基于Anylogic的地铁大连北站站厅层 客流组织仿真及优化研究

马彩雯,沙永为

(大连交通大学 交通运输工程学院，辽宁 大连 116028)

地铁大连北站位于大连地铁一号线上，与大连北站高铁站、大连北站公交站共同组成大连北站交通枢纽。具有日均客流量大、换乘客流多、客流走行复杂等特点。地铁大连北站共有两层，分为地下一层站厅层、地下二层站台层，站厅层是乘客进入地铁站最先接触到的区域，该区域内的设施布置影响乘客的走行，因此，协调好乘客与站厅层设施之间的关系、优化设施服务水平对提高地铁车站旅客乘降组织效率尤为重要。

国内外对地铁站站厅层设施布置的研究主要是对换乘设施、人行道、楼梯和站台等设施进行数据调查，建立数学模型、仿真及评价[1-3]。国外的研究相对国内较早，主要结合路径选择，具体研究行人的走行特性[4-5]，而国内则侧重于对单个设施的研究[6-7]。由于地铁站组成系统复杂，轨道车站的具体情况难以由单个设施的服务状况反映，而且我国具有特殊的国情，需要考虑到短时间内大量客流的聚集情况，因此，本文依据地铁大连北站站厅层设置布置和调查得到的客流数据，利用Anylogic仿真高峰小时客流情况来研究客流组织，并提出优化措施。

1 地铁大连北站站厅层设施布局

地铁站厅层是连接地铁车站外部区域与地铁站台层的过渡集散空间，其主要作用是安全、便捷、快速引导进站乘客到达站厅层和出站乘客离开车站 。地铁大连北站站厅平面形状近似为长方形。站厅层由付费区和非付费区组成，非付费区有售票设施和安检设施，包括自动售票机8台、安检设施2台；付费区里有进出站闸机12台。另外，非付费区与付费区还有护栏、信息设施、服务设施等其他设施。设施布置如图1所示，设施数量如表1所示。

图1 站厅层设施布置

2 社会力原理及流线分析

2.1 社会力原理

社会力模型基本原理：社会力模型是连续型微观仿真模型，可以给出真实的行人踪迹。基于多粒子自驱动系统的框架，假定组成人群的个体具有思考和对周围环境做出反应的能力，把人的主观愿望、人和人之间的相互关系以及人与环境之间的相互影响用社会力的概念来描述，分别表示为以下3种作用力[8]：

1)自驱力：主观意识对个体行为的影响可化为个体所受自己施加的“社会力”，体现了行人以渴望的速度移动到目的地的动机，运动学方程为

(1)

2)人与人之间的作用力：指试图与其他行人保持一定距离所施加的“力”。行人加减速和方向变化方程为

(2)

3)人与墙之间的作用力：墙对人的影响类似于人与人之间的作用。社会力方程为

(3)

2.2 流线分析

地铁大连北站乘客形成的客流流线，按出发地和目的地不同可分为进站客流流线、出站客流流线。进站客流流线是指乘客从车站外部进入车站而产生的流动路线；出站客流流线是指乘客由车站内部进入车站外部空间而产生的流动路线。

进站乘车的乘客经由车站出入口进入车站非付费区，选择是否需要购票或充值后，先进行安检然后经由进站闸机进入付费区内，选择合理路径到达指定站台层乘车。其流程如图2所示。

图2 进站流线

出站流线在站内行走速度比较快，需要的站内服务设施少，站内总体停留时间较短。普通乘客大连北站出站客流流线如图3所示。

图3 出站流线

3 仿 真

3.1 模型基本假设

1)根据对晚高峰客流调查，进站客流间隔时间服从exponential的指数分布，其中C口进站客流产生的间隔时间为exponential(1 240/hour())，A1口进站客流产生的间隔时间为exponential(200/hour())，A2口进站客流产生的间隔时间为exponential(200/hour())，出站客流产生的间隔时间为exponential(1 200/hour())；

2)自动售票机服务时间服从triangular(14,43,30) *second()的三角分布；

3)安检机服务时间服从三角分布uniform(10.0,11.0)*second()的分布，表示乘客通过安检设备的时间为10～11 s；

4)进出站闸机服务时间服从uniform(2.0,3.0)*second()的均匀分布，表示乘客通过检票闸机的时间为2～3 s。

综上所述，各项服务设施的属性与参数如表2所示。

表2 地铁大连北站服务设施属性表

3.2 评价指标取值

参照《地铁设计规范》及其他城市经验，本文以客流密度作为评估依据之一[9]。评价标准如表3和图4所示。

表3 客流密度评价标准

3.3 仿真底图

加入仿真底图，绘制仿真模型动画如图5所示。

图4 客流密度评价标准图例

图5 仿真底图

逻辑图和环境建模的匹配和智能体设置。将逻辑图中行人产生、到达、服务等行为的活动区域与环境建模中空间标记对应，将环境中的行人设置为智能体，并设置其相关属性。

3.4 仿真结果分析

仿真结果从图6与图7可以看出，站厅层行人密度效果图中安检区颜色较重，表明客流集中点主要是在进站的安检区域，进站的安检处拥堵较为严重。安检处拥堵的主要原因是设备数量无法满足大客流的需要，并且正在安检的人群和出站去往高铁站的人群存在流线交叉，容易造成拥堵。

图6 地铁大连北站站厅层平均客流密度

图7 安检机平均排队人数

3.5 仿真优化

根据以上仿真结果及存在的问题，由于车站已经建好，管线已经铺好，闸机不易变动。针对目前想要缓解拥堵问题，应尽量从减少流线交叉、改变行人走行流线、增加硬隔离、加强人为疏导等方面入手。具体改进方案如下所示:

1)增加一台安检设施并增加安检人员，这样做的目的是减轻现有安检压力，尽量不造成人员拥堵；

2)在出站闸机外增加引导设备，使出站乘客避免与安检排队的乘客产生交叉冲突；

3)在安检处增加工作人员，加强人为疏导；

4)将一处TVM移至C口左端，避免购票乘客与安检排队乘客发生流线冲突。

基于上述方案，对优化后的客流组织进行仿真，结果如图8、图9所示。

图8 优化后地铁大连北站站厅层平均客流密度

图9 优化后安检机平均排队长度

5)站厅层行人密度对比分析。通过对比优化前后的站厅层行人密度效果图可发现，优化后的人流密度图颜色较浅，相同仿真时间内的黄色及以上区域数目少于优化之前，表明了优化措施的有效性。

6)排队人数对比分析。优化后安检排队人数最大值不超过15人，与优化前对比效果明显。

4 结 语

随着我国城市轨道交通的大规模建设，此种类型的车站将会增多。此类车站最主要的缺点是站厅站台过小，一旦出现大客流将会造成安全隐患，必须保证其服务水平。本文主要针对此类型车站，以大连地铁一号线地铁大连北站为例，用 Anylogic 在地铁车站进行仿真，找出拥堵点，提出设备设施规模以及客流组织的优化建议。

根据仿真结果可看出，优化方案可以解决出站处拥堵、人流密度过大等问题，此类车站若出现突发性大客流，对于车站来说是重大挑战，因此要及早进行预防，采取必要措施，加强通道通行效率。