基于人與環(huán)境交互作用的交通樞紐導(dǎo)向標(biāo)識布局評估

郭凡良， 禹丹丹， 董寶田

(北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044)

城市鐵路客站具有規(guī)模龐大、功能齊全、換乘方式多樣和空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特性，旅客站內(nèi)走行依賴環(huán)境信息導(dǎo)向標(biāo)識.合理的導(dǎo)向標(biāo)識有助于客流流線組織，且對提高樞紐內(nèi)旅客的安全性、便捷性及出行效率等具有重要意義.

發(fā)達(dá)國家對公共交通導(dǎo)向標(biāo)識設(shè)計(jì)的研究較為成熟［1-2］，不僅形成了本土化公共導(dǎo)向標(biāo)識標(biāo)線設(shè)計(jì)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，而且考慮乘客尋路行為特征對地鐵、圖書館等大型場所導(dǎo)向標(biāo)識進(jìn)行了深入研究［3-4］，提出了行人、標(biāo)識和建筑物的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn).參照國外標(biāo)準(zhǔn)，我國導(dǎo)向標(biāo)識缺少相關(guān)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和評估手段.一方面，設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，且可操作性差，僅提出標(biāo)識應(yīng)設(shè)在最容易看到處，觀察角度接近90°等［5］;或僅說明標(biāo)識須按通向目標(biāo)點(diǎn)的最佳線路進(jìn)行布置，且具有連續(xù)性等［6］.另一方面，評估手段欠佳，一般基于海量調(diào)查數(shù)據(jù)，提出了建立相關(guān)評估指標(biāo)體系的靜態(tài)評估方法［7-8］;或考慮建筑空間與單個(gè)行人運(yùn)動(dòng)空間感知的評估方法，進(jìn)行地鐵站內(nèi)標(biāo)識布局的定量評估［9］.

由于我國標(biāo)識設(shè)計(jì)以經(jīng)驗(yàn)為主，常忽略行人屬性及行為，導(dǎo)致許多大型公共場所，特別是軌道交通樞紐，普遍存在空間大而不便，標(biāo)識多而煩亂等問題，致使旅客出現(xiàn)徘徊、滯留等現(xiàn)象.因此，考慮環(huán)境、行人屬性與行為之間的交互關(guān)系，從行人群體對標(biāo)識使用效果角度，實(shí)現(xiàn)對靜態(tài)導(dǎo)向標(biāo)識設(shè)置位置、數(shù)量和字體尺寸的綜合定量化評估.

本文充分考慮行人與環(huán)境的相互作用關(guān)系，在分析行人尋路行為特性的基礎(chǔ)上，利用基于人與環(huán)境交互理論的計(jì)算機(jī)動(dòng)態(tài)仿真評估方法，進(jìn)行北京南站地下一層導(dǎo)向標(biāo)識布局的單流線定量評估，并提出定量及定性化建議標(biāo)準(zhǔn).

1 樞紐導(dǎo)向標(biāo)識布設(shè)的人與環(huán)境交互特性

1.1 尋路行為特性

尋路行為是指旅客在環(huán)境中，利用信息尋找到目標(biāo)點(diǎn)的過程［4］，包括對環(huán)境的感應(yīng)和認(rèn)知，將環(huán)境資訊轉(zhuǎn)變成尋路的決策和行動(dòng)計(jì)劃，再在適當(dāng)?shù)牡攸c(diǎn)將計(jì)劃付諸行動(dòng)，這表現(xiàn)為旅客與環(huán)境信息之間的交互作用，其包括3個(gè)階段:信息處理、制定決策和執(zhí)行決策，如圖1所示.

圖1 尋路行為過程圖解Fig.1 Scheme of way-finding process

信息處理階段主要是對環(huán)境標(biāo)識信息的處理.由圖1可知，尋路行為與導(dǎo)向標(biāo)識的關(guān)系主要體現(xiàn)在旅客行為和環(huán)境因素的相互作用，一方面環(huán)境影響行為，例如，導(dǎo)向標(biāo)識指導(dǎo)旅客尋路選擇行為;另一方面，尋路行為反作用于標(biāo)識設(shè)計(jì)，如果標(biāo)識設(shè)計(jì)不合理，旅客會出現(xiàn)停駐、徘徊等尋路困難行為.

