基于節(jié)假日大客流城市軌道交通運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)管理分析

基于節(jié)假日大客流城市軌道交通運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)管理分析【摘要】隨著我國國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，以及地鐵的快速發(fā)展，在假日期間，地鐵旅客數(shù)量急劇增加。在假日期間，由于地鐵運(yùn)營中存在著大量的運(yùn)營問題，導(dǎo)致了其存在的安全隱患。通過對假期的特點(diǎn)進(jìn)行了深入的研究，得出了合理的緩解假期交通擁擠的對策，為降低城市運(yùn)行的危險(xiǎn)提供了重要依據(jù)?！娟P(guān)鍵詞】城市軌道交通;節(jié)假日;客流特性;客流控制策略1緒論1.1研究背景中國是一個(gè)發(fā)展中的國家，其龐大的社會基礎(chǔ)對我國的交通運(yùn)輸造成了很大的影響。在十?dāng)?shù)個(gè)人口中，傳統(tǒng)的鐵路、地鐵、輕軌等鐵路運(yùn)輸方式的應(yīng)用，極大的減輕了城市的交通負(fù)擔(dān)。與公交車、小汽車等常規(guī)運(yùn)輸方式相比，鐵路通常具備較大的運(yùn)量、較快的運(yùn)量、較高的安全性、較高的舒適度、較穩(wěn)定的運(yùn)行時(shí)間、較低的運(yùn)價(jià)和環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)。公共交通與公共交通的發(fā)展歷史是一致的，我們可以看到他們的身影。在那些擁有完整鐵路的大都市里，私人汽車的使用已經(jīng)大大減少了。有不少人都買了自己的汽車，但他們還是會去其他地方，比如城市里的交通，比如城市里的交通。但是，即便是這樣龐大的交通量，也難免出現(xiàn)了鐵路的短缺，在鐵路行業(yè)中，人們把它叫做“大規(guī)模的客流量”。所謂“大客流”就是在一定時(shí)段里，客流的密集程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出正常時(shí)段，從而對車站、地鐵的運(yùn)行產(chǎn)生重大的影響。由于條件的差異，導(dǎo)致大流量的產(chǎn)生的理由也不盡相同。例如天氣惡劣導(dǎo)致的惡劣天氣、設(shè)備故障導(dǎo)致的客流大、大型活動在鐵路周邊引起的大客流、節(jié)日期間大客流的出現(xiàn)，而假日大客流則是因?yàn)榇汗?jié)、五一、十一等節(jié)日期間，大家往往會選擇在這個(gè)時(shí)段出行或探親，所以容易造成交通擁堵形成大客流。在這種情況下，車站內(nèi)乘客的生命和財(cái)產(chǎn)都面臨著巨大的危險(xiǎn)，導(dǎo)致車站內(nèi)的交通秩序不能得到保障。所以，在現(xiàn)代城市軌道運(yùn)輸中，如何應(yīng)對大量的大流量是一個(gè)非常重要的問題。文章將從南京最普遍的節(jié)日旅客及主要旅客的角度出發(fā)，對未來的假期旅客進(jìn)行合理安排。1.2研究的目的與意義隨著我國鐵路快速發(fā)展，鐵路的運(yùn)行和運(yùn)行面臨著越來越大的問題。目前，對于各種因素導(dǎo)致的大流量，如何合理地安排交通流量，許多專家都在進(jìn)行研究。在假期期間，旅客數(shù)量日益增長，為了保證鐵路的正常運(yùn)營，必須首先了解大客流的時(shí)序和分布特點(diǎn)，然后才能進(jìn)行科學(xué)的討論。