北京交通大學-地鐵換乘站行人行為與設施服務水平及其仿真研究

1、 地鐵換乘站行人行為與設施服務水平及其仿真研究設計者：楊涵，陳志杰，張含笑，劉欣欣，伍夢歡指導教師：毛保華，劉智麗（北京交通大學交通運輸學院北京100044）作品內(nèi)容簡介以北京地鐵海淀黃莊站為背景，應用AnyLogic軟件建立地鐵站內(nèi)乘客走行模型。根據(jù)實際樣本采集，研究得到各設施處乘客步速的分布情況和相對速度；發(fā)現(xiàn)跟隨類型、擁擠程度對乘客步速影響顯著。在行人行為特征分析的基礎上，標定和完善了行人走行模型。通過仿真模型，得出客流密度與設施寬度的量化關系。結合服務水平的劃分，給出滿足不同服務等級、客流量條件的設施建議寬度，并為地鐵站內(nèi)設施建設提供建議。關鍵字：地鐵車站；行人行為特性；設施參數(shù)；服務

2、水平；行人仿真1緒論車站是乘客實現(xiàn)地鐵出行的必經(jīng)之路，車站人行設施能力對于實現(xiàn)車站服務功能具有重要作用。一定的通行能力以相應的服務水平為條件，兩者互為前提?，F(xiàn)有規(guī)范7主要從通行能力角度給出設施建議寬度，沒有充分體現(xiàn)服務水平因素。文獻1-3從感知、安全、舒適、便捷等角度劃分服務等級，文獻4-6探討了服務等級劃分，將服務水平引入了地鐵設施的設計，文獻8-10研究了地鐵的客流特征?？傮w來說，國內(nèi)關于人行設施設計的研究仍較少考慮服務水平因素。本文以地鐵北京海淀黃莊站為背景，采用建模仿真軟件AnyLogic6.4模擬行人在地鐵站內(nèi)的走行過程。AnyLogic軟件以社會力模型為核心算法，在大量行人相互交織

3、的情況下能較好的反應行人的自組織特性11。2乘客站內(nèi)走行仿真建模設定模型前提本文研究的目的是在一定的人行設施設計長度和客流量條件下，針對于晚高峰期間地鐵站內(nèi)乘客走行情況，得出滿足選定服務等級的站內(nèi)人行設施最小設計寬度。在進行系統(tǒng)仿真建模之前，根據(jù)研究的目的，對系統(tǒng)進行一定的假設和說明以簡化模型，從而降低仿真模型建立的難度和減少無關因素的干擾。本文對乘客在地鐵站內(nèi)通道、樓梯、站臺等設施處的走行仿真模型進行一下前提假設：（1）簡化行人走行過程將乘客在地鐵站內(nèi)通道、樓梯、混合樓梯的走行過程簡化為：列車內(nèi)乘客進入站臺，通過通道離開站臺；列車內(nèi)乘客進入站臺，通過上行的樓梯離開站臺；列車內(nèi)乘客進入站臺，在

4、樓梯與扶梯并列的上行“混合樓梯”中選擇一種形式離開站臺。（2）簡化行人個體形態(tài)將乘客的占地空間簡化為二維圓形。（3）簡化乘客到站形式列車內(nèi)乘客的到站形式簡化為在列車開門時間內(nèi)乘客沿站臺隨機到站。（4）簡化行人走行模式將走行模式簡化為乘客走行中受其他行人、墻壁、障礙物的綜合作用力，且均以最短路徑原則走行至各自目的地，無問路、滯留站臺現(xiàn)象發(fā)生。模型建立本文以北京地鐵海淀黃莊站為背景，應用建模仿真軟件AnyLogic6.4模擬地鐵站內(nèi)通道、樓梯、扶梯等人行設施的通行情況，結合函數(shù)擬合，處理得出結果?；咀龇ㄊ牵海?）設定乘客步速的分布。通過實地調(diào)查，結合數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析出步速分布。（2）設定各人行設施內(nèi)

