地铁车站集散能力瓶颈识别思路分析

2021-10-07 09:43衡横
电子乐园·中旬刊 2021年2期
关键词:闸机检票客流

衡横

摘要:本文主要分析了地铁车站集散能力瓶颈识别思路,重点介绍了多种地铁车站集散能力瓶颈识别方法,这些方法不仅能够克服现有相关工作中的不足和缺点,而且具有多种特有的优势优点。通过对地铁车站集散能力瓶颈识别思路分析研究,以期为地铁的良好运营提供可靠的保障,创造出最大化的经济与社会效益。

关键词:地铁车站;集散能力;瓶颈识别

近些年来我国社会经济的飞速发展带动了城市轨道交通,尤其是地铁的发展,地铁作为缓解城市交通压力与拥堵问题的重要交通方式之一,其良好运营不仅能够便利居民的生活,也能够推动城市交通乃至整体经济水平进一步提高。但地铁的快速发展也使得地铁客流量急剧增城,车站客流拥堵现象出现,降低了地铁车站集散效率,也带来的一定的安全隐患。因此,文章对地铁车站集散能力瓶颈识别思路方法进行分析研究,以期为地铁运营部门在车站集散能力瓶颈识别以及制定解决方法方面提供帮助与参考。

1地铁车站集散设施与集散能力分析

集散设施是地铁车站为地铁乘客提供相关服务的载体,依照物理属性,地铁车站的集散设施可以分为点状设施、线状设施以及面状设施。点状设施主要包括安检设备、售票设施以及检票闸机等,此类设施往往作为一个单一设备进行使用,并且分布呈现点状,因此被称为点状设施。在点状设施中售票设施主要的功能是为地铁乘客提供交通服务凭证,可以分为人工售票口、自动售票机以及半自動售票机。检票闸机主要分为人工检票以及自动检票闸机,自动检票闸机又可分为进站检票闸机以及出站检票闸机。安检是乘客进入地铁车站的必要环节与工作,是保障乘客安全的重要措施。线状设施主要包括通道、楼梯以及自动扶梯,此类设备的结构与分布呈现出线条状,因此被称为线状设施。地铁通道根据其空间密闭程度不同可以分为开放式通道、封闭式通道以及半封闭式通道是那种类型。地铁楼梯的通行能力较弱,因此大量乘客会拥挤在楼梯入口处,延长乘客进出地铁站时间。自动扶梯是运行方向固定的单向通过设备,因此在客流高峰期,自动扶梯容易出现拥堵现象。面状设施主要包括地铁站厅以及地铁站台,此类设施的结构呈现面状分布,因此被称为面状设施。站厅一般设置在地铁车站站厅与出入口之间,为乘客提供等待的空间,并为部分设施提供安置空间,一般情况下,站厅内乘客往往处于排队或是停滞状态。站台是为乘客提供等待上下车辆、换乘或是出站的场所与空间。

地铁车站集散能力即地铁车站在相关配置设施、使用形式、特定运行条件固定的情况下,单位时间内所能够集散的最大客流量,通常情况下,集散能力以高峰小时为单位进行计算。在实际的地铁运营中,影响地铁车站集散能力的因素较多,主要受到乘客特征以及设施环境两个方面影响。乘客特征包括乘客性别、年龄、出行目的以及运动方向等子方面,一般而言,乘客的性别会直接影响乘客的行走速度,通常男性乘客的行走步幅更大,且频率更快,因此有着更快的行走速度,能够更快地通过各个设施,缩短集散时间,提高集散效率;相反,行走速度较慢的乘客则会延长集散时间,降低集散效率。乘客的年龄也会对行走速度产生一定影响,根据相关研究表明,青年与中年乘客行走速度较快,儿童稍慢,而老年人行走速度最慢,且老年人的比例往往会决定着客流的整体行走速度。乘客的行走速度也会受到出行目的的影响,不同出行目的乘客行走速度波动较大,一般而言,以上班与上学为目的的乘客行走速度较快。根据相关研究表明,双向客流下行走速度均值高于单向客流,因此双向客流下的车站集散能力更强。设施环境方面主要有四个子方面,分别为空间的封闭性、设施的多样性、设施的串联性以及流线的复杂性。地铁车站空间越封闭,其集散能力越差,而设施的数量、布局、使用形式等也会随着客流的变化而变化。设施的串联性会显著影响乘客的行走选择,进而影响车站集散能力的发挥,而流线的复杂性则会导致乘客出现滞留与拥堵情况,影响车站集散效率。具体的地铁车站集散能力影响因素,如表1所示。

2地铁车站集散能力瓶颈识别思路方法

地铁车站集散能力瓶颈识别工作的良好开展,能够提升地铁车站的集散能力,为乘客提供更加优质的服务,也能够提高地铁运行的效率,提升地铁运营的经济与社会收益。在对地铁车站集散能力进行识别时,有着如下的思路与方法:首先,确定识别指标选取标准。识别指标的选取是识别地铁车站集散能力瓶颈的基础,通常情况下,集散能力识别指标的选取需要遵守敏感性、可靠性、便利性、直观性以及经济性五大原则。现有的车站集散能力识别指标主要有两类指标,分别为行人宏观交通流参数以及排队性能指标,行人宏观交通流参数主要包括了乘客平均速度、客流密度、客流量等参数,而排队系统性能指标主要包括了平均排队长度、平均等待时间等参数。其次,优化识别指标模型。针对当前的车站集散能力识别指标,需要进行一定优化,在实际的地铁车站集散能力瓶颈识别中,需要根据不同车站的实际情况与条件,对集散能力瓶颈识别体系的数学模型进行分析,从中寻找不足并加以优化。最后,计算相关模型数据,从而得到地铁车站集散能力瓶颈识别的结果,为集散能力的提高提供理论数据帮助。

3结语

综上所述,在我国地铁飞速发展的背景下,地铁车站集散能力瓶颈识别工作愈发受到关注和重视,文章从此出发进行分析研究,以期能够帮助提高地铁车站的集散能力,解决集散能力瓶颈识别工作中的不足。

参考文献

[1]张明辉.城市轨道交通车站集散能力瓶颈识别方法研究[J].建筑工程技术与设计,2018,(19):3992.

[2]单征,宋瑞,李婷婷等.城市轨道交通车站集散能力瓶颈识别方法研究[J].交通信息与安全,2014,(1):117-121.

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