以南京地鐵為例子，根據(jù)當(dāng)前的運(yùn)行狀況，對導(dǎo)致節(jié)日旅客出行的因素進(jìn)行了分類。針對假期旅客在時(shí)間和空間上的空間分配特點(diǎn)；利用隊(duì)列理論建立了一個(gè)基于假期的旅客信息傳遞的數(shù)學(xué)模型，對假日期間旅客、火車與線路之間的相互作用進(jìn)行了研究。在這一假設(shè)的基礎(chǔ)上，給出了在該路線上進(jìn)行客流的最優(yōu)解。本論文具有以下三方面的重要意義：①從產(chǎn)生原因、發(fā)生次數(shù)和影響范圍三個(gè)角度對大流量進(jìn)行分類。②利用隊(duì)列原理，在大流量過程中，構(gòu)建了旅客在大流量過程中的隊(duì)列模式，并對其進(jìn)行分析，得出了最優(yōu)解。③針對假日旅客的特點(diǎn)，從線路、旅客、運(yùn)營管理等角度，為節(jié)前節(jié)慶旅客提供切實(shí)可行的對策。2客流的特性分析假期旅客是地鐵大流量的一種，必須對其內(nèi)涵進(jìn)行清晰的定義，并對其在時(shí)空上的作用時(shí)間和作用域進(jìn)行定義。在確定了旅游市場的研究領(lǐng)域之后，通過對其特征的分析，得到其特征，并為下一步的營銷模式和流量調(diào)控模式奠定了基礎(chǔ)。2.1大客流定義關(guān)于大流量的概念，國內(nèi)外學(xué)者對其界定不一，其界定有：Emmanuel將其界定為“大量乘客在某一特定時(shí)段內(nèi)搭乘的交通工具，其數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了其日常承載能力?！眲⑾橄驳慕忉屖牵骸霸谝欢ǖ臅r(shí)間內(nèi)，旅客抵達(dá)的時(shí)間是一樣的，而普通的火車站是不可能容納如此多的旅客的?！倍瘟サ慕忉屖牵骸耙?yàn)槟承┮蛩?，?dǎo)致很多旅客聚集在車站周圍。”因此，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合已掌握的資料，對假期運(yùn)輸經(jīng)營的危險(xiǎn)性進(jìn)行了探討。2.2節(jié)假日大客流預(yù)計(jì)會有一波旅客列車爆炸。旅游消費(fèi)以購物、旅游為主要目標(biāo)，具有時(shí)空規(guī)律。國家法定節(jié)假日如“五一”、“十一”期間，游客的消遣、當(dāng)?shù)赜^光游覽人數(shù)增多，導(dǎo)致旅客步行出行的需求下降，旅客對乘坐舒適度的要求也隨之提高。從清晨至傍晚，地鐵的客流由早至晚延較長，而在各地區(qū)之間的鐵路運(yùn)輸則呈現(xiàn)出較多的密集性，從而導(dǎo)致了較多的旅客聚集。2.2.1節(jié)假日大客流特性分析隨著我國鐵路運(yùn)輸網(wǎng)的迅速發(fā)展，旅客以地鐵為主要的生活方式，大量的旅客將其納入到自己的生活中。在假期，游客從上班到讀書，到休閑度假。由于旅游地集中于商業(yè)性和旅游性，因而其在游客數(shù)量上表現(xiàn)出與一般節(jié)日相比有所差異。南京的普通游客比假日游客多。每日接待人數(shù)多于每日的休憩人數(shù)，但在一定時(shí)段，各站點(diǎn)及各站點(diǎn)的客流與日客流存在顯著差異。值得注意的是，由于不同的出行因素，使得節(jié)日的時(shí)間和空間特性與平日的不同，使得城市的運(yùn)行和管理都面臨著巨大的困難。同時(shí)，這也使得地鐵運(yùn)行產(chǎn)生了很大的負(fù)擔(dān)。