1、客流数据分析在轨道交通网络化运营中的应用摘要：客流数据分析是实现科学运营的基础工作，为列车运行图编制、车站客运组织、提高服务质量等方面提供有力的理论支撑。结合深圳地铁网络化运营实际管理情况，从各线路客流数据变化入手，总结分析了客流数据特征，主要介绍客流分析在深圳地铁网络化运营组织协调过程中的广泛应用。 关键词：客流分析；轨道交通；网络化管理 中图分类号：TN711 文献标识码：A 文章编号： 引言：客流始终是城市轨道交通规划、建设和运营的出发点和归宿。目前深圳地铁五条线 118 个站点（含 13 个换乘站）组成“四纵三横”的交通网络大动脉，标志着深圳轨道交通进入了多线路管理、网络化运营的新纪元
2、。运营两年后，路网化客流逐步增加并趋于稳定，客运组织、应急指挥效率、列车运力安排需进一步科学化和合理化，研究动态客流特征是提升轨道交通网络化管理水平、提高新客流趋势下服务质量的前提条件和必要工作。 1 客流数据统计分析的现状 1.1 客流数据分析的意义 随着深圳地铁运营模式由单线向网络化管理的转变，高效准确的客流数据统计分析已成为影响其网络化运营水平的重要因素。轨道交通的主导者是其服务对象乘客，如何科学、有效地对客流量进行时间、空间上的分析，并快速及时的做出管理决策，是运营模式转变成功与否的关键。 通过持续对不同时段客流量的统计、对各站客流流通性的分析，可以得出一天、一周、一月、一年的客流变化
3、规律，使运营人员可以根据客流数据合理安排资源、提高服务质量、降低运营成本。 1.2 统计分析工具 客流数据的统计方式根据不同的售检票方式有所不同。传统人工售票模式下主要依靠抽样调查的手段，无法精确完整的统计数据、乘客出行路径也无法判断；单线运营自动检票模式下乘客出行路径简单，客流可以通过检票设备获得，这种统计方式较为精确，但无法应对网络化数据统计；路网运营后，可以应用检票设备获取原始客流信息，通过建立符合乘客出行习惯的清分模型和复杂的因子参数计算，达到统计客流数据的目标。 2 常用客流指标 网络化运营管理中，为规范轨道交通运营主要运营服务指标的名称、定义与计算方法，国内各家地铁公司客流统计标准
4、略有差别。常用的网络化客流指标及计算方法如下。 2.1 客运量 客运量由本线进且本线出客流、换入至本线客流、由本线换出客流、途经客流四部分组成，包含可采用统计分析或客流抽样调查等方法进行清分的老人票、纪念票、公务票等非付费客流。换乘客运量是 AFC 系统对连续计费的换乘客流可通过票务系统清分模型得到，换乘站客流是该站各线路间换乘客流总和，网络换乘客流是网络客运量减去网络出行量。2.2 出行量 出行量等于进站闸机检票次数与特殊情况下人工检票进站之和，乘客在网络中换乘一次或多次时，均视为一个出行人次。出行量反映报告期内，利用轨道交通出行的乘客数量。出行量为车站分级管理、合理布局车站设备设施提供重要
5、的理论数据支撑。 2.3 断面客运量 断面客运量是指规定时段内，某条线路在同一方向通过某区间断面的乘客数量，由 AFC 系统通过运用 OD 表（起始客流数据统计表）计算得出，它是具有方向性和大小的矢量指标。网络化运营统计中，影响 OD 客流清分结果的参数较多、计算复杂、路径多选，如乘车舒适度、时间成本、乘客习惯等。 3 客流的时空特性在网络化运营中的典型应用 3.1 合理部署行车组织 网络化轨道交通客流数据在时、日、周、月及年客流趋势上均呈现出周期性。以网络化运营后罗宝线为例，2013 年 5 月 15 日典型工作日小时出行客流分布如图 1 所示，客流走势呈现出明显的早晚高峰特征，早晚高峰出行
6、客流分别达到 11 万人次和 8 万人次，出现在 8:00-9:00 和18:00-19:00 时段，占到全天出行量的 20%。经系统清分典型工作日时期OD 客流得出，罗宝早高峰上行和晚高峰下行小时断面客流为 28000 人次，闲时断面小时客流为 12000 人次左右。 图 12013 年 5 月 15 罗宝线运营时间小时进出站客流 为及时合理调整列车运行计划，可结合客流情况对列车运力匹配情况进行研究，分析各时段拥挤度，判断行车组织的合理性。地铁 A 车运载能力为 1920 人次，列车拥挤度通常要求在 60%-95%之间，故每小时单向需安排的车次为小时断面客流/（拥挤度*列车满员人数） ，即早
