地铁站人群规律及特征究广州地铁

1、标题： 地铁站人群规律及特征研究广州地铁billy 转载 发布时间： 2021-11-29 13:47:25阅读次数： 179地铁站人群规律及特征研究广州地铁摘 要：随着城市轨道交通系统的扩建和城市人口规模的增加,地铁 成为市民工作或出行的主要交通方式之一. 在人群流动顶峰时段, 各 类人群不断涌向地铁站内, 造成相关地铁站的拥挤. 本文在对密集人 群流动规律的根本内涵和分析指标进行界定的根底上, 以广州地铁系 统中的某换乘车站甲和非换乘车站乙为研究对象, 分别分析地铁站内 的人群组成规律和人群流动规律, 并进一步从地铁进出站人流规律和 人群平地移动速度、 上下楼梯移动速度的角度对其流动规律进

2、行详细 研究.关键词： 人群流动规律；广州地铁；人群分布；人群流量；人群速度随着人口规模的不断增加、 城市范围的不断扩展以及交通压力的 不断突现, 各大城市针对本地的根本情况, 分别开展和完善相应的城 市轨道交通地铁系统.由于地铁具有运行速度快、车次多、旅客 运送量大以及运行稳定等特点, 人们将其作为工作或出行的主要交通 工具之一. 尤其在早顶峰和晚顶峰时段, 地铁站可能成为人群流量或 人群密度集中的地方. 本文以广州地铁为例, 深入分析地铁车站闸机 及视频监控资料, 挖掘地铁车站大客流人群流动规律, 为突发事件下 的应急疏散模拟研究提供根底数据.1 密集人群流动规律内涵及其分析指标界定1.1

3、 密集人群流动规律的内涵 人群流动规律是指人群行走时表现出来的群体运动规律, 通常被 称为人行走规律、人群运动规律、行人运动规律等.人群流动规律包 括宏观规律和微观规律.宏观规律主要指行人集体所表现出来的密 度、速度和流量等特征； 微观规律主要指单一行人在某段时间内因其 心理和生理因素的影响而表现出来的决策行为和采取的动作 1 .尽管 人的行为比拟复杂, 会在一定程度上表现出无序性, 但其行走仍然可 以找到一定的规律性, 尤其是人群拥挤时, 人的运行互相受到其他人 的影响,人群的运动表现出一些单一个体不具备的群体特征. 常见的 人群流动规律或现象包括：1人群密度越大,由于身体间的相互影响,人群

4、速度越慢.2人们对于绕道或者反向运动表示出强烈的厌恶心理；行人 总是与他人或公共设施边界保持一定的距离； 行人有时会重复别人的 行为方式；在拥挤场合,人群通常会由于恐慌造成推挤和惊跑,从而 导致冲撞践踏并引起伤亡事故等. %3密集人群中双向流动会产生 “自动队列 的自组织现象.自 组织不是提前刻意方案、组织形成的,比方通过指示牌、法规和习惯 等方式,而是一种自然现象. “自动队列 现象是指在双向人流中,行 走方向大致相同的行人之间形成条状的通道, 后面的行人跟随前面的行人前进.(4) 当人群通过一个入口或出口处时,假设有次序地行进,可顺 畅流通.行进速度愈快那么流量愈大.而当人群很拥挤时,那么

5、流量大大 减少.这就是所谓的 瓶颈效应.(5) 整个人群同步接受到紧急撤离信息后,同步或在相近时间内做出响应行动,当出口的宽度限制了密集人群的流动时, 导致密集 型人群移动在出口处形成聚集,呈现拱形分布的特点,如图1.mi 拱形效歳示意图1.2人群流动规律的分析指标界定自上世纪初期以来,密集人群流动规律的研究逐渐成为行业的热 点,并为人群疏散提供理论支持.学者通过采取观测和统计分析的方 法对人群流动的根本特征进行分析, 具体包括人群组成分析、人群速 度分析、人群变动分析等.常见的分析指标包括如下几种： 1人群流动规律：指人群行走时表现出来的群体运动规律. 2人群速度：指某群人在某段时间内的平均