1.2 視覺感知特性

在交通樞紐空間內(nèi)，旅客對標(biāo)識的識別范圍有限，這種能接收信息的空間區(qū)域稱為可見域，由視野和視距決定，受人的生理特性、標(biāo)識自身特性和環(huán)境特性的影響.

(1)視野

當(dāng)人的頭部和眼球固定不動(dòng)時(shí)，眼睛觀察正前方物體時(shí)所能看見的空間范圍稱為視野，用角度表示.正常人雙眼水平視野約為左右各60°內(nèi)區(qū)域，文字、字母和顏色的辨別視角分別為10°～20°、5°～30°和 30°～ 60°;單眼視野約為左右 94°～104°［10］.

(2)視距

人機(jī)工學(xué)將視距定義為人在操作系統(tǒng)中的正常觀察距離，本文將其延伸至日常生活中人對標(biāo)識的正常觀察距離.標(biāo)識一般具有標(biāo)識大小、字體、顏色等屬性.視距由視野、視力、心理因素等人體生理屬性，以及照明度、對比度等環(huán)境屬性共同決定，其計(jì)算式［10］為

式中:k為觀察者心理與環(huán)境等因素對視距影響的修正系數(shù);

s為標(biāo)識尺寸，m;

V為根據(jù)標(biāo)識顏色、背景亮度及對比度對調(diào)整后的視力.

2 基于人與環(huán)境交互的導(dǎo)向標(biāo)識動(dòng)態(tài)評估系統(tǒng)

由于傳統(tǒng)標(biāo)識設(shè)計(jì)評價(jià)方法成本高、時(shí)效性差，提出動(dòng)態(tài)仿真評估方法，以仿真模型為核心，以評估指標(biāo)為標(biāo)尺，以仿真系統(tǒng)為工具，以仿真試驗(yàn)為案例，實(shí)現(xiàn)了導(dǎo)向標(biāo)識布局的定量化綜合評估.利用微觀仿真技術(shù)，建立環(huán)境對象的模型并進(jìn)行仿真.

2.1 模型輸入

2.1.1 客流模型

客流模型包括客流分布和客流結(jié)構(gòu)兩部分.第一部分指樞紐運(yùn)營時(shí)間內(nèi)分時(shí)段、分出入口、分去向的客流分布及客流到達(dá)規(guī)律;第二部分反應(yīng)不同生理屬性(例如性別、年齡等)、交通屬性(例如出行目的)和社會屬性(例如環(huán)境熟悉度等)的旅客構(gòu)成參數(shù).根據(jù)概率統(tǒng)計(jì)，在某時(shí)段內(nèi)旅客到達(dá)服務(wù)設(shè)施的概率服從泊松分布，因此，按照需求，利用數(shù)理模型給出概率:

式中:p為在時(shí)段t內(nèi)有n個(gè)旅客到設(shè)施設(shè)備f處的概率;

af為設(shè)施設(shè)備f處客流泊松分布的均值，通過調(diào)查手段得到，并可根據(jù)實(shí)際模擬需要進(jìn)行調(diào)節(jié).

進(jìn)站客流為從入口至站臺處的客流需求，出站客流為從站臺至出口處的客流，換乘客流為從一個(gè)站臺至另一站臺(包括其他交通方式)的客流.

2.1.2 設(shè)備模型

設(shè)備模型包括物理設(shè)備模型和服務(wù)設(shè)備模型.物理設(shè)備包括站內(nèi)樓扶梯、通道等通行設(shè)施，站臺、站廳等容納設(shè)施，以及一些固定障礙物.服務(wù)設(shè)備包括售票設(shè)施、檢票閘機(jī)、導(dǎo)向標(biāo)識等.根據(jù)元胞自動(dòng)機(jī)及智能體建模思想，按照樞紐實(shí)際布局情況，將網(wǎng)格中各元胞賦予各類設(shè)備屬性(特別是導(dǎo)向標(biāo)識的種類和方向?qū)傩?，則其模型表示如式(3)所示.

式中:(Xi，Yi)為元胞i的位置坐標(biāo);

βi為元胞i的設(shè)施設(shè)備屬性參數(shù)，βi=0表示墻壁，βi=1表示扶梯，βi=2表示樓梯，βi=3表示人工售票窗口，βi=10表示導(dǎo)向標(biāo)識等;

2.1.3 流線模型

客流流線是樞紐站內(nèi)不同目的客流移動(dòng)的路線，反映了旅客在站內(nèi)的宏觀移動(dòng)軌跡，需按客流類型及需求區(qū)分出、入口輸入.流線通常由路由節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)關(guān)系確定，從宏觀上控制旅客站內(nèi)走行，為局部尋路行為決策服務(wù).流線是由一系列父、子節(jié)點(diǎn)組成的節(jié)點(diǎn)集合，如式(4)所示.