7、晚高峰时段单向运行 15 趟列车、平峰时段单向安排 10 趟列车，列车间隔应分别为 4 分钟和 6 分钟，故深圳地铁采用缩短行车间隔、增加新车上线等措施提高运力。优化行车组织方案、提高列车运行图编制的合理性是客流数据周期性分析研究的主要应用之一。 3.2 应对车站大客流组织 为了科学地组织好地铁车站的客流，必须根据客流情况预先做好车站管理组织方案， 。乘客乘坐地铁具体步骤如图 2。 图 2 乘客乘车流程图 车站大客流往往难以预测，有时会出现比预测还要大得多的客流，这时要采取客流控制措施以保证疏散客流安全为前提，避免混乱失控。如 2011 年 8 月 12 日大运会开幕式前深圳地铁以稳时期的客流
8、作为参考，结合开幕式位置、影响力等因素得出客流增长系数，预测蛇口线后海站将会出现开通后的历史高峰大客流。在此基础上深圳地铁根据后海站位置、周边环境、车站布局提前部署大运会开幕式专项客运保障方案，对后海站采取（1）提前准备车票零钞，增设人工票亭及临时检票点，开放自动售票机 10 元纸币接受功能。 （2）实行两级疏导，对站台、站厅、出入口采取逐级控制，设置临时导向、警戒绳，保持通道畅通和客流秩序。（3）加快客流疏导控制站内人数，增派志愿者、值班人员，设置全天入站安检、重点时段出站免费放行。 （4）提前向媒体预报运营信息，维护地铁形象做好宣传工作。 （5）蛇口线列车实现越站运行，跨过世界之窗站旨在引
9、导罗宝线换入大客流通过其他交通方式进入大运会主场地，避免因人员拥挤造成运营安全事件。 经过后期对客流数据的不完全统计，8 月 12 日后海站客流达到40000 人次，较平日激增 10 倍。车站应对突发大客流，目前已成为深圳地铁成熟并成功应用的组织经验，关键之处就在于准确分析预测客流，有针对性的制定保障措施，才能未雨绸缪从容应对。 3.3 优化自动售检票设备数量及布局 城市轨道交通的售检票设备（简称 AFC 设备）实现了购票、检票、数据统计的自动化。作为直接面对乘客的车站重要服务设施，售检票终端设备的配置、设计布局既要满足乘客的需求，也要避免过多配置和临时改建。AFC 设备的数量及布局应按近期高
10、峰客流量计算确定，按远期高峰客流量预留位置与安装条件，尽量满足客流流向的要求。 自动售票机（TVM）主要为乘客提供自助购票服务，位置相对集中，一般要求购票排队不超过 15 人。目前深圳地铁 TVM 实际处理速度为 4 人/min，数量计算方法应为高峰小时入站人数*超高峰系数*单程票使用率/（60*购票速率） ，具体摆放数量和位置可以结合出入口分布客流确定。如坪洲站平日高峰小时进站客流约 10000 人次，平日单程票使用率约为15%，且 60%-70%进站客流均集中在 B 口，结合历史客流数据预测未来超高峰系数约为 1.5，故坪洲站 TVM 数量应为 10000X1.5X15%（60X4）取整数
11、结果为 9，即该站应安装约 9 台 TVM，且应将 6 台部署在距离 B 口较近的位置。 门式闸机主要分布在站厅层为乘客提供自助检票通行服务。根据乘客的乘车站习惯，会选择离电梯、楼梯、出入口较近的闸机进出站，改进优化闸机布局可提高高峰客流通过能力，一定程度上能减轻客流集散过程中的“瓶颈”现象。以深圳地铁闸机通行速度 20 人/min 为参考，闸机通道数应根据小时高峰客流合理配置，如进站闸机数应为高峰小时进站人数*超高峰系数/（60*入站闸机通行速率） 。若车站内滞留大量乘客需出站时，可将双向闸机设置出站方向，控制进站人数，加快乘客出站的速率。同时出站闸机数量和位置应保障乘客疏导时间在 6min
12、 以内。 4 结语 经过对客流数据的综合分析，可以较为准确地得出动态客流数据的预测结果，从而有针对性的在行车客运等多方面提前部署。通过多次成功验证和应用，可以得出轨道交通疏基础客流数据的精确采集、特性分析预测技术及其应用价值在运营管理中的发挥，仍然是提升网络化运营管理水平的关键一步。 参考文献： 1 郭平城市轨道交通客流特征及预测相关问题J城市轨道交通研究，2010 第 13 卷第 1 期：58-62 2 杜世敏，郑宇，江志彬客流数据在城市轨道交通网络化运营组织中的应用J城市轨道交通研究，2010 第 13 卷第 6 期：71-74 3 杨梅，徐瑞华城市轨道交通换乘站大客流组织的仿真J城市轨道交通研究，2011 第 14 卷第 9 期：48-51
