地鐵站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇行為分析與建模

宋程程，藺陸洲，陳艷艷

（1.交通運(yùn)輸部水運(yùn)科學(xué)研究院，北京 100088；2.全圖通位置網(wǎng)絡(luò)有限公司，北京 100176；3.北京工業(yè)大學(xué) 北京市交通工程重點(diǎn)試驗(yàn)室，北京 100124）

0 引言

在出行高峰時(shí)段，處于站臺(tái)不同位置的候車乘客數(shù)量不同，使候車乘客分布呈現(xiàn)不均衡特點(diǎn)。在排隊(duì)人數(shù)較多的候車區(qū)域，一般意味著站臺(tái)該位置乘客總量較大，造成候車區(qū)域內(nèi)乘客的整體乘車時(shí)間增加。同時(shí)，與候車區(qū)相對(duì)應(yīng)，更多乘客通常伴隨著更高的乘客密度，影響乘客上下車速度，導(dǎo)致上車時(shí)間增加，并造成極大的安全隱患。

目前，國內(nèi)外學(xué)者主要通過調(diào)查客流和物理等因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇行為特性進(jìn)行研究。許陽［1］基于觀測(cè)入口流量、距離、負(fù)重等因素，構(gòu)建基于候車場(chǎng)的站臺(tái)候車乘客分布模型，并采用增量分配方法進(jìn)行候車乘客分配，研究結(jié)果表明，候車區(qū)域的候車分布人數(shù)與站臺(tái)入口流量呈正相關(guān)關(guān)系，與候車區(qū)域離入口的距離呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；李森薈等［2-5］利用車站走行距離、排隊(duì)人數(shù)和引導(dǎo)措施等因素，構(gòu)建乘客候車區(qū)域效用函數(shù)及優(yōu)化模型，以候車乘客分布均衡度最優(yōu)為目標(biāo)，建立了候車乘客分布優(yōu)化模型；宋慶梅等［6-9］通過挖掘站臺(tái)客流特征，構(gòu)建候車區(qū)域客流分布數(shù)學(xué)模型，依托實(shí)際站臺(tái)客流分布數(shù)據(jù)，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，對(duì)站臺(tái)客流分布進(jìn)行預(yù)測(cè)；吳非等［10］根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分析乘客選擇候車位置是受候車位置與入口的距離、候車位置與乘客在進(jìn)站階梯上的視野度等主要因素影響，并構(gòu)建了乘客候車區(qū)域選擇模型。

近年來，隨著計(jì)算機(jī)領(lǐng)域和視頻采集分析技術(shù)的發(fā)展，一些學(xué)者將新型計(jì)算模型和視頻追蹤技術(shù)引入乘客站臺(tái)候車行為研究。Seriani 等［11］基于對(duì)倫敦地鐵站的觀察，以及倫敦大學(xué)學(xué)院行人可達(dá)性和運(yùn)動(dòng)環(huán)境試驗(yàn)室（PAMELA）的不同上下車場(chǎng)景模擬，開發(fā)了乘客最終的候車行為工具；Zhou 等［12］通過現(xiàn)場(chǎng)觀察和視頻記錄，探討了正常情況下和導(dǎo)游干預(yù)下的乘客候車行為，并分析2 種情況下的等待區(qū)行人分布情況、不同密度水平下等待方式的百分比，以及距離車頭時(shí)距、移動(dòng)速度和平均等待時(shí)間的分布情況；Ding 等［13］基于門口排隊(duì)長度、車廂內(nèi)人數(shù)和行駛距離對(duì)乘客選擇車廂的影響，建立乘客到達(dá)分布模型，并對(duì)乘客進(jìn)行乘車引導(dǎo)，以提高車廂間乘客分布的均勻性；Yang 等［14］基于目標(biāo)候車區(qū)的距離、隊(duì)列長度、候車區(qū)物理長度和列車時(shí)刻表4 個(gè)主要影響因素，提出一種基于蟻群算法的客流分布建模方法來預(yù)測(cè)乘客候車區(qū)選擇過程。

