陳春嬌

（上海申通地鐵集團有限公司技術中心，201103，上?！胃呒壒こ處煟?/p>

交通運輸部2020 年第175 號文件《關于推動城市軌道交通高質量發(fā)展的指導意見（征求意見稿）》提出“打造智慧地鐵，提升發(fā)展動能”。中國城市軌道交通協(xié)會2020 年3 月發(fā)布了《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要（2020—2035 年）》，以此作為城市軌道交通（以下簡稱“城軌”）行業(yè)今后一個時期制訂智慧城軌發(fā)展的技術政策、技術規(guī)范、發(fā)展規(guī)劃以及實施計劃的指導性文件。由此可見，中國城市軌道交通已開始步入智慧化發(fā)展的新階段。上海地鐵作為智慧地鐵的探索者和先行者，在近期發(fā)布的《上海智慧地鐵建設與發(fā)展綱要》中也明確提出了要“打造站內站外全息客流監(jiān)測手段的客流智能監(jiān)控”。即：在地鐵站點的不同的區(qū)域，包括站外、站廳、換乘通道等，選擇不同的客流檢測技術，得到不同區(qū)域客流指標，并與車站瓶頸點能力進行匹配，從而判斷車站客流壓力水平，為更精細化的采取相應的客流管控措施提供支持。

1 智慧地鐵下的車站大客流管控需求和思路

1）車站大客流的產生原因。車站大客流的產生，既有客流的時空分布不均衡造成高峰客流量超預期的因素，也有區(qū)段運輸能力確實偏小造成乘客滯留及站臺擁擠的原因。對車站客運組織影響最大的就是突發(fā)事件下的客流集聚。這類突發(fā)大客流很難提前預測，但規(guī)模大、影響大，一旦發(fā)生如果處置不及時容易引發(fā)比較嚴重的社會公共安全事故。因此，各地對車站大客流都十分關注，也針對不同車站制定了相應的應急處置預案。

2）現狀車站客流管控手段。目前，地鐵運營單位一般根據車站客流的變化規(guī)律及經驗，采取了多種大客流管控措施，如站內外限流導流、列車跳停、增派臨時人員等。但客流是個動態(tài)變化的過程，由于缺少技術手段，無法及時定量掌握客流量及變化趨勢，車站大客流管控往往表現為對突發(fā)大客流管控不及時和對常態(tài)化大客流過度控制。目前的客流管控手段離運營管理的精細化要求存在一定差距，而智慧地鐵的發(fā)展為實現車站大客流精確管控提供了契機。

3）智慧地鐵下的車站大客流管控需求。對于發(fā)生地點相對固定、持續(xù)發(fā)生的車站大客流，大客流管控方案建議以預防性措施為主，著力提高運能和容量。在智慧地鐵快速發(fā)展大背景下，應利用信息技術手段對這些大客流車站進行實時監(jiān)控，實時掌握車站內的客流分布情況及變化趨勢，根據不同等級的控制目標及時調整、優(yōu)化管控措施，緩解客運組織壓力，以保障地鐵運營的安全有序。對于突發(fā)性的大客流，由于發(fā)生的時間、地點都是不確定的，其解決方案應以快速發(fā)現、快速處置為原則，盡量將大客流風險控制在較低水平，保障生命財產安全。

4）智慧地鐵下的車站大客流管控思路。狀態(tài)感知、數據管控、自動診斷、業(yè)務閉環(huán)、持續(xù)進化是智慧地鐵的主要特征。對于車站來說，狀態(tài)感知主要是做到對車站客流狀態(tài)、車站設備運行狀態(tài)等進行主動感知，也就是能對車站各部位的客流擁擠情況進行實時監(jiān)控；數據管控主要是能對實時監(jiān)控的多源數據進行融合處理，滿足用戶需求；自動診斷就是利用大數據智能分析與決策技術對車站客流壓力進行分析、評估和預判，為決策提供依據。本文主要分析基于智慧地鐵的前兩個特征，提出車站大客流的壓力分級管控技術與管控策略，為智慧地鐵在車站內的推廣應用提供技術支撐。

2 車站客流壓力分級管控技術

2.1 車站客流壓力影響要素

影響車站客流壓力的設施設備較多，一般來說，可分為車站容納能力和設施設備通行能力。車站容納能力主要指站臺容納能力，是影響車站客運服務能力的關鍵因素；設施設備通行能力包括出入口通行能力、閘機（安檢）通過能力、樓扶梯通過能力、換乘通道通過能力等。車站整體的客流壓力等級由不同區(qū)域和各設施設備的客流壓力綜合決定。

