大数据驱动的城市轨道交通站务客流异常预警与应急疏散策略

中图分类号：U293 文献标识码：A

引言

随着城市化进程的加快，轨道交通在现代城市交通体系中扮演着至关重要的角色。作为城市公共交通的重要组成部分，轨道交通不仅承担着巨大的客流量，还面临着日益复杂的运营环境。在这样的背景下，如何提升站务管理的效率与安全性成为亟待解决的问题。客流异常情况的发生，往往会对乘客的出行体验和运营秩序造成严重影响，甚至可能引发安全隐患。因此，探索科学高效的预警机制与应急疏散策略显得尤为重要。通过结合大数据技术，可以为这些问题提供新的解决思路和技术支持。

1 城市轨道交通站务客流异常的现状

近年来，随着我国城市化进程的持续加快和轨道交通建设的迅猛发展，城市人口规模呈现出爆发式增长态势，与之相伴的是轨道交通网络覆盖范围的不断扩大和客运量的快速攀升。在这一背景下，站务客流异常问题日益突出并呈现出复杂化趋势。从日常运营情况来看，早晚高峰时段的客流高度集中现象尤为显著，部分枢纽站点长期处于超负荷运转状态，站台拥挤、通道堵塞等问题频发，这不仅大幅增加了运营安全风险，也严重影响了乘客的出行体验。与此同时，各类突发性事件如信号系统故障、列车延误、极端天气变化以及大型文体活动等不可控因素，往往会引发客流分布的剧烈波动，进一步加剧了客流管理的不确定性。这些问题的叠加效应既对轨道交通日常运营管理的精细化水平提出了更高标准，也对突发情况下的应急响应机制形成了前所未有的挑战。在此形势下，如何通过智能化手段精准识别异常客流的时空分布特征，并建立科学有效的分级管控措施，已成为当前轨道交通运营管理领域亟待突破的关键性难题。

2 大数据驱动的城市轨道交通站务客流异常预警

2.1 构建起全面覆盖的客流监测网络

通过系统性地整合轨道交通运营中的各类异构数据源，包括但不限于自动售检票系统（AFC）的票务记录、站台及车厢内部署的实时传感器反馈数据、智能视频监控系统的分析结果，以及乘客移动终端信令数据等，构建起一个立体化、多维度的综合数据采集网络体系。这一智能监测网络能够实现对客流状态的 7×24 小时不间断监控，其覆盖范围不仅包含车站内部的候车区、站厅层、出入口等关键区域，还延伸至列车运行区间及换乘通道等空间，通过多源数据互补机制确保对客流动态的无死角精准捕捉[1]。同时，依托云计算平台提供的分布式计算能力和弹性存储资源，采用流式处理与批处理相结合的技术手段，对不同来源、不同格式的海量数据进行高效清洗、智能融合和可靠存储，构建起标准化的数据湖基础设施，为后续的客流预测、异常检测等深度分析应用奠定了坚实的数据基础。

2.2 开发智能化的预测模型

通过引入先进的机器学习算法和深度学习框架，如随机森林、XGBoost和神经网络等，结合历史客流数据、实时监测数据以及外部环境变量，构建起一个多层次、多维度的智能预测体系。该模型采用时间序列分析和回归分析相结合的方法，能够对不同时间尺度的客流趋势进行精准预测，包括15 分钟级别的短期客流波动、每日高峰时段分布以及季度性的长期增长趋势。同时，通过特征工程优化和模型参数调优，采用集成学习策略进一步提升预测精度。此外，系统还针对节假日、恶劣天气等特殊场景设计了专门的预测模块，通过迁移学习和增量训练的方式，持续增强模型的适应性和鲁棒性，确保在各种复杂环境下都能保持稳定的预测性能。

3 城市轨道交通站务客流异常应急疏散措施

3.1 利用仿真模拟技术优化疏散路径规划

通过建立精细化的三维立体数字模型，完整还原车站内部的空间结构、建筑特征以及各类设施设备的详细布局，同时整合接入车站实时采集的客流监测数据，构建动态可视化仿真系统。针对火灾、恐怖袭击、设备故障等不同类型的突发事件场景，预先设置多种具有代表性的情景模式，通过计算机模拟技术全面评估各类疏散预案的实施可行性和实际效果表现。在仿真运行过程中，特别关注站厅、通道、出入口等关键瓶颈区域的通行效率指标，以及不同疏散路线的瞬时承载负荷变化情况，根据模拟结果动态调整优化策略参数。此外，系统还引入基于深度学习的人工智能算法框架，通过对历史疏散案例数据的持续训练学习，不断提升路径规划模型的预测准确性和环境适应能力，确保在真实紧急事件发生时能够快速响应并生成科学合理的最优疏散方案。

3.2 在关键节点增设临时指引标识

为确保车站应急疏散工作的有序开展，需要在站内人流密集的关键节点区域进行科学合理的标识系统布置。具体而言，应在换乘通道的交汇处、上下行楼梯的起始平台、各出入口的缓冲区域等重要位置，设置符合规范要求的临时指引标识。这些标识采用国际通用的高亮度反光材料制作，搭配简洁明了的图形符号和文字说明，确保在突发情况下能够第一时间被乘客识别。同时，引入先进的动态信息显示技术，使标识内容可以根据实时客流状况和疏散需求进行智能调整，为乘客提供精准的路线指引和分流建议[2]。针对火灾、设备故障、恐怖袭击等不同类型的突发事件，提前设计多套差异化的标识配置预案。通过将标识系统与车站广播系统进行智能联动，形成多维度、立体化的信息传递网络，显著增强应急信息的传达效果。

3.3 快速识别异常情况并触发应急预案

在具体实施过程中，必须构建一套完善且高效的异常监测与预警系统。该系统需要基于物联网技术和大数据分析平台，实现对车站内各类关键指标的实时采集与综合研判，包括但不限于客流密度变化趋势、各类设备的运行参数、环境监测数据等多维度信息源。通过建立智能化的数据分析模型，系统能够快速识别数据异常波动，准确判断是否存在安全隐患或运营风险。当监测到异常情况时，系统将自动触发分级响应机制，一方面立即启动预设的应急预案流程，另一方面通过多通道同步推送预警信息至现场站务人员、值班站长及相关管理部门。此外，系统还将运用机器学习算法和时空预测模型，对异常事件的扩散范围、影响程度及可能的发展态势进行智能推演和可视化呈现，为各级管理人员提供数据支撑和决策参考，从而确保所采取的应急措施既能够快速响应，又具有针对性和有效性，最大限度降低突发事件对车站正常运营的影响。

结束语

综上所述，随着城市化进程的不断推进，轨道交通在城市交通体系中的作用愈发重要。构建基于大数据和物联网技术的客流异常预警与应急疏散系统，不仅是提升运营管理水平的关键举措，更是保障乘客安全、提高服务质量的重要手段。未来，应进一步深化数据挖掘与人工智能技术的应用，持续完善系统功能，扩大覆盖范围，并注重与其他城市管理系统的协同联动。

参考文献

[1] 张雨利,车畅畅,罗诗辞.城市轨道交通多站点短时客流智能预测研究[J].交通科学与工程,2025,41(03):170-178.

[2] 户佐安,邓锦程,杨江浩,赵妍.轨道交通站点聚类及其对客流预测的影响分析[J].交通运输系统工程与信息,2023,23(06):227-238.