基于AnyLogic 的軌道交通車站大客流瓶頸識別與疏散組織優(yōu)化

陳雷鈺, 張汝華, 馬明迪

(山東大學齊魯交通學院, 山東 濟南 250012)

為保障地鐵安全運營, 減少突發(fā)事故造成的損失, 國外許多學者對突發(fā)情況下的客流疏散展開了深入研究. 1963 年, Givens[1]研究了疏散決策的基本概念和框架. 2010 年美國制訂了《有軌列車及鐵路客運體系標準》, 規(guī)定站臺行人安全疏散時間應在4 min 之內(nèi)[2]. 我國軌道交通突發(fā)情況下的應急疏散能力研究始于20 世紀90 年代, 目前還處于初級階段, 亟需形成科學完整的應急疏散體系. 2017 年我國《地鐵安全疏散規(guī)范》中規(guī)定, 地鐵車站安全疏散設計應按6 min 內(nèi)必須將乘客全部疏散至安全區(qū)為原則[3]. 傳統(tǒng)應急事故仿真演習成本高且無法真實反映乘客逃生時的情況, 伴隨著計算機技術的發(fā)展, 這些問題取得了突破性進展. 截止到現(xiàn)在, 已開發(fā)的計算機仿真軟件有AnyLogic、Vissim、Pathfinder、Simwalk、Legion 等約20種. 很多學者通過對案例的仿真模擬, 取得了顯著的成就, 表明了不同軟件在交通領域使用的便利性[4-7].

國內(nèi)外學者從不同角度對車站客流進行研究, 如客流分布情況[8-9]、人群疏散過程[10-15]、設備設施布局[16-19]等. 楊子賢等[8]基于不同的客運設備布局, 設計了不同的應急疏散流線并建立了應急疏散模型. Lopez-Carmona 等[11]綜合了影響疏散人員選擇的因素, 提出一種基于單元的人群疏散模型. Tanimoto 等[12]提出一種基于元胞自動機的行人流模型來描述三維空間中的群體疏散行為. Sun 等[16]基于火災動態(tài)模擬器(fire dynamics simulator, FDS) 和Agent 模型研究了不同建筑布局場景下的火勢蔓延特性和建筑疏散能力, 提出疏散的重點是緩解步行樓梯壓力.

綜上所述, 國內(nèi)外對于地鐵車站應急客流方面的研究多運用計算機軟件仿真模擬的方法,但目前的研究大多把大客流視為一種情況, 未深入地分析不同類型大客流的產(chǎn)生原因和客流特征對車站疏散的影響. 本工作以濟南國際園博園地鐵車站為研究對象, 通過實地調(diào)查車站設備設施布局和行人特性并結合AnyLogic 仿真軟件, 將地鐵車站的客流劃分為可預見性大客流和不可預見性大客流2 種類型, 在分析不同類型大客流產(chǎn)生原因和客流特征的基礎上識別車站的疏散瓶頸, 并對瓶頸做出有效改善措施.

1 大客流現(xiàn)象與疏散時間

通常情況下, 當?shù)罔F車站客流達到車站容納量的70% 及以上時, 易產(chǎn)生站內(nèi)局部擁堵和乘客站內(nèi)等候時間延長等現(xiàn)象, 此種情形被定義為地鐵車站大客流現(xiàn)象[20]. 大客流可以分為可預見性大客流和不可見測性大客流2 種類型. 可預見性大客流如節(jié)假日大客流、大型活動大客流、惡劣天氣大客流等, 可以提前預測出現(xiàn)時間和客流構成, 并能夠采取一定的防控措施,具有相對穩(wěn)定性和可控性. 而突發(fā)緊急情況造成的大客流屬于不可預見性大客流, 由于事發(fā)突然, 大量乘客滯留在車站內(nèi), 若不及時疏散會造成嚴重的負面影響. 火災是突發(fā)緊急情況中比較常見的一種, 據(jù)統(tǒng)計, 2000—2019 年我國共發(fā)生了32 起地鐵火災事故. 因此, 本工作以大型活動大客流為例研究可預見性大客流對車站造成的影響, 并以火災為例研究不可預見性大客流對車站造成的影響.

