北京地铁交通枢纽行人特征的调查与分析

第26卷第3期2010年3月

［1002-8528（2010）03-0070-05文章编号］

建筑科学

Vol. 26，No. 3Mar. 2010

BUILDING SCIENCE

北京地铁交通枢纽行人特征的调查与分析

11刘栋栋，孔维伟，李

磊，张

蕊，赵东拂，曾

杰，蒋

方，韩

冬

（1. 北京建筑工程学院，北京100044；2. 中国建筑科学研究院建筑防火研究所，北京100013）

［摘要］多层地下交通枢纽的安全是我国公共安全设防的重点目标之一，但是目前我国在多层地下交通枢纽行人特征

参数方面尚无系统、全面和可靠的数据。本文通过对北京市西直门、复兴门和雍和宫地铁换乘站行人的摄像观测和数据统计，共采集了313小时的摄像资料，得到数据样本48304条，是目前针对多层地下交通枢纽国内数据样本量最大、数据最齐全

为我国多层地下交通枢纽的行人疏散设计与数值的调查数据。本文通过对调查数据的分析研究得到一系列有价值的结论，

仿真提供了可靠的基础数据。

［关键词］地下交通枢纽；地铁换乘站；行人特征参数；安全设计

［［中图分类号］TU984. 116；TU921文献标识码］A

Survey and Analysis of Pedestrian Characteristics in Subway of Beijing

LIU Dong-dong 1，KONG Wei-wei 1，LI Lei 2，ZHANG Rui 1，ZHAO Dong-fu 1，ZENG Jie 1，JIANG Fang 1，HAN Dong 1

（1. School of Civil Engineering and Transportation Engineering ，Beijing University of Civil Engineering and Architecture ，Beijing 100044，China ；2. Institute of Building Fire ，China Academy of Building Research ，Beijing 100013，China ）

［Abstract ］Safety design of multi-storey underground transport hub is one of the major objectives of public security in current and

storey underground future ，but systematic ，comprehensive and reliable data about the pedestrian characteristic parameter of multi-transport hub are not available in our country. Through the camera observation and data statistics about Xi Zhimen ，Fu Xingmen and

Lama Temple metro transfer station of Beijing ，we collected 313hours of video data ，obtained 48，304data samples ，which are the largest amount and the most complete with reference to the multi-storey underground transport hub inland. Based on the analysis of

survey data ，this paper has got a series of valuable conclusions ，which can provide basic data for the pedestrian evacuation design and the numerical simulation of the multi-storey underground transport hub.

［Key words ］underground traffic hub ；metro transfer station ；characteristic parameter of pedestrian ；safety design

1引言

纽人员安全疏散研究的瓶颈，也大大限制了地下交

通枢纽人员疏散的模拟研究。虽然国外已经有一些比较成熟的商业软件，但是这些软件的基本参数反映了该国行人基本特征，而我国地下交通枢纽特点和行人特征参数等与欧美有很大的差别。直接采用国外行人特征数据，对我国的地下交通枢纽进行人员疏散模拟研究、设计，其结论是值得怀疑的。即使采用我国的研究人员自主开发的行人疏散软件，也有效的进行缺乏基础数据的支持。为了更加准确、地铁行人疏散的设计，尽可能的减少在火灾和其他灾害中的人员伤亡，迫切需要对我国地下交通枢纽行人特征进行深入的调查和分析。

香港理工大学的W. H. K. Lam 于2000年对香

1］

KCR 进行了行人流特性观测［，港交通枢纽MTR 、

观测地点包括了各种类型的行人设施，如通道、上下

站台、自动扶梯等，时间选择在高峰时段进行，楼梯、

多层地下交通枢纽的安全是我国公共安全设防

的重点目标之一，行人疏散数值仿真分析是最有效、最重要的设计与研究手段。行人疏散数值仿真的行人特征参数是建立在大量的观测和调查基础上，通过数理统计和分析，获得行人特征参数。将这些基础数据输入疏散模型，应用行人疏散仿真软件进行指导疏散设计或评估安全水平。人员疏散数值仿真，然而，目前我国对于地下交通枢纽行人特征参数缺乏详细的统计数据，已有数据样本数量小，可靠性较低，且数据不完整。基础数据的缺乏是地下交通枢

