新型冠状病毒肺炎疫情防控期间武汉地铁客流控制方案研究及评估

刘斌，丁波，彭瑾蓉，赵萌萌

新型冠状病毒肺炎疫情防控期间武汉地铁客流控制方案研究及评估

刘斌1，丁波2，彭瑾蓉2，赵萌萌2

(1. 同济大学 交通运输工程学院 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室，上海 201804；2. 武汉地铁运营有限公司，湖北 武汉 430000)

地铁是武汉市民出行的主要公共交通工具之一，具有客流量大、空间封闭等特点，是武汉市疫情防控的重要环节之一。作为地铁运营一线防控的核心，客流控制层面面临异常乘客如何筛查、高峰时段乘客聚集、乘客路径追溯困难、体温异常乘客应对等问题。基于“源头控制−预防−追踪−处置”的防控思路，设计客流控制实施方案。制定量化指标，结合定性分析，对客流控制各环节进行逐一评估。经验证，各指标均满足防疫要求，可保证较高运营服务水平。此外，针对现有措施的不足提出了改善建议。综合可知，武汉地铁在疫情期间的客流控制措施合理有效，具有一定的参考价值。

新型冠状病毒肺炎；武汉地铁；客流控制；效果评估

2019年12月以来，受新型冠状病毒肺炎(以下简称新冠肺炎)影响，武汉成为全国疫情防控的重点地区。根据武汉市防控指挥部要求，武汉地铁于2020年1月23日暂停运营，于2020年3月28日恢复1，2，3，4，6和7号线全线运营，4月8日起恢复8号线一期运营[1]。至此，武汉市步入常态化疫情防控的阶段[2]，随着交通通道逐步全面开启，现阶段疫情防控工作仍需严防内部反弹、输入感染及未知数量的无症状感染者[3]。地铁作为主要公共交通运输方式，具有客运量大、空间封闭等特点[4]，是人流流动的最主要场所之一[5]，是武汉市疫情防控的重要环节。其中，客流控制又是地铁运营防控一线的核心内容。对于客流控制层面而言，存在异常乘客如何筛查、高峰时段乘客聚集、乘客路径追溯困难、异常乘客应对等问题。针对以上问题，本文基于“源头控制−预防−追踪−处置”的防控思路，针对异常乘客筛查、乘客密度控制、乘客路径跟踪、异常处置方法这4个关键控制节点设计客流控制方案。同时，通过计算量化指标，结合定性分析，评估措施效果，研究目前措施中的不足之处，提出改善建议，为公共卫生突发事件下的地铁客流控制工作提供指导。

1 疫情期间地铁客流控制方案设计

基于“源头控制−预防−追踪−处置”的防控思路，建立包含异常乘客筛查、乘客密度控制、乘客路径跟踪、异常处置方法这4个关键控制节点的客流控制实施方案。

1.1 异常乘客筛查

由于地铁站及列车车厢处于密闭空间，人流容易聚集，一旦出现感染者，极易造成交叉感染，应在源头上控制传染源的进入，即需要筛查出异常乘客(体温高于37.3 ℃或健康码异常的乘客)，阻止其进入并搭乘地铁。安检点是乘客进站的第一道关口，故在安检点设置红外测温仪，实现对进站人员的全覆盖式测温筛查。

1.2 乘客密度控制

筛查出异常乘客后，进入车站的乘客群体的安全得到了基本保障。据研究，新冠肺炎病毒容易通过飞沫经呼吸道和近距离接触传播[6]，为了预防仍处在潜伏期或者无症状感染者，对同行乘客造成感染，从数据联动、现场引导、客运组织3个层面控制空间密度，帮助乘客保持合理的防护距离，减少乘客间各类接触，最大程度降低感染概率。数据联动层面，主要为密度控制提供依据，基于实时客流数据，构建实时预警系统，监控站内和列车的乘客密度；现场引导层面，从现场入手，阻止现场客流聚集；客运组织层面，设计乘客聚集时的应对方案，为密度控制提供具体的行为指导。

1.3 乘客路径跟踪

一旦有乘坐地铁出行的乘客后续被查出感染，需要追溯其出行路径，追踪其密切接触者，对其采取一定的隔离措施，防止传染进一步扩大。车站基于“健康码”使用政策，实行“实名制扫码登记乘车”，根据实名登记数据库中乘客的扫码记录，建立包含乘客信息、时间节点、出行路径等内容的乘客出行数据档案，实现对乘客的实时跟踪记录。

