基于SLP方法的汽车客运站功能区布局

2022-08-15唐秋生

交通科技与经济 2022年4期

谭倩，唐秋生，许浩

(重庆交通大学交通运输学院，重庆 400074)

汽车客运站设计初期，因初始客流数据难以获取等原因，导致汽车客运场站规模设施大小确定以及后续布局方案带有主观色彩，加之高铁民航运输业对传统道路运输冲击，导致现有汽车客运站存在闲时资源浪费、忙时资源紧缺等问题。面对基础设施改造问题，探求一种减少基建工程、只作站内调整的布局方案可有效减少地方财政支出，减轻政府债务压力。

Yao等[1]详细介绍了公交客运站布局的概念方法；Zhang[2]引入复杂系统观点来解决综合交通枢纽的布局问题; Subprasom等[3]针对换乘设施的布局设计和服务质量水平进行评价分析；Xi[4]提出从模糊数学出发，对客运站进行布局规划；还有学者从改善旅客出行环境及流线分析出发，对汽车客运站进行布局规划研究[5-9]。Bandara等[10]则是针对机场进行布局优化。另外，国外的交通设计单位也对我国大型客运站的功能空间布局设计做了新尝试且有丰富的研究成果[11]。

中国公路客运站建设和设计的主要依据是《公路客运站级别划分和建设要求(JT/T200-2004)》和《交通客运站建筑设计规范(JGJ/T60-2012)》，其中明确了在各级别场站下，各功能区的规模计算方法。张三省等[12]介绍了汽车客运站各个功能区之间的布置方式等;邱丽丽等[13]对国外重要综合交通枢纽站布局特点进行研究分析，为国内客运站布局规划提供了理论依据和设计参考；曹振熙[14]分析了客运场站在设计中需要注意的问题，其中重点提到站内布置形式对流线组织的影响；尹继洁[15]建立相应的布局评价指标,采用模糊综合评价结合层次分析法进行分析评价；杨琳[16]对公路客运枢纽客流量预测、场站规模测算以及布局方法进行了详细研究分析；姬利伟[17]提出以权重关系为基础，确定各功能区位置及空间序列关系，从而获得最优的空间布局; 黄莉莉[18]从场站外部交通流向角度考虑了平面布局问题。

部分学者结合SLP和其他方法，对空港客运枢纽交通场站、停机坪进行布局设计[19-20]；谷乐阳[21]引入改进的SLP研究了铁路物流中心功能区布局，和传统布局相比，验证了模型和算法的有效性；李先锋等[22]利用改进SLP方法对天津站进行布局优化，得到更为合理的大型客运站商业布局方案；还有部分学者利用TOPSIS方法或是再结合熵值法等建立枢纽布局优化指标体系[23-24]。

综上，目前针对公路客运站客流量预测、选址布局等换乘组织方面的研究较为成熟丰富，关于客运站内部功能区布局的研究不多。因此，文中将广泛应用在物流园区和生产车间布局规划中的SLP方法进行改进，使之适应客运站交通场站的布局特点，并将其应用于交通场站布局，再建立一套综合评价方法进行方案比选。

1 客运站功能区分类

1.1 站内流线分析

根据公路客运旅游集散中心的基本功能以及延伸功能，在场站内部合理设置对应区域完成服务，并由工艺流线将各个区域进行连接。功能区的合理设置是汽车客运站级别的主要因素，也为场站内部站房的平面布置设计打下基础。

按照汽车客运站功能定位以及旅客乘坐流程，总工艺流线如图1所示。

图1 客运站总工艺流线

1.2 站内功能分区

根据汽车客运站内服务功能及流线，结合文献[12]，划定主站房内应实现的功能分区(见表1)。

表1 主站房功能分区

2 站内布局存在问题及影响因素

2.1 存在问题

1)追求规模化。经过实地调研，全国各地的汽车客运站大部分处于不同程度的亏损中。一方面是受高铁和民航冲击较大，造成客流短缺；另一方面是最高聚集人数的测算方法效果不佳，将汽车客运站定义为一二级客运站，远超实际需求。

2)设计主观性强。设计单位在进行场站设计时，其规模大小可按照规范进行确定，但在确定基础设施和站房内部用地大小时，缺乏相应理论指导。设计人员在进行总体平面图设计时完全根据主观臆测，凭借个人倾向将各功能区按照图纸美观的标准进行设计，未综合考虑流线设计、运营效率等问题。