［08-28收稿日期］2009-［基金项目］国家高技术研究发展计划（863计划）专题课题，多层

“十一五”地下交通枢纽安全设计技术（2007AA11Z125），国家科技

支撑计划课题，既有建筑安全性改造关键技术研究，防火分隔改造技

13）术研究（2006BAJ03A03-［［联系方式］ddongliu@sina. com

第3期刘栋栋，等：北京地铁交通枢纽行人特征的调查与分析

详细的一次调查。上海大学的陈然、董力耘于2003年对上海市人民广场交通枢纽和南京路步行街进行

［2］

了观测，该研究分别分析了行人不同年龄段以及不同性别对步行速度的影响，但未涉及不同设施对步行速度的影响。北京工业大学陈艳艳及其课题组对奥运场馆内行人交通流特性进行了详细的观测与仿真，研究地点包括场馆室内与室外各种步行设施

［3］内行人步行特性参数。

目前，我国大陆对地下交通枢纽尚无系统、全面

2. 3

地铁换乘站行人调查地点

根据调查内容，将调查对象分为三种类型：（1）

换乘通道，主要包括换乘通道上各种类型的楼梯、平面通道、坡道；（2）站台，各地下车站内各轨道交通线路的站台；（3）出入口通道，包括出入口的平面通道、楼梯。以复兴门地铁站为例，测站详细布置方案如图1所示，观测位置的视频截图如图2所示。

地调查研究，本文通过对北京市西直门、复兴门

［4，5］

和雍和宫地铁换乘站行人的摄像观测和数据统计分

得到一系列有价值的结论。析，

2. 1

地铁人员特性调查

地铁人员调查方法

图1

复兴门地铁站内人工架设摄像机位置图

视频采集行人数据是通过对现场摄像，采集摄像画面，应用辅助软件对摄像画面进行处理，获得行人特征数据。这种方法具有准确性高、数据采集时间长、数据全面和可重现等特点，是目前常用的方法。本文行人特征参数调查使用视频观测法。调查视频数据有两个渠道采集获得，一方面，利用地下交在通枢纽内部现有的监控系统采集录像；另一方面，适当的位置架设数码摄像机采集录像。从2008 2009年对复兴门、西直门和雍和宫地铁换乘站行人，分别按工作日和非工作日进行了观测，共获得了313小时的摄像资料，数据样本48304条。经交通部科技信息研究所科技成果查新（编号09160），本课题所获得的数据是目前国内外针对地下交通枢纽样本量最大的调查数据。2. 2

地铁换乘站行人特性调查内容（1）流量、密度、速度主要调查地铁内不同条

图2

复兴门地铁站1号线换乘2号线换乘通道上坡处

件下，行人的流量与密度、速度与密度、速度与流量之间的关系；

（2）行人组成行人组成是指行人中，各种类型人员的性别、年龄等。为便于研究行人交通流特性，将行人依据性别、年龄划分为八个组别，具体如表1所示。

表1

图3数据处理界面

行人分组

2. 4地铁换乘站行人调查时间

，尤，行人出行目的以上下班为主。

行人高峰，因此摄像的时间安排见表2。

表2

建筑科学

第26卷

地铁调查时间表

流量、密成与行人出行目的相关。相同条件的行人、

度、速度模型具有一致性。在地铁交通枢纽内，乘客换乘通道主要是由平面通道、楼梯和自动扶梯构成的。

以平面通道内的行人交通流模型为例，图4为平面通道内行人密度与步行速度的散点图。

3. 1

人员数据统计分析

录像数据统计方法

由于本课题调查的所有数据均为视频数据，所以采用了Premiere Pro CS3. 0软件进行处理。如图3内黑线所示，并以次此作为观测区域（如图3内两条黑线之间区域为观测区域）。处理中逐帧播放视并记录行人进入观测区域和离开观测区域的准频，

确时间，根据观测区域的长度计算行人的步行速度。在记录速度的同时，还记录被观测行人的性别、年龄、周边行人密度、对应时刻的行人流量、行人的身高估计值、体型估计值和身宽估计值，并将所有数据信息录入数据处理表格中，供后续数据处理使用。3. 2

