基于天津西站客流分析仿真的运营优化研究

(整期优先)网络出版时间:2023-12-13
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基于天津西站客流分析仿真的运营优化研究

张子华

中国铁路设计集团有限公司, 天津 300308

摘要:高速铁路迅猛发展的过程中,早期建设的高铁站房受限于当时的设计技术思路以及政策,运营中暴露出的问题给商家和旅客都带来了苦恼,并降低了高铁站房的社会评价。天津西站作为最早一批的高铁站运营至今,是最为明显的代表。本文就进站场景和出站场景,进行了客流数据的处理分析,并使用AnyLogic进行仿真,验证客流到达数据模型和仿真场景的合理性。在进站场景中,不同区域的客流水平存在明显差距,东南角,西南角,东北角,西北角的客流水平比例为25:18:11:11。参照出站场景[1],进行仿真可知旅客聚集密度较低,仅在出站的旋转门处存在拥堵,客流密度呈现三个梯度由南向北依次下降的趋势,且东北角客流量较少。

关键词:高铁站房;客流分析;AnyLogic;仿真研究;运营建议

引言

天津西站是天津市的重要客运枢纽之一。投入运营以来站内的部分商铺经营行为不稳定,且天津西站换乘途径较多,陌生旅客会难辨方向,以上情况给商家和旅客带来苦恼,降低了社会对铁路系统的满意度,影响了铁路运营形象。本文通过《高铁站房相关问卷》的统计数据,结合现场实际情况,分析旅客的站内行为,建立旅客到达数估算算法,使用AnyLogic进行了仿真研究。

1高铁站调查问卷

1.1调查问卷基本情况

《高铁站房相关问卷》共发放333份,回收185份,回收率55%。统计者中,男性102人,女性83人;一线、新一线、二线城市居民比例占74.7%,三四线比例23.1%,农村2.2%。

1.2站内服务使用习惯调查

根据调查项“站内使用服务”,进行均一化处理并选取了发生概率最高的八项的行为。洗手间31.6%、候车28.1%、洗手间和取票机7.9%、洗手间和零售6.4%、洗手间和餐饮3.5%、自助取票占7%、零售5.7%、餐饮3.1%。

2进站仿真

2.1旅客源和流线方向

进站场景不考虑出站的旅客,选取客运高峰的理想条件进行。旅客的流线方向参照[2]设置。旅客到达2层后利用站内设施,最终进行结算。

2.2进站仿真结果

仿真1小时的时间跨度内共进站7945人,4611人取消结算,可视为出发,出发率为58%。根据图1,可以判断东南角的设施利用率明显大于其余三个方向。客流线的平均值结果如下:东南角为21.94,西南角13.83,东北角为9.77,西北角为6.28。累计从东北角区域经由中心区域的旅客数2538人,西南角1788人,西北角1075人,东北角1137人。

图1 站内密度图

由于获得的客流量不同,导致2楼的不同店铺之间的经营状况差异较大。肯德基、麦当劳因为可以持续获得优质的客源,加上自身品牌效益,因此经营状况较为良好。

2.3商业分析

西北角和东北角都具有难以解决的客流线缺陷。北进站口的客流较小,导致西北店铺的客流不够充沛,东北角区域虽得益于东进站口的大量客流,但是缺少一侧扶梯,因此客流也受到了影响。建议应该将东南区域租金设置为最高,西南区域其次,东北区域和西北区域应该处于同一水平,总体上应当遵循25:18:11:11的比例。

若西北店铺再度倒闭需重新招商的情况下,建议引进中国福利彩票等具有连锁性质的商家,并尽最大可能保护商家利益。

3出站仿真

3.1出站仿真逻辑

3.1.1旅客满载估算匹配

2023年10月3日天津西站到达客次高达7.3万人次,根据车次信息推得21点到22点占全天客流8%,约为5840人次。

根据公式3.1对客流到达进行验证。由于天津西站客流大量来自东北方面,东北方向的旅客途径下车率k1与其他方向k2不同,因此分开计算。TJ为途径,ZD为终点,ZKLavg代表高铁的平均载客量。

途径天津西站总旅客:

TJ旅客=ZKLavg*{k1*(TJ东北8编+TJ东北16编*2)+k2*(TJ其他8编+TJ其他16编*2) 

终点天津西站总旅客: (3.1)

ZD旅客=ZKLavg*(ZD8编+ZD16编*2)

根据实际车次数获取8编列车数和16编列车数并计算,估算21点到22点旅客到达人次约为5772人。与最大客流的估算结果较为吻合。

图2 仿真结果

3.1.2仿真结果

仿真结果如图2所示,可以发现站内聚集压力较小,仅在南出口存在拥堵情况。其中人流线PFS1到FPS3的旅客密度平均值为13到15之间;PFS4到PFS7之间略有下降,为11到12,PFS8到PFS10密度约为7。经实地统计发现行人在同一流量线上大约为13人,与仿真结果吻合。其中国家规定大型站房应满足9㎡~20㎡/人,根据仿真结果,出站通道宽度应满足39m~67m。

3.1.3未来运营和改造方向

天津西站目前的出站较为顺畅,后期建议增加出站旋转门的数量,扩充至4扇12出口,可以有效避免旅客聚集和拥堵。站房的东北角区域仅有1层下至地下1层的旅客,灯光照明较为浪费,是后期节能的重点改造区域。

4结论

本文以天津西站为对象,划分了进站场景和出站场景,使用AnyLogic分别构建了旅客到达模型和站内客流模型并进行仿真,取得了进出站场景的旅客密度图。

在进站场景中获取了前往2层候车大厅站房4个角落的客流水平,建议按照25:18:11:11的比例进行租金调整,并建议引进连锁品牌。出站场景的高峰时段中由于同一条流量线上最大为15人,旋转门为9扇,因此出口存在拥堵问题,在后期站房改造时,建议添加旋转门数量,并将东北角化为重点节能改造区域。

参考文献 :

[1]于宝霏,任军.基于Anylogic仿真模拟的高铁站换乘效率优化研究——以天津西站为例[J].南方建筑,2021(06):94-99.

[2]韩林飞,杨冰玉.高铁站房空间的高效性、有序性与直达性的理性耦合研究——以近十年以来国内外新建高铁客站为例[J].华中建筑,2021,39(03):65-69.