地铁换乘系统拥堵点的仿真分析及优化研究

费 爽 刘智丽

(北京交通大学城市复杂系统理论与技术教育部重点实验室，100044，北京//第一作者，硕士研究生)

近年来，城市轨道交通网络化运营的发展使得换乘站客流量激增，客流组织工作变得越来越复杂。因此，有必要采用仿真技术模拟换乘站的客流组织情况，识别客流拥堵点，分析拥堵原因并提出改进建议，为换乘站的拥堵缓解提供参考。

目前,国内外针对车站拥堵点分析及优化的研究主要包括车站的客流组织仿真及瓶颈识别方法研究等，如文献[1]以深圳会展中心站为例进行了行人仿真，并提出了客流组织调整方案；文献[2]讨论了基于微观行人行为的瓶颈识别方法；文献[3]分析了瓶颈形成机理，利用动态仿真方法识别瓶颈,并提出了疏解方案。国内外相关领域研究在车站仿真评估及瓶颈识别方法方面取得的成果颇丰，但针对特定车站的拥堵分析研究较少，且多数文献只提出了拥堵缓解措施，而未对其实施效果进行验证。

地铁西直门站作为北京市最重要的枢纽换乘站之一，早、晚高峰期客流量巨大，楼梯和自动扶梯等换乘设施的通过能力无法较好地与实际客流相匹配，导致拥堵现象时常发生。基于此，本文利用Anylogic微观仿真软件对西直门站2号线与4号线换乘系统进行仿真模拟，识别拥堵点所在，结合拥堵原因对拥堵点进行分类分析，提出了优化措施,并结合仿真手段进行优化验证。

1 基于仿真的拥堵点辨识技术

在地铁站换乘系统中，当站内设施通过能力与实际运营情况不匹配时，乘客便无法顺利完成集散活动，换乘系统则会出现拥堵现象。拥堵点形成主要有两方面原因：一是客流量过大及客流空间分布不合理;二是设施规模配置或布局形式不合理导致设施通行能力不足。要缓解、改善换乘系统内的拥堵现状，需要准确辨识拥堵点所在，分析拥堵原因并进行相应的优化。

考虑设施通行能力不足及客流变化情况，传统的静态拥堵点识别方法已难以满足需求。因此,要对换乘系统进行动态客流仿真分析，识别拥堵点所在，提出拥堵缓解方案，改善换乘系统的客流组织现状。

目前,常用的行人微观仿真模型包括元胞自动机模型、社会力模型等。社会力模型具有连续性，可以精确描述各层次作用力，解释行人交通行为的本质；其次，模型中行人在人流密度大时能够相互接触，这是元胞自动机模型等所不具备的；该模型还可模拟行人的自组织行为，故社会力模型的模拟结果比较接近真实情况[4]。综合考虑基于社会力模型的仿真软件技术成熟度及获取途径，本文选择Anylogic 7.0软件进行仿真分析。

2 西直门站2号线与4号线换乘系统分析

地铁西直门站位于北京市交通最为繁忙的西直门综合交通枢纽地区，是北京地铁2号线、4号线和13号线的换乘站。西直门站的2号线和4号线为地下线，13号线为地上高架线。2号线车站呈南北向布置于地下二层；4号线车站呈东西向布置于地下三层[5]。13号线车站通过连续的通道与位于地下一层的换乘大厅相连，再与2号线、4号线车站由换乘通道相连。

结合对西直门站换乘系统的实地调研数据，绘制出如图1所示的西直门站2号线与4号线换乘系统的平面图。

图1 地铁西直门站换乘系统平面结构图

从图1中不难看出，西直门站2号线与4号线的换乘方式为“十”字形换乘，换乘楼梯位于站台中部；两线车站的4个端头站厅分别通过4段通道相连，形成环形换乘通道，并连接了4个方向的车站出入口;西北方向的换乘通道连接位于地下一层的换乘大厅，具体的换乘流线如图2所示。

3 换乘系统客流仿真及拥堵点识别

为明确换乘系统内的客流密度分布，准确识别客流拥堵点，需要对换乘系统进行客流仿真。本次仿真主要依靠Anylogic软件的行人库来实现,仿真分析主要包括数据准备、建立仿真模型、仿真结果分析和优化验证4个步骤。

3.1 建模及参数设置

在绘制场景模型时，建立的高度不同的4个地面层分别代表2号线站厅层、2号线站台层、4号线站厅层和4号线站台层，各层的空间转换通过连接各层的楼梯和自动扶梯来实现，高度差即为楼梯或自动扶梯的竖向高度。仿真重点为乘客的换乘行为，因此构建场景模型时对各出入口进行了简化。

