大型铁路客运站候车层商业布局优化研究

李先锋，沙 茜，贾俊芳

（1.北京交通大学 交通运输学院，北京 100044；2.交通运输部科学研究院 城市交通与轨道交通研究中心，北京 100029)

0 引言

大型客运站集聚大量的客流，是客运站商业消费巨大的潜在流量，提高客运站商业设施对客流的吸引力，是增加铁路运输企业收入的重要途径之一。越来越多的客运站，如北京南站、上海虹桥站等，在承担旅客运输服务的同时，也为旅客提供优质化的商业服务[1]；日本的京都车站开发了集餐饮、休闲、购物、自助消费为一体的新型商业服务综合体系等[2]。改进大型客运站商业服务、优化商业布局，可在提升客运服务水平的同时，刺激旅客消费行为，增加铁路运输企业的收益。

我国不少学者对客运站商业开发和规划进行了研究。张钒[3]针对旅客在客运站的商业需求，分析探讨我国大型客运站商业空间开发过程中的不足。杨珂[4]以国内外客运站商业布局形式为基础，总结大型客运站商业运营模式的特点及服务类型。刘云强[5]提出大型客运站会逐渐演变成一种集交通运输、商业服务、休闲娱乐功能为一体的城市综合体。石磊[6]指出大型客运站商业空间的设计应当以增加商业收益为目标，发挥其“城市综合体”的作用。

总体来看，现有的文献研究主要集中在大型客运站的商业空间设计和经营模式的定性分析上，而定量优化商业布局方法的文献较少。基于提高大型客运站商业设施布局的合理性，综合考虑商业布局优化的影响因子，构建候车层商业布局优化模型，并通过仿真实例场景验证优化结果，确定最优的大型客运站候车层商业布局方案。

1 客运站候车层商业布局优化模型构建

大型客运站内的商业设施通常分为3 个区域：进站口商业设施、换乘层商业设施、候车层商业设施。相较于前两者，候车层商业布局的优化更加迫切，其原因是，一方面候车层空间有限，所有出行旅客都会在此聚集，可用于提供商业服务的空间更加有限；另一方面，旅客在候车大厅中的时间压力小，若有消费需求，消费的意愿更强。因此，在大型铁路客运站商业布局优化研究中，候车层商业设施布局的研究更加重要。

现阶段大型客运站候车层商业设施种类丰富，服务内容覆盖面广，不仅包含餐饮店、便利店等基本需求服务，还有服装店、按摩椅等延伸需求服务，旅客的选择机会充足。因此大型客运站候车层商业布局优化主要针对现有的商业设施，选取最合适的布局位置，提高客运站商业布局的合理性，使旅客在到达车站后，完成验票、安检、乘车等固定行为的同时，花费最少的时间成本和精力来满足消费需求。最终从旅客的角度，综合考虑不同商业设施之间的相关程度、旅客走行流线等相关的影响因子，在保证布局优化方案具有实际操作性的基础上，将提高客运站商业布局合理性的定性目标分解为可量化的3 个子目标。

设候车层的商业设施集合为N，N= {1，2，…，n}，以i和j为编号索引；布局位置的集合为P，P= {1，2，…，m}，以k和p为编号索引。设Mi,k，Mj,p为0-1 变量，若商业设施i布置在布局位置k，则Mi,k= 1；否则，Mi,k= 0。若商业设施j布置在布局位置p，则Mj,p= 1；否则Mj,p= 0。建立候车层商业布局优化模型，共有1 个总目标和3 个子目标函数。

第1 个子目标为商业设施对旅客流线的总干扰度Ttotal最小。流线即旅客在客运站内进行有目的的集散活动时形成的流动过程或流动路线[7]。候车层的商业设施会对客运站的运输功能产生干扰，如：商业设施会占据候车层的候车空间及过道面积、旅客进出商业设施会与乘车流线发生交叉等，若干扰程度过高，会影响候车层旅客组织秩序。因此要避免出现由于商业设施干扰旅客乘车流线造成车站内拥堵的现象。

这种干扰性主要受3 方面影响：一是商业设施i的占地面积Si。面积越大，则可利用的过道面积越小，对旅客乘车流线的干扰越大；二是进出商业设施i的人流量qi。人流量越大，旅客进出商业设施的频率越高，对乘车流线影响越大；三是商业设施所在布局位置k周围经过的旅客流量fk。流量越大，旅客经过布局位置频率越高，与旅客消费流线交叉越明显。最终可表示为

