基于高铁与地铁安检互认的交通适应性评价
——以兰州西站仿真分析为例

2021-03-09 02:17贾涛王显璞

建筑技艺 2021年12期

贾涛王显璞

近年来，我国铁路建设快速发展，高铁网络已从“四纵四横”迈向“八纵八横”。截至2020年底，我国铁路运营里程已达14.63万km，其中高铁里程达3.8万km[1]。以铁路客站为核心的综合交通枢纽在城市生活中的作用日益凸显，既带动了高铁经济圈的发展，又推动了站城融合，使城市交通与人的行为更为密切。为了出行便捷，人们更加关注通行效率，城市轨道交通的换乘和多重安检既不利于客流疏散又降低了出行质量。针对以上问题，我国交通运输部于2018年发布了《城市轨道交通客运组织与服务管理办法》，要求与火车站、长途客运站、机场等衔接的场所减少重复安检，提高通行效率。

1 安检互认对城市交通与人的适应性提升

1.1 城市交通与人的适应性

适应性是一个生物学概念，在长期的自然选择下，适应性表现为生物体与外界环境的相互适合[2]。陈秉钊在定义“城市设计”时提到“城市设计的目的是改进人的空间环境质量，从而改进人的生活质量。城市设计的主体不是计量单位的人，而是在城市空间中运动、逗留和感受的人”[3]。

适应性城市设计是关于城市空间和环境品质的物质形态研究，以人及其存在环境的关系为中心，从城市的多维整体环境关系和人的生理、心理和行为需求出发，对城市生活的方式、场所控制进行整合，协调城市的社会、经济形态和共生关系，从而使城市更加适合人类居住和发展[4]。由此可见，若要城市更好地适应其主体的需求变化，需要对城市空间和人开展适应性设计和评价。本文提及的高铁与地铁换乘安检互认便是城市环境、交通设施与人的协调和适应性提升的一部分。

1.2 高铁与地铁换乘安检互认实施现状

目前，国内共有7个城市开通高铁与地铁安检互认（表1）。其中6个站采用了高铁换乘地铁的单向安检互认，天津站采用了高铁与地铁换乘安检的双向互认。高铁与地铁换乘安检互认的设置模式基本为两种：1）在高铁出站通廊外围增设安检设施，从而形成封闭的场内安检互认模式，如上海虹桥火车站；2）设置独立封闭的绿色免检通道，如深圳北站。

安检互认提升了出行效率，在理论上得到了各方的认同，但具体效率目前尚未有定量的数据支撑。本文以兰州西站为例，采用枢纽空间的BIM模型和实测客流数据，通过行人仿真分析，为高铁与地铁换乘安检互认效率提供量化数据支撑。

2 安检互认的仿真评价方法

2.1 行人交通仿真分析

随着计算机数字技术、信息技术和人工智能技术的不断发展，“数字化技术方法在城市设计中的应用发展标志着城市设计的数字化科技创新平台正在逐步形成”[5]。对城市、交通与行人三者关系的研究，其核心是对行人交通行为的研究。目前，研究行人的交通行为方法可分为三类，分别为解析法、实验法和仿真法。由于行人的运动较为复杂且影响因素较多，解析法、实验法很难做到全面真实，而仿真法则将解析法和实验法的优点相结合，以行人的运动行为特性数据为基础，解析运动规律，建立微观仿真模型，真实再现行人的交通行为，从而进行深入分析[6]。

表1 国内高铁与地铁安检互认组织形式及模式

行人交通仿真分析模型可分为宏观模型、中观模型和微观模型三类[7]。由于微观模型能反映复杂的行人运动行为，利用计算机技术和开发的软件可快速有效地实现行人仿真建模和计算分析。因此，微观模型成为分析行人运动行为的主流模型，开发了众多仿真分析软件，主要包括基于元胞自动机（CA模型）和社会力模型（SF模型）及由它们改进的分析软件（Legion、STEPS、Building EXODUS、MassMotion、Vissim、SimWalk、Anylogic、NOMAD、SIMULEX等）。这些软件在行人交通仿真和人员疏散分析评价方面发挥了重要作用。

