离散事件仿真模型在机场航站楼设计中的应用

摘要：随着现代机场规模的不断扩大、功能逐渐完善，机场前期建设和后期运营亟需新型智能化技术的应用。离散事件仿真模型可以利用机场内交通流规律性强、标准化程度高的特点对其进行模拟。模型可以准确量化机场内的需求和供给，充分考虑旅客体验，在建设阶段对各项设备设施的合理规划设计进行指导，在运营阶段可以实时根据机场用户需求的变化，提前评价设备设施表现的变化，为机场决策提供辅助。离散事件仿真模型在机场领域的应用对加快“四型”机场的建设有着积极的意义。
 
目前，我国航空业发展迅速，2017年全国民航运输机场旅客吞吐总量达11.48亿人次，增长率达12.9%。为适应航空出行需求的增长，机场建设规模逐渐增大，功能也越来越完善，以致机场新建或者改扩建工程难度增大。如果按照传统规划设计方法和经验，则已无法有效预判机场各系统容量及相互匹配情况。
旅客是机场航站楼的用户，高效、舒适是客流组织的关键。民航局提出推进建设平安机场、绿色机场、智慧机场、人文机场，其中人文机场要求目标管理以人为本。我国现阶段机场设计规划和运营中缺乏对旅客舒适度和高效性定量的指标。《IATA机场设计参考手册第十版》（《IATA Airport Design Reference Manual 10^th Edition》，以下简称“ADRM10”）对机场不同设施为旅客提供的服务水平提出了定量的标准，如表1、表2所示。
 
表1 ADRM10机场人均面积服务水平标准

航站楼区域	等候区域人均面积
	A	B	C	D	E
	过度设计		最优设计	设计不足
出发厅	>2.3m2		2.3m2	<2.3m2
值机区	>19.4m2		14.0-19.4m2	<14.0m2
安检区-普通	>12.9m2		10.8-12.9m2	<10.8m2
安检区-无障碍	>18.3m2		16.1-18.3m2	<16.1m2

表2 ADRM10机场设施等候时间服务水平标准

航站楼区域	设施等候时间					高峰小时关键旅客百分位数
	A	B	C	D	E
	过度设计		最优设计	设计不足
自助值机区	0min		0-2min	>2min		95th
行李托运	0min		0-5min	>5min		95th
普通值机	<10min		10-20min	>20min		85th
安检区	<5min		5-10min	>10min		95th

  
传统规划设计方法难以对此类数据进行精确的量化，但是机场模拟仿真可以在规划设计以及运营阶段，对机场各类设施的表现进行量化分析，从而对服务水平进行定量评价。
机场客流的仿真模拟包括进港旅客和离港旅客两个流程。其中，离港流程模型需要包含进场道路、到达车道边、出发大厅值机设施、海关边检（国际出发）、安检设施、候机区域、机坪、滑行道和跑道；到港流程模型需要包含跑道滑行道、机坪、旅客到达通道、行李提取厅、海关边检（国际到达）、出发车道边、出场道路。一个良好的机场系统，需要各步骤设施均能提供与旅客需求相匹配、相协调的容量，提供合理的服务水平，避免过度设计和供给不足。
航站楼内旅客动线序列性很强，离散事件仿真模型可以较为准确地模拟客流。虽然客流动线序列性很强，但是机场各设施实际运行中受到两种方面人为因素的影响，即机场旅客和设施操作者，如值机柜台、登机口航空公司工作人员，安检口安保人员等。仿真模型通常会使用统计方法将人的行为中对系统影响显著且易于测量的因素进行统计，并在模型中添加随机变量以模拟人因影响。对于人因影响中一些难以统计的因素，尤其是在细节中如行走时的路径选择、候机时在航站楼内的漫游行为等，这部分对整个系统的影响较小，但对特定研究的影响可能较大。因此，一般机场仿真模拟模型不会考虑这部分人因影响模型，模型运行中只需基于预设运行规则，称为规则基离散事件仿真模型。一些特定研究会建立代理基离散事件仿真模型，这类模型中，每个个体具备有限智能，在做决策时会基于类似人类思维的过程，但因技术难度较大，这类模型和现实差距还是较大，应用领域有限。
在运用离散事件仿真模型于客流仿真领域中，国内外学者进行了一系列学术研究。Siikonen, Susi 和Hakonen(2000)使用离散事件仿真模型对高层建筑内人流竖向交通进行了模拟。Nahke(2001)为亚特兰大哈兹菲尔德—杰克逊国际机场搭建了由9列火车构成的航站楼间旅客移动系统仿真模型。在模型中他们测试了提升火车数量和系统旅客通行能力的关系，验证了从投入产出比角度九列火车是当时规划旅客需求条件下的最优火车数量。Chen,Guo和Zhu(2009)运用离散事件仿真模型优化了高峰小时机场摆渡车排班。Liu和Tan(2009)利用仿真模型模拟了旅客流在机场车道边的行为。Gatersleben和van der Weij(1999)搭建