率效果较显著。

2)水库式聚集分流法。该方法首先把不同方向的客流汇集到同一个大型的站厅内，然后按照不同的目的把客流分流到各自的通道。水库式聚集分流法通过先汇集再分流的方法能够有效减少客流流线上冲突点的数目。这种流线优化方法在提高客流流线通行效率的同时，也可能会增加乘客在整个换乘过程中的换乘距离。因此，在使用该优化方法时需要权衡干扰度和换乘距离两个指标。

3)源头控制法。该方法分别从进站流线的源头和出站流线的源头，对客流进行控制。在进站流线源头控制方面，通过限制站台客流、站厅付费区和非付费区客流控制，限制部分出入口乘客进站或关闭部分出入口。在出站流线源头控制方面，通过在早晚高峰时段优化列车行车组织方案，避免不同方向的列车同时到达站台，缓解高峰时段站台运营负荷压力。

3.2.2 设备布局优化方法

1)AFC系统布局

AFC系统的布局要根据不同客流的走向布置，尽量避免不同方向客流流线的交叉干扰；售检票机位置应与出入口、楼梯和自动扶梯保持适当的距离；为了避免早晚高峰时段进站客流与过闸机出站客流形成对冲，应保证售检票机前有足够的剩余空间并无杂物堆砌；为了方便管理，要求售检票机根据出入口数量相对集中布置并提高检票设备的灵活性；为提高客流流线的通行效率，可为行动不便的乘客专门设置售检票设施[8]。

2)导向设备布局

导向设备在保证车站客流的有序高效流动方面至关重要。导向设备的布局要根据客流流线的需要，在乘客必经场所(出入口、售检票处、楼扶梯、转角、通道、站台站厅等)发布必要的进出站和换乘方向信息。同时，导向设备在布置时要保持适当的连续性，避免乘客因中途导向设备中断而迷失方向，对车站客流流线形成干扰[9-10]。

3.3 灰色定权聚类评价模型

针对表2中各指标对客流流线优化后，利用灰色定权聚类法对客流流线方案进行评价，分析优化方案的科学性和合理性。

灰色定权聚类的基本思路是根据第i(i=1,2，…,m)个评价对象的j(j=1，2，…,n)指标的观测值uij，把第i个对象聚类为第k(k=1,2，…,q)个灰类[11]。具体步骤如下：

1)获取聚类白化数矩阵U=(uij)m×n。

白化权函数用于表示某一数据隶属某一灰类程度的大小。其常用形式有3种[12]。

下限测度白化权函数：

适中测度白化权函数：

上限测度白化权函数：

3)确定每个指标的聚类权wj。

确定聚类权wj的方法有层次分析法、信息熵原理和德尔菲技术等，可根据实际情况进行选择。

4)计算模糊定权聚类系数。

4 客流流线优化案例分析

4.1 世纪大道站客流流线优化

世纪大道站作为上海轨道交通2号线、4号线、6号线和9号线汇聚的首个四线换乘枢纽站，采用站厅换乘方式，4条轨道交通线路通过共用一个站厅实现各线路之间的“零距离”换乘，共用站厅位于地下一层，以6号线站台为界，站厅被分割成A区和B区。2号线、4号线和9号线站台采用岛式站台形式，2号线和9号线位于地下二层，4号线位于地下三层，而6号线采用侧式站台形式，位于地下一层且横穿世纪大道，同2号线、4号线和9号线构成“丰”字型换乘结构。