在乘客候車區(qū)域選擇行為建模方面，既有研究多集中于在行為影響因素分析的基礎(chǔ)上，采用顯性影響因素（如乘客速度、排隊(duì)長度、候車區(qū)物理長度等）構(gòu)建乘客候車區(qū)域選擇模型或站臺(tái)乘客分布模型，典型模型包括Logit 模型、元胞自動(dòng)機(jī)仿真模型、乘客分布函數(shù)模型等［15-16］。依托科學(xué)提取關(guān)鍵影響因素，融合實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)建站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)分類乘客候車區(qū)域選擇行為特征的挖掘，并進(jìn)一步探討行為影響因素的重要性，以期為站臺(tái)規(guī)劃和客流組織精細(xì)化管理提供依據(jù)。

1 乘客候車區(qū)域選擇行為特性

以北京地鐵常用島式站臺(tái)為研究對(duì)象，根據(jù)站臺(tái)設(shè)施設(shè)置情況和站臺(tái)物理特征，將站臺(tái)候車區(qū)域劃分為3 類：（1）A 類區(qū)域，指站臺(tái)兩端；（2）B 類區(qū)域，指站臺(tái)設(shè)施阻礙區(qū)；（3）C類區(qū)域，指開闊區(qū)域。以北京地鐵14 號(hào)線北工大西門站站臺(tái)區(qū)域?yàn)槔九_(tái)候車區(qū)域劃分見圖1。

圖1 北工大西門站站臺(tái)候車區(qū)域劃分

由圖1可知，由于島式站臺(tái)兩側(cè)一般分為列車上下行，因此僅對(duì)單一方向進(jìn)行標(biāo)注。根據(jù)站臺(tái)幾何特征，3類乘客候車區(qū)域分別具有以下特性：

（1）A類區(qū)域。位于站臺(tái)兩端，是兩車前后端車廂的候車位置，對(duì)應(yīng)每列車固定前后方車廂，一般離樓扶梯出口設(shè)施較遠(yuǎn)，該區(qū)域可能設(shè)有衛(wèi)生間、母嬰室、應(yīng)急通道等物理設(shè)施。

（2）B類區(qū)域。位于樓扶梯設(shè)施兩側(cè)，空間受設(shè)施阻擋，排隊(duì)空間有限，由于各站臺(tái)樓扶梯設(shè)置位置不一致，因此無固定對(duì)應(yīng)車廂，且為主要乘客通道，沖突較多。

（3）C類區(qū)域。位于樓扶梯設(shè)施中間，除立柱外無其他設(shè)施阻擋，空間大，該類區(qū)域細(xì)分為2種：①樓扶梯前方，距離樓扶梯入口距離短，常與出站客流形成沖突；②樓扶梯后方，不在乘客進(jìn)入站臺(tái)的第一視野范圍，不易引起乘客注意。

根據(jù)乘客軌跡數(shù)據(jù)，采用每個(gè)車輛到達(dá)周期范圍內(nèi)，乘客未上車狀態(tài)下的每類區(qū)域候車人數(shù)、平均密度作為指標(biāo)，表征站臺(tái)候車區(qū)域的利用率情況。取北京地鐵14 號(hào)線北工大西門站、北京地鐵5 號(hào)線天通苑北站、北京地鐵4號(hào)線北京南站在高峰時(shí)段站臺(tái)單一方向候車區(qū)域10個(gè)周期利用情況（見圖2）。

圖2 站臺(tái)各類候車區(qū)域利用情況

經(jīng)調(diào)研分析，站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇具有以下特性：

（1）不同站臺(tái)區(qū)域位置，列車進(jìn)站前候車人數(shù)具有一定的不均衡性，且差異性較大。通過統(tǒng)計(jì)，車輛到達(dá)前候車人數(shù)最少為7人、最多為21人。B類區(qū)域候車人數(shù)較少，A 類、C 類區(qū)域候車人數(shù)最多。以上現(xiàn)象的形成主要是由于候車區(qū)域距入口的距離以及候車區(qū)域容量等因素造成的。

（2）乘客候車集中于入口附近區(qū)域，且候車區(qū)域分布人數(shù)與距入口距離呈一定負(fù)相關(guān)關(guān)系。乘客分布特征與入口的距離直接相關(guān)，距離入口越遠(yuǎn)、候車人數(shù)數(shù)量越少，表明乘客不愿走更遠(yuǎn)的路程選擇候車區(qū)域。