在發(fā)生火災時, 乘客能否安全疏散取決于2 個特征參數(shù): 必要安全疏散時間tR和可用安全疏散時間tA.tA為常數(shù), 在我國一般情況下取為6 min. 為了保證人員的安全疏散, 必須將所有人員在火災發(fā)展到威脅人員安全前順利疏散到安全地點, 即要求tR＜tA.

式中:Td為探測報警時間, 與火災報警裝置的靈敏度以及行人的反應能力有關;Tpre為行人在意識到火災發(fā)生時到做出反應開始疏散的時間, 受個體影響較大, 很難找到合適的方法對預動作時間進行計算和準確的表達[21];Tt為人員疏散行動時間, 包括走行時間和通過時間, 可通過軟件模擬仿真得出;k為安全系數(shù), 一般取為1.

2 地鐵車站站廳仿真建模

2.1 車站概況與客流特征分析

濟南市軌道交通1 號線的園博園站位于濟南市長清區(qū)丁香路與海棠路路口北側(cè), 共設有A1、A2、B1、B2 4 個出入口. 圖1 為濟南市園博園地鐵車站示意圖.

圖1 濟南市園博園地鐵站示意圖Fig.1 Schematic diagram of the Yuanboyuan Subway Station in Jinan city

本工作中的數(shù)據(jù)以攝像采集為主, 人工檢測為輔, 兼顧采用追蹤法采集數(shù)據(jù). 模型只涉及進站和到站人數(shù). 園博園站A1、A2 出入口臨近山東交通學院, 綜合人群特性和周圍地理環(huán)境,人流量較大, 且兩側(cè)出入口的人流具有不均衡性. 通過對園博園站進行一個月4 次周末晚高峰(17:00～19:00) 的數(shù)據(jù)記錄, 將進站人數(shù)進行統(tǒng)計整理后得到晚高峰各出入口平均每小時的進站客流量(見表1). 本工作中將仿真模型出入口簡化處理, A 出入口方向乘客進站速率設置為500 人/h, B 出入口方向乘客進站速率為250 人/h.

表1 晚高峰時段各出入口的進站客流量Table 1 Average hourly inbound passenger flow at each entrance and exit in the evening peak

2.2 仿真參數(shù)設置

以乘客進出站流程構建行為邏輯模型, 通過實地調(diào)研并進行視頻數(shù)據(jù)處理, 分析行人在軌道交通車站內(nèi)不同設施處的行人速度分布特性. 將乘客選擇各個車站服務設施的概率在進出站流程示意圖(見圖2) 中進行標注, 建立行人流模型. 圖3 為乘客在不同的服務狀態(tài)下面對突發(fā)情況對應的緊急疏散流程. 表2 為本模型的仿真參數(shù).

圖2 乘客進出站示意圖Fig.2 Schematic diagram of passengers entering and leaving the station

圖3 乘客應急疏散流程圖Fig.3 Flow chart of passengers emergency evacuation

3 可預見性大客流仿真結果及優(yōu)化分析

為應對可預見性大客流, 車站應提前預測大客流發(fā)生的時間、方向等信息并進行客流組織工作, 以提高乘客的疏散效率[22]. 為了在不同客流情況下對車站應急疏散能力進行適應性評估, 以及在不過度設計的情況下找出提高車站疏散能力的解決方案, 本工作通過AnyLogic 軟件分別模擬增加50%、100% 客流時的情況, 分析車站出現(xiàn)的問題并提出解決方案.

