陳伽申 蒲 琪 涂穎菲

(1.同濟(jì)大學(xué)鐵道與城市軌道交通研究院,201804,上海;2.上海軌道交通檢測技術(shù)有限公司,200331,上海∥第一作者,碩士研究生)

城市軌道交通乘客上下車行為與停站時(shí)間研究*

陳伽申1蒲 琪1涂穎菲2

(1.同濟(jì)大學(xué)鐵道與城市軌道交通研究院,201804,上海;2.上海軌道交通檢測技術(shù)有限公司,200331,上?！蔚谝蛔髡?碩士研究生)

乘客的上下車時(shí)間是城市軌道交通列車停站時(shí)間的重要組成部分,而列車停站時(shí)間關(guān)系到軌道交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率。以上海軌道交通1號線彭浦新村站、2號線南京東路站為背景,結(jié)合實(shí)地?cái)?shù)據(jù)采集,分析不同客流特征下的乘客上下車行為;通過多元線性回歸模型指出了乘客上下車混行對上下車時(shí)間的影響。通過定量指標(biāo)的計(jì)算,對列車停站時(shí)間的組成進(jìn)行分析,指出了運(yùn)營管理中應(yīng)關(guān)注無效停站時(shí)間在列車停站時(shí)間中過長的問題，提出在保證乘客有足夠的時(shí)間完成上下車的前提下，盡量縮短列車的無效停站時(shí)間，從而提高城市軌道交通運(yùn)行效率的建議。

城市軌道交通; 乘客上下車行為; 列車停站時(shí)間

First-author′s address Insititute of Rail Transit, Tongji University, 201804,Shanghai,China

乘客的上下車時(shí)間是城市軌道交通列車停站時(shí)間的重要組成部分,對乘客上下車行為與時(shí)間特點(diǎn)的把控，將直接影響列車停站時(shí)間的確定，從而對城市軌道交通運(yùn)營組織管理產(chǎn)生影響。因此，在城市軌道交通運(yùn)行圖編制與修改工作中,分析乘客上下車行為特征、分析與改進(jìn)現(xiàn)有停站時(shí)間設(shè)置,對提高城市軌道交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率有重要意義。

目前，國內(nèi)外針對城市軌道交通乘客上下車行為與列車停站時(shí)間的研究已形成一定的成果。國外開展此研究最早的是Kraft(1975)[1],他指出列車停站時(shí)間主要受上下車乘客數(shù)與列車車廂內(nèi)擁擠度影響。文獻(xiàn)[2]指出了不同的列車車型對乘客上下車時(shí)間的影響。文獻(xiàn)[3]以荷蘭軌道交通為背景,分析了乘客在站臺上不同的空間分布形式、不同的運(yùn)營時(shí)間段和站臺的物理空間形狀等因素對列車停站時(shí)間的影響。文獻(xiàn)[4]針對乘客的上下車行為進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)乘客的上下車時(shí)間和乘客數(shù)量呈線性關(guān)系,與車廂內(nèi)擁擠度呈非線性關(guān)系。美國交通運(yùn)輸研究委員會(TRB)編寫的《公共交通通行能力與服務(wù)質(zhì)量手冊》(Transit Capacity and Quality of Service Manual)[5]針對軌道交通停站時(shí)間的估計(jì)與評價(jià)提出了相關(guān)的定量分析方法。

國內(nèi)學(xué)者針對該領(lǐng)域的研究主要有:文獻(xiàn)[6]以北京地鐵作為觀測對象,得出了乘客上下車時(shí)間與上下車乘客數(shù)的回歸模型,并基于實(shí)測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行修正,最終得到軌道交通停站時(shí)間的修正模型。文獻(xiàn)[7]以車站客流組織方法評價(jià)為目的,對北京軌道交通乘客上下車行為進(jìn)行仿真分析。文獻(xiàn)[8]運(yùn)用方差分析法對影響地鐵乘客上下車效率的因素進(jìn)行了定量研究,得到當(dāng)前的主要影響因素是人為因素。文獻(xiàn)[9]在研究地鐵站內(nèi)乘客疏散時(shí)間時(shí)對乘客下車時(shí)間進(jìn)行分析,建立了單門乘客下車時(shí)間與下車乘客人數(shù)的冪函數(shù)關(guān)系。文獻(xiàn)[10]研究城市軌道交通乘客上車的時(shí)間規(guī)律,建立了分段形式的乘客上車時(shí)間模型。

