基于高鐵與地鐵安檢互認(rèn)的交通適應(yīng)性評(píng)價(jià)
——以蘭州西站仿真分析為例

賈濤 王顯璞

近年來，我國鐵路建設(shè)快速發(fā)展，高鐵網(wǎng)絡(luò)已從“四縱四橫”邁向“八縱八橫”。截至2020年底，我國鐵路運(yùn)營里程已達(dá)14.63萬km，其中高鐵里程達(dá)3.8萬km[1]。以鐵路客站為核心的綜合交通樞紐在城市生活中的作用日益凸顯，既帶動(dòng)了高鐵經(jīng)濟(jì)圈的發(fā)展，又推動(dòng)了站城融合，使城市交通與人的行為更為密切。為了出行便捷，人們更加關(guān)注通行效率，城市軌道交通的換乘和多重安檢既不利于客流疏散又降低了出行質(zhì)量。針對(duì)以上問題，我國交通運(yùn)輸部于2018年發(fā)布了《城市軌道交通客運(yùn)組織與服務(wù)管理辦法》，要求與火車站、長途客運(yùn)站、機(jī)場(chǎng)等銜接的場(chǎng)所減少重復(fù)安檢，提高通行效率。

1 安檢互認(rèn)對(duì)城市交通與人的適應(yīng)性提升

1.1 城市交通與人的適應(yīng)性

適應(yīng)性是一個(gè)生物學(xué)概念，在長期的自然選擇下，適應(yīng)性表現(xiàn)為生物體與外界環(huán)境的相互適合[2]。陳秉釗在定義“城市設(shè)計(jì)”時(shí)提到“城市設(shè)計(jì)的目的是改進(jìn)人的空間環(huán)境質(zhì)量，從而改進(jìn)人的生活質(zhì)量。城市設(shè)計(jì)的主體不是計(jì)量單位的人，而是在城市空間中運(yùn)動(dòng)、逗留和感受的人”[3]。

適應(yīng)性城市設(shè)計(jì)是關(guān)于城市空間和環(huán)境品質(zhì)的物質(zhì)形態(tài)研究，以人及其存在環(huán)境的關(guān)系為中心，從城市的多維整體環(huán)境關(guān)系和人的生理、心理和行為需求出發(fā)，對(duì)城市生活的方式、場(chǎng)所控制進(jìn)行整合，協(xié)調(diào)城市的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)形態(tài)和共生關(guān)系，從而使城市更加適合人類居住和發(fā)展[4]。由此可見，若要城市更好地適應(yīng)其主體的需求變化，需要對(duì)城市空間和人開展適應(yīng)性設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。本文提及的高鐵與地鐵換乘安檢互認(rèn)便是城市環(huán)境、交通設(shè)施與人的協(xié)調(diào)和適應(yīng)性提升的一部分。

1.2 高鐵與地鐵換乘安檢互認(rèn)實(shí)施現(xiàn)狀

目前，國內(nèi)共有7個(gè)城市開通高鐵與地鐵安檢互認(rèn)（表1）。其中6個(gè)站采用了高鐵換乘地鐵的單向安檢互認(rèn)，天津站采用了高鐵與地鐵換乘安檢的雙向互認(rèn)。高鐵與地鐵換乘安檢互認(rèn)的設(shè)置模式基本為兩種：1）在高鐵出站通廊外圍增設(shè)安檢設(shè)施，從而形成封閉的場(chǎng)內(nèi)安檢互認(rèn)模式，如上海虹橋火車站；2）設(shè)置獨(dú)立封閉的綠色免檢通道，如深圳北站。

安檢互認(rèn)提升了出行效率，在理論上得到了各方的認(rèn)同，但具體效率目前尚未有定量的數(shù)據(jù)支撐。本文以蘭州西站為例，采用樞紐空間的BIM模型和實(shí)測(cè)客流數(shù)據(jù)，通過行人仿真分析，為高鐵與地鐵換乘安檢互認(rèn)效率提供量化數(shù)據(jù)支撐。