6、速度, 单位是 m/s3人群密度：指一个空间内人群的稠密程度,一般用单位面 积上人员的数量表示,单位为人 /m 2；4人体所占的空间：从两个涵义上表示,一个涵义是人群中 个体能够占有的空间,另一个涵义是个体行走所需的空间.5人流量：通过指定区域的人数.可以是平均每分钟的人流 量,单位是人 /min ,也可以是某段时间内的人流量,单位是人.6人群速度方向是指个人自由选择的行走方向,在此根底上 形成的人流的速度方向, 包括同向流动型、 双向流动型、 交叉流动型、 中央聚拢型、四周发散型和散漫无序型等.2 广州地铁的根本情况 广州地铁是广州城市轨道交通系统的重要组成局部, 由广州市地 下铁道总公司负

7、责营运和治理. 为了研究方便, 我们选取其中的两个 车站进行重点研究,其中一个是换乘车站甲, 另一个是非换乘车站乙. 甲车站是广州地铁的两条主要线路的换乘车站, 客流量较大. 该车站 为地下 3层结构,负 1 层为站厅层、负 2层为设备层,负 3层为站 台层；甲车站共有 5 个出入口.乙车站为广州地铁主要干线支线上的 一个重要车站,人流量一般较大.该车站为东西走向,车站分为地下2 层,负 1 层为站厅层,负 2 层为站台层,站台为岛式站台,该车站 有 A、B、C、 D 共 4 个出入口.3 车站人群分布特征分析人群的年龄组成、 性别组成、文化程度、职业、兴趣爱好、 性格、 行走目的和心理等因素

8、的差异直接或间接影响着人群速度、人群密 度、平安意识和承受拥挤的水平等,进而对人群流动规律产生影响. 本节在简要介绍人群分布影响因素的根底上, 对广州某地铁站内人群 分布的根本情况进行进一步分析.3.1 年龄特征对速度的影响分析年龄通常会影响人的速度,年龄在18岁40岁的人群运动速度明显高于60岁以上的老年人.老年人运动速度在 0.6 m/s1.2 m/s 之间, 相对于成年人有很大的差异； 青少年运动速度与成年人速 度相当；性别的差异也是影响人群行走速度的主要因素. 有研究发现, 男性的平均速度是 1.4 m/s ,而女性的平均速度是 1.27 m/s .3.2 广州地铁某车站的人群分布特征

9、分析本文选取广州某地铁车站, 对站内的人群组成进行研究, 主要采 用二维分类的方法,根据年龄、性别将人群分为男青年、男中年、男 老年以及女青年、女中年、女老年以 30 岁作为中青年的分界点, 以 50 岁作为中老年的分界点.在收集上述 6 类乘客信息的同时, 本文也分析并研究了不同时间段下这两类特殊人群, 即携带行李和小 孩的人群特征及比例变化情况.1 男、女乘客组成比例及变化趋势分析图2 舟、女乘X紺成比例图从图2可以看出,男、女乘客的比例为 54% : 46%,即1.2 :1,这与广州市男女比例大体相当,由此也可说明是否选择乘坐地铁 和其性别无关.从图3可以看出,男女乘客比例均在 40%6

10、0% 之间波动, 在13: 00以及19: 00处,由于男性乘客比例较大,其人群的行走 速度也会出现峰值,此处应增强平安治理,以防事故发生.崛乘審 女乘睿1青年乘客1中年乘客老年乘客图3男,女乘客比例变化阳(2) 老、中、青乘客组成比例及变化趋势分析从图4可以看出,乘坐地铁的乘客中,青年乘客的比例最大,达 到71%,老年乘客较少.这与地铁的出行目的有关,该换乘车站的 乘客以年轻的上班族为主,中年乘客一般倾向于选择自驾车或乘坐出 租车,而老年乘客那么倾向于步行或乘坐公交车.图I 老s屮、青乘客组成比例图从图5可以看出,青年乘客比例在60%90%之间变动,在上 午9： 00、13 : 00、17

11、: 00以及23: 00处到达峰值,这是由于 9： 00和17: 00年轻乘客上下班居多,13 : 00属于大局部公司午间休 息,23 : 00为广州市夜生活时间,年轻乘客活动较为频繁,人群速 度在这几个时间点到达峰值.巻邛采吝中翠廉咅图5 老讥青乘客比例变化图(3) 携带行李乘客所占比例及变化趋势分析皿皿图6 携带行李乘客在人椭屮比例变化图从图6可以看出,携带行李乘客比例从 7 : 00开始上升,到9:00到达第一个峰值,然后持续下降至13:00,然后急剧上升,在15 :00到达全天内最高值,占人群比例为11%左右,后持续下降至17 : 00,接着上升至另一个峰值,到 23: 00接近0(4