2.2.2節(jié)假日大客流特點(diǎn)①隨著節(jié)日的不同，旅客的數(shù)量也會相應(yīng)地發(fā)生改變，由于季節(jié)、文化傳統(tǒng)等原因，五一的日均客流比全國的法定假日要高，而元旦的客流最低，一般是在七、八月份，而淡季是在元旦；②盡管節(jié)日期間的整體客流量無法與平日相比，但某些線路的客流量明顯高于車站；③假日期間，客流高峰期較長，人流數(shù)量較多；④節(jié)日時(shí)，商務(wù)景點(diǎn)周邊站點(diǎn)的進(jìn)站客流量顯著增加；⑤旅客調(diào)頭主要是沿商務(wù)旅游景點(diǎn)周邊路線；⑥假日期間的客流會給鐵路系統(tǒng)帶來一定的負(fù)荷，甚至使其運(yùn)行陷入停滯。3基于排隊(duì)理論的客流傳播模型本章介紹了假期旅客在市內(nèi)的分布特點(diǎn)。為了研究如何有效地進(jìn)行大規(guī)模的人流調(diào)控，必須從監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中獲得實(shí)時(shí)的客流，并利用模擬模型對其進(jìn)行有效的調(diào)控。本文主要研究了以隊(duì)列理論為基礎(chǔ)的人流流量模擬方法。首先對隊(duì)列理論進(jìn)行了簡單的闡述，接著對隊(duì)列理論在客流傳播中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，并建立了一個(gè)基于隊(duì)列理論的人流傳播模型。3.1排隊(duì)的概述隊(duì)列論又稱為“隨機(jī)服務(wù)體系”，它是一種對發(fā)生的隊(duì)列現(xiàn)象進(jìn)行分析的學(xué)科。最近幾年，由于對隊(duì)列的進(jìn)一步發(fā)展和深入的探討，人們對各種排隊(duì)的建模方法進(jìn)行了反復(fù)的探討，從而建立了基于交通流的交通流模型。3.1.1排隊(duì)系統(tǒng)構(gòu)成排隊(duì)制度可以分為三個(gè)方面：輸入過程、排隊(duì)規(guī)則和服務(wù)機(jī)制。①輸入法客戶抵達(dá)站點(diǎn)，就可以看作是一個(gè)程序的錄入。在鐵路運(yùn)輸體系中，客戶的資源是非常豐富和變化的。②隊(duì)列法則等待制度就是根據(jù)等待、損失和混合三種方式來確定旅客的順序。③公務(wù)機(jī)關(guān)由服務(wù)者來確定客戶的服務(wù)期限。3.1.2排隊(duì)模型分類我們以符號X/Y/Z來分別表示排隊(duì)系統(tǒng)的三個(gè)組成部分。顧客到達(dá)的間隔時(shí)間分布和服務(wù)時(shí)間分布的主要分布類型有負(fù)指數(shù)分布、確定分布、k階愛爾朗分布和一般分布，用符號表示分別為:M一一負(fù)指數(shù)分布;D一一確定分布;Ek一一k階愛爾朗分布;U一一一般分布o(jì)排隊(duì)理論的符號在1971通過投票得以統(tǒng)一化，確定其具體的表達(dá)形式為X/Y/Z/A/B/C:A一一系統(tǒng)容量限制N;B一一顧客源數(shù)目m;C一一服務(wù)規(guī)則，如先到先服務(wù)FCFS，后到先服務(wù)LCFS等。如果我們要建設(shè)模型，首先都要了解如下幾個(gè)問題：1顧客平均數(shù)為L,排隊(duì)等候的隊(duì)長為L1,正在被服務(wù)的隊(duì)伍長度為L2，那么公式為L=L1+L22同樣，假設(shè)T為顧客的平均逗留時(shí)間,那么T1為排隊(duì)等候的顧客逗留時(shí)間，正在被服務(wù)的顧客逗留時(shí)間為T2,那么T=T1+T2如果顧客的平均到達(dá)率設(shè)為M,那么相鄰倆個(gè)顧客抵達(dá)的平均時(shí)間間隔就為1/M,所以{T=L/M,T1=L1/M}或者{L=MT,L1=MT1}3.2客流傳播過程及排隊(duì)理論適用性3.2.1客流傳播過程分析地鐵旅客列車的基本結(jié)構(gòu)包括：站臺的基本結(jié)構(gòu)、運(yùn)輸設(shè)備和鐵路網(wǎng)絡(luò)等。