5、乘客的步速。針對不同設施，實地調(diào)查出乘客步速。（3）設定不同個體特征乘客的步速。針對不同類型乘客，調(diào)查其步速。（4）設定乘客占用空間直徑、客流結構和設施長度。實地調(diào)查統(tǒng)計獲得。（5）基于以上四個前提，假定不同的設施寬度及客流量條件，讓計算機產(chǎn)生符合相應特征的隨機行人，仿真模擬地鐵站內(nèi)通道、樓梯、混合樓梯的通行情況。選取一定區(qū)域，統(tǒng)計其人數(shù)，計算其密度值。經(jīng)多次實驗，得到多組設施寬度及其擁擠時密度值，利用Origin擬合設施寬度與客流密度的量化關系，結合服務等級算得對應于不同密度值的寬度，即可獲得相應服務等級、客流量條件下的最小設施寬度。2.3仿真過程設計AnyLogic中行人仿真建模包括環(huán)境建

6、立、創(chuàng)建行為流程圖、運行仿真和結果分析幾個步驟12。具體仿真過程如下：步驟1：創(chuàng)建模型動畫。在動畫編輯器中按實際尺寸繪制人行設施布局圖，繪制封閉的仿真區(qū)域，定義客流入口、出口。步驟2：設計設施區(qū)域。為實現(xiàn)設施間行人步速的變化，將不同設施區(qū)域地面設置為移動。步驟3：添加行人流。設置行人步速v（單位：m/s）、占地空間直徑d（單位：m）等行人對象屬性。步驟4：設計客流源。設置客流結構、乘客到達頻率（即客流量Q（單位：p/h）。步驟5：設計模型流程圖。在混合樓梯實驗中，使用pedSelectOutput對象實現(xiàn)乘客在兩并列設施間的選擇。步驟6：運行模型并查看動畫。步驟7：收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)。每10s動態(tài)統(tǒng)

7、計目標區(qū)域內(nèi)客流密度p（單位：p/（m2）。步驟8：更改客流量Q和設施寬度B（單位：m）,重復步驟6、7進行多次仿真，得到不同寬度、客流量條件下各人行設施的客流密度情況。3乘客走行模型參數(shù)標定3.1乘客的步速分布為獲得各人行設施的速度分布，選取工作日晚高峰時期，在北京地鐵海淀黃莊站以通道、扶梯、樓梯（分上行、下行）、瓶頸（扶梯、站臺的連接區(qū)域）等人行設施為研究區(qū)域，以跟蹤法測算乘客速度，采用w檢驗方法得出瓶頸和下行樓梯乘客步速在顯著性水平a為0.05下分別符合平方根正態(tài)分布和對數(shù)正態(tài)分布13，見表1。其他設施乘客步速的分布形式復雜，仿真過程中將其簡化為均勻分布，以減少對仿真結果的干擾。表1不同

8、人行設施的乘客步速分布函數(shù)設施樣本量分布密度函數(shù)分布函數(shù)參數(shù)均值卩方差o瓶頸374一1一廠)2/2-f(V,卩,b)=Jexpvyj/2c2兀b2L-0.860.197下行樓梯3251/2/2nf(v,y,b)=jexpVInv一卩丿*2b*2nc2-0.200.246通道259f(v)=1/(1.34-0.96)1.390.012上行樓梯194f(v)=1/(0.93-0.55)0.790.012扶梯101f(v)=1/(1.01-0.63)0.870.0123.2不同設施的乘客步速為獲得各處設施乘客的速度，選取北京地鐵海淀黃莊站不同設施開展實地調(diào)查，本項目初期對此作了深入研究14，表2為各

9、設施的乘客步速情況。由表可看出，以扶梯為1，其他設施的換算系數(shù)為：瓶頸0.85，上行樓梯0.91，上行樓梯0.93，通道1.6。表2不同設施的乘客步速和相對速度（m/s）設施速度通道上行樓梯扶梯站臺V1.390.790.871.20V，0.19-0.41-0.330附注1：亍平均步速，V，相對站臺各設施地面移動速度3.3不同個體特征乘客的步速為獲得不同個體特征乘客的速度，選取北京地鐵海淀黃莊站對不同個體特征的行人步速開展調(diào)查。本項目初期對此進行了深入研究15，發(fā)現(xiàn)相較于年齡、性別，跟隨類型和擁擠情況對步速影響更顯著。由于擁擠情況隨乘客走行不斷變化，而跟隨類型相對固定，因此，選擇跟隨類型劃分行人

