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      地鐵站大客流風險分析和疏導標識優(yōu)化研究

      2022-05-30 21:34:51何明健
      消防界 2022年17期
      關(guān)鍵詞:閘機客流車站

      何明健

      摘要:隨著城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴大,越來越多的軌道線路和車站客流壓力劇增,一些主要換乘樞紐的客運量在高峰時間已接近其容量極限,在緊急情況下可能會帶來安全隱患。為了實現(xiàn)地鐵站大客流疏運安全。文章對地鐵站大客流風險進行了分析,對疏導標識進行了優(yōu)化研究。首先,基于地鐵站大客流安全隱患事故得出大客流風險的四個因素。其次,采用AHP風險分析方法得出地鐵站大客流風險評估模型。再次,構(gòu)建各指標權(quán)重并運用評估模型對地鐵站大客流進行風險分析,并將其應(yīng)用于案例之中。最后,根據(jù)地鐵站疏導標識設(shè)計原則對地鐵站疏導標識進行優(yōu)化設(shè)計研究,得出優(yōu)化方案。

      關(guān)鍵詞:地鐵站大客流;風險因素;風險分析;AHP;疏導標識優(yōu)化

      城市軌道交通已在許多城市廣泛應(yīng)用,以緩解道路交通壓力。由于軌道交通便捷和準時,很大一部分市民選擇乘坐地鐵上下班,這導致高峰時段客流量激增,部分車站高峰時段的乘客需求超出了其最大運輸能力,通常會留下大量乘客在站臺繼續(xù)等待下輛列車,從而導致這些車站的交通極為擁堵甚至會引發(fā)大客流風險。因此,對地鐵站大客流風險分析和應(yīng)對措施的研究是尤為重要的。

      一、 研究綜述

      (一)研究背景

      城市軌道交通車站特別是大型換乘樞紐,承擔著列車到站、發(fā)車、通行等大量內(nèi)部軌道技術(shù)操作。近年來,北京、上海、廣州、深圳等有大型軌道交通網(wǎng)絡(luò)的城市不同程度地出現(xiàn)了大客流現(xiàn)象,這些現(xiàn)象往往是規(guī)律性的、復雜的。[1]上海的工作日客流量超950萬人次,廣州每公里平均每日客運量達到24600人次,是中國最大的客運量,而西安地鐵每日最大客流也能達到230萬人次,接近運力限制。[2]隨著城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴大,越來越多的軌道線路和車站客流壓力劇增,一些主要換乘樞紐的客運量在高峰時間已接近其容量極限,在緊急情況下可能會帶來安全風險。

      (二)研究現(xiàn)狀

      國內(nèi)外對地鐵站大客流的風險分析和疏導標識優(yōu)化和都進行了一系列的研究。Xue-mei Xiao等人對北京地鐵的大客流進行比對分析,從而得出北京地鐵網(wǎng)絡(luò)的脆弱性和異質(zhì)性隨時間的變化而發(fā)生變化,可識別出流量較大的重要站點。Wei Li等人在分析換乘站總體客流的基礎(chǔ)上,提出利用主通道實際客流量和出站實際人數(shù)對數(shù)據(jù)進行動態(tài)修正計算方法,對大客流進行風險分析。關(guān)于地鐵導向標識的研究中,Charles Scialfa和Pat Spadafora等人[3]在2010年提出了導向標識系統(tǒng)的設(shè)計應(yīng)該考慮老年人的使用需求。孫明[4]提出了使用地下封閉空間心理學分析乘客行為特征,根據(jù)進出站流程進一步細化客流疏導方式。

      二、大客流產(chǎn)生原因及風險因素分析

      (一)大客流產(chǎn)生原因分析

      通過查閱資料文獻總結(jié)可知,大客流產(chǎn)生原因有以下幾點:

      1.預測客流的偏差導致運輸能力不足

      2.規(guī)劃變更帶來地鐵周邊客流“爆炸”