（3）在站臺(tái)不同候車區(qū)域，乘客分布隨入口候車人數(shù)增加而逐漸趨于均衡，并存在一定上限值。

通過以上分析可知，在大客流狀態(tài)下，站臺(tái)各區(qū)域候車人數(shù)分布不均問題嚴(yán)重，站臺(tái)未得到有效利用，同一站臺(tái)不同類型區(qū)域乘客密度差異大，導(dǎo)致站臺(tái)服務(wù)水平低下、安全隱患大。

2 候車區(qū)域選擇行為影響因素

2.1 影響因素總體劃分

基于乘客候車區(qū)域選擇行為進(jìn)行特性分析，其影響因素總體可分為以下3個(gè)方面：

（1）乘客因素。子因素包括性別、年齡、受教育程度、收入水平、行走速度、出行目的、視野范圍、熟悉程度、出行時(shí)段、出行頻率、對(duì)信息的敏感度、剛需性、負(fù)重情況、從眾行為、舒適性、更換隊(duì)列。

（2）站臺(tái)因素。子因素包括車站類型、站臺(tái)形式、站臺(tái)入口數(shù)量、站臺(tái)出口數(shù)量、入口到候車區(qū)域的距離、樓扶梯設(shè)施數(shù)量、乘客座椅數(shù)量、排隊(duì)區(qū)護(hù)欄、有效利用面積、站臺(tái)引導(dǎo)標(biāo)志、排隊(duì)空間。

（3）環(huán)境因素。子因素包括客流行進(jìn)速度、客流達(dá)到率、乘客聚集度、排隊(duì)長度、站臺(tái)入口處乘客數(shù)量、車廂滿載率、發(fā)車頻次。

2.2 影響因素分析

2.2.1 乘客因素

乘客因素指對(duì)乘客候車區(qū)域選擇行為產(chǎn)生影響的個(gè)體因素，可分為以下4個(gè)方面：

（1）生理因素。代表乘客身體心理健康狀態(tài)，包括性別、年齡、行走速度、視野范圍等。①性別。男女性別差異會(huì)對(duì)候車區(qū)域的選擇產(chǎn)生一定影響；②乘客年齡。為乘客劃分的關(guān)鍵指標(biāo)，年齡低于26 歲為未成年人及學(xué)生，26～45歲為青年人，45～60歲為中年人，60 歲以上為老年人；③行走速度。為一項(xiàng)非常關(guān)鍵的指標(biāo)；④視野范圍。影響乘客候車區(qū)域選擇的關(guān)鍵因素，指對(duì)站臺(tái)更廣區(qū)域交通狀態(tài)的感知能力。

（2）客觀因素。主要包括受教育程度和收入水平。①受教育程度指乘客接受的最高教育等級(jí)；②收入水平指的乘客收入情況。

（3）出行因素。出行因素與乘客在乘車過程中的決策行為有直接關(guān)系，主要包括出行目的、出行時(shí)段、出行頻率、剛需性、負(fù)重情況。①出行目的。指本次乘坐地鐵出行的目的，如上班、回家、購物、娛樂等；②出行時(shí)段。根據(jù)城市軌道交通客流特征，劃分為平峰時(shí)段和高峰時(shí)段；③出行頻率。乘客1周內(nèi)的出行次數(shù)，可影響乘客在出行環(huán)境容忍性等方面的變化；④剛需性。表示本次出行時(shí)間緊張，必須盡快上車，表現(xiàn)為強(qiáng)烈急迫性；⑤負(fù)重情況。指乘客攜帶行李情況，可對(duì)乘客運(yùn)動(dòng)行為產(chǎn)生一定影響。

（4）偏好因素。用于對(duì)特殊乘客群體進(jìn)行劃分，包括站臺(tái)熟悉程度、對(duì)信息的敏感度、從眾行為、舒適性和更換隊(duì)列。①站臺(tái)熟悉程度。指乘客對(duì)站臺(tái)的熟悉程度；②對(duì)信息的敏感度。指乘客對(duì)站臺(tái)誘導(dǎo)信息的敏感程度、對(duì)信息的遵從情況，與乘客性格特征關(guān)系密切；③從眾行為。一種常見的候車區(qū)域選擇行為，即乘客對(duì)外界信息關(guān)注度不高，多跟從大眾行為；④舒適性。表示乘客對(duì)站臺(tái)環(huán)境的容忍性以及對(duì)客流密度的要求；⑤更換隊(duì)列。指乘客意志不堅(jiān)定，決策不定。

