基于城市轨道交通换乘客流管控的量化方法研究

贾拴航，卢剑鸿，刘明明

（西安市轨道交通集团有限公司运营分公司，西安 710018）

随着城市轨道交通的建设与发展，其网络结构日趋复杂，换乘节点数量不断增多，线网整体规模的扩大，使得客流来源及其集散方式更加多样化、复杂化。如何判别轨道网络中的客流状态，并平衡各线路、换乘站间的客流压力，降低换乘站客流运营组织的风险，是城市轨道交通安全运营的主要目标。以往的换乘站客流控制工作多是凭借现场的运营组织经验，执行相应的具体控制措施，缺乏一定的科学性和精准性，因此开展换乘站客流量化管控的理论研究，对于地铁安全运营组织有着重大意义。

1 换乘站客流特征及管控难点

1.1 换乘站客流特征分析

换乘站的客流主要包括进站客流、出站客流以及换乘客流，换乘站客流组织工作的侧重点会因不同运营时段客流构成不同而有所区别。例如，某些换乘站早晚高峰的进、出站客流量很少，而换乘客流量很大，所以在进行客流组织时，应当加强换乘通道和车站站台的客流指引与疏导工作[1]。

换乘站客流构成可以细分为分方向的进、出站量，以及分方向的换乘量。其中，分方向换乘量可以细分到各个方向线路上的换出客流量和换入客流量。两线换乘站的换乘方向可以达到8种，如图1所示。三线及以上的换乘站客流构成更加复杂。

图1 换乘站客流Figure 1 Passenger flow of transfer station

1.2 换乘站运营风险点分析

由于换乘站连接至少两条线路，车站的结构形式相对一般车站更为复杂，常见的形式有十字形结构、T形结构、L形结构和平行结构。同时，随着线网建设的日趋扩大，网络形态日渐成熟，单个换乘站的换乘客流量占其客流总量的比例不断提高，在高峰时段，部分换乘站的换乘客流比例已超过50%。此外，由于换乘站的客流组成也较为复杂，在有限的复杂结构空间内，组织不同出行目的、类型乘客的走行路径，必然存在不同程度的走行流线交织[2]。

另一方面，换乘站的换乘客流随列车的到达呈现脉冲式的分布规律，在短时间内会对换乘设施产生较大的冲击。当一批换乘客流达到时，由于换乘设施的通行能力有限，在换乘设施端部容易形成拥堵和客流排队的现象，从而形成瓶颈点，如果短时间内不能进行有效的疏散，将会给运营组织工作带来巨大的安全隐患[3]。因此，受换乘站客流集中、客流流线复杂、方向不均衡、短时冲击性强等客流特点的影响，换乘站会存在换乘通道能力不足、客流冲突点较多以及列车运行衔接时间及运输能力不匹配等问题，从而产生站内客流拥堵，如果出现大客流踩踏以及火灾等意外事件，容易造成疏散困难等运营风险[4]。

1.3 单线故障对换乘站客流组织的影响

由于换乘站客流构成相对复杂，且高峰时段客流量大，发生不可预见性问题的概率较高。以单线列车故障为例，受制于有限的站台空间，换乘客流的持续到达将使站台候车人数持续增长，由于线路发生故障后无法及时疏散站台上的候车乘客，单纯通过换乘站的站控措施无法缓解换乘客流带来的压力，因此只有通过另一线路沿线的其他车站配合客流控制，有效地减少换乘客流的来源，才能起到保障故障线路所在站台安全稳定运营的目的[5]。

2 换乘客流管控的量化方法

2.1 换乘客流管控研究思路

换乘车站的客流来源分为两部分：进出站客流、换乘客流。进出站客流可以通过所在站的站控措施得到有效控制，而换乘客流来源于全线网各站，无法通过所在站的客流组织加以控制[6]。