式中:IjO、IjD為流線j的起、訖節(jié)點(diǎn)編號;

Ijn為流線j的第n+1個(gè)節(jié)點(diǎn)的編號.

各節(jié)點(diǎn)信息包括節(jié)點(diǎn)編號、位置坐標(biāo)、所屬樓層、類型、父ID列表、子ID列表、流線類型、客流比例等屬性，信息記錄形式串聯(lián)成客流流線.

2.1.4 尋路行為模型

尋路行為模型是評估系統(tǒng)的核心，包括3階段，人與環(huán)境交互作用關(guān)系如圖2所示.

(1)信息處理.建立空間認(rèn)知，先根據(jù)光線可逆原理，使標(biāo)識在環(huán)境網(wǎng)格中顯示信息;之后旅客通過視覺感知獲取環(huán)境信息，并通過空間認(rèn)知控制器獲取自身定位、全局方向及可選路徑集，進(jìn)行信息識別.

(2)制定決策.通過初步獲取的導(dǎo)向信息，結(jié)合當(dāng)前客流狀況，通過認(rèn)知控制，預(yù)設(shè)下一參考目標(biāo)點(diǎn)，并啟用決策評估器，判斷所選節(jié)點(diǎn)是否滿足出行需要.若滿足則設(shè)為下一參考目標(biāo)點(diǎn)，并觸發(fā)移動(dòng)行為模塊;若不滿足，移動(dòng)調(diào)整直到確認(rèn)下一參考目標(biāo)點(diǎn)為止，實(shí)現(xiàn)局部路徑規(guī)模規(guī)劃.

(3)執(zhí)行決策.觸發(fā)移動(dòng)行為模塊后，根據(jù)行為規(guī)則庫，選擇基本反應(yīng)行為，形成運(yùn)動(dòng)控制命令，并將其傳送到運(yùn)動(dòng)控制接口模塊，實(shí)現(xiàn)旅客運(yùn)動(dòng)和模擬環(huán)境的更新，并循環(huán)到下一回環(huán)尋路.

旅客在系統(tǒng)內(nèi)重復(fù)上述行為，直至確定到達(dá)終點(diǎn)，尋路過程結(jié)束，退出系統(tǒng).

2.2 模型輸出

依據(jù)導(dǎo)向標(biāo)識設(shè)計(jì)布局合理性、信息連續(xù)、整體性等原則，從標(biāo)識設(shè)計(jì)物理邏輯及使用效果的經(jīng)濟(jì)性和便利性角度出發(fā)，提出點(diǎn)、線、面3個(gè)層次的評估指標(biāo)體系(見圖3).結(jié)合系統(tǒng)評估目標(biāo)，模型輸出包括:

(1)標(biāo)識布設(shè)物理指標(biāo)

標(biāo)識的信息覆蓋面積、流線上標(biāo)識的間距、信息連續(xù)度和重疊率，這些指標(biāo)用于衡量標(biāo)識的服務(wù)范圍和疏密程度.

(2)旅客使用標(biāo)識的效果指標(biāo)

旅客在站內(nèi)依靠標(biāo)識完成出行的過程中表現(xiàn)出的所有旅客每米平均迷失時(shí)間ˉTl、每百米平均停留次數(shù) ˉNs，以及全程平均走行速度 ˉVw，這些指標(biāo)用于衡量流線和區(qū)域標(biāo)識的使用效果，.

此外，還可通過圖形界面輸出方式獲取旅客迷失率高的區(qū)域或位置，為該區(qū)域標(biāo)識的改善提供依據(jù).

圖2 旅客尋路行為仿真模型流程Fig.2 Flowchart of passenger way-finding behavior model

圖3 評估指標(biāo)體系Fig.3 Evaluation indexes system

2.3 模型標(biāo)定

2.3.1 標(biāo)定內(nèi)容

對旅客宏觀和微觀行為特性和規(guī)律等參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，主要包括以下4部分內(nèi)容.