数据统计分析结果

通过对复兴门、西直门和雍和宫地铁换乘站不

图4

平面通道密度与速度关系散点图

图5为平面通道内行人密度与步行速度建模，

考虑格林希尔治线性模型，如式（1）。

u =b 0+b 1k

值R =0. 307。

（1）

b 1=原0. 383，曲线估计结果为b 0=1. 507，检验由此得到平面通道行人步行速度与密度模型，

如式（2）。

u =原0. 383k +1. 507

u 为行人步行速度；k 为行人密度。其中，

（2）

可以获得乘客的基本同位置的摄像资料进行分析，

特征数据，包括乘客的特征、乘客的年龄分布、群体乘客携带行李状况、乘客步行速度和行人关系特征、

交通流模型。这些行人的基本数据对于研究地铁人员疏散具有重要的意义。具体统计分析的结果如下：

（1）行人步行速度的统计在非工作日出行的乘客无固定时间，乘客出行不会太集中，行人较为自由，心情放松，步行速度较快；在工作日出行乘客的时间较为集中，通道内发生拥挤排队现象，步行速度较慢。非工作日的步行速度比工作日的速度快。由表3调查数据可以看出，通道、上坡、下坡平均步行速度有较大差异。

表3

状态工作日（m /s

）非工作日（m /s）

图5

上坡1. 161. 11

下坡1. 591. 49

上楼0. 710. 69

下楼0. 750. 97

线性模型曲线估计

工作日与非工作日平均步行速度

换乘通道1. 261. 40

图6为平面通道内行人密度与流率模型。针对以上情况，选用有格林希尔治线性模型，建立行人步估计平面通道内行人行流率与密度的抛物线模型，步行流率与密度关系，如式（3）。

q =b 0+b 1k +b 2k 2

3）

12：b 0（2）行人交通流模型行人交通流模型是指行

制约、

第3期

原0. 393，检验值R =0. 914。

刘栋栋，等：北京地铁交通枢纽行人特征的调查与分析

由此得到平面通道行人步行流率与密度关系模型，如式（4）

q =原0. 007+1. 556k +（原0. 393k 2）

（4

）

学生就近入学不需要长距离年人出行目的是上学，

的轨道交通出行。老年人仍然占有一定的出行比例，老年人集中出现的时段为7：30至9：00之间，为工作出行时间，且老年人中男性占84. 5%，因此，可以认为老年人有一部分仍然在工作，且男性占绝大多数。

表5

状态工作日非工作日

行人年龄结构比例

青年比例64%81%

中年比例25%16%

老年比例9%1%

未成年比例

在非工作日，即周末的出行人群中，青年人所占比例大幅上升，占总量的81%，而中年人和老年人

图6

平面通道内行人流率与密度关系曲线估计

相比于工作日则大幅下降，仅占16%和的比例，1%，其原因是周末出行目的主要为休闲。另外，未成年人因外出学习、游玩比例较平时为高，所以未成

但由于行人总量增长也较大，所年人数量增长较大，

以未成年人所占百分比没有明显变化。

（5）群体关系特征行人结伴比例见表6。调查发现，非工作日结伴行走的比例比工作日明显提

也有全家高。由于结伴出行的目的多为娱乐休闲，一起结伴出行的情况，这类行人所占比例在工作日

而在非工作日中则大幅上升。在所有结伴中较低，

2人结伴占绝大多数，步行的行人中，是主要的结伴

方式。

表6

状态工作日非工作日

以同样的统计方法得到楼梯内下楼梯行人步行速度与密度模型，如式（5）：

u =原0. 383k +1. 507

（5）

得到楼梯内下楼梯行人步行流率与密度关系模型，如式（6）。

q =0. 149+0. 774k +（原0. 145k ）

（6）

楼梯内上楼梯行人步行流率与密度关系模型，见式（7）。

q =0. 056+0. 717k +（原0. 082k 2）

（7）

楼梯内上楼梯行人步行速度与密度模型为：

u =原0. 221k +0. 939（8）u 为行人步行速度；k 为行人密度；q 为以上公式中，

行人步行流率。

（3）乘客的性别特征行人性别比例见表4。工作日与非工作日，其男女比例均保持一致，男性比例约为54%，女性比例约为46%。因此，在地铁换乘站内，在样本量足够大的条件下，行人的男女性别且不受出行时比例与社会整体性别比例基本一致，间与出行目的影响。

表4

状态工作日非工作日

行人结伴比例

结伴人数9373026

总人数3876330844

结伴比例2. 4%9. 8%

（6）乘客携带行李状况携带大件行李的行人行走速度慢，占用空间大，对行人流步行速度有很大影响，尤其是携带大件行李的行人比例较高的情况下，尤为明显。乘客携带行李比例见表7。

