區域軌道交通綜合客運樞紐運能瓶頸識別研究

薛 鋒 余 瀟 戶佐安 周天星 羅 建

(西南交通大學交通運輸與物流學院1) 成都 611756) (西南交通大學綜合交通大數據應用技術國家工程實驗室2) 成都 611756)(中鐵工程設計咨詢集團有限公司鄭州設計院3) 鄭州 450001)(中國中鐵二院工程集團有限責任公司交通與城市規劃設計研究院4) 成都 610031)(西華大學汽車與交通學院5) 成都 610039)

0 引 言

區域軌道交通綜合客運樞紐是指以鐵路運輸主導，集城市軌道交通、城市公交、出租車、社會車輛等多種交通方式的區域性客流交換場所，也是多制式多層次區域軌道交通體系的重要節點[1-2].隨著銜接樞紐多種交通方式的客流增長，客流組織壓力逐漸增大，以鐵路運輸為主的客流往往無法有效疏散，比較容易出現擁堵、停滯的現象.通過識別客運樞紐的運能瓶頸時段，能夠有效把握客流波動規律，從而為樞紐運力資源調整提供決策支持.

對于鐵路綜合客運樞紐的研究[3-5]，大多著眼于鐵路與其他交通方式的銜接問題，提出樞紐運能匹配度計算方法，但缺乏對樞紐內多種交通方式瓶頸分析，無法準確把握樞紐全日客流波動趨勢.Yaghini等[6-7]對鐵路線網運能匹配問題進行研究，通過構建和求解非線性規劃模型，得到了運能優化方案.以城市軌道交通為對象的相關研究[8-11]，提出了能力匹配的計算方法，并針對運能瓶頸識別給出解決方案，為多種交通方式的運能分析奠定了基礎.熊志華等[12]通過構建量化模型，分析客流對于軌道交通擁擠傳播的影響.文獻[13]通過仿真手段，分析車站集散能力，提出車站空間內擁擠度識別方法.本文以鐵路運輸為核心的區域軌道交通綜合客運樞紐為研究對象，選取換乘比例大、載客量多、載運效率高的交通方式作為鐵路客流集散的主要方式，重點分析鐵路運輸與城市軌道交通、城市公交、出租車的換乘銜接與能力匹配情況.

1 鐵路旅客到達能力計算

鐵路運輸的旅客形成了區域軌道交通綜合客運樞紐的核心交換客流，在計算鐵路旅客到達能力時，需要對普速列車、高速列車動車組的定員，以及不同制式、不同方向的鐵路系統客流吸引和載客率進行區分.研究的時間段以1 h為周期，鐵路旅客到達能力為Ctd，其計算公式為

(1)

式中：Cpd為普速列車到達樞紐的客流量，人；Cdd為動車組列車到達樞紐的客流量，人；a為鐵路運輸到達線路銜接的不同方向數；αj為j方向的到達列車的平均載客率，%；βj為j方向的通過列車的平均載客率，%；Wi、Ui為第i列普速鐵路、動車組平均載客人數，人；n1、n2為單位時間內，到達、通過綜合客運樞紐的普速鐵路旅客列車數，列；n3、n4為單位時間內，到達、通過綜合客運樞紐的動車組旅客列車數，列.

在計算運能匹配度時，由于不同運行方向的普速列車車廂編組數量有所差異，因而需要考慮不同方向旅客列車的編組情況.普速鐵路載客人數具體計算方法為

d2iw2i+d3iw3i+d4iw4i)

(2)

式中：λ為周末、節假日等客流高峰期硬座車廂超載率，%；d1i、d2i、d3i、d4i為第i列普速列車硬座、軟座、硬臥、軟臥車廂的定員數，人；w1i、w2i、w3i、w4i為第i列普速列車硬座、軟座、硬臥、軟臥車廂的編組數，輛.

高速鐵路動車組與普速列車在編組旅客列車時具有一定的相似性，跨省的動車組主要為8、16節車廂編組，而區域內部的城際、市域動車組在非客流高峰期往往4、8節車廂編組.依據旅客列車編組表，動車組載客人數計算方法為

d6iw6i+d7iw7i+d8iw8i)

(3)

式中：η為周末、節假日等客流高峰期二等座車廂超載率，%；d5i、d6i、d7i、d8i為第i列動車組二等、一等、特等、商務座車廂的定員數.人/節；w5i、w6i、w7i、w8i為第i列動車組二等、一等、特等、商務座車廂的編組數，節.

