地铁车站步行设施的客流特性分析

廉铭　吕杰

（1.绿地城市投资集团有限公司，上海　200023；2.苏州市轨道交通集团有限公司运营分公司，江苏　苏州　215000）

地铁车站步行设施的客流特性分析

廉铭1吕杰2

（1.绿地城市投资集团有限公司，上海200023；2.苏州市轨道交通集团有限公司运营分公司，江苏苏州215000）

通过分析地铁车站的客流特性，优化地铁车站步行设施的设计，可以提升新建地铁车站的服务水平。本文通过对不同类型、不同路段地铁车站的客流状态的调查，重点分析了地铁车站通道、楼梯、自动扶梯等步行设施的客流特性，并提出地铁车站步行设施参数的设计建议。

轨道交通；地铁车站；步行设施；客流特征；分析

轨道交通系统具有许多突出优点，成为缓解城市交通压力的有效途径，当前我国许多城市都在进行大规模的地铁工程建设。随着乘客对地铁交通服务要求的提高，使地铁车站不能仅仅局限于提供应有的服务功能，在车站的功能规划和设计中还应更多地考虑人性化的需求，包括地铁车站中客流移动效率和组织的合理性问题［1］。地铁车站所处的环境不同，不同城市、不同车站的客流均呈现不同的特征，但也存在一些共性的规律。地铁车站一旦建成，改造的难度大和费用高，对于新建地铁车站而言，需要对与拟建车站具有类似特征的现有车站设施和客流特征进行分析，从而对新建车站的客流设施进行优化［2］。因此，在地铁车站设计阶段，有必要对地铁车站设施的客流特征进行分析，制定地铁车站步行设施的设计通过能力相关参数，并通过对站内的通道、楼梯、扶梯等步行设施的优化来保证车站设施服务水平，促使车站设施的服务水平与乘客的需求相匹配，提高地铁车站的舒适度。

1　地铁交通客流特征及数据采集

1.1客流基本特性

地铁作为城市公共交通的重要方式，客流较为集中，而且在不同时间呈现不同的规律。研究地铁客流的特征必须掌握地铁乘客的交通特性参数及各参数之间的关系，通常包括流量、速度和密度等三个重要特性参数，乘客个人的基本特性参数包括步频、步幅、步速以及行人静态、动态空间需求等基本特征参数。地铁车站的客流特征分析，不仅包括乘客个人的交通特性，还包括乘客流的基本特性参数，包括行人流量、行人密度、行人速度等三个指标，而且乘客流的特性参数是地铁规划和设计的重要指标参数。

地铁交通作为一种新型的客运交通方式，与公交、出租车等其他交通方式相衔接，其客流组成较为复杂，包括趋势客流、转移客流和诱增客流等。相对来说，趋势客流和转移客流相对稳定，对整个交通系统的客流总量的影响较小，而诱增客流是是由交通设施得到改善或改建后产生的客流，是整个交通系统交通量的增量，客流量与交通设施的改善程度相关，存在一定的不确定性。因此，地铁交通的客流取决于城市规划、交通组织，同时也会反作用于城市土地利用空间的布局，地铁交通客流与城市规划之间存在一种相互反馈的动态平衡关系。此外，地铁交通的客流的影响因素还包括票价制度、地铁线路与其他交通方式的衔接、地铁的服务水平等，其中票价制度、地铁线路与其他交通方式的衔接对客流的影响也较为明显。

1.2数据采集方法

为准确分析地铁客流的基本特征，需进行大量的现场观测和数据统计，客流数据的准确性、可靠性与最终的客流特征参数密切相关。为确定地铁客流的特征参数，通常结合地铁乘客流的群体特征，采用人工观测法、视频采集法、GPS采集法等技术手段采集数据［3］。人工观测法是当前客流调查最为常用的方法，具有灵活、简单的特点，但也存在效率低的缺陷，适用于短期的小样本需求的客流调查和智能手段无法调查的项目。视频采集法通过图像识别技术从视频画面中采集数据，具有准确性高、适应长时间数据采集的特点，可采集的交通参数最多，但也存在对运动物体识别困难、夜间信息采集不佳的缺点。GPS采集法具有定位精度高、连续工作性好的优点，但对设备的要求高，调查成本较高，主要用于行人微观行为特征信息的收集，可计算行人的出行程时间、行程速度等参数。由于地铁客流特征分析的数据采集对象是运动的行人，数据采集对象具有一定的特殊性，而且要求连续采集大量的有效数据，在具体地铁客流数据调查中采用视频采集法进行数据的采集，可获取乘客流的速度、密度、流量等重要特征参数信息。