3.1 客流增加50%

本次仿真模擬設置工研院方向和方特方向的列車均在仿真開始10 s 后進站, 單列地鐵列車人數(shù)為160 人, 將客流增加50%, 即A1 和A2 出入口方向乘客進站速率為750 人/h, B1 和B2 出入口方向乘客進站速率為375 人/h, 其余參數(shù)設置保持不變, 運行10 次模擬以確保穩(wěn)定性, 模擬運行時間為1 h. 圖4 為車站客流增加50% 時站廳層和站臺層內(nèi)排隊人數(shù)示意圖. 可以看出車站的站廳層和站臺層都未出現(xiàn)大量人員聚集的區(qū)域, 但站臺內(nèi)排隊等待列車進站的人數(shù)明顯增多.

對于可預見性的大客流, 車站需提前編制專門的列車運行圖, 以縮短列車行車間隔、增大運能, 使站臺等待的乘客及時離開[22]. 故在其他數(shù)據(jù)和流程不變的基礎上, 將列車運行間隔設為6 min, 至少模擬運行10 次, 模擬運行時間為1 h. 模擬對比結果如圖5 所示. 通過熱力圖和行人密度對比圖可以看出, 縮短列車運行間隔后, 站臺等待人數(shù)減少, 密度降低, 在一定程度上緩解了客流擁堵, 提高了車站的服務能力.

圖5 縮短列車運行間隔前后站臺層對比圖Fig.5 Comparison of heat map and pedestrian density of platform layer before and after shortening the train running interval

3.2 客流增加100%

將客流增加100%, 即A1、A2 出入口方向乘客進站速率為1 000 人/h, B1、B2 出入口方向乘客進站速率為500 人/h, 其余參數(shù)設置保持不變. 在運行過程中, 車站出現(xiàn)一個非常明顯的問題: 安檢前產(chǎn)生大量排隊等候的行人. 隨著時間增加, 排隊人數(shù)越來越多, 很容易引發(fā)站內(nèi)擁堵. 圖6 為車站客流增加100% 時車站內(nèi)安檢臺的排隊情況.

圖6 車站客流增加100% 時安檢臺的情況Fig.6 Queues appear before security check when passenger flow at the station increases by 100%

車站安檢設備的數(shù)量、布局及服務能力會直接影響車站客流的組織效率. 圖7 為增加無包安檢通道前后安檢區(qū)通過行人數(shù)量及行人密度的對比. 由圖可知, 增加1 條無包安檢通道后安檢區(qū)通過人數(shù)提高了90%, 排隊情況得到相對緩解. 除此之外, 提高旅客的配合意識, 安檢人員合理引導乘客自覺分類通過安檢也是非常重要的.

圖7 增加無包安檢通道前后安檢區(qū)通過行人數(shù)量及行人密度的對比Fig.7 Comparison of the number of pedestrians passing through and the density of pedestrians before and after adding a security inspection channel for pedestrians without handbags and luggage

4 不可預見性大客流仿真結果及分析

4.1 仿真結果

將A1、A2 出入口方向乘客進站速率設為500 人/h, B1、B2 出入口方向乘客進站速率為250 人/h, 其余參數(shù)保持不變. 在正常情況下, 由于乘客較少, 在站內(nèi)不會出現(xiàn)大量聚集滯留的現(xiàn)象, 但由于車站不同區(qū)域提供服務不同, 所以在站內(nèi)局部區(qū)域可能會出現(xiàn)人員密度較大的情況. 在經(jīng)過300 s 仿真后, 站內(nèi)人員密度分布如圖8 所示.

圖8 站廳層和站臺層行人密度熱力圖Fig.8 Heat map of pedestrian density on the station hall floor and platform

可以看出, 車站大部分區(qū)域的密度顯示為藍色或綠色, 這表明站內(nèi)并沒有十分擁堵, 而紅色區(qū)域主要集中在樓梯通道和出站閘機處, 這就是疏散客流的瓶頸所在. 當列車進站時, 大量乘客乘坐自動扶梯或樓梯進入站廳層, 通道樓梯處會迎來短暫高峰期. 同樣, 大量乘客進入站廳層后排隊出站, 短時間內(nèi)出站閘機處(見圖8(a)②) 的客流密度會顯著增大. 除此之外, 在密度圖中可以看出, 自動扶梯處(見圖8(a)①) 的密度要大于步行樓梯, 這是因為進站客流較為分散, 出站客流較為集中, 在出站時乘客往往會選擇扶梯, 但自動扶梯的寬度較小, 所以較為擁擠.

