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FEM | 城市轨道交通中断管理: 研究进展及未来方向 |
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论文标题：Urban rail transit disruption management: Research progress and future directions
期刊：Frontiers of Engineering Management
作者：Lebing WANG, Jian Gang JIN, Lijun SUN, Der-Horng LEE
发表时间：26 Feb 2024
DOI：10.1007/s42524-023-0291-z
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作者：王乐冰a，金建钢a*，孙立君b，李德纮c*
单位：a. 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院；b 加拿大麦吉尔大学土木工程学院；c. 浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区联合学院
引用：Lebing WANG, Jian Gang JIN, Lijun SUN, Der-Horng LEE. Urban rail transit disruption management: Research progress and future directions. Frontiers of Engineering Management, 2024, 11(1): 79–91 https://doi.org/10.1007/s42524-023-0291-z
文章链接：
https://link.springer.com/article/10.1007/s42524-023-0291-z
https://journal.hep.com.cn/fem/EN/10.1007/s42524-023-0291-z
摘要：突发中断给城市轨道交通系统的运营带来相当大的挑战，主要原因包括（1）概率高，设施故障、灾害和人为破坏都会导致突发中断；（2）负面影响大，会造成大量乘客的延误；（3）频率上升，随着设施老化发生故障的可能性增加；（4）处罚力度大，城市轨道交通运营公司可能要为非正常运营支付巨额罚款。本文系统性回顾了过去十年关于城市轨道交通中断管理的相关文献，将其分为事前干预和事后应对措施两类。事前干预类的研究侧重于通过网络分析、乘客行为分析、优化防护与备用资源的部署，以及韧性网络设计来减少中断带来的负面影响。事后应对措施类研究则集中于通过优化列车运行计划调整和公共接驳服务来恢复服务。通过对这些文献整理发现，当前学者已经对事后应对方案进行了深入研究，但事前干预类的研究主要集中于分析，缺乏对能落地的解决方案的研究。因此本文提出，未来的研究可以从提高运输方式间替代性、加强城市轨道交通线路冗余性、突发中断事前预案制定以及创新性事后应对策略等方面展开。
关键词：城市轨道交通；中断管理；韧性；列车运行计划调整；公交接驳服务
1.引言
城市轨道交通具有环保、高效、高运载能力和全天候运行等优势，是许多大中型城市减轻交通拥堵的重要手段。然而，在城市轨道交通为乘客提供极大出行便利的同时，它本身也面临着各种运营挑战，包括因基础设施老化、车辆故障、轨道侵入、医疗紧急事故和极端天气等而引发的延误和服务中断（Pender等人，2012）。2017年7月，纽约地铁因轨道上存放垃圾引发了一场火灾，导致多条地铁线路出现严重延误和中断，造成9人轻伤。2022年8月，北京地铁2号线发生一起自杀事件，导致线路延误一小时。即使在准点率高达99.9%香港地铁，每年也会遭遇250余次中断。这些中断中，10%会导致延误超过30分钟（Zhang和Lo，2018；2020）。