2.2 MassMotion行人交通仿真软件的应用

进入21世纪后，数字化建造及设计技术提高了分析软件的兼容性及整合度。MassMotion软件可以与BIM模型兼容，识别和导入Revit、Rhino、Sketch Up等3D文件，具有强大的计算预测能力，可以高度仿真建筑空间中人的行为状态，并具有便捷的操作界面和前后处理能力，逐渐成为当前应用最多的软件。MassMotion是Oasys开发的行人仿真软件[8]，其核心定位是模拟可能产生高密度人群集中的大型公共建筑空间，对人员在步行条件下的使用特征、疏散效率进行分析评价，并以此来优化设计方案和管理措施。MassMotion软件的编制采用了当前行人仿真研究领域最具认可的社会力模型及理论，德国学者Helbing[9]等在Lewin提出的社会力概念基础上，将行人的自身驱动力、人与人、人与障碍物（边界）之间的排斥力和吸引力力量化，从而建立了社会力模型。社会力模型是一种微观连续性模型，能够真实模拟行人的交通行为，分析结果可信度高。因此，本文的仿真分析和评价采用MassMotion软件进行计算。

3 兰州西站高铁与地铁安检互认仿真分析评价

3.1 兰州西站实施安检互认的空间基础

兰州西站是甘肃省规模最大的铁路客运站，是国内一流的现代化大型综合交通枢纽（图1）。兰州西站总建筑面积23.3万m2，共13台26线，于2016年底投入使用。站房前后设南北两个地面（地下）广场，地铁1号线、地铁2号线在北广场与高铁换乘（图2,3）。由于目前仅地铁1号线在2019年投入运营，因此高铁与地铁换乘目前没有实施安检互认，旅客需重复安检（图4-6）。随着地铁2号线即将开通运营，兰州西站高铁与地铁1号线、地铁2号线在北广场地下的换乘将改造为安检互认。

1 鸟瞰

2 高铁与地铁关系位置示意图

3 高铁与地铁换乘剖透视示意图

4 高铁与地铁换乘重复安检现状平面图

5 高铁与地铁换乘客流空间流程图

6 高铁出站通廊与地铁换乘站剖面关系图

兰州西站高铁与地铁安检互认的方式是在高铁出站通廊外围增设安检，从而形成封闭的免检区域，旅客可由高铁出站通廊平接地铁换乘厅与地铁1号线、地铁2号线换乘。独立、封闭的绿色免检通道因服务旅客的受益面小，经比选后没有考虑（图7）。

3.2 仿真建筑模型构建和客流数据选取及评价指标

3.2.1 仿真建筑模型的构建

根据兰州西站的建筑空间构建BIM模型，安检设施等根据现状设置和调整，以保证仿真分析与实际建筑空间相符（图8）。仿真分析的客流量采用当前车站实际数据，确保分析数据的真实客观和分析结论的可信。

3.2.2 仿真客流数据选取

仿真计算的客流数据如表2所示，2019年兰州西站年发送量约1 300万人次，日均发送量约3.5万人/日，其中一般高峰日发送量约7万人/日，极端高峰日10.5万人/日（2019年国庆节期间高峰日）。根据统计，轨道交通换乘占比40%。

3.2.3 仿真评价指标的选取

仿真评价指标参考相关设计规范和研究成果，选取反应个体效率的速度比和个人换乘时间以及场所（区域）平均密度三个指标来进行仿真分析和评估。换乘旅客速度比是指个体当前速度与其期望正常速度的比率，以此来评价旅客在换乘过程中的速度效率（个体的期望速度取规范提出的理想参考值1.35m/s）。个人换乘时间表示旅客从出高铁站台层抵达地铁站台层完成换乘的总时长（单位：min），以此来评价换乘的时间效率。平均密度是指在仿真过程中选定区域内个体的平均密度，本文选择地铁进站安检入口处的平均密度，以此来评价区域的拥挤程度。

采用不同颜色来代表换乘速度比和区域平均密度的服务等级和水平，评价标准为Massmotion自带的服务等级指标[8，10]，将C级作为分界点，即C级及以上为良好。

3.3 仿真计算结果的分析评价

仿真分析中的旅客客流将直接影响仿真结果，本次仿真时长为60min，选取2号站台的到达客流作为仿真换乘对象，模型中站台客流到达时间点为仿真开始后的第22min，此时仿真情况较为稳定，具有代表性。为此，数据分析时段截取第22min至第60min，此段时间为本项目的仿真全过程。