2 安檢互認(rèn)的仿真評(píng)價(jià)方法

2.1 行人交通仿真分析

隨著計(jì)算機(jī)數(shù)字技術(shù)、信息技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，“數(shù)字化技術(shù)方法在城市設(shè)計(jì)中的應(yīng)用發(fā)展標(biāo)志著城市設(shè)計(jì)的數(shù)字化科技創(chuàng)新平臺(tái)正在逐步形成”[5]。對(duì)城市、交通與行人三者關(guān)系的研究，其核心是對(duì)行人交通行為的研究。目前，研究行人的交通行為方法可分為三類，分別為解析法、實(shí)驗(yàn)法和仿真法。由于行人的運(yùn)動(dòng)較為復(fù)雜且影響因素較多，解析法、實(shí)驗(yàn)法很難做到全面真實(shí)，而仿真法則將解析法和實(shí)驗(yàn)法的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合，以行人的運(yùn)動(dòng)行為特性數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，解析運(yùn)動(dòng)規(guī)律，建立微觀仿真模型，真實(shí)再現(xiàn)行人的交通行為，從而進(jìn)行深入分析[6]。

表1 國內(nèi)高鐵與地鐵安檢互認(rèn)組織形式及模式

行人交通仿真分析模型可分為宏觀模型、中觀模型和微觀模型三類[7]。由于微觀模型能反映復(fù)雜的行人運(yùn)動(dòng)行為，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和開發(fā)的軟件可快速有效地實(shí)現(xiàn)行人仿真建模和計(jì)算分析。因此，微觀模型成為分析行人運(yùn)動(dòng)行為的主流模型，開發(fā)了眾多仿真分析軟件，主要包括基于元胞自動(dòng)機(jī)（CA模型）和社會(huì)力模型（SF模型）及由它們改進(jìn)的分析軟件（Legion、STEPS、Building EXODUS、MassMotion、Vissim、SimWalk、Anylogic、NOMAD、SIMULEX等）。這些軟件在行人交通仿真和人員疏散分析評(píng)價(jià)方面發(fā)揮了重要作用。

2.2 MassMotion行人交通仿真軟件的應(yīng)用

進(jìn)入21世紀(jì)后，數(shù)字化建造及設(shè)計(jì)技術(shù)提高了分析軟件的兼容性及整合度。MassMotion軟件可以與BIM模型兼容，識(shí)別和導(dǎo)入Revit、Rhino、Sketch Up等3D文件，具有強(qiáng)大的計(jì)算預(yù)測(cè)能力，可以高度仿真建筑空間中人的行為狀態(tài)，并具有便捷的操作界面和前后處理能力，逐漸成為當(dāng)前應(yīng)用最多的軟件。MassMotion是Oasys開發(fā)的行人仿真軟件[8]，其核心定位是模擬可能產(chǎn)生高密度人群集中的大型公共建筑空間，對(duì)人員在步行條件下的使用特征、疏散效率進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，并以此來優(yōu)化設(shè)計(jì)方案和管理措施。MassMotion軟件的編制采用了當(dāng)前行人仿真研究領(lǐng)域最具認(rèn)可的社會(huì)力模型及理論，德國學(xué)者Helbing[9]等在Lewin提出的社會(huì)力概念基礎(chǔ)上，將行人的自身驅(qū)動(dòng)力、人與人、人與障礙物（邊界）之間的排斥力和吸引力力量化，從而建立了社會(huì)力模型。社會(huì)力模型是一種微觀連續(xù)性模型，能夠真實(shí)模擬行人的交通行為，分析結(jié)果可信度高。因此，本文的仿真分析和評(píng)價(jià)采用MassMotion軟件進(jìn)行計(jì)算。

3 蘭州西站高鐵與地鐵安檢互認(rèn)仿真分析評(píng)價(jià)

3.1 蘭州西站實(shí)施安檢互認(rèn)的空間基礎(chǔ)

