【从经验控制到智能治理：中国城市轨道交通客流组织研究综述与范式转型】-优快云博客

2.1 第一阶段：经验借鉴与定性描述阶段（2000年代及以前）

2.2 第二阶段：量化分析与局部优化阶段（2010年代初期至中期）

2.3 第三阶段：动态协同与智能萌芽阶段（2010年代末期至今）

摘要：
随着中国城市轨道交通网络化、高强度运营时代的到来，客流组织已从单一的站点管理问题，演变为关乎全网效率、安全与服务的复杂系统工程。本文系统梳理了国内轨道交通客流组织领域的研究演进脉络、主要成果与核心挑战。研究发现，国内研究历经了 “经验借鉴与定性描述”、 “量化分析与局部优化”、 “动态仿真与协同控制” 三个阶段，目前正迈向 “数据与AI驱动的智能协同治理” 新范式。现有研究在瓶颈识别、微观仿真、换乘组织等方面成果丰硕，但在 理论体系构建、跨网协同、韧性组织、人本服务 等方面仍存在不足。未来研究应聚焦于构建“客流-车流-信息流”三流合一的动态耦合理论，发展基于数字孪生的实时推演与决策平台，并探索兼顾安全、效率与体验的精准化、温情化组织策略，以支撑中国轨道交通从“世界最大”向“世界最好”的跨越。

关键词： 城市轨道交通；客流组织；研究综述；智能协同；范式转型；数字孪生

1. 引言

1.1 研究背景与意义

中国拥有世界上规模最大、发展最快的城市轨道交通系统。高频次、高密度、网络化的运营特征，使得大客流成为常态，客流安全问题（如拥挤踩踏）与服务效率问题（如延误）日益凸显。传统的、依赖人工经验的客流组织模式已难以为继。科学的客流组织成为保障运营安全、提升运输效率、改善乘客体验的关键，对其研究现状进行系统梳理，辨明得失、指引方向，具有重要的理论价值与实践紧迫性。

1.2 综述框架与方法

本文摒弃按技术领域简单罗列的综述方式，采用 “范式演进” 的视角，将国内研究划分为三个递进的阶段，并围绕 “认知对象”、“核心方法”、“组织策略”、“技术支撑” 四个维度进行剖析。文献来源涵盖中文核心期刊、EI/SCI检索论文、行业标准及代表性学术专著。

2. 研究范式的演进：三个阶段与两次飞跃

2.1 第一阶段：经验借鉴与定性描述阶段（2000年代及以前）

认知对象： 集中于单个车站（尤其是换乘站）的静态空间布局问题。
核心方法： 以定性分析、经验总结、国内外案例借鉴为主。常采用“问题-对策”式的论述。
组织策略： 提出“分流”、“引导”、“隔离”等基本原则，但缺乏量化依据。关注硬件设施（如栏杆、标识）的增设。
技术支撑： 手工计数、简单问卷调查、CAD图纸分析。
贡献与局限： 奠定了客流组织的基本概念框架，但科学性、预见性不足，属于“被动响应式”研究。

2.2 第二阶段：量化分析与局部优化阶段（2010年代初期至中期）

认知对象： 扩展到车站关键设施（闸机、楼扶梯、通道）的通行能力与客流需求的匹配。
核心方法： 仿真技术（如AnyLogic、Legion、Vissim的行人模块）成为主流。研究流程标准化为：数据调查→模型构建→仿真评估→方案比选。
组织策略： 开始关注 “时空错峰”，如优化扶梯运行方向、实施闸机潮汐管理、调整列车停靠方案。“分级客流控制” 理念被提出并应用。
技术支撑： AFC数据开始被用于分析客流时空分布，视频分析技术起步。
贡献与局限： 实现了从定性到定量的飞跃，方案更具说服力。但研究多为“孤岛式”，侧重于单个车站或设施的优化，缺乏全网联动视角；仿真模型多为静态或短时动态，对复杂交互和突发情况模拟不足。