2.2.2 站臺(tái)因素

站臺(tái)因素又稱基礎(chǔ)設(shè)施因素，主要包括幾何特征因素、設(shè)施因素2個(gè)方面。

（1）幾何特征因素。主要指站臺(tái)的幾何形狀，車站類型包括始發(fā)站、換乘站、終點(diǎn)站、一般通過站，根據(jù)車站類型不同，客流特征存在顯著差異。站臺(tái)形式包括島式站臺(tái)、側(cè)式站臺(tái)、島側(cè)混合式站臺(tái)。站臺(tái)出入口的數(shù)量也是重要的幾何特征，出入口的數(shù)量及形式也與車站類型有一定關(guān)聯(lián)性，最典型的是單線車站和換乘站的站臺(tái)出入口存在較大差異。

（2）設(shè)施因素。主要指站臺(tái)服務(wù)類設(shè)施的設(shè)置和布局對(duì)乘客候車區(qū)域選擇行為產(chǎn)生一定影響。①入口到候車區(qū)域的距離。指入口到站臺(tái)典型候車區(qū)域的物理距離，包括所有入口到典型候車區(qū)域的距離，是一個(gè)集合；②有效利用面積。指站臺(tái)可用于候車排隊(duì)區(qū)域的面積，一般指站臺(tái)總面積減去各類設(shè)施占地面積；③樓扶梯設(shè)施數(shù)量。指層間設(shè)施數(shù)量，包括樓梯、扶梯、直梯；④乘客座椅數(shù)量，指站臺(tái)中央設(shè)置用于乘客候車休息用的座椅設(shè)施，設(shè)置位置一般位于站臺(tái)中央，對(duì)高峰時(shí)段站臺(tái)客流有一定的阻擋作用；⑤排隊(duì)區(qū)護(hù)欄。指在候車排隊(duì)區(qū)域設(shè)置的導(dǎo)向護(hù)欄，多設(shè)置于樓扶梯出口與排隊(duì)區(qū)域的重合處，減小排隊(duì)客流與進(jìn)站客流沖突；⑥站臺(tái)引導(dǎo)標(biāo)志。主要包括引導(dǎo)標(biāo)志的設(shè)置位置、標(biāo)志的內(nèi)容、設(shè)置形式等，用于評(píng)估標(biāo)志對(duì)乘客候車區(qū)域選擇的影響程度；⑦排隊(duì)空間。指站臺(tái)區(qū)域內(nèi)屏蔽門前可用于乘客排隊(duì)的空間。

2.2.3 環(huán)境因素

環(huán)境因素指站臺(tái)運(yùn)行的動(dòng)態(tài)環(huán)境因素，包含客流因素和車輛運(yùn)行因素，2種因素分別對(duì)站臺(tái)的動(dòng)態(tài)環(huán)境變化產(chǎn)生一定影響。

（1）客流因素。根據(jù)乘客出行特征不同，站臺(tái)客流狀態(tài)在不同時(shí)段呈現(xiàn)不同狀態(tài)，挖掘乘客候車區(qū)域選擇行為影響的客流因素，分析其在所有因素中的關(guān)鍵程度，為站臺(tái)客流組織管理提供支持。①客流行進(jìn)速度。指客流在站臺(tái)的運(yùn)動(dòng)速度，與客流構(gòu)成和站臺(tái)擁堵度聯(lián)系緊密；②客流到達(dá)率。指單位時(shí)間內(nèi)站臺(tái)乘客到達(dá)的人數(shù)，直接影響站臺(tái)擁擠度的變化情況；③乘客聚集度。指站臺(tái)局部區(qū)域乘客密度；④排隊(duì)長度。指站臺(tái)排隊(duì)區(qū)域上車乘客排隊(duì)隊(duì)列長度；⑤站臺(tái)入口處乘客數(shù)量。表示在樓扶梯的底端附近候車的乘客數(shù)量，該指標(biāo)影響乘客的視野范圍和對(duì)站臺(tái)綜合狀態(tài)的判斷。