智慧地鐵下，能夠對車站不同區(qū)域以及各設施設備處的客流量進行實時監(jiān)控，在此前提下，結合車站容納能力和設施設備能力，能夠計算出車站不同區(qū)域及各設施設備的車站客流壓力值及壓力持續(xù)時間，以反映車站的客流壓力水平。因此可以用整體壓力水平和車站不同區(qū)域及各設施設備客流壓力水平進行定量描述。

關于客流感知技術和各設施設備客流壓力模型，很多學者都進行了研究，此處不再贅述，本文重點研究客流壓力分級標準與大客流管控策略。

2.2 車站客流壓力指標及分級標準

智慧車站的客流信息采集主要分為客流總量、排隊長度、客流密度、客流流速等指標，不同車站受車站規(guī)模和站型影響，客流總量和排隊長度屬于個性化指標，無法達成統(tǒng)一的標準。而客流密度和客流流速不受空間大小影響，屬于通用性指標。參考《美國公共交通通行能力和服務質量手冊（TCQSM）》中對于排隊和等候區(qū)域行人服務水平的劃分標準，車站局部區(qū)域客流壓力可劃分為5 個等級，其中A 級最高，E 級最低，如表1 所示。

表1 客流壓力指標分級標準

為了對不同的數據指標采取統(tǒng)一的衡量標準，可根據線性插值原理，以［0，100］為區(qū)間范圍，計算出各設施設備客流壓力指標對應的壓力分值Pi。同樣分為5 個等級，其中一級最高，依次遞減，具體如表2 所示。

表2 客流壓力分值與等級

得到各設備設施的壓力分值后，按照專家評價法得到的設施設備重要性權重進行加權計算，得到車站高峰時段的客流壓力分數P。

P閘機、P換乘通道、P樓扶梯、P出入口、P站臺——分別表示閘機、換乘通道、樓扶梯、出入口和站臺的客流壓力分數；

α閘機、α換乘通道、α樓扶梯、α出入口、α站臺——分別表示閘機、換乘通道、樓扶梯、出入口和站臺的重要性權重。

一旦發(fā)生列車延誤或其他突發(fā)事件，運營管理者需持續(xù)關注實時客流狀態(tài)，以及車站整體及各瓶頸點客流壓力等級。當客流壓力達到三級時，可報警提示；達到二級及以上時，可啟動相應的大客流響應應急預案，同時上報上級部門。

2.3 車站客流壓力分級技術

1）時段客流壓力等級。盡管客流壓力指標是衡量車站客流壓力等級的重要依據，但壓力的持續(xù)時間及擁堵范圍（擁堵區(qū)域面積）也是決定車站壓力等級的重要參數。城軌客流具有明顯的潮汐性特征，早、晚高峰持續(xù)時間大約為2 h，因此以15 min 為一個數據分析單位，設2 h 為一個客流壓力評價時間窗，將2 h 分為8 個時間片（出入口、閘機/安檢、站廳、樓扶梯、站臺共5 個瓶頸點，因此共計40 個時間片）。判斷車站客流壓力的持續(xù)時間及擁堵范圍，只需自動識別出車站各瓶頸點客流壓力指標達到“擁擠”及以上級別的時間片總和，時間片總和越大，則說明車站整體擁堵持續(xù)時間和擁堵范圍越大。

綜合車站客流壓力分值及擁堵時間片數，確定時段客流壓力分級標準，其中一級最高，依次遞減，具體如3 表所示。

表3 不同車站客流壓力分值和車站客流壓力等級對應的客流壓力持續(xù)時間

通過該方法得到的車站不同時段客流壓力等級，可為車站全天客運組織方案的制定提供重要依據。

2）全日客流壓力等級。利用上述方法分別計算車站在不同時段的客流壓力分值后，按照全天不同時段的重要性等級（或不同時段客流占比），對車站全日客流壓力分值和時間片個數進行加權平均，得到車站全日客流壓力分值P全日。