3.1.1 出入口设置

在本次仿真中，共设置了7个出入口、1个入口和1个出口。其中2号线的内、外环列车和4号线的上、下行列车作为4个出入口，B口、C口、D口分别作为3个出入口，连接换乘系统与车站负一层换乘大厅的3条通道分别作为1个出入口、1个入口和1个出口。

3.1.2 仿真客流设置

该设置包括各出入口的客流量及乘客的路径选择设置。依照实地调研所得高峰小时内换乘系统的客流数据及各站厅的客流流向及流量情况对仿真客流进行设置。

首先，对B、C、D口和连接换乘大厅的通道客流源进行如表1所示的客流量设置，并依据客流情况进行路径选择设置。

表1 各出入口和换乘通道客流量设置表

然后，对使用出入口的2号线和4号线列车进行仿真客流设置。参照北京地铁实际运营数据，近似将2号线内环方向列车的下车客流设为320人次/列，到达间隔为2 min；将外环方向列车的下车客流设为290人次/列，到达间隔为2.5 min；将4号线上行方向列车的下车客流设为360人次/列，到达间隔为2 min；将下行方向列车的下车客流设为280人次/列，到达间隔为2.5 min。

图2 地铁西直门站换乘流线图

2号线下车客流的行为建模如图3所示。从图3可以看出，2号线列车的下车客流有4个流向，分别为2号线站台中部的2个下行换乘楼梯、2号线南厅和2号线北厅。因此,按照实测高峰小时客流数据对2号线下车乘客的路径选择概率进行设置，设置结果如表2所示。

表2 2号线下车乘客的路径选择概率

4号线下车客流的行为建模如图4所示。从图4可以看出，4号线列车的下车客流有2个流向，分别为4号线东厅和4号线西厅。按照实测高峰小时客流数据对4号线下车乘客的路径选择概率进行设置，设置结果如表3所示。

表3 4号线下车乘客的路径选择概率

3.1.3 行人交通参数设置

参考现有研究成果，早晚高峰时段北京市轨道交通乘客在换乘通道的平均走行速度为1.61 m/s，在上行楼梯的步行速度为0.61 m/s，在下行楼梯的步行速度为0.74 m/s[6]；而在实地调研中又了解到西直门站自动扶梯的运行速度为0.65 m/s。

3.2 仿真及结果分析

对换乘系统仿真模型进行模拟试验，模拟时长为3 600 s。为辨识换乘系统内拥堵点并进行相应优化，本文选取客流密度作为评价指标，在仿真试验中加入了对行人流密度的统计，得到了如图5所示的行人密度图。

图3 2号线下车客流的行为建模流程图

图4 4号线下车客流的行为建模流程图

参考相关评价标准，将行人密度图的关键密度设为3.00人/m2，颜色与密度间的对应关系如图例所示。从行人密度图可以看出，换乘系统的主要客流拥堵点位于2号线南厅下行楼梯、2号线站台北侧上行楼梯及4号线站台西侧楼梯处。除上述主要拥堵点外，乘客在换乘系统的其他区域也存在小范围拥堵，但拥堵点较为分散。拥堵点所在位置在图5中以圆圈及数字进行了标注。

图5 行人密度图

现结合拥堵点产生原因对拥堵进行分析。

3.2.1 客流压力过大及通行能力减小

换乘系统内拥堵点的产生原因主要有两方面：一是客流压力过大与换乘设施通行能力不匹配；二是楼梯与站厅、站台间的通行能力差异导致乘客在楼梯口附近聚集。

图5中的拥堵点1、2、3、4为站厅与站台间的楼梯。楼梯1、2巨大的客流压力来自三线间的换乘客流和进、出站客流，且楼梯2是换乘系统中客流量最大的部分。楼梯3、4为上下混行楼梯，通行能力相比单向通行楼梯大大降低。拥堵点5为2号线南厅的下行楼梯处,下行楼梯的高峰小时客流量与通行能力不匹配，并且楼梯的通行能力明显小于站厅，故造成拥堵。

拥堵点8、9为2号线站台的换乘楼梯处。高峰时段2号线和4号线下车客流的集中到达带来较大的客流压力。此外，楼梯与站台相比通行能力减小，使得乘客在换乘楼梯口处大量聚集。拥堵点11、12为2号线—4号线的十字换乘楼梯东西方向下行楼梯处的换乘平台，楼梯与换乘平台相比通行能力减小，因此乘客在换乘平台上大量聚集。

