地鐵換乘系統擁堵點的仿真分析及優化研究

費 爽 劉智麗

(北京交通大學城市復雜系統理論與技術教育部重點實驗室，100044，北京//第一作者，碩士研究生)

近年來，城市軌道交通網絡化運營的發展使得換乘站客流量激增，客流組織工作變得越來越復雜。因此，有必要采用仿真技術模擬換乘站的客流組織情況，識別客流擁堵點，分析擁堵原因并提出改進建議，為換乘站的擁堵緩解提供參考。

目前,國內外針對車站擁堵點分析及優化的研究主要包括車站的客流組織仿真及瓶頸識別方法研究等，如文獻[1]以深圳會展中心站為例進行了行人仿真，并提出了客流組織調整方案；文獻[2]討論了基于微觀行人行為的瓶頸識別方法；文獻[3]分析了瓶頸形成機理，利用動態仿真方法識別瓶頸,并提出了疏解方案。國內外相關領域研究在車站仿真評估及瓶頸識別方法方面取得的成果頗豐，但針對特定車站的擁堵分析研究較少，且多數文獻只提出了擁堵緩解措施，而未對其實施效果進行驗證。

地鐵西直門站作為北京市最重要的樞紐換乘站之一，早、晚高峰期客流量巨大，樓梯和自動扶梯等換乘設施的通過能力無法較好地與實際客流相匹配，導致擁堵現象時常發生。基于此，本文利用Anylogic微觀仿真軟件對西直門站2號線與4號線換乘系統進行仿真模擬，識別擁堵點所在，結合擁堵原因對擁堵點進行分類分析，提出了優化措施,并結合仿真手段進行優化驗證。

1 基于仿真的擁堵點辨識技術

在地鐵站換乘系統中，當站內設施通過能力與實際運營情況不匹配時，乘客便無法順利完成集散活動，換乘系統則會出現擁堵現象。擁堵點形成主要有兩方面原因：一是客流量過大及客流空間分布不合理;二是設施規模配置或布局形式不合理導致設施通行能力不足。要緩解、改善換乘系統內的擁堵現狀，需要準確辨識擁堵點所在，分析擁堵原因并進行相應的優化。

考慮設施通行能力不足及客流變化情況，傳統的靜態擁堵點識別方法已難以滿足需求。因此,要對換乘系統進行動態客流仿真分析，識別擁堵點所在，提出擁堵緩解方案，改善換乘系統的客流組織現狀。

目前,常用的行人微觀仿真模型包括元胞自動機模型、社會力模型等。社會力模型具有連續性，可以精確描述各層次作用力，解釋行人交通行為的本質；其次，模型中行人在人流密度大時能夠相互接觸，這是元胞自動機模型等所不具備的；該模型還可模擬行人的自組織行為，故社會力模型的模擬結果比較接近真實情況[4]。綜合考慮基于社會力模型的仿真軟件技術成熟度及獲取途徑，本文選擇Anylogic 7.0軟件進行仿真分析。

2 西直門站2號線與4號線換乘系統分析

地鐵西直門站位于北京市交通最為繁忙的西直門綜合交通樞紐地區，是北京地鐵2號線、4號線和13號線的換乘站。西直門站的2號線和4號線為地下線，13號線為地上高架線。2號線車站呈南北向布置于地下二層；4號線車站呈東西向布置于地下三層[5]。13號線車站通過連續的通道與位于地下一層的換乘大廳相連，再與2號線、4號線車站由換乘通道相連。

結合對西直門站換乘系統的實地調研數據，繪制出如圖1所示的西直門站2號線與4號線換乘系統的平面圖。

圖1 地鐵西直門站換乘系統平面結構圖

從圖1中不難看出，西直門站2號線與4號線的換乘方式為“十”字形換乘，換乘樓梯位于站臺中部；兩線車站的4個端頭站廳分別通過4段通道相連，形成環形換乘通道，并連接了4個方向的車站出入口;西北方向的換乘通道連接位于地下一層的換乘大廳，具體的換乘流線如圖2所示。

3 換乘系統客流仿真及擁堵點識別

為明確換乘系統內的客流密度分布，準確識別客流擁堵點，需要對換乘系統進行客流仿真。本次仿真主要依靠Anylogic軟件的行人庫來實現,仿真分析主要包括數據準備、建立仿真模型、仿真結果分析和優化驗證4個步驟。

3.1 建模及參數設置

在繪制場景模型時，建立的高度不同的4個地面層分別代表2號線站廳層、2號線站臺層、4號線站廳層和4號線站臺層，各層的空間轉換通過連接各層的樓梯和自動扶梯來實現，高度差即為樓梯或自動扶梯的豎向高度。仿真重點為乘客的換乘行為，因此構建場景模型時對各出入口進行了簡化。