蘭州西站是甘肅省規(guī)模最大的鐵路客運(yùn)站，是國內(nèi)一流的現(xiàn)代化大型綜合交通樞紐（圖1）。蘭州西站總建筑面積23.3萬m2，共13臺(tái)26線，于2016年底投入使用。站房前后設(shè)南北兩個(gè)地面（地下）廣場(chǎng)，地鐵1號(hào)線、地鐵2號(hào)線在北廣場(chǎng)與高鐵換乘（圖2,3）。由于目前僅地鐵1號(hào)線在2019年投入運(yùn)營，因此高鐵與地鐵換乘目前沒有實(shí)施安檢互認(rèn)，旅客需重復(fù)安檢（圖4-6）。隨著地鐵2號(hào)線即將開通運(yùn)營，蘭州西站高鐵與地鐵1號(hào)線、地鐵2號(hào)線在北廣場(chǎng)地下的換乘將改造為安檢互認(rèn)。

1 鳥瞰

2 高鐵與地鐵關(guān)系位置示意圖

3 高鐵與地鐵換乘剖透視示意圖

4 高鐵與地鐵換乘重復(fù)安檢現(xiàn)狀平面圖

5 高鐵與地鐵換乘客流空間流程圖

6 高鐵出站通廊與地鐵換乘站剖面關(guān)系圖

蘭州西站高鐵與地鐵安檢互認(rèn)的方式是在高鐵出站通廊外圍增設(shè)安檢，從而形成封閉的免檢區(qū)域，旅客可由高鐵出站通廊平接地鐵換乘廳與地鐵1號(hào)線、地鐵2號(hào)線換乘。獨(dú)立、封閉的綠色免檢通道因服務(wù)旅客的受益面小，經(jīng)比選后沒有考慮（圖7）。

3.2 仿真建筑模型構(gòu)建和客流數(shù)據(jù)選取及評(píng)價(jià)指標(biāo)

3.2.1 仿真建筑模型的構(gòu)建

根據(jù)蘭州西站的建筑空間構(gòu)建BIM模型，安檢設(shè)施等根據(jù)現(xiàn)狀設(shè)置和調(diào)整，以保證仿真分析與實(shí)際建筑空間相符（圖8）。仿真分析的客流量采用當(dāng)前車站實(shí)際數(shù)據(jù)，確保分析數(shù)據(jù)的真實(shí)客觀和分析結(jié)論的可信。

3.2.2 仿真客流數(shù)據(jù)選取

仿真計(jì)算的客流數(shù)據(jù)如表2所示，2019年蘭州西站年發(fā)送量約1 300萬人次，日均發(fā)送量約3.5萬人/日，其中一般高峰日發(fā)送量約7萬人/日，極端高峰日10.5萬人/日（2019年國慶節(jié)期間高峰日）。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，軌道交通換乘占比40%。

3.2.3 仿真評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

仿真評(píng)價(jià)指標(biāo)參考相關(guān)設(shè)計(jì)規(guī)范和研究成果，選取反應(yīng)個(gè)體效率的速度比和個(gè)人換乘時(shí)間以及場(chǎng)所（區(qū)域）平均密度三個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行仿真分析和評(píng)估。換乘旅客速度比是指?jìng)€(gè)體當(dāng)前速度與其期望正常速度的比率，以此來評(píng)價(jià)旅客在換乘過程中的速度效率（個(gè)體的期望速度取規(guī)范提出的理想?yún)⒖贾?.35m/s）。個(gè)人換乘時(shí)間表示旅客從出高鐵站臺(tái)層抵達(dá)地鐵站臺(tái)層完成換乘的總時(shí)長（單位：min），以此來評(píng)價(jià)換乘的時(shí)間效率。平均密度是指在仿真過程中選定區(qū)域內(nèi)個(gè)體的平均密度，本文選擇地鐵進(jìn)站安檢入口處的平均密度，以此來評(píng)價(jià)區(qū)域的擁擠程度。

