大型活动客流空间分布特征分析①——以上海世博会为例

上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院 林文闻 黄淑萍

1 引言

中国已成功举办了两次世界级的特大型活动，分别是2008年北京奥运会和2010年上海世博会，且很有可能在今后承办更多世界级的大型活动。为举办类似规模或性质的活动累积经验，有必要在举办特大型活动之后对客流数据进行分析总结。本文的目的即是通过分析世博会客流数据(数据由上海市交通局提供)，为大型展会客流空间分布特征研究提供理论依据。

国外在该领域的研究主要集中在大型活动期间行人交通行为以及疏散方法。前者的研究为后者的基础。在大型活动行人交通行为研究方面，Alan N研究了大型活动的不同类型对参与者行为的影响[1]；Sime J D.阐述了大型活动期间行人遇到紧急状态可能产生恐慌的原因[2]。在人群疏散方面，Helbing D.通过社会力的行人疏散模型，说明行人运动受到环境条件的影响所形成吸引力和排斥力[3]。

国内举办大型活动的经验较少，研究多侧重于单个案例的分析和预测。如：刘小明等分析了北京奥运会的交通运行状况，并总结了一套关于大型活动交通组织规划阶段的标准化方法[4]；崔洪军等提出了大型活动交通管理策略框架并阐释了如何具体地利用该框架对十运会的交通需求进行管理[5]；杨忠振等设计了“需求分析—方案指定—方案验证—方案实施—数据收集—方案回顾”的组织和管理流程[6]。另外，还有针对大型活动客流预测的研究。纪英根据活动场馆所处位置以及周围交通设施状况，对行人交通需求的时空分布进行预测[7]。崔洪军建立了基于重力模型的大型活动观众生成预测模型，提出大型活动交通组织管理方案评价指标体系和方法[8]。有别于前人侧重于宏观规划预测及大客流疏散对策的研究，本文以世博会为例，聚焦于大型展会入口设置对客流空间分布产生的影响，利用统计方法对世博会各入口客流数据进行分析，结合对各入口交通配套设施的归纳整理，总结世博会客流在空间上分布的规律性特征。由于世博会客流原始数据庞大，使得初始数据统计表所占篇幅较大，笔者将不予列出。

2 世博园各陆上入口特点归纳与客流特征概述

笔者对于客流特征的分析，侧重于对峰值规律的把握，因为这关系到对入口规模设计等统筹规划问题经验的积累。原始数据是将各出入口每半小时入园客流量进行一次统计，数据量庞大，这里选取9～11时的入场客流量作为研究对象，因为9～11时入园客流总体上平均占全天入园客流的69.22%。

上海世博会园区横跨黄浦江，共设置8个陆上出入口，浦西3个、浦东5个，按顺时针顺序分别为鲁班路、西藏南路、半淞园路、白莲泾、高科西路、上南路、长清路、 后滩。其中，以散客为主的出入口包括西藏南路、半淞园路、白莲泾、高科西路、上南路；另外3个以团客出入为主。客流分布总体情况如表1所示。

表1 各入口每日入园客流总体情况

由表1可知，8个陆上出入口虽有不同的特征，但是，可以按一定的标准划分成几类。由于数据量大，有必要筛选出有代表性的出入口进行研究。

3 各陆上出入口客流特征分析

3.1 典型出入口筛选

将各出入口在客流量所占比重最大的9～10时入园客流的情况加以统计，发现各入口入园客流量有显著的分层，按多少可以划分为四个“阵营”，第一阵营即入园客流量最多的是上南路、后滩、长清路，人数在15000人次左右波动；第二阵营为鲁班路、高科西路，在10000人次左右波动；第三阵营为西藏南路、白莲泾，在7500人次左右波动；第四阵营为半淞园，在5000人次左右且基本上低于5000人次。

根据不同时段的均值、方差统计可知：鲁班路入口客流均值较大，且方差与均值的比值最大，所以，其处理极端值的压力较其他入口更大。上南路入口不确定性高，面临一个9时半到10时入园客流骤然增大的局面。根据客流数据性质和配套交通设施的不同，筛选出5个具有代表性的入口，如表2所示。