1.4 异常处置办法

对于前期客流控制环节中筛查出体温异常的乘客，为确保体温检测的准确性，并预留隔离空间，在车站体温检测点附近设置“复测区”和“留观区”。制定体温异常乘客处理流程，形成管控闭环。

2 疫情期间地铁客流控制措施

2.1 异常乘客筛查

恢复运营初期所有地铁车站，全部安装立式或门式红外测温仪。由于新冠病毒肺炎的主要症状之一是体温异常[6]，以体温高于37.3 ℃为筛查标准。筛查体温的同时，核验乘客健康状态和进站信息。为了防止误测，还配置了点温枪、水银温度计，进行人工复核。恢复运营初期，车站根据实际情况开设乘客需求较大的2~3个出入口，相应开设1~2个测温点。

2.2 乘客密度控制

数据联动方面，根据进出客流量、车站可容纳人数、区段客流强度、列车定员，计算列车满载率和车站拥挤度，并通过PIS终端对外显示，实现对车站和列车空间密度的监控。

现场引导方面，在站内客流容易聚集的点位，间隔设置1 m黄色排队线；TVM间隔开放；车站每5 min播放引导乘客分散候车乘车的广播；每列车配安全员维持秩序，车厢内座椅设置隔位就座标签；沿流线设置客流控制点，二维码海报沿流线方向连续交错张贴，避免乘客扫码时聚集。

客运组织方面，编写各车站及列车内的客流控制方案。当车站拥挤度或列车满载率超过50%时，增设引导岗位，明确各岗位处置内容。车站拥挤度的具体参考指标为平均每侧站台门候车人数、安检点及测温点排队人数、TVM排队购票人数，当现场不同指标的实际人数超过限界值时，车站采取如减缓测温、安检速度或暂停安检测温工作，增加TVM开放数量、引导下车乘客快速出站、分批分段放行、视情况临时关闭出入口等措施。列车满载率从低到高分别显示为绿色、黄色、橙色、红色，区段列车满载率超过限界值时，本站与临站一同采取减缓乘客测温、安检速度或暂停乘客进站等措施。

2.3 乘客路径跟踪

在车站出入口及安检通道处、车厢内张贴二维码。具体流程如图1。

图1 实名制扫码登记乘客流程

对于未使用智能手机的乘客，核验其纸质健康码或社区健康监测证明，若未使用智能手机的乘客未持实名卡，则在查看其身份证件后，对乘客出行信息进行代录入。截至目前，除本身健康码颜色异常被禁止搭乘地铁的情况外，未出现乘客无法进站坐车的情况。

2.4 异常处置办法

为满足现场处置的隔离需求，对线网各车站空间结构进行功能划分，基于通风条件良好、无回风、异常乘客不走“回头路”的基本原则，在测温点附近划分出“复测区”和“隔离区”。制定“仪器筛查→点温枪测量→复测区水银温度计一次测量→复测区水银温度计二次测量→留观区→联系相关单位→相关区域消杀”的应急处置流程。经统计，截至2020年4月15日，筛查发现的体温异常乘客，发热症状均由其他原因引起。

3 疫情期间地铁客流控制效果评估

设计定性指标和定量指标，对照《交通运输部关于印发客运场站和交通运输工具新冠肺炎疫情分区分级防控指南(第二版)的通知》(交运明电〔2020〕126号)[8]要求(具体要求见表1)，对“源头控制−预防−追踪−处置”防控环节进行评估。分别选择以通勤、消费、对外接驳客流为主的典型车站，组成车站相关指标的评估样本。

表1 城市轨道交通新冠肺炎疫情分区分级防控指南

*注：据湖北省新冠肺炎疫情防控指挥部发布的疫情风险等级评估，武汉市在2020年3月25日至4月17日期间为中风险地区，2020年4月18日起为低风险地区[9]。

3.1 源头控制环节评估

通过功能分析和调研乘客体温测量率，评估源头控制环节的执行效果。车站采用的红外测温仪主要分为立式测温仪和门式测温仪2种类型，均具备实时体温测量、高温报警、测温记录、报警拍照、历史查询的功能，保证精准筛查和有迹可循[10]。经理论验证和样本站实地调查，恢复运营期间，乘客体温测量率100%。除红外测温仪器，车站还配备了点温枪及水银温度计，可充分保证检验结果 准确。