采用不同顏色來代表換乘速度比和區(qū)域平均密度的服務(wù)等級(jí)和水平，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為Massmotion自帶的服務(wù)等級(jí)指標(biāo)[8，10]，將C級(jí)作為分界點(diǎn)，即C級(jí)及以上為良好。

3.3 仿真計(jì)算結(jié)果的分析評(píng)價(jià)

仿真分析中的旅客客流將直接影響仿真結(jié)果，本次仿真時(shí)長為60min，選取2號(hào)站臺(tái)的到達(dá)客流作為仿真換乘對(duì)象，模型中站臺(tái)客流到達(dá)時(shí)間點(diǎn)為仿真開始后的第22min，此時(shí)仿真情況較為穩(wěn)定，具有代表性。為此，數(shù)據(jù)分析時(shí)段截取第22min至第60min，此段時(shí)間為本項(xiàng)目的仿真全過程。

3.3.1 換乘過程個(gè)體速度比分析

個(gè)體速度比反映所有個(gè)體在仿真過程中達(dá)到期望速度的水平，以不同顏色代表不同速度比。X軸代表時(shí)間點(diǎn)，Y軸代表從高鐵站臺(tái)換乘地鐵全過程的旅客個(gè)體數(shù)。從極端高峰日重復(fù)安檢狀態(tài)下?lián)Q乘個(gè)體速度比可見（圖9），整個(gè)仿真過程中大部分旅客在大部分的時(shí)間內(nèi)速度比小于0.563，速度服務(wù)水平達(dá)到F級(jí)（臨界值）的比例達(dá)到70%。其中第30min（地鐵安檢時(shí)）旅客速度比小于0.563的人數(shù)為260人（換乘客流285人的90%），其原因是旅客到達(dá)地鐵安檢區(qū)已存在部分排隊(duì)現(xiàn)象。第32min后旅客開始陸續(xù)完成地鐵進(jìn)站安檢，紅色比例開始下降，直至第53min最后一人完成換乘。最快完成換乘的旅客換乘時(shí)間為9min，最遲完成換乘的旅客換乘時(shí)間為31min。

而反觀極端高峰日安檢互認(rèn)狀態(tài)下?lián)Q乘個(gè)體速度比（圖10），整個(gè)仿真過程中速度比小于0.563的比例僅為38%，第27min旅客開始陸續(xù)完成地鐵進(jìn)站安檢，直至第32min最后一人完成換乘。最快完成換乘的旅客換乘時(shí)間為5min，最遲完成換乘的旅客換乘時(shí)間為10min。

表2 蘭州西站高峰日單向換乘比例及客流量

7 擬改造實(shí)施的換乘安檢互認(rèn)平面布置圖

8 高鐵出站通廊換乘地鐵局部模型圖

9 極端高峰日重復(fù)安檢狀態(tài)下?lián)Q乘個(gè)體速度比圖

10 極端高峰日安檢互認(rèn)狀態(tài)下?lián)Q乘個(gè)體速度比圖

表3 旅客平均換乘時(shí)間表

安檢互認(rèn)可以顯著提升旅客的換乘速度，在極端高峰日情景下，旅客速度服務(wù)水平C級(jí)及以上狀態(tài)的比例提升27%，F(xiàn)級(jí)速度服務(wù)水平的比例下降32%。本文還仿真分析了一般高峰日在重復(fù)安檢和安檢互認(rèn)兩種狀態(tài)下的換乘個(gè)體速度比，在實(shí)施安檢互認(rèn)后，一般高峰日旅客速度服務(wù)水平C級(jí)及以上狀態(tài)的比例可提升19%，F(xiàn)速度服務(wù)水平的比例下降23%。

3.3.2 旅客平均換乘時(shí)間分析

重復(fù)安檢和安檢互認(rèn)兩種狀態(tài)下旅客在極端高峰日和一般高峰日情景下的平均換乘時(shí)間見表3，極端高峰日情景下安檢互認(rèn)可提升旅客換乘效率47%，一般高峰日也可提升旅客換乘效率23%。