本研究从换乘客流来源的角度考虑，通过OD数据确定换乘站相邻断面客流主要来源车站及其在各站进站量中所占的比例，再结合换乘站的相邻断面客流与列车额定运能的差值确定客流控制量，并将控制量分配至相关车站中，实现换乘站客流控制量化的目的，下面将配合客流控制的车站称为换乘站组团客流控制车站。

2.2 客流量化控制计算步骤

2.2.1 分析车站客流特征

分析待研究车站的客流特征，选用与该车站相邻区间的断面客流量、线网OD客流数据作为分析的基础，从车站的客流特征中确定高峰时段和高峰断面，作为后续的研究目标和依据[7]。

2.2.2 确定组团控制车站

假设某换乘站S，连接线路1、2，以线路1换乘至线路2下行方向为例，则其中线路1换乘至线路2的乘客均来自线路1沿线车站的进站客流；线路2下行方向列车到达换乘站S站时，列车所载乘客来自线路2沿线车站的进站客流。为了使S站能够在最大负荷限度下安全稳定运营，需要线路1、2的沿线车站配合控制进站客流，以缓解换乘站高峰期的客流压力。

受各车站周边用地结构、城市空间形态的影响，由线路1沿线各车站进站在S站换乘线路2下行列车的乘客人数，与由线路2各车站进站乘坐下行列车占用列车运能通过S站的乘客人数存在较大差异，因此需要确定线路1、2中对该换乘站(S站)客流影响较大的车站，将其作为该换乘站的配合客流控制车站，即组团控制车站。

本研究先对线网OD客流数据进行分析，如表1所示(仅截取了由线路1进站、线路2出站的OD数据)。通过统计汇总得到线路1沿线各站进站客流中将在S站换乘通过研究断面(假设研究断面为S站至线路2下行方向后方站)的客流量，以及线路2沿线各车站进站客流中乘坐下行列车占用列车运能通过 S站的客流量，将其作为线路1、2沿线各站对于研究断面的客流贡献量。

表1 线网OD数据Table 1 Network OD data schematic table

具体到OD数据的处理，对于线路1来说，各站对于研究断面的贡献量为由各站进站、在S站换乘、去往线路2下行方向S站后方各站的OD客流之和(例如，101车站对研究断面的贡献量为101～204-215的OD客流总和)；对于线路2来说，各站对于研究断面的客流贡献量为由各站进站后通过S站去往线路2下行方向S站后方各站的OD客流总和(例如，201对研究断面客流的贡献量为 201～204-215的 OD客流之和)，从而得到各站对于研究断面贡献量的统计，如表2所示。接下来对其进行排序，选择排名位于前20位(排位量由各地铁结合城市地铁运营及服务现状进行选择)的车站作为组团客流控制车站，如表3所示。

表2 各站对于研究断面客流贡献量的统计Table 2 Statistics of the contribution of each station to the passenger flow of the research section

表3 组团控制车站排序Table 3 Group control station sorting table

2.2.3 计算客流控制量

将S站至线路2下行方向的后方相邻车站作为研究断面，以该断面客流量A与列车额定运能B的差量作为客流控制量，有

2.2.4 客流控制量分配

根据确定的组团控制车站，已知来自线路1各站在S站换乘且通过研究断面的OD客流之和为αi、来自线路2各站将通过S站的OD客流之和为σj，n为组团控制车站中属于线路1的车站个数。在确定的组团控制车站中，线路1各组团车站的客流控制量分配比为

线路2各组团车站的客流控制量分配比为

线路1各组团车站的客流控制量分别为

线路2各组团车站的客流控制量分别为

已知各车站高峰小时进站客流为mi或mj，通过研究断面的客流量为αi或σj，则各车站进站客流中实际通过研究断面的客流占进站客流的比例为或者则可计算得到各组团车站每10 min进站客流量需控制的量。对于线路 1、2组团车站每10 min控制进站人数分别为qi和pj，有

2.2.5 客流控制启动时间

根据运营时刻表，确定由各组团控制车站到达S站时的运行时间，作为该站需提前启动客流控制措施的时刻。同时，控制乘客进站至乘车产生a(3～5 min)的用时，非本线路车站客流还需预留换乘时间b(2～4 min)，均含客控期间的乘客等候时间，即各站客流量化控制开始和结束的时刻计算如表4所示。