3.2 防护环节评估

选择高峰时期排队率、车站拥挤度、列车满载率作为评估指标，度量车站乘客空间距离，以及站内、车厢内的人员密集程度。计算高峰时期样本站TVM平均排队人数、平均购票时间，作为满足疫情防控要求条件下，站内设备服务水平的评估 指标。

高峰时期排队率为排队人数与当前区域内总人数之比。经样本站实地调查，高峰时期乘客排队率为100%。

高峰小时列车满载率为列车区段实际载客量与列车定员之比。恢复运营以来各线路早晚高峰最大断面客流对应区段的列车满载率如图2所示。可知，恢复运营期间，单日高峰小时最大断面客流区段列车满载率均低于36%，满足交通运输部的指标要求。

图2 武汉地铁各线路高峰小时最大断面客流列车满载率

车站拥挤度为站内积累乘客数量与站内可容纳人数之比，取高峰半小时内，客流最饱和瞬间(即列车到达乘降期间)，车站乘客拥挤度作为评估数据。据观测，目前每趟列车运力充足，乘降后站台无进站乘客滞留。综合各线路运营初期行车方案，取列车停站时间1 min，乘客疏散时间3 min，行车间隔10 min。

以10 min作为观测周期，由于乘降时间相对于行车间隔较短暂，且小于疏散时间，故乘客乘降过程不予考虑。假定进站客流与疏散客流的概率密度函数在时间上均匀分布，基于车站各观测周期内实际进站及疏散客流量，根据式(1)得到样本车站最高峰半小时内累积客流时变分布函数。

其中：()为拥挤度；()为站内积累人数；0为站内额定人数；in()为进站客流；out()为疏散人数。计算可得，高峰半小时内各样本车站拥挤度的分布如图3所示，拥挤度最高为17.6%，低于交通运输部的指标要求。

为了让乘客排队购票时保持间距，车站间隔开放TVM，TVM开放数量较同期减少30%~50%。当客流较大，TVM开放数量不满足乘客需求时，购票排队长度将超出预留空间，直接影响站厅秩序，导致服务水平下降[11]。且经计算，乘客保持1 m间距进行排队时，单位面积拥挤度为25%，满足交通运输部的指标要求。故可通过计算高峰时期TVM平均排队人数和平均购票时间，衡量样本车站在满足防疫需求下的服务水平。

图3 各样本车站高峰半小时内进站客流、疏散客流、积累客流量及拥挤度

假设乘客到达呈泊松分布、服务时间呈负指数分布，建立站内购票系统M/M/c/∞/FCFS排队模型。结合样本车站高峰小时TVM实际使用情况，观测得到乘客平均到达率、每台TVM平均服务率，具体数值如表2所示。

根据平均排队长及平均购票时间计算公式[12]，得到样本车站的平均排队人数和平均购票时间(包含排队及购票时间)如表3所示。

可知，样本车站平均排队人数均小于预留排队人数，可满足乘客在疫情防控措施下的排队需求，且乘客平均购票时间不超过2 min，处于乘客较满意水平。

综上所述，高峰时期车站拥挤度和列车满载率指标均满足要求，样本站平均排队人数最多3.7人，平均购票时间最长1.49 min，客流控制措施可行有效，保证了较高的服务水平。

表2 样本车站排队模型相关参数

表3 样本车站服务水平参数及预留排队人数

3.3 跟踪环节评估

在“实名制扫码登记乘车”的方案运用中，存在车厢内乘客扫码有遗漏的问题。若无法追踪车厢扫码记录，则根据录像，结合时刻表录像判定乘坐的车厢。

3.4 处置环节评估

处置环节采取的应急处置措施，应从合理性和有效性进行效果验证[13]。具体指标分别为异常乘客处理时间和异常乘客发现率。

异常乘客处理时间为启动应急响应至恢复正常运营秩序的时间。处理全线网体温异常乘客处置记录可得，平均处置时间为80.4 min，处置耗时最长的环节是等待街道或社区转移发热乘客的过程。