而旅客的出行，通常包括：入站、等待、乘車、換乘、出站，這些都與地鐵的設(shè)備息息相關(guān)，所以，每個(gè)人與地鐵的相互作用，都是通過與車站、運(yùn)輸設(shè)備和鐵路網(wǎng)的相互作用來實(shí)現(xiàn)的。而在較大的旅客群中，定位傳遞則是旅客和旅客的互動。旅客的出行方式因其自身的特殊性，導(dǎo)致了客流的快速增長以及在軌道交通中的快速移動。在我國的軌道交通網(wǎng)絡(luò)中，旅客的出行方式有兩種，一種是旅客在火車站自行行走，另一種是在火車上乘坐火車。如何準(zhǔn)確地刻畫這兩種類型的流量，是構(gòu)建交通流量的數(shù)學(xué)模型。車站旅客流量是一種持續(xù)的流動，其特點(diǎn)是持續(xù)的流動。在特定的時(shí)間間隔內(nèi)，各站點(diǎn)的旅客是以不連續(xù)的方式進(jìn)行的。從南京市公共交通數(shù)據(jù)來看，地鐵的平均使用時(shí)長為50分鐘，而在地鐵站內(nèi)行走3分鐘則為3分鐘。我們可以看出，在整個(gè)線路中，行走的花費(fèi)不到十分之一，因此，旅客在火車上的出行是占了時(shí)間和空間的主要因素。鑒于設(shè)備的復(fù)雜程度，以下的試驗(yàn)對其進(jìn)行了簡單的處理，即限制了其能力和不涉及詳細(xì)內(nèi)容。3.3客流傳播排隊(duì)模型由于城市鐵路旅客運(yùn)輸系統(tǒng)的規(guī)模大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要建立相應(yīng)的理論模型，最后利用各子系統(tǒng)的串聯(lián)方式建立一個(gè)旅客運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)。3.3.1進(jìn)站一上車過程排隊(duì)模型排隊(duì)通常是在旅客進(jìn)站和乘車的時(shí)候發(fā)生的。整個(gè)流程主要包括旅客經(jīng)過站場設(shè)備，旅客在月臺等待，火車到達(dá)后旅客再上車。為使旅客在火車站的服務(wù)時(shí)間能夠更好地體現(xiàn)旅客的出行狀況，我們需要在站點(diǎn)中隨意選擇旅客的服務(wù)時(shí)段。以負(fù)值為指標(biāo)的站點(diǎn)的運(yùn)行時(shí)間來表示經(jīng)過站點(diǎn)的客流。旅客在到達(dá)站后，會在車站等待到達(dá)，直到到達(dá)的旅客上車。本文假定在某一特定的停車時(shí)刻，而旅客抵達(dá)服務(wù)區(qū)所需的時(shí)間卻會有差異。3.3.2下車一出站過程排隊(duì)模型一出一出的隊(duì)列模式是指從火車出發(fā)到出站的旅客流量。與第一個(gè)登機(jī)順序不同，第三個(gè)步驟是乘客離開列車，通過車站內(nèi)的設(shè)備到達(dá)車站，離開車站。與上車不同的是，下了火車，需要通過站臺，這段路程比較短，而且是固定的。