第2 个子目标为商业设施之间的总相关性Rtotal最大。基于传统系统布置设计方法，各设施之间的工作存在不同程度的关联性，在进行设施布局时，要考虑设施间的相互关系达到最大[8]。一方面，虽然不同类型商业设施的特征和属性存在差异，但受消费心理等因素影响，这些商业设施间存在一定的“鲶鱼效应”，如部分商业设施的服务存在补充关系，旅客在完成某项消费时，会增强对另一项服务的消费趋势，若将这些商业设施布置得更近，既方便旅客消费，又有利于刺激消费欲望，增强商业相互之间的消费联动效应，提高商业设施间的相关性；另一方面，部分同类商业设施的经营内容基本相同(如便利店等)，若布置的过于接近，不仅缩小了此类商业服务范围，也增加了彼此之间不必要的竞争关系，同类商业设施间的消费联动效应较弱，应该相对均匀地分布于车站，扩大此类商业服务范围，避免扎堆布置。因此，商业设施相互之间关系的密切程度也有高有低，根据商业设施的密切程度提出商业设施间的服务相关度的定义，服务相关度：2 个商业设施的商业服务所吸引旅客的相似程度，也即同时选择这2 种商业服务的旅客占所有在候车层进行消费旅客的比例。若服务相关度越高的商业设施布置得越接近，同类商业设施的服务相关度较低，自然就会分布更分散，则商业设施间整体的相关性越强。

为更直观地计算服务相关度ai,j较高的2 个商业设施i 和j，是否布置得距离更近，根据各个布局位置之间的曼哈顿距离dk,p，构建设施间相关性的距离影响系数dmax/ dk,p，与服务相关度ai,j相乘，作为商业设施i 与j 之间的相关度Ri,j。所有商业设施之间的总相关度Rtotal越大，代表服务相关度越高的商业设施，布置在距离越近的布局位置。最终可表示为

第3 个子目标为旅客走行距离之和Ltotal最短。旅客走行距离指旅客到达候车层进口后，为完成消费行为，到达商业设施需走行的距离。通常候车层不同进口到达的客流量不同，不同商业设施吸引的客流量也有差异。通过优化布局，使候车层系统中所有进行消费的旅客走行距离之和最短，可以最大程度地节约旅客走行成本，使旅客享受更加方便、快捷的商业服务。

通常候车层最多有4 个进口，设为A，B，C，D，根据分析，从某一进口(假设为A)前往某一商业设施i 的旅客人流量为cAi，与从该进口至该商业设施所在布局位置k 的距离lAk的乘积表示候车层中从该进口去往商业设施i 的旅客走行距离的总和LAi，将各个进口进入各个商业设施的走行距离相加可得到Ltotal，最终可表示为

最后是候车层商业布局合理性的总优化目标最高。在计算过程中，很难使3 个子目标函数同时达到最优值，因此根据优先等级，分别赋予3 个子目标对应的权重，转化为单目标函数，也即总目标函数Z，当Z 值最小时，表示商业布局合理性最高。

另外根据车站承担运输功能的设施现有布置情况等因素，将候车层空间划分为若干布局位置(通常多于现有商业设施的数目)，为方便计算布局位置及商业设施的面积，将其形状均近似为矩形。确定约束条件如下：式(8)表示任一商业设施只能占据1 个布局位置，不可以重复布置，同时必有1个布局位置可以布置；式(9)表示任一布局位置上的商业设施至多只能有1 个；式(10)表示布局位置的面积不小于其布置商业设施的面积。

2 实例分析

2.1 天津站候车层商业布局现状

为验证商业布局优化模型的合理性，以天津站候车层为实例进行研究。天津站候车层呈一个规则的矩形，长约176 m，宽约71 m。候车层有3 个进口：南进口、北1 进口和北2 进口，分别记为A 口、B 口、C 口。共24 个商业设施，涵盖了餐饮、购物、休闲娱乐以及手机充电、银行等，对其编号，其中餐饮类设施共9 个，编号为1—9；购物类设施共7 个，编号为10—16；休闲类设施共4 个，编号为17—20；其他类设施共4 个，编号为21—24，商业设施集合N= {1，2，…，24}，并根据天津站候车层实际情况绘制商业设施布局示意图。天津站候车层商业布局现状如图1 所示。

根据实地调研的现场情况及候车层本身的空间特点分析，挑选距离候车区较近的场所，将其划分成为若干个面积块，作为各个商业设施的布置场所，最终将天津站候车层划分出31 个布局位置，并标记出各个布局位置之间的曼哈顿距离，其集合P= {1，2，…，31}。天津站商业设施布局位置如图2 所示。其中，检票口旁的布局位置的编号为1 到14，它们的位置不可以随意变动，布置商业设施的最大占用面积彼此相同，称为固定布局位置；候车空间内的商业布局位置编号为15 到28，布置商业设施的最大占用面积彼此相同，比固定布局位置面积大，这些区域布置商业设施的方式较为灵活，称为灵活布局位置，通常用于布置少数小面积的商业设施，否则会影响旅客的候车体验；候车层北侧两个进口附近设置有3 个布局位置，编号分别为29，30，31，由于其位置特殊，既不位于检票口附近，也不承担候车区的功能，划分出的布局区域最大，占用面积也不一致，称为特殊布局位置。

