摘要:为了提升哈密站客运服务质量,首先针对哈密站客运组织现状进行分析,总结存在的问题;其次采用排队论模型方法,优化了安检、分流、岗位设置等方面的问题,最后针对问题提出针对性整改措施,对哈密站客运组织有一定的指导意义。
关键词:哈密站客运组织;排队论;整改措施
客流组织对于是铁路客运工作的中心,与城轨车站客流组织工作具有较强的相似性,目前针对客流组织的研究较为丰富。王艳艳[1]选择长沙南站作为分析对象,基于长沙南站的客流组织流程、空间布局以及服务能力等方面的分析,提出当前长沙南站的客流组织存在分布不均、站内标识不明、安检不合理等问题,针对这些问题提出相应的整改建议。宫宇姝[2]就现代铁路客运站的基本情况进行分析,并针对大型铁路客运站的客流组织流程和原则等,提出流线疏解方案。刘陈绮卉[3]指出合理的客流组织模式是高速铁路运转的基础,基于当前高速铁路的整体路线布局和铁路覆盖情况等,针对跨线客流直达模式和中转换乘模式设定了客流组织模型,提出流线调整优化方案。
本文针对哈密站当前存在的客流组织问题,以客流预测为基础,使用线流优化办法,提出相关优化措施。
哈密站位于新疆维吾尔自治区哈密市境内,自2014年完成改扩建以来,占地总面积接近1万平米,设有自动售票机11台,进站身份验证自动闸机6台,检票闸机4台,出站自动检票闸机4台,候车室4个,同时设有售票室、行李房等业务办理机构,车站平面示意图如图1图2所示。
哈密站的客流组织流程主要以进站和出站两个流程为主。其中哈密站的进站流程中所耗费的时间远超过出站时间,哈密站的进站流程图如图3所示。2019年之前哈密站的进站时间较长是由于哈密站的进站安检十分严格,安检大厅关卡。首先乘客需要乘坐其他交通工具达到哈密站的站前广场,而后经由站前广场两侧任一个安检口,凭身份证进入,这道程序实际上是进行乘客与身份证的真实性验证,保证乘客的实名制,同时站前广场的空间较大,将第一道安检口设在两侧,实现第一次分流,第二道安检口与第一道安检口分布一致,为安检门,即使用人工安检、电子安检、安检仪联合安检。
哈密站目前有9个站台,但是并非所有站台和对应路线均用于客运列车通行,其中也有路线用于修车通道。目前并并会出现全部站台同时停有动车/火车情况,但是当某一站台有列车停靠的情况,则相应的站台成为本站点下车乘客的唯一通道,该站台会在短时间内迅速出现客流聚集的情况。根据哈密站的出站设计,可知其出站流程如图3.2所示,哈密站作为出入新疆的重要站点,在该站点下车的客流较多,特别是节假日的情况下,极易在站台形成客流拥挤的情况,但是这个拥挤的时间一般较短。
同时基于哈密站所处的地理位置,哈密站较之其他火车站,其安检更为严格,改造之后的哈密站在进站之前设有专门的安检大厅。原先是在在站外广场设有两道安检口,均为人工安检,配之安检门和安检仪。在一楼候车厅门口设有第专门的安检大厅。改造之后将所有安检口撤至安检大厅,并将售票厅与一楼候车厅脱离开来。在一楼候车厅,使用咨询服务台将经由第专门的安检大厅进入候车厅的旅客进行分流。同时在候车厅中也设有相应的小商铺和便利店,在形当前哈密站在站内设有动静态导向显示屏,共有43个,同时用于分流的标识共计55个。但是由于哈密站的安检口过于集中,其将原先的专门的安检大厅均安排在安检大厅门,并按照安检口设定专门的安检室,但这就就造成安检大厅的客流且过于集中,使得安检口的旅客过于集中,未能实现有效分流,而候车厅的咨询台布局,并不能起到直接分流的作用,因此从哈密站的空间布局上来看,其能有效实现严格的安检,但是无法实现最大限度的分流。
对于客流交叉问题可基本通过标志标牌及设备专用进行解决,但对于客流排队问题需要通过排队论理论进行计算得出。
假设队长有限且排队没有损失,有若干服务窗口,为典型的模型具体公式如下:
式(1)表示平均队长,式(2)表示平均等待时间,一般情况下,当等待时间超过15分钟,旅客满意度将急剧下降,因此根据旅客到达分布及时调整安检查口开放个数,保证服务等级。
在当前排队网络模型的节点组成的时间队列网络中,考虑了只有外部顾客运动的情况下,各节点的服务时间分布的非参数估计。现有的基于协方差函数的估计方法在本质上得到了扩展,为结果估计提供了一个函数中心极限定理。为此,在绝对可和序列的函数空间中,建立了在一般情况下保证给定序列的紧性的简单方法,这种方法在理论上具有可行性。而后基于前文中对哈密站的2019年高峰期的安检和购票的实际统计数据与该模型下,依据计算公式,对该模型的算法进行验证,借助matlab 软件进行仿真拟合,得到的拟合值和实际值的差异如下表所示:
由表1可知,通過模型计算得到的各参数的理论值与实际统计的数值存在一定的差异,且最大的误差为25.9%,在允许误差的范畴内,因此该模型可以用来做哈密站的安检与购票服务的排队网络模型。
3.1 增设自动安检设备,代替人工安检
使用内部站点管理系统,使用多种自动化监测方式,升级现有的旅客和行李的自动监测手段,如在进站口引入自动监测和自动报警系统,在入站检测方面,增加身份证和人脸识别验证口,即可以通过身份证与人脸识别的方式,引导旅客自主进站,进而减少进站口的安检人员。
3.2 增设购/取票设备,减少旅客排队时间
就排队网络模型的分析结果可知,影响旅客进出站的时间的关键因素为服务设备,细分可分为人工服务窗口以及自动服务机。增加人工服务窗口数量和自动售/取票机,减少各个窗口和自动售/取票机的乘客排队人数。
3.3 削减原有定员,实现客流组织队伍的精简
根据作业需要适时削减或添加岗位,将主要精力由提示旅客转换为正确引导,充分发挥标志标牌及电子屏功能。
3.4 添加站内分流标识,增强疫情防控力度
在车站内部增设排队护栏,同时增设间隔地标,设定相应的安检排队警示线,即设定最长的安检排队队伍长度,超过这一警戒线,则要求乘客分散,等候进入安检区域,而不能任由乘客随意排队。
[1] 王艳艳.长沙南站客流组织分析及优化研究[J].企业科技与发展,2018(12):273-274.
[2]宫宇姝.大型铁路客运站进站流线优化与仿真研究[D].兰州交通大学,2018.
[3]陈绮卉.高速铁路跨线客流运输组织模式研究[D].西南交通大学,2019.
作者简介:王梦杰(1989— ),女,汉族,陕西西安人,本科,助理工程师,交通运输。