为准确获取地铁车站客流的特征参数，在采用视频采集法进行数据的采集时，应根据地铁车站步行设施的属性（宽度、长度、投影面积等）合理布置摄像机，通过图像识别技术获取地铁通道、楼梯、自动扶梯等设施的高峰小时的客流密度和客流平均速度，楼梯和自动扶梯需分别获取上行和下行方向的高峰小时的客流密度和客流平均速度。根据地体车站的地理环境和功能特征，地铁车站可分为居住型、办公型、换乘型、商业中心型、旅游景区型等，不同车站的客流高峰时段有所不同。为保证采集的数据具有一定的典型性和代表性，应根据车站种类和客流规律分别采集早、晚高峰时期的客流信息，摄像设备应固定在客流量较大、并且能充分体现该类车站客流集散特点的位置，而且为提高采集数据的可靠性，每个种类尽量选取两个调查车站。

2　不同种类地铁车站步行设施的客流特性分析

2.1站内步行设施客流特征的分析模型

人行通道、楼梯、自动扶梯是地铁车站最为常见的乘客通行设施。与地面交通系统不同，地铁车站的通行设施具有封闭性、目的性、设施类型复杂和客流不均衡性等特征。受工程建设资金和结构安全性的限制，地铁车站的空间相对狭小，而且站内设施设备较为复杂，但乘客在公共场所的运动随机性较强，使得乘客进站、出站、换乘等客流相互交织，地铁车站客流在时间和空间上表现出明显的不均衡性。

地铁车站乘客交通流通常采用的分析方法通常有数理统计和仿真模型两种，主要针对客流速度、密度、流量之间关系进行分析。客流仿真模型是在对客流运动规则的基础上通过软件进行仿真模拟，而数理统计分析方法主要采用统计分析理论对实际观测数据进行运算处理，该方法较为方便、快捷。地铁车站的客流分析主要是估算车站客流的流动状态，其对具体数值的精度要求不高，采用统计分析方法可获得理想的结果。当前，行人交通流速度—密度关系的理论分析较为全面，主要有线性模型、指数模型、对数模型和一元三次方模型等四种，其中指数模型、对数模型和一元三次方模型属于非线性模型，线性模型的计算和数据处理相对简单，在精度要求允许的情况下通常采用线性模型，但在对实际问题处理时，应通过对测试数据的拟合分析，选择拟合效果最好的模型作为最终的求解模型［4］。因此，在对地铁车站客流分析时，可应用以上四种速度一密度关系模型对地铁车站客流测试数据进行拟合，获取地铁车站客流的流量一密度关系，并分别确定地铁车站各类步行通行设施的实际通行能力。

2.2不同种类车站站内步行设施的乘客流基本特性

根据功能和地理位置的不同，通常地铁车站可分为居住型车站、办公型车站、换乘型车站、商业中心型车站、旅游景区型车站等五种。不同类型的车站，其站内步行设施的通行情况和客流特征存在一定的差异［5］。

居住型车站客流最为显著的特点是早高峰时段的客流量极大，出站乘客极少。居住型车站的早高峰时段，乘客主要由进站口进入车站，并经由进站通道、下行楼梯和自动扶梯等步行设施达到候车站台。从对上海某居住型地铁站的调查来看，通道内的客流密度最大值出现在早高峰的8点左右，最大客流密度为2.2人/m2，此时乘客之间的相互影响较大，整体移动速度较慢，而当通道内的客流密度不超过0.6人/m2，乘客的行动较为自由，整体速度较高；进站下行楼梯的最大客流密度为2.7 人/m2，客流密度小于1.0人/m2时的整体速度较高；而自动扶梯的最大客流量为2.1人/m2。总体来看，乘客的进站速度随着站内客流密度的增加呈现减小的趋势，通过4种不同统计模型对通道、楼梯和自动扶梯的客流密度、客流速度关系曲线进行拟合表明，一元三次方函数适合通道和楼梯内的客流速度—密度关系分析，而自动扶梯的客流流量与密度符合线性分布的特征，适合采用线性模型进行客流速度—密度关系的分析。

