基于層次分析法模糊綜合評價大客流安全狀態(tài)

（同濟(jì)大學(xué)鐵道與城市軌道交通研究院，201804，上海∥第一作者，碩士研究生）

基于層次分析法模糊綜合評價大客流安全狀態(tài)

田 健 蒲 琪 陳小麗

（同濟(jì)大學(xué)鐵道與城市軌道交通研究院，201804，上海∥第一作者，碩士研究生）

根據(jù)城市軌道交通車站大客流形成的主要成因，分析了大客流安全狀態(tài)評價的影響因素。采用基于層次分析法的模糊綜合評價法對大客流的安全狀態(tài)進(jìn)行評價，建立了客流安全狀態(tài)的模糊綜合評價模型。模糊綜合評價法的評價結(jié)果與仿真結(jié)果一致，表明該評價模型具有相對有效性。該評價模型綜合考慮了各方面影響因素，其評價結(jié)果可為車站制定限流措施提供依據(jù)。

城市軌道交通；大客流；安全狀態(tài)評價；模糊綜合評價

First-author's address Research Institude of Railway and Urban Transit，Tongji University，201804，Shanghai，China

1 大客流成因與分類

城市軌道交通車站的主要功能是實現(xiàn)各類客流的集散，是乘客、列車、車站、線路等各種交互關(guān)系最為集中和復(fù)雜的場所。對于大客流，國外部分城市軌道交通系統(tǒng)規(guī)定，客流量超過車站設(shè)計容量的70%即認(rèn)為是大客流；而我國鐵路方面則認(rèn)為，客流量超過車站設(shè)計容量的100%才認(rèn)為是大客流。

圖1為大客流產(chǎn)生過程分析示意圖。按照城市軌道交通大客流的產(chǎn)生原因，可將大客流分為可預(yù)見性大客流和不可預(yù)見性大客流。可預(yù)見性大客流包括早晚高峰大客流、節(jié)假日大客流、大型活動大客流以及惡劣天氣大客流等。不可預(yù)見性大客流主要是指突然在車站出現(xiàn)的客流瞬間集中增長，造成車站、列車內(nèi)客流迅速攀升，導(dǎo)致站內(nèi)、列車內(nèi)擁擠；其誘因包括商場臨時促銷、天氣突變以及城市軌道交通系統(tǒng)發(fā)生緊急事件等。

圖1 大客流產(chǎn)生原因分析示意圖

2 大客流安全狀態(tài)指標(biāo)分析

2.1 研究方法

本研究主要采用文獻(xiàn)分析法、層次分析法，以及專家咨詢法、模糊綜合評價法等。層次分析法主要是用來確定各分項指標(biāo)對上一層次指標(biāo)的權(quán)重。模糊綜合評價法主要是用來對大客流安全狀態(tài)進(jìn)行分級。

2.2 評價體系

本研究所構(gòu)建的綜合評價體系為二級三層的綜合評價指標(biāo)體系（見圖2），三個層次分別為目標(biāo)層Z、準(zhǔn)則層B和指標(biāo)層C。根據(jù)模糊理論，把層C對層B的評價作為第一級評判，把層B對層Z的評價作為第二級評判，從而構(gòu)成一個二級三層的綜合評價指標(biāo)體系。

2.3 大客流安全狀態(tài)指標(biāo)分析

客流密度，是反映人員密集程度的指標(biāo)，也是引發(fā)客流風(fēng)險的最直接的因素，其單位為人/m2。

圖2 大客流安全狀態(tài)層次分析結(jié)構(gòu)模型

客流速度，一般是指行人群體步行的平均速度，其單位為m/s或m/min。客流速度隨著客流密度的增大而減小。

車站設(shè)計集散能力的影響因素包括出入口及通道的通過能力、自動售檢票設(shè)備能力、車站乘降設(shè)備能力、列車運能以及站廳站臺的集散能力等。其中，北京市軌道交通的相關(guān)規(guī)定為：當(dāng)車站客流量達(dá)到設(shè)計客流量的70%時，開始采取限流措施。

站內(nèi)關(guān)鍵設(shè)施擁堵點比例，是指在站臺、站廳、樓梯、出入口通道、換乘通道等影響乘客通行的關(guān)鍵設(shè)施中擁堵點所占的百分比。當(dāng)站內(nèi)關(guān)鍵服務(wù)設(shè)施的乘客空間負(fù)荷度大于1時，說明客流的到達(dá)量大于該服務(wù)設(shè)施的服務(wù)水平，在該服務(wù)設(shè)施的瓶頸區(qū)域會出現(xiàn)乘客擁堵現(xiàn)象。

