城市軌道交通換乘擁擠度分析與評價

柳雪麗 昝文博

摘 要：隨著城市軌道交通網絡化發展，換乘站服務設施與布局已成為影響換乘效率和擁堵轉移問題的主要因素。換乘主要問題表現為扶梯和通道過于擁擠、換乘通道長且狹窄、換乘體驗感及換乘便捷性差等方面。針對以上問題，從分析城市軌道交通換乘站內服務設施對人流量的影響這一角度進行研究，建立評價指標體系，以小寨換乘站為例進行評價，并提出改善擁擠度的有效措施。

關鍵詞：城市軌道交通;換乘站;擁擠度

中圖分類號：U293.1 文獻標識碼：A 文章編號：1003-5168（2021）23-0114-03

Abstract： With the development of urban rail transit network， service facilities and layout of transfer stations have become the main factors affecting transfer efficiency and congestion transfer， mainly manifested in overcrowded escalators and channels， long and narrow transfer channels， poor transfer experience and convenience， etc. In view of this problem， this paper studies the impact of service facilities in urban rail transit transfer stations on passenger flow， establishes an evaluation index system， takes Xiaozhai transfer station as an example to evaluate， and puts forward effective measures to improve congestion.

Keywords： urban rail transit;transfer station;crowded degree

1 地鐵換乘站行人擁擠的影響因素

地鐵中行人具有一定的群體特征，所以引入行人流交通參數來分析行人特征，研究地鐵車站中行人宏觀行為。研究資料表明：造成地鐵車站換乘擁擠的原因眾多，且不同的服務設施與人群，對擁擠度的影響也不同。

1.1 行人流交通參數

1.1.1 行人流量與流率。行人流這一概念對地鐵換乘擁擠度分析、換乘服務設施的設置、車站的服務水平及換乘效率的評價有著重要的意義。在地鐵車站中將規定的時間內通過某一指定的點或者某一指定的斷面的行人的數量稱為流量，通過某一指定單位有效寬度的行人數量稱為流率。行人流量反映了地鐵車站的客流大小，而流率則反映了車站的客流疏散效率。

1.1.2 行人密度。行人密度的大小能反映行人行走的自由度。由于早晚高峰、節假日和平峰時期的人流量不同，量化困難，因此用在地鐵換乘站中每個乘客所占行走空間的大小來表示行人密度。行人占用空間和行人密度在數值上互為倒數，隨著行人走行速度的增加，占據的空間也會相應增加，乘客占據空間的大小能夠直觀反映地鐵換乘站的擁擠程度。

1.1.3 行人速度。行人速度是行人交通流在指定方向上運動的流率。在一定條件下行人速度越快，說明擁擠度越低，反之則越高。但是，行人速度也受到乘客的性別、乘客年齡和乘客出行目的及時間預算的影響。

1.2 擁擠原因

對于地鐵換乘站而言，造成行人擁擠的原因包括直接原因、客觀原因、根本原因和其他原因4類[1]：直接原因主要是換乘客流的雙向交織、站廳層與樓扶梯的銜接處以及弱勢群體行走緩慢造成的局部擁堵等;客觀原因主要是服務設施設計不合理和導向標識不清;根本原因是乘客缺乏安全知識技能，安全素質較低;此外，還有工作人員的應急準備和應急能力不足等其他原因。在眾多因素中，服務設施對行人流的影響最為直接。

1.3 服務設施對行人流的影響[2]

1.3.1 通道對行人流的影響。換乘通道的長度和寬度直接影響換乘效率。通常來講，換乘通道越寬，換乘客流的自由度也越大。除了通道客容量，還應考慮通道中的緊急突變點。因為乘客在換乘過程對于緊急突變點需要反應過程，客流密度大時，緊急突變點一時難以通過，便會在通道中形成短時擁堵。

1.3.2 樓扶梯對行人流的影響。扶梯的乘載人數有限，高峰期行人聚集在樓梯上，會形成部分密集的客流擁擠。另外，樓梯因為雙向混行造成行人流速變慢，擁堵時間就會變長。

1.3.3 站臺對行人流的影響。站臺的主要作用是供乘客乘降，按功能可分為乘降區和集散區兩部分。區域面積和客流組織設施直接影響行人流速。為了保證乘客有序候車與乘車，通常在樓扶梯旁邊劃分禁止排隊等候區域，避免因樓扶梯處人流量大而影響乘客正常通行。

2 換乘站擁擠度評價指標體系建立

2.1 建立指標體系

2.1.1 擁擠度指標確定。為全面反映換乘擁擠的各方面因素，將排隊區域擁擠、集散區域擁擠、換乘區域擁擠作為一級評價指標，對一級評價指標進一步分析，得出二級評價指標，如表1所示。

2.1.2 擁擠評價等級劃分。為了更直觀地反映地鐵換乘站擁堵的變化趨勢，提出了5個行人狀態，并參照國家突發公共事件應急預案，將擁擠度分為五個級別，即{暢通無阻，基本暢通，一般擁擠，比較擁擠，嚴重擁擠}，每個級別對應不同的擁塞狀態[3]。