表2 五个典型出入口特征

3.2 典型入口客流特征分析

3.2.1 鲁班路入口

鲁班路入口9～10时入园客流量占上午入园客流量的70%左右；多数情况下，9时半到10时客流入园比例要大于9时到9时半，但后者大于前者的时期出现在5月4～11日、6月29日到7月5日、7月30日到8月6日、8月30日到9月2日、10月25日到10月31日。推断其原因是：鲁班路出入口作为浦西团客入口，在开园不久还未平稳运营以及闭园前指定日期间，旅行团等组织团客游览世博园的意愿降低；6月底、7月初是暑期第一波高温热浪，7月底、8月初是第三波，8月底、9月初是学生开学所导致的客流减少。由相关性研究可知：10～11时前后的两个半小时呈现显著正相关，说明增加的客流在这两个时间分布较为平均。

3.2.2 半淞园路入口

半淞园路入口9时半到10时入园客流量比重显著高于9时到9时半的时间段，在某些时间段表现出9～10时入园占据非常大比重的情况，主要分布在8月份和10月底。其中8月份产生这种现象的原因推断为受高温影响，该入口由于与地铁站之间需要接驳难以吸引散客客流，且接近中午的时段往往更为炎热，从而导致10～11时几乎无人入园的局面；而10月最后一周为指定日，游客积极性降低，又由于游客倾向于提早入园，所以，非周末上午十点之后几乎无人从该入口入园。

3.2.3 白莲泾入口

白莲泾入口9～10时入园客流在两个半小时之间均分。总体客流较少的时间段，9时半到10时入园客流比重都较小，而9时到9时半入园占据较大比例。相关性研究表明：10～11时与9时到9时半呈现较显著负相关，说明后者比重的下降大部分归因于前者比重的升高。

3.2.4 上南路入口

上南路入口9时到9时半入园人数所占比重最大。7月底到8月底，9～10时入园客流比重要远超过10～11时入园比重(7月27日到8月30日9～10时所占客流量均值为73.73%)，这仍然是由于天气的原因。由相关性研究可得：上南路入园客流的增加主要是增加在10时到10时半。

3.2.5 后滩入口

后滩入口9时到9时半与9时半到10时所占比重趋于一致。根据相关性研究：最大的正相关为10时半到11时与总体的相关性，而该时间段与9～10时之间的入园客流量形成较大的负相关；最大的负相关为9时到9时半与10时到10时半的负相关，10时到10时半与总体相对而言也有较大正相关关系；但两个正相关关系都不如上南路出入口更加明显。

由以上分析可以得到以下结论：

一是入口的服务性质会对客流的到达规律产生影响。主要散客入口在9时到9时半入园客流比例大于9时半到10时入园的比例，且其9时到9时半入园客流比重与9～11时总入园客流的负相关性越大，说明当客流增大时这些入口呈现到达平均化的趋势。团客客流出入口在9时半到10时入园客流的比重往往最大，且这些入口在两个时间段之间分配的客流比重差距更为明显，说明团客入园时间往往比散客推迟，造成某些时间段突然出现的大客流。

二是大客流对入口的选择有一定的倾向性。世博会这一案例中，9时半到10时这一入园客流最大时间段，附加在浦东入口的客流量更多。如白莲泾入口虽然总体入园客流低于鲁班路入口，但其与总体客流的相关性要高于鲁班路入口。

3.3 最大客流量出入口特征分析

世博园客流量最大的三个出入口为后滩、长清路、上南路入口，将这3个入口每日9～11时总入园客流量两两相减并取其绝对值，将绝对值与每日总客流的比值列表计算，如图1所示。

