故障情况下城市轨道交通换乘站客流组织方案设计文献综述

 2023-08-16 16:15:23
  1. 文献综述（或调研报告）：
  2. 国外研究现状：
  3. 地铁服务恢复

Jan-Dirk（2005年） 区分了服务的守时性和规律性，并提出地铁乘客主要重视规律性。研究的重点不是事件预防，而是事件发生后可以实施的策略，以迅速恢复服务并最大程度地减少延迟。他确定了六个地铁使用的恢复策略，并总结了这些策略的优缺点，描述了延迟类型对策略选择的影响。同样，其还讨论了路线长度，服务频率和乘客拥挤度等约束条件对每种策略有效性的影响。研究包括对每条地铁的两条线路的性能进行定量分析，并通过与主要运营和管理人员进行结构化访谈，对用于优化性能的策略进行更定性的评估[1]。

  1. 客流组织、行车组织方案

Konstantion（2005年）针对雅典奥运会，根据大客流特征和影响因素构造大客流数学模型，并依据数学模型计算出适合的列车最佳编组方案，并运用在雅典奥运会中。[2]

Dirk Helbing（2004年）对大客流的车站重点拥挤部位进行了剖析，提出了改善意见[3]。

Sandberg （1997年）等人在英国举行的商场疏散演习中得出了影响人群疏散的因素以及人群对出口的选择规律[4]。

Hoogendoorn（2004年）等人以微观行人动力学模型评估基于大客流的里斯本地铁换乘站的设计安全性[5]。

Daamen(2003年)在应用描述行人流特征的SimPed进行车站设计量化评估的研究中, 提出了基于静态条件的传统车站设计方法和规则, 并指明与换乘站相关的行人动态行为应当在设计时予以考虑, 以便于预测车站结构在实际运营中的效果。

  1. 仿真模拟

Predtechenkii和Milinskii（1978年）研究了不同着装、不同季节人员步行行动能力以及人员形体特征的差异和建筑物空间特征尺寸结构的关系，对不同类型旳建筑物内外人员密度和人速度统计分析，得出水平通道及楼梯上人员的人员密度和流动速度的关系，他们还发现行人的运动与行人的情绪和心理关系密切[6]；Togawa（1955年）在1955年提出了计算建筑物内人员疏散的经验公式，该公式反映了人员疏散出建筑物的综合的时间，综合考虑了疏散出口和疏散通道需要的疏散时间[7]；Osorio（2009年）等构建了分析堵塞现象与堵塞传播的有限能力排队网络模型[8]；

  1. 国内研究现状：
  2. 地铁故障

国内轨道交通公司对于地铁故障方面的研究较多，尤其是2000年之后国内轨道交通事业发展势头猛进，各城市地铁运营公司均在研究这方面的内容。主要研究方向分为三个方面：第一方面是以故障列车的存放地点为提高效率的研究方向，将列车故障救援的模式分为三种，即车辆段存放、故障线存放和车站配线存放等[9]，这三种模式各有优劣点，探讨研究不同线路的设计，如何合理使用这三种救援模式。将故障列车停放于车辆段或故障线，则救援状态结束后，地铁行车即刻恢复为正常状态，存放于故障线的救援时间少于放于车辆段线的救援时间，但直接放于车辆段线便于立刻对故障列车进行检查和维修；将故障车存放于车站配线的情况，故障车的影响仍然在一定程度上存在，整体行车组织进入一种特殊的状态，但是能够较快的减少运营线路堵塞[10]。第二个方面是针对列车故障救援的流程组织进行研究，从列车司机处置车辆故障、行车调度组织列车故障救援的各个时间环节控制入手，优化救援作业流程、压缩线路堵塞和中断时间、减少对正线运营的影响，从而改善地铁运营服务的质量，提高运营人员对突发事件的应急处理业务能力[11]。第三个方面是对地铁列车救援对乘客的影响进行研究，尤其是客流高峰期，分析故障处置所造成的大量列车延误晚点、乘客服务投诉、退票致歉等大范围的负面影响程度，从而提出了运营单位需针对地铁列车故障救援对乘客造成的影响，应进一步的挖掘潜力提高效率，不断优化救援列车故障的应急处置流程，通过不断的模拟和实际演练来提高行车各岗位员工的业务技能和水平，采用安全高效的措施，及时进行列车故障应急处置，尽快畅通堵塞的线路，减少排队延误和晚点情况，再进一步通过发布准确、及时、可靠的运营信息和人性化的措施提升乘客服务水平，以达到减少故障列车救援对乘客服务影响的目的[12]。

杨成威研究了轨道交通运营中的不同故障类型及其影响，将地铁行车的非正常情况分成了可预测和不可预测型，对这两种情况分别提出了行车组织的有效方案[13]；黎达明分析了广州地铁一个具体的道岔失电的案例的处理流程以及事件造成的影响，提出了一个可行的行车组织方案[14]；马伟结合道岔故障分类，总结了各类道岔故障情况下的应急处理原则，在道岔故障时能有效地组织边运营边抢修，提高故障处理效率[15]。

  1. 换乘站仿真

张艳芬利用 Anylogic 仿真软件对北京南站的不同疏散方案的参数进行仿真模拟，并对仿真数据评价分析，为今后北京南站的应急管理提供了参考建议[16]。 王霞等人将能反映恐慌心理的量化公式引入社会力模型，并运用 Anylogic 仿真软件对人群疏散进行仿真，对比分析仿真数据，结果表明，人群的恐慌程度会对疏散造成一定程度的影响，为今后的人群疏散政策提供了理论依据[17]。张建勋等利用VISSIM软件对北京地铁宣武门换乘站进行高峰时段客流模拟，取得良好的仿真效果[18]；彭进等以大型三线城市轨道交通换乘站为例，借助灰色定权评价法对优化前后进行对比，量化计算了所提方案的可行性[19]；包广斌等运用Anylogic软件建立兰州地铁西关十字站仿真模型，并提出了客流组织和设备配置评价体系。在采用计算机仿真方法的研究过程中，建模时可以根据地铁站内的结构设置进行建模，并且依据人群的行为特性来设置参数，可以通过反复调试尽可能的达到满足现实人群疏散的要求，同时得到自己想要的仿真结果，相比人群实地演练节省了大量的人力物力，得到更加贴近现实的仿真数据，为进一步研究做好了基础[20]。

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