（2）車輛運(yùn)行因素。對(duì)于站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇的因素主要有車廂滿載率和發(fā)車頻率。①車輛滿載率。表示列車單節(jié)車輛的客流飽和度；②發(fā)車頻率。指列車到站的頻率，也是乘客乘車的機(jī)會(huì)概率。

運(yùn)用相關(guān)性分析方法，獲取站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇行為影響因素，按重要度排序依次為：行走距離>乘客聚集度>排隊(duì)空間>車廂滿載率>乘客對(duì)車站熟悉程度。

3 建立仿真模型

基于站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇關(guān)鍵影響因素，構(gòu)建站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇行為仿真模型，挖掘多因素對(duì)站臺(tái)利用率的影響機(jī)理。元胞自動(dòng)機(jī)模型具有符合實(shí)際的有限方向移動(dòng)特征，且元胞自動(dòng)機(jī)模型可獲取仿真范圍內(nèi)的各項(xiàng)信息，包括行人密度、距離、速度、區(qū)域面積等?？衫迷詣?dòng)機(jī)模型模擬站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇行為，用于分析評(píng)估不同因素對(duì)站臺(tái)空間利用率的影響。

城市軌道交通車站類型分為島式站臺(tái)、側(cè)式站臺(tái)和島側(cè)混合式站臺(tái)，主要研究站臺(tái)層乘客對(duì)候車區(qū)域的選擇，研究關(guān)鍵點(diǎn)是候車區(qū)的特性研究，幾種站臺(tái)在候車區(qū)域設(shè)置方面原則一致，站臺(tái)類型對(duì)于研究結(jié)果無太大影響，因此選取典型島式站臺(tái)為仿真研究案例，對(duì)城市軌道交通車站具有一定的代表性。

3.1 仿真場(chǎng)景描述

根據(jù)研究目的構(gòu)建模型場(chǎng)景，針對(duì)乘客分布不均、站臺(tái)空間利用率低的問題，構(gòu)建典型站臺(tái)場(chǎng)景。根據(jù)某地鐵站實(shí)際站臺(tái)尺寸，構(gòu)建站臺(tái)環(huán)境，站臺(tái)環(huán)境規(guī)模為長132.8 m、寬13.6 m，元胞尺寸0.4×0.4 m2。為便于研究候車區(qū)域劃分，在仿真場(chǎng)景設(shè)施設(shè)置中在站臺(tái)兩側(cè)分別設(shè)1組樓扶梯設(shè)施。乘客候車區(qū)域選擇仿真基礎(chǔ)場(chǎng)景見圖3。

圖3 乘客候車區(qū)域選擇仿真基礎(chǔ)場(chǎng)景

根據(jù)以上站臺(tái)仿真場(chǎng)景和研究目的，在仿真中僅探討進(jìn)站乘客的候車區(qū)域選擇行為，不考慮下車乘客。

仿真模型構(gòu)建目的是評(píng)估不同影響因素對(duì)乘客候車區(qū)域選擇的影響，評(píng)價(jià)指標(biāo)是不同影響因素下的站臺(tái)利用率。仍將站臺(tái)候車區(qū)域劃分為A、B、C 3 類區(qū)域，站臺(tái)候車區(qū)域仿真場(chǎng)景劃分見圖4。

圖4 站臺(tái)候車區(qū)域仿真場(chǎng)景劃分

站臺(tái)兩側(cè)為公共設(shè)施，A類區(qū)域?yàn)檎九_(tái)兩端，對(duì)應(yīng)列車前后端車廂；B類區(qū)域?yàn)闃欠鎏菰O(shè)施遮擋區(qū)，可用候車空間有限，但距離站臺(tái)入口設(shè)施距離短；C1、C3類候車區(qū)域?yàn)檎九_(tái)開闊區(qū)域，位于樓梯入口正面，承擔(dān)乘客候車和客流通道雙重功能；C2 類區(qū)域?yàn)檎九_(tái)開闊區(qū)域，位于樓扶梯后面，主要承擔(dān)乘客候車功能，由于其位置不在乘客第一視野范圍內(nèi)。站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇行為仿真過程包括：乘客從站臺(tái)入口進(jìn)入站臺(tái)，選擇A、B、C類中任一區(qū)域候車。