2 鐵路與其他交通方式銜接能力分析

2.1 與城市軌道交通的銜接能力

鐵路與城市軌道交通的銜接能力，主要是指城市軌道交通利用線路富余資源疏散鐵路旅客的能力.在計算城市軌道交通疏散能力時需要充分考慮銜接的線路數、車站性質、滿載率等因素，其數學表達式為

(4)

式中：m為城市軌道交通銜接綜合客運樞紐線路條數；n為線路運行的方向數；Bi為第i條城軌線路每節車廂的額定載客人數，人/節；Nsi、Nti為第i條城軌線路始發、途徑列車編組數，節；φsi,j為第i條城軌線j方向始發列車的滿載率，%；φmi,j、φti,j為第i條城軌線j方向途經列車的極限滿載率、實際承載率，%；Isi,j、Iti,j為第i條城軌線j方向始發、途經列車的發車間隔時間，min.

2.2 與城市公交的銜接能力

為了能將鐵路到達的旅客進行及時、高效疏散，城市公交在銜接綜合客運樞紐時，通常以始發車輛為主，但實際由于受樞紐場地區域、運營管理等因素的限制，部分公交線路采用途經樞紐的銜接模式，其疏散能力計算公式為

(5)

式中：p1、p2為銜接樞紐的始發、途經城市公交線路數；hi、hj為不同車型對標準車的換算系數取值；Bbi、Bbj為標準公交車的額定載客人數；δsi為始發公交車在高峰時段的平均滿載率，%；δmj、δtj為途經公交車在高峰時段的極限滿載率、途經平均載客率，%；di、dj為始發、途經公交車在高峰時段的平均發車時間間隔，min.

2.3 與城市出租車的銜接能力

計算出租車的疏散能力，主要取決于在綜合客運樞紐客流高峰小時的平均發車間隔以及平均載客人數，其計算公式為

Ccz=60Bc/gc

(6)

式中：Bc為每輛出租車平均載客人數，人/輛；gc為出租車平均發車時間間隔，min/輛.

3 基于運能匹配度計算的瓶頸識別

3.1 運能瓶頸的界定

區域軌道交通綜合客運樞紐多種交通方式運能瓶頸是指在一定的時間內，由于客流增長導致多種交通方式在既有的運輸組織模式下無法疏解樞紐內鐵路運輸到達客流，實際需要的運能超過了各交通方式富余的線路運能，樞紐銜接的交通方式以滿負荷甚至超負荷運營，出現較為明顯的擁堵現象，運輸能力供不應求.

3.2 線路疏散能力匹配度計算

從列車時刻表、載客率和對應的旅客列車編組方案可計算得到鐵路旅客到達能力，并依據客流分配比例得出不同交通方式對鐵路客流分擔率，最終得到基于線路疏散能力的運能匹配度取值結果，其結果由客流分配比例下鐵路旅客到達能力與銜接樞紐的城市軌道交通、城市公交，以及出租車提供的線路疏散能力的比值來確定.其計算公式為

Zx=αi×Ctd/Cxi

(7)

式中：αi為第i類交通方式的客流分擔率，%；Cxi為第i類交通方式的線路疏散能力.

3.3 基于匹配度計算的運能瓶頸識別

通過將運能匹配度取值分級，識別多種交通方式運能瓶頸程度.研究表明:運能匹配度取值在0.70～0.95運能匹配程度較好，基于此本文認為匹配度Zx取值在接近經驗值的范圍內(0.75～0.90)多種交通方式運能匹配程度較高，而大于運能協調最大值(0.90)時則呈現不同程度的運能瓶頸，具體分類見表1.

表1 基于匹配度取值的運能瓶頸分級

4 案例分析

4.1 鐵路旅客到發能力

成都東站是西南地區重要的軌道交通綜合客運樞紐，選取2020年春運期間成都東站的列車時刻表數據.全日共計開行199對列車，其中189對始發終到列車、10對通過列車，見圖1.