P早高峰、P平峰、P晚高峰——分別表示早高峰、平峰和晚高峰時的客流壓力分值；

β早高峰、β平峰、β晚高峰——分別表示早高峰、平峰和晚高峰時的重要性等級（或客流占比）。

根據表2 和表3 即得到車站全日客流壓力等級。通過該方法，可以得到車站不同特征日的客流壓力等級，可為車站的人員及物資的管理提供重要依據。

3）全年客流壓力等級。得到車站在不同特征日的客流壓力分值后，按照不同特征日在一年中的天數，對車站的客流壓力分值和時間片個數進行加權平均，得到車站全年客流壓力分值P全年。

P工作日、P周末、P節(jié)日、P其他特殊日——分別表示工作日、周末、節(jié)日和其他特殊日的客流壓力分值。

根據表2 和表3 即得到全年車站客流壓力等級。車站全年客流壓力等級是運營管理者制定下一年運營管理策略的重要依據，也是常態(tài)化限流車站選取的主要手段。

3 基于智慧車站的客流壓力管控策略

3.1 突發(fā)大客流快速響應策略

對于突發(fā)性大客流，應在局部或車站客流壓力等級達到三級時，及時啟動大客流預警，并快速發(fā)現大客流風險點，快速采取管控措施。需依據先外部后內部、先局部后整體的防控策略進行防控。

所謂先外部后內部，即車站客流壓力防控的節(jié)點應該盡量前移，盡量避免站臺和樓扶梯出現客流積壓。對以進出站為主的非換乘大客流車站，客流管控應設在出入口和閘機/安檢口，以站外限流為主，同步調整或增加閘機/安檢的位置和數量。對以換乘為主的大客流車站，應在站廳/通道增派人員，同步設置隔離欄進行導流、引流，將大客流風險控制在面積大、疏散方便的站廳區(qū)域。若客流壓力持續(xù)增加，需及時申請外部支援。

所謂先局部后整體，即當車站瓶頸點客流壓力達到三級大客流響應標準時，應先采取局部管控措施；若大客流壓力持續(xù)增加，局部措施無效時，需向上級主管部門申請，采取加開備車、列車跳停、限流甚至封站等措施，將大客流風險維持在可控范圍。

3.2 常態(tài)化大客流管控優(yōu)化策略

對于常態(tài)化大客流車站，應打破以往簡單限流的粗放做法，根據車站客流實時狀態(tài)，在保證安全的情況以乘客“少等待、少繞行”為原則，不斷調整限流方案。

若車站在持續(xù)一周的時間內車站客流壓力發(fā)生變化，管理者需根據客流壓力變化情況，合理調整客運組織方案及人力物力等資源配置。對于累計一年客流壓力發(fā)生變化的車站，應對車站容納能力與客流需求進行全面評估，必要時啟動車站補短板工程。

3.3 不同類型車站資源協(xié)調策略

基于智慧車站的客流壓力分級技術，可以獲得車站在不同時段的客流壓力等級，而對于高、低峰客流差異明顯的車站，需采取高峰、平峰不同策略：高峰以安全優(yōu)先，平峰以效率優(yōu)先。在高峰時段，根據車站各個瓶頸點的壓力特征，在重要瓶頸點增派人員進行巡視和引導，從而快速發(fā)現和處理可能引發(fā)安全事故的事件。同時，應充分挖掘早高峰、晚高峰、平峰車站客流特征互補的車站組團，研究資源共享機制，實現組內人力、物力等資源的靈活配置。

3.4 基于客流壓力管控的智慧車站建設建議

由于突發(fā)大客流無法提前預知，時間地點都不固定，而智慧車站建設短期內還無法做到全面實施，因此可先在大客流風險較大的常態(tài)大客流車站優(yōu)先建設智慧車站。

從大客流管控的角度對智慧車站建設的先后順序提出如下建議：優(yōu)先在對外交通樞紐站、大型換乘站以及車站客流壓力等級較大的車站進行先期試點；其次考慮站臺和換乘通道客流壓力等級較大的車站。對于客流壓力較小、近幾年客流發(fā)展穩(wěn)定的車站，從成本角度考慮，不建議進行智慧車站建設。

4 結語

基于智慧車站的客流監(jiān)測系統(tǒng)能夠微觀上了解車站各瓶頸點客流壓力的具體情況，幫助車站進行精細化管理；同時，通過一定的評估規(guī)則，建立城軌車站客流壓力分級系統(tǒng)，可以更加精準了解不同客流狀態(tài)下的壓力水平，解決了以往車站管理者面對車站大客流時，知道客流擁擠但并不知道擁擠程度的難題，為車站優(yōu)化資源配置、提高運營管理水平提供了有效支撐。