(1)交通流基本圖［11］.交通流基本圖反映了速度-流量-密度關(guān)系的規(guī)律，美國高速公路通行能力手冊給出了平道上行人流基本圖的規(guī)律，不同區(qū)域、設(shè)施的人流特征有所差異，但基本趨勢變化不大，該系統(tǒng)仿真的客流規(guī)律也具備此特點(diǎn).

(2)自組織行為［12-13］.行人流具有自組織特性，例如自動(dòng)渠化、瓶頸擺動(dòng)、流動(dòng)斑紋等，當(dāng)系統(tǒng)輸入相關(guān)參數(shù)后，可再現(xiàn)這些特性.

(3)迷失選擇行為［14］.行人在引導(dǎo)信息缺失環(huán)境下，或出現(xiàn)不同方向的概率行為選擇，或選擇從眾.調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，一般旅客具有較高的從眾性及保持原方向走行的趨勢，超過一定時(shí)間后，會選擇問詢以確認(rèn)目標(biāo).

(4)視距［15］.因受環(huán)境、行人及標(biāo)識屬性的影響，不同環(huán)境、區(qū)域、標(biāo)識下的視距有所差異，為此需設(shè)計(jì)專門的實(shí)驗(yàn)方法和計(jì)算方法對標(biāo)識視距進(jìn)行標(biāo)定.

2.3.2 標(biāo)定方法

由于交通樞紐是一個(gè)復(fù)雜交通系統(tǒng)，需要分區(qū)域?qū)σ陨蟽?nèi)容進(jìn)行標(biāo)定，因此，對樞紐內(nèi)不同區(qū)域、設(shè)施處的基本圖與自組織行為建立單獨(dú)的仿真場景與模型［16］.對于迷失選擇行為和視距的標(biāo)定，需采用問詢、問卷、跟蹤、視頻拍攝調(diào)查等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)采集［17］，再利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)、視頻軟件分析等技術(shù)進(jìn)行綜合標(biāo)定.

為確保模型有效，用以上方法該完成了系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)的標(biāo)定［16-17］，通過對軌道交通樞紐微觀仿真系統(tǒng)SRail［17］進(jìn)行二次開發(fā)，形成交通樞紐導(dǎo)向標(biāo)識布局評估系統(tǒng)Gsign.

3 案例研究

3.1 北京南站簡介

北京南站是集普通鐵路、高速鐵路、市郊鐵路、城市軌道交通與公交、出租等市政交通設(shè)施于一體的大型綜合城市軌道交通樞紐.采用5層立體化布局，分別為高架候車層、地面站臺層、地下一層換乘大廳、地下二層地鐵4號線和地下三層地鐵14號線(暫未開通)，且地下一層用于實(shí)現(xiàn)各種交通方式的換乘，是該綜合樞紐的核心組成部分.

根據(jù)2012年3月調(diào)研情況，以北京南站地下一層為例，對存在導(dǎo)向問題的典型進(jìn)站、出站和換乘流線上的導(dǎo)向標(biāo)識布局進(jìn)行評估研究，北京南站地下一層典型流線場景如圖4所示.

圖4 北京南站地下一層典型流線場景選擇示意圖Fig.4 Sketch map of typical routes scene on the underground layer of Beijing South Railway Station

3.2 實(shí)例分析

3.2.1 結(jié)果分析

以典型進(jìn)站流線(自西通道一進(jìn)入至高架候車層)為例.經(jīng)仿真發(fā)現(xiàn)，初始方案中標(biāo)識點(diǎn)A1至標(biāo)識點(diǎn)A2的連續(xù)性不夠，導(dǎo)致某些區(qū)域出現(xiàn)較高頻率的旅客迷失情況.因此在流線拐角處增設(shè)同類標(biāo)識，如圖5所示.在該拐點(diǎn)處增設(shè)的標(biāo)識點(diǎn)如圖6所示.優(yōu)化前、后輸出指標(biāo)的對比見表1.

由此可知，適當(dāng)增設(shè)拐角處的導(dǎo)向標(biāo)識可保證標(biāo)識信息的連續(xù)性，雖然增加了標(biāo)識信息重疊率，但在信息重疊率增加很少的條件下，明顯提高了旅客平均走行速度，減少了每百米平均停留次數(shù)及每米平均迷失時(shí)間，降低了旅客尋路難度，提高了服務(wù)質(zhì)量.同理，對典型出站和換乘流線進(jìn)行優(yōu)化后，輸出指標(biāo)結(jié)果.

