[0069] 1. 2. 1行人步速
[0070] 行人步速是基本的行人流微觀特性，也是行人流微觀理論中的重要研宄因素。一 般認為行人的步速與行人的自身情況相關，例如年齡、性別、身體狀況、出行目的、心情等因 素有關，也與行人步行環境有關，例如行走區域的擁擠程度、街道的環境、機動車狀況等有 關。
[0071] 對于行人步速的研宄很早，研宄方式基本上是以目測觀察為主，一般根據實際數 據得到速度平均值或采用統計回歸法擬合出速度分布曲線，由于調查的檢測設備、地點、時 間、外部條件及內部環境的不同，使得各個學者得到的數據結果都不盡相同。通常情況下， 對于不同的人群來說，能夠總結出這幾點：成年人正常步速分布較為穩定，兒童隨機性大， 時快時慢，老年人則較慢；城市生活節奏要比農村快，城市行人步速比農村快，經濟相對發 達地區比經濟相對落后地區快，男性比女性快，交通擁擠時步速會放慢，此時行人的步速會 較為隨意。對研宄區域而言，在沒有信號燈的交叉口時，行人走行速度最快，其次為信號交 叉口、機場、非換乘地鐵站等，再次為人行道、地鐵樞紐站、廣場、購物區。行人步速受多方面 因素的影響，有必要對南京市軌道交通內行人在不同設施處的速度進行探宄，通過對速度 變化情況的總結為樞紐站的設計及服務水平評估提供參考意見。
[0072] 1. 2. 2行人步頻及步幅
[0073] 相對于步速而言，行人步頻和步幅的數據采集要困難，所以研宄資料也較少。行人 步頻、步幅是行人步行方式中的基本特征，兩者是衡量乘客行走環境好壞的參考要素。行人 的步頻、步幅與交通設施物理構造、行人流量密度、出行目的及年齡構成等因素關系密切， 雖然現在數據較少，但依然能夠看出規律：行人步幅在理想情況下為〇. 75米/步，實際情況 下0. 63為米/步；行人步頻大概在2步/秒左右。城市軌道交通樞紐站內的行人步頻、步 幅研宄還較少，此次的數據搜集能夠為樞紐站內的行人流微觀理論進行完善。
[0074] 1. 3行人流宏觀理論
[0075] 行人流宏觀理論是研宄行人群體表現出的宏觀特征，描述宏觀特性的參數主要是 以速度、密度以及流量這三者為主，其中主要是以三個參數之間的關系研宄，包括了回歸關 系公式和參數關系圖。
[0076] 1. 3. 1速度一密度模型
[0077] 行人流量等于行人密度乘以行人的空間平均速度：
[0078]q=vXp (式 1-1)
[0079] 此式為行人交通流理論的基本關系式。v(米/秒）表示速度，P(人/平方米） 表示密度，q(人/米?秒）表示流量。這個基本關系式說明只要知道了三參數中任意的兩 個，就能知道其關系，具體參照圖3。但是這個式子是在最理想情況下考慮的，未添加任何限 制條件或實際情況，所以一般研宄者都是對其采集到的數據樣本點進行擬合而產生出結果 公式。
[0080] 1. 3. 2流量一密度模型
[0081] 流量一密度模型是反映車站內行人行走環境的重要指標，它是有關于密度的二次 方程，初始數據較為依賴于測試環境，所以得到的結果也不盡相同。
[0082] 國內外研宄人員研宄了匯總了流量一密度的關系式，表1. 1和圖4是匯總的有關 流量一密度模型的統計回歸關系表和關系圖，表1.1如下：
[0083] 表1. 1流量一密度模型的統計回歸關系表
[0084]
[0085] 1. 3. 3流量一速度模型
[0086] 正確理解流量與速度之間的關系是了解行人交通流是否順暢的依據。然而，以往 人們普遍認為速度隨著流量的增加而迅速降低。事實上，兩者確實是反比例關系，在低流 量的情況下，流量一速度關系曲線開始呈水平緩慢增長的態勢，當流量達到自身的閾值時， 速度隨流量的增加而迅速下降。
[0087] 表1. 2和圖5是匯總的有關流量一速度模型的統計回歸關系表和關系圖，表1. 2 如下：
[0088] 表1.2流量一速度模型的統計回歸關系表
[0089]
[0090] 1.4統計回歸法
[0091] 統計回歸法是在掌握大量觀測數據的基礎上，利用統計學方法建立因變量與自變 量之間的回歸關系函數表達式。主體思想是根據一組自變量的變化情況預測與其相關的另 一組隨機變量的未來數值。進行回歸分析模型需要建立回歸方程，它是用來描述變量間相 互關系的。考慮到行人數據量較大的情況下，本發明討論的回歸關系一般是多元回歸，再根 據觀測來的數據確定是線性關系還是非線性關系。回歸一詞的實質是由已經確定的自變量 去估計因變量得平均值，具體步驟參照圖6。