      3.嚴重的“潮汐現(xiàn)象”導致客流集中

      4.重要事件期間的極端客流高峰觸發(fā)大客流

      5.換乘客流交叉口導致大客流

      6.潛在的突發(fā)事件可能造成群體客流

      7.疏散標準過低

      8.安全檢查阻止疏散出口

      根據(jù)產(chǎn)生原因,可將大客流分為可預見性大客流和不可預見性大客流??深A見性大客流指節(jié)假日大客流、早晚高峰大客流、惡劣天氣及大型活動大客流等;不可預見性大客流主要是指突發(fā)性的在車站出現(xiàn)的短時間內(nèi)客流聚集,造成站廳、站臺及列車內(nèi)客流陡然上升,導致站廳、站臺及列車內(nèi)出現(xiàn)擁擠等[5]。

      (二)大客流風險因素分析

      綜合考慮大客流產(chǎn)生的原因,對其風險因素進行分析,得出如下結(jié)果:

      1.客流特點:客流密度、客流速度、客流聚集度、客流分散度

      2.客流群人員類型:老年、中年、青少年

      3.客流狀態(tài):實際客流與設(shè)計客流間的狀態(tài)、站內(nèi)設(shè)施擁堵點狀態(tài)、客流超標狀態(tài)、客流突發(fā)事件狀態(tài)

      4.列車運營狀態(tài):列車晚點、列車故障、同站連續(xù)無法關(guān)閉車門的次數(shù)

      三、AHP風險分析法

      (一) AHP風險分析法原理

      AHP風險分析法采用層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)[6],其原理是依據(jù)問題屬性和需達到的整體目標,將問題分解為不同的組成要素,同時按照各要素之間的相互影響和關(guān)聯(lián)及之間的從屬關(guān)系將要素按照各自不同的層次進行組合,形成多層次的結(jié)構(gòu)分析模型,最終使問題歸結(jié)為基礎(chǔ)層(供決策的方案、措施等)相對于目標層重要權(quán)值比例的確定或相對優(yōu)劣順序的排定。

      (二)AHP風險分析法步驟

      通過層次分析法建造風險分析系統(tǒng)模型進行分析時,可分為以下四個步驟:

      1.建立層次結(jié)構(gòu)模型

      將需要決策的整體目標、影響因素和決策對象按照相互關(guān)系分為高、中、低三個層次,繪制層次結(jié)構(gòu)圖。

      (1)目標層(高):決策需要達到的目的和需要解決的根本問題;

      (2)中間層(準則層或指標層):考慮的因素、決策的準則;

      (3)最低層(方案層):決策時的備選方案。

      2.構(gòu)造判斷矩陣

      在確定各要素各層次之間的權(quán)重比例時,若僅為定性結(jié)果,通常不易被他人所接受,因此Santy等人提出了一致性矩陣法,即:

      (1)并未將全部要素一起進行比較,而是在兩者之間進行比較;

      (2)采用相對尺度,盡量減少屬性不同的要素相互之間進行比較的困難,以提高準確性;

      (3)成對比較矩陣是指本層全部要素相對于上一層其中一個要素的相對重要性的比較。成對比較矩陣的元素aij則表示的是第i個要素相對第j個要素的比較結(jié)果。

      3.層次單排序及其一致性檢驗

      W元素指同一層次當中的要素相對于上層某要素相對重要性的比例權(quán)值,這種計算方法稱為層次單排序,而能否最終確認層次單排序則需要進行一致性檢驗,當一致性檢驗比例小于0.1時,那么則認為可以通過一致性檢驗,否則需重新構(gòu)造成成對比較矩陣,同時對矩陣元素需要做出及時調(diào)整。

      4.層次總排序及其一致性檢驗

      當計算某一層次全部對于目標層相對重要性比例的權(quán)值,稱為層次總排序。此類方法需從最高層至最低層依次進行。若總排序一致性檢驗比例小于0.1,則通過一致性檢驗,即可以進行決策,否則需要重新考慮構(gòu)造成成對比較矩陣。