3.2 仿真模型構(gòu)建

根據(jù)仿真場(chǎng)景，構(gòu)建基于元胞自動(dòng)機(jī)的站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇仿真模型。根據(jù)元胞自動(dòng)機(jī)的仿真機(jī)制，結(jié)合乘客候車區(qū)域選擇的關(guān)鍵影響因素，提出候車區(qū)域吸引力模型。

根據(jù)行人運(yùn)動(dòng)規(guī)則，行人傾向于向勢(shì)能值小的方向移動(dòng)。乘客候車區(qū)域關(guān)鍵影響因素包括：行走距離、乘客聚集度、排隊(duì)空間、車廂滿載率、乘客對(duì)車站熟悉程度。結(jié)合元胞自動(dòng)的可實(shí)現(xiàn)功能及乘客個(gè)體屬性，在候車區(qū)域模型構(gòu)建中選取行走距離、乘客聚集度和排隊(duì)空間3個(gè)因素作為模型變量參數(shù)。仿真模型考慮了自身到各候車區(qū)域的距離、各區(qū)域內(nèi)乘客的聚集度、排隊(duì)空間3個(gè)因素。乘客聚集度的計(jì)算方法為各候車區(qū)域內(nèi)任一局部區(qū)域的密度，以該區(qū)域最大密度為該區(qū)域內(nèi)的綜合指標(biāo)。吸引力的大小主要與候車區(qū)域有關(guān)，模型中元胞勢(shì)能值由各區(qū)域吸引力模型確定，對(duì)應(yīng)候車區(qū)域因素轉(zhuǎn)化為候車區(qū)域到任一入口的距離、區(qū)域內(nèi)單位面積的最大密度、區(qū)域內(nèi)可排隊(duì)空間3 個(gè)方面因素。

根據(jù)候車區(qū)域與各入口的關(guān)系，結(jié)合乘客特性，吸引力與區(qū)域內(nèi)可排隊(duì)空間成正比，與入口到候車區(qū)域的距離和區(qū)域內(nèi)單位面積的最大密度成反比，根據(jù)站臺(tái)物理空間，得候車區(qū)域吸引力模型如下：

式中：Yij為候車區(qū)域i對(duì)入口j行人的吸引力；Si為候車區(qū)域i的可用排隊(duì)空間；ki為候車區(qū)域i現(xiàn)有人數(shù)；s0為單個(gè)行人所占排隊(duì)空間值，取0.16 m2；Lij為候車區(qū)域i到入口j的距離；Mi為候車區(qū)域i內(nèi)單位面積乘客的最大密度；a、b、c分別為空間、距離、密度系數(shù)。

模型中利用候車區(qū)域吸引力模型可得入口j的乘客到候車區(qū)域i的概率為：

式中：Pji為入口j的乘客到候車區(qū)域i的概率；Ydj為候車區(qū)域d對(duì)入口j的乘客的吸引力；n為候車區(qū)域總數(shù)。

3.3 仿真與結(jié)果分析

基于上節(jié)構(gòu)建的模型，對(duì)乘客候車區(qū)域選擇行為進(jìn)行仿真模擬。從到站客流量和不同考慮因素系數(shù)組合的方面探討站臺(tái)乘客區(qū)域利用率。站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇行為仿真場(chǎng)景見圖5。

圖5 站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇行為仿真場(chǎng)景

3.3.1 仿真模型參數(shù)標(biāo)定

根據(jù)候車區(qū)域吸引力模型，需要對(duì)進(jìn)站客流達(dá)到率和自身到各候車區(qū)域的距離、各區(qū)域內(nèi)乘客的聚集度、排隊(duì)空間的系數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。

根據(jù)站臺(tái)乘客數(shù)據(jù)處理，在大客流狀態(tài)下，對(duì)典型大客流地鐵站——北京地鐵5號(hào)線天通苑北站、北京地鐵13 號(hào)線回龍觀站作為客流標(biāo)定依據(jù)。在7：30—8：30 時(shí)段，對(duì)2 個(gè)地鐵站以10 min 為統(tǒng)計(jì)周期，對(duì)進(jìn)入站臺(tái)的客流進(jìn)行分析（見圖6）。