表7

行人携带行李比例

携带行李人数

462

433

总人数3876330844

行人性别比例

女性比例45. 7%45. 6%

样本量1080720329

男性比例54. 3%54. 4%

状态工作日非工作日

携带行李比例

1. 2%

1. 4%

（4）乘客的年龄分布行人的年龄结构比例见表5。在工作日早高峰出行的行人中，以青年和中9%，未成年人极少分析其原因，主要是由于未成

4. 1

国内外研究成果的比较

国内观测数据的对比

建筑科学

第26卷

观测数据对比。由表8可见，本课题根据模型估算的通行能力状态下，上行楼梯速度与香港MTR 枢纽观测值相近，而下行楼梯速度低于香港MTR 枢纽观测值。在最大流量状态下，本课题观测的换乘通道内步行速度，明显高于香港观测同类数据。因此，在相近的流量下，北京市地下交通枢纽中换乘通道内的行人密度较香港MTR 枢纽为低。由表9可见，北

步行速度京地铁交通枢纽内的行人在最大流量下，与上海大学观测数据比较，相应速度为低。

表8

步行

设施上行楼梯下行楼梯换乘通道

5. 1

结论

地下交通枢纽行人特征参数调研的主要成果（1）行人特征参数数据本项目调查是第一次

对北京市地下交通枢纽进行全面的行人特性调查，调查规模大，采集数据多，数据种类齐全，不仅为本也可以作为未来课题的研究提供准确的基础资料，其他相关研究的依据，具有十分重要的参考价值。（2）行人步行速度特性根据观测数据，行人

在除了楼梯以外的步行速度有三个结论：①工作日，

各类型设施中，行人的步行平均速普遍大于2003年

上海观测数据和2005年北京市体育场馆观测数据。同时在本次观测中，下坡和有车辆停靠的站台上的步行速度最大，其次是平面通道，最小的是上坡时的在除了楼梯以外的各型设施中，速度。②非工作日，

行人步行速度均低于工作日相应设施内的速度。由于以往研究成果未研究非工作日特性，因此无法比较。③无论是工作日与非工作日，宽度1. 2m 和2. 4m 的上行楼梯，步行速度较为接近，均为0. 7m /s左右（斜向速度）。因此可以认为行人上楼梯与下楼梯的平均速度受出行目的和设施宽度影响不大。（3）行人组成特性本课题对地下交通枢纽内

