地鐵樞紐通勤乘客體能消耗實驗設計范文

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摘要：大城市地鐵對通勤出行者吸引力不斷增強，地鐵通勤大客流現象呈常態化趨勢。地鐵樞紐作為地鐵網絡節點，通勤大客流現象更為頻發、顯著性更強，地鐵樞紐大客流也會對乘客生理感知造成較大影響。通過地鐵樞紐內通勤乘客的體能消耗測量實驗，獲取通勤乘客在地鐵樞紐內的體能消耗數據，分析通勤乘客在地鐵樞紐的出行體能消耗影響因素，得出初始狀態、自身體重、擁擠度、性別等因素對乘客生理感知疲勞度有明顯影響。基于降低出行者生理疲勞及提升乘客感知服務水平，提出地鐵樞紐的大客流服務改善策略。

關鍵詞：地鐵樞紐；通勤；體能消耗；實驗設計；感知分析

大城市軌道交通具有網絡規模大、線路里程長、可達性強、可靠性強等特點，對通勤客流的吸引力較大。在通勤時間，大城市的軌道交通網絡運輸能力幾乎飽和，通勤大客流已經成為常態。在此背景下，乘客在地鐵樞紐內的出行感知會有所不同，其生理疲勞度及體能消耗較出行鏈的其他部分有較大變化。交通領域關于出行者體能消耗的研究，最早出現在車輛震動、行駛條件和司機駕駛姿勢等對司機身體疲勞、心理緊張程度造成的影響等方面。RPassmore與JVDurnin[3]對過往測量人體活動能量消耗的研究進行了歸納總結，其中涵蓋靜態坐姿、站姿上肢作業、靜態站姿、步行、坐姿上肢作業、駕駛車輛等活動的基本能量消耗率；HSpitzer等[4]更加詳細地對于站立、步行和駕駛行為進行補充；Shivayogi等[5]的研究更傾向對人體上肢運動在能耗率細節上的方面進行區分，坐姿的上肢運動與車輛駕駛行為存在相似性。在此之后，相關學者也開始進行出行體能消耗對出行方式選擇的影響等方面開展研究。郭寒英[6]分析各出行方式在不同出行意愿的情況下的絕對能耗量以及相對能耗率，明確了在不同出行過程中和不同出行方式下出行者的體能消耗特征；郭子渝[7]對出行者的體能消耗的量化測量方法進行了研究，從出行者個人特征以及出行活動的特性兩個方面分析出行者能耗的相關影響因素；安健等[8]采用客觀測量與主觀估算有效結合的實驗手段，給出乘客感知的城市公交出行各個環節的單位時間內的能量消耗。伴隨技術手段的更新及測量成本的下降，越來越多的人體活動能耗測量模型與測量值被補充到了數據體系中，其測度值更加精準。雖然人體活動的能耗率都有相關數據可以參照，但是能夠實際反映交通出行各環節人體活動特征的研究仍然少見。過往關于出行者體能消耗的研究，大多集中在出行者在出行鏈的整個過程中的能量消耗，或者從不同出行方式的角度測量出行者的體能消耗及影響因素。總體來講，大部分研究都缺乏對出行鏈中的某一特殊過程進行定量化的研究。對地鐵樞紐通勤乘客的體能消耗及其感知影響因素分析，能夠從體能消耗的角度定量化研究地鐵通勤大客流情況下乘客的生理疲勞感知情況，對其影響因素進行分析有利于發現地鐵在大客流服務中存在的問題，并提出有針對性的服務改善對策。

1體能消耗測量方法

實驗是在地鐵樞紐的通勤大客流場景下進行，實驗者需要在出行中記錄運動過程的不同指標數據，實驗要求實驗儀器便于攜帶、精度較高、對實驗者身體狀態沒有顯著影響。目前較為流行的用于運動體能消耗測定的是可穿戴產品（如手環），能夠測量心率（精確度0.1次/min）、出行距離、時間、步數、體能消耗（精確度0.01Kcal）等指標。由于實驗場景聚焦于地鐵車站內，出行過程相對簡單，出行模式較為固定，考慮到實驗者心率變化的幅度以及頻率對結果的影響不夠顯著，為了避免誤差過大，采用穿戴設備對實驗者體能消耗量直接進行測量。