异常乘客发现率为观测期间经测温筛查后、确认为体温异常的乘客数量与进站客流总量之比。计算2020年3月28日以来20 d内的数据发现，发现体温异常乘客的车站中，发现率最高为0.014%，最低为0.001 6%，全线网平均发现率为0.004%。高于全线网平均发现率的车站共8座，其中偏远车站占比62.5%，明显高于其他类车站。偏远城区商圈发展不成熟、区域内配套不完善，人流聚集不明显，存在居民对于病毒传染风险防护意识较薄弱，基层医护人员及医疗物资、防护设备短缺等情况，导致偏远车站未来出现异常乘客的可能性更高。故偏远地区车站应提前做好防范，充分准备防护物资，预先与所属街道或社区联系、磨合协作联动细节，将防控关口前移。由于样本量较低，统计结果可能存在一定偏差。

4 结论与建议

4.1 结论

1) 基于“源头控制−预防−追踪−处置”的防控思路，设计了武汉地铁客流控制实施方案。

2) 采用仪器加人工复核的方式，乘客体温测量率100%，充分保证异常乘客筛查准确。

3) 高峰时期样本站乘客排队率为100%，车站拥挤度最高为17.6%，列车满载率最高为36%，车站TVM平均排队人数最多3.7人、平均购票时间最长1.5 min，乘客密度控制既满足交通运输部防疫要求，又保证了较高服务水平。

4) “实名制扫码登记乘车”方案存在乘客车厢内扫码有遗漏，导致路径信息不够完善的问题，可加强工作人员巡视频次和扫码宣传力度。

5) 异常乘客平均处置时间80.4 min，与所属街道、社区、120联动处置耗时较长，应进一步明确车站发热乘客转移路线，加强外部联动，举行联合处置演练，并建议出台配套的政策支持；异常乘客发现率为0.001 6%~0.014%，全线网平均发现率为0.004%，筛查异常乘客有效。

6) 高于全线网平均发现率的车站中，偏远车站占比62.5%，偏远车站未来出现异常乘客的可能性更高，应提前做好防范，充分准备防护物资，预先与所属街道或社区联系、磨合协作联动细节，将防控关口前移。

4.2 不足与建议

1) 应急处置环节中的平均处置时间较长，耗时最长的环节是等待街道、社区、120转移发热乘客的过程，该过程受限于医院距离远近、车站出入口易达程度、车站与所属街道或社区间协调联动效率等因素。建议进一步明确车站发热乘客转移路线，加强与所属街道或社区之间的应急联动机制，积极对接，举行联合处置演练。同时，建议出台配套的政策支持。

2) 车厢内乘客扫码可能出现遗漏，将导致乘客出行路径相关信息记录缺失，增加追踪难度，建议加强工作人员巡视频次和扫码宣传力度，引导乘客按要求扫码。

[1] 武汉市新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控指挥部.武汉市新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控指挥部通告(第1号)[DB/OL].湖北省人民政府网站,2020−01−03.http:// www.gov.cn/xinwen/2020−01/23/content_5471751.htm.Novel coronavirus novel coronavirus infection control command in Wuhan. Wuhan new coronavirus infection prevention and control command announcement (No. first) [DB/OL]. Website of Hubei Provincial People’s government,2020−01−03.http://www.gov.cn/xinwen/2020−01/ 23/content_5471751.htm..

[2] 新华社.中共中央政治局常务委员会召开会议习近平主持[DB/OL]. 中国网新闻中心,2020−04−28.http:// news.china.com.cn/2020−04−08/content_75908654.htm. Xinhua news agency. The Standing Committee of the Political Bureau of the CPC Central Committee held a meeting. XI Jinping presided over[DB/OL]. China Network News Center, 2020−04−28.http://news.china. com.cn/2020−04−08/content_75908654.htm.

[3] 央视网. 解封不等于解防武汉坚持“外防输出、内防反弹、严防输入”[DB/OL].央视网,2020−04−11.http:// politics. gmw.cn/2020−04−11/content_33732413.htm. CCTV.com.Unsealing does not mean that Wuhan adheres to “external defense output, internal defense rebound and strict defense input”[DB/OL]. CCTV.com, 2020−04−11. http://politics.gmw.cn/2020−04−11/content_33732413.htm.

[4] C Yanyan, C Ning, Z Yuyang, et al. Pedestrian detection and tracking for counting applications in metro station[J]. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2014, 2014(5−6): 1−11.

[5] LIU Wusheng, YU Chaowei. Analyzing to characteristics of pedestrians flow on stairways at metro transfer stations basing on data fitting[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(3): 50−52.

[6] 高洪敏. 常见呼吸道传染病的流行特点与防护措施[J]. 职业与健康, 2009(24): 2819−2821. GAO Hongmin. Epidemic characteristics and protective measures of common respiratory infectious diseases[J]. Occupation and Health, 2009(24): 2819−2821.

