地鐵站大客流風險分析和疏導標識優化研究

■ 何明健 西安市消防救援支隊

城市軌道交通已在許多城市廣泛應用，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大客流風險。因此，對地鐵站大客流風險分析和應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、發車、通行等大量內部軌道技術操作。近年來，北京、上海、廣州、深圳等有大型軌道交通網絡的城市不同程度地出現了大客流現象，這些現象往往是規律性的、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絡規模的擴大，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）研究現狀

國內外對地鐵站大客流的風險分析和疏導標識優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絡的脆弱性和異質性隨時間的變化而發生變化，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上，提出利用主通道實際客流量和出站實際人數對數據進行動態修正計算方法，對大客流進行風險分析。關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的設計應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，根據進出站流程進一步細化客流疏導方式。

二、大客流產生原因及風險因素分析

（一）大客流產生原因分析

通過查閱資料文獻總結可知，大客流產生原因有以下幾點：

1.預測客流的偏差導致運輸能力不足

2.規劃變更帶來地鐵周邊客流“爆炸”

3.嚴重的“潮汐現象”導致客流集中

4.重要事件期間的極端客流高峰觸發大客流

5.換乘客流交叉口導致大客流

6.潛在的突發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

根據產生原因，可將大客流分為可預見性大客流和不可預見性大客流。可預見性大客流指節假日大客流、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性的在車站出現的短時間內客流聚集，造成站廳、站臺及列車內客流陡然上升，導致站廳、站臺及列車內出現擁擠等[5]。

（二）大客流風險因素分析

綜合考慮大客流產生的原因，對其風險因素進行分析，得出如下結果：

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：實際客流與設計客流間的狀態、站內設施擁堵點狀態、客流超標狀態、客流突發事件狀態

4.列車運營狀態：列車晚點、列車故障、同站連續無法關閉車門的次數

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聯及之間的從屬關系將要素按照各自不同的層次進行組合，形成多層次的結構分析模型，最終使問題歸結為基礎層（供決策的方案、措施等）相對于目標層重要權值比例的確定或相對優劣順序的排定。

（二）AHP風險分析法步驟

通過層次分析法建造風險分析系統模型進行分析時，可分為以下四個步驟：

1.建立層次結構模型

將需要決策的整體目標、影響因素和決策對象按照相互關系分為高、中、低三個層次，繪制層次結構圖。

（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.構造判斷矩陣

在確定各要素各層次之間的權重比例時，若僅為定性結果，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，否則需重新構造成成對比較矩陣，同時對矩陣元素需要做出及時調整。

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果，構建綜合分析因素圖，如圖1所示。

此外，根據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）綜合判斷權重

在風險分析評估的系統之中，權重應該準確且合乎邏輯。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相互比較的結果記為bij。此外，根據圖1綜合分析因素中的各種風險關系，并通過專家的評論，得出層次結構，構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，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重。

（二）綜合風險分析評估模型構建

單因素評估結果如下所示：

當評估對象是客流特點時：

當評估對象是客流群人員類型時：

當評估對象時客流狀態時：

當評估對象是列車運營狀態時：

因此，多因素的綜合評估分析結果如下式所示：

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，車站設計客流量為7520人／h。列車采用6節編組，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。列車停靠時間為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3部樓梯，兩側分別為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果如下：

隨后，可得出多因素評估分析結果B，如下式：

因此，根據上述風險評估分析的結果，對于該地鐵站大客流的風險分析可得出結論如下：

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、疏導標識優化研究

（一）地鐵站疏導標識總體設計原則

地鐵疏導標識的設計要遵循以下主要設計原則：

1.醒目性；2.簡單易讀性；3.規范性；4.國際性；5.協調性。

（二）地鐵站疏導標識優化方案

根據地鐵站疏導標識設計的原則，綜合考慮醒目性、簡單易讀性、規范性、國際性和協調性，對于疏導標識的優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域，可以消除“上車區”“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.設置排隊引導線并標明出口編號

車站出入口設排隊等候引導線，在引導線和出口編號之間設置箭頭。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.出站扶梯設置標識牌

標識牌應設置在出口扶梯的兩側或上方。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.根據實際情況設置標識牌距離

根據車站的實際情況，通過優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置距離不應太靠近出口。扶梯兩側可設置一些警示標志。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。

七、結語

軌道交通系統已在許多城市廣泛應用，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，研究了大客流產生原因及風險因素，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建各指標權重對其分析，構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化研究，得出結論如：更改或剔除簡單提示類信息，設置排隊引導線并標明出口編號，出站扶梯設置標識牌以及根據實際情況設置標識牌距離。這些優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生。