本文根據(jù)“下車、站臺、車站設(shè)施”三層的“列隊(duì)”模型，建立了“一、二、三層”的“三層”隊(duì)列模型:C1）發(fā)車流量：旅客的產(chǎn)生是有規(guī)律的，并與列車的抵達(dá)次數(shù)相對應(yīng)；C2）旅客下站：站臺數(shù)目視每一排車廂內(nèi)可通行的旅客數(shù)目而定，而服務(wù)時(shí)段通常是固定的；C3）月臺：月臺的乘客數(shù)量是由月臺的人數(shù)來確定的；C4）站臺設(shè)備：該站點(diǎn)設(shè)備的整體能力是建造這種設(shè)備的重要因素。3.3.3車站旅客排隊(duì)模式：乘坐火車的程序大致是這樣：過了安全檢查，買了車票，在門口刷卡，然后從行人通道走進(jìn)去，等待火車到達(dá)。而在從安檢到候車的時(shí)候，通常都會有人在排隊(duì)。我們以南京節(jié)假日早7點(diǎn)到8點(diǎn)的地鐵到站排隊(duì)情況來分析如表1表2乘客到達(dá)數(shù)（/10s）出現(xiàn)次數(shù)乘客到達(dá)數(shù)（/10s）出現(xiàn)次數(shù)066312872223823219以上145合計(jì)100表1乘客通過安檢時(shí)間（/s）出現(xiàn)次數(shù)乘客通過安檢時(shí)間（/s）出現(xiàn)次數(shù)0.0-1.0473.0-4.081.0-2.0334.0以上32.0-3.011合計(jì)100表2根據(jù)iii-vii式，該隊(duì)列的操作指數(shù)為c=1，而該體系的忙碌程度為0.9。該體系中的忙碌度愈高，該站點(diǎn)的載客也愈多。3.3.4出站客流排隊(duì)模型：再根據(jù)出戰(zhàn)出戰(zhàn)排隊(duì)情況來分析，如表3表4表3乘客到達(dá)數(shù)（/10s）出現(xiàn)次數(shù)乘客到達(dá)數(shù)（/10s）出現(xiàn)次數(shù)045911085216843189141710以上100乘客通過時(shí)間（/s）出現(xiàn)次數(shù)乘客通過時(shí)間（/s）出現(xiàn)次數(shù)0.0-2.0676.0以上12.0-4.027合計(jì)1004.0-6.05表4按照iii-vii公式，系統(tǒng)的運(yùn)行指標(biāo)為2，系統(tǒng)的繁忙程度為0.93，等候通過人行道的乘客平均人數(shù)為12.3人，乘客等候上車的平均時(shí)間為30s.4節(jié)假日客流控制策略分析如果在假日期間，由于旅客流量過大，旅客流量超過了正常的旅客組織能力，那么，火車站將會面臨巨大的負(fù)荷，鐵路的運(yùn)行將會出現(xiàn)嚴(yán)重的停頓。要找到一個(gè)有效的辦法來緩解人流的緊張感，就必須要兼顧到旅客和運(yùn)營者兩方面。4.1城市軌道交通運(yùn)輸組織運(yùn)營隨著我國軌道交通的不斷發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)的不斷完善，旅客出行的瓶頸問題也越來越嚴(yán)重，而旅客的需求量也越來越大。由于軌道交通容量無法滿足日益增加的旅客需求，造成了旅客在站臺集中，在運(yùn)行管理中存在著一定的安全隱患。降低旅客列車的運(yùn)量應(yīng)從兩個(gè)角度來看：一是改進(jìn)列車的運(yùn)作方式，例如改變列車結(jié)構(gòu)，重新規(guī)劃線路，減少列車到站停留的時(shí)間。但地鐵施工是個(gè)大項(xiàng)目，其運(yùn)行狀態(tài)會影響到運(yùn)行機(jī)構(gòu)的變化，短期內(nèi)難以緩解旅客流量的緊張；第二，考慮到客流的需要，考慮到客流的巨大需求量，考慮到大流量的空間和空間，引導(dǎo)人流向外擴(kuò)散，從而減少旅客的進(jìn)出，這是一種更加現(xiàn)實(shí)的做法。