      四、地鐵站大客流風險分析

      基于地鐵站大客流風險因素分析的結(jié)果,構(gòu)建綜合分析因素圖,如圖1所示。

      此外,根據(jù)地鐵站大客流的特點,判斷地鐵站大客流風險的各個評估因子屬于重度風險、中度風險或低度風險。綜合評估判斷見V,即:V ={V1(重度風險),V2(中度風險),V3(低度風險),V4(無風險)}。

      (一)綜合判斷權(quán)重

      在風險分析評估的系統(tǒng)之中,權(quán)重應(yīng)該準確且合乎邏輯。本研究主要采用層次分析法來確定指標的權(quán)重。通過利用表1中重要性程度分類的方法可以將這些風險因素進行相互比較。因此,將因子i與因子j進行比較,并將i與j相互比較的結(jié)果記為bij。此外,根據(jù)圖1綜合分析因素中的各種風險關(guān)系,并通過專家的評論,得出層次結(jié)構(gòu),構(gòu)造一個比較判斷矩陣。然后使用求和乘積法對矩陣的特征向量和潛根進行計數(shù),并檢驗矩陣的一致性。符合一致性檢驗的判斷矩陣的特征向量是各指標的權(quán)重。

      (二)綜合風險分析評估模型構(gòu)建

      單因素評估結(jié)果如下所示:

      當評估對象是客流特點時:

      (1)

      當評估對象是客流群人員類型時:

      (2)

      當評估對象時客流狀態(tài)時:

      (3)

      當評估對象是列車運營狀態(tài)時:

      (4)

      因此,多因素的綜合評估分析結(jié)果如下式所示:

      (5)

      五、案例分析

      (一)案例情況研究

      本案例中的地鐵站為西安市某中型地鐵站,站臺面積為4500m2,車站設(shè)計客流量為7520人/h。列車采用6節(jié)編組,車門共有48個。早高峰時段行車間隔為152s,客流量為5500~6000人/h;晚高峰時段行車間隔為164s,客流量為3000~4000人/h。列車??繒r間為35~40s。車站目前開通的出入口為3個,分別為2號口、3號口和4號口。進出站閘機共設(shè)2處。在靠近2號口處,進站閘機有3臺,出站閘機有4臺;靠近3、4號口處,進站閘機有4臺,出站閘機有3臺。通往站廳至站臺共設(shè)3部樓梯,兩側(cè)分別為1個自動扶梯和1個步行梯,自動扶梯均為下行電梯,中間2部樓梯均為步行梯。

      可利用指標權(quán)重和風險評估模型對該地鐵站大客流進行風險分析。

      (二)案例風險分析

      首先,通過計算和分析可得單因素評估分析結(jié)果如下:

      (6)

      (7)

      (8)

      (9)

      隨后,可得出多因素評估分析結(jié)果B,如下式:

      (10)

      所以算出:。

      因此,根據(jù)上述風險評估分析的結(jié)果,對于該地鐵站大客流的風險分析可得出結(jié)論如下:

      該地鐵站大客流的嚴重風險、中度風險、低度風險和無風險的比率分別為23.6%、41%、34.2%和1.2%。

      六、疏導標識優(yōu)化研究

      (一)地鐵站疏導標識總體設(shè)計原則

      地鐵疏導標識的設(shè)計要遵循以下主要設(shè)計原則:

      1.醒目性;2.簡單易讀性;3.規(guī)范性;4.國際性;5.協(xié)調(diào)性。

      (二)地鐵站疏導標識優(yōu)化方案

      根據(jù)地鐵站疏導標識設(shè)計的原則,綜合考慮醒目性、簡單易讀性、規(guī)范性、國際性和協(xié)調(diào)性,對于疏導標識的優(yōu)化可采取以下幾個方案[7]:

      1.更改或剔除簡單提示類信息

      在站臺上車或下車區(qū)域,可以消除“上車區(qū)”“上車等候”和“等候隊列”等簡單的即興信息。通過將這些信息改為“×站”或“×班次”等,可以讓乘客避免乘坐錯誤的列車。

      2.設(shè)置排隊引導線并標明出口編號

      車站出入口設(shè)排隊等候引導線,在引導線和出口編號之間設(shè)置箭頭。使出站人員可以清楚知道隊列和出口。它可以避免無效排隊,也可以避免從錯誤的閘機出站,以便乘客能迅速到達目的地。在閘機上增加導向標志,導向裝置與閘機相連。當閘機故障時,顯示屏自動顯示,提示不能進出站的旅客,盡快更換閘機,避免旅客在故障閘機前等待,增加人流擁堵。

      3.出站扶梯設(shè)置標識牌

      標識牌應(yīng)設(shè)置在出口扶梯的兩側(cè)或上方。自動扶梯上的標志主要指向出口,因此乘客可以清楚地看到并確認自己是從正確的出口離開車站的。

      4.根據(jù)實際情況設(shè)置標識牌距離

      根據(jù)車站的實際情況,通過優(yōu)化線路圖和出站引導圖標的位置快速引導乘客出站,避免因乘客停止造成交通擁堵。因此,出口導向標識牌的設(shè)置距離不應(yīng)太靠近出口。扶梯兩側(cè)可設(shè)置一些警示標志。同樣,線路圖不能帶到自動售票機上,但可以放在自動扶梯的兩側(cè)。

      七、結(jié)語

      軌道交通系統(tǒng)已在許多城市廣泛應(yīng)用,由于其便利和守準的特性,導致高峰時段的乘客需求量很大,尤其是在某些特大城市的地鐵站大客流現(xiàn)狀極為嚴峻,甚至會帶來諸多風險隱患。因此,對地鐵站大客流進行風險分析和疏導標識的優(yōu)化研究是十分重要的。

      文章從對地鐵大客流的風險分析出發(fā),研究了大客流產(chǎn)生原因及風險因素,利用AHP風險分析法對大客流進行風險分析,通過綜合大客流風險分析因素構(gòu)建各指標權(quán)重對其分析,構(gòu)建了地鐵站大客流風險評估模型,利用案例具體分析出該地鐵站大客流風險級別,表明該風險分析模型的可用性。此外,還對地鐵站疏導標識進行了優(yōu)化研究,得出結(jié)論如:更改或剔除簡單提示類信息,設(shè)置排隊引導線并標明出口編號,出站扶梯設(shè)置標識牌以及根據(jù)實際情況設(shè)置標識牌距離。這些優(yōu)化方案均可以更好地疏導客流,有效避免公共安全事件的發(fā)生。

      參考文獻:

      [1]田健,蒲琪,陳小麗.基于層次分析法模糊綜合評價大客流安全狀態(tài)[J].城市軌道交通研究,2014,17(01):47-50.

      [2]宋守信,陳明利,陳川南.大客流下的地鐵應(yīng)急疏散管理[J].勞動保護,2021,(07):13-15.

      [3] Scialfa C,Spandafora P,Klein M,et al.Iconic Sign Comprehensive in Older Adults:The Role of Cognitive Impairment and Text Enhancement[J].Canadian Journal on Aging,2008,27(03):253-265.

      [4]孫明.城市軌道交通地下車站標識導向系統(tǒng)研究[J].鐵道標準設(shè)計,2008(04):118-121.

      [5]蘭春光,洪懷瑞,王蕾,張璐雅.基于動態(tài)建筑信息的大客流安全管理系統(tǒng)設(shè)計[J]建筑技術(shù),2021,52(05):636-640.

      [6]劉志萍.城市軌道交通車站應(yīng)急疏散仿真研究[J].綜合運輸,2018(02):64-69.

      [7]陳春嬌.基于智慧地鐵的車站客流壓力分級管控策略[J].城市軌道交通研究,2021(01):52-55.

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