二次關門對城市軌道交通列車停站時間的影響

王思韜 蒲 琪

(1. 上海申通地鐵集團有限公司技術中心,201103，上海；2. 同濟大學鐵道與城市軌道交通研究院，201804，上海//第一作者，助理工程師)

城市軌道交通線路沿線住宅和商業的不斷開發為線路帶來大量客流，對于一線城市而言，市郊長大線路的工作日通勤客流壓力與日俱增。市郊線路車站周邊住宅區集中、客流潮汐特征明顯、換乘車站少(甚至無換乘車站)，導致高峰時段列車滿載率高，車站乘客上下車效率低，二次關門或多次關門使得列車的停站時間延長。早高峰時段，線路上同一列車或多班列車二次關門的頻率較高，將在很大程度上影響線上列車的運營秩序。因此，對列車發生二次關門或多次關門的條件和規律進行研究，能夠為停站時間的設置提供參考依據，有助于提高城市軌道交通列車運行的準點率，并減少由于車門和屏蔽門夾人夾物導致的客傷事件。

1 數據采集與整體分析

本文選取上海某軌道交通線路的9個上行車站(編號為S1—S9)進行數據采集，采集時間為2016年4月某一周內連續5個工作日的早高峰(7:00—9:00)。現場數據記錄采用流水線法，即每個車站安排1名數據采集人員，共9名人員同時對高峰期時段內的32列列車停站時間數據及乘客上下車數據進行采集，后期輔以視頻資料整理得到研究所需數據。同時為了計算列車滿載率，還記錄了自上行起點站至S1站各列車的上下車乘客人數。采用現場記錄與視頻資料結合的方式確保了數據的有效性和準確性。

通過觀察5天共1 440組列車停站時間數據發現，出現二次關門情況的列車停站時間明顯比正常關門的列車長(本次數據采集期間未發生列車設備故障或其他突發事件)。據此統計，列車二次及多次關門的次數共出現319次，其中由于乘客故意沖吊門造成的二次關門次數有12次。本文探討的列車二次關門發生條件及規律基于正常乘客的乘降行為和列車停站時間的關系，故不考慮人為因素導致的二次關門情況。剔除無效數據，列車在9個車站間運行時，平均每列列車每天約出現1.92次二次關門情況。

2 列車二次關門條件及規律分析

2. 1 乘客上下車流率

乘客流率表示單位時間內，乘客通過指定點或斷面的人數。采用乘客流率這一指標可以反映乘客上下車的速率。在不考慮沖吊門行為的基礎上，出現二次關門主要與乘客在列車停站時的乘降狀態有關，最后上車乘客的行為直接影響列車關門狀態。因此，統計每趟列車停站時乘客的平均上下車流率時，將所有列車門所在的平面看作一個斷面，以站臺上所有上車乘客的上車時間和人數作為研究對象。其計算公式為:

ν=t/c

(1)

式中:

ν——所有車門乘客上下車流率的均值;

t——所有上下車乘客花費的時間；

c——上下車乘客總人數。

單門乘客的ν單計算公式為:

ν單=νnd

(2)

式中:

nd——列車車門總數。

列車滿載率是反映列車內部乘客擁擠程度的指標，數值上等于列車實時斷面客流量與列車額定載客量的比值。通過視頻數據可以獲取列車在各車站的上下車人數，從而得到各運行區間的列車滿載率。數據結果表明，乘客上下車流率與列車滿載率的關系較大，但上車流率與下車流率規律不同。隨著滿載率增加，下車乘客的流率呈下降趨勢，而上車乘客的流率隨滿載率的增加先上升后下降。上車乘客所花費總時間則與車廂內車門附近的空間大小有關[1]。隨著滿載率的增加，上車乘客尋找合適空間的時間增加會影響后續上車乘客，導致整體上車時間增加。當列車滿載率繼續增加至接近滿載狀態時，上客能力達到極限，每車門處只有少數乘客能夠上車(上車后緊貼車門處)，站臺其余乘客將等待后續列車，使得上車乘客總體花費時間減少。