4.2城市軌道交通運(yùn)輸組織改進(jìn)策略4.2.1列車運(yùn)行組織都市鐵道的運(yùn)行管理工作是指根據(jù)不同的運(yùn)行情況，對運(yùn)行計(jì)劃進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，提高運(yùn)行效能。①調(diào)速按是否確定的程度，火車的編組分為兩類：一是固定型，二是無定型型。不定型結(jié)構(gòu)適合長途、低頻段的交通。而在高行駛密度的情況下，固定的列車通常采用固定的方式。然而，受車站長度及信號控制等因素的制約，使其在實(shí)際運(yùn)行中難以增加。因此，目前在我國還不能采用該方法來提升鐵路的容量。②調(diào)軌鐵路行車路線調(diào)節(jié)是通過改變行車計(jì)劃來改善鐵路運(yùn)行的運(yùn)行狀況。比如，如果一條鐵路的兩端都有很多乘客，那么就可以采用“大站快車”的方式，縮短中間車站的停留時(shí)間。這個(gè)辦法可以應(yīng)用在郊區(qū)的輻射線上，但因?yàn)榧倨诘脑?，大部分都是在市區(qū)，這個(gè)辦法也是行不通的。③停車計(jì)劃的修改停停計(jì)劃通常都是在正常運(yùn)營的時(shí)候使用，除非遇到一些特別的事情，否則就會發(fā)生緊急的變化，這樣的計(jì)劃并不適合大規(guī)模的交通，否則很容易造成交通堵塞，所以不到最后關(guān)頭，是不會使用的。④調(diào)頭計(jì)劃的修改列車運(yùn)行時(shí)間和運(yùn)行對數(shù)取決于列車運(yùn)行計(jì)劃。在旅客量大于載重的情況下，可以采取增設(shè)運(yùn)量來改善旅客吞吐量。為了緩解客流的緊張，在假日出行的時(shí)候，為了緩解客流的緊張，我國一些城市的地鐵在節(jié)假日和高峰時(shí)段都會采取這樣的出行方式?？傊诩偃掌陂g，旅客不但具有大量的客源，還具有很大的延續(xù)性，因此，在運(yùn)營組織中，最好的辦法就是增加火車，減少跟蹤的間隔。如果這個(gè)計(jì)劃已經(jīng)實(shí)施了，那么游客的問題還是很大的，那么就需要配合上交通運(yùn)輸?shù)膽?zhàn)略來應(yīng)對。4.2.2客流控制策略地鐵旅客管理工作是指在有效地約束旅客的同時(shí)，確保旅客的出行和出行的安全性。實(shí)行旅客流量管理必須從地鐵站點(diǎn)出發(fā)，具體的實(shí)施方法按具體的實(shí)現(xiàn)方式分為四種。①源頭管制在列車運(yùn)行過程中，最主要的措施就是減少旅客進(jìn)出站點(diǎn)的時(shí)間。人們可以在入口處設(shè)立障礙，并關(guān)閉一些售票處，從而減少大量的旅客涌入地鐵站。②分區(qū)劃分由于人流密集，導(dǎo)致交通流量很難控制，旅客在此期間常常會產(chǎn)生矛盾，導(dǎo)致人流流動的增加，因此可以在各個(gè)客流區(qū)間間設(shè)立護(hù)欄，保證旅客盡快撤離。③流量的變化旅客的移動遲緩也是導(dǎo)致大流量的一個(gè)因素。它可以通過調(diào)整電梯的運(yùn)送速率來增加旅客到站的時(shí)間，以減少旅客在站臺上的滯留。④旅客流量變化對站點(diǎn)的客流量進(jìn)行了優(yōu)化和疏導(dǎo)，以降低人流線路的交叉和阻塞?？梢岳媒煌?biāo)志，也可以安排導(dǎo)游來指引人流的流動。南京市的地鐵公司一直在不斷摸索緩解節(jié)日大流量的辦法，但都只是針對單個(gè)站點(diǎn)，單純依靠工作人員的工作經(jīng)歷來調(diào)整流量的變化是不可能的。節(jié)日里，很多站點(diǎn)都會迎來節(jié)日的大量游客，如果只限制一個(gè)站點(diǎn)，不僅緩解了游客的緊張感，還會對游客的出行產(chǎn)生一定的影響，嚴(yán)重的話還會危及到游客的出行。