從表1可以看出:

(1)出站流線上雖然減少了標(biāo)識設(shè)置數(shù)量，標(biāo)識間距增大，但其并未降低標(biāo)識信息的連續(xù)性.這不僅降低了建設(shè)成本，同時(shí)緩解了旅客視覺疲勞，沒有出現(xiàn)旅客停留及折返增加的情況.

(2)換乘流線標(biāo)識的間距不變，但通過適當(dāng)改變標(biāo)識字體大小和設(shè)置位置及高度，以提高標(biāo)識醒目性，可擴(kuò)大信息顯示范圍，提高流線標(biāo)識信息連續(xù)性，減少了旅客每百米平均停留次數(shù)，提高平均走行速度，最終提高了服務(wù)質(zhì)量.其中，優(yōu)化后進(jìn)、出站和換乘流線上旅客的平均走行速度分別提高了4.0%、3.2%和 13.3%.

圖5 初始典型進(jìn)站流線仿真示意圖Fig.5 Schematic of original typical inflow route

圖6 優(yōu)化典型進(jìn)站流線仿真示意圖Fig.6 Schematic of optimized typical inflow route

3.2.2 結(jié)果驗(yàn)證

依據(jù)車站環(huán)境和設(shè)施設(shè)備等實(shí)際情況進(jìn)行建模，利用仿真試驗(yàn)，通過旅客迷失位置及其使用標(biāo)識的效果指標(biāo) ˉTl，ˉNs，ˉVw進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證.

(1)仿真試驗(yàn)確定的旅客迷失位置與實(shí)際情況完全吻合，出現(xiàn)在流線標(biāo)識設(shè)置的拐角位置G以及引導(dǎo)信息未覆蓋的區(qū)域A1～A3，如圖5所示.

(2)對比分析仿真模型輸出指標(biāo)值和實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)可知，群體平均走行速度仿真結(jié)果與實(shí)際值的相對誤差約5%，在標(biāo)識連續(xù)性較差的流線上略大;每米平均迷失時(shí)間及每百米平均停留次數(shù)的相對誤差約9%，較長流線的部分誤差超過10%，見表2.

結(jié)合表1～表2數(shù)據(jù)，對標(biāo)識布局物理指標(biāo)和旅客使用標(biāo)識的效果指標(biāo)進(jìn)行綜合分析可知:

(1)標(biāo)識連續(xù)度為0.5～0.6時(shí)，仍有可能導(dǎo)致將較高的迷失和停留行為;即使標(biāo)識連續(xù)度超過0.9，迷失停留率的降低并不明顯，主要是由于標(biāo)識信息重疊率過高，導(dǎo)致旅客對引導(dǎo)信息不敏感或感覺繁瑣，建議南站標(biāo)識連續(xù)度和重疊率保持在80%和25%左右，特殊情況下其重疊率不宜超過40%，標(biāo)識間距在25 m以內(nèi).

表1 典型流線優(yōu)化前、后評估指標(biāo)對比Tab.1 Comparison of evaluation indexes of typical routes before and after optimization

表2 仿真結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的對比Tab.2 Comparison between simulation results and actual data

(2)出、入口及流線拐點(diǎn)處的導(dǎo)向標(biāo)識至關(guān)重要，應(yīng)注意其醒目性及連續(xù)性，否則旅客極易迷失.

(3)從視距角度可知，除增加標(biāo)識數(shù)量外(含地面粘貼式)，還可通過改變標(biāo)識尺寸、顏色和對比度等屬性，增加標(biāo)識的可見度及醒目性，從而增加標(biāo)識連續(xù)性.

4 結(jié)束語

針對目前交通樞紐導(dǎo)向標(biāo)識設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和評估手段缺乏的問題，根據(jù)旅客微觀行為研究和仿真試驗(yàn)成果，深入分析旅客尋路行為與環(huán)境標(biāo)識的交互特性，提出了標(biāo)識評估系統(tǒng)模型的輸入、輸出與標(biāo)定方法.利用自主開發(fā)的GSign系統(tǒng)，分析標(biāo)識引導(dǎo)下的旅客尋路效果，實(shí)現(xiàn)典型區(qū)域的標(biāo)識仿真評估，提出定性及定量化建議.由于人與環(huán)境交互的復(fù)雜性，構(gòu)建多場景尋路行為模型是下一步的研究重點(diǎn).

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