年龄组成、结伴组成、携带行李比行人的性别组成、

例均进行了观测。在以往研究成果中，没有明确的

研究地下交通枢纽内行人组成特性。本课题还分别对工作日（周一至周五）与非工作日（周六、周日）进行了观测，并对比分析工作日与非工作日行人组成异同。

（4）行人换乘需求

6：30至9：30三工作日中，

个小时的早高峰时段内，行人换乘量存在明显的高

本课题观测数据与香港2000年观测数据对比

达到最大流量时的速度

（m /min）本课题27. 429. 144. 9

MTR 25. 636. 136. 8

KCR 2534. 236

最大流量模型估计值

（p /min·m ）本课题747191

MTR 807092

KCR 737088

表9

性别

本课题观测数据与2003年上海大学观测数据对比

年龄青年

北京地下交通枢纽平均步行速度（m /s）

1. 351. 281. 221. 251. 181. 07

上海交通枢纽与步行街平均步行速度（m /s）

1. 321. 251. 101. 271. 201. 08

男性中年老年青年

女性中年老年

4. 2

国外数据的比较

表10为本课题观测数据与香港和国外数据的

对比。

表10

本课题观测数据与国外其他数据对比

平均速度（m /s）1. 291. 4

［7］［8］［9］

［10］［11］

观测人与观测时间

本课题观测（2008）CROW （1998）

［6］

所在国家

或城市北京荷兰英国澳大利亚香港印度泰国美国美国

Daly et al. （1991）Knoflacher （1995）Lam et al. （1995）

1. 471. 451. 191. 461. 221. 221. 38

峰，且高峰出现在平均上班时间之前约半小时左右。而非工作日中，行人换乘量则比较平均，在三个小时的观测时段内，换乘量在平均值附近摆动，没有明显的高峰与低谷。5. 2

需要进一步深入研究的内容

（1）设施宽度对平均步行速度的影响

在同样

Sarkar 驭Janardhan （1997）Virkler 驭Elayadath （1994）Young （1999）

［13］

Tanariboon 驭Guyano （1991）

［12］

与国外数据对比中发现，行人流的平均步行速

度受到各种因素影响的趋势也是相同的，主要有：①男性平均速度高于女性；②青年平均速度高于中年、不同的设施宽度对应着不同的有的行人流量条件下，

效面积。行人步行速度与设施所占有空间大小直接由于交通枢纽内各类型设施的串联特性，在同相关，

一个换乘通道内的客流量是一致的，因此需要研究同（83）

第3期孙旋，等：

机械停车库防火性能化设计案例分析

图31200s 场景2中距地面2m 高处各指标分布云图，

［2］李引擎. 建筑防火安全设计手册［M ］. 郑州：河南科学技术出

1999. 版社，

［3］杨健康，李引擎，赵克伟，袁宏永，孙旋，疏学明，等. 地下全自

R ］. 北京：动机械停车库消防性能化设计及试验研究报告［

北京住总集团有限责任公司，中国建筑科学研究院，北京市2007. 消防局，清华大学公共安全研究中心，

［4］李引擎. 建筑防火性能化设计［M ］. 北京：化学工业出版社，

2005.

［5］孙旋，刘文利，等. 安贞医院机械车库消防性能化设计报告

［R ］. 北京：中国建筑科学研究院建筑防火研究所，2009.

6结论

经对地下立体机械停车库火灾危险性、火灾烟

气流动、人员疏散等方面的分析可知，车库的机械排烟量设计为32000m /h，其补风量不小于排烟量的50%，发生火灾时，人员可以安全疏散，消防救援可以顺利开展。但水喷淋的正常工作对于后期的消防

建议加强喷淋设备的日常维护保养。救援影响较大，

［参考文献］

［1］李引擎. 建筑防火工程［M ］. 北京：化学工业出版社，2004.

（上接第74页）

（2）对比不同设施在同密度、同组成的条件下目前采用的分析平均步行的方法，直接计算所有样本的平均值进行对比，实际上，平均步的平均速度

行速度不仅受到行人年龄、性别组成的影响，而且还与样本所对应的密度直接相关，仅计算其平均值不需要研究在同密能完全反映平均速度特性。因此，度以及同组成条件下，各设施内的平均步行速度。

（3）服务设施（闸机、自动售票机等）的平均服务时间以及吸引量服务设施是交通枢纽非常重要

在总客流量中，有多少人使用了服务设的组成部分，

施，每个人接受多长时间的服务，是交通枢纽仿真中

重要的输入条件。

（4）不同设施的通行能力

确定各类型设施的

最大通过能力以及达到最大通过能力的条件是十分重要的。通行能力参数不仅为制定正常状态与紧急也为交通枢纽仿真状态下行人组织预案提供依据，

软件的开发提供重要的基础参数。

［参考文献］

［1］William H. K. Lam ，Chung-Yu Cheung. Pedestrian Speed-Flow

in ］. of 2000：343 349. Transportation Eng. July /August，

［2］陈然，董力耕. 中国大都市行人交通特征的实测和初步分析

［J ］. 上海大学学报，2005年2月，Vol. 11No. 1：93 97.

［3］赵光华. 行人仿真在奥运地铁站的应用研究［D ］. 北京工业

2007年5月. 大学硕士学位论文，

［4］韩冬. 交通枢纽内部步行设施及行人交通组织仿真研究

［D ］. 北京建筑工程学院硕士论文，2009年3月.

［5］喻言. 多层地下交通枢纽人员安全疏散研究［D ］. 北京建筑

2009年3月. 工程学院硕士论文，

［6］CROW. Recommendations for Traffic Provisions in Built-Up

R ］. Report 15，1998. Areas ［

［7］Daly P. N. F. McGrath. T. J. Annesley. Pedestrian speed /flow

relationships for underground stations ［R ］. Traffic Engineering and Control. 32（2）. 1991.

［8］Knoflacher H. Fubgeher und Fahrradverkehr ：Planungsprinzipien

［R ］. Boehlau Verlag Vienna ，1995.

［9］Lam H. K. J. F. Morrall H. Ho. Pedestrian flow characteristics in

Hong Kong ［J ］. Transportation Research Record ，1487，1995.

［10］Sarkar A. K. K. S. V. S. Janardhan. A study on pedestrian flow

characteristics. In ：CD-ROM with Proceedings. Transportation 1997. Research Board. Washington ，

［11］Tanariboon Y. J. A. Guyano. Analysis of pedestrian movements

in Bangkok ［J ］. Transportation Research Record ，1294，1991. ［12］Virkler M. R. S. Elayadath. Pedestrian speed-flow-density relationships ［J ］. Transportation Research Record ，1438，1994.