所以，對多個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度和調(diào)控，可以有效促進(jìn)人流流動，降低交通事故風(fēng)險(xiǎn)。5實(shí)例分析5.1線路及車站概況2005年九月，南京軌道交通1號線正式投入使用，標(biāo)志著南京軌道交通的起步，南京軌道交通在2005年到2019年間，共有10條軌道建成，全長378千米，位列世界第5，全市共有174個(gè)站點(diǎn)，成為中國首個(gè)實(shí)現(xiàn)區(qū)域和縣城全部建成的城市。南京的城市不僅擁有巨大的規(guī)模，而且支付手段也不斷跟上時(shí)代步伐，蘇寧支付、支付寶和南京軌道交通結(jié)盟；南京鐵路于十二月二十六日起在南京開通手機(jī)支付，自此，南京地鐵除普通的普通售票渠道外，還新增了二維碼等新的購票渠道，南京也率先實(shí)現(xiàn)了兩種支付模式的同時(shí)開通；南京軌道交通6號線滁州一期項(xiàng)目于十二月三十日正式啟動。由于今后更多的公交線路將繼續(xù)增加，所以選擇了這條鐵路進(jìn)行個(gè)案研究。圖1南京地下鐵運(yùn)行圖5.2南京地鐵客運(yùn)流量南京一號線于二零零五年五月舉辦了參觀典禮，并于九月三日投入使用，首年南京軌道交通便打破了其它城市持續(xù)虧損的窘境。截至2012年底，南京軌道交通七年來累計(jì)營業(yè)收入24.86億元，實(shí)現(xiàn)凈利2.16億元。從2012年度的年報(bào)來看，南京的每日客流已達(dá)到南京城市總客流的三成，這表明南京的城市軌道交通正在逐漸形成。南京鐵路在2013年度的旅客總量較上年增加13%，年內(nèi)累計(jì)旅客數(shù)為4.52百萬。南京的城市軌道交通在2018年迎來了一個(gè)新的高峰。數(shù)據(jù)表明，與2005年南京相比，2015南京城市每天的客流量增長了將近200萬，南京的地鐵在2005至2015年間的年吞吐量高達(dá)27億。而僅在2015年度，南京的軌道運(yùn)輸總量就達(dá)到了7億，占據(jù)了全市總客流的1/3。2006-2017南京客流量數(shù)據(jù)表圖2南京地鐵2006至2017年客流趨勢圖5.3南京地鐵節(jié)假日客流節(jié)日大流量與其它大流量相比，由于時(shí)間的特殊性，節(jié)日大流量的持續(xù)時(shí)間、規(guī)模和特點(diǎn)具有一定的規(guī)律。從表3可以看出，節(jié)日前后日的人流并沒有出現(xiàn)顯著的峰值，但節(jié)日當(dāng)天和最后一天的客流卻都有30%以上的增長，這就意味著，因?yàn)楣?jié)日的緣故，很多人都會選擇在節(jié)日之前和節(jié)日的最后一天上班。圖32017年南京國慶假期客流示意圖5.4運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)管理風(fēng)險(xiǎn)管理包括：識別、分析、防范、控制四個(gè)階段，其中，風(fēng)險(xiǎn)的控制是基于對危險(xiǎn)的認(rèn)識和評價(jià)，在此基礎(chǔ)上，以最少的成本、最小的成本、最大限度的降低風(fēng)險(xiǎn)和轉(zhuǎn)移等方式，有效地解決了各種危險(xiǎn)事故帶來的負(fù)面影響，從而保證設(shè)備的運(yùn)行和安全。5.4.1風(fēng)險(xiǎn)識別在這種情況下，由于旅客數(shù)量過多，造成的安全隱患大多是由旅客造成的，比如旅客擁擠、摔倒、被其他旅客踐踏、踩傷等。