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高峰期长途汽车站旅客设施服务能力管理优化

2015-03-11姚志刚王元庆

交通运输工程与信息学报 2015年4期
关键词:汽车站客运站班次

姚志刚 王元庆

1. 长安大学,经济与管理学院,西安 710064

2. 长安大学,公路学院,西安 710064

0 引 言

随着城际旅客出行持续增长,汽车站站务管理的难度越来越大,特别是高峰期客流组织与管理已成为难点。为提高汽车客运站旅客服务设施的利用效率、保障旅客出行安全,根据站房设施的服务水平及时调整客流组织与站务管理措施、进行设施优化显得很有必要[1]。在国内,《汽车客运站级别划分与建设要求》(JT/T200-2004)主要针对车站建设阶段的设施配置要求,没有提出运营管理阶段旅客设施服务水平判定标准。不过,国际航空运输协会(IATA)制定的不同服务水平(LOS: levels of service)下单位面积的旅客容量标准可作为汽车站运营管理的参考[2]。类似地,汪晓与傅家良建立了动态规划模型求解铁路客运站旅客最优流线对候车区进行合理分配[3];倪桂明、杨东援分析了机场旅客流线构成并对国内出发客流进行仿真[4];李文新和周育龙根据大型铁路客运站客流特征建立组织优化模型进行高峰日客运组织仿真[5];孙宝凤、高晶鑫和贾洪飞等则将流线分析方法和系统布置方法(SLP)与系统仿真技术相结合,提出枢纽内部设施布置的最优策略及其优化方案,使设施布置方案与相应的流线组织方案发挥最大效用[6];赵莉、袁振洲和李之红等人从旅客活动流线关系出发分析各类设施间的活动关联度,以综合关联度为权重、加权移动距离最短为目标建立综合客运换乘枢纽的设施布置优化模型[7];胡春平、毛保华和朱宇婷将枢纽抽象立体空间连通图,在优化节点费用的基础上构造旅客全过程流线优化模型,采用增量配流法得到流线优化方案[8]。基于以上研究,本文将服务水平参数引入汽车站管理,建立汽车客运站人均候车面积指标,以天津八里台汽车站为例分析管理措施优化对旅客设施服务能力的改善效果,期望能为汽车客运站运营管理提供参考。

1 旅客聚集模型

汽车站旅客聚集是发送旅客在预定班次发车前分散到达、乘车后成批离开的过程。汽车站各营运时段均有旅客在任意时刻到达,然后按车辆班次乘车离开。假设t时刻累积到站旅客人数服从函数 D (t),发送旅客人数服从函数 F (t),则旅客在站的聚集过程如图1所示。若在车站运营时段内在n个时刻有班次发送,ti为班次 i(i = 1 ,2,… ,n )发车时刻(检票过程的在站滞留人数变化忽略不计),则t时刻旅客聚集人数服从函数 P (t)。若 t2时刻出现道路交通拥挤、车辆故障或其他突发事件时,则 t2时刻的班次延误至 t3时刻,站内旅客聚集人数会相应增加。

图1 汽车客运站发送旅客聚集过程Fig.1 Process of departure passenger accumulation

根据站内旅客聚集过程的描述,考虑有旅客伴送的情况下,设t(t= 1 ,2,… ,n)时刻站内旅客及伴送人员数量构成站内实际聚集人数Pt(P0= 0 ),则有

式中,tD为t时刻进入客运站人数;tF为t时刻客运站发送旅客数;α为与旅客送别人员的伴送系数(一般取1.5%~3%)。

将汽车客运站旅客设施分为以候车室为主的站房和以站台为主的发车区两类,有

式中,

人数。

2 服务能力评估

天津市八里台汽车站位于天津市南开发区,主要发送山东、江苏、浙江等方向长途客运班次。该站共有38条营运线路共60个班次,设计年均日发送旅客量2 000人次,站房面积300 m2,6个发车位的总面积为500 m2,停车场面积为1 000 m2。选取某“黄金周”高峰日进行客流调查,并以 10 min为间隔,将该车站的运营时间从5:00至17:30划分为76个时段,分别统计发送的旅客数量、到达与发送时间、出行目的地、里程、乘坐班次等。

根据式(2)得到各时段站内在候车室候车,及发车区(位)站台、车内等待旅客的数量分布如图2所示。候车室旅客最高聚集人数达348人、发车区旅客最高聚集人数121人,显示出高峰时段候车室和发车区的客流量差距大,表明站内设施不同运营时段的利用率不均衡,发车区的服务能力未被充分利用。

图2 分时段旅客聚集人数现状Fig.2 Passenger accumulation and distribution curves

为了评价汽车客运站旅客设施服务水平,参照Fruin对行人设施服务水平(LOS)评价所提出的指标,这一指标已用于火车站、候机楼等旅客排队及等候区拥挤分析[9]。而且,国际航空运输协会推荐的候机楼 C级服务水平下的人均面积作为旅客设施服务能力基本要求,这一标准下旅客可自由流动、感觉舒适。考虑到汽车客运站设施构成比候机楼简单,参照上述标准,设定表1所示的人均候车面积指标作为汽车站设施服务水平评价参数。

用图 2所示各时段站内旅客聚集人数调查结果和已知的车站旅客设施面积,并计算得到不同时段的人均设施面积实际值。对比表 1所示人均候车面积要求,可得到图3所示八里台汽车站高峰日76个运营时段的设施服务水平评价结果。分别统计各时段人均设施面积实际值与表1中C级服务水平下人均设施面积标准值的对比结果,可以发现有52.63%运营时段的旅客设施服务水平在C级及以下,表明八里台汽车站高峰日的旅客设施服务能力严重不足。因此,该站在高峰期的旅客设施服务能力需要进行优化。