中断对城市轨道交通系统构成严重威胁，原因如下：（1）高概率：城市轨道交通是一个复杂的系统，是大量信号、轨道、隧道和站点共同构成的庞大网络，网络中的线路之间存在复杂换乘关系。这样线路交织关系下，即使一个环节的轻微中断也可能在整个网络中产生连锁反应，从而导致城市轨道交通系统大规模延误（Tan等人，2020）;（2）严重的负面后果：城市轨道交通日常承载大量乘客，故服务中断也可能会影响大量乘客。较长时间的延误会导致乘客不满，从而对社会造成严重不利影响（Zheng等人，2022）;（3）频率增加：随着投入年份增加，基础设施老化、设施故障导致的中断频率会上升（Currie和Muir，2017）;（4）严格的处罚：在一些城市，如香港，城市轨道交通运营部门会为中断支付高额罚金，这给运营部门带来了巨大的财务负担。
因此，有效的中断管理对确保城市轨道交通系统的平稳、可靠运行至关重要，学者们也越来越将中断管理视为一个迫切解决的问题。本文对过去十年的城市轨道交通中断管理相关文献进行了深入研读与分析，总结出它们研究主题主要分成两类：事前（预防性）干预和事后（应对性）措施，如图1所示。
图1. 文献综述结构
事前干预包括在中断发生之前采取的行动。具体包括通过对网络特征和乘客需求的定性定量分析，洞察中断对城市轨道交通系统及乘客的影响，揭示了中断在城市轨道交通网络内的传播模式以及乘客在中断发生后行为的演变（Li等人，2020b）。基于以上分析，学者们建议运营部门可战略性地在最容易发生中断或中断后果最为显著的区域部署防护资源和备用设备。此外，少量研究认识到若能在城市轨道交通线网设计阶段就考虑未来潜在中断事件，则可建立一个高韧性的网络，从而减少由意外中断造成的延误和损失，确保城市轨道交通更顺畅的运行。
事后应对措施指的是在中断发生后采取的行动，旨在疏散乘客并迅速恢复服务。当前主流的事后应对措施包括调整受影响线路的列车运行计划和在受中断影响的区域提供临时公交接驳服务（Pender等人，2012）。学者们针对不同中断场景制定了差异化的列车运行计划调整方案，并在接驳公交路线设计、调取和车场选址等方面探索了更有效和更高效的策略。
中断对城市轨道交通系统的影响可以抽象为图2（Ghaemi等人，2017）。黑线显示了在未实施中断管理措施时城市轨道交通服务质量的变化，即一旦发生中断，服务质量会急剧下降，持续在较低水平直到中断结束（Wang等人，2021b）。事前干预是在中断发生之前主动执行的，其目标是减少中断的可能性或减轻中断对系统的影响。相反，事后应对措施在中断发生后被动执行，目的是尽可能地恢复服务。事后应对措施的制定依赖于事前阶段进行的分析，而科学合理的事后应对措施可以增强网络韧性。事前干预与事后应对措施一同构成了完善的中断管理方案，以确保城市轨道交通运营的安全、高效和可靠。
图2. 事前干预与事后措施对服务质量的提升
本文的结构如下：第2节是关于事前干预的文献综述，第3节是关于事后应对措施的文献综述，第4节回顾了事前事后结合的研究，最后在第5节对所有文献进行总结与讨论，并提出未来研究方向。
2.事前干预
对于轨道交通运营部门而言，做好事前干预，建立完备的事前预案能更主动且高效地在发生中断事件时做出反应。制定成功事前干预计划的前提是透彻把握中断对城市轨道交通系统以及乘客的影响。
2.1 网络分析
轨道交通具有网络连通性与线路关联性，多数情况下，即使一个或几个车站中断，其影响也可能扩散到整条线路，甚至整个网络。所以科学的线网特性分析十分重要，该方面的研究主要基于网络脆弱性和韧性分析展开（Chen等人，2023）。
其中，脆弱性是指被攻击或被伤害的可能性（Hong等人，2022）。网络中脆弱环节指的是最容易发生中断或中断后受影响最严重的环节（De-Los-Santos等人，2012）。Krishnakumari等人（2020）通过分析乘客轨迹，将乘客延误分解为对应的轨道段延误、初始等待时间和换乘延误，来确定单个轨道交通系统组件（如车站和轨道段）对整体乘客延误的贡献，从而识别出需要特别关注的单个组件，为运营方提供决策建议。Zhang等人（2021a）提出了基于历史事件和乘客需求的大规模数据的因果推断方法，设计了反映干扰对旅行需求、平均旅行速度和乘客流分布的因果影响的经验脆弱性指标，来评估城市轨道交通系统中各站点的脆弱性。Kopsidas和Kepaptsoglou（2022）结合中断期间的替代服务，在复杂网络理论的基础上开发了一种评估城市轨道交通站点关键性的方法，以确定哪些关键车站需要得到重点保护。以上网络分析相关文献均旨在识别出网络中脆弱环节，为后续对其进行有效防护资源部署提供决策参考。