图1 上南路、长清路、后滩入口相对趋近程度比较

图1 上的三条曲线呈现以下六种形态：

(1)蓝色曲线在下，红色与绿色曲线在上且相距较近，这种情况通常是后滩出入口的入园客流大幅高于长清路与上南路出入口；

(2)红色曲线在下，蓝、绿色曲线大幅高于红色曲线且趋近，这种情况一般是客流在长清路和后滩入口分布较为均衡而上南路出入口客流明显少于前两者；

(3)绿色曲线在下，红、蓝色曲线趋近，这一般是上南路入口客流为最大、后滩入口客流与其相近，而长清路入口客流较为显著低于前两者的情况；

(4)红、蓝色曲线在下且趋近，绿色曲线大幅高于红、蓝曲线，这种情况通常是客流在三个入口分布呈现较显著的分层现象且大致呈现一种等差分布；

(5)三种曲线明显地分开(一般情况下从高到低按绿、蓝、红排列)，这一般是三个入口客流出现分层，且长清路与上南路入口的差值要大于长清路与后滩入口之间的差值；

(6)三种曲线接近且值都较小，这种情况表示单日客流在三个入口分布得较为平均。

取典型表现这六种形态的时间段列表如表3所示。

表3 各时间段形态特征

以入园客流量从低到高增长为顺序，则这六种形态出现的先后顺序为1→2→5→4→3→6，这种顺序的含义如下：当客流在20万左右时，后滩入口入园客流量大幅大于长清路与上南路入口；当客流逐渐增至30万附近时，长清路入口的客流量大幅增加，与后滩入口接近，而上南路入口未有明显增加，所以客流量明显少于另外两个入口；当客流上升到35万附近时，上南路入口的客流不断增加，有缩小与长清路入口差距的趋势；当客流上升到40万附近时，三者基本上呈等差分布，也就是说，上南路与长清路入口之间差距进一步缩小；当客流上升到45万附近时，上南路入口的客流量可能高于其他两个入口；当单日总客流超过50万时，在三者之间分布渐趋平均。也就是说，单日总客流从20万上升到30万的客流主要附加在长清路入口；而从30多万上升到40多万则主要附加在上南路入口。这说明上南路入口在客流高峰日有客流量剧增的情况，这与上南路入口标准差在三个入口中最大一致。

4 结论

本文以世博会为例，归纳整理了其各入口所具有的不同特点，利用基本数理统计工具和其他方法，对各入口单独分析，并对极大客流量入口进行横向比较，从而总结了世博客流在各个入口的分布特征，为将来大型活动客流方面的统筹规划提供经验数据。

本文重要的结论可归纳如下：

(1)各个入口的不同特点，如交通设施的便捷性、主要服务的客流性质等会影响到世博客流的分布，包括入口的选择倾向性和到达规律。一般而言，配套设施便捷、热门场馆多的入口吸引的客流更多，在客流量增大时，附加在这些入口的客流量更加明显。

(2)随着世博每日总客流量的变化，在各个入口分配的客流量呈现一定的趋势。如单日总客流从20万到30万到40万的上升过程中，分别逆时针附加到后滩、长清路、上南路入口；入园客流规模较小的入口，当总体客流增加时入园人数在各时间段呈现平均化的趋势。

(3)由于入园客流在不同入口的不均衡性，给某些入口造成了极大压力，后滩入口客流量最大时出现20分钟以上等待安检的局面，这与其周边停车设施方便、与经中环至浦东入口车流联系最便捷、热门场馆多有关。因此，应根据对客流倾向性、入口附近交通设施配置等情况合理设置入口规模，同时，还要对客流加以引导，手段可以是信息的及时互动、热门场馆与热门入口之间的均衡等。

[1]Alan N,NigerB,Mark M.Crowd influence on decisions in association football[J].The Lancet,1999(353).

[2]Sime J D.Crowd psychology and engineering[J].Safety Science,1995(21).

[3]Helbing D.Simulating dynamical features of escape panic[J].Nature,2000(407).

[4]刘小明,陈艳艳,荣建.大型活动交通组织规划理论与方法[M].北京:科学出版社,2010.

[5]崔洪军,陆建.型活动交通管理措施及在十运会开幕式中的运用[J].现代城市研究,2006(5).

[6]杨忠振,陈刚.大型活动的交通组织方法研究[J].城市交通,2007(3).

[7]纪英.大型活动行人交通组织与管理方法研究[D].吉林:吉林大学,2007.

[8]崔洪军.大型活动交通组织管理关键技术研究[D].南京:东南大学,2006.