2. 2 列車二次關門原因分析

通過對乘客上下車人數、乘客上下車時間、列車滿載率、列車冗余停站時間(冗余停站時間為列車關門時刻與乘客上下車結束時刻之差)等因素與列車是否發生二次關門的相關性檢驗發現，當顯著性水平為0.05時，二次關門情況的發生與列車冗余停站時間相關性系數達到0.976，各檢驗統計量的P值均小于顯著性水平。列車正常關門與二次關門條件下相關數據的差異情況見表1。

表1 列車正常關門與二次關門相關數據

綜合現場觀察和已獲取數據的分析，列車出現二次關門可能存在以下兩種情況：

1) 所有候車乘客均能上車，上車后車門附近空間擁擠程度迅速上升，乘客人數過多使車門在關閉過程中由于阻力太大而彈開，當車門口附近的乘客重新調整好站立姿勢和站立空間后車門正常關閉。引發此類列車二次關門的主要原因在于冗余停站時間不足，乘客沒有足夠的調整時間以適應車門動作。此類型列車二次關門事件樣本量共有74個，約占總體的24%。

2) 候車乘客未能全部上車或者某車門處的最后一名上車乘客還未完成上車動作時，列車開始關門，造成車門或屏蔽門夾人夾物，導致二次關門，有時甚至需要多次關門后列車才能起動。引發此類列車二次關門的主要原因在于停站時間與該站上下車客流特征不匹配，即早高峰時段郊區車站的向心客流大，上車乘客人數較多而下車乘客人數少;同時列車滿載率較高，使乘客上下車用時增加，有效停站時間不足且沒有冗余停站時間供乘客調整在車門附近空間的位置。此類型列車二次關門事件樣本量共293個，約占總體的76%。根據現場調研發現，雖然部分車站列車停靠時滿載率高，但只要有足夠的冗余時間，乘客仍然能夠調整站立空間,避免影響車門關閉動作，在樣本數據中該類型的車站沒有出現二次列車關門的情況。

2. 3 列車二次關門發生條件分析

除了冗余停站時間之外，列車的上車客流量、下車客流量和到達該站時的列車滿載率等因素與列車發生二次關門的關系也較大。通過現場記錄數據整理，得到1 428組上車客流量、下車客流量、列車滿載率和冗余停站時間數據。將這4種影響列車發生二次關門的因素作為自變量，將列車是否發生二次關門(“是”取1，“否”取0)作為因變量，通過SPSS軟件作二項Logistic回歸分析，得到上下車客流特征及列車滿載率不同條件下，列車發生二次關門事件的概率模型。通過Omnibus模型系數綜合檢驗(P<0.05時顯著)、Hosmer-Lemeshow檢驗(P>0.05時顯著)，以及各變量參數在模型中相應的P值，能夠清楚了解到模型的擬合優度。模型回歸分析結果見表2，最終模型的預測結果見表3。

表2 模型回歸分析結果

表3 模型預測結果

回歸模型的各項檢驗指標均滿足要求，無論擬合優度還是對變量的解釋程度，以及對現有數據的預測精度都屬于可接受范圍。模型各系數的正負值表明了各自變量對因變量的正負影響情況，符合統計數據的分析規律。二項Logistics回歸模型反映了上下車人數、列車滿載率和停站冗余時間取不同數值時列車發生二次關門事件概率大小。當p二次關門>0.5時，表明當前情況下列車會發生二次關門；p二次關門<0.5時，表明正常關門。

3 列車停站時間模型

將各列列車在各站的上下車乘客人數、列車滿載率和列車的圖定停站時間等數據分別提取出來，即可形成各參數的值矩陣；通過建立模型運算矩陣中的數據便可以對每趟列車在不同車站的停站時間進行調整優化。停站時間優化的算法流程見圖1。

假設對某一線路N列列車連續經過的M個上行車站采集了相關計算數據，則得到有列車集合與車站集合，分別為I={i|1≤i≤M，M∈Z}，J={j|1≤j≤N，N∈Z}。列車實際停站總時間為:

Ti,j=t0+tc+tcon+ti,j+tri,j

(1)

圖定停站總時間為：

Tdi,j=t0+tc+tcon+tdi,j

(2)