韧性是指系统抵御外部冲击而不至于出现重大损失，以及能迅速恢复正常状态的能力（Chen等人，2023）。高韧性的城市轨道交通系统在中断发生时不会出现大幅度的服务能力下降，并能迅速恢复到正常运行状态。对于发达的城市轨道交通网络，部分线路间存在替代关系，即乘客在网络中有多种路径完成行程。这种线路之间的冗余能在中断事件发生后有力保障系统依旧具有服务能力。Xu等人（2018）提出评估网络冗余度的计算方法，解决了乘客在线网中有多少可用的有效冗余选择以及网络中有多少冗余容量这两个基本问题。Jing等人（2020）开发了一种基于路线冗余概念的方法来识别城市轨道交通系统中的关键站点，提出了平均超额临界概率，将其作为一种风险度量来计算城市轨道交通网络中每个车站的临界度。结果表明，关键车站不一定是换乘车站，而在发车间隔、客流和网络效率上重要车站也不一定是网络冗余的关键。Xu和Chopra（2022）采用复原力周期框架，分析了破坏性中断事件相关的四个生命周期阶段：准备、稳健、恢复和适应。他们提出的流量加权和空间分析可用于确定系统的复原力，研究得到结论：密集建设的车站在应对中断时具有优势，线路冗余对韧性提高有重要意义。总而言之，韧性分析倾向于从更前瞻性的角度对中断管理和网络设计提供参考建议。
2.2 乘客行为与需求分析
乘客作为交通出行的重要参与主体，也会直接受中断的影响。所以制定中断管理方案时也需参考中断给乘客带来的影响。
一方面，部分文献量化研究了中断对乘客的影响程度。Sun 等人（2016）评估了中断对乘客旅行时间的延误，研究了中断的连锁反应。Liu等人（2021）采用蒙特卡罗方法模拟了中断事件，综合客流数据和投入产出模型研究了客流损失的风险传播。客流损失包括直接客流损失，和不同线路之间换乘的间接客流损失。Eltve等人（2021）提出了一种利用智能卡数据来调查中断对乘客的长期影响新方法。
另一方面，部分文献旨在了解乘客在中断后的行为，从而掌握需求变化趋势。中断发生后，一些乘客会留在城市轨道交通系统中，而另一些乘客可能会转向其他交通方式，或者取消行程（Sun 等人，2016）。Wang等人（2014）基于复合泊松过程对受影响的乘客需求建模，区分考虑了受中断影响的乘客的直接放弃和中途背弃行为，并将其表述批量排队问题。其研究为中断发生后应对方案的制定提供研究基础。Currie and Muir（2017）调查了对墨尔本乘客对城市轨道交通中断的反应，结果显示大多数乘客愿意转乘公交接驳服务。Pnevmatikou等人（2015） 采用嵌套Logit方法来联合分析RP/SP数据，对长期服务中断期间的模式选择进行建模。Li等人（2020a）也采用嵌套式Logit模型更具体的分析了中断下乘客的出行方式转换。其嵌套结构由两层组成：上层表示方式转换选择，下层表示方式转换与否对应的旅行计划选择。研究结果表明，中断属性和个人属性是影响方式转换的重要因素。Liu等人（2021b）使用自动票务收集数据（AFC）来全面分析突发中断的影响。他们开发了一套性能指标，从列车运行、信息提供和接驳巴士的角度评估系统性能和乘客个人反应，并提出了一种推理方法量化个人对中断的反应（如旅行或不旅行，改变车站或出行方式）。研究表明中断的影响是全网性的，且中断对乘客的影响在事件结束后还会持续相当长的时间。研究同时也印证了实时信息的重要性。
2.3 资源部署
在网络性能分析与乘客行为分析的基础上，部分研究了针对如何进一步制定更加详细可行的中断干预方案。尤其在确定了线网脆弱环节之后，学者们针对防护资源的优化分配展开了研究。
An等人（2013）提出了一种可靠的应急设施选址模型，通过分析疏散资源的可用性，找到了一个最优的资源配置策略，以平衡疏散人员的风险和疏散机构的运营成本。Jin等人（2015）聚焦恶意破坏导致轨道交通中断的情景，建立了一个防御者-攻击者-用户的三层博弈论模型，可提供城市轨道交通系统抵御恶意破坏的事前保护资源分配方案。