綜合國內(nèi)外相關(guān)的研究發(fā)現(xiàn),對城市軌道交通乘客上下車行為與列車停站時(shí)間的研究通常采取實(shí)測數(shù)據(jù)分析與仿真模型建立兩種方法。然而，實(shí)測數(shù)據(jù)分析法往往基于乘客完全遵守先下后上的假設(shè),與實(shí)際運(yùn)營情況有一定的出入;仿真模型法雖然能對該問題進(jìn)行更加微觀細(xì)致的分析,但仿真模型在實(shí)際運(yùn)營中的適用性上有一定的不足。本文基于現(xiàn)場站臺視頻資料的采集與處理，獲得乘客上下車階段流動率、上下車人數(shù)等基本信息，探究乘客上下車時(shí)間的行為特征之間的關(guān)系。同時(shí)，以此為基礎(chǔ)，獲取列車停站時(shí)間組成，采用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析，指出目前軌道交通運(yùn)營管理方面的問題。

1 分析數(shù)據(jù)采集

本研究以上海軌道交通1號線彭浦新村站和2號線南京東路站為背景,對彭浦新村站2015年10月19—23日下行早高峰(7:30—8:30)和上行晚高峰(17:00—18:30)、南京東路站2015年10月12—16日上下行早晚高峰的站臺監(jiān)控視頻進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,得到乘客上下車行為與列車停站數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

根據(jù)對現(xiàn)場視頻監(jiān)控資料的觀測,南京東路站與彭浦新村站在工作日早晚高峰時(shí)間的客流特征有明顯的區(qū)別：南京東路站兩個(gè)方向早晚高峰時(shí)段的上下車客流分布比較平均,下車人數(shù)約占到上下車總乘客數(shù)的50%～55%；彭浦新村站上行晚高峰時(shí)段下車乘客數(shù)遠(yuǎn)大于上車乘客數(shù)(下車乘客數(shù)約占上下車總乘客數(shù)的85%),下行早高峰時(shí)段上車乘客數(shù)遠(yuǎn)大于下車乘客數(shù)(上車乘客數(shù)約占上下車總乘客數(shù)的94%)，且彭浦新村站客流在早晚高峰的方向不均勻性明顯,即上行早高峰與下行晚高峰時(shí)段客流壓力遠(yuǎn)小于上行晚高峰與下行早高峰時(shí)段。因此，本文在樣本選取與數(shù)據(jù)分類時(shí),將彭浦新村站上行晚高峰與下行早高峰分開統(tǒng)計(jì)，而南京東路站兩個(gè)方向與時(shí)間段不作分開統(tǒng)計(jì),以此保證數(shù)據(jù)樣本的代表性。

2 乘客上下車行為分析

2.1 不同客流規(guī)模與客流特征下的乘客流動率分析

乘客上下車行為分析針對單門乘客進(jìn)行,采用乘客流動率作為描述乘客上下車行為速率的指標(biāo)。其計(jì)算方法如下:

(1)

表1為不同客流特征下南京東路站和彭浦新村站乘客上下車流動率，可以看出,彭浦新村站上行晚高峰時(shí)段,乘客上下車的流動速度最快,而彭浦新村下行早高峰時(shí)段,乘客上下車流動速度最慢。這是因?yàn)楫?dāng)上車乘客數(shù)遠(yuǎn)大于下車乘客數(shù)時(shí),車廂內(nèi)外擁擠度較大,乘客順利上車需要的時(shí)間較長。反之，當(dāng)下車乘客數(shù)遠(yuǎn)大于上車乘客數(shù)時(shí),車廂內(nèi)外擁擠度小,乘客上下車受到的干擾較小，步行速度較快。