［13］Young S. B. Evaluation of pedestrian walking speeds in airport

第26卷第3期2010年3月

［1002-8528（2010）03-0070-05文章编号］

建筑科学

Vol. 26，No. 3Mar. 2010

BUILDING SCIENCE

北京地铁交通枢纽行人特征的调查与分析

11刘栋栋，孔维伟，李

磊，张

蕊，赵东拂，曾

杰，蒋

方，韩

冬

（1. 北京建筑工程学院，北京100044；2. 中国建筑科学研究院建筑防火研究所，北京100013）

［摘要］多层地下交通枢纽的安全是我国公共安全设防的重点目标之一，但是目前我国在多层地下交通枢纽行人特征

为我国多层地下交通枢纽的行人疏散设计与数值的调查数据。本文通过对调查数据的分析研究得到一系列有价值的结论，

仿真提供了可靠的基础数据。

［关键词］地下交通枢纽；地铁换乘站；行人特征参数；安全设计

［［中图分类号］TU984. 116；TU921文献标识码］A

Survey and Analysis of Pedestrian Characteristics in Subway of Beijing

LIU Dong-dong 1，KONG Wei-wei 1，LI Lei 2，ZHANG Rui 1，ZHAO Dong-fu 1，ZENG Jie 1，JIANG Fang 1，HAN Dong 1

［Abstract ］Safety design of multi-storey underground transport hub is one of the major objectives of public security in current and

［Key words ］underground traffic hub ；metro transfer station ；characteristic parameter of pedestrian ；safety design

