行人仿真技术在客运站客运设备配置中的应用

何飞龙，刘启钢

（1.成都铁路局 重庆车站，重庆 401120；2. 中国铁道科学研究院 运输及经济研究所，北京 100081）

节假日车站客流集中，组织难度较大。如何提高车站客运设备配置效率，保障车站安全运转是一个重要问题。国内学者在该领域进行了广泛研究，研究成果可分为以下几个方面：旅客流线优化和评价方面，提出车站节假日客流高峰组织措施[1]，建立了旅客流线评价指标和评价方法[2]，采用数据包络分析和模糊综合评价给出了服务水平的计算方法[3]；车站应急疏散组织管理方面，探讨了在复杂环境中的旅客应急疏散措施[4]；设备能力计算方面，给出检票口设计能力参考值[5]、自动扶梯的设计能力参考值[6]、中小型高速铁路客运站安检设备和检票设备计算参数[7]。在这些成果中，还没有学者针对验证、安检设备数量配置运用行人仿真技术进行研究，尤其是在春运中采用静态公式计算结果准确性较差，导致设备、人员浪费较大。本文运用行人动态仿真技术，实现车站高峰客流的动态仿真，并通过排队人数确定设备配置方案的合理性，从而确定验证、安检设备数量需求。

1 经验公式计算方法及不足

1.1 经验公式

“春运”验证、安检设备及人员数量计算，是采用经验公式进行匡算的[8]。这种方法的主要优点是计算简便、易于操作，其缺陷在于设备配置的数量是根据静态经验公式计算，因为计算过程没有考虑旅客进站过程的动态波动，因此，验证、检票数量较大富余，保证通过能力。其计算方法如下：

n验证为验证口数量，单位：个；

N为高峰小时客流总量，单位：人次；

v为验证平均通过速度，单位：s/人，按照实名制培训教材，广铁集团公司验证检票时间以20 s/人进行预算，成都铁路局以25 s/人进行预算；

l员工通道为职工及重点旅客进出通道数量，一般取3～5个。

另外，安检设备配置数量的计算方法与验证基本相同，区别在于2点：不用专门考虑员工通道；其平均通过速度不同，根据统计数据而定。

1.2 经验公式存在的不足

通过对上文提及的验证设备和安检设备数量配置经验公式的分析，可以看到计算方法中存在3个方面的问题：（1）高峰时间内客流按照均匀分布到达，未能反映客流的波动性；（2）静态公式计算忽略了客流对验证设备、人员的动态需求，采用取上限方法匡算设备、人员必然造成资源浪费；（3）该公式以铁路局为单位设置通过能力参数，忽略了不同车站、不同客流的差异性。

以重庆北站为例，2010年重庆北站运行图数据，12：30～13：30为高峰，开出6列，估算发送旅客10 000人，设计70个验证口。实际高峰客流5 000人，重庆北站的验证口在人员操作不熟悉的情况下约30个验证口就能满足需要。

2 设备配置的仿真计算方法研究

针对公式计算方法存在的不足，本文基于行人仿真技术，研究提出车站验证、安检设备配置仿真计算方法。该方法利用计算机技术，建立车站电子仿真模型，对旅客的行为进行仿真，利用排队长度指标判断不同仿真方案的优劣，从而确定经济、合理的设备配置方案。车站行人仿真技术和方法参考文献[9～12]。

2.1 仿真模型及计算基本流程

客流仿真系统的基础模型是社会力模型。社会力模型认为行人的行走并非受到外力作用，而是受到自身的驱动力，这种驱动力就是所谓“社会力”。社会力包括3类：行人为了达到和保持自身期望速度而具有的向前的动力、与障碍物或者其他行人保持一定距离的力、行人对外部环境好奇所产生的引力。其数学模型参考文献[14]。

仿真计算的主要步骤包括：基础资料处理、仿真建模、方案编制、动态仿真和仿真评估。其工作流程如图1。

图1 仿真计算流程图

2.2 重庆北站平面布局

重庆北站主站房为扇形建筑，主进站通道在扇形中部，旅客从下方中部进入，首先经过验证口，然后经过安检口，进入车站候车大厅。由于其他区域与验证、安检设备计算无关，所以仿真建模只针对这两个部分进行研究。

