Analiza optymalizacji organizacji przepływu pasażerów na podstawie symulacji w stacjach przesiadkowych metra z użyciem AnyLogic

Dlaczego zatłoczone stacje mają znaczenie

Każdy, kto przebiegał przez zatłoczoną stację metra, wie, jak stresujące mogą być tłumy. Kolejki przy automatach biletowych, wąskie gardła przy bramkach i krzyżujące się strumienie ludzi potrafią spowolnić ruch i stwarzać zagrożenia bezpieczeństwa. W tym badaniu przyjrzano się ruchliwej stacji przesiadkowej, gdzie pasażerowie z pociągów dalekobieżnych napływają bezpośrednio do metra, i zadano proste, lecz istotne pytanie: jak bardzo płynniejszy i bezpieczniejszy może stać się codzienny szczyt dzięki starannemu przeprojektowaniu tras, bramek i oznakowania?

Bliższe spojrzenie na ruchliwy węzeł przesiadkowy

Naukowcy skupili się na Stacji S w dużym chińskim mieście, gdzie metro łączy się bezpośrednio z głównym dworcem kolejowym. W godzinach szczytu do metra wchodzi około 4000 osób na godzinę, z których większość przybywa z pociągów dużych prędkości i wiele z bagażem. Ponieważ główne wyjście z peronów kolejowych otwiera się w pobliżu jednego skupiska automatów biletowych i bramek wejściowych, nowoprzybyli instynktownie kierują się do tego miejsca. Jednocześnie inni pasażerowie opuszczają metro lub przesiadają się między liniami metra. W efekcie powstaje wąska strefa, w której osoby podążające w różnych kierunkach przecinają się i szybko powodują zatłoczenia.

Budowanie cyfrowego bliźniaka tłumu

Zamiast eksperymentować bezpośrednio na prawdziwych podróżnych, zespół stworzył szczegółową symulację komputerową stacji przy użyciu specjalistycznego oprogramowania AnyLogic. Każdy wirtualny pieszy zachowuje się jak indywidualność: wybiera trasy, przyspiesza lub zwalnia oraz omija innych na podstawie koncepcji „siły społecznej”: ludzie są przyciągani do celów, odpychani przed kolizjami i subtelnie przyciągani do kluczowych elementów, takich jak wyjścia czy schody ruchome. Model uwzględnia rzeczywiste pomiary, w tym prędkości chodzenia osób z bagażem i bez, czas zakupu biletów oraz wydajność bramek i schodów ruchomych. Dzięki temu cyfrowemu bliźniakowi badacze mogą odtworzyć godzinę szczytu i zobaczyć dokładnie, gdzie pojawiają się długie kolejki i skupiska o wysokiej gęstości.

Wykrywanie punktów zapalnych

Przeprowadzenie symulacji dla typowej godziny szczytu potwierdza obserwacje terenowe. Jedna grupa automatów biletowych i jedna grupa bramek przy wyjściu z dworca są przeciążone, wykazując bardzo wysokie zagęszczenia pasażerów i długie kolejki. Natomiast inne bramki i automaty położone dalej pozostają niewykorzystane. Obecne oznakowanie kieruje większość osób — zwłaszcza około 88% nieznających układu stacji — do najbliższej grupy bramek. Około 28% pasażerów decyduje się także kupić papierowe bilety w najbliższych automatach zamiast zeskanować kod, co dodatkowo potęguje tłok w tym niewielkim obszarze. Taka nierównowaga marnuje cenną przestrzeń podłogi i spowalnia ruch.

Przeprojektowanie tras, bramek i oznakowania

Aby rozwiązać te problemy, badacze przetestowali strategię łączoną. Najpierw zmodyfikowali infrastrukturę: kilka mało używanych wyjściowych bramek przekształcono w nowy zestaw bramek wejściowych po przeciwnej stronie hali, a wcześniej nieczynna grupa automatów biletowych została włączona do obsługi. Następnie przemyślano system nawigacji. Nowe tablice zawieszone nad głowami i wolnostojące znaki ustawiono na kluczowych narożnikach i skrzyżowaniach, aby delikatnie rozdzielać pasażerów według celu podróży, kierując tych zmierzających do różnych linii metra do innych bramek i automatów. Komunikaty są proste, odzwierciedlając fakt, że ludzie zapamiętują jedynie kilka informacji na raz. W symulacji większość pasażerów podąża za znakami, podczas gdy mniejszość nadal wybiera swoje zwykłe, najkrótsze trasy, co odzwierciedla rzeczywiste zachowanie.

Ile poprawy jest możliwe?

Gdy zespół porównał kilka scenariuszy — zmianę tylko infrastruktury, zmianę tylko oznakowania oraz zmianę obu jednocześnie — podejście łączone okazało się zdecydowanie najlepsze. Maksymalne zagęszczenia tłumu w najgorszych wąskich gardłach spadają o około 40–60%, długości kolejek przy najbardziej obciążonych automatach i bramkach znacznie się skracają, a średni czas dotarcia pasażerów przybywających do peronów skraca się o około jedną czwartą. Co ważne, jakość obsługi w najbardziej zatłoczonych punktach poprawia się z „najgorszego” do bardziej akceptowalnego poziomu, choć jeden obszar wyjściowy staje się nieco bardziej ruchliwy w wyniku przesunięcia przepływów. Stacja jako całość działa płynniej, z wyraźniejszymi strumieniami ruchu i mniejszą liczbą konfliktów.

Co to oznacza dla codziennych podróżnych

Dla codziennego pasażera wniosek jest zachęcający: duże poprawy komfortu i bezpieczeństwa nie zawsze wymagają kosztownych prac budowlanych czy nowej technologii. Poprzez mądrzejsze rozmieszczenie bramek i automatów biletowych oraz dobrze zaprojektowane, łatwe do śledzenia znaki, operatorzy transportu mogą przekształcić chaotyczne tłumy w uporządkowane strumienie, skracając czas chodzenia i oczekiwania przy jednoczesnym efektywniejszym wykorzystaniu istniejącej przestrzeni. Badanie pokazuje, że takie zmiany można ocenić i dopracować wcześniej przy użyciu realistycznych symulacji tłumu, dając planistom miejskim praktyczne narzędzie do utrzymania płynności rozwoju systemów metra.

Cytowanie: Tian, Y., Jin, G., Lu, S. et al. Simulation-based optimization analysis of passenger flow organization in metro interchange stations using AnyLogic. Sci Rep 16, 12517 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41719-5

Słowa kluczowe: zatłoczenie metra, przepływ pasażerów, projekt stacji, oznakowanie nawigacyjne, symulacja pieszych