表1 汽车客运站旅客设施服务标准Tab.1 Proposed indexes of service level of intercity bus terminal

图3 分时段旅客设施服务水平Fig.3 LOS of passenger facilities in different operational durations

3 设施管理优化

目前,我国汽车客运站规模依据《汽车客运站级别划分与建设要求》(JT/T200-2004)计算,其中的设施规模指标主要基于旅客最高聚集人数而提出,这一参数是客流偏高时期在站滞留人数的平均值,使所计算的客运站建设规模在高峰期适应客流变化及需求变化的能力受到限制。而且,与其他运输方式相比,汽车客运小批量、多批次而公路客流波动性大,加上汽车客运预售票比例小、旅客习惯在站购票等特点,也使提前制定客流组织方案的难度大,汽车客运站在高峰期要进行临时性的组织调度才能满足客流变化的需要。

同时,随着汽车站发车频率加大、班次间隔缩小,售票厅、候车室、站台等旅客设施服务能力分布不均衡的现象开始出现。因此,江苏、浙江、广东等地的汽车客运站尝试在高峰期改变传统的站务组织管理措施,探讨提前检票、满载发车等方案作为优化高峰期旅客设施服务能力的可行性。

针对八里台汽车站高峰时段候车服务能力不足、发车区服务能力过剩的情况,首先考虑调整旅客进入站台检票时间,以均衡旅客聚集人数在候车室和发车区的分布。图 4为将原各班次检票时间提前 10 min和 20 min时的旅客聚集人数变化结果。通过检票时间提前10 min与20 min,候车室平均聚集人数可分别减少6.6%和13.66%,最高聚集人数分别下降2.79%和4.19%人,低于 C级服务水平的时段由52.63%分别减少为44.74%和32.89%。检票时间提前10 min和20 min时使待发车辆占用发车位时间延长,发车位需求分别为4个和6个,没有超过最大可利用的6个发车位的能力限制。

通过调查发现,高峰期八里台汽车站40%发送班次车辆出站乘载率达到100%,车站并为考虑这一客流变化制定针对性的高峰期发班计划。因此,提出高峰期应考虑改变原有发班计划,在严格执行定员载运制度下,允许满载车辆早于原定时刻表离站,并调整发班时刻表以补充原班次,既有利于降低站房旅客聚集人数,也可提高发车位的利用率。

图4 提前检票后旅客聚集人数变化Fig.4 Passenger flow curves as passengers enter the platform in advance

从图 5可以看出,联合采用提前检票时间20 min且满载发车的站务组织管理措施后,八里台汽车站的在站旅客总数、候车室(站房)及发车区聚集人数均发生明显变化:候车室旅客最高聚集人数为 265人、为原来的 74.02%,平均候车人数为159人、比原来减少29.96%,服务水平低于C级的时段仅占全天运营时间的2.63%。当发车区旅客最高聚集人数为 203人时,发车位上 5个待发班次车辆可为 201个旅客提供车内等候空间,不会对站台造成大的候车压力。因此,管理措施优化对改善汽车客运站高峰期旅客设施服务能力有明显效果。

图5 联合优化后客流分布Fig.5 Passenger flow curves after facilities capacity improvement

4 结 论

分析了长途汽车站旅客聚集过程,建立了旅客聚集人数计算模型,采用用人均候车面积指标将汽车客运站旅客设施服务能力分为 A、B、C、D、E共 5级,以此作为评价汽车站设施管理优化实施效果;计算天津市八里台汽车站客流高峰日旅客聚集人数,发现52.63%营运时段旅客设施服务水平处于C级及以下,采用检票时间提前20分钟且满载发车措施可使站内最高旅客聚集人数减少25.98%、C级及以上服务水平时段提高为97.37%。结果表明,人均候车面积指标划分汽车客运站旅客设施服务水平有效;提前检票和满载发车两种站务管理手段相结合,能显著提高高峰期汽车客运站旅客设施服务水平。不过,文中仅从旅客设施服务能力角度提出服务水平划分标准,汽车站有多种不同功能旅客设施,其服务水平划分问题还需根据设施功能类别差异进行深入研究。

[1] 胡大伟,郗建国. 基于 Flexsim的公路客运站仿真系统[J]. 长安大学学报(自然科学版),2010,30(2):89-95.

[2] Kitti Subprasom et.al.Cost-based space estimation in passenger terminals[J]. Journal of Transportation Engineering, 2002,128(2):191-197.

[3] 汪 晓,傅家良. 铁路客运站旅客分流过程优化问题研究[J]. 上海铁道大学学报(自然科学版),1997,18(1):29-36.

[4] 倪桂明,杨东援. 机场航站楼客流计算机仿真研究[J]. 系统仿真学报,2002,14(2):229-233.

[5] 李文新,周育龙. 大型客运站高峰日客运组织仿真模型及其优化[J]. 铁道学报, 2003,25(1):15-19.

[6] 孙宝凤,高晶鑫,贾洪飞. 基于流线分析的客运枢纽设施布置改进方法[J]. 北京工业大学学报,2009,35(12):1637-1642.

[7] 赵 莉,袁振洲,李之红,李艳红. 基于活动关联度的城市综合客运换乘枢纽设施布置模型[J]. 吉林大学学报(工学版),2011,41(5):1246-1251.[8] 胡春平,毛保华,朱宇婷. 综合客运枢纽旅客全过程流线优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息,2012,12(3):159-164.

[9] Milan Janic. Assessment and management of quality of service at an airport passenger terminal[J].Transportation Planning and Technology, 2002, 26(3):239-263.

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