[0092] 下面簡單介紹下多元線性回歸模型，多元線性回歸模型的一般形式是：
[0093]Y= 0 0+0A+02X2+. ? ? + 0 又+1 (式 1-2)
[0094] 其中是常數項，在回歸曲線中表現為截距；0i，02，...，fU爾之為回歸系數， 它表示當其余自變量保持不變時，加或減少時Y的平均變化量。1則表示了減去m個 自變量對Y的影響后產生的隨機誤差。
[0095] 多元回歸分析的基本公式為：
[0102] 統計回歸法考慮的要素較為完整，能夠較真實的模擬出行人特性數據，在研宄行 人交通流的時候具有一定的優勢。
[0103] 2.樞紐內部個體行人行為特性研宄
[0104] 2. 1樞紐站行人參數調查
[0105] 2. 1. 1調查方式
[0106] 采集大量的行人行為數據是建立行人仿真模型的基礎，也是進行影響因素分析和 服務水平評價的前提，通過現場調查采集數據獲得量化信息是搜集數據的普遍途徑，于是， 確定調查方式就成為采集數據的重要準備工作。
[0107] 現階段，調查方式一般可分為跟蹤調查、定點觀察、錄像信息采集和問卷調查四 種。表2.1總結了四種調查方式各自的優缺點：
[0108] 表2.1調查方式優劣比較表
[0109]
[0110] 從表2.1可以看出，錄像信息采集方式的適用性強，無論是否為高峰期、人流量多 少，都能夠提取出所需的數據。如今，利用大數據為藍本進行分析是數據分析的主流趨勢， 跟蹤調查和問卷調查雖然得到的數據準確性有保證，但是樣本數量無法達到大數據的標 準，缺乏說服力，對于建立普遍適用的行人行走模型來說不適用。其次本發明研宄的是樞紐 站內行人特性，樞紐站的行人流特點是高峰期持續時間長，大流量區域多，行人沖突點多， 只有錄像信息采集的方式能夠滿足樞紐站的外部條件進行數據采集。錄像采集由于一系列 的優勢在行人調查中被人們廣泛采用，需要注意的是要選取適宜的攝像機位置，保證能夠 準確觀測到客流流向動態，并且要達到一定的高度，確保行人活動范圍的覆蓋，具體位置選 取見下節調查位置。
[0111] 2.1.2調查位置
[0112] 行人從進入站內到站臺上車要經過通道、站廳和站臺三個區域，其中地面與地下、 站廳與站臺之間是由樓梯相連，一般認為行人在水平通道、樓梯上、通道拐彎處的行為特性 各不相同，根據攝像機位置的變化總結出了調查位置的選取及調查目的，如表2.2所示：
[0113] 表2. 2調查位置目的表
[0114]
[0116] 2. 1. 3行人狀態統計情況
[0117] 利用南京地鐵樞紐站新街口站和南京南站的錄像信息進行觀測，匯總出了行人行 為狀態統計結果，詳見表2. 3:
[0118] 表2. 3行人行為狀態統計結果表
[0119]
[0120] 對于不同時段、不同位置的行人，表現出來的特征也不盡相同，詳見表2. 4:
[0121] 表2. 4各觀測位置樣本數量時段分布表
[0122]
[0123] 無論什么時段，在樓梯處的人數占得比例都很大，而進站、出站人數基本持平。晚 高峰進站的行人時間較為集中，容易觀測，而早高峰時雖然樣本數量基數大，但是比較分 散，造成了選取觀測時晚高峰人數比早高峰多。
[0124] 樞紐站的重要功能是滿足行人換乘的交通需求，進站和出站通道人數雖多，但是 流量變化不大，以新街口站為例，進出站通道口多達27個，完全能滿足現階段的行人進出。 值得注意的是樓梯處，無論是進站行人進入站臺候車，還是出站行人離開站臺，或是選擇線 路換乘，行人都要通過樓梯。因此，在樞紐站設計時，要確保樓梯的水平寬度滿足預計最大 斷面客流，樓梯口要位于寬敞處，保證當進、出站行人交匯時有足夠的空間。在車站管理方 面，要做好標識指引行人分流，不能造成多處樓梯的人數過度不均衡。
[0125] 2. 2不同設施上的行人微觀特性分析
[0126] 2.2.1水平通道內行人參數
[0127] 本發明選取南京地鐵新街口站和南京南站換乘水平通道內的行人作為研宄對像， 對乘客的步速、步頻、步幅進行了觀測。
[0128] A、行人步速
[0129] 南京地鐵樞紐站水平通道內行人的步速觀測結果如表2. 5和圖7,表2. 5如下：
[0130] 表2. 5水平通道內不同位置行人步速特性表
[0131]
[0132] 分析表2. 5和圖7可以得出，樞紐站水平通道內的行人步速有