轨道交通闸机通过能力差异性影响因素研究

才 溢, 周 然, 杜恬恬, 侯 宇

(北京市地铁运营有限公司 运营四分公司, 北京 100102)

收稿日期: 2023-07-25.

作者简介: 才 溢(1982—), 男, 硕士, 高级工程师, 研究方向为城市轨道交通运营管理. E-mail: caiyigra10@163.com.

0 引言

轨道交通车站闸机是分割付费区与非付费区的物理屏障,乘客采用刷卡、刷码、投卡等方式通过宽型或窄型闸机. 通过现场实际调研,乘客采用不同付费姿势时,通过闸机的能力存在差异. 在国际研究领域,渡边健太郎等[1]研究了影响乘客使用智能手机刷闸过机的因素,包括个人因素及其他人之间的互相影响因素. Fang Yong等[2]从地铁站闸机设施类型、行人流量、换道行为三要素研究了乘客刷闸过机拥堵的原因. Kim, Dong Young等[3]通过优化地铁车站闸机用户界面来提高乘客的通过速率和准确性,取得了一定成果. 在国内研究领域,马超群等[4]根据不同支付方式的乘客比例计算检票闸机通过能力,结果表明移动支付下检票闸机通过能力比刷卡支付下小. 吴娇蓉等[5]通过对上海市地铁车站乘客通过三杆式闸机的过程进行研究,表明影响因素主要为携带包裹大小、刷卡方式、乘客群体,结果表明乘客使用磁卡和非接触式一卡通出闸时存在显著性差异. 刘双庆等[6]采用视频逐帧回放的方式,统计乘客属性、闸机属性、统计乘客连续检票刷卡的间隔时间和乘客通过闸机的时间,计算乘客通过闸机速度和闸机通过能力. 此外,根据已有文献显示,乘客在选择闸机通过时,有队列的选择偏好[7]. 虽然国内外均有文献对乘客通过闸机这一行为进行研究,但主要集中在闸机通过能力方面,鲜有对乘客过机能力差异进行研究的内容,本文以乘客通过闸机能力的差异性作为研究对象,探讨影响乘客刷闸过机的影响因素并制定相应措施以提高通过效率.

1 车站现场条件

轨道交通闸机分为进站闸机、出站闸机,从运营方向分可分为单向闸机、双向闸机,无论闸机按何种类型进行划分,其性质相同,只是使用上存在差别,当前区分乘客进站方式主要依靠乘客支付方式的不同或按照刷闸动作进行区分. 本文按照乘客通过闸机时刷卡、刷码、投卡的动作不同进行分析.

1.1 乘客过机流程

当乘客到达位置①时准备好票卡准备刷卡或刷码,付费完成后闸机门打开,经过区域②,穿过区域③跨过闸机,到达位置④时完成整个过闸动作,如图1所示.

图1 乘客过机示意图

1.2 刷闸动作区分

根据现场调研,乘客过机时主要采取刷卡、刷码、投卡3种方式完成刷闸动作,这3种动作在闸机上的操作区域不同,动作有区别,如图2所示.

图2 刷闸区域图

区域①为乘客使用IC卡或手机NFC功能刷闸过机的区域,当乘客将RIFD卡贴近该区域时,闸机接收信号打开扇门,此种过机方式的要领是IC卡要与闸机感受器信号区域重合. 区域②为乘客使用手机二维码刷闸过机的区域,乘客在二维码接收器前一定距离出示二维码,闸机接收信号打开扇门,该过机方式的要领是出示二维码时需要乘客手部保持稳定,二维码保持与接收器存在适当距离. 区域③为乘客使用单程票投卡出站的位置,此方法要求乘客准确将卡片插入读卡器,实践中存在插卡不准的情况.

2 乘客刷闸动作样本量统计

2.1 数据来源及数据筛选

本次研究的过闸数据取自北京轨道交通昌平站2022年4月某工作日车站晚高峰1 h出站客流,验证数据取自该站2022年9月某工作日车站晚高峰1 h出站客流. 采用视频回放的方式逐帧对乘客刷卡动作、性别、闸机选择等条件进行分类,统计每个人的过机时间,同时在数据筛选过程中,将部分由于乘客个人原因造成的诸如票卡掉落、票卡使用错误等样本予以清除,保证样本统计量均符合票卡使用要求,如表1所示.