4.2 疏散時間

在使用AnyLogic 軟件對車站突發(fā)緊急情況進行疏散仿真時, 為確保模擬的真實性, 需先使車站在正常情況下模擬運行一段時間, 至車站人數(shù)達到動態(tài)平衡. 當運行至動態(tài)平衡模式后, 啟動緊急疏散按鈕, 此時車站進入緊急疏散狀態(tài). 為研究車站的應急疏散能力, 選取不同的動態(tài)平衡時間點(500、1 000、1 500、2 000、2 500 s) 進行疏散模擬, 結果如圖9 所示. 表3為每次完成疏散所需要的時間.

表3 疏散進度Table 3 Evacuation schedule

圖9 疏散時間Fig.9 Evacuation time

通過疏散結果可以看出, 疏散時間一般為210～270 s, 疏散人數(shù)越多, 疏散所需時間越長,且疏散所需時間與疏散開始時間并無關系. 由式(1) 可知, 火災報警時間與裝置靈敏度或乘客的反應能力有關, 目前關于火災報警時間的研究較多[23-24], 根據(jù)實際情況, 本工作將其設為30 s; 人員疏散預備時間與車站內(nèi)建筑有關, 由于濟南園博園站內(nèi)視野較開闊, 無大型遮蔽物,根據(jù)典型建筑物中人的反應時間[25], 本工作將其設為35 s; 為人員疏散行動時間, 也就是模型模擬疏散時間; 故由式(1) 計算可得必要安全疏散時間大致為275～335 s. 由此可以看出, 車站內(nèi)疏散時間都在可用安全疏散時間6 min 之內(nèi), 并符合《地鐵疏散設計規(guī)范》[3]. 未來當客流量達到某時間段峰值時, 疏散時間可能會大于6 min, 因此需要采取一系列措施提高車站應急疏散能力, 如: 車站人員定期開展消防演習活動、做好崗前安全消防培訓等, 并在客流高峰期做好相關預案.

5 結 論

本工作實地調(diào)查分析了濟南市軌道交通1 號線園博園站的平面布局和行人流特性, 建立了基于AnyLogic 的應急疏散仿真模型, 對2 種大客流狀態(tài)下的客流瓶頸識別與乘客疏散能力進行研究, 并根據(jù)《地鐵安全疏散規(guī)范》中的標準進行了相關的校驗和分析, 得到如下結論.

(1) 在客流增加幅度較小的情況下, 車站站臺層內(nèi)排隊等待列車進站的人數(shù)明顯增多, 通過縮短列車運行間隔可以有效緩解站臺層擁堵并提高車站服務能力.

(2) 在客流增加幅度較大的情況下, 車站安檢區(qū)域會產(chǎn)生大量排隊等候的行人, 且隨著時間增加, 排隊人數(shù)會越來越多, 最終引發(fā)站內(nèi)擁堵. 但增加一條無包安檢通道后, 安檢區(qū)通過人數(shù)提高了90%, 且行人密度大大下降, 排隊情況得到相對緩解.

(3) 在發(fā)生不可預見性大客流時, 地鐵車站大多數(shù)情況下都能夠滿足疏散時間小于6 min的標準. 但通過仿真實驗發(fā)現(xiàn)樓梯通道和出站閘機處客流較為集中, 是疏散客流的瓶頸所在.因此, 車站在客流高峰期時需要采取一定措施進行合理引導, 并做好客流高峰期的相關應急預案.