圖1 成都東站全日到發旅客列車數量

成都東站鐵路旅客到發能力由普速鐵路列車和高速動車組列車旅客到發能力組成，不同類型的列車定員存在差異.普速鐵路列車定員由旅客列車編組表中計算得知，例如，K530列車(成都東—杭州)的編組順序為：XL+YZ118+YZ118+YZ118+YZ118+YZ112辦+CA+RW36+YW66廣+YW66+YW66+YW66+YW66+YW66+YW66+YW66+YW宿，根據計算公式知K530次列車定員為UK530=(118×4+112)×(1+0.2)+36×1+66×8=1 284.8人；而高速動車組列車則區分“和諧號CRH”和“復興號CR”，同時需要針對節假日、寒暑假、春運等客流高峰期調整列車編組，部分高速動車組列車重聯運行以滿足客流需求，計算能力時需要進行調整.

已知每趟列車的載客人數和載客率，最終計算得出成都東站全日旅客發送人數為187 559.0人·次/d，到達人數為149 668.7人·次/d，其中07:00—08:00時段發送旅客15 567.2人·次/h為全日最高發送時段，19:00-20:00時段到達旅客13 021.1人·次/h為全日最高到達時段，15:00—16:00時段樞紐共計到發旅客28 040.1人·次/h，見圖2.

圖2 成都東站全日到發旅客人數

4.2 匹配度計算及瓶頸識別

成都東站在春運或節假日等客流高峰期，各類交通方式的客流分配比例區別于非客流高峰期.通過文獻收集及現場數據統計，得到客流分配比例.以成都地鐵為例，成都地鐵作為成都東站集散鐵路客流最重要的交通方式，在非客流高峰期時客流分配比例約為0.56，高峰期則在0.65～0.75區間內.由于文中研究的時間背景為春運期間的客流高峰期，考慮各類交通方式的運營時間，其客流分配比例見表2.

表2 春運期間成都東站客流分配比例

根據多種交通方式線路疏散能力的計算方法，以08:00—09:00時段為示例，對銜接樞紐的成都地鐵2號線西向、公交車101路及出租車線路疏散能力進行計算.在該時段成都東站鐵路到達旅客5 216.4人·次，早高峰成都地鐵2號線發車時間間隔為4 min、公交車101路為7 min、出租車為0.2 min；其次，由于銜接樞紐的地鐵站為中間站，參照客流斷面，2號線早高峰西向列車(龍泉驛至犀浦)滿載率取0.88，而公交車及出租車均為始發終到，公交車載客率取0.7，出租車平均載客人數取2人/車.依據各類交通方式線路疏散的客流占比，結合匹配度計算公式，得到疏散能力及匹配度取值.

Zx=(1.12，0.21，0.43)

計算顯示在08:00—09:00時段，樞紐內地鐵2號線西向、公交車101路及出租車匹配度取值分別為1.12、0.21、0.43.根據該計算方法，可以計算統計得到成都東站主要的運營時段內(06:00—24:00)多種交通方式用于疏散鐵路旅客的能力及運能匹配度取值.文中運能匹配的經驗值取0.75，匹配度取值0.90及以上則呈現不同程度的瓶頸.

計算得到分時段多種交通方式的運營線路運能匹配度取值結果，其中選取客流高峰時段匹配度取值的見圖3.

圖3 分時段多種交通方式運能匹配度取值

結果顯示，在19:00—20:00時段內，地鐵2號線東向、地鐵7號線內環、地鐵7號線外環及出租車運能匹配度取值較高，尤其是地鐵2號線東向和地鐵7號線外環取1.10(運能匹配程度等級為“差”)，運能瓶頸現象明顯.由于19:00—20:00為鐵路到達列車最多的時段，與其他交通方式客流高峰時段重合，運力資源緊張并出現了運能瓶頸，故本文選定該時段作為易出現運能瓶頸時段.經現場調查及高峰小時客流斷面數據收集，在該時段下成都地鐵受城市通勤及鐵路到站客流的影響，部分站內設施設備運用超負荷，站臺實際能力超出設計能力(達106.5%)，超出其余高峰時段均值(91.9%)，現場由工作人員在進站口進行引導分流、限流等管控措施，無法有效疏散樞紐鐵路到達客流.

5 結 束 語

通過提煉運能匹配度計算方法，并對取值結果進行分級，由此得出樞紐多種交通方式不同線路、不同時段所呈現的瓶頸程度.選取成都東站為實例進行分析，結果表明成都東站地鐵2號線東向(1.10)、地鐵7號線內環(0.94)、地鐵7號線外環(1.10)及出租車(1.09)等在19:00-20:00時段運能匹配度取值達到了瓶頸程度(大于0.90)，在該時段下運力資源較為緊張，需要進一步提出運力資源調整方案.