由于投卡方式所占比例过小,因此本次研究不包括该项及所附内容. 为体现差异性,在统计样本量时按照性别、刷闸方式、闸机宽窄等条件进行了区分,性别以男、女代替,宽窄闸机以宽、窄代替,刷卡或刷码以IC-NFC、刷码代替,如表2所示.

表1 刷闸样本量表

表2 过闸样本类型比例 %

2.2 过闸方式正态性验证

为体现不同过闸方式、性别及闸机物理状态对乘客通过闸机能力的影响,首先使用SPSS软件对不同类型样本进行正态性检验,如表3所示.

表3 过闸时间正态性检验

经检验,各刷闸分类的KS检验显著性值均小于0.05,不符合正态分布.

3 样本过闸能力差异性比较

3.1 过闸均值

根据样本量,可计算4月各类型过闸时间均值,如表4所示.

表4 各类型过闸能力描述

由于乘客过闸方式主要分为刷卡和刷码,由加权平均可知以刷卡方式通过闸机的时间均值为2.709 3 s,以刷码方式通过闸机的时间均值为2.915 4 s.

由于数据体现非正态性,为进一步体现各不同类型过闸能力在不同维度的差异性体现,选择曼-惠特尼U检验检验方法对数据进行分析.

假设:

H0:μ=μ0(相比较的两总体的分布无显著差异)

H1:μ≠μ0(相比较的两总体的分布有显著差异)

3.2 基于使用者特征的差异性表现

基于性别的差异性比较,以闸机宽、窄和刷闸方式作为维度体现男、女乘客基于性别的过闸能力差异如表5所示.

从表5中可看出,在通过窄闸机时,无论使用刷卡还是刷码方式,男性和女性均体现显著性.

3.3 基于闸机特性的差异性比较

3.3.1 基于不同刷闸方式的差异性比较

基于不同刷闸方式,检验同性乘客通过宽窄闸机的差异性如表6所示.

从表6可看出,男性在通过窄闸机时,在使用刷卡或刷码方式上存在显著性差异,而女性在通过宽、窄闸机时,无论使用刷卡或刷码方式均存在显著性差异.

3.3.2 基于闸机宽度的差异性比较

基于闸机宽度,体现以性别和刷闸方式为维度的差异性如表7所示.

表5 基于性别的差异化比较

表6 基于不同刷闸方式的差异化比较

表7 基于闸机宽度的差异化比较

从表7可看出,女性无论使用刷卡或刷码方式通过宽、窄闸机时,均体现显著性差异.

由此可看出,基于性别(男/女)、闸机(宽/窄)、方式(刷卡/刷码)三要素之间的过闸时间存在显著性差异,为进一步描述这三要素之间围绕过闸时间是否存在相互影响、干扰,拟进行调节中介效应分析.

3.4 调节中介效应分析

调节中介作用同时考虑中介变量和调节作用,其核心是中介作用,基于中介作用基础上再进一步讨论调节作用. 调节中介分析时,中介作用的检验使用bootstrap法,即检验bootstrap 95%置信区间是否包括数字0,如果包括数字0,那么说明没有中介作用,反之如果说bootstrap 95%置信区间不包括数字0,则说明具有中介作用. 除此之外,X对于Y的影响关系即调节作用(直接效应)也会进行分析,但其重要性较低,因为核心关注点在于中介和调节中介. 本次调节中介作用分析按照Process程序编制的模型4进行,因变量(Y)为基于不同自变量(X)的过闸时间,自变量(X)、中介变量(M)、调节变量(Z)为①性别(男/女)②闸机(宽/窄)③方式(刷卡/刷码)三者的组合,结果如表8所示.