10、流更為準確。行人流的結構取實際測量數(shù)值。表3為不同跟隨類型乘客的平均步速，由表可得結伴步速為單獨的70%83%。表3不同跟隨類型乘客的平均步速（m/s）設施行人類型通道樓梯扶梯結伴1.060.610.76單獨1.510.820.92附注2：表中樓梯步速為斜坡步速3.4其他參數(shù)仿真模擬中，取dU0.3,0.4?？土鹘Y構取背景車站客流結構實地調(diào)查結果。設施長度取其實際長度。乘客在扶梯、樓梯間的選擇概率根據(jù)調(diào)查取扶梯/樓梯=0.8/0.2。4仿真模型難點與解決本文針對社會力模型的局限性、乘客走行目標的動態(tài)變化、列車到站模式和軟件的局限性對仿真模型的難點進行了解決。（1）根據(jù)社會力模型，行人在行進中受

11、三方面作用力，在較窄（1.5m以下）的樓梯處易呈直線排列前行，與實際交錯狀分布不符，所以在站臺樓梯實驗（樓梯、混合樓梯實驗）中，適當減小行人直徑，以獲得較符合實際情況的仿真效果。表4為折算后各設施的行人對象屬性。表4行人對象屬性設施-v(m/s)d(m)混合行人流中所占比例（單獨/結伴）單獨結伴通道1.04,1.340.96,1.300.3,0.416/9樓梯0.63,0.930.55,0.890.2,0.38/2扶梯0.71,1.010.63,0.970.2,0.316/9（2）島式站臺中車內(nèi)乘客進站設計。島式站臺中，當兩方向列車到達車站間隔較小，站臺樓梯易發(fā)生擁堵，車站集散能力受到嚴重限制

12、。仿真實驗中，利用Java語言編寫觸發(fā)條件，實現(xiàn)兩側(cè)列車間隔30s到達。此外，列車到站后，乘客將在列車開門時間內(nèi)進入站臺。仿真設計中，將行人流到達頻率設為一較大值，同時設定到達乘客的人數(shù)上限（根據(jù)客流結構設定），以實現(xiàn)乘客在35s內(nèi)進入站臺。（3）混合樓梯的選擇模型。一般來說，混合樓梯處，乘客更傾向選擇扶梯離開站臺，但客流量較大，扶梯入口形成嚴重擁堵時，乘客選擇樓梯的概率會顯著提高。仿真實驗中利用Java語言編寫觸發(fā)條件，實現(xiàn)：當扶梯入口瓶頸區(qū)域（6.2mX2.6m的矩形）范圍內(nèi)客流密度大于6p/m2,原來選擇扶梯上行的乘客選擇樓梯離開站臺。（4）密度數(shù)據(jù)的實時采集。AnyLogic軟件并不直

13、接提供客流密度的統(tǒng)計曲線，且以數(shù)值形式導出較困難，實際仿真過程中，利用PedArea內(nèi)置函數(shù)Size（）實時統(tǒng)計劃定區(qū)域內(nèi)的人數(shù)，運算獲得其密度；同時，以10s為觸發(fā)條件，編寫Java語言使生成的數(shù)值每10s動態(tài)導入Access數(shù)據(jù)庫中。5仿真結果分析仿真數(shù)據(jù)處理根據(jù)AnyLogic仿真結果，獲得在不同客流量、設施寬度條件下的隨時間變化的客流密度共計2520條數(shù)據(jù)。人行設施的服務水平主要受其擁堵狀態(tài)限制，所以應選取擁擠狀態(tài)下的密度值。以仿真時間為橫軸，客流密度為縱軸繪制折線圖，密度隨仿真時間推移先增加后減小。隨時間推移，密度增加梯度突然減小，且其之后一定區(qū)間（區(qū)間大小視具體情況而定）內(nèi)曲線上下