3.1.1 出入口設置

在本次仿真中，共設置了7個出入口、1個入口和1個出口。其中2號線的內、外環列車和4號線的上、下行列車作為4個出入口，B口、C口、D口分別作為3個出入口，連接換乘系統與車站負一層換乘大廳的3條通道分別作為1個出入口、1個入口和1個出口。

3.1.2 仿真客流設置

該設置包括各出入口的客流量及乘客的路徑選擇設置。依照實地調研所得高峰小時內換乘系統的客流數據及各站廳的客流流向及流量情況對仿真客流進行設置。

首先，對B、C、D口和連接換乘大廳的通道客流源進行如表1所示的客流量設置，并依據客流情況進行路徑選擇設置。

表1 各出入口和換乘通道客流量設置表

然后，對使用出入口的2號線和4號線列車進行仿真客流設置。參照北京地鐵實際運營數據，近似將2號線內環方向列車的下車客流設為320人次/列，到達間隔為2 min；將外環方向列車的下車客流設為290人次/列，到達間隔為2.5 min；將4號線上行方向列車的下車客流設為360人次/列，到達間隔為2 min；將下行方向列車的下車客流設為280人次/列，到達間隔為2.5 min。

圖2 地鐵西直門站換乘流線圖

2號線下車客流的行為建模如圖3所示。從圖3可以看出，2號線列車的下車客流有4個流向，分別為2號線站臺中部的2個下行換乘樓梯、2號線南廳和2號線北廳。因此,按照實測高峰小時客流數據對2號線下車乘客的路徑選擇概率進行設置，設置結果如表2所示。

表2 2號線下車乘客的路徑選擇概率

4號線下車客流的行為建模如圖4所示。從圖4可以看出，4號線列車的下車客流有2個流向，分別為4號線東廳和4號線西廳。按照實測高峰小時客流數據對4號線下車乘客的路徑選擇概率進行設置，設置結果如表3所示。

表3 4號線下車乘客的路徑選擇概率

3.1.3 行人交通參數設置

參考現有研究成果，早晚高峰時段北京市軌道交通乘客在換乘通道的平均走行速度為1.61 m/s，在上行樓梯的步行速度為0.61 m/s，在下行樓梯的步行速度為0.74 m/s[6]；而在實地調研中又了解到西直門站自動扶梯的運行速度為0.65 m/s。

3.2 仿真及結果分析

對換乘系統仿真模型進行模擬試驗，模擬時長為3 600 s。為辨識換乘系統內擁堵點并進行相應優化，本文選取客流密度作為評價指標，在仿真試驗中加入了對行人流密度的統計，得到了如圖5所示的行人密度圖。

圖3 2號線下車客流的行為建模流程圖

圖4 4號線下車客流的行為建模流程圖

參考相關評價標準，將行人密度圖的關鍵密度設為3.00人/m2，顏色與密度間的對應關系如圖例所示。從行人密度圖可以看出，換乘系統的主要客流擁堵點位于2號線南廳下行樓梯、2號線站臺北側上行樓梯及4號線站臺西側樓梯處。除上述主要擁堵點外，乘客在換乘系統的其他區域也存在小范圍擁堵，但擁堵點較為分散。擁堵點所在位置在圖5中以圓圈及數字進行了標注。

圖5 行人密度圖

現結合擁堵點產生原因對擁堵進行分析。

3.2.1 客流壓力過大及通行能力減小

換乘系統內擁堵點的產生原因主要有兩方面：一是客流壓力過大與換乘設施通行能力不匹配；二是樓梯與站廳、站臺間的通行能力差異導致乘客在樓梯口附近聚集。

圖5中的擁堵點1、2、3、4為站廳與站臺間的樓梯。樓梯1、2巨大的客流壓力來自三線間的換乘客流和進、出站客流，且樓梯2是換乘系統中客流量最大的部分。樓梯3、4為上下混行樓梯，通行能力相比單向通行樓梯大大降低。擁堵點5為2號線南廳的下行樓梯處,下行樓梯的高峰小時客流量與通行能力不匹配，并且樓梯的通行能力明顯小于站廳，故造成擁堵。

擁堵點8、9為2號線站臺的換乘樓梯處。高峰時段2號線和4號線下車客流的集中到達帶來較大的客流壓力。此外，樓梯與站臺相比通行能力減小，使得乘客在換乘樓梯口處大量聚集。擁堵點11、12為2號線—4號線的十字換乘樓梯東西方向下行樓梯處的換乘平臺，樓梯與換乘平臺相比通行能力減小，因此乘客在換乘平臺上大量聚集。