2體能消耗測量實驗設計

2.1實驗對象

本實驗隨機選擇72名上海地區經常乘坐地鐵通勤的實驗者，其中男性40人、女性32人，各項參數的平均值與標準差為：年齡28.5±5.4歲，體重58.9±11.8kg，身168.4±8.3cm。實驗于2017年某3個工作日早高峰進行，選定上海地鐵徐家匯站進行實驗。該站是11號線與1號線及9號線換乘樞紐，通勤客流量大、換乘距離長，其換乘距離在上海軌道交通地全網站點中排名前10，符合實驗條件。

2.2實驗方案

在闡述實驗方法之前，引入基本行為刺激（basicactivitystimulus,BAS）的概念。基本行為刺激表示出行者在出行過程中的一種相對穩定的狀態，該狀態下出行主體采用的初始狀態（疲勞度）、體重、擁擠度等基本要素不隨時間發生顯著變化。實驗開始之前，總結了出行體能消耗相關影響因素，交通方式、乘車姿勢、負重及擁擠度等都對出行體能消耗有重要影響。在此基礎上經過分析，并考慮到實驗場景為地鐵樞紐大客流情況，出行體能消耗影響因素總結為乘降方式、負重（研究顯示日常通勤出行中3.8kg的負重較具代表性，本文采用3.8kg）、擁擠度等。經過預調查及分析之后，重點關注本次實驗所涉及到的、影響較大的基本影響因素。在正式實驗設計中剔除乘降方式及負重兩個因素，引入初始狀態、體重兩個因素。根據預調查結果，按照實驗者在實驗之前的疲勞程度將實驗者初始狀態劃分為不疲勞和疲勞兩個狀態，對應的體能消耗數據為0~150Kcal和150Kcal以上。通過乘客體能消耗測量實驗與乘客主觀感知疲勞問卷打分，對比分析得出乘客感知疲勞閾值為體能消耗量150Kcal；實驗者初始狀態的數據來自實驗者在實驗之前（即上一段出行）的體能消耗數據；根據實驗者的體重分布情況及地鐵站隨機抽取的出行者體重調查結果，將實驗者體重分為較輕、適中和較重三個狀態，分別對應的體重數據為35~50kg，50~65kg，65~80kg；擁擠度則根據美國服務水平等級劃分標準(HCM2000)及相關對地鐵樞紐擁擠度研究中將擁擠度劃分為6個等級，本實驗將前3個等級（A，B，C）作為不擁擠狀態（平均乘客空間大于2m2/人），將后3個等級（B，C，D）作為擁擠狀態（平均乘客空間小于2m2/人）。

3實驗結果分析

通過預調查分析發現，地鐵樞紐內的客流擁擠度對換乘乘客的出行步速有影響，進而影響到乘客換乘時間，為了避免同一因素對單一變量的多重影響，實驗結果的分析采用單位出行距離的乘客體能消耗量作為分析基礎。實驗共招募實驗者72人，每位實驗者分別進行12次不同場景下的地鐵站內出行實驗（共864次實驗，其中有效實驗840次），通過對比不同出行者在同一場景下的出行能耗量以及同一出行者在不同出行場景下的出行能耗量，得出不同場景下的實驗者體能消耗及其影響因素。

3.1總體分布

在同一個BAS場景下所有實驗者的體能消耗平均值為該場景下的乘客換乘體能消耗，如圖1所示。總體來看，各BAS場景下實驗者出行體能消耗呈兩段增長趨勢，單位距離體能消耗最小值為28.89Kcal/km,最大值為58.15Kcal/km。為了進一步分析體能消耗差異產生的原因，對各個BAS場景進行分別分析。