列車延誤時間的長短也能反映出客流的擁擠程度。對于列車延誤時間長短的判別標(biāo)準(zhǔn)，不同類型、不同規(guī)模的車站不盡相同。

大客流情況下，列車的滿載率居高不下，會導(dǎo)致乘客在車站的滯留；而如果客流積壓則易產(chǎn)生乘客吊門現(xiàn)象，使得屏蔽門無法完全關(guān)閉，列車反復(fù)開關(guān)門會導(dǎo)致列車停站時間過長，將造成運營安全隱患。

3 大客流安全狀態(tài)分級與分析

3.1 分項指標(biāo)權(quán)重的確定

根據(jù)模糊綜合評價的模型，筆者采用了確定各分項權(quán)重的專家咨詢評價表，并請了15位專家及有關(guān)人員對各分項的權(quán)重給予評價。被咨詢的人員包括城市軌道行業(yè)的專家、地下空間研究的專家及從事服務(wù)標(biāo)志系統(tǒng)系統(tǒng)設(shè)計的技術(shù)人員。評價結(jié)果具有充分的代表性，具有較高的可信度。根據(jù)專家咨詢的結(jié)果，筆者應(yīng)用層次分析法確定權(quán)重的方法，計算了各因素的權(quán)重，并進(jìn)行了一致性檢驗。計算得到的權(quán)重（Wi）結(jié)果如表1～4所示。

表1 B1各分項權(quán)重

表2 B2各分項權(quán)重

表3 B3各分項權(quán)重

表4 準(zhǔn)則層各指標(biāo)權(quán)重

通過計算得到權(quán)重向量

3.2 設(shè)置模糊評價的評價集

評價集是評價對象可能出現(xiàn)的所有評價結(jié)果的集合。評價集用S=｛Sj｝（j=1，2，3，…，m）表示，其中Sj代表第j種評價結(jié)果。事實上，每種評價結(jié)果都是一個模糊集，進(jìn)行評價的目的就是得出評價對象隸屬于各結(jié)果的隸屬度，并據(jù)此得出結(jié)論。本文將評價集定義為S=｛S1：大客流狀態(tài)安全，S2：大客流狀態(tài)較安全，S3：大客流狀態(tài)一般，S4：大客流狀態(tài)危險，S5：大客流狀態(tài)很危險｝。

3.3 設(shè)置隸屬矩陣及評價集閾值

通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)、參考地鐵公司的運營經(jīng)驗，并結(jié)合專家調(diào)查法，確定了各指標(biāo)的“安全”和“很危險”的值E和F。確定指標(biāo)層的6項指標(biāo)分別依據(jù)大客流狀態(tài)分級的閾值，如表5所示。

表5 大客流安全分級的各指標(biāo)閾值

客流速度（C2）采用公式：

客流密度（C1）、實際客流與設(shè)計客流之比（C3）、關(guān)鍵設(shè)施擁堵點比例（C4）、列車延誤時間（C5）、同站臺同方向列車連續(xù)跳停次數(shù)（C6）均采用指標(biāo)安全度函數(shù)關(guān)系式：

3.4 案例分析

案例所在車站為中型車站，站臺面積為4 510 m2，車站設(shè)計客流量為7 517人/h。列車為8節(jié)編組，上下車門共40個。早高峰時段列車運行間隔為164 s，集散客流為5 000～6 000人/h；晚高峰時段列車運行間隔為200 s，站臺集散客流為2 500～3 500人/h。列車停靠時間為14～16 s（此處停站時間特指屏蔽門已開啟，可供乘客上下車至屏蔽門關(guān)閉的時間間隔）。

開通的出入口共有3個，分別為1號口、5號口和6號口。進(jìn)出站閘機(jī)共有2處，閘機(jī)類型均為三桿式。靠近1號口處，進(jìn)站閘機(jī)為3臺，出站閘機(jī)4臺；靠近5、6號口處，進(jìn)站閘機(jī)為4臺，出站閘機(jī)為3臺。從站廳到站臺共有3處樓梯，兩側(cè)分別是1個步行樓梯與1個自動扶梯，自動扶梯均為下行，中間2個樓梯均為步行樓梯。選取2種大客流假設(shè)情況，具體如表6所示。

表6 大客流情況假設(shè)

3.4.1 案例仿真

本文選用Vissim微觀交通仿真軟件。Vissim5.3版本中的行人模塊能對行人的運動進(jìn)行模擬，對于行人的排隊、擁擠等行為，根據(jù)此模型做校正處理后可以仿真，因此該軟件適用于驗證本文模型。

