郭婧

摘 要：近年来，地铁发展迅猛，大、中城市已实现网络化运营模式，客流量大幅增加使地铁站人满为患，特别是早晚高峰及大型活动时尤为明显。地铁站厅内设施布置很大程度影响着行人走行特性，不合理的站厅设施布置是造成拥堵与阻塞的原因之一。本文基于Anylogic软件，提出平均排队长度和客流密度两个评价指标，以深圳竹子林站为例，建立站厅层设施布置仿真模型，进行模拟仿真，得出结果并分析竹子林站厅设施布置缺陷，提出优化方案并进行验证，结果显示，优化后大大减缓站厅拥堵状况，为以后站厅设计带来一定启示和价值。

关键词：地铁;Anylogic;站厅设施布置;仿真优化

中图分类号：U231.4 文献标识码：A

0 引言

作为城市公共交通的中流砥柱，地铁承担着重要的客流运输任务，客流的大规模增长暴露出地铁运营中的各种问题，其中，地铁站厅层设施布置不合理现象尤为凸显，结果将导致站厅层设备设施利用率不足、不合理流线导向造成客流堆积甚至客流冲突，因此，对地铁站厅层设备设施布置的合理化研究十分重要。

1 地铁站厅设施布置仿真软件及客流流线分析

1.1 Anylogic仿真软件简介

Anylogic仿真软件支持多种方法联合建模，是一个专业、虚拟的环境，帮助快速构建设计系统进行仿真。本文利用Anylogic搭建虚拟地铁站厅仿真环境，基于社会力模型进行仿真建模，使得仿真更加接近现实[1-2]。

1.2 城市轨道交通客流流线分析

地铁客流流线分为进站、出站及换乘流线。进站乘客进入站厅后根据不同目的产生分流;换乘乘客在站厅与进站乘客合流;出站乘客从不同出入口出站，形成出站客流分流，不同线路的乘客下车后，若选择相同出站口，又会形成合流[4-6]。

2 评价指标的建立

乘客走行情况是判断站厅层设施布置是否合理的重要指标，行人走行评价指标有行人平均行程时间、行人平均延误时间、设施设备利用率等，本文通过德尔菲法，确认以“客流密度”和“平均排队长度”作为评价指标，该指标可较好体现设施设备布置的合理性[3]。

2.1 客流密度

客流密度是指在单位时间内，单位面积中的平均人数的多少。当客流密度S达到临界点，易造成拥挤、堵塞甚至威胁到乘客安全。

（1）

式中，N为竹子林站通过某区域（如售检票区、安检区及楼梯自动扶梯区）1小时的总人数;t为单位时间;S为区域面积。

2.2 平均排队长度

平均排队长度L。指在单位时间内，主干流线上排队长度的均值，若平均排队长度过长，应增加服务窗口，若排队长度过短，设备利用率达不到要求[7-10]。

（n=1，2，3……） （2）

3 深圳地铁竹子林站站厅层概况

竹子林站站厅分为付费、非付费区，出入口A进入站厅处有4台自动售票机，右方有1台安检设备，右前侧设有人工售检票及询问处，右侧入站有5台闸机;出入口B1进入站厅处右方有2台自动售票机，左方设有安检设备1台，左前侧设人工售检票及询问处，左方入站3台闸机;进出站口B2处进站，左侧靠墙里端有3台自动售票机，靠近出口处有2台自动售票机，1台安检设备，有4处进站闸机，分别为3、4、1、7台。站厅内有两组楼梯，两端开口，2台自动扶梯从站厅到站台，4台自动扶梯从站台到站厅，左侧有2个出站口，分别设5、6台闸机，下侧有2个出站口，分别设3、5台闸机，右侧1個出站口，设6台闸机，具体如图1所示。

4 仿真模型建立及结果分析

4.1 仿真模型的建立与实验

4.1.1 构建仿真模型

将平面图导入Anylogic软件，根据设施设备数量及位置，设置模块元素，包括闸机、楼扶梯、安检等，如图1所示。

4.1.2 客流流线设定

建立站厅客流流线，以出入口A的客流流线为例，乘客从A出入口进入车站，到达站厅层，有3类乘客，第1类选择自动售票机买票，第2类选择人工问询处买票，第3类不买票持地铁卡进站，过安检后选择入站闸机进站到达付费区，选择乘坐电梯或楼梯进入站台层。

4.1.3 仿真参数设定

对深圳竹子林站进行高峰期1小时调研，结果显示，在高峰小时竹子林站出入站口A、B1、B2客流约为2 120人/小时、1 980人/小时、2 220人/小时，行人走行步长设置为0.3 m/s。