3.3.1 换乘过程个体速度比分析

个体速度比反映所有个体在仿真过程中达到期望速度的水平，以不同颜色代表不同速度比。X轴代表时间点，Y轴代表从高铁站台换乘地铁全过程的旅客个体数。从极端高峰日重复安检状态下换乘个体速度比可见（图9），整个仿真过程中大部分旅客在大部分的时间内速度比小于0.563，速度服务水平达到F级（临界值）的比例达到70%。其中第30min（地铁安检时）旅客速度比小于0.563的人数为260人（换乘客流285人的90%），其原因是旅客到达地铁安检区已存在部分排队现象。第32min后旅客开始陆续完成地铁进站安检，红色比例开始下降，直至第53min最后一人完成换乘。最快完成换乘的旅客换乘时间为9min，最迟完成换乘的旅客换乘时间为31min。

而反观极端高峰日安检互认状态下换乘个体速度比（图10），整个仿真过程中速度比小于0.563的比例仅为38%，第27min旅客开始陆续完成地铁进站安检，直至第32min最后一人完成换乘。最快完成换乘的旅客换乘时间为5min，最迟完成换乘的旅客换乘时间为10min。

表2 兰州西站高峰日单向换乘比例及客流量

7 拟改造实施的换乘安检互认平面布置图

8 高铁出站通廊换乘地铁局部模型图

9 极端高峰日重复安检状态下换乘个体速度比图

10 极端高峰日安检互认状态下换乘个体速度比图

表3 旅客平均换乘时间表

安检互认可以显著提升旅客的换乘速度，在极端高峰日情景下，旅客速度服务水平C级及以上状态的比例提升27%，F级速度服务水平的比例下降32%。本文还仿真分析了一般高峰日在重复安检和安检互认两种状态下的换乘个体速度比，在实施安检互认后，一般高峰日旅客速度服务水平C级及以上状态的比例可提升19%，F速度服务水平的比例下降23%。

3.3.2 旅客平均换乘时间分析

重复安检和安检互认两种状态下旅客在极端高峰日和一般高峰日情景下的平均换乘时间见表3，极端高峰日情景下安检互认可提升旅客换乘效率47%，一般高峰日也可提升旅客换乘效率23%。

3.3.3 换乘地铁安检区的平均密度分析

影响旅客换乘服务水平的关键区域在于地铁进站安检区。现状的地铁安检口在两侧并对应地铁检票口，安检入口处设一定的排队隔离措施。实施安检互认后，取消两侧的安检设施，换乘旅客由高铁出站通廊平接进地铁。因目前换乘地铁需重复安检，在极端高峰日情景下，排队隔离区外的80%等候区域的服务等级处于F级（图11），拥堵严重。在一般高峰日情景下，80%等候区域的服务等级也处于C级及以上水平（图12）。而实施换乘安检互认后，极端高峰日与一般高峰日在地铁进站闸机处基本无拥堵现象，区域服务水平均处于A级或B级（图13,14）。

实施安检互认后，仿真计算显示，在极端高峰日情景下，地铁进站区域拥堵显著下降，处于E级及F级区域的面积比重复安检状态减少68%；在一般高峰日情景下，处于E级及F级区域的面积也比重复安检状态减少11%。

4 结语

通过对兰州西站高铁与地铁换乘实施安检互认进行仿真分析，兰州西站高铁换乘地铁在实施安检互认后，能在极端高峰日情景下显著提升旅客47%的换乘效率，处于E级及F级的地铁进站区域拥堵面积减少68%，可有效解决旅客的换乘拥堵，提高服务旅客的水平。

本文对高铁换乘地铁实施安检互认提升换乘效率的仿真量化分析及评价研究方法，可为我国其他城市交通枢纽的安检互认提供借鉴和参考。当然本文的研究是在兰州西站目前的空间、功能、流线基础上，通过改造和调整安检设置来实施高铁换乘地铁的安检单向互认。今后我国交通枢纽高铁与地铁换乘安检的双向互认，还需分析交通枢纽的规划和设计以及运维管理，包括安检双向互认的进出站空间、功能、流线和消防疏散以及安检等级的协同等。

安检互认节约了旅客的出行换乘时间，随着旅客拥堵现象的缓解，人员的聚集风险和健康安全风险也随之下降。所以，城市公共服务便捷化不仅是减少重复安检，更主要是把“以人为本”渗透到公共服务的各环节中，让城市交通和人和谐共生。