基于Anylogic的地铁车站集散能力仿真分析评估

李洪旭，李海鹰，樊 校，许心越

（1.北京交通大学 交通运输学院，北京100044；2.中铁特货汽车物流有限责任公司，北京100070）

AnyLogic仿真软件是一个专业虚拟原型环境，用于设计离散、连续和混合行为的复杂系统。利用AnyLogic实现地铁车站设备设施的建模，通过设计不同的仿真场景，对乘客在车站内的集散过程进行仿真，研究车站设备设施的利用情况并分析评估，为轨道交通车站的优化设计提供支持。

1 地铁车站乘客集散过程建模分析

1.1 车站设施

城市轨道交通车站内部设施由交通工具服务设施、乘客服务设施和信息诱导设施3部分组成，它们相互制约、相互协调，充分发挥各自的功能和优势，使系统达到整体功能的最优化，为实现出行者乘行舒适、安全快捷的目标而服务。本文仿真研究的主要设施是交通工具服务设施和乘客服务设施，见图1。

图1 城市轨道交通车站内部设施

1.2 行人及车流参数确定

行人的宏观交通行为是大量的行人在某一时段某一区域内所呈现的速度、流量、密度之间相互关系的集体特性。行人流的宏观输入参量主要包括速度、人群、来源等。

在设置人群参数时按社会关系分为上学、上班、购物以及其他4组人群，对应Anylogic软件里的行人流，通过设置不同速度对其进行分类。根

据调查统计，各组行人的速度参数如表1。

表1 不同人群速度

不同时间段各类人群的比例如表2。

表2 不同人群比例

当行人经过扶梯或者排队进站时会不自觉地形成临时群，这时需对行人进行统一分类，也就是区别于行人在流动中的属性，而4组人群在排队处或者扶梯处所表现的特性大体没有区别，所以当4组行人流经过排队区域或扶梯区域要统一进行参数设置。针对各个工作区域的特点定义人群的停留时间分别为：售票口5 s，自动售票机8 s，进站闸机3 s。

按照不同时段的客流量确定列车间隔时间，早晚高峰3 min，非高峰5 min。

2 地铁车站乘客集散过程仿真建模

2.1 系统中的对象

对象类构成地铁车站模型的基本元素包括行人产生源、车流、售票系统、进站排队系统等。行人产生源主要是行人模拟的产生点，运用Anylogic中的source组件来实现，产生行人的位置在进站口及换乘口，产生客流量主要根据调查的数据来确定。

2.2 系统中的模块及其运行流程

系统中的资源网络模块主要用于模拟车站乘客集散过程中车站设备的利用情况；流程处理模块主要是为了模拟乘客集散的具体处理过程；动画模块则是为了直观的反应客流在车站内移动的情况。

资源网络模块主要包括进站乘客流程及出站乘客流程，如图2和图3。

流程处理模块对车站集散系统的基本功能进行模拟，主要有行人流与列车流，行人流又包括进站流及出站流。根据资源网络模块对进出站乘客流程的分析在软件中嵌入对象如图4。

图2 进站乘客流程

图3 出站乘客流程

图4 软件客流进站模块

动画模块可以结合网络模块实现车站乘客集散实际过程的直观再现。这个模块主要运用Anylogic的Group来构建动画组，分别定义各个分区节点（包括通道、安检区、进站区、出站区、换乘区、候车区等）的位置以及行人的流线，再将其加入Group，在Network中定义动画网络。

3 车站集散能力评估与分析

3.1 车站集散能力评估指标

（1）乘客空间占用量

通过计算出相应设施的乘客空间占用量，评估设施服务水平。服务水平是疏散效率和步行舒适度的综合评价，通常使用单个行人能够使用的空间面积来表示，随着密度的增大，服务水平逐渐下降。