各设施设备时间参数的设置分别为：自动售票机12 s～

15 s，人工售票询问处6 s～10 s，安检6 s～7 s，进出站闸机1 s

～3 s，楼梯5 s～6 s，自动扶梯7 s～8 s。

4.2 结果分析与评价

4.2.1 基于客流密度评价指标分析

利用Anylogic软件中密度函数得到各出入站口、安检处和自动售票机处客流密度折线图，横坐标为仿真时间（s），纵坐标为密度（人/平方米），如图2至图5所示：

由图2至5可知，在出入站口的闸机处的客流密度相对流畅，出站平均客流密度为0.789人/平方米，入站平均客流密度为0.498人/平方米。“安检1”处和“自动售票机3”处的客流密度较大，平均客流密度分别为2.365人/平方米和1.108人/平方米。

4.2.2 基于平均排队长度评价指标分析

通过仿真，统计出各设施平均排队长度如表1至表4所示：

由表1至表4可知，出入站平均排队长度很短，设施设备利用率低，可适当减少闸机数量提高利用率。安检平均排队长度较出入口处平均排队长度高，最高达到13人排队，应采取适当增加服务线，移动位置等优化措施。自动售票机3处排队长度达12人，可适当增加售票机满足需求。

4.3 仿真优化

4.3.1 改进意见

根据仿真结果，对深圳竹子林站的改进的方案如下：

（1）减少西北角自动售票机1台，降低运营成本，在自动售票机3处增加1台自动售票机，命名为“自动售票机”。把自动售票机2处的自动售票机移动至东北角，减少乘客走行时间，使乘客购票更加便利。

（2）减少入站1闸机数一个，将入站1和3闸机的位置移动，减少

出站2处的闸机数两个，取缔入站5的闸机，减少运营成本。

（3）在安检1处增加一条安检服务线，缓解此处安检造成的排队及拥堵情况，将安检和安检1向前移动，增加乘客进站所需空间面积。

4.3.2 优化结果分析

优化后进行优化仿真，得到出入站、安检机自动售票机客流密度，如图6至9所示：

由图6至图9可知，优化后出入站平均客流密度与之前相当。“安检1”处和“自动售票机3”处的客流密度从2.365人/平方米降到1.892人/平方米，1.235人/平方米降到1.108人/平方米，拥堵情况得到缓解。

优化后的排队长度见表5至表8所示：

由表5至表8可知，安检平均排队长度明显降低，安检1处从13人排队降到5人，自动售票机利用率得到提高。

5 结语

以平均排队长度和客流密度为指标，利用Anylogic软件，选择高峰1小时对竹子林站站厅层进行仿真建模，分析发现站厅部分自动售票机、安检处、闸机处设施设备设置不合理，造成客流积压与拥堵的现象，对此提出优化措施，进行优化后仿真，对比得到较好的仿真结果，通过分析及优化，可减缓站厅拥堵状况，提高地铁服务水平，为地铁站厅层设施设备布置提供依据，并为站厅设计带来一定启示和价值。

参考文献：

[1]张义然.基于社会力模型的地铁换乘站乘客流线设置合理性研究[D].西南交通大学，2014.

[2]陳立扬，宋瑞，李志杰，等.基于Anylogic的地铁站站厅层设施布置仿真研究[J].轨道交通，10，3963/j.issn 1674-4861.2013.05.004.

[3]陈建宇.基于Anylogic的成都北站铁路客流换乘城市轨道交通仿真研究[D].成都：西南交通大学，2014.

[4]陈利红.基于Anylogic的城市轨道交通换乘站仿真研究[D].长安大学，2015：44-68.

[5]尹玉龙.地铁车站超大客流流线设计与优化[D].西南交通大学，2013：9-10.

[6]谢冰如.大型高速铁路客运站客运设施配置及流线优化仿真研究[D].西南交通大学，2015：14-18.

[7]王子甲.基于行人仿真的轨道交通车站设施规模及布局研究[D].北京交通大学，2013：29-33.

[8]吴先宇.城市轨道交通枢纽设施配置适应性分析及仿真优化方法[D].北京：北京交通大学，2010.

[9]丁青艳，王喜富，单庆超，等.轨道交通行人流运动建模及仿真[J].交通运输工程与信息，2011.

[10]刘明姝，张国宝.基于排队系统的城市轨道交通进站检票机配置[J].城市轨道交通研究，2005.