另一种有效的通过事前资源部署应对中断的方法是增加城市交通的冗余。这确保了乘客在城市轨道交通中断发生时还有一系列可供选择的替代交通方式来完成他们的旅程（Hua和Ong，2017）。Jin等人（2014）主张从事前角度整合公交资源，以增强现有的城市轨道交通系统韧性，并开发了一个优化模型来确定最佳的地铁-公交整合运行方案。Yang等人（2017）提出了一种将乘客流量控制与临时公交接驳服务相结合的综合策略，即在高峰时段开行临时公交接驳服务缓解城市轨道交通系统的拥堵，这种情景类似于中断后城市轨道交通内部乘客的过饱和。
2.4 韧性网络设计
高韧性的城市轨道交通网络确保了系统持续高质量的运行。若能在设计阶段考虑潜在中断，提供更具有韧性的线网规划设计方案，则能从更前瞻的角度减少中断对轨道交通系统带来的冲击（Cadarso等人，2017；2018）。
当前缺乏专门针对中断情景的城市轨道交通线网设计研究，但考虑需求不确定性的网络设计仍具有参考价值（Canca等人，2019）。Moccia等人（2017）假设需求是弹性的，提出了目标是最大化运营商利润的和社会福利的公交线路设计随机优化模型。Cadarso等人（2017）提出了一个快速交通网络设计模型，从鲁棒性和风险理论的角度考虑了网络可靠性。Cadarso等人（2018）考虑乘客需求不确定性和潜在中断，提出了一种用于确定基础设施随时间的投资顺序的模型。Wang等人（2023a）研究了基于现有城市轨道交通网络的新线路设计，提出考虑需求不确定性的鲁棒优化模型。研究结果表明，在未来需求存在大幅下降的情景下，鲁棒优化模型给出的线路设计方案更加稳定和更具有竞争力，此情景与长期中断后期需求的变化类似。
此外，在设计阶段有意识地加强线路间相互替代性也可以增强韧性。在原本出行路线发生中断的情况下，乘客仍然可以通过换乘至城市轨道交通网络其他路线到达目的地。目前从这个角度出发的文献主要集中于道路网络设计（Xu等人，2021b；Zhu等人，2023），尚无考虑中断的城市轨道交通的网络设计相关研究。
3.事后应对措施
目前实际运营中，城市轨道交通突发中断发生后运营方主要任务是疏散受影响的客流，并且尽可能恢复部分服务。当前轨道交通部门采取的应对措施包括以下两种：中断线路上列车运行计划调整与在中断区间提供应急公交接驳服务。
3.1 列车运行计划调整
列车运行计划调整包括对中断后线路的时刻表重新排布、交路调整、停站策略调整、机车车辆调整、改变列车编组容量等，以尽可能恢复轨道交通服务 （Cacchiani等人，2014）。比如在2021年11月，上海轨道交通1号线莲花路至上海南站突发中断后，1号线运营交路调整为徐家汇站至富锦路站小交路，莘庄站至徐家汇站单线双向运行。
3.1.1 城市轨道交通列车运行计划调整
现实中第一时间的应对措施是轨道交通系统的内部调整，因此学者对此进行了广泛的研究。其中，部分研究考虑了乘客特征。Cadarso等人（2013）建立一个综合优化模型以解决轨道交通系统中断后列车时刻表和机车车辆调整问题，并且考虑到中断对旅客需求的影响，提出了一个基于两步法的框架，将优化模型与乘客行为模型相结合。在此基础上，Cadarso和Marín（2014）增加考虑了OD需求以刻画乘客在网络中的路径选择及方式转变，提出了最小化恢复时间、乘客不便以及调整成本的整体优化模型，对时刻表与机车车辆作出调整。Besinovic等人（2019）将列车运行计划调整、基于中断时间表的乘客路线重新规划、车站闸门控制整合在一起进行了建模。Wang等人（2018）研究了城市轨道交通乘客需求时变的情况下列车时刻表和机车车辆调整问题，他们引入了迭代非线性规划（INP）方法来解决多目标混合整数非线性规划问题。Huang 等人（2020）研究了动态乘客流量，并建立了考虑交替列车方向和短途转弯两种策略的非线性混合整数规划模型对列车运行计划调整进行优化。为了实现模型快速求解，他们提出了一种混合方法，将大M法和时间索引形式结合起来进行模型线性化，并采用两阶段方法给出实时方案。
考虑到中断事件本身的多样性，学者也针对不同规模、不同特征的中断场景提供具体的列车调整方案。Cadarso等人（2015）对于大规模中断问题，建立了一个时刻表和机车车辆的综合调整模型，其模型在制定调整计划时不仅考虑服务质量和运营成本，还着眼于恢复计划在实践中是否可以轻松实施。Xu等人（2016）考虑到双轨轨道上发生的事故，建立了一个列车运行计划调整模型以找到总延误时间最少的调整方案。Wang等人（2021b）研究了城市轨道交通线路完全堵塞情况下的时刻表和机车车辆调整问题，建立了一个复杂的多目标混合整数线性规划（MILP）模型。综合考虑时间表的偏差、（部分）取消和列车车距偏差，提出了一种两阶段方法来提高计算效率，其中在第一阶段解决较小规模的优化问题，仅考虑一组关键周转站；在第二阶段解决原始 MILP 问题，即根据第一阶段解决方案对变量进行调整。