表1 不同客流特征下乘客上下車流動率

由于彭浦新村站的數(shù)據(jù)樣本中客流具有明顯的單向性,故上下車乘客出現(xiàn)混行(同一時(shí)間段內(nèi)乘客上車與下車行為同時(shí)發(fā)生)現(xiàn)象的比例較小(出現(xiàn)混行的樣本約占總樣本量的22%),而南京東路站上下車乘客數(shù)量分布比較均勻,出現(xiàn)上下車混行現(xiàn)象的頻率較高(出現(xiàn)混行的樣本約占總樣本量的75%)。故以南京東路站為研究對象,分析在不同上下車乘客數(shù)量下,混行現(xiàn)象對乘客流動率的影響。有混行和無混行情況下的乘客上下車流動率如表2、3所示。

由表2、表3可知,隨著上下車人數(shù)的增加,乘客的步行速度隨之上升;對于乘客上車與下車流動率,混行現(xiàn)象將減緩乘客的步行速度,而對于乘客上下車流動率,混行現(xiàn)象在一定程度上提高了上下車乘客整體的通行效率。

表2 不同客流規(guī)模下乘客上下車流動率(存在混行)

表3 不同客流規(guī)模下乘客上下車流動率(不存在混行)

2.2 回歸分析

國內(nèi)外針對軌道交通乘客上下車時(shí)間的研究發(fā)現(xiàn),乘客的上下車時(shí)間與上下車人數(shù)呈線性關(guān)系。本文將下車人數(shù)(A)和上車人數(shù)(B)分為非混行人數(shù)(A1和B1)與混行人數(shù)(A2和B2)兩部分,采用線性回歸方法,分析乘客人數(shù)與上下車時(shí)間(TA,TB,T)之間的關(guān)系。選取判定系數(shù)R2、顯著性指標(biāo)(Sig)與赤池信息準(zhǔn)則(AIC)作為評判指標(biāo),考察模型擬合質(zhì)量以及是否出現(xiàn)過度擬合現(xiàn)象?；貧w分析結(jié)果如表4所示。

由表4可以看出,模型分組2中,A2(B2)的系數(shù)均大于A1(B1);除了上下車總時(shí)間模型,模型分組2在擬合優(yōu)度與過度擬合指標(biāo)上均優(yōu)于模型分組1；對于上下車總時(shí)間模型,模型分組1和2中的AIC指標(biāo)相差極小(小于1)。由此可知,上下車乘客數(shù)量對乘客上下車時(shí)間的影響，混行階段大于非混行階段。

表4 回歸分析結(jié)果

3 列車停站時(shí)間分析

列車的停站時(shí)間一般包括列車開關(guān)門作業(yè)時(shí)間、站臺清空時(shí)間、上下車結(jié)束至列車關(guān)門時(shí)間及車門關(guān)閉后的列車起動時(shí)間。其中,站臺清空時(shí)間對軌道交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率有著最大的影響。對一個(gè)成熟高效的軌道交通系統(tǒng)來說,站臺清空時(shí)間在滿足乘客上下車需求的同時(shí)，應(yīng)盡量減小車廂內(nèi)乘客的等待時(shí)間。由于列車開關(guān)門作業(yè)時(shí)間與車門關(guān)閉后列車的起動時(shí)間一般較為固定,且僅受系統(tǒng)設(shè)備性能的影響,故本文重點(diǎn)關(guān)注停站時(shí)間中站臺的清空時(shí)間和乘客上下車結(jié)束至車門關(guān)閉之間的時(shí)間。南京東路站、彭浦新村站列車停站時(shí)間組成見表5。