14、波動的那個點即為突變點。同樣，密度減小的梯度突然增大，曲線結束波動的點也為突變點。兩突變點間密度的平均值即為擁擠情況的密度。低客流時密度曲線沒有波動性，只有一個峰值，則取峰值為擁擠密度。仿真數(shù)據(jù)分析5.2.1客流密度與設施寬度的定量關系利用Origin對不同客流量條件下的客流密度、設施寬度數(shù)據(jù)進行擬合。通過擬合，發(fā)現(xiàn)：（1）通道、樓梯的密度-寬度關系均符合二次根式，p=l+mkxB+n式中：p密度（p/m2），B寬度（m），表5為擬合函數(shù)的系數(shù)。表5擬合函數(shù)系數(shù)表設施Q(p/h)lmnkR220001.08-0.332.0810.97340002.52-0.832.0410.946通道6000

15、3.81-1.191.7910.97880004.87-1.491.8910.984100006.08-1.761.7710.98020001.40-0.452.0510.93440003.23-1.002.1710.986樓梯60000.011.247.78-10.97080001.130.968.28-10.980100001.980.717.97-10.9522）混合樓梯中扶梯密度、樓梯密度與樓梯寬度的關系均符合二次多項式，p=a。+a】XB+a?XB2（2）式中：p密度（p/m2），B寬度（m），表6為擬合函數(shù)的系數(shù)。5.2.2基于服務水平的設施寬度取值方法我國地鐵設計規(guī)范規(guī)定，為保證

16、一定通過能力，通道寬度不應小于2.5m，樓梯不小于2m。在建立設施寬度與客流密度量化關系的基礎上，結合地鐵設計規(guī)范，借鑒文獻以行人占用空間、步速、自由度、超越可能性為依據(jù)，針對北京地鐵站內(nèi)樓梯、通道制定的A-F六個服務等級，見表7，即可算得滿足相應服務水平要求的設施合理寬度。針對不同客流量，本文提出通道的建議寬度見表8，樓梯建議寬度見表9，混合樓梯的建議寬度見表10。表6擬合函數(shù)系數(shù)表設施Q(p/h)a0a1aR20002.09-0.700.070.94140004.18-1.370.130.961扶梯60004.28-1.330.120.97680004.15-1.180.100.96210

17、0005.14-1.640.150.97320000.47-0.140.010.97140001.00-0.340.030.957樓梯60000.93-0.260.030.86680003.96-1.040.090.938100006.16-1.780.160.915對表8-10進行分析，得出以下兩個特點：（1）隨著服務水平的提高，步行樓梯的建議寬度也相應增加，并且遠大于設計規(guī)范的建議寬度。以6000p/h時的步行樓梯建議寬度為例，其設計規(guī)范中的值為2.4米。但是仿真的結果顯示，當服務水平為E級時，需要步行樓梯寬度7.7米；而當服務水平提高到A級時，需要步行樓梯寬度12.4米，相比E級時提高了

18、約60%。此外，通道的建議寬度與服務水平關系的特點和樓梯類似。因此，單獨的樓梯和通道都具有占地多，服務水平難以改善的特點。（2）相同服務水平下，在步行樓梯旁加裝自動扶梯，即采用混合樓梯，樓梯的建議寬度明顯減小。同樣以6000p/h時的混合樓梯為例，當步行樓梯和自動扶梯的服務水平都達到A級時，需要步行樓梯寬度5.1米，約為單獨步行樓梯時寬度的40%。而另一方面，當自動扶梯的服務水平為E級時，相應的步行樓梯的寬度卻為B級。因此，混合樓梯具有占地少，服務水平易于改善，但是兩設施利用不均衡的特點。表7地鐵站通道與樓梯服務水平服務水平密度上限（p/m2）平均步速（m/s）步行自由度超越他人可能性A0.2

19、11.65自由選擇步速自由超越B0.291.63步速偶爾受限制無法輕易超越通C0.501.56步速受到限制無法超越道D0.741.48步速受到明顯限制無法超越，偶爾停滯E1.601.15步速明顯降低無法超越，可能停滯FOOO步速嚴重降低無法超越，經(jīng)常停滯A0.611.30自由選擇步速自由超越B0.891.22步速偶爾受限制無法輕易超越樓C1.131.14步速受到限制無法超越梯D1.610.97步速受到明顯限制無法超越，偶爾停滯E2.830.59步速明顯降低無法超越，可能停滯FOO步速嚴重降低無法超越，經(jīng)常停滯6結論本文針對地鐵站內(nèi)乘客走行系統(tǒng)，建立走行模型，標定相應參數(shù)，模擬站內(nèi)通行過程，得出