2.2 模糊綜合評價法

對評價指標進行分類之后，將指標中不易定量的因素定量化，選擇模糊綜合評價法從多個因素對被評價的擁擠度的隸屬等級狀況進行評價[4]。

2.2.1 確定換乘站評價對象的因素論域。[X=X1，X2，…，Xn]，即[n]個評價指標，包括排隊區域、集散區域和換乘區域3個方面，共11個具體指標。

2.2.2 確定換乘站評價等級論域。[V=V1，V2，…Vi，…Vk]，即[k]個評價等級，每一個等級可對應一個模糊子集。在換乘站綜合評價中，劃分為5個等級，即{很好，較好，一般，較差，很差}。

2.2.3 進行單因素評價，建立換乘站綜合評價的模糊關系矩陣[R]。構造換乘站評價等級模糊子集后，就要對影響換乘站綜合評價的每個因素Xi進行量化，從單因素來分析換乘站綜合評價對各等級子集的隸屬度（[RXi]），進而得到換乘站綜合評價的模糊關系矩陣：

[R=rijn×s?r11r12…r1sr21r22…r2s????rn1rn2…rns，i=1，2，...，n;j=1，2，...，s]? （1）

矩陣[R]中第[i]行第j列元素[rij]表示換乘站準則層指標因素Xi對Vj等級模糊子集的隸屬度。準則層指標在某個影響因素Xi方面的表現是通過換乘站評價模糊向量[R]來描述。

2.2.4 確定換乘站綜合評價指標的模糊權向量[W]。一般地，[n]個評價指標對換乘站綜合評價并非同等重要，各指標層對準則層的影響也不同。因此，在合成之前要確定模糊權向量。在換乘站模糊綜合評價中，權向量[W]中的元素wi本質上是影響評價的具體指標Xi對各準則層指標模糊子集的隸屬度，因而一般用模糊方法來確定，并且在合成之前要歸一化。換乘站模糊綜合評價模型為：

[B=WR=ω1，ω2，…，ωn?r11r12…r1sr21r22…r2s????rn1rn2…rnsb1，b2，…，bs] （2）

式中：bj表示評價的準則層指標從整體上看對Vj等級模糊子集的隸屬度。[B]中的各個元素是在廣義模糊合成運算下得出的運算結果，其計算公式為：

[bj=（ω1?r1j）⊕（ω2?r2j）⊕...⊕（ωn?rnj）]? ? ? ? ? ? ? ?（3）

式中：⊕為模糊矩陣相加;B是評價集V上的等級模糊子集;[bji=1，2，…，s]為等級Vj對綜合評價所得等級模糊子集[B]的隸屬度。

2.2.5 評判結果決策。模糊綜合評價判定出來的大多數是一個向量，若多個共同判定，則選擇按大小順序，擇優排序。

3 實例分析

3.1 小寨換乘站概況

小寨站是陜西西安地鐵2號線與3號線的換乘站，由于時間限制，選擇了一個工作日調查小寨站的換乘客流情況。在調查的過程中，分別選取雙向換乘的各一個斷面來統計換乘客流量。早高峰選取7：00—8：00，晚高峰則選擇了18：00—19：00，每隔15分鐘記錄一次數據，具體調查結果如表2所示。

調查結果顯示，在小寨站2號線換乘3號線早高峰達到5 058人/h，晚高峰6 124人/h。乘客步行速度受控制，擁擠感強烈，無法逆行，屬于嚴重擁擠。

3.2 小寨站換乘擁擠度評價

選取了小寨站換乘乘客作為評價主體，進行問卷調查，通過回收反饋，得到評價結果如表3所示。

對于定量指標，選定各指標合理取值范圍，應用模糊數學方法建立各指標隸屬函數，計算出各指標的具體值，代入相應的隸屬函數得到隸屬度。定性指標則采用上面問卷調查及專家打分的方法來確定其隸屬度。順暢性指標的計算結果如表4所示。

根據式（1）分別計算排隊區域、集散區域擁擠和換乘區域擁擠的評價指標矩陣。

3.3 模糊綜合評價

根據模糊度評判可知，小寨站排隊區域人數多對換乘擁擠度影響很大，屬于嚴重擁擠區域。集散區域擁擠相對滿意的隸屬度比較高，屬于一般擁擠。然而，換乘區域的滿意隸屬度也很低，可以看出西安地鐵小寨換乘站的擁擠度評價比較差。

4 結語

根據綜合評價結果，目前，小寨站存在換乘走行距離過長、出現突變點、乘客空間導向弱、站臺處過于擁擠和服務設施匱乏的問題。因此，為緩解換乘站客流堆積，降低安全隱患，可以增強換乘空間導向標志，對地鐵站內部客流流線進行優化組織設計，同時加強服務設施的布置與服務人員的培訓，全面優化換乘站的組織設計[5]。

參考文獻：

[1]周繼彪.綜合交通換乘樞紐行人交通特性及安全疏散研究[D].西安：長安大學，2014：23-28.

[2]周繼彪，陳紅，閆彬，等.基于云模型的地鐵換乘樞紐擁擠度辨識方法[J].吉林大學學報（工學版），2016（1）：100-107.

[3]施云惠，熊夢偉，孫艷豐.城市軌道交通線網擁擠度指標體系研究[J].鐵道科學與工程學報，2016（11）：2290-2298.

[4]韓嘉.城市地鐵應急預案研究[D].長沙：中南大學，2010：16-53.

[5]史冊.基于設施分隔的地鐵換乘站換乘效率優化研究[D].北京：北京交通大學，2018：26-29.