5.4.2風(fēng)險(xiǎn)評估危險(xiǎn)估計(jì)是對危險(xiǎn)的估計(jì)和它所帶來的損害的范圍。按照危險(xiǎn)事故中的生命損失和中斷的持續(xù)時(shí)間來劃分，危險(xiǎn)程度分為災(zāi)難級、重大級、危機(jī)級、嚴(yán)重級、輕微級、極輕微級、微不足道7級。5.4.3風(fēng)險(xiǎn)控制風(fēng)險(xiǎn)管理是指在確定和確定了危險(xiǎn)級別之后，由管理者針對現(xiàn)實(shí)狀況制定相應(yīng)的對策和措施，從而降低或減小其所帶來的損失。針對南京鐵路節(jié)日大客流規(guī)律，采取的對策有：預(yù)案制定、設(shè)施完善、標(biāo)識標(biāo)識、服務(wù)指導(dǎo)等。5.4.4風(fēng)險(xiǎn)檢討“危險(xiǎn)評估”是對已被確認(rèn)并控制的危險(xiǎn)進(jìn)行事后回顧，從而找出控制流程中的缺陷和缺陷。鑒于每年的高峰期，地鐵旅客流量較大，因此做好安全隱患檢查非常必要，各管理人員要定時(shí)向上級匯報(bào)檢查的情況。6結(jié)論隨著社會和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市的路網(wǎng)越來越擁擠，在假日期間，大流量成為了必然的問題?；谝延械恼{(diào)查結(jié)果，并結(jié)合假期的特點(diǎn)，運(yùn)用南京的實(shí)例，對節(jié)后大流量進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。論文的研究內(nèi)容包括：①首先，對大流量進(jìn)行了界定。通過對大客流的成因、發(fā)生頻率、影響范圍等方面的分析，得出預(yù)測是大客流最主要的特征之一。②應(yīng)用隊(duì)列原理建立了旅客進(jìn)出站的模擬模型，并在此基礎(chǔ)上分析了因旅客排隊(duì)導(dǎo)致的大流量問題，并從運(yùn)營管理和客流管理兩個(gè)角度分析了如何有效地解決節(jié)日期間大流量的問題。③根據(jù)南京節(jié)日大流量較大的特點(diǎn)，利用旅游旺季大客流特點(diǎn)，利用旅游景區(qū)旅游旺季旅游旺季的特點(diǎn)，從四大方面分析旅游旺季旅游旺季的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。參考文獻(xiàn)：[1]張菲菲.城市軌道交通客流疏導(dǎo)方法的分析探討[J].建筑工程技術(shù)與設(shè)計(jì),2018,(21):3321.[2]韓博,畢勝.城市軌道交通客流疏導(dǎo)方法的分析探討[J].建筑工程技術(shù)與設(shè)計(jì),2016,(13):1833.DOI:10.3969/j.issn.2095-6630.2016.13.754.[3]陳嵩楠.基于出行路徑誘導(dǎo)的城市軌道交通客流疏導(dǎo)仿真研究[D].四川:西南交通大學(xué),2017.[4]楊玉玲.城市軌道交通客流疏導(dǎo)方法的分析和探討[J].科技傳播,2014,0(16)[5]SettiJR,HutchinsonBG.Passenger-terminalsimulationmodel[J].JournalofTransportationEngineering,1994,120(4):517-535.[6]AssisWO,MilaniBEA.Generationofoptimalschedulesformetrolinesusingmodelpredictivec