擁堵點10、14為通道內的換乘樓梯。乘客在水平方向行人設施上的移動速度大于垂直設施上，且通道的通行能力遠大于樓、扶梯，因此樓、扶梯10、14處呈現較為擁擠的狀態。

3.2.2 乘客路徑選擇不均衡

乘客路徑選擇不當也是擁堵發生原因之一。對于擁堵點6、7，擁堵發生源于乘客的路徑選擇。下車乘客選擇2號線北廳和4號線西廳完成換乘和出站的比例較大，而選擇2號線南廳和4號線東廳的比例較小，使得各上行樓梯利用率不均衡。

3.2.3 建筑設計不合理

建筑設計及設施布局不合理同樣會對站內客流組織造成一定影響。擁堵點13為進站通道內的客流分流點，該處在設計上存在折角，使得2號線進站通道寬度變窄，影響了通過能力。

4 換乘系統優化及仿真驗證

依據上述仿真分析結果，辨識了擁堵點，明確了其產生原因，因此需要采取以下一些可行的優化措施緩解客流擁堵現狀。

(1)增大限流力度，提高通過能力。對于擁堵現象最為嚴重的2號線南廳下行樓梯處，可采取兩種優化措施：一是增大A口限流力度，嚴格控制進站乘客到達速率，緩解下行樓梯的客流壓力；二是改變樓梯中間欄桿的位置，增加下行樓梯的寬度從而增大通過能力。

(2)通過客流引導改變乘客的路徑選擇。基于2號線站臺南、北側上行樓梯和4號線站臺東、西側樓梯利用率不均衡的現狀，改善措施為加強站臺層的現場引導，改變乘客的路徑選擇，增大2號線站臺南側樓梯和4號線站臺東側樓梯的利用率，使乘客均勻分布于兩側樓梯。

(3)減少換乘樓梯口處的流線交叉。對于2號線站臺換乘樓梯口處的擁堵，由于無法隨意變更列車的到發頻率，因此通過設置導流桿的方式引導換乘乘客的走行流線，減少換乘樓梯口處的流線交叉。

(4)去掉影響通行能力的折角。考慮到客流擁堵點13處的擁堵產生原因為折角設計，因此只需進行較小的土建工程去掉該處折角即可。

按照上述改進措施對換乘系統進行優化。首先，增大A口限流力度，將A口進站乘客的到達頻率減至原來的80%，使得左側通道的乘客到達頻率由原1 394人次/h減至1 115人次/h，中間通道的乘客到達頻率由原9 117人次/h減至7 293人次/h；同時改變2號線南廳下行樓梯的欄桿設置情況，將模型中的下行樓梯寬度由4.1 m增至4.8 m，上行樓梯寬度由1.7 m減至1 m；其次，通過車站工作人員引導客流和廣播等方式控制2號線和4號線站臺兩側的樓梯使用率均為50%；然后，在2號線站臺的換乘樓梯處增設導流桿，引導換乘客流流線；最后，對客流擁堵點13做如上文所述的折角改進設計，提高通行能力。

對優化方案進行仿真模擬，模擬時長同樣為3 600 s，可得到如圖6所示的行人密度圖。

圖6 優化方案的行人密度圖

優化方案使得擁堵現象最為嚴重的2號線南廳擁堵范圍和強度明顯減小，其他區域均不存在明顯擁堵點。對乘客選擇路徑的引導使得2號線與4號線站臺兩側的樓梯利用率趨于均衡，導流桿分隔了換乘乘客與其他乘客的流線，消除折角增加了進站通道內乘客走行的順暢程度。

綜上所述，優化方案使乘客在換乘系統內的分布更加均衡，擁堵緩解效果明顯，具備可行性。仿真辨識擁堵點及擁堵分析優化的方法也適用于其他換乘站。

5 結語

為明確換乘系統的客流擁堵情況，完善換乘站的客流組織工作，可考慮采取仿真建模的方法進行分析與優化。與實地經驗相比，基于仿真的擁堵點辨識可得到更多擁堵現狀的定性與定量分析結果，優化方案也可進行仿真驗證與評估，因此具有很高的參考價值。

本文立足于地鐵西直門站2號線與4號線的換乘系統，結合實地調研數據構建了仿真模型,將客流密度作為評價指標進行了仿真分析，辨識了客流擁堵點，并結合擁堵發生原因對擁堵點進行了分類分析;通過限流、換乘設施改造等方式進行了優化，最后結合仿真手段對優化效果進行了評估，驗證了優化方案的可行性。

此外，本文在某些方面還有待完善，例如在仿真建模時做了適當簡化，使模型存在一定局限性，以及未對站臺層乘客分布進行細化研究，這些都有待于進一步的討論與完善。