12、) 携带小孩乘客所占比例及变化趋势分析12 0%圈7携悄小该乘再任人眸屮比例变化图从图7可以看出,携带小孩乘客比例从 7 : 00到11 : 00处于较 平稳的状态,从11 : 00之后开始下降,并在13: 00到达第一个低 谷,后继续上升至下午15 : 00,而后下降至0,接着持续上升至一 天内最高点,到达人群总数的10%,从峰值下降至21 : 00后又略微上升.4车站人群流动因素分析地铁站内的人群流动内容主要包括： 人群的进出站流量,换乘人 流量和人群速度等.各类人群流动都具有一定的规律性,且受到多种 因素的影响.本文将分别选取广州地铁甲车站和乙车站的数据, 对人 群流量特征和人群速度特征

13、进行分析.4.1人群流量特征分析通过选取乙站的轧机数据,对车站全年和重大节假日期间的进出站流量、日均客流量和典型月份进出站流量进行比照分析,得出不同假期的人群顶峰日和低峰日以及其他人群流量规律.此外,本文将2021年7月1日和2日的人流量数据作为样本,得出工作日和 周末换乘通道的人流量变化规律.4.1.1单日人群流量分析根据广州地铁提供的数据,本报告主要考虑4个单日的人群流量 分析,分别为2021年10月1日、11月12日及12月24日,都 为节日或大型体育赛事日.考虑到 12月24日是周五,虽为西方节 日圣诞节,但对各企事业单位仍为工作日, 可以用其近似表示平时工 作日乙站的人群流量.(1)

14、 12月24日(工作日)的数据是选取当日从 00: 00 : 00 23: 59: 59每15 min的83组数据,用这些数据近似表示工作日 期间,该站的进出站人群流量变化趋势.此外,鉴于某一时间段内, 进出站人流量的差值可以反映每15 min的站内人数,如图8.£更* 口- SJ4-进出诂萼们图8匸作口进出鮎流;仁总届及其差值的变化匕齐图8表示,在6： 00之前,乙站的进出站人群流量为全天最低,几乎为零.7: 009: 00以及17: 0019 : 00,该站的进出站流量和总流量分别出现两个峰值,总流量分别到达2 339和4 233,是人群流量需要重点疏散的时段.2分析十一假期该站

15、人群流量变化趋势,选取 2021年10 月1日的数据作为样本进行分析,具体包括当日24: 00中每15 min 的79组数据.将上述数据进行筛选、整理和分析后,以折线图的形 式表示 十一假期首日进出站流量和总量差值的变化趋势,如图9.hhnhs!蛊气1 4.讣出站差他图9° b °假期首日进出站流駅、总1及K差值的变化趋矜如图9,十一假期首日6: 00之前,乙站的进出站人群流量 是全天最低.各条曲线的变化趋势显示,上午的出站流量大于进站流 量,下午和黄昏的进站流量大于出站流量, 白天的进出站流量一直居 高不下,不存在由于上下班带来的进出站数量的明显差异.3广州亚运会期间乙站

16、的日进出站流量可以反映大型活动对 广州地铁人流量的影响.通过选取 11月12日亚运会首日的数据作 为样本,具体包括当日每15 min取样的89组数据.将上述数据进行 筛选、整理和分析后,以折线图的形式表示亚运会首日乙站的进出站 流量和总量差值的变化趋势,如图 10.A皐几|4pn ?亡帆1raio 广州亚运会首日逬出站流量、总量及其差值的变化趋势如图10,该站的进出站流量在凌晨 0: 00出现一个小顶峰, 考虑到实际情况,可能是由于亚运会期间各国人不同的生活习惯.11 月12日白天的客流量从9 : 0019 : 00 一直较高,比照亚运会期间 体育赛事的日程,可以发现其内部的深层次关系和规律.