随着上海轨道交通网络化的基本形成，带来了换乘站客流量的急剧上升，世纪大道站起初设计的“零换乘”方式由于各线路换乘距离过短，造成其在早晚高峰客流对冲明显。其中，2号线和6号线分别作为上海轨道交通全网客流量最高和满载率最高的线路，加之2号线与6号线换乘距离非常短，导致两条线路之间客流对冲现象十分明显，电梯和楼梯口拥堵也相当严重，给乘客的出行带来了巨大安全隐患。本着缓解客流对冲以保证乘客出行安全的目的，上海申通地铁集团有限公司对世纪大道站A区站厅进行了改造，将进站的闸机向外移动了20多m，使乘客有效换乘空间扩增了约500m2。与此同时，运营方取消了原先的短距离“零换乘”方式，实行新的换乘方案。新换乘方案关闭了6号线站台与2号线站厅之间的卷帘门，要求乘客在2号线和6号线之间的换乘必须经过两侧的4号线或者9号线站厅绕行完成。新的换乘方案执行后，虽然在很大程度上缓解了原先直接换乘形成的强烈客流对冲压力，却导致了乘客换乘走行距离的增加，并且6号线站台及两侧的通道也出现了新的堵点。由此可见，调整后换乘方案仍然没有消除安全隐患，需要对调整方案不断完善和优化。为了方便后面的研究，此处将“零换乘”方案和首次调整后的换乘方案分别称为方案1和方案2，其具体客流流线见图1和图2(均以A区站厅为例)。

图1 零换乘客流流线(方案1)

图2 首次调整后客流流线(方案2)

由图2可见，调整后的客流流线在9号线站厅靠近6号线站台的电梯和楼梯处客流冲突严重，出现了新的堵点。因此，需要再次对方案2进行调整，应用上文的客流流线优化方法，可将图2换乘方案调整为：2号线换乘6号线经过客流量较少的4号线站厅绕行完成(见图3)，调整后的客流流线不仅缓解了2号线与6号线的客流对冲，而且避免了新的堵点的产生。

图3 再次调整后客流流线(方案3)

4.2 优化方案评价

利用灰色定权聚类评价模型对以上3个方案进行评价。

Step1: 通过现场调研和查阅资料得到了3个客流流线方案的评价指标值(见表4)。

表4 世纪大道站客流流线优化评价指标

Step2：构造白化权函数

Step3:首先采用德尔菲技术确定各指标的聚类权w=(0.10，0.12，0.16，0.14，0.22，0.26)。

5 结 语

笔者在提出车站运营负荷理论的基础上，根据车站运营负荷值的大小对车站的负荷进行评估，以定量的方式衡量各车站的运营负荷。针对运营负荷级别较高的车站，给出了车站客流流线优化的一般方法，并构建了客流流线优化的灰色定权聚类模型。该模型根据通行效率和设备布局两大类指标，对客流流线方案进行定量评价，以确定最优的客流流线方案。结合上海轨道交通9号线实际运营数据，利用车站运营负荷理论对其各车站运营负荷值进行计算和评估，得出负荷较大的车站：世纪大道站、陆家浜路站、肇家浜路站和徐家汇站。以世纪大道站为例，对其客流流线进行优化和评价。这些理论方法和模型的提出不仅有助于缓解车站运营负荷压力，同时也丰富了轨道交通安全管理的实践理论。

[1] 马杰.城市轨道交通车站通行设施通过能力研究[D].北京:北京交通大学,2010.MaJie.StudyonthePassageFacilityCapacityofAccessinUrbanRailTransitStation[D].Beijing:BeijingJiaotongUniversity,2010.

[2] 张兴博.城际轨道交通车站布局及站内设施布置研究[D].成都:西南交通大学,2013. Zhang Xingbo.Study on the Station Layout and Facilities Layout in Station of Intercity Railway [D].Chengdu:Southwest Jiaotong University,2013.

[3] 夏菁,高丽.北京南站客流流线的分析与优化组织[J].交通科技与经济,2013,15(2):73-75. Xia Jing,Gao Li.On the passenger flow line optimization in Beijing South Railway Station [J].Technology & Economy in Areas of Communications,2013,15(2):73-75.

[4] Li J P.Train station passenger flow study [C].[S.l.]:Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference,2000:1173-1176.

[5] 尹玉龙.地铁车站超大客流流线设计与优化[D].成都:西南交通大学,2013. Ying Yulong.Design and Optimization for Large Scale Passenger Flow Routing of Subway Station [D].Chengdu:Southwest Jiaotong University,2013.

