深圳地鐵網絡化運營仿真研究

楊德明 楊 麗 馬愛芳

(1.深圳市城市交通規劃設計研究中心有限公司 廣東 深圳 518021;2.深圳市地鐵集團有限公司 廣東 深圳 518026)

1 研究背景

2011年6月，深圳地鐵二期工程正式建成通車，正式邁入網絡化運營時代，軌道交通里程共計約178 km，設站131座，其中13座換乘站。目前深圳地鐵運營線路情況如圖1所示。

2 仿真手段

2.1 仿真目標

通過地鐵網絡化運營仿真要達到以下目標:

1)運能匹配。通過模擬、優化各線的運營計劃，使線路間運能配置均衡，并對每條線路的運用車數(配車數)、高峰小時列車開行對數等提出建議。

2)首末班車協調。通過協調各線的首末班車開行時刻，確保首班車進城方向和末班車出城方向的大部分乘客能順利抵達目的站。

3)換乘站列車時刻協調。通過網絡運營協調，優化換乘站列車到發時刻，避免乘客在站臺發生擁堵，提高運營服務水平。

2.2 仿真手段及作業流程

此次研究選取的兩款仿真工具分別是網絡化行車仿真軟件Opentrac和車站行人仿真工具Legion。

2.2.1 網絡化行車仿真工具

圖1 深圳地鐵運營線網

Opentrac來源于20世紀90年代中期瑞士聯邦研究院(Swiss Federal Institute of Technology)。在軌道交通應用中，采用面向對象的思想，擁有友好的用戶界面，主要用來解決軌道交通運營仿真問題。Opentrac廣泛應用于軌道交通網絡系統基礎設施的需求分析與規劃、線路和車站的運營能力分析、列車牽引分析、構建列車時刻表并分析其適應性和魯棒性、多種信號系統分析(如離散阻塞系統和移動閉塞系統等)、系統故障和延遲模擬分析［1］。

2.2.2 車站行人仿真工具

英國Legion公司開發的Legion Studio 2006行人模擬軟件，目前被業內認為是最有效的行人仿真與分析工具，廣泛用于交通樞紐、地鐵車站、奧運場館、機場和大型活動等人流聚集區域的步行人流模擬。Legion仿真模擬系統具有強大的數據和圖形輸出接口，能夠獲得人流密度、步行時間、乘客疏散時間、最大排隊長度、最大等候時間等分析數據。同時，也可以輸出行人活動區域內的人流密度分布和最大密度的持續時間分布等直觀圖形。在此基礎上，依據相關設計規范及規定，對行人空間密度、步行速度、步行時間以及應急疏散時間等指標進行評價［2］。

2.2.3 作業流程

鑒于以上兩種仿真系統在地鐵運營仿真方面的優勢，本研究采取這兩種仿真手段對深圳地鐵網絡進行模擬，采用的技術路線如圖2所示。

圖2 仿真作業流程

3 線網及車站仿真

地鐵網絡數據庫的構建是開展仿真工作的基礎，主要內容包括深圳地鐵網絡(車站及線路)組成、配車數、列車運營特征、開行計劃及發車對數、客流分析(全日及高峰)等方面(如表1～表3所示)。

表1 深圳地鐵網絡構成基本特征

3.1 網絡客流預測

通過對深圳地鐵全網5條線的客流分析，預計2012年6月至年底，全網出行量達到180.7萬人次/d，客運強度為 1.43萬人次/km，全網客運量達到255.9萬人次/d，詳細客流預測數據如表2所示。

表2 深圳地鐵2012年底全網客流預測

3.2 網絡行車仿真

網絡行車仿真就是將線路、車輛及設備特征數字化，模擬列車在網絡中運行的實際情況，進而判斷網絡化運營列車開行計劃及運營服務水平的優劣，并提出相關措施，以優化列車運能與客流的匹配度，從而提高網絡化運營的服務水平。

下面主要從運能匹配、首末班車協調及換乘站協調三方面進行優化。

1)優化各線的運營計劃，使線路間運能配置均衡，并優化每條線路的運用車數、高峰小時列車開行對數。

2)確保大部分對外客流(口岸、火車站、機場等)和市郊往市區的通勤客流能及時搭乘軌道交通并順利抵達目的地，首班車換乘其他線路主要方向的等待時間盡量不大于20 min。

3)在換乘站優先滿足骨干線路的換乘，使換乘條件差的車站以及換乘客流大的方向換乘匹配，同時根據換乘客流的大小，確定換乘方向的優先順序。

通過對配車、客流需求、運營計劃等情況下的仿真分析(見表3)可知:

表3 深圳地鐵網絡化開行計劃

1)1、2號線的配車數和運營計劃均可滿足運能要求;

2)3號線配車數尚缺7列，運營計劃缺少8.7對/h的運能;

3)4號線配車數尚缺10列，運營計劃缺少8.7對/h的運能;