办公型车站在早高峰时段主要表现为出站客流巨大、进站客流较小，而且随着列车间隔性的到达车站，出站客流也呈现间隔性的高峰现象。从4种统计模的拟合效果来看，采用一元三次方函数对车站通道、楼梯内的客流速度—密度关系分析最为合适，上行扶梯仍然采用线性模型来分析乘客流量与密度的关系。

换乘型车站起到将不同地铁线路搭接起来的作用，根据客流量和功能导向通常可分为一般换乘型、枢纽换乘型和接驳枢纽型等三种类型。一般换乘型车站最为显著的特点是进站、出站客流均较少。为提高车站的换乘效率和安全，通常将换乘设施设置成单向换乘通行的路径，降低不同方向客流之间的相互干扰。对于换乘车站的客流分析，需分别统计楼梯、自动扶梯的上、下行方向和换乘通道的客流数据，并选用各自拟合程度最优的分析模型进行计算。枢纽换乘型车站是多条线路客流的汇总与重新分流的过程，而接驳枢纽型车站的客流还会受到火车或航班到达、出发时间的影响，但车站客流与一般换乘型车站的客流速度—密度关系的分析方法一致。

商业、银行和金融服务性行业通常聚集在商业中心型车站周边，工作日期间的客流相对较少，进站和出站客流较为均匀，大客流量往往出现在周末、国家法定节假日期间。在客流流速和方向性方面，由于商业中心型车站的规模相对较大，其客流量表现为速度整体较慢、客流方向性较差，仍可使用上述四种分析模型对混合通道、楼梯以及自动扶梯的上下行方向的客流速度一密度关系进行计算。旅游景区型车站客流量的表现与商业中心型车站类似，大客流主要出现在假日和旅游旺季，车站的进站和出站客流量也较为均衡，对车站客流速度一密度关系的分析与商业中心型车站类似。

3　地铁车站步行设施通过能力的对比分析

3.1不同种类地铁车站的乘客流基本特性参数比较

不同类型车站的步行设施，其上的客流特征不同，流量、速度、密度等指标均存在一定的差异。自动扶梯的客流特性参数可用线性模型进行分析，具体数值与自动扶梯的类型、速度等指标相关，不同型号自动扶梯的指标参数不同，对其指标要求也没有统一的规范。为了解当前上海地铁车站的客流特性，采用视频采集多个不同类型地铁车站的客流数据，并采用数理统计方法建立分析模型，计算确定不同种类地铁车站的实际通行能力（单位宽度（1m）内各步行设施的实际最大通行能力），计算结果见表1。

由表1可知，不同类型车站当前高峰期间的步行设施通行能力均未超过规范要求的设计值，换乘型车站通道的单向通行能力和楼梯上下行方向的通行能力基本达到设计值，而其他类型的地铁车站实际通行能力大约在设计通行能力的80％～90％。调查数据显示的居住型进站通道、办公型出站通道及一般换乘型车站换乘通道的客流均以通勤为主，商业中心型和旅游景区型车站通道的客流为混合流，其客流流向的方向性较差，而不同车站楼梯上行、下行客流的通行特性不同，其实际通行能力也存在一定的差异。此外，调查数据还表明，同一类型的不同车站步行设施的实际通过能力也并不相同，但客流特性在统计数据上表现的规律一致。

地铁车站进站乘客的到达具有一定的随机性，而且进站通常还需要进行行李安检，这会对进站客流形成一定的限制，使得进站流量在进站通道、楼梯上不容易形成拥堵，而出站、换乘客流属于瞬间释放客流，容易在通行路径上形成高密度客流。对于地铁楼梯而言，上行较为困难，下行较为容易，其形成的通行能力也存在一定的差异，促使下车乘客聚集在站台集散区和通道，这也是造成到站客流形成拥堵的原因之一。对于地铁自动扶梯而言，其上下行运行速度差异较小，客流的输送量也基本相当，而且有时乘客会因自动扶梯的排队时间过长选择从楼梯通过，这也是导致楼梯客流较大的原因。因此，在地铁车站设计中，应根据根据乘客在通道、楼梯和自动扶梯的实际通过能力来合理规划楼梯的宽度和自动扶梯的台数、宽度。