在城市轨道交通运营中，小规模中断和细微干扰是很常见的。由于高频率的列车运行，即使是10分钟的中断也很容易传播到其他列车或线路，严重影响服务质量。Gao等人（2017）针对轨道交通运行中的细小故障提出了一个集成故障动态处理的实时自动时刻表重排策略。Chen等人（2022）探讨了动态列车调控和跳站策略，以实时应对频繁的干扰。他们开发了一个非线性规划模型，旨在最小化列车相对于正常运行的偏离和提高乘客服务质量，并进一步将其转化为混合整数二次规划模型，采用定制的模型预测控制（MPC）方法对模型高效求解。Jin 等人（2022）介绍了一种考虑峰值功率的实时列车运行计划调整方法，并通过调整行车时间和停站时间避免多列车同时加速。他们同样采用了MPC方法满足实时求解要求。
上述文献总结如表1所示。
表1. 城市轨道交通列车运行计划调整文献总结
注：ST: 短途转弯，ET: 紧急列车，CA: 取消列车，TO:双向列车使用同一轨道，CC: 列车组合调整，RT: 时刻表调整，RS: 机车车辆调整，RR: 线路调整，SP: 停站调整，OC: 运营成本，PD: 乘客延误，AD: 调整偏差，TD: 列车延误，PI: 乘客不便，OQ: 运行服务质量
3.1.2铁路列车运行计划调整
城市轨道交通包括地铁系、轻轨系、单轨、有轨电车、磁浮、自动导向轨道、市域快速轨道。许多城市在市中心区域采用地铁，而市郊部分采用轻轨与地面铁路等。鉴于城市轨道交通和传统铁路具有相似性，本节也回顾了传统铁路中断管理相关文献。
传统铁路系统具有较低的列车频率和更大的轨道灵活性，在具有平行线路和道岔的区域有更多调整空间。因此，发生中断时可以采用更丰富的策略。Louwerse和Huisman（2014）着眼于重大中断下的时刻表调整。他们探讨了整合时刻表调整、列车取消和短途转弯等策略的最佳解决方案。Zhu和Goverde（2019）将灵活停车（即跳站和加站）和灵活短途转弯三种策略创新性结合在一起，提出了一种高效且对乘客友好的列车运用计划调整模型。Zhu和Goverde（2020）提出了一个以乘客为导向的列车运用计划调整模型，该模型将列车运用计划调整和乘客重新分配整合到一个混合整数线性规划模型中，并考虑到车站容量，提供了涵盖列车时刻表调整、取消列车、灵活停车和短途转弯等策略的综合调整方案。他们为了有效地解决该模型，还提出了一种适应性固定优化（AFaO）算法。
近期研究更聚焦于特定的中断场景。Zhu和Goverde（2021）针对多中断在不同位置同时发生的场景，建立了混合整数线性规划（MILP）模型，提供了列车时刻表调整、取消、增站、灵活短途转弯等策略的优化方案。该研究采用了基于时空网络的模型，同时提出了两种在动态环境中重新安排时间表的方法:顺序方法和组合方法，以及多中断模型的滚动更新求解算法。Zhan等人（2021）研究了在列车无法通过中断的路段情况下的列车重新安排和乘客改道问题。他们也将该问题用基于时空网络的整数线性规划模型表示，使用交替乘法（ADMM）算法将模型分解为两个子问题，并进一步将两个子问题被分解成一系列的列车或乘客的最短路径问题，最后通过动态规划算法来求解。
铁路运营部门会根据中断情况进行时刻表和资源调整。与此同时，乘客也会根据个人偏好调整自己的出行路线。因此，列车调整时需要考虑乘客行为的变化。Binder等人（2017）提出了一个以乘客为导向的模型，以解决中断后的列车运行计划调整和乘客分配问题。Veelenturf等人（2017）主张可根据乘客出行选择对列车时刻表进行轻微修改，并通过对列车停站的调整来提高服务质量。van der Hurk等人（2018）在面对不确定的中断持续时间时，给乘客提供路线建议并调整机车车辆安排。其中列车运行计划会根据路线建议进行重新安排，以满足预计乘客出行需求。
上述文献总结如表2所示。
表2. 铁路列车运行计划调整文献总结
