基于疫情防控的武漢市地鐵客流控制方案研究

2019年12月以來，由于新型冠狀病毒肺炎（以下簡稱新冠狀肺炎）的影響，武漢已成為中國的主要疫情控制中心。根據武漢市防控指揮部要求，武漢地鐵于2020年1月23日暫停運營，于2020年3月28日恢復1,2,3,4,6和7號線全線運營，4月8日起恢復8號線一期運營1客流控制方案設計基于“源頭控制-預防-追蹤-處置”的防控思路，建立包含異常乘客篩查、乘客密度控制、乘客路徑跟蹤、異常處置方法這4個關鍵控制節點的客流控制實施方案。1.1異常乘客篩查由于地鐵站及列車車廂處于密閉空間，人流容易聚集，一旦出現感染者，極易造成交叉感染，應在源頭上控制傳染源的進入，即需要篩查出異常乘客(體溫高于37.3℃或健康碼異常的乘客)，阻止其進入并搭乘地鐵。安檢點是乘客進站的第一道關口，故在安檢點設置紅外測溫儀，實現對進站人員的全覆蓋式測溫篩查。1.2控制列車密度篩查出異常乘客后，進入車站的乘客群體的安全得到了基本保障。據研究，新冠肺炎病毒容易通過飛沫經呼吸道和近距離接觸傳播1.3防止傳染病進一步擴一旦有乘坐地鐵出行的乘客后續被查出感染，需要追溯其出行路徑，追蹤其密切接觸者，對其采取一定的隔離措施，防止傳染進一步擴大。車站基于“健康碼”使用政策，實行“實名制掃碼登記乘車”，根據實名登記數據庫中乘客的掃碼記錄，建立包含乘客信息、時間節點、出行路徑等內容的乘客出行數據檔案，實現對乘客的實時跟蹤記錄。1.4增設“復測區”和“留觀區”對于前期客流控制環節中篩查出體溫異常的乘客，為確保體溫檢測的準確性，并預留隔離空間，在車站體溫檢測點附近設置“復測區”和“留觀區”。制定體溫異常乘客處理流程，形成管控閉環。2在流行期，地鐵流量控制措施2.1異常乘客評估恢復運營初期所有地鐵車站，全部安裝立式或門式紅外測溫儀。由于新冠病毒肺炎的主要癥狀之一是體溫異常2.2乘客方面控制措施數據聯動方面，根據進出客流量、車站可容納人數、區段客流強度、列車定員，計算列車滿載率和車站擁擠度，并通過PIS終端對外顯示，實現對車站和列車空間密度的監控。現場引導方面，在站內客流容易聚集的點位，間隔設置1m黃色排隊線；TVM間隔開放；車站每5min播放引導乘客分散候車乘車的廣播；每列車配安全員維持秩序，車廂內座椅設置隔位就座標簽；沿流線設置客流控制點，二維碼海報沿流線方向連續交錯張貼，避免乘客掃碼時聚集。客運組織方面，編寫各車站及列車內的客流控制方案。當車站擁擠度或列車滿載率超過50%時，增設引導崗位，明確各崗位處置內容。車站擁擠度的具體參考指標為平均每側站臺門候車人數、安檢點及測溫點排隊人數、TVM排隊購票人數，當現場不同指標的實際人數超過限界值時，車站采取如減緩測溫、安檢速度或暫停安檢測溫工作，增加TVM開放數量、引導下車乘客快速出站、分批分段放行、視情況臨時關閉出入口等措施。列車滿載率從低到高分別顯示為綠色、黃色、橙色、紅色，區段列車滿載率超過限界值時，本站與臨站一同采取減緩乘客測溫、安檢速度或暫停乘客進站等措施。2.3能手機乘客出行信息的錄入在車站出入口及安檢通道處、車廂內張貼二維碼。具體流程如圖1。對于未使用智能手機的乘客，核驗其紙質健康碼或社區健康監測證明，若未使用智能手機的乘客未持實名卡，則在查看其身份證件后，對乘客出行信息進行代錄入。截至目前，除本身健康碼顏色異常被禁止搭乘地鐵的情況外，未出現乘客無法進站坐車的情況。2.4應急處置措施為滿足現場處置的隔離需求，對線網各車站空間結構進行功能劃分，基于通風條件良好、無回風、異常乘客不走“回頭路”的基本原則，在測溫點附近劃分出“復測區”和“隔離區”。制定“儀器篩查→點溫槍測量→復測區水銀溫度計一次測量→復測區水銀溫度計二次測量→留觀區→聯系相關單位→相關區域消殺”的應急處置流程。經統計，截至2020年4月15日，篩查發現的體溫異常乘客，發熱癥狀均由其他原因引起。3確立客運監測站和交通運輸工具新冠肺炎疫情防控指南設計定性指標和定量指標，對照《交通運輸部關于印發客運場站和交通運輸工具新冠肺炎疫情分區分級防控指南(第二版)的通知》(交運明電[2020]126號)3.1執行效果效果通過功能分析和調研乘客體溫測量率，評估源頭控制環節的執行效果。車站采用的紅外測溫儀主要分為立式測溫儀和門式測溫儀2種類型，均具備實時體溫測量、高溫報警、測溫記錄、報警拍照、歷史查詢的功能，保證精準篩查和有跡可循3.2tvm開放比例選擇高峰時期排隊率、車站擁擠度、列車滿載率作為評估指標，度量車站乘客空間距離，以及站內、車廂內的人員密集程度。