图1 天津站候车层商业布局现状Fig.1 Business layout of the waiting area of Tianjin Station

图2 天津站商业设施布局位置Fig.2 Tianjin Station layout

2.2 模型及相关参数标定

商业设施的人流量qi、面积Si、布局位置周围流量fk、面积Sk、布局位置到3 个候车层进口的曼哈顿距离lAk，lBk，lCk均是由实地调研直接得到；服务相关度ai,j是根据车站商业服务需求问卷调查结果，同时选择某两种商业服务的旅客占所有在候车层进行消费旅客的比例得到；旅客从3 个候车层进口至商业设施的流量cAi，cBi，cCi是按照问卷调查中具有消费行为的旅客在所有旅客中的占比70%，把实地调研中3 个候车层进口的进站流量cA，cB，cC分配到对应的商业设施得到。天津站1—12 号商业设施间服务相关度如表1 所示。天津站1—12 号商业设施相关参数如表2 所示。天津站1—3、15—17、29—31 号布局位置相关参数如表3 所示。另外根据层次分析法，确定不同子目标之间的重要度比值，生成不同层级的判断矩阵，最终计算得出3 个子目标的权重为ω1= 0.41，ω2= 0.36，ω3=0.23。

表1 天津站1—12 号商业设施间服务相关度表 %Tab.1 Service relevance between business facilities 1-12 of Tianjin Station

表2 天津站1—12 号商业设施相关参数Tab.2 Parameters of business facilities 1-12 of Tianjin Station

表3 天津站1—3、15—17、29—31 号布局位置相关参数Tab.3 Parameters of areas for business facilities 1-3, 15-17, 29-31 of Tianjin Station

2.3 优化结果

通过定义0-1 规划模型中的目标函数及约束条件中的变量，编写相关数据的集合，并导入数据求解，得出优化后的商业布局，也即各个商业设施的编号与布局位置编号的对应关系，最终整理并绘制出优化结果。优化后的天津站商业布局如图3所示。

对比优化前后的商业布局，天津站候车层商业布局发生的变化为：4 号商业设施从灵活布局位置移动到了特殊布局位置，2 号、8 号商业设施从固定布局位置移动到了特殊布局位置，其他的部分商业设施布局也发生了轻微的调整。很明显，位置的变化导致商业设施周边环境的变化，因此在确定商业设施的布局位置后，根据实际情况，还要进行相应的调整，进一步提高商业布局的合理性：①8号原布局位置属于灵活布局位置，完成优化后原布局位置空余，可更改为候车区，扩大候车空间，进一步改善旅客候车体验；②9 号、16 号、20 号商业设施的新布局位置比原布局位置面积大，根据实际情况，可选择扩建；同时20 号商业设施为按摩椅，移动到了灵活布局位置，承担候车功能，既增加了候车能力，又增强了按摩椅规模的可调整性；③部分商业设施需根据优化后布局位置的实际情况进行改建，以适合新的布局位置。调整完成后，即为天津站候车层商业设施最终的优化布局方案。

图3 优化后的天津站候车层商业布局Fig.3 Business layout of the waiting area of Tianjin Station after optimization

由于候车层商业布局优化模型的总优化目标是提高商业设施布局的合理性，因此为使优化结果更有说服力，从2 方面对其进行分析。一方面计算优化前后的3 个子目标值，进行对比分析。根据商业设施的布局位置得出当i∈N，k∈P时每一个Mi,k的值，构建0-1 矩阵，计算出对应的Ti,k，Ri,j，Li进行累加，得到流线干扰度Ttotal、设施相关度Rtotal、旅客总走行距离和Ltotal，并比较优化前后的3 个目标值的变化，发现优化后的天津站商业布局中：①对于流线干扰度，有15 个商业设施显著降低，3 个未变，6 个轻微增加，总体的流线干扰度降低了66.68%，优化程度较大，如4 号商业设施消费旅客流量大、占地面积大，被移动至周边人流量较少的布局位置，大大缓解了候车区的压力，减少了旅客流线的交叉；②商业设施总相关度增加了9.91%，对于经营同内容的商业设施，如10 和12 号距离较优化前更远，可以扩大服务范围；部分服务相关度较高的商业设施，如6 和13 号距离较优化前更近，可以吸引更多旅客，方便其消费；而由于目标2 服务相关度的优化等级比目标1 设施干扰度更低，服务相关度同样较高的4 和13 号商业设施却相对较远，虽然会给部分旅客造成不便，但可减少对客运站运输功能的干扰；③旅客总走行距离减少了4.90%，具有消费行为的每位旅客平均走行距离从78 m 减少为74 m，其中，南进口的旅客平均走行距离从79 m 减少为73 m，北1 进口的从76 m 增加至77 m，北2 进口的从77 m 减少至71 m，旅客走行距离的优化，可以减少旅客为完成消费行为而花费的时间，虽然对单体旅客的影响较小，但是对于整个客运站系统来说，减少了旅客总走行时间和精力，可以为旅客提供更加方便、快捷的商业服务。总体来说，优化后的子目标均得到了改善，且改善幅度与通过层次分析法标定的权重ω1= 0.41，ω2= 0.36，ω3= 0.23 在 大小顺序上一致。