3.3.3 換乘地鐵安檢區(qū)的平均密度分析

影響旅客換乘服務(wù)水平的關(guān)鍵區(qū)域在于地鐵進(jìn)站安檢區(qū)?，F(xiàn)狀的地鐵安檢口在兩側(cè)并對(duì)應(yīng)地鐵檢票口，安檢入口處設(shè)一定的排隊(duì)隔離措施。實(shí)施安檢互認(rèn)后，取消兩側(cè)的安檢設(shè)施，換乘旅客由高鐵出站通廊平接進(jìn)地鐵。因目前換乘地鐵需重復(fù)安檢，在極端高峰日情景下，排隊(duì)隔離區(qū)外的80%等候區(qū)域的服務(wù)等級(jí)處于F級(jí)（圖11），擁堵嚴(yán)重。在一般高峰日情景下，80%等候區(qū)域的服務(wù)等級(jí)也處于C級(jí)及以上水平（圖12）。而實(shí)施換乘安檢互認(rèn)后，極端高峰日與一般高峰日在地鐵進(jìn)站閘機(jī)處基本無擁堵現(xiàn)象，區(qū)域服務(wù)水平均處于A級(jí)或B級(jí)（圖13,14）。

實(shí)施安檢互認(rèn)后，仿真計(jì)算顯示，在極端高峰日情景下，地鐵進(jìn)站區(qū)域擁堵顯著下降，處于E級(jí)及F級(jí)區(qū)域的面積比重復(fù)安檢狀態(tài)減少68%；在一般高峰日情景下，處于E級(jí)及F級(jí)區(qū)域的面積也比重復(fù)安檢狀態(tài)減少11%。

4 結(jié)語

通過對(duì)蘭州西站高鐵與地鐵換乘實(shí)施安檢互認(rèn)進(jìn)行仿真分析，蘭州西站高鐵換乘地鐵在實(shí)施安檢互認(rèn)后，能在極端高峰日情景下顯著提升旅客47%的換乘效率，處于E級(jí)及F級(jí)的地鐵進(jìn)站區(qū)域擁堵面積減少68%，可有效解決旅客的換乘擁堵，提高服務(wù)旅客的水平。

本文對(duì)高鐵換乘地鐵實(shí)施安檢互認(rèn)提升換乘效率的仿真量化分析及評(píng)價(jià)研究方法，可為我國其他城市交通樞紐的安檢互認(rèn)提供借鑒和參考。當(dāng)然本文的研究是在蘭州西站目前的空間、功能、流線基礎(chǔ)上，通過改造和調(diào)整安檢設(shè)置來實(shí)施高鐵換乘地鐵的安檢單向互認(rèn)。今后我國交通樞紐高鐵與地鐵換乘安檢的雙向互認(rèn)，還需分析交通樞紐的規(guī)劃和設(shè)計(jì)以及運(yùn)維管理，包括安檢雙向互認(rèn)的進(jìn)出站空間、功能、流線和消防疏散以及安檢等級(jí)的協(xié)同等。

安檢互認(rèn)節(jié)約了旅客的出行換乘時(shí)間，隨著旅客擁堵現(xiàn)象的緩解，人員的聚集風(fēng)險(xiǎn)和健康安全風(fēng)險(xiǎn)也隨之下降。所以，城市公共服務(wù)便捷化不僅是減少重復(fù)安檢，更主要是把“以人為本”滲透到公共服務(wù)的各環(huán)節(jié)中，讓城市交通和人和諧共生。

11 極端高峰日地鐵進(jìn)站安檢區(qū)平均密度圖

12 一般高峰日地鐵進(jìn)站安檢區(qū)平均密度圖

13 極端高峰日安檢互認(rèn)地鐵進(jìn)站區(qū)平均密度圖

14 一般高峰日安檢互認(rèn)地鐵進(jìn)站區(qū)平均密度圖

圖表來源

1 同濟(jì)大學(xué)建筑設(shè)計(jì)研究院（集團(tuán)）有限公司提供

2-14 作者自繪