17、此外,全天 进出站总流量的最大值出现在下午 15 : 00左右.进出站差值曲线表 示乙站内和站台上全天的乘客人数断断续续出现最大值和最小值.(4)考虑到选取的数据包括工作日、国庆节、春节以及大型体 育赛事,本文将4天的进出站数据进行比照分析.由于原始数据存在 丧失,将每天的数据进行比照和筛选,最终得出75组数据.图11反映了该站在不同情况下,每日的进出站人群流量的变化趋势比照.如10年】D月1日 JOIGLI月“吕扣10 攀 hHmE2O11#Z8H图1 1单U琲出站总讹变化趙势的比照分析0DET-I.SoaLnTgd-lF|言宮Lrl百图11反映了乙站在国庆节期间的人群流量比其他3日的流量高

18、,春节期间的客流量比其他3日的流量低.该站的人群流量在工作 日期间存在明显的早顶峰和晚顶峰现象,其早顶峰时段为上午7:009: 00,晚顶峰时段为下午1: 0019 : 00.此外,在大型体育 赛事期间,上述组图还反映该站白天的客流量变化趋势不明显.4.1.2节假日期间人群流量分析上节以折线图的形式反映该站 4个特定日期的单日进出站人群 流量变化趋势.本节将重点考虑国庆假期、春节以及广州亚运会期间 的单日人流总量变化趋势,如图 12和图13.:顽DsneMH* T211IO :SfMMHNWW3QWiJWOT1Q4CH1打1图12胡庆和春节期仙的单日人流量比照分析inmiimiinuootw

19、- iLWOMROOM - I60000 40000 丄20000 打Q匸2貝 crj 目TH気 rimer wmicz mm段 om-c? 畀nonz 二 TOIC? wmTCU £3口0頁 mTscrJ1X13 广州亚运会期何的单人流量比照分析图12表示十一假期的单日客流顶峰出现在假期首日,进出站 总流量约为163 578,客流量呈逐日递减的趋势；春节期间的单日客 流顶峰出现在春节假期的最后一天, 且单日人流量相差较大.亚运会 期间的单日客流量比照分析柱形图图 13 反映出赛事首日的开幕 式和末日的闭幕式并非客流量的顶峰日,大局部市民可能在家看直 播.4.2人群速度特征分析人群速

20、度通常是指人群整体表现出来的速度状态,它不是由单个 人的速度决定的,而是人群在行走过程中互相影响和制约表现出来的 一种平均速度状态.本文将地铁站内的人群速度分为平地速度和上下楼梯速度,并分别对其影响因素进行分析421平地速度分析图11 地饮内不同人群的平均速度比拟国人群速度大小是表征移动快慢的物理量. 一般来说,人员密度越 大,整体移动速度越慢.图14显示广州地铁某车站内,不同人群平 地行走的平均速度.由于男女在身高等方面的差异,行走时的步长和 步频不同,行走速度也有一定的差异.422上下楼梯速度分析对各类人群在不同密集程度下的上下楼速度进行分析,在充分考虑换乘线路的情况下,对非密集区域的上下

21、楼梯速度进行分析.通过对视频记录中的人群上下楼梯情况进行分类和数据提取, 将 上下楼梯的人群对象分为男老年、男青年、男中年、女老年、女青年、 女中年和小朋友7类,并将各类人群的上下楼速度进行统计分析, 得 出各类人群在不同密集程度下的上下楼梯速度情况, 可以总结如下规 律：1在上下楼梯和密集程度相同的情况下,男中青年的上下楼梯速度最快,其次是女中青年,最慢的是老年人和小朋友.2各类人群的下楼速度明显高于上楼速度,如在非密集区, 男中年的下楼速度为3.09 n/s n表示行人步行的步数,上楼速度 为 1.95 n/s .3在上下楼情况相同的情况下,各类人群在非密集区的速度相差较大,如在非密集区,

22、男青年的下楼速度为 3.46 n/s,男老年的 下楼速度为1.29 n/s,在密集区,男青年的下楼速度为 1.85 n/s,男 老年的下楼速度为 1.77 n/s.同时,本文分析男性中青年上下楼梯速度的分布情况. 选取男性 中青年在非密集区的下楼梯速度作为样本, 分析人群上下楼梯速度的 分布情况, 检验这些数据是否近似服从正态分布, 检验结果如图 15. 图15的正态P-P图进一步说明,男性中青年下楼梯速度的分布近似 服从正态分布.WFCrniw tfit ir Jh-尸干 m国15 建度n/s的塩降?正态P-P图5结束语本文研究说明,在工作日或节假日期间,地铁站内的人群组成或 人群流动呈现一定的规律性.例如,工作日期间的地铁站以青年乘客 为主,存在明显的早顶峰和晚顶峰时段,且晚顶峰的持续时间大于早 顶峰；大型体育赛事会导致日均客流量的增多, 但一或春节期间的 日均客流量相对较少,甚至低于全年日均客流量.此外,各类人群在 平地、上楼梯和