影響城市軌道交通安檢速度的乘客特征分析*

陳 鵬 張 璋 胡嘯峰 季學偉

(1.中國人民公安大學警務信息工程學院,102600,北京; 2北京市交通委員會,100161,北京∥第一作者,副教授)

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影響城市軌道交通安檢速度的乘客特征分析*

陳 鵬1張 璋1胡嘯峰1季學偉2

(1.中國人民公安大學警務信息工程學院,102600,北京; 2北京市交通委員會,100161,北京∥第一作者,副教授)

針對城市軌道交通安檢中的乘客通行速度問題,設計了數據采樣方案,赴北京地鐵東單站對安檢過程中的乘客安檢時間、排隊情況、隨身攜帶的物品數量及大小、乘客性別等特征數據進行了采集。通過對數據進行統計分析與回歸分析發現,疏散區域的隊列長度對乘客的等待時間與疏散時間具有顯著性的影響;而在影響被檢時間的因素中,乘客所攜帶的大件物品所具有的影響性最為顯著,其次為乘客性別,最后是攜帶物品的數量。根據數據分析得到的影響地鐵安檢效率的顯著性因素,對現有的地鐵安檢流程提出了優化建議。

城市軌道交通；安檢; 乘客行為特征

First-author′s address Institute for Policing Information Engineering,People′s Public Security University of China,102600,Beijing,China

由于地鐵空間相對封閉、狹窄，且人員密集,一旦發生恐怖襲擊等突發性事件將會導致巨大的人員傷亡與財產損失[1]。因此,2008年6月29日,北京地鐵在奧運會前夕率先開始全面實施乘客乘車安檢制度。隨后,在上海世博會、廣州亞運會等大型活動期間,國內一些城市的軌道交通陸續配置了安檢設備,并在活動結束后將安檢制度常態化[2]。安檢制度的實施在很大程度上減小了突發事件發生的概率,保障了乘客的乘車安全,但在另一方面也對乘客的安檢管理以及安檢人員帶來了較大的壓力。尤其是在大型活動期間以及交通高峰時段,地鐵客流會高度集中,給安檢人員帶來較大工作負荷的同時也極易造成人流的擁堵,導致發生人員擁擠甚至踩踏事故發生的可能性增加[3]。

目前，在地鐵的安全管理方面,以北京為代表的一些城市針對城市軌道交通安全問題出臺了一系列的規章制度。例如北京市制定了《北京市城市軌道交通安全運營管理辦法》與《城市軌道交通安全檢查操作規范》(以下簡稱《規范》),對地鐵安檢的目標、人員職責、實施流程等作了嚴格的規定。然而,由于地鐵交通現場的情境極其復雜,安檢過程會受到很多因素不同程度的影響。這些因素按照來源可以分為安檢系統類因素與安檢對象類因素。其中,前者是指從安檢管理、安檢操作等方面對安檢實施流程產生的影響因素,如安檢設備的利用率、安檢人員的工作壓力等[4-7];而安檢對象類因素則主要是指由于被檢乘客的行為所帶來的影響因素。

目前,關于安檢影響因素的研究更多地集中在安檢管理與安檢操作方面,而關于乘客的特征行為,尤其是對安檢過程具有顯著性影響的特征行為的研究還稍顯不足。為此,本文針對這一問題設計了研究方案,對北京市地鐵站點的乘客安檢時間過程中的特征信息進行了數據采集,通過開展數據分析,識別出影響地鐵安檢的顯著性乘客特征因素,進而對地鐵安檢管理與工作流程進行完善。

1 調查方案

數據采集站點為北京地鐵東單站。該站屬于北京地鐵1號線與5號線的換乘站,編號為119。該站共有4個出入站口,設有2個安檢點,其安檢點的設置如圖1所示。從圖1中可以看到,該站安檢點的構成可分為4個部分,分別是進站乘客的等待區、乘客物品被檢區、乘客疏散區和手檢區。根據《規范》中的規定,每臺通道式安檢機需配置4～5名安檢員,其中指揮員1人。值機員1人,手檢員1人,引導員1人,安全員1人,其各自的職責分工如下:

圖1 安檢區設置情況

(1) 指揮員——負責整個安檢區安檢工作的指揮與突發事件處理;

(2) 值機員——負責操縱通道式安檢機對乘客物品進行檢查;

(3) 手檢員——在安檢區出口對乘客攜帶的可疑物品進行復檢;

(4) 引導員——負責宣傳、引導、提示乘客接受安檢;

(5) 安全員——負責維護安檢區秩序,遇到突發事件立即采取措施。

地鐵安檢的一般業務流程為:引導員引導乘客進入安檢通道，值機員利用通道式安檢機對物品進行檢查，安全員負責監督乘客的安檢行為，手檢員針對可疑物品進行復檢，如手術會員發現違禁物品則由指揮員進行處理并進行上報。

按照《規范》中規定的安檢流程,將安檢時間定義為乘客進入等待區至離開手檢區的通行時間。根據乘客在不同區域內的行為可將安檢時間進一步劃分為等待時間、被檢時間和疏散時間三個組成部分，簡稱為三類時間(見圖2),其定義如下:

(1) 等待時間tin——乘客進入等待區到將隨身物品放在通道式安檢機傳送帶上的時間間隔[8]。

(2) 被檢時間tcheck——乘客從將物品放在通道式安檢機傳送帶上到安檢完畢后將物品移動離開傳送帶的時間間隔。

(3) 疏散時間tout——乘客從通道式安檢機傳送帶移開物品到離開手檢區的時間間隔[10]。

安檢時間(ttotal)即為tin、tcheck與tout的總和。

在相關因素數據的采集方面,采取目標乘客跟蹤法,即每次隨機選擇一名目標乘客,采集其在整個安檢過程中所在隊列的隊前長度、隊后長度、攜帶物品的數量及尺寸等。

(1) 隊前長度qin——目標乘客進入等待區時位于入口至手檢區的乘客數量[10];

(2) 隊后長度qout——目標乘客離開手檢區時位于入口至手檢區的乘客數量[10];

(3) 物品數量nbag——目標乘客隨身攜帶的物品數量,包括大型物品箱、中物品箱和手提包三種。

采集工具采用便攜式計算機,利用Netlogo自行開發了數據采集軟件。采集數據過程持續時間約為5 h,采集目標乘客數量共49個。

2 結果分析

對采集的數據首先進行描述性統計分析,然后在此基礎上,分別以等待時間、被檢時間和疏散時間為因變量,隊前長度、隊后長度、乘客物品數量、大件物品數量及乘客性別作為自變量,分別分析因變量與不同自變量之間的相關性關系,最后進行回歸分析。

2.1 數據統計結果

對收集的49名乘客的安檢時間按照采集的先后順序示于圖2中。從圖2可見，乘客的安檢時間分布是很不均衡的,其中安檢最快的乘客僅需要約25 s,而耗時最長的乘客則需要近90 s,所有乘客的平均安檢時間為45.5 s,標準差為13.2 s。可見，現行規范下的地鐵安檢時間一般會控制在1 min左右。而從三類時間的分布情況來看,乘客的平均等待時間耗時最長,其次為被檢時間,而疏散時間最短(見圖3)。但從分布的情況來看,被檢時間的分布比較集中,而等待時間的分布比較分散。造成這一現象的原因主要是由于地鐵站點的客流具有潮汐性規律,客流的規模會對安檢過程中的等待時間帶來直接的影響,而被檢時間主要取決于通道式安檢機的傳送帶輸送物品的速度,因此被檢時間會相對保持在一個恒定的數值范圍內。

圖2 所有乘客的三類時間分布

圖3 三類時間的箱型圖分布結果

圖4中所示為乘客的排隊長度分布情況,從中可以看到乘客的隊列長度分布與圖2中的乘客安檢時間分布具有一定的相似性。而從統計結果來看,乘客安檢的平均隊前長度為18人,最大隊前長度為32人,最短隊前長度為3人;而乘客安檢的平均隊后長度為20人,最大隊后長度為39人,最短隊后長度為8人。可見,在乘客安檢過程中的隊后長度要稍高于隊前長度。