圖6 高峰時(shí)段站臺(tái)客流到達(dá)率分布

首先，根據(jù)實(shí)際客流數(shù)據(jù)標(biāo)定，將客流到達(dá)率設(shè)定為250～500 人/min。其次，對(duì)自身到各候車區(qū)域的距離、各區(qū)域內(nèi)乘客的聚集度、排隊(duì)空間的系數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。根據(jù)候車區(qū)域吸引力模型，吸引力與區(qū)域內(nèi)可排隊(duì)空間成正比，與入口到候車區(qū)域的距離和區(qū)域內(nèi)單位面積的最大密度成反比。因此，將a設(shè)置為取值0.1～1.0 表征乘客對(duì)距離的關(guān)注程度；將b、c設(shè)置為取值1.0～0.1，分別表征乘客對(duì)聚集度和排隊(duì)空間的關(guān)注程度。

3.3.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

在仿真結(jié)果，區(qū)域占有率表征各區(qū)域利用率，仿真時(shí)間取10 min，積累一定的客流量；在不同客流到達(dá)率情況下，摒棄乘客對(duì)各因素間的偏好，將吸引力模型中的a、b、c均設(shè)置為1.0?；谡九_(tái)元胞自動(dòng)機(jī)本身為離散模型，仿真具有一定隨機(jī)性，為避免隨機(jī)性導(dǎo)致的仿真結(jié)果誤差，取30 次仿真結(jié)果進(jìn)行分析，不同客流到達(dá)率情況下，A1 類區(qū)域乘客占有率見圖7。

圖7 A1類區(qū)域乘客占有率

將仿真結(jié)果取平均值，得不同客流到達(dá)率情況下，站臺(tái)各區(qū)域乘客占有率（見圖8）。

圖8 站臺(tái)各區(qū)域乘客占有率

由圖8 可知，隨著到站客流增加，各區(qū)域站臺(tái)占有率提高，且由于C1 和C3 類區(qū)域距離入口設(shè)施距離近、可用排隊(duì)空間大，導(dǎo)致選擇人數(shù)多，但總體單位面積占有率與其他區(qū)域差別?。籅 類區(qū)域由于其具備入口到區(qū)域距離近、排隊(duì)空間有限，從而占有率高。

分析乘客到各候車區(qū)域的距離、各區(qū)域內(nèi)乘客的聚集度、排隊(duì)空間的系數(shù)對(duì)各區(qū)域占有率的影響，排隊(duì)空間參數(shù)與各區(qū)域乘客占有率的關(guān)系見圖9，系數(shù)a取值0.1～1.0，b=c=0.5。

圖9 排隊(duì)空間參數(shù)與各區(qū)域乘客占有率關(guān)系

由于C類區(qū)域?yàn)檎九_(tái)開闊區(qū)域，基于區(qū)域吸引力模型，區(qū)域排隊(duì)空間與區(qū)域吸引力成正比，隨著排隊(duì)空間系數(shù)的增強(qiáng)，C 類區(qū)域的吸引力增強(qiáng)，C 類區(qū)域的空間占有率增大；A、B 類區(qū)域由于其排隊(duì)空間有限，導(dǎo)致空間占有率下降。當(dāng)區(qū)域排隊(duì)空間系數(shù)為0.6 時(shí)，站臺(tái)綜合利用率最高。聚集度參數(shù)與站臺(tái)各區(qū)域乘客占有率關(guān)系見圖10。

如圖10 所示，由于A 類和C2 類區(qū)域到入口設(shè)施距離較遠(yuǎn)，因此A 類和C2 區(qū)域的整體占有率處于較低水平，聚集度系數(shù)大時(shí)，相較于其他區(qū)域吸引力大，空間占有率高；隨著聚集度系數(shù)的減小，二者空間占有率下降。B 類區(qū)域由于其空間有限，其聚集度一直處于由于其到入口的距離優(yōu)勢(shì)，基于區(qū)域吸引力模型，聚集度與區(qū)域吸引力成反比，隨著排隊(duì)空間系數(shù)的減小，B 類和C1、C2 區(qū)域的吸引力增強(qiáng)，相應(yīng)的空間占有率增大。當(dāng)聚集度系數(shù)為0.7 時(shí)，站臺(tái)綜合利用率最高。