3.2方差分析

為了進一步研究各影響因素對出行者體能消耗的影響程度，除了定性分析同一影響因素下不同水平的體能消耗，還需定量分析不同影響因素對體能消耗的影響程度。利用SPSS軟件對實驗者單位出行距離體能消耗數據進行方差分析，進一步確定影響因子的顯著性水平。方差分析之前使用SPSS軟件對實驗數據進行顯著性檢驗和方差齊性檢驗，以判斷其是否符合方差分析的基本假設前提。經檢驗，實驗數據總體服從正態分布，總體方差無顯著差異，滿足方差分析的基本假設前提。使用SPSS軟件對實驗數據進行單因素方差分析。

4結語

4.1結論

出行者體能消耗測量實驗結果表明，出行者在地鐵樞紐大客流情況下的體能消耗受初始狀態、擁擠度、體重、性別等因素影響較大。同時可得出以下結論：1）同一實驗者在不同實驗場景中的出行體能消耗差異較大，不同實驗者在同一場景中的出行體能消耗差異也較大，說明出行狀態及出行者自身條件都會對出行體能消耗產生影響。2）體重較大的出行者相比體重較輕出行者體能消耗較多。3）出行者進入地鐵樞紐之前的疲勞狀態對其在地鐵樞紐內的出行體能消耗有很大影響，出行者身體越疲勞，在地鐵樞紐內體能消耗越大，反之越少。4）出行者體重對于出行體能消耗有顯著影響，可以推斷，隨著出行者負重的增加，負重因素對于出行者體能消耗的影響會相應增加。

4.2改善策略

根據出行者在地鐵樞紐大客流情況下體能消耗的影響因素分析結果，提出相關減輕乘客出行疲勞的地鐵站內策略，改善地鐵樞紐在大客流情況下的服務，提升乘客滿意度。1）加強地鐵樞紐內引導服務，降低樞紐內擁擠度。提供更加直接、準確的人工引導、廣播引導、實時的電子信息、易獲取的引導標識信息，合理引導乘客到擁擠度相對較低通道，通過分散站內乘客，達到降低樞紐內擁擠度的目的；對特殊群體，如肥胖者、殘疾人等提供特殊引導和服務，引導其采用直升電梯或專用通道進行換乘，降低其在樞紐內出行中的體能消耗。2）地鐵換乘樞紐設計時考慮乘客出行距離。針對出行者在樞紐內換乘之前的初始狀態越差，出行體能消耗越高的情況，在地鐵樞紐設計時可以考慮換乘線路客流主要來向，根據其乘距長短制定換乘路線，如平均乘距較長的乘客來向，其換乘通道在設計時可以適當縮短，適當增加換乘設施，以降低其體能消耗。更加合理地規劃樞紐布局、換乘通道設計、設施布局能夠顯著提升乘客滿意度。3）客觀體能消耗實驗方法為服務質量評價提供新思路。目前，大部分城市及企業已開展的地鐵服務質量評價及乘客滿意度評價依靠大量的乘客主觀調查，需要大量人力和物力，調查成本較高、耗時較長，不利于評價工作的周期性展開。在研究過程中發現，可以通過前期實驗，將相關評價指標的客觀測量結果同乘客主觀打分進行對比，建立主、客觀指標打分對應表。在實際評價工作中，可以通過科技手段直接獲取部分指標對應的數據，并根據上述打分對應表檢索乘客主觀滿意度情況，即在評價中可直接根據采集的客觀數據對比數據庫，獲取乘客的主觀感知情況。如此在實際應用中可以節省大量成本和時間，有利于服務質量及乘客滿意度評價工作的周期性和大規模的開展。

參考文獻：

[1]姚滿，安玉香.不同溫濕度環境對運動員體能消耗的影響[J].當代體育科學，2015（33）：250-251.

[2]李林波，吳兵.出行者心理因素對公共交通發展的影響[J].重慶交通學院學報，2004（3）：94-97.

作者：滕靖1；段帥1；胡2；陳悅勤2 單位：1.同濟大學道路與交通工程重點實驗室，2.上海軌道交通運營管理中心