另一方面为更直观地表现商业布局优化模型的成果，以商业设施内聚集旅客流量的变化作为对优化方案结果的评估，通过仿真验证的方法，若聚集流量较优化前增多，说明优化后的布局方案更合理，优化模型具有参考价值。

2.4 仿真验证

以天津站候车层为仿真对象，模拟旅客到达候车层后的候车行为及前往商业设施的消费行为。根据实际比例绘制优化前和优化后的商业布局底图，并参考实地调研数据，设置候车层各进口的人流量、旅客前往不同商业设施消费的比例、旅客在不同类型商业设施的停留时间(餐饮类20 ～ 30 min、购物类5 ～ 15 min、休闲娱乐类5 ～ 60 min、其他类10 ～ 20 min)、检票速率和检票时间间隔等参数，构建仿真模型并分别运行，模拟过程中以秒计时。以优化前后两个仿真模型，模拟不同商业布局下的候车层内旅客的空间分布，取仿真状态稳定时的某一时刻，分别得到布局优化前与优化后的候车层旅客的分布状况，进行对比分析。

（1）布局优化前的天津站候车层旅客分布仿真结果如图4 所示。

优化前，候车层的旅客分布情况主要有2 个问题：①由于18 号及4 号商业设施本身面积过大，前往4 号商业设施消费的旅客较多，旅客密度较大，过道面积占用较多，在该区域的旅客只能在附近的过道候车，限制了候车能力；②前往9 号、16 号、20 号商业设施消费的旅客较少，而候车层北侧空间面积较大，导致该区域旅客密度较小，造成极大的空间浪费。

（2）布局优化后的天津站候车层旅客分布仿真结果如图5 所示。

优化后，候车层的旅客分布情况出现改善：①4 号、18 号商业设施原布局位置附近的旅客拥挤情况得到了缓解，周围旅客密度明显降低。同时，从特殊布局位置移过来的20 号商业设施(按摩椅)可分担候车功能，为旅客提供舒适的候车空间；②2 号、4 号、8 号餐饮设施移至特殊布局位置，前来消费的旅客集聚在候车层面积较大的北侧空间，缓解了候车区压力。

在仿真稳定状态下，分别取布局优化前后多个时刻的商业设施内旅客流量进行统计，取均值后对布局优化前后的商业设施内聚集旅客流量进行对比。优化前后商业设施内聚集流量均值如表4 所示。

优化后餐饮类的2 号、4 号、8 号商业设施布置的更接近，提升了服务相关性，前往消费的旅客更多，因此餐饮类设施聚集旅客流量增长了47.4%；而休闲类的20 号商业设施移至候车区后，承担了候车功能，周围聚集的候车旅客增多，因此休闲类设施聚集旅客流量增长了96.8%，购物与其他类只下降了17.3%与7.4%。总体来看，优化后的候车层商业设施内聚集旅客流量比优化前增长了24.9%，说明优化后的布局方案提高了候车层商业设施对旅客的吸引度，即提高了候车层商业布局的合理性，说明研究方法对于客运站商业布局的优化具有参考价值。

图4 优化前的天津站候车层旅客分布仿真结果Fig.4 Simulation result of passenger distribution in the waiting room of Tianjin Station before optimization

图5 优化后的天津站候车层旅客分布仿真结果Fig.5 Simulation result of passenger distribution in the waiting room of Tianjin Station after optimization

表4 优化前后商业设施内聚集流量均值Tab.4 Average value of passengers in business facilities before and after optimization

3 结束语

针对大型客运站候车层商业设施布局不合理而产生的商业空间利用不均匀、候车空间不够用、旅客走行距离过长等问题，运用SLP 方法，以商业设施对旅客流线的干扰性最小、商业设施之间的相关性最强、旅客走行距离之和最短为优化目标，构建商业布局优化模型。优化仿真结果说明，该模型可为深化客运站商业布局研究、提高商业设施布局合理性、改善铁路旅客商业消费体验提供方法思路和理论支持。今后可将该理论思路应用于对进站口、换乘层、候车层3 者商业设施布局联系的分析，进而优化整个客站系统商业布局的合理性。