2.3 基本参数取值

由于验证口通行速度取决于车站组织措施、旅客素质、身份证类型比例等相关因素，难以给出标准的通过速度。通过对现场验证检票的现场实测和统计，得到重庆北站验证口平均通过速度为13.2 s/人。见表1。

表1 验证口通过速度参数

安检仪通过速度同样需要通过对车站进行大量实测，才能统计出平均通过速度。重庆北站安检仪平均通过速度3.43 s/人。见表2。

表2 安检仪通过速度参数

3 仿真模型及数据分析

3.1 仿真模型

行人仿真技术可以对整个车站及枢纽的客流组织进行仿真评估[13]。本文只对重庆北站的验证口厅、安检大厅等区域进行建模。见图3。

3.2 仿真方案

仿真方案的编制主要考虑在客流总量不变的情况下，分别配置不同数量的验证、安检设备，通过仿真试验并计算排队长度，从而找到排队长度合理、设备数量合理的设备配置方案。根据重庆北站春节高峰时段旅客进站人数统计，普速旅客约7 000人。本文在此基础上，考虑一定的浮动，分别以高峰小时5 000、6 000、7 000人为基础编制仿真方案，见表3。

图3 重庆北站仿真模型示意图

表3 仿真方案

3.3 仿真结果分析

客流组织结果评价指标是排队人数。根据近年现场组织经验，排队超过10人时旅客等待时间过长，服务体验较差。因此，本文将对各验证口、安检口的排队人数上限定为10人，超过10人则认为方案不合理。通过仿真，得到统计结果见表4。

表4 仿真数据对比表

通过车站客流组织仿真，可以对车站验证、安检排队的动态演变情况进行统计分析。动态仿真表明，在设备能力不够的情况下，随着客流不断增加，排队现象出现，其排队人数会逐渐增加。通过对评估结果的分析，重庆北站在高峰客流5 000人、6 000人、7 000人情况下的设备最优配置见表5。

4 结束语

将计算机技术运用到客运站资源配置、运营管理是一个必然趋势。本文针对高峰客流时段车站客运资源配置问题，运用行人仿真技术，解决了现行计算方法存在的静态计算结果准确性差的问题。运用该计算方法研究了重庆北站春运验证、安检的设备配置问题，经2012年春运的实际检验，其结果满足实际运营需要，说明该方法具有较高的准确性和较强的可操作性。

表5 重庆北站验证、安检资源配置方案

[1]姜 辉. 大型客运站高峰期客流组织研究[D]. 成都：西南交通大学，2007.

[2]乔晓娇. 基于流线分析的铁路客运站旅客通道评价与优化研究[D]. 济南：山东大学，2010.

[3]李 龙. 铁路客运站服务设施及其水平的适应性研究[D].成都：西南交通大学，2007.

[4]王 翠. 基于GIS的大型客运站应急疏散实现方法研究[D].北京：北京交通大学，2011.

[5]孙兴斌. 大型客运站客运设备能力研究[D]. 北京：北京交通大学，2011.

[6]李鹏翱. 客运站客流通道通过能力研究[D]. 北京：北京交通大学，2010.

[7]乔庆杰. 高速铁路中小型车站安检仪和检票闸机布局研究[D]. 北京：北京交通大学，2010.

[8]中国铁道科学研究院. 试行实名制培训教材[Z]. 2009.

[9]中国铁道科学研究院. 大型客运站仿真系统研究与开发[R]. 2009.

[10]中国成年人人体尺寸，GB10000-1988[S]. 北京：中国标准出版社，1988.

[11]史建港. 大型活动行人交通特性研究[D]. 北京：北京工业大学，2007.

[12]刘启钢，张 岚. 复兴门地铁站换乘能力研究[J]. 铁道运输与经济，2011（4）.

[13]刘启钢，杜旭升. 大型客运专线车站客流组织仿真技术研究[J]. 铁道运输与经济，2010（11）.

[14]李得伟. 城市轨道交通枢纽乘客集散模型及微观仿真理论[D]. 北京：北京交通大学，2007.