考察中介作用时,如果间接效应值的95%区间(BootCI,其中BootLICI为下限值,BootULCI为上限值)值不包括数字0,则说明具有中介效应. 考察调节作用时,如果某项的p值小于0.05,则说明呈现出显著性即调节作用存在. 由表8可知,在考虑中介效用时,只有在闸机(宽/窄)作为性别(X)对过闸时间(Y)的中介变量时,不具有中介效应,其他情况下的中介变量(M)均在自变量(X)和因变量(Y)的条件下产生中介效应. 在考虑调节效用时,只有闸机(宽/窄)和性别(男/女)在低水平作为性别(X)对过闸时间(Y)的调节变量时,不具有调节效应,其他情况下的调节变量(Z)均在自变量(X)和因变量(Y)的条件下产生调节效应.

由此可看出,基于闸机(宽/窄)、性别(男/女)、方式(刷卡/刷码)三因素互为自变量(X)、因变量(Y)、中介变量(M)、调节变量(Z)时,对过闸时间产生了较强的作用,因此认为这三因素可作为差异性影响因素.

4 差异性影响因素分析

通过对现有文献的研究可发现,正常健康男女各年龄层平衡能力存在差异[8],高校宿舍出入口闸机宽度对人的过闸时间有影响[9],性别及年龄段的差别,指、手部运动存在差异[10].

为找到本次研究内容的闸机通过能力差异性影响因素,结合已有文献内容,采取专业人员打分法的方式发放《乘客过闸差异化打分表》调查问卷,本次调查面向轨道交通昌平线87名站务岗员工. 问卷内容在涉及重要程度权重比例的问题上,采用李克特五级量表,设置非常重要、重要、一般重要、基本不重要、不重要5个等级. 通过对参与调查的员工结合现场情况所答问卷进行比例分析,可得到如下结果,如表9所示.

首先分析α系数,如果此值高于0.8,则说明信度高;其次分析KMO值,如果此值高于0.8,则说明研究数据效度较好,因此问卷符合分析要求.

根据调查问卷得分,影响各类型过闸时间的因素主要如下,如表10所示.

表10 主要影响因素表

4.1 男女性别差异

如图1所示,本次统计乘客通过闸机的时间参数是由位置①移动到位置④所用时间,由于乘客在位置①停顿刷卡,因此闸机扇门打开后乘客是由位置①启动,考虑主要影响因素为基于性别的步幅、步速. 同时本文的样本统计量来源为工作日晚高峰通勤时段,乘客主要为成年男、女. 根据胡明伟等做的轨道交通车站客运组织仿真研究可知[11],男女步速如表11所示.

表11 男女步速步幅表

由表11内容可知,基于男女性别通过闸机时间的差异化影响因素主要为步速、步幅等.

4.2 闸机宽度差异

步行环境中有许多不同的设施,如房间、门、障碍物和分隔带等. 行人的运动必然受到这些几何物体的约束,也就是行人要与这些几何约束交互,并作出反应,采取不同的交通行为[12]. 经过实测昌平站闸机宽度,宽闸机为0.95 m,窄闸机为0.55 m,通勤客流中主要为上班族,普遍携带挎包,根据人机工程学中的人体负重时运动通行的尺寸,一手提物或环抱轻物时通行宽度为0.7～0.8 m[13]. 在此情况下,宽闸机满足一般乘客通行需求,但是乘客通过窄闸机时需要侧身通过,多余动作增加了乘客通过窄闸机的时间成本,这也与现场观察到的情况相一致.

4.3 乘客熟练程度

乘客出站时在闸机上操作的刷卡、刷码区域不同,使用不熟练的乘客往往找不准相对应的位置,还存在反复调整刷闸姿势的情况. 由于乘客刷闸时需要将一卡通、二维码与读卡区域、读码区域重合方可通过闸机,这就需要乘客摆放一卡通或二维码位置正确. 当闸机信号接收器未读取到的数据时,闸机扇门不开,但是处理器已经经过一个处理时长,经过乘客调整刷闸手势后,闸机信号接收器重新循环 1个操作周期,操作正确后乘客通行,闸机处理车票信息的时长即为等待时间.