從表5中可以看出,南京東路站和彭浦新村站早晚高峰時(shí)段的平均站臺清空時(shí)間均小于乘客上下車結(jié)束至車門關(guān)閉之間的時(shí)間,且站臺清空時(shí)間占整個(gè)停站時(shí)間的比例均小于30%,極端情況下僅有18.1%(彭浦新村站下行早高峰)。城市軌道交通車站高峰小時(shí)客流壓力大,站臺滯留情況時(shí)有發(fā)生,列車無效停站時(shí)間(列車關(guān)門后滯留在站臺的時(shí)間)過長將導(dǎo)致乘客等待時(shí)間與出行延誤的增加,影響軌道交通系統(tǒng)的通行能力與運(yùn)輸效率。而世界上發(fā)展較為成熟的軌道交通系統(tǒng),如加拿大的多倫多與日本的東京,列車的有效停站時(shí)間占總停車時(shí)間的比例可達(dá)到60%甚至更高[6]。

表5 列車停站時(shí)間組成

在實(shí)際運(yùn)營管理過程中,為使系統(tǒng)能對一些微小的運(yùn)營誤差進(jìn)行調(diào)整,編制列車運(yùn)行圖時(shí),常在列車最小控制發(fā)車間隔與列車停站時(shí)間之間加入一定的運(yùn)營裕量。《公共交通通行能力與服務(wù)質(zhì)量手冊》提出了一種基于實(shí)測數(shù)據(jù)的運(yùn)營裕量計(jì)算方法,并以列車的發(fā)車間隔變異系數(shù)為考量系統(tǒng)服務(wù)可靠度的指標(biāo),以綜合評價(jià)系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量[5]。具體計(jì)算方法如下[5]:

(2)

(3)

式中:

TEM——運(yùn)營裕量;

Mi——發(fā)車間隔均值;

Md——停站時(shí)間均值;

Dd——停站時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差;

CI——控制發(fā)車間隔;

Cv——發(fā)車間隔變異系數(shù);

Di——發(fā)車間隔標(biāo)準(zhǔn)差。

根據(jù)式(2)、(3),對彭浦新村站和南京東路站運(yùn)營裕量與可靠度指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見表6。

表6 運(yùn)營裕量與可靠度指標(biāo)計(jì)算

由表6可以看到,南京東路站上下行早高峰時(shí)段和彭浦新村站下行早高峰時(shí)段的估計(jì)運(yùn)營裕量值為負(fù)值,且其對應(yīng)的可靠度指標(biāo)相對較大,這表明由于列車發(fā)車間隔時(shí)間值的離散性較大,降低了系統(tǒng)服務(wù)的可靠度,同時(shí)也導(dǎo)致系統(tǒng)無法留出足夠的運(yùn)營裕量對可能發(fā)生的微小運(yùn)營偏差進(jìn)行自調(diào)節(jié);而彭浦新村站上行晚高峰時(shí)段的運(yùn)營裕量遠(yuǎn)大于列車的停站時(shí)間,這將造成一部分乘客出行延誤的增加。根據(jù)美國交通運(yùn)輸研究委員會的調(diào)查,北美許多軌道交通系統(tǒng)在保證列車服務(wù)高可靠度的同時(shí),系統(tǒng)也預(yù)留了適當(dāng)?shù)倪\(yùn)營裕量,如加拿大溫哥華的軌道交通系統(tǒng),其平均發(fā)車間隔為160 s,Cv=0.086 1，并預(yù)留了約50 s的運(yùn)營裕量[5]。

4 結(jié)語

本文從分析乘客上下車行為入手,對乘客上下車時(shí)間與列車停站時(shí)間進(jìn)行了建模與實(shí)例分析,主要包括:

(1) 通過對實(shí)地?cái)?shù)據(jù)的采集,分析了不同客流特征下的乘客流動率特征,發(fā)現(xiàn)當(dāng)上車乘客數(shù)遠(yuǎn)大于下車乘客數(shù)時(shí),乘客上下車步行速率最慢,而當(dāng)下車乘客數(shù)遠(yuǎn)大于上車乘客數(shù)時(shí),乘客上下車步行速率最快;(2) 分析乘客上下車混行行為對上下車時(shí)間的影響,建立多元線性回歸模型,發(fā)現(xiàn)乘客的混行會對上下車時(shí)間產(chǎn)生顯著影響,而在相關(guān)研究中乘客完全遵守先下后上原則的假設(shè)會對分析結(jié)果帶來一定的誤差;