為了驗證模糊綜合評價模型對大客流安全等級評判的有效性，本文分別對表6中的2種大客流假設(shè)情況進(jìn)行客流集散仿真。由于此模型主要是針對大客流的安全狀態(tài)做出評判，因此客流量較低的情況不予考慮。

客流速度、客流密度可以在客流仿真過程中通過設(shè)置檢測點得到，因此不需要假設(shè)，只需賦予行人一個期望速度，即行人在自由流速狀態(tài)下的速度。客流擁擠主要會發(fā)生在關(guān)鍵設(shè)施點，如通道、進(jìn)出站閘機(jī)前、樓扶梯、站臺等，因此，本文所檢測的為關(guān)鍵設(shè)施點的客流密度和客流速度數(shù)據(jù)。通過計算關(guān)鍵設(shè)施的空間負(fù)荷度可判斷關(guān)鍵設(shè)施是否是擁堵點，進(jìn)而可得到站內(nèi)關(guān)鍵設(shè)施擁堵點比例。由于客流仿真開始時，乘客還均處于進(jìn)出站通道或者列車上，還未進(jìn)站，因此，為了提高仿真數(shù)據(jù)的有效性，選取180仿真秒之后的數(shù)據(jù)作為評價數(shù)據(jù)。得到的仿真結(jié)果如圖3、圖4所示。

圖3 第1種大客流假設(shè)情況仿真結(jié)果統(tǒng)計圖

圖4 第2種大客流假設(shè)情況仿真結(jié)果統(tǒng)計圖

從上圖3、圖4可以看出，第1種大客流假設(shè)情況下的客流安全等級為一般安全等級，而第2種大客流假設(shè)情況下的客流安全等級為危險等級。

3.4.2 大客流模糊綜合評價

3.4.2.1 第1種大客流假設(shè)情況評價

通過Vissim微觀交通仿真系統(tǒng)的仿真，可以得到第1種大客流假設(shè)情況下的客流平均密度為3.720人/m2，平均速度為0.827 m/s，關(guān)鍵設(shè)施擁堵點數(shù)量為10個（共14處），如表7所示。

由此可得第1種大客流假設(shè)情況下的評價集=（0.072 6 0 0.455 4 0.357 6 0.114 4）。根據(jù)最大隸屬度原則，可判斷出客流的安全級別處于一般安全級別，與仿真得出的判斷結(jié)果一致。

表7 第1種大客流假設(shè)情況下各指標(biāo)取值

3.4.2.2 第2種大客流假設(shè)情況評價

通過Vissim微觀交通仿真系統(tǒng)的仿真，可以得到第2種大客流假設(shè)情況下的客流平均密度為4.623人/m2，平均速度為0.607 m/s，關(guān)鍵設(shè)施擁堵點數(shù)量為10（共14處），如表8所示。

表8 第2種大客流假設(shè)情況下各指標(biāo)取值

由此可得第2種大客流假設(shè)情況下的評價集=（0.106 7 0.038 5 0.009 1 0.486 5 0.343 6）。根據(jù)最大隸屬度原則，可判斷出客流的安全級別處于危險級別，與仿真得出的判斷結(jié)果一致。

4 結(jié) 語

模糊綜合評價法對于兩種大客流假設(shè)情況下的客流安全狀態(tài)等級的評價結(jié)果與仿真結(jié)果一致。由此表明，本文所建立的城市軌道交通大客流模糊綜合評價模型具有相對有效性，可以為運營者在進(jìn)行城市軌道交通大客流安全狀態(tài)等級評判時提供參考，有助于更好地保障城市軌道交通大客流情況下的安全運營。

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Fuzzy Comprehensive Evaluation of Large Passenger Flow Safety Based on Analytic Hierarchy Process

Tian Jian，Pu Qi，Chen Xiaoli

According to the main causes of large passenger flow on rail transit，the factors that directly influence the safety status evaluationof large passenger flow are analyzed.By usingthe fuzzy comprehensive evaluation method based on AHP，the safety status of large passenger flow on rail transit are evaluated，and a fuzzy comprehensive evaluation model for the evaluation is established，which has been simulated to prove the practicability.This model consists of every factor from different aspects，therefore the evaluationresult could guide the limiting measuresat rail transit stations.

urban rail transit；large passenger flow；safety status evaluation；fuzzy comprehensive evaluation

U 298.2；C 931.1

2012-12-03）