（2）设施平均排队长度

此项指标主要考虑客流在安检口、进出站闸机等设施的等待队列，可以反应进出站、检票等资源是否足够。

L队=∑L队,i/Ni

式中：Ni为仿真时间的取值时刻点总数；L队,i为第i个时刻点的客流排队长度。

3.2 车站集散能力仿真评估

宣武门站是北京地铁2号线与4号线的交汇点，共有8个出口。

实际调研观察，宣武门车站各个时段的设备利用程度有很大的区别，所以本文分别针对不同时段对设施的利用情况进行分析评估。

3.2.1 非高峰期集散能力评估

非高峰时段，进出站乘客的数量很少，进出站设备的利用率较小，安检区域及闸机的排队区域不存在乘客拥挤现象，而大量的换乘乘客占据着换乘区域的设施，所以主要分析换乘设施的使用情况。实验中将换乘区域面积设置为10m2，对换乘出口的排队队列情况进行统计，图5为非高峰期仿真场景及统计结果。

图5 非高峰期换乘客流展示

图6 换乘口区域客流统计

图6中在没有列车经过时，换乘口设定区域的人数为0，当列车到达时，大量乘客涌向换乘口，区域的人数统计量上升，从第4 min开始，区域人数呈上升趋势，上升到第5 min时人数达到这一阶段的高峰，之后人数开始下降，最终客流疏散结束，整个过程大概持续2 min，在这个过程中，区域的人数变化如表3。

表3 换乘口区域服务情况

非高峰期时段到达车流保持在一个较低的水平，给乘客很多的换乘时间，但当两个方向的车流同时到达车站时，乘客数量会大大增加，在仿真的30 min～45 min时间段，由于两个方向的列车同时到达，客流量明显增多，所以客流的疏散时间延长，而且客流的高峰值增大为14人，此时客流空间占有量为0.7m2/人，呈现拥挤状态，这时换乘口疏散能力的服务水平等级下降，但并没有达到阻滞状态，所以在非高峰期，换乘口乃至整个车站的集散能力一定程度上能满足客流量的变化。

3.2.2 高峰期集散能力评估

高峰期时段上班、上学等人群大量涌入地铁车站，使得站内客流大大增多，对车站的集散设施提出了更高要求。图7为进站客流经过安检区域、自动售票机区域以及人工售票区域的排队情况。

图7 进站各区域客流统计

经过统计可得出安检口的乘客平均排队人数为9人；自动售票机的乘客平均排队人数为5人；人工售票区的乘客平均排队人数为1人。在客流量增多时，安检处的排队人数处于拥挤的状态，实验中最高值达到15人，形成这一情况的原因主要是安检机的数量只有1台，而且位于一个进站口的尽头处，这一侧的乘客需绕到另一侧才能经过进站闸机进站，在这个过程中，乘客的不必要路径较多，使设施的集散能力不能发挥到最大。

应用软件建立另一场仿真场景，同时放入进站客流及出站客流，图8为进站客流经过安检区域与出站客流经过出站闸机区域的排队情况。

图8 进出站各区域客流排队统计

鉴于进出站口设施的布置情况，进站区域的数据采集处为安检机前的排队区域，乘客平均排队人数为5人；出站闸机区域处的乘客平均排队人数为9人。出站闸机前的排队人数是随着列车流的到达呈现上升和下降的趋势，列车到达时，大量乘客涌向出站闸机，最高人数达到12～14人不等，使区域的乘客空间占有量减少，呈现拥挤状态，随着乘客的疏散，区域人数开始下降，最终趋近于自由或半自由状态。

4 结束语

从上述仿真结果来看，车站存在一些问题，例如设施布置不合理，设备利用情况不充分等。针对车站提出的2点优化：（1）将安检机布置在与进出站闸机距离较远的位置，使三者间的干扰减少，提高客流集散能力。（2）适当增设闸机、安检机及售票机的数量提高车站客流集散能力。闸机应尽量选择布置在与进站通道的水平线距离较远的位置，这样可以起到缓冲的效果。

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