4)5號線配車數滿足運能要求，運營計劃尚缺0.7對/h的運能。

建議增設備車，密切監控大站周邊及網絡重要換乘節點的客流情況，隨時調度備車上線，疏散客流。

3.3 車站行人仿真

開展車站客流仿真分析，主要是為評估車站設施布局及客流組織是否合理，提出車站設施布局和客流組織的改善建議。在已有的預測需求基礎上，使用計算機行人模擬軟件Legion，建立高品質的計算機仿真模型［3-4］，充分反映研究時段內的站點運營狀況，來對高峰時段站內乘客的常規活動進行模擬，從而對車站的運行情況進行預判。

3.3.1 車站客流預測

1)車站出入口客流分布。分析車站出入口客流分布與周邊人口及就業崗位數量之間的關系(見圖3)，可以得出以下關系:

圖3 車站出入口的人口與崗位分布

晚高峰進站客流與周邊就業崗位正相關;出站客流與周邊居住人口和商業就業崗位正相關;早高峰進站客流與周邊居住人口正相關;出站客流與周邊就業崗位正相關。

2)車站出入口客流時變特征。分析高峰時段進站客流隨時間變化的規律，為客流輸入提供依據，進站客流工作日晚高峰呈先增后減趨勢，周末晚高峰呈遞減趨勢。

3)換乘客流時變特征。分析高峰時段換乘客流隨時間變化的規律，為客流輸入提供依據，換乘客流呈現與進站客流基本相同的時變特征。

4)車站內客流OD分布特征。為仿真時車站內的客流流向分析提供依據。

3.3.2 仿真參數與評價指標

為了使Legion軟件更好地適應中國地區項目的需要，在地鐵站及其他各類地點采集了大量的中國行人實測數據，并進行了統計分析。在此基礎上，對Legion模型進行標定，從而實現了模型的中國本土化。通過模型標定，確定了中國行人的一些重要參數值，并與國外相關研究得到的參數值進行了對比［5-6］。

1)車站設施及行人仿真參數。通過對地鐵車站服務設施調查統計及行人特征分析，得出仿真所需參數，如表4所示。

表4 車站設施及行人仿真參數 s

2)評價指標。選取客流密度作為評價指標，即單位面積內乘客的數量，評價標準參照地鐵設計規范與其他城市的經驗制定(見圖4)。

圖4 地鐵車站客流仿真評價指標

3.3.3 車站仿真分析

選取深圳地鐵車站客流最多的老街站進行仿真模擬，老街站位于深圳商業繁華地區，為1號線和3號線的換乘車站，也是內地第1個同站臺換乘車站，客流大，換乘客流特征明顯且比較復雜，容易出現混亂，老街站的客流預測如表5所示。

表5 老街站客流預測 人次/h

通過legion仿真軟件的模擬，得到車站站廳的客流擁擠度分析及站臺客流密度變化(見圖5～圖6)。

圖5 老街站站廳客流擁擠度分析

圖6 老街站站臺客流密度變化

輸出仿真測試界面及行人最大密度如圖6所示，依據Fruin的行人運動、等候區域服務水平評價體系，老街站內部總體行人密度均在E級以上服務水平，各類設施通行能力基本滿足車站旅客乘降及換乘需要，設施之間銜接有序，在高峰期間，3號線東行站臺以及換乘扶梯處擁堵區域較為明顯，需要采取特殊的客流組織方案。

3.3.4 客流組織建議

從圖6可以看出，老街站在早高峰時段的整體運行狀況良好，B3、B4層出站及換乘樓扶梯口會出現短時擁擠，可自行消散;北側出站閘機前會出現排隊現象，排隊時長較短。晚高峰3號線東行站臺乘客滯留嚴重，站臺最大密度超過4人/m2，滯留乘客數量超過4000人，必須采取一定措施，以減少站臺乘客數量。考慮到3號線有較好的開行小交路條件，建議在高峰時段加大關鍵區間的行車密度。

4 結語

地鐵成網運營以后，各條線路的運營必須符合網絡化運營的整體技術要求，單線或單站一旦出現運營的問題，將會波及整個網絡。本研究利用數字模擬技術，模擬深圳地鐵網絡化運營的實際情況，建立評價指標體系，對網絡化運營水平進行評價。根據評價結果，判斷網絡化運營存在的問題，并提出改善建議，這將更好地為地鐵規劃、設計、運營等工作提供有力的技術支持。

［1］康海燕，鄭世枚，吳倩.地鐵換乘站客流組織研究［J］.鐵道運輸與經濟，2009，31(8):89-90.

［2］周悅，王江燕，黃迪，等.微觀人流仿真在2010年上海世博會中的應用［J］.交通運輸系統工程與信息，2009，9(2):141-146.

［3］史建港.大型活動行人交通特性研究［D］.北京:北京工業大學，2007.

［4］毛保華，郭謹一，陳振起，等.大型活動期間城市交通組織方法研究［J］.交通運輸系統工程與信息，2007，7(1):18-24.

［5］北京市市政工程設計研究總院.北苑客運交通樞紐設計方案［G］.北京，2008.

［6］張建勛，韓寶明，張繼菁.動態仿真技術在城軌交通車站設計中的應用［J］.都市快軌交通，2008，21(1):37-40.