2.3 第三阶段：动态协同与智能萌芽阶段（2010年代末期至今）

认知对象： 转向 “站-线-网”多尺度耦合系统，关注客流的动态传播与网络效应。
核心方法：
1. 复杂网络理论被引入，用于分析路网拓扑结构与客流脆弱性的关系。
2. 动态仿真与实时预测结合，研究客流传播与列车运行的交互影响。
3. 数据驱动方法兴起，利用机器学习（如LSTM、XGBoost）进行短时客流预测。
组织策略： 强调 “协同控制” ，包括：
- 站线协同： 车站限流与列车调度（如跳站、扣车）的联动。
- 区域协同： 相邻车站或同一线路多个车站的协同限流。
- 多交通方式协同： 与公交、共享单车接驳的应急联动。
技术支撑： 大数据平台、视频AI（密度检测、行为识别）、Wi-Fi/蓝牙探针等新型感知技术广泛应用。
贡献与局限： 将客流组织提升到系统科学高度，初步具备了动态和协同的视野。但模型与现实的“鸿沟”依然存在，多数协同策略仍停留在理论或小规模仿真测试，实时性、自适应性和韧性不足。

3. 当前研究的热点领域与核心成果

3.1 瓶颈识别与诊断方法

形成了基于服务水平（LOS）标准、仿真模拟、实时监测数据（视频热力图）的综合诊断方法。
研究重点从“哪里堵”深入到 “为何堵” ，分析瓶颈的成因链（如列车满载率传导、换乘客流冲击）。

3.2 换乘站客流组织优化

是研究最集中的领域。成果涉及换乘设施能力匹配、流线优化（物理隔离与标识引导）、以及针对超大客流换乘站（如“火车+地铁”枢纽）的 “安检互认”、“单向循环” 等创新组织模式。

3.3 大客流预警与应急疏散

建立了基于多指标（客流密度、增长速度、车站承载率）的预警分级体系。
应急疏散研究结合建筑防火规范，通过仿真优化疏散路径和出口分配。

3.4 客流预测模型

从传统的时间序列模型（ARIMA）全面转向机器学习与深度学习模型，预测精度和时空维度不断细化（如从全线网到单个闸机）。

4. 现有研究的不足与挑战

4.1 理论体系薄弱

尚未形成系统、独立的客流组织理论体系，多借鉴交通工程、排队论、行人动力学等，缺乏与轨道交通运营场景深度耦合的本土化理论创新。

4.2 “数据丰富而模型贫乏”

虽拥有海量数据，但多用于描述和预测，深度的 “因果发现” 与 “决策生成” 模型稀缺。AI应用多为“黑箱”，可解释性差，难以获得运营人员的深度信任。

4.3 对人的复杂性考量不足

现有模型多将乘客视为同质的“粒子”，对乘客的异质性（年龄、目的、熟悉度、从众心理、对信息的响应）、社会行为及心理感知研究严重不足，导致“高效但不人性”的方案时有出现。

4.4 韧性与恢复性研究缺失

研究多聚焦于 “防” （防拥挤）和 “疏” （疏客流），对系统受扰（如设备故障、突发疫情）后如何快速 “恢复” 常态运营的韧性组织策略研究刚起步。

4.5 跨网、跨制式协同实践困难

理论研究已提出跨线网协同，但在实践中受制于运营主体分割、调度指挥权分散、信息壁垒等问题，难以落地。

5. 未来研究趋势与展望

5.1 新范式：智能协同治理

核心特征： 基于 “物理-信息-社会” 系统视角，利用数字孪生、多智能体仿真、群体智能等技术，实现客流组织的 “实时感知-动态推演-协同决策-柔性控制-效果评估” 闭环。

5.2 关键研究方向

理论创新： 建立融合交通流理论、行为科学、运筹学的 “轨道交通客流动力学” 理论框架。
技术突破： 发展 “机理模型与数据模型深度融合” 的混合智能决策模型，增强可解释性与可靠性。
体验升级： 研究 “精准信息服务” （如个性化路径引导、拥堵预警）和 “柔性组织策略” ，在安全效率与乘客体验间寻求最优平衡。
韧性构建： 开展极端场景下的 “韧性客流组织” 研究，设计具备抗冲击和自恢复能力的组织预案。
标准与评估： 推动建立科学、统一的客流组织效果量化评估指标体系与行业标准。

6. 结论

国内轨道交通客流组织研究已取得了从经验到科学、从静态到动态、从单点到协同的显著进步，形成了相对完整的方法论和应用体系，有力支撑了行业的超常规发展。然而，面对未来超大网络、超高频次、超高期待的运营挑战，研究范式亟待从 “技术优化” 向 “智能治理” 进行根本性转型。未来的研究必须更加强调理论的原创性、技术的融合性、策略的适应性与人本性，通过构建一个能理解、能预测、能调控复杂客流系统的“智慧大脑”，最终实现中国城市轨道交通系统 “安全、高效、韧性、人文” 的卓越运营目标。