20、服務水平與設施寬度的量化關系，為站內(nèi)人行設施設計提供一套人性化，精細化的設施寬度取值方法。本研究做了以下幾個工作：（1）針對乘客走行模式，建立人行設施內(nèi)乘客走行仿真模型。本文通過簡化行人走行過程、行人占地形狀、乘客到站、行人走行模式，應用AnyLogic仿真建模軟件建立乘客走行仿真模型，并設計相應的仿真過程。表8通道建議寬度(m)Q(p/h)服務水平ABCDE20008.87.75.13.1-40009.99.38.06.73.3600011.010.69.68.55.3800011.611.310.59.56.71000013.012.711.911.08.3附注3：“-”表示不在擬合有效區(qū)

21、域內(nèi)表9樓梯建議寬度(m)Q(p/h)服務水平ABCDE20008.98.05.94.12.3400011.310.89.78.44.8600012.412.111.410.67.78000-8.1附注4：“-”表示不在擬合有效區(qū)域內(nèi)表10混合樓梯中樓梯建議寬度(m)Q(p/h)建議寬度扶梯服務水平樓梯服務水平2000400060008000100002000400060008000100005.6AC5.4AAB5.2A5.1B4.5BCD4.3B4.0ABCC3.9AA3.6CA3.4DDD3.3C3.23.0DE2.9DE2.6EE2.4BEB2.0EB2)標定地鐵站內(nèi)乘客走行系統(tǒng)的參數(shù)

22、。本文在北京地鐵海淀黃莊站扶梯、樓梯(上、下行)、通道、瓶頸等人行設施，選取1253個樣本，對其個體特征和步速開展實地調(diào)查，得出瓶頸、下行樓梯處步速分別符合a=0.05的平方根正態(tài)、對數(shù)正態(tài)分布；各設施乘客步速的換算系數(shù)為：扶梯1，瓶頸0.85，上行樓梯0.91，下行樓梯0.93，通道1.6，通道、樓梯、扶梯以站臺為參考點的相對速度分別為0.19,-0.33,-0.41；個體特征中，跟隨類型和擁擠程度對步速影響比重在60%-90%之間，顯著高于年齡和性別。本文針對社會力模型的局限性、乘客走行目標的動態(tài)變化、列車到站模式和軟件的局限性對乘客走行仿真模型進行優(yōu)化，使實現(xiàn)樓梯內(nèi)乘客交錯分布、兩側(cè)列車

23、間隔30s到達、車內(nèi)乘客快速進站、混合樓梯處乘客根據(jù)設施擁擠情況選擇上行設施、連接Access實現(xiàn)實時密度數(shù)據(jù)采集。本文對仿真結果進行了分析，得出人行設施內(nèi)客流密度與設施寬度符合平方根、二次多項式的關系，并借鑒以行人占用空間、步速、自由度、超越可能性為依據(jù)劃分的A-F六個服務等級，給出滿足不同服務等級、客流量條件的設施建議寬度。此外，發(fā)現(xiàn)：單獨的樓梯和通道具有占地多，服務水平難以改善的特點，而混合樓梯具有占地少，服務水平易于改善，但是兩設施利用不均衡的特點。理論上，只要修改乘客走行模型的參數(shù)，本文所得模型與取值方法也適合于商場、醫(yī)院、人行天橋的人行設施設計。參考文獻Seneviratne，P.N.，Morrall，J.F.Levelofserviceonpedestrianfacilities.Transp.Q.，39(1)，109一123.1985.Sarker，S.DeterminationofservicelevelsforpedestrianswithEuropeanexamples.TransportationResearchRecord1405，TransportationResearchBoard，Washington，D.C.，35-42.1993.NationalResearchCouncil(NRC).HighwayCapa