表4 组团车站客流控制时间Table 4 Passenger flow control schedule of group station

3 小寨站工作日早高峰算例

3.1 小寨站客流特征

小寨站为西安地铁2、3号线的换乘车站，由于其工作日早高峰2号线换往3号线下行方向的客流较大，车站客流瓶颈位置为3号线下行站台。分析2019年11月西安地铁3号线每周一的高峰时段及高峰断面客流量，统计结果如表5所示。

表5 2019年11月西安地铁3号线周一高峰时段及断面客流量Table 5 Peak hour and section passenger flow of Xi’an Metro Line 3 on Monday in November 2019

3.2 确定组团控制车站

结合表5的结果，计算07:45—08:45的2号线全部车站、3号线小寨站以东至吉祥村—鱼化寨各站的OD客流总量，计算过程如下：

1) 由于2、3号线早高峰的列车运行时间间隔约为2.5 min，为确保精确，计算OD客流总量时，充分考虑车程因素，不同车站按照小寨站早高峰时段(07:45-08:45)换乘或通过的OD筛选，进行反向O点定位，如凤城五路站选取07:20—08:20的客流数据。

2) 为避免某一日客流数据的波动性，以2、3号线各站11月份每周一的OD客流数据为分析基础，计算每日至鱼化寨—吉祥村各站的OD客流平均值并进行排序，排序前20的结果如表6所示，即为组团客流控制车站。

表6 早高峰期间各站—小寨站以西OD表Table 6 OD table for each station-west of Xiaozhai station during the morning peak 人次

3.3 客流分配及控制

1) 利用断面客流与运能分析客流控制量如下：

以早高峰为例，抽取 11月每周一的高峰时段(07:45—08:45)小寨—吉祥村断面客流，按照式(1)计算客流控制量：此时段小寨—吉祥村区间断面客流平均值A=3.54万人次，下行小时运能B=3.41万人次，客流控制量φ=A-B=1 285人次。

2) 按照式(7)计算得到2、3号线组团控制车站客流控制量，如表7所示。

表7 小寨站客流控制组团各站客流控制量Table 7 Passenger flow control volume of each station in the Xiaozhai Station passenger flow control group 人次

3) 结合各组团车站至小寨站的车程时间，算例中部分组团控制车站的客流控制起止时间如表8所示。

表8 各组团车站客流控制起止时间Table 8 Passenger flow control starting and ending time of each group station

4 风险评估及相关举措

目前，各城市地铁进站客流未启用目的地选择功能，无法通过目的地筛选、控制进站客流，故本方法论得到的各组团车站客流控制量包含通往控制断面的客流及其他断面客流，在一定程度上会影响乘客服务水平，故结合组团车站实际情况，制定以下措施：

1) 组团车站控制量调整。组团车站结合高峰时段客流控制量及本站该时段实际进站客流，计算客流控制程度比，结合车站实际客流组织压力(进站客流量及车站容纳量、设备能力影响)，可适当降低原客流组织压力大的车站的客流控制程度比。可通过现场验证，对此结果进行调整。

2) 各站结合客流控制量及车站容纳量、设备能力，制定各组团车站高峰时段客流控制专项组织方案。为降低乘客舆情的影响，尽可能采取延长乘客进站走行距离、减慢安检速度等物理控制措施，减少采用人为干扰因素影响的客流控制措施。

5 结论

随着我国城市轨道交通网络化、规模化的发展，安全、高效的运营需求日益突出[8]。笔者通过换乘站客流量化控制、流量平衡原理研究，解决目前换乘站客流控制大多依靠工作人员经验所造成的工作不精确、效果不明显、安全风险不可控等问题，进一步提高换乘站客流管控的精准化和科学化，降低运营风险，提高服务质量，促进我国城市轨道交通安全运营生产的良性发展。