3)流线设计问题。部分汽车客运站的车辆工艺流程和站房内部工艺流程布置不合理，实地调研后，绝大部分汽车客运站将车辆流线中的辅助生产设施布置在离发车位等关键设施较远的角落，极大增加了车辆在站房内部的迂回、交叉几率。

2.2 影响因素

1)最高聚集人数。最高聚集人数是中心布局的重要影响因素，其具体大小将直接决定各设施规模大小、流线布置方式以及各功能区面积大小。

2)客流组成影响。不同类型的客运站功能区结构不同,在很大程度上依赖于客流组成成分，针对不同的需求人群，功能区布局也随之变化。

3)功能区间客流强度。功能区之间的客流强度将直接影响功能区相对位置关系，客流强度较大的功能区理论上应尽量靠近，以减少站内旅客总步行时长；客流强度较小的功能区则在布局方案中优先级较低。

3 基于SLP方法的布局模型

SLP方法是常运用在物流中心、仓库场站设计中的布局规划方法。在前文中提到缺少相关规范和方法对汽车客运站布局进行系统指导，更多的是设计人员的主观倾向。SLP方法中的物流强度、作业区等概念和汽车客运站的客流量、功能区划分等概念高度相似，且其设计原理相近，文中将尝试使用SLP方法解决汽车客运站内部功能区布置问题。

3.1 SLP方法基本要素

按照SLP的布局理论观点，对客运站功能区布局优化中的各项相关基本要素进行分析。其中客流和流线作为重点分析对象。

服务P(Product)：在客运站功能区布局优化中，P是指站内功能区。

客流Q(Quantity)：是指各功能区的人流量、各流线上的人流量以及旅客对于不同交通功能区的需求数量。客流直接影响着功能区的规模、功能区间相关度等，为准确测定客流量，基于旅游客运站实际调研数据，搜集各功能区间的人流量变化。

流线R(Routing)：是指客流的移动路线。流线反映了各功能区之间的联系，SLP法的设计原则是使流线简单直截了当，减少不必要的路线，并尽量使移动距离、往返次数、耗费等因素降到最低。

辅助设施S(Supporting Service)：除去功能区所在区域外的其他区域。

时间T(Time)：缩短旅客前往功能区的步行时间，减少功能区对旅客流线的干扰都是节约旅客时间的体现。

3.2 SLP算法流程

Step1客流关系：首先对各功能区进行编号，根据客流数据编制得出客流强度从至表，再由客流强度从至表获得客流强度矩阵

(1)

其中有

z=max(Ω)-min(Ω)

(2)

(3)

式中：A为作业单位功能区关联度为绝对重要；E为功能区相互关系为特别重要；I为功能区相互关系为重要；O为功能区相互关系为一般；U为功能区相互关系为不重要；uij为功能区i,j的客流关系；z为客流强度的跨度区间。

Step2非客流关系：得到客流关系Qij之后，非客流关系也需要对各功能区的关联度进行分级。在确定非客流关系时，由于它只是定性分析，不能像客流的相关性那样通过客流强度直接量化其重要性。只有通过定性评价，如询问、经验判断、专家会议、德尔菲法、头脑风暴法等，才能最终得到非客流关系Dij。

(4)

Step3综合相关性：通过加权取值确定客流与非客流关系的综合重要性。

Zij=μ·Dij+ε·Qij

μ:ε⊆[1/3,3]

(5)

一般来说，Qij与Dij的比例应在1∶3～3∶1之间。如果该比例小于1∶3，则意味着非客流关系处于主导地位，并且可以考虑非客流关系对布局的所有影响；如果该比例大于3∶1，则意味着客流关系在布局中占据主导地位。

Step4客流强度等级表：根据各个功能区之间客流量的大小，结合从至表和客流相互关系等级划分比例得出各功能区强度关系表，为后续布局提供位置参考。

4 布局方案选优

4.1 指标选取

SLP方法在理论上解释了功能区之间的最佳布局方式，但在实际布局方案中，会因总平面规模大小等物理限制，导致无法完全按照SLP方法结果进行布局，因此存在多种布局情况，文中引入实际布局与理想布局的差异作为定量指标进行评价。