計算高峰時期樣本站TVM平均排隊人數、平均購票時間，作為滿足疫情防控要求條件下，站內設備服務水平的評估指標。高峰時期排隊率為排隊人數與當前區域內總人數之比。經樣本站實地調查，高峰時期乘客排隊率為100%。高峰小時列車滿載率為列車區段實際載客量與列車定員之比。恢復運營以來各線路早晚高峰最大斷面客流對應區段的列車滿載率如圖2所示。可知，恢復運營期間，單日高峰小時最大斷面客流區段列車滿載率均低于36%，滿足交通運輸部的指標要求。車站擁擠度為站內積累乘客數量與站內可容納人數之比，取高峰半小時內，客流最飽和瞬間(即列車到達乘降期間)，車站乘客擁擠度作為評估數據。據觀測，目前每趟列車運力充足，乘降后站臺無進站乘客滯留。綜合各線路運營初期行車方案，取列車停站時間1min，乘客疏散時間3min，行車間隔10min。以10min作為觀測周期，由于乘降時間相對于行車間隔較短暫，且小于疏散時間，故乘客乘降過程不予考慮。假定進站客流與疏散客流的概率密度函數在時間上均勻分布，基于車站各觀測周期內實際進站及疏散客流量，根據式(1)得到樣本車站最高峰半小時內累積客流時變分布函數。其中：f(t)為擁擠度；N(t)為站內積累人數；N為了讓乘客排隊購票時保持間距，車站間隔開放TVM,TVM開放數量較同期減少30%～50%。當客流較大，TVM開放數量不滿足乘客需求時，購票排隊長度將超出預留空間，直接影響站廳秩序，導致服務水平下降假設乘客到達呈泊松分布、服務時間呈負指數分布，建立站內購票系統M/M/c/∞/FCFS排隊模型。結合樣本車站高峰小時TVM實際使用情況，觀測得到乘客平均到達率、每臺TVM平均服務率，具體數值如表2所示。根據平均排隊長及平均購票時間計算公式可知，樣本車站平均排隊人數均小于預留排隊人數，可滿足乘客在疫情防控措施下的排隊需求，且乘客平均購票時間不超過2min，處于乘客較滿意水平。綜上所述，高峰時期車站擁擠度和列車滿載率指標均滿足要求，樣本站平均排隊人數最多3.7人，平均購票時間最長1.49min，客流控制措施可行有效，保證了較高的服務水平。3.3乘客掃碼存在深化補充在“實名制掃碼登記乘車”的方案運用中，存在車廂內乘客掃碼有遺漏的問題。若無法追蹤車廂掃碼記錄，則根據錄像，結合時刻表錄像判定乘坐的車廂。3.4異常乘客發現率處置環節采取的應急處置措施，應從合理性和有效性進行效果驗證異常乘客處理時間為啟動應急響應至恢復正常運營秩序的時間。處理全線網體溫異常乘客處置記錄可得，平均處置時間為80.4min，處置耗時最長的環節是等待街道或社區轉移發熱乘客的過程。異常乘客發現率為觀測期間經測溫篩查后、確認為體溫異常的乘客數量與進站客流總量之比。計算2020年3月28日以來20d內的數據發現，發現體溫異常乘客的車站中，發現率最高為0.014%，最低為0.0016%，全線網平均發現率為0.004%。高于全線網平均發現率的車站共8座，其中偏遠車站占比62.5%，明顯高于其他類車站。偏遠城區商圈發展不成熟、區域內配套不完善，人流聚集不明顯，存在居民對于病毒傳染風險防護意識較薄弱，基層醫護人員及醫療物資、防護設備短缺等情況，導致偏遠車站未來出現異常乘客的可能性更高。故偏遠地區車站應提前做好防范，充分準備防護物資，預先與所屬街道或社區聯系、磨合協作聯動細節，將防控關口前移。由于樣本量較低，統計結果可能存在一定偏差。4結論和建議4.1乘客密度控制1)基于“源頭控制-預防-追蹤-處置”的防控思路，設計了武漢地鐵客流控制實施方案。2)采用儀器加人工復核的方式，乘客體溫測量率100%，充分保證異常乘客篩查準確。3)高峰時期樣本站乘客排隊率為100%，車站擁擠度最高為17.6%，列車滿載率最高為36%，車站TVM平均排隊人數最多3.7人、平均購票時間最長1.5min，乘客密度控制既滿足交通運輸部防疫要求，又保證了較高服務水平。4)“實名制掃碼登記乘車”方案存在乘客車廂內掃碼有遺漏，導致路徑信息不夠完善的問題，可加強工作人員巡視頻次和掃碼宣傳力度。5)異常乘客平均處置時間80.4min，與所屬街道、社區、120聯動處置耗時較長，應進一步明確車站發熱乘客轉移路線，加強外部聯動，舉行聯合處置演練，并建議出臺配套的政策支持；異常乘客發現率為0.0016%～0.014%，全線網平均發現率為0.004%，篩查異常乘客有效。6)高于全線網平均發現率的車站中，偏遠車站占比62.5%，偏遠車站未來出現異常乘客的可能性更高，應提前做好防范，充分準備防護物資，預先與所屬街道或社區聯系、磨合協作聯動細節，將防控關口前移。4.2考慮加強乘客轉移及應急演練效果1)應急處置環節中的平均處置時間較長，耗時最長的環節