1引言

纽人员安全疏散研究的瓶颈，也大大限制了地下交

香港理工大学的W. H. K. Lam 于2000年对香

1］

KCR 进行了行人流特性观测［，港交通枢纽MTR 、

观测地点包括了各种类型的行人设施，如通道、上下

站台、自动扶梯等，时间选择在高峰时段进行，楼梯、

多层地下交通枢纽的安全是我国公共安全设防

［08-28收稿日期］2009-［基金项目］国家高技术研究发展计划（863计划）专题课题，多层

“十一五”地下交通枢纽安全设计技术（2007AA11Z125），国家科技

支撑计划课题，既有建筑安全性改造关键技术研究，防火分隔改造技

13）术研究（2006BAJ03A03-［［联系方式］ddongliu@sina. com

第3期刘栋栋，等：北京地铁交通枢纽行人特征的调查与分析

详细的一次调查。上海大学的陈然、董力耘于2003年对上海市人民广场交通枢纽和南京路步行街进行

［2］

［3］内行人步行特性参数。

目前，我国大陆对地下交通枢纽尚无系统、全面

2. 3

地铁换乘站行人调查地点

根据调查内容，将调查对象分为三种类型：（1）

地调查研究，本文通过对北京市西直门、复兴门

［4，5］

和雍和宫地铁换乘站行人的摄像观测和数据统计分

得到一系列有价值的结论。析，

2. 1

地铁人员特性调查

地铁人员调查方法

图1

复兴门地铁站内人工架设摄像机位置图

地铁换乘站行人特性调查内容（1）流量、密度、速度主要调查地铁内不同条

图2

复兴门地铁站1号线换乘2号线换乘通道上坡处

件下，行人的流量与密度、速度与密度、速度与流量之间的关系；

表1

图3数据处理界面

行人分组

2. 4地铁换乘站行人调查时间

，尤，行人出行目的以上下班为主。

行人高峰，因此摄像的时间安排见表2。

表2

建筑科学

第26卷

地铁调查时间表

流量、密成与行人出行目的相关。相同条件的行人、

度、速度模型具有一致性。在地铁交通枢纽内，乘客换乘通道主要是由平面通道、楼梯和自动扶梯构成的。

以平面通道内的行人交通流模型为例，图4为平面通道内行人密度与步行速度的散点图。

3. 1

人员数据统计分析

录像数据统计方法

数据统计分析结果

通过对复兴门、西直门和雍和宫地铁换乘站不

图4

平面通道密度与速度关系散点图

图5为平面通道内行人密度与步行速度建模，

考虑格林希尔治线性模型，如式（1）。

u =b 0+b 1k

值R =0. 307。

（1）

b 1=原0. 383，曲线估计结果为b 0=1. 507，检验由此得到平面通道行人步行速度与密度模型，

如式（2）。

u =原0. 383k +1. 507

u 为行人步行速度；k 为行人密度。其中，

（2）

可以获得乘客的基本同位置的摄像资料进行分析，

特征数据，包括乘客的特征、乘客的年龄分布、群体乘客携带行李状况、乘客步行速度和行人关系特征、

交通流模型。这些行人的基本数据对于研究地铁人员疏散具有重要的意义。具体统计分析的结果如下：

表3

状态工作日（m /s

）非工作日（m /s）

图5

上坡1. 161. 11

下坡1. 591. 49

上楼0. 710. 69

下楼0. 750. 97

线性模型曲线估计

工作日与非工作日平均步行速度

换乘通道1. 261. 40

q =b 0+b 1k +b 2k 2

3）

12：b 0（2）行人交通流模型行人交通流模型是指行

制约、

第3期

原0. 393，检验值R =0. 914。

刘栋栋，等：北京地铁交通枢纽行人特征的调查与分析

由此得到平面通道行人步行流率与密度关系模型，如式（4）

q =原0. 007+1. 556k +（原0. 393k 2）

（4

）

学生就近入学不需要长距离年人出行目的是上学，

表5

状态工作日非工作日

行人年龄结构比例

青年比例64%81%

中年比例25%16%

老年比例9%1%

未成年比例

在非工作日，即周末的出行人群中，青年人所占比例大幅上升，占总量的81%，而中年人和老年人

图6

平面通道内行人流率与密度关系曲线估计

相比于工作日则大幅下降，仅占16%和的比例，1%，其原因是周末出行目的主要为休闲。另外，未成年人因外出学习、游玩比例较平时为高，所以未成

但由于行人总量增长也较大，所年人数量增长较大，

以未成年人所占百分比没有明显变化。

（5）群体关系特征行人结伴比例见表6。调查发现，非工作日结伴行走的比例比工作日明显提

也有全家高。由于结伴出行的目的多为娱乐休闲，一起结伴出行的情况，这类行人所占比例在工作日

而在非工作日中则大幅上升。在所有结伴中较低，

2人结伴占绝大多数，步行的行人中，是主要的结伴

方式。

表6

状态工作日非工作日

以同样的统计方法得到楼梯内下楼梯行人步行速度与密度模型，如式（5）：

u =原0. 383k +1. 507

（5）

得到楼梯内下楼梯行人步行流率与密度关系模型，如式（6）。

q =0. 149+0. 774k +（原0. 145k ）

（6）

楼梯内上楼梯行人步行流率与密度关系模型，见式（7）。

q =0. 056+0. 717k +（原0. 082k 2）

（7）

楼梯内上楼梯行人步行速度与密度模型为：

u =原0. 221k +0. 939（8）u 为行人步行速度；k 为行人密度；q 为以上公式中，

行人步行流率。

表4

状态工作日非工作日

行人结伴比例

结伴人数9373026

总人数3876330844

结伴比例2. 4%9. 8%

表7

行人携带行李比例

携带行李人数

462

433

总人数3876330844

行人性别比例

女性比例45. 7%45. 6%

样本量1080720329

男性比例54. 3%54. 4%

状态工作日非工作日

携带行李比例

1. 2%

1. 4%

（4）乘客的年龄分布行人的年龄结构比例见表5。在工作日早高峰出行的行人中，以青年和中9%，未成年人极少分析其原因，主要是由于未成

4. 1

国内外研究成果的比较

国内观测数据的对比

建筑科学

第26卷

步行速度京地铁交通枢纽内的行人在最大流量下，与上海大学观测数据比较，相应速度为低。

表8

步行

设施上行楼梯下行楼梯换乘通道

5. 1

结论

地下交通枢纽行人特征参数调研的主要成果（1）行人特征参数数据本项目调查是第一次

在除了楼梯以外的步行速度有三个结论：①工作日，

各类型设施中，行人的步行平均速普遍大于2003年

年龄组成、结伴组成、携带行李比行人的性别组成、