拥堵点10、14为通道内的换乘楼梯。乘客在水平方向行人设施上的移动速度大于垂直设施上，且通道的通行能力远大于楼、扶梯，因此楼、扶梯10、14处呈现较为拥挤的状态。

3.2.2 乘客路径选择不均衡

乘客路径选择不当也是拥堵发生原因之一。对于拥堵点6、7，拥堵发生源于乘客的路径选择。下车乘客选择2号线北厅和4号线西厅完成换乘和出站的比例较大，而选择2号线南厅和4号线东厅的比例较小，使得各上行楼梯利用率不均衡。

3.2.3 建筑设计不合理

建筑设计及设施布局不合理同样会对站内客流组织造成一定影响。拥堵点13为进站通道内的客流分流点，该处在设计上存在折角，使得2号线进站通道宽度变窄，影响了通过能力。

4 换乘系统优化及仿真验证

依据上述仿真分析结果，辨识了拥堵点，明确了其产生原因，因此需要采取以下一些可行的优化措施缓解客流拥堵现状。

(1)增大限流力度，提高通过能力。对于拥堵现象最为严重的2号线南厅下行楼梯处，可采取两种优化措施：一是增大A口限流力度，严格控制进站乘客到达速率，缓解下行楼梯的客流压力；二是改变楼梯中间栏杆的位置，增加下行楼梯的宽度从而增大通过能力。

(2)通过客流引导改变乘客的路径选择。基于2号线站台南、北侧上行楼梯和4号线站台东、西侧楼梯利用率不均衡的现状，改善措施为加强站台层的现场引导，改变乘客的路径选择，增大2号线站台南侧楼梯和4号线站台东侧楼梯的利用率，使乘客均匀分布于两侧楼梯。

(3)减少换乘楼梯口处的流线交叉。对于2号线站台换乘楼梯口处的拥堵，由于无法随意变更列车的到发频率，因此通过设置导流杆的方式引导换乘乘客的走行流线，减少换乘楼梯口处的流线交叉。

(4)去掉影响通行能力的折角。考虑到客流拥堵点13处的拥堵产生原因为折角设计，因此只需进行较小的土建工程去掉该处折角即可。

按照上述改进措施对换乘系统进行优化。首先，增大A口限流力度，将A口进站乘客的到达频率减至原来的80%，使得左侧通道的乘客到达频率由原1 394人次/h减至1 115人次/h，中间通道的乘客到达频率由原9 117人次/h减至7 293人次/h；同时改变2号线南厅下行楼梯的栏杆设置情况，将模型中的下行楼梯宽度由4.1 m增至4.8 m，上行楼梯宽度由1.7 m减至1 m；其次，通过车站工作人员引导客流和广播等方式控制2号线和4号线站台两侧的楼梯使用率均为50%；然后，在2号线站台的换乘楼梯处增设导流杆，引导换乘客流流线；最后，对客流拥堵点13做如上文所述的折角改进设计，提高通行能力。

对优化方案进行仿真模拟，模拟时长同样为3 600 s，可得到如图6所示的行人密度图。

图6 优化方案的行人密度图

优化方案使得拥堵现象最为严重的2号线南厅拥堵范围和强度明显减小，其他区域均不存在明显拥堵点。对乘客选择路径的引导使得2号线与4号线站台两侧的楼梯利用率趋于均衡，导流杆分隔了换乘乘客与其他乘客的流线，消除折角增加了进站通道内乘客走行的顺畅程度。

综上所述，优化方案使乘客在换乘系统内的分布更加均衡，拥堵缓解效果明显，具备可行性。仿真辨识拥堵点及拥堵分析优化的方法也适用于其他换乘站。

5 结语

为明确换乘系统的客流拥堵情况，完善换乘站的客流组织工作，可考虑采取仿真建模的方法进行分析与优化。与实地经验相比，基于仿真的拥堵点辨识可得到更多拥堵现状的定性与定量分析结果，优化方案也可进行仿真验证与评估，因此具有很高的参考价值。

本文立足于地铁西直门站2号线与4号线的换乘系统，结合实地调研数据构建了仿真模型,将客流密度作为评价指标进行了仿真分析，辨识了客流拥堵点，并结合拥堵发生原因对拥堵点进行了分类分析;通过限流、换乘设施改造等方式进行了优化，最后结合仿真手段对优化效果进行了评估，验证了优化方案的可行性。

此外，本文在某些方面还有待完善，例如在仿真建模时做了适当简化，使模型存在一定局限性，以及未对站台层乘客分布进行细化研究，这些都有待于进一步的讨论与完善。