地铁突发性大客流特征及其影响因素研究

一、地铁突发性大客流的特征与分类

地铁突发性大客流，是指受突发因素影响，地铁系统在短时间内出现乘客流量急剧攀升，进而超出其设计承载能力的现象[2]。其核心特征主要体现在以下几个方面：一是突发性，客流激增缺乏固定规律，难以提前进行精准预测；二是流量集中性，在短时间内，局部站点或区段的乘客聚集量可达到日常峰值的数倍之多；三是时空分布不均衡性，客流往往集中于特定时段和关键节点；四是传播连锁效应，局部拥堵状况极易引发全线延误，甚至对跨系统运营产生连锁影响；五是风险叠加性，高客流状况与设备故障或乘客恐慌等情况相互叠加，极易触发安全事件 [1]。

依据成因，地铁突发性大客流可划分为节假日型、活动型、天气型、故障型以及应急疏散型等类型。这一规模远超日常客流，给地铁运营带来巨大压力，也凸显出突发性大客流规模庞大的特征。按照强度等级，则可分为一级、二级和三级。其量化评估指标涵盖单位时间进站量、站台滞留人数、列车满载率以及延误时长等，这些指标为地铁运营预警提供了重要依据。

地铁突发性大客流在不同场景下呈现出显著的差异性特征。在节假日场景中，客流呈现潮汐式分布规律，早高峰提前到来、晚高峰延长，乘客携带行李较多且购票压力集中于特定时段；大型活动则会引发“脉冲式客流”，活动开始前和结束后 1 小时内会出现瞬时进站高峰，周边公交、停车等接驳设施面临巨大承载压力，如 2024 年 5 月 18 日合肥薛之谦演唱会 3 号线省博物院站单日峰值客流 6.9 万人次全网周末客流同比上涨 18% ，散场瞬时峰值 22：45 达 1.28万人次/ 小时，超日常 6.2 倍，平均进站耗时高峰时段 25-40 分钟；极端天气条件下，地面交通瘫痪，迫使大量乘客转向地铁出行，导致客流持续处于高位运行状态，且滞留时间延长。在此类场景中，若缺乏动态调度与应急疏导措施，极易引发设备超负荷运行以及乘客安全风险，因此需要通过精准预测与分级响应机制来实现有效管控。

二、地铁突发性大客流的影响因素

地铁突发性大客流的形成受多重外部与内部因素交织影响。外部因素主要包括：节假日引发的集中出行需求；大型活动带来的瞬时客流脉冲；极端天气导致的地面交通瘫痪迫使乘客转向地铁；以及突发事件触发的紧急疏散需求 [3]。内部因素则涉及系统设计缺陷与运营短板：瓶颈站点和设施容量不足，导致硬件承载力先天不足；运营管理方面，客流预测误差、应急调度滞后及信息传递不畅，易使拥堵进一步恶化；设备故障亦显著降低通行效率。外部冲击与内部脆弱性叠加，极易引发客流骤增与运营瘫痪的连锁反应。

乘客行为因素在地铁大客流形成与演化中扮演重要角色 [4]。如活动参与者同步离场等时间集中行为加剧局部站点瞬时压力；乘客盲目选择拥堵站点或线路，进一步放大客流分布不均。恐慌行为易引发安全风险，降低整体通行效率；特殊群体亦会阻碍流动。此外，乘客对地铁运营动态的感知滞后，往往导致应对策略失效。例如，当站台拥挤度已达危险阈值时，若乘客未能及时分散至其他出入口，将加剧滞留风险。乘客个体行为的非理性集聚与系统管理间的动态博弈，成为突发性大客流管理中不可忽视的复杂变量。

三、地铁突发性大客流的管理优化策略

为应对突发性大客流，地铁系统需从管理层面实施多维优化 [5]。首先是韧性设计，通过预留弹性空间、设置冗余通道提升基础设施抗冲击能力。其次是协同机制构建，建立交通- 应急- 气象联动平台，整合实时数据实现分级响应：一级拥堵时启动交警协助疏导地面交通，跨部门协同降低客流压力。此外，乘客引导措施亦不可或缺：错峰激励引导分散出行，虚拟排队系统减少现场聚集，优化乘客流动节奏，缩短行车间隔延长高峰时段，如合肥市地铁在应对突发性大客流方面，已采取延长高峰时段、缩短行车间隔、延迟末班车时间等措施，在一定程度上缓解了客流压力，提升了乘客出行体验。这些策略通过硬件韧性、跨部门联动与乘客行为引导的结合，形成主动防御与动态调节的管理体系，有效缓解大客流冲击。

未来，地铁系统将深度融合前沿技术以强化应对能力。数字孪生技术可构建虚实同步的运营模型，实时模拟客流分布与设备状态，支持提前预判拥堵风险并优化调度方案。 5G+AI 边缘计算将实现站内客流热力图的毫秒级可视化，精准定位拥挤节点，为动态分区调度提供数据支撑。自动驾驶列车与智能站台则推动调度智能化：列车可根据实时客流自适应调整发车间隔，站台通过动态路径引导分流乘客，减少聚集与绕行。这些技术趋势指向“预测- 响应- 优化”的闭环管理，使地铁系统具备更高韧性、更精准的调控能力与更人性化的服务体验。

结论

地铁突发性大客流的有效管理是保障城市交通系统安全与高效运行的关键。通过系统性分析其特征与影响因素，需从技术赋能、管理优化、乘客引导等多维度构建协同应对体系。技术上需深化智能预测模型、动态调度系统及数字孪生技术；管理上应强化基础设施韧性设计、跨部门联动机制与分级响应预案。同时，通过错峰激励、虚拟排队等乘客引导策略，降低行为聚集风险。未来，随着数字孪生与元宇宙、5G+AI 边缘计算、自动驾驶列车等技术的深度融合，地铁系统将实现更智能的预测 - 响应 - 优化闭环，显著提升韧性水平与应急能力。综合技术革新、管理创新及乘客协同，方能构建安全、高效、可持续的地铁运营生态，为城市交通体系提供坚实保障。

参考文献

[1] 卢火平 . 广州 - 佛山跨市地铁线路客流特征分析及启示 [J]. 城市轨道交通研究 ，2025，28（04）：114-118.

[2] 张 小 艳 . 轨 道 交 通 大 客 流 运 营 组 织 管 理 探 讨 [J]. 智 能 城市 ，2020，6（15）：115-116.

[3] 李晓瑜 ， 魏姗姗 . 地铁车站节假日行车组织措施 [J]. 山东交通科技 ，2023，（05）：85-86.

[4] 郭靖凡 ， 田媛媛 ， 李俊铖 ， 等 . 突发事件导致地铁单线运营中断时乘客路径选择行为研究 [J]. 城市轨道交通研究 ，2025，28（03）：40-44.

[5] 宋雨洁 . 地铁大客流组织优化技术 [J]. 交通与运输 ，2019，35（06）：49-52.

作者简介

张锦（1994.05-），男，安徽安庆人，助教，硕士，主要从事城市轨道交通运营管理研究