(3) 分析了列車停站時(shí)間的組成,以及在實(shí)際運(yùn)營過程中出現(xiàn)的無效停站時(shí)間過長對系統(tǒng)運(yùn)行效率的影響,并采用《公共交通通行能力與服務(wù)質(zhì)量手冊》的計(jì)算方法對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到運(yùn)營裕量的估計(jì)值,從而找出實(shí)際運(yùn)營中服務(wù)可靠度較低、運(yùn)營裕量不足的問題。

本文研究基于上海軌道交通的運(yùn)營現(xiàn)狀,也可為其他地鐵線路的規(guī)劃、建設(shè)與運(yùn)營管理起到借鑒作用。例如，確定或調(diào)整列車在某車站的停站時(shí)間時(shí),不但要考慮該車站的客流規(guī)模,也要考慮其特定的客流特征,在保證乘客有足夠的時(shí)間完成上下車的同時(shí),盡量縮短列車的無效停車時(shí)間,以保證系統(tǒng)的運(yùn)行效率；在運(yùn)營管理工作中應(yīng)保障列車正點(diǎn)率,以提高運(yùn)輸效率與服務(wù)可靠度,同時(shí)為系統(tǒng)留出足夠的運(yùn)營裕量。

[1] KRAFT,W H.An Analysis of the Passenger Vehicle Interface of Street Transit Systems with Applications to Design Optimization [D].New Jersey:New Jersey Institute of Technology,1975:195-199.

[2] HEINZ W.Passenger service times on trains-theory,measurements and models[D].Stockholm:Royal Institute of Technology,2003.

[3] WIGGENRAAD,B L.Alighting and Boarding Times of Passengers at Dutch Railway Stations[R].Delft ：Trail Research School,Delft University of Technology,2001.

[4] PUONG A.Dwell time Model and Analysis for the MBTA Red Line[R].Boston:Massachusetts Institute of Technology,2000.

[5] Transportation Research Board.Transit Capacity and Quality of Service Manual[S].Washington DC:Transport-ation Research Board,2003.

[6] 張碧純,盧弋.城市軌道交通停站時(shí)間建模研究 [J].交通與運(yùn)輸,2001(2):48—52.

[7] ZHANG Q,HAN B M,LI D W.Modelling and simulation of passenger alighting and boarding movement in Beijing metro stations[J].Transportation Research Part C,2008,10:635-649.

[8] 韓宇,韓寶明,李得偉.地鐵站乘客上下車效率因素影響分析[J].城市軌道交通研究,2007(7):43-46.

[9] 陳紹寬,李思悅,李雪,等.地鐵車站內(nèi)乘客疏散時(shí)間計(jì)算方法研究[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2008,8(4):101-107.

[10] 曹守華,袁振洲,趙丹.城市軌道交通乘客上車時(shí)間特性分析及建模[J].鐵道學(xué)報(bào),2009，31(3)：89-93.

On the Relation between Passenger Boarding Behavior and Train Dwelling Time

CHEN Jiashen, PU Qi, TU Yingfei

Passenger boarding time is a key factor to affect train dwelling time, the latter has great impact on the efficiency of rail transit system. Taking 2 Shanghai urban rail transit stations on Line 1 and Line 2 respectively as the study object, and through on-site observation, the passenger boarding behavior data according to different passenger flow characteristics are collected, the impact of passenger interweavement on alighting & boarding time is analyzed by using the linear regression model. Additionally, components of train dwelling time are analyzed through some quantitative indicators, corresponding shortcomings in daily operation are pointed out to ensure sufficient boarding time for passengers and shorten the invalid dwelling time of train.

urban rail transit; passenger boarding behavior; train dwelling time

*國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAG19B01);上海市科學(xué)技術(shù)委員會科研計(jì)劃項(xiàng)目(15DZ1204304)

U 293.6

10.16037/j.1007-869x.2017.01.014

2016-04-01)