距離參數(shù)與站臺(tái)各區(qū)域乘客占有率關(guān)系見圖11。如圖11 所示，由于A 類和C2 區(qū)域到入口設(shè)施距離較遠(yuǎn)，基于候車區(qū)域吸引力模型，區(qū)域吸引力與乘客到區(qū)域的距離系數(shù)成反比，當(dāng)距離系數(shù)大時(shí)，A 類和C2區(qū)域的整體占有率處于低水平。隨著距離系數(shù)的減小，代表乘客對(duì)于距離的在意程度小，二者區(qū)域吸引力增大，空間占有率升高；B 類和C1、C2 區(qū)域隨著距離系數(shù)的減小，二者吸引力減小，空間占有率下降，由于三者的空間優(yōu)勢(shì)，空間占有率下降有限。當(dāng)距離系數(shù)為0.3時(shí)，站臺(tái)綜合利用率最高。

圖11 距離參數(shù)與站臺(tái)各區(qū)域乘客占有率關(guān)系

結(jié)果表明，在各影響因素系數(shù)統(tǒng)一固定值設(shè)置時(shí)，隨著進(jìn)站客流量的增大，站臺(tái)各區(qū)域的占有率增加，各區(qū)域綜合占有率排序?yàn)闃欠鎏菰O(shè)施阻擋區(qū)域>站臺(tái)開闊區(qū)域>站臺(tái)兩端；隨著排隊(duì)空間系數(shù)的增大，站臺(tái)開闊區(qū)域的吸引力明顯大于其他區(qū)域，且樓扶梯設(shè)施中間的區(qū)域得到了有效利用；隨著乘客到候車區(qū)域距離系數(shù)的減小，站臺(tái)兩端及樓扶梯中間開闊區(qū)域吸引力增大，站臺(tái)的綜合利用率高；隨著聚集度系數(shù)的減小，樓扶梯阻擋區(qū)域和站臺(tái)兩端區(qū)域吸引力增大，站臺(tái)的綜合利用效率一般。

4 結(jié)論

研究提出考慮乘客到候車區(qū)域的距離、區(qū)域內(nèi)乘客的聚集度和排隊(duì)空間影響的候車區(qū)域吸引力模型，揭示了不同影響因素對(duì)乘客候車區(qū)域選擇的影響機(jī)理和關(guān)鍵性。

在現(xiàn)有站臺(tái)乘客候車區(qū)域行為研究基礎(chǔ)上，依托視頻數(shù)據(jù)對(duì)站臺(tái)候車區(qū)域特性、乘客選擇特性和行為影響因素進(jìn)行深入挖掘，通過問卷及因素與方案相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，得出站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇行為影響因素重要度排序。主要研究結(jié)論如下：

（1）站臺(tái)乘客候車區(qū)域選擇行為影響因素前5名按重要度排序依次為：行走距離>乘客聚集度>排隊(duì)空間>車廂滿載率>乘客對(duì)車站熟悉程度。

（2）隨著站臺(tái)乘客排隊(duì)空間系數(shù)的增大，站臺(tái)開闊區(qū)域的吸引力明顯大于其他區(qū)域，且樓扶梯設(shè)施中間區(qū)域得到有效利用；隨著乘客到候車區(qū)域距離系數(shù)的減小，站臺(tái)兩端及樓扶梯中間開闊區(qū)域吸引力增大，站臺(tái)的綜合利用率高；隨著聚集度系數(shù)的減小，樓扶梯阻擋區(qū)域和站臺(tái)兩端區(qū)域吸引力增大，站臺(tái)的綜合利用效率一般。

（3）站臺(tái)層間設(shè)施的設(shè)置應(yīng)該與站臺(tái)乘客候車特性綜合考慮，盡量增大站臺(tái)乘客候車可用有效空間。

（4）在站廳層和樓扶梯出口設(shè)置乘客候車引導(dǎo)設(shè)施，可有效防止站臺(tái)乘客聚集度過高，提高站臺(tái)乘客分布均勻度和站臺(tái)服務(wù)水平。