4.4 刷卡及刷码动作

经动素分析并结合视频回放,刷卡动素与刷码动素有4点不同:①刷码时需要二维码与读码器呈平行角度并保持规定距离(5～10 cm)闸机方可开闸,因此在刷码时需要将手机与二维码接收器进行“预定位”操作,因此刷码比刷卡多一步辅助性操作[13];②刷卡动素分析中“持住”操作使用了RIDF射频技术,乘客在将一卡通卡放置在刷卡区域时,可物理贴近刷卡区,无最小接触距离要求,此操作比刷码动素中的“持住”要求低,更易于操作;③在“握取”操作中,刷卡时卡或手机和刷卡区域与地面呈平面,而刷码时手机和刷码区域与地面呈垂直角度,在视频回放时可看出乘客明显在使用二维码时使用手机更加谨慎,造成使用时间延长.

5 差异化研究对客运组织的促进

进行闸机通过能力的差异化研究,主要目的在于有针对性地提升车站整体通行能力. 当乘客进入车站后,闸机作为付费区、非付费区的边界,乘客需要在闸机处完成付费,这是车站环境中重要的设施限制. 有针对性的采取提高通行能力的措施,可帮助车站增加客流瓶颈阈值,提升客运组织水平.

5.1 车站环境设施改进

轨道交通车站在装修过程中,为整体效果美观,多用光面大理石材料地板,根据人机工程学参数中步速、步频的相关内容,人体在不同摩擦系数的地面行走速度不一样,适当提高摩擦系数可提高乘客通过闸机的速度,这一点可在闸机通道铺设防滑条来实现.

5.2 优化闸机间隔距离

针对闸机宽度的问题,之所以限制闸机通道宽度,主要还是因为轨道交通车站受建筑面积限制,尤其是早期的北京地铁1号线、2号线,在建设时实难想到现在要担负起城市大动脉的作用,但是随着2007年北京地铁5号线建设以来,轨道交通设计目的明确,可在有条件的车站将部分窄闸机置换为宽闸机,扩大闸机通道宽度,方便乘客通行.

5.3 提高乘客操作方便性

乘客刷闸操作效率低主要原因为刷闸功能区集中,不易区分刷闸区域,乘客存在误操作及定位偏差. 针对此问题,可对闸机刷闸区域进行人机交互界面设计,以不同色标区分刷卡或刷码位置,提高乘客区分度.

6 效果验证

经过前期环境整改,对目标车站进行了闸机通道防滑条铺设、闸机操作区域颜色标识的改进,在对9月某日同一时段过闸数据进行统计如表12所示.

表12 改进后各类型过闸能力描述

由加权平均可知9月采取改进措施后,刷卡方式通过闸机的时间均值为2.413 2 s,刷码方式通过闸机的时间均值为2.664 3 s,经与4月未采取措施时的数据相比通过能力分别提高了10.93%和8.62%.

7 展望

随着轨道交通设备智能化的提高,新技术、新设备的使用,人脸识别技术已应用在乘客通过闸机的现场并取得了可行性验证. 以轨道交通昌平线昌平站为例,现已安装了闸机人脸识别设备用于乘客通行的验证试验,根据现场安装的人脸识别产品技术规格书显示设备完成1次人脸识别用时小于0.3 s,根据现场安装的闸机规格书显示闸机扇门完成1次打开动作用时0.4 s. 人脸识别设备对人脸的识别距离为0.5～2 m,闸机全长1.9 m,闸机扇门位于闸机的中部位置,男性、女性一般情况下步速为1.37、1.24 m/s,假设当乘客已经进入闸机物理边界时乘客距离闸机扇门为0.95 m,男性、女性迈过闸机扇门的时间分别为0.693 4、0.766 2 s,而在此情况下人脸识别设备完成1次数据处理及扇门打开动作用时小于0.7 s,在试验条件下满足乘客不停顿通过闸机的通行能力要求,节省了刷卡或刷码时需要在闸机前停顿并进行操作的时间,并通过设备调试进行了验证性试验,大大提高了闸机的通行能力,为车站客运组织疏导瓶颈客流发挥巨大作用.