[6] 彭进,陈三明.城市轨道交通大型换乘站客流组织优化方案设计[J].桂林理工大学学报,2011,31(2):296-302. Peng Jin,Chen Sanming.Design optimization and application for urban rail transit passenger organization of at large transfer station [J].Journal of Guilin University of Technology,2011,31(2):296-302.

[7] 张素芳.大型客运站旅客流线优化模型与方法研究[D].北京:北京交通大学,2010. Zhang Sufang.Research on Model and Method for Passenger Flow Optimization in a Large Integrated Traffic Terminal [D].Beijing:Beijing Jiaotong University,2010.

[8] 骆晨,刘澜.成都地铁火车北站站内超大客流流线优化研究[J].华东交通大学学报,2013,30(3):101-105. Luo Chen,Liu Lan.Optimization of large passenger flow for Chengdu Metro North Railway Station [J].Journal of East China Jiaotong University,2013,30(3):101-105.

[9] 鲍宁,董玉香,苏涛.北京地铁车站导向标识系统调查分析[J].都市快轨交通,2009,22(6):23-27. Pao Ning,Dong Yuxiang,Su Tao.Study on marker system on Beijing subway station [J].Urban Rapid Rail Transit,2009,22(6):23-27.

[10] 李东屹,陈学武,王庆.城市中心区地铁车站导向设施设置的探讨[J].道路交通与安全,2007,7(5):56-59. Li Dongyi,Chen Xuewu,Wang Qing.Discussion on guidance facility setting of subway station in urban center [J].Road Traffic & Safety,2007,7(5):56-59.

[11] 朱昌锋,王庆荣,朱昌盛.基于灰色聚类的高速公路基本路段服务水平分析[J].交通运输系统工程与信息,2007,7(4):101-105. Zhu Changfeng,Wang Qingrong,Zhu Changsheng.Analysis of highway basic section serving level based on grey clustering [J].Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology,2007,7(4):101-105.

[12] 李申惠,吴瑞麟,王家强.灰色聚类评估在高速公路原有路况评价中的应用[J].华中科技大学学报:城市科学版,2005,22(增刊1):170-172. Li Shenhui,Wu Ruilin,Wang Jiaqiang.Application of the grey clustering evaluation to inhered road condition [J].Journal of Huazhong University of Science and Technology:Urban Science Edition,2005,22(Sup 1):170-172.

Evaluation and Optimization of Operational Load of Urban Rail Transit Station

He Yuelei1, Cheng Jian1, Liu Zhigang1, Ding Xiaobing2

(1. College of Urban Rail Transportation, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China;2. MOE Key Laboratory of Road & Traffic Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China)

The basic theory of station operational load was elaborated and then the calculation and evaluation approach of operational load of station was given. Moreover, Shanghai Metro Line 9 was taken as an example to calculate and evaluate its operational load of station. According to the evaluation results of operational load, the optimization for passenger flow routing was put forward for the stations with higher operational load so as to relieve the pressure of operational load of station. Firstly, some primary optimization indexes of passenger flow routing were ascertained. Then, the approaches of optimization for passenger flow routing were proposed on the basis of the above indexes, mainly including traffic efficiency optimization method and equipment layout optimization method; the grey fixed-weight clustering model was utilized to evaluate the optimization schemes of passenger flow routing in order to obtain the optimum scheme. In the end, Century Avenue Station of Shanghai Metro Line 9 with the highest operational load was exemplified to optimize its indexes of passenger flow routing with the proposed optimization approaches and to evaluate its passenger flow routing with the grey fixed-weight clustering model, and the optimum passenger flow routing scheme was obtained.

traffic and transportation engineering; urban rail transit; operational load; evaluation and optimization; grey fixed-weight clustering

10.3969/j.issn.1674-0696.2015.06.29

2015-03-18；

2015-05-04

何越磊(1972—)，男，辽宁沈阳人，教授，博士，主要从事轨道交通安全与检测技术方面的研究。E-mail:hyldoc@163.com。

丁小兵(1982—)，男，江苏东台人，博士研究生，主要从事城市轨道交通安全管理方面的研究。E-mail：dxbsuda@163.com。

U492.11

A

1674-0696(2015)06-156-06