[7] 中国网医疗频道. 刘继兰: 面对新冠疫情中国社会信息化快速反应[DB/OL].中国医疗,2020−03−05.med. china.com.cn/content/pid/163431/tid/102. Medical Channel of China Com. LIU Jilan: Rapid response to China’s social informatization in the face of the new crown epidemic[DB/OL]. China Medical, 2020− 03−05.med.china.com.cn/content/pid/163431/tid/102.

[8] 交通运输部. 交通运输部关于分区分级科学做好客运场站和交通运输工具新冠肺炎疫情防控工作的通知[Z],2020−03−01. Ministry of Transport.Notice of the Ministry of Transport on scientific prevention and control of COVID-19 in different regions and at different level in passenger station and transport vehicles[Z].2020−03−01.

[9] 新华社. 湖北省市县疫情等级评估均为低风险[DB/OL].中华人名共和国中央人民政府,2020−04−18. http://www.gov.cn/xinwen/2020−04−18/content_5503965.htm. Xinhua News Agency. The evaluation of epidemic level of cities and counties in Hubei Province is low risk [dB/OL]. Central People’s Government of the people’s Republic of China, 2020−04−18. http://www.gov.cn/ xinwen/2020−04−18/content_5503965.htm.

[10] 徐伊岑. The Design of Temperature Measurement System Based on Infrared Thermometer%基于红外测温仪的温度测量系统设计[J]. 长沙航空职业技术学院学报, 2008, 8(1): 47−50. XU Yicen. The design of temperature measurement system based on infrared thermometer[J]. Journal of Changsha Institute of Aeronautics and Technology, 2008, 8(1): 47−50.

[11] HUA L I, Polytechnic C A. On allocation of ticket vending machine in metro stations based on queuing theory[J]. Journal of Chengdu Aeronautic Polytechnic, 2019, 35(2): 48−52.

[12] Chowdhury, Mohammad Shyfur Rahman. Queuing theory model used to solve the waiting line of a bank: A study on islami bank bangladesh limited, chawkbazar branch, chittagong[J]. Asian Journal of Social Sciences & Humanities, 2013(2): 468−478.

[13] 鲁荣辉. 基于流程的应急预案有效性评估研究[D]. 大连: 大连理工大学,2019 LU Ronghui. Study on the effectiveness evaluation of emergency response plan based on process[D]. Dalian: Dalian University of Technology, 2019.

Research and assessment of Wuhan Metro passenger flow control scheme during the Corona Virus Disease 2019 prevention and control period

LIU Bin1, DING Bo2, PENG Jinrong2, ZHAO Mengmeng2

(1. College of Transportation Engineering, Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai Key Laboratory of Rail Infrastructure Durability and System Safety, Shanghai 201804, China;2. Wuhan Metro Operation Co., Ltd., Wuhan 430000, China)

The Corona Virus Disease 2019 epidemic situation in Wuhan has entered a new stage of normalization prevention and control. Metro is one of the main public transport means for Wuhan citizens to travel, which has the characteristics of large passenger flow and closed space, and it is one of the important links of epidemic prevention and control in Wuhan.As the core of prevention and control of metro operation,in the aspect of passenger flow control, there are many problems, such as how to screen abnormal passengers, how to gather passengers in peak hours, how to trace the routes of passengers, how to deal with abnormal temperature passengers and so on.Based on the prevention and control idea of “source control-prevention-tracking-disposal”, this paper designed passenger flow control implementation plan.Formulate quantitative indicators and assessment each link of passenger flow control one by one in combination with qualitative analysis.After verification, all indicators meet the requirements of epidemic prevention, which can ensure a high level of operation service. In addition, in view of the shortcomings of the existing measures, the article puts forward suggestions for improvement. It can be seen that the passenger flow control measures of Wuhan Metro during the epidemic period are reasonable and effective, which has certain reference value.

the corona virus disease 2019; Wuhan Metro; passenger flow control; impact assessment

U293.5

A

1672 − 7029(2020)09 − 2397 − 07

10.19713/j.cnki.43−1423/u. T20200344

2020−04−23

国家自然科学基金资助项目(61473210)

刘斌(1981−)，男，安徽怀宁人，高级工程师，博士研究生，从事轨道交通运营管理研究；E−mail：liub@wuhanrt.com

(编辑 蒋学东)