例均进行了观测。在以往研究成果中，没有明确的

（4）行人换乘需求

6：30至9：30三工作日中，

个小时的早高峰时段内，行人换乘量存在明显的高

本课题观测数据与香港2000年观测数据对比

达到最大流量时的速度

（m /min）本课题27. 429. 144. 9

MTR 25. 636. 136. 8

KCR 2534. 236

最大流量模型估计值

（p /min·m ）本课题747191

MTR 807092

KCR 737088

表9

性别

本课题观测数据与2003年上海大学观测数据对比

年龄青年

北京地下交通枢纽平均步行速度（m /s）

1. 351. 281. 221. 251. 181. 07

上海交通枢纽与步行街平均步行速度（m /s）

1. 321. 251. 101. 271. 201. 08

男性中年老年青年

女性中年老年

4. 2

国外数据的比较

表10为本课题观测数据与香港和国外数据的

对比。

表10

本课题观测数据与国外其他数据对比

平均速度（m /s）1. 291. 4

［7］［8］［9］

［10］［11］

观测人与观测时间

本课题观测（2008）CROW （1998）

［6］

所在国家

或城市北京荷兰英国澳大利亚香港印度泰国美国美国

Daly et al. （1991）Knoflacher （1995）Lam et al. （1995）

1. 471. 451. 191. 461. 221. 221. 38

需要进一步深入研究的内容

（1）设施宽度对平均步行速度的影响

在同样

Sarkar 驭Janardhan （1997）Virkler 驭Elayadath （1994）Young （1999）

［13］

Tanariboon 驭Guyano （1991）

［12］

与国外数据对比中发现，行人流的平均步行速

效面积。行人步行速度与设施所占有空间大小直接由于交通枢纽内各类型设施的串联特性，在同相关，

一个换乘通道内的客流量是一致的，因此需要研究同（83）

第3期孙旋，等：

机械停车库防火性能化设计案例分析

图31200s 场景2中距地面2m 高处各指标分布云图，

［2］李引擎. 建筑防火安全设计手册［M ］. 郑州：河南科学技术出

1999. 版社，

［3］杨健康，李引擎，赵克伟，袁宏永，孙旋，疏学明，等. 地下全自

R ］. 北京：动机械停车库消防性能化设计及试验研究报告［

北京住总集团有限责任公司，中国建筑科学研究院，北京市2007. 消防局，清华大学公共安全研究中心，

［4］李引擎. 建筑防火性能化设计［M ］. 北京：化学工业出版社，

2005.

［5］孙旋，刘文利，等. 安贞医院机械车库消防性能化设计报告

［R ］. 北京：中国建筑科学研究院建筑防火研究所，2009.

6结论

经对地下立体机械停车库火灾危险性、火灾烟

建议加强喷淋设备的日常维护保养。救援影响较大，

［参考文献］

［1］李引擎. 建筑防火工程［M ］. 北京：化学工业出版社，2004.

（上接第74页）

（2）对比不同设施在同密度、同组成的条件下目前采用的分析平均步行的方法，直接计算所有样本的平均值进行对比，实际上，平均步的平均速度

（3）服务设施（闸机、自动售票机等）的平均服务时间以及吸引量服务设施是交通枢纽非常重要

在总客流量中，有多少人使用了服务设的组成部分，

施，每个人接受多长时间的服务，是交通枢纽仿真中

重要的输入条件。

（4）不同设施的通行能力

确定各类型设施的

最大通过能力以及达到最大通过能力的条件是十分重要的。通行能力参数不仅为制定正常状态与紧急也为交通枢纽仿真状态下行人组织预案提供依据，

软件的开发提供重要的基础参数。

［参考文献］

［1］William H. K. Lam ，Chung-Yu Cheung. Pedestrian Speed-Flow

in ］. of 2000：343 349. Transportation Eng. July /August，

［2］陈然，董力耕. 中国大都市行人交通特征的实测和初步分析

［J ］. 上海大学学报，2005年2月，Vol. 11No. 1：93 97.

［3］赵光华. 行人仿真在奥运地铁站的应用研究［D ］. 北京工业

2007年5月. 大学硕士学位论文，

［4］韩冬. 交通枢纽内部步行设施及行人交通组织仿真研究

［D ］. 北京建筑工程学院硕士论文，2009年3月.

［5］喻言. 多层地下交通枢纽人员安全疏散研究［D ］. 北京建筑

2009年3月. 工程学院硕士论文，

［6］CROW. Recommendations for Traffic Provisions in Built-Up

R ］. Report 15，1998. Areas ［

［7］Daly P. N. F. McGrath. T. J. Annesley. Pedestrian speed /flow

relationships for underground stations ［R ］. Traffic Engineering and Control. 32（2）. 1991.

［8］Knoflacher H. Fubgeher und Fahrradverkehr ：Planungsprinzipien

［R ］. Boehlau Verlag Vienna ，1995.

［9］Lam H. K. J. F. Morrall H. Ho. Pedestrian flow characteristics in

Hong Kong ［J ］. Transportation Research Record ，1487，1995.

［10］Sarkar A. K. K. S. V. S. Janardhan. A study on pedestrian flow

characteristics. In ：CD-ROM with Proceedings. Transportation 1997. Research Board. Washington ，

［11］Tanariboon Y. J. A. Guyano. Analysis of pedestrian movements

［13］Young S. B. Evaluation of pedestrian walking speeds in airport

北京地铁交通枢纽行人特征的调查与分析

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