4.2 指标权重

评价系统中存在i个评价对象，指标体系中包括j个评价指标，从而得到一个i×j的原始数据评价矩阵。

1)数据标准化

在评价系统中，指标的维度、维度单位和正负取向可能存在差异。因此，在评估系统时，数据应该首先标准化。对于正指标，指数值越大越好。对于负指标，指标值越小越好。算式为

(6)

式中:xij为第i个评价对象的第j项指标，xjmin为第j项指标的最小值，xjmax为第j项指标的最大值。

由此得到数据标准化矩阵

(7)

标准矩阵归一化

(8)

由此可得标准矩阵

Pij=(pij)n×m

(9)

2)第j项指标的信息熵

(10)

3)第j个指标的差异系数

gj=1-ej,j=1,2,…,m

(11)

4)第j项指标的权重

(12)

4.3 基于TOPSIS和灰色关联度分析的方案选优

TOPSIS法和关联分析方法都是将各种方案列为矩阵，计算其与最优解的接近程度来确定方案优劣。

1)规范定量指标矩阵并加权

(13)

2)计算指标正负最优解取值

(14)

3)计算各方案与最优解的欧氏空间距离

(15)

4)计算各方案的灰色关联度

(16)

其中

(17)

式中:ε⊆(0,1)为分辨系数，一般取0.5即可。

最后

(18)

5)确定各方案最终得分大小，确定最优方案。首先进行无量纲化，使各方案指标处于可比较状态

(19)

计算贴近程度

(20)

确定方案得分，进行优劣排序

(21)

通过上述方法，将SLP方法布局得出的多个方案，按照不同客流强度等级指标进行评价，最终得出最优方案。

5 算例

根据前文构建的布局方案设计模型，文中选取黄山公路客运站作为算例进行分析，黄山旅游客运中心设计年度为2025年，设计发送旅客能力为15 000人次·d-1，根据规范要求，本项目按照一级车站标准设计。占地面积53 315 m2，总建筑面积58 625 m2，容积率0.98，建筑密度15.54%，绿化率26%。先将各功能区编号，如表2所示。

表2 功能区编号

根据在黄山旅游客运中心的实地调研得到各功能区之间的人流量数据。从工作人员及黄山旅游中心站内安检口闸机AFC数据获取客流数据并加以分析，得到在日客流量13 047人时的总客流强度从至表(见表3)。

表3 客流强度从至

根据各个功能区之间的客流量大小，结合从至表和客流相互关系等级划分比例得出强度关系表(见表4)。根据上述分析以及客流强度关系，结合实际站房面积大小、流线情况，剔除不满足功能区客流强度关系、客流强度关系不合理以及不符合现有面积情况的布局方案，得到4种较优方案进行评价选优(见图2)。

针对前述4种布局方案，首先确定每个方案与SLP法最优化结果的契合度(见表5),得到指标矩阵后进行权重确定(见表6)。最终进行TOPSIS和灰色关联度评价法的方案选优，如表7所示。由表7可知，评价方案得分排名由高到低依次为：方案2，方案3，方案4，方案1。

表5 方案契合度

表6 指标权重

表7 方案评价得分

根据评价方案，方案2和方案3综合评分相差无几。一方面，虽然商户区和商旅中心的特征及属性存在差异，但由于消费心理等影响，它们存在一定的“鲶鱼效应”，旅客在进行某项消费时，对另一项服务的消费趋势会增强，如若将商旅中心和商户区布置得更近，既方便旅游服务消费，也利于刺激消费欲望，增强功能区之间的联动效应；另一方面，根据流线分析，旅游客运中心商户区和商旅中心的人流量较多，将它们放置在一侧，可防止干扰旅客安检进站乘车流线。另外，后勤流线是客运站运营的重要保障，站务用房属于后勤流线，设计时应避免与旅客消费流线以及乘车流线交叉。

综上，选择方案2作为最终站房内部各功能区布局方案，该布置方案有利于开展黄山旅游客运枢纽的正常运营流程。除此之外，笔者还建议将商户区分别均匀布置在候车厅及客运站大厅，因为旅客在候车厅内的时间紧张程度小，如果有消费需求，消费意愿更强。此时应避免同类型商户区扎堆布置，减少不必要的竞争关系。