3.2地铁车站步行设施参数的设计建议

地铁车站内的通道包括进站、出站、换乘等三类通道，为缩短乘客的通行时间，应尽量缩短通道的长度。居住型、办公型和换乘型车站高峰时期的客流量极大，而且对时间的要求较高，进站和出站可以共用（部分共用）通道，并在各个出入站口设置进口和出口，而换乘通道通常采用分离式单向通道或者采用隔离护栏分隔成单向车道，可使通道的通行能力达到4500人/m·h。商业中心型和旅游景区型车站没有明显的客流高峰特征，全天的进站、出站客流较为均衡，乘客不会过多关注到达时间，而对乘车环境的舒适性要求更高，进出站通道可采用混合通道，可使通道的通行能力达到3400～3600人/m·h。

地铁车站结构安全性和空间使用要求促使地铁车站的进出站口、站厅、站台等站内设施设置在不同的层面上，需要通过楼梯或电梯来实现各设施间的互连。受楼梯宽度和安全性的限制，楼梯的客流速度较为缓慢，在到达车辆释放的大量客流冲击下，容易形成拥堵和排队等待的现象，为车站步行设施中的客流瓶颈。在楼梯旁并列设置某一方向的自动扶梯可以促使上下行方向的客流分隔，并且转移楼梯的客流压力，而且随着乘客对车站的服务水平要求的提升，许多新建车站都已在楼梯旁配置了单向或者双向的自动扶梯，有效提升了地铁车站的服务水平。因此，对地铁车站的楼梯和自动扶梯进行规划和设计时，应结合同类车站通行能力的需求和新建车站的通行要求，合理配置自动扶梯的运行方向，确定自动扶梯和楼梯的设计通过能力及对应的宽度要求。

与楼梯不同，自动扶梯是单向运行的，自动扶梯上的乘客的相互干扰较小。在高峰期的客流量较大，乘客在扶梯上基本处于均匀分布，客流的移动速度取决于自动扶梯的运行速度。对于不同种类的地铁车站，当运行速度基本确定时，自动扶梯的宽度决定了其乘客的运量和客流的整体流动状态。对于以通勤客流为主的车站（换乘车站、居住型车站），自动扶梯的宽度系数可取1.7～1.8，商业中心型车站自动扶梯的宽度系数可取1.5～1.7，旅游景区型车站自动扶梯的宽度系数可取1.3～1.4。因此，根据不同类型车站对客流的输送要求，可在客流量较大、较集中的车站适当提升自动扶梯的运行速度或者增建自动扶梯，加快车站内客流的流速和提升车站的服务水平。

4　结语

为解决大城市的交通拥堵问题，地铁交通以其突出的优势取得了快速发展，但地铁车站设计的基础理论研究不足，许多投入使用中的车站均出现了不同程度的高峰拥堵情况，车站步行设施的设计通过能力不能充分满足乘客的实际需求。通过调查分析不同类型地铁车站客流状态，建立合理的客流流量、速度、密度之间的数理统计分析模型，可获取地铁车站步行设施的实际通过能力，为新建地铁车站的设计提供指导，从而提升地铁车站的整体服务水平。

［1］南海超，胡路，王文谨.地铁车站客流服务水平与通道宽度关系的探索［J］.铁道勘察，2009，35（2）：109-113.

［2］李三兵，陈峰，李程垒.对地铁站台集散区客流密度与行进速度的关系探讨［J］.城市轨道交通研究，2009，12（12）：34-36.

［3］刘立元，张宁，王洪臣.地铁通道内行人交通微观特性的实测分析［J］.交通运输工程与信息学报，2014（3）：18-25.

［4］孙克晴.城市轨道交通上海火车站站春运客流分析及策略研究［J］.城市轨道交通研究，2013，16（5）：72-75.

［5］代宝乾，汪彤.地铁车站客流流动机理研究与应用［J］.中国安全科学学报，2011，21（10）：114-118.

廉铭（1979.8-）工程硕士，工程师，研究方向：城市轨道交通运营管理及城市建设项目投资。

U231.4

文章编号：1003-5168（2015）-12-0185-3