圖1 停站時間優化算法流程

式中：

t0——列車停車后至車門與屏蔽門完全打開所用時間；

tc——車門與屏蔽門完全關閉所用時間;

tcon——車門關閉后至開車前司機的確認時間；

ti,j——列車i在車站j乘客完成上下車動作的總時間；

tdi,j——圖定列車上下客時間；

tri,j——列車的冗余停站時間。

設δi,j-1為列車i剛到達j車站時的滿載率(開車門之前)，δi,j,下為乘客下車之后上車之前的滿載率，則：

(3)

式中：

m——列車一節車廂滿載時的定員人數；

nc——車廂數；

cai,j——列車i在車站j的下車人數。

列車i在車站j的滿載率(列車關門后)為:

(4)

式中：

cbi,j——列車i在車站j的上車人數。

通過列車i在車站j的上下車乘客的人數以及滿載率，根據式(1)、式(2)和乘客上下車流率數據可以得到乘客在本站的下車時間t下和上車時間t上,即：

(5)

式中：

vai,j——列車i在車站j時乘客的下車流率；

vbi,j是列車i在車站j時乘客的上車流率。

最終可得：

ti,j=t下+t上

(6)

3. 1 約束條件

1) 乘客上下車的總時間必須在合理的范圍內，當超過列車最大停站時間時會嚴重影響后續列車的運行。當ti,j≥ti,j,max時,無論乘客是否乘降完畢，都應取ti,j=ti,j,max,且此時的tri,j為0。

3) 通過調整優化停站時間便得各車站發生列車二次關門事件的條件不成立，從而降低列車在早高峰運行期間發生二次關門的次數。通過二項Logistic模型可知，當Pi,j(列車i在車站j發生二次關門事件的概率)<0.5時，表示列車不會出現二次關門的情況。

3. 2 案例分析

本文選擇9座車站連續5個工作日早高峰時段內共計160列列車的實測數據進行計算分析。研究線路的列車為6節編組，車廂定員為310人。模型計算結果基于“先到先上車”及“先下后上”的原則。

經計算，得到每天各車站32列列車優化后的冗余停站時間，模型減少了優化前各車站冗余停站時間上的差異，為各車站乘客在完成乘降動作的同時留出合適的空間位置調整時間。同時，也可直接計算出各列列車開行9座車站后的總優化停站時間，其平均值如圖2所示。優化結果表明，相對于實際停站時間，優化后的停站時間有所下降，優化后的各列車總停站時間方差穩定，且滿足約束條件。各車站的圖定停站時間與共計160趟列車優化后的停站時間平均值對比如圖3所示。從圖3發現，個別車站的圖定時間與優化時間的差值較明顯，這與該車站發生二次關門的頻率有關，在有效統計的307個二次關門樣本中，2號、4號和5號車站發生二次關門次數最多，約占樣本總量的93%。

圖2 列車總優化停站時間

圖3 圖定停站時間與平均優化停站時間

1號車站優化后的平均停站時間比圖定時間更少，這是因為該車站的冗余停站時間過長；通過本文模型的數值計算給出了更為合理的停站時間。對于列車二次關門情況，則計算得到了與乘客上下車用時更加匹配的停站時間和冗余時間；雖然列車停站時間有所增加，卻較大地減少了因二次關門所產生的額外時間。

4 結語

在城市軌道交通大客流運輸背景下，部分線路的極度擁擠導致早晚高峰時段列車出現二次關門的頻率不斷增加。二次關門所帶來的停站時間增加對早高峰短間隔時間運行的列車線路延誤影響尤其較大。

本文通過對列車及車站的實際數據采集，得到了不同滿載率條件下的乘客上下車流率值，總結了乘客上車流率與下車流率隨列車滿載率變化的基本規律；分析了列車發生二次關門的主要原因，并量化了其發生條件，建立的二項回歸模型解釋了乘客上下車人數、列車滿載率和列車冗余停站時間4個因素對二次關門發生的影響程度。同時還建立了列車停站時間調整模型，得到了優化后的列車停站時間。

根據線路的運營情況實地采集相關研究數據，對所需解決的問題具有很強的針對性，所獲得的研究結果對實際運營具有很好的指導效果和參考意義。縮短部分車站過長的列車冗余停站時間以平衡停站時間不足的車站，盡可能避免了列車二次或多次關門所帶來的延誤，既能保障乘客的乘降時間又能提高系統的整體運輸效率。