圖4 所有乘客的安檢前后隊列長度分布

在乘客隨身攜帶的物品方面,隨身攜帶一件物品的乘客比例約為51%,隨身攜帶兩件物品的乘客比例約為35%,攜帶兩件以上物品的乘客比例為14%。而在物品的體積方面,攜帶有大型物品的乘客比例為18%,攜帶中型物品的乘客比例為39%。在乘客的性別組成方面,男性乘客的比例為57%,女性乘客比例為43%。

2.2 隊列長度與安檢時間的關系

乘客安檢的隊列長度與各項時間指標之間的散點圖如圖5至圖7所示。通過觀察散點的分布可以看到,隊列長度與等待時間、被檢時間、疏散時間之間存在一定的線性趨勢特征。通過對散點圖進行線性擬合可以進一步發現,隊列長度與各類時間指標之間的相關性比較明顯,線性回歸項的系數分別為0.80(見圖5a))、0.26(見圖5b))、0.37(見圖6a))、0.64(見圖6b))、0.32(見圖7a))、0.31(見圖7b))。

圖5 隊列長度與等待時間的散點圖

圖6 隊列長度與被檢時間的散點圖

圖7 隊列長度與疏散時間的散點圖

2.3 乘客因素與安檢時間的關系

以乘客的隨身攜帶物品數量、是否攜帶大型物品以及乘客性別作為乘客的特征因素,利用均值檢驗的方法來分析不同變量水平下的安檢時間差別。

首先,利用ANOVA方差分析法得到攜帶不同數量物品的乘客在不同階段的平均安檢時間(見表1)。結果顯示出攜帶不同數量物品的乘客在等待時間與疏散時間上沒有顯著性差別(p>0.05),而在被檢時間上表現出顯著性的差別(p<0.05),并且乘客隨身攜帶的物品數量越多被檢時間間隔就會越長。

表1 物品數量對乘客安檢時間的影響

其次,利用獨立樣本t檢驗方法對攜帶有大件物品乘客的安檢時間進行均值分析,其結果如表2所示。從表2中可見,在安檢的三類時間項中,等待時間和疏散時間在乘客是否攜帶有大件物品之間不存在顯著差別,反映出乘客攜帶物品通過安檢的速率沒有發生變化。但是在被檢時間中,大件物品因素表現出了十分顯著的影響,反映到數值上則是攜帶大件物品乘客的被檢時間顯著性高于未攜帶大件物品的乘客。

表2 大件物品對乘客安檢時間的分析結果

對乘客性別影響安檢時間的程度同樣采用獨立樣本t檢驗的方式來進行。表3中給出了對男性乘客和女性乘客的分析結果。從結果可見,無論是在等待環節、被檢環節還是疏散環節,不同性別乘客的各項時間指標都沒有顯著差別,這表明即便是考慮到物品的數量和排隊長度,男性乘客與女性乘客在安檢的通過率方面是基本一致的。

表3 乘客性別對安檢時間的比較分析結果

2.4 回歸分析

對安檢過程中的各項時間指標利用線性回歸方法來對乘客的各種特征因素進行回歸分析。其中隊前長度、隊后長度與物品數量為具體數值,大件物品以及乘客的性別采用虛擬變量的方法進行處理(1代表攜帶有大件物品和男性乘客,0代表未攜帶有大件物品和女性乘客)。回歸分析結果如表4所示。

從回歸分析的結果中可以看到,安檢過程中的等待時間和疏散時間完全取決于隊列的長度,其中等待時間與隊前和隊后長度均存在相關性,而疏散時間則主要與隊后長度有關。事實上從現場的觀察來看,隊前長度與隊后長度反映了目標乘客在安檢過程中隊列的擁擠程度,其中在等待環節隊列的擁擠會降低乘客安檢的速度,而在疏散環節由于部分乘客在從安檢機上提取隨身物品時的行為造成了疏散區的混亂和擁堵,增加了乘客的疏散時間成本。而相對于等待時間和疏散時間來說,被檢時間則主要與乘客的特征因素相關。其中顯著性最高的因素為大件物品,其回歸系數高達4.71,隨后分別為乘客性別(回歸系數為2.707)和乘客攜帶的物品數量(回歸系數為2.266)。

表4 回歸分析結果

3 結論與建議

通過對北京市地鐵東單站乘客安檢行為的現場數據進行收集和分析,初步獲得了地鐵安檢過程中的乘客特征因素的顯著性分布。結果表明:安檢過程中的等待時間與疏散時間主要取決于乘客的隊列長度,與乘客的特征因素無關,其中隊后長度在兩個時間項中均表現出顯著性,反映出該指標對安檢速度具有較大的影響。而在安檢過程的被檢環節中,安檢的速度主要取決于乘客的特征因素,包括攜帶物品的數量、是否攜帶大件物品以及乘客的性別等,其中乘客攜帶大件物品的顯著性程度最高。

在當前的地鐵安全管理中,針對大客流下的安檢目前普遍采用的方法為限制流量,即間歇性對進站人數進行控制來保障安檢過程的有序實施。然而，從本文對地鐵安檢現場的數據采集與分析結果來看,地鐵安檢的流程與管理可以根據乘客的一些顯著性特征來進行進一步的優化與提高。從操作性的角度,最為直接的手段是進行疏散區的優化設計與安檢乘客的分流。

首先,通過疏散區的優化設計來有效地減小乘客的排隊長度。在表3的分析結果中,疏散區域的隊列長度會影響乘客的等待時間和疏散時間,而通過現場觀察發現,該區域內的乘客行為主要表現為通過安檢機后的物品整理、等待同伴以及被手檢員復檢所造成的擁堵等。由于在該區域內乘客的行為具有多樣性,因而極易形成人群的混亂,從而妨礙后續乘客的通行。因此,可以通過優化疏散區域的設計來提高乘客的通行率,例如擴大疏散區域面積、設置專門的等待區、設置指示或警告標記引導乘客快速通行等。

其次,對不同特征的乘客實行差別化安檢來提高安檢的流量速度。從本文的統計可以看到,抽取的49名乘客中攜帶物品少于一件的人數約占總人數的51%,其中又有三分之二的乘客攜帶的是小型物品,如手提包、手提袋等,而將不同大小、類型的物品進行通道式安檢機檢測必然會造成安檢資源的浪費和安檢效率的降低。

因此,在客流高峰期間的安檢中可以對攜帶不同數量和不同類型物品的乘客從安檢管理和安檢設施的角度進行差別化安全檢查。例如當客流量超過某一臨界閾值時對攜帶小型物品的乘客可單獨開辟通道并安排安全員持便攜式安檢儀進行手工快速檢查,而對于攜帶大型物品的乘客則由值機員和指揮員通過X光機進行深度檢查。目前,在北京市的部分地鐵站點已開始嘗試開通乘客無包通道來提高乘客通行速度,證明了按照乘客特征進行分檢的可行性。

總之,地鐵安檢是一個復雜度很高的系統性工程,本文研究揭示了地鐵安檢與乘客特征行為之間存在一定的相關關系,但從地鐵安檢全面優化的角度,還應進一步對位于不同城市功能區域內的地鐵站點人流量和乘客特征(如大型交通樞紐站點內的乘客會攜帶較多大件物品,位于商業辦公區站點內的乘客以攜帶小件物品居多)分別開展調查與分析工作,并在此基礎上為不同類型的站點設計出個性化的安檢流程和安檢點的平面布置方案,從而實現地鐵安檢的科學化運行。

本論文研究工作得到公共安全協同創新中心與清華大學公共安全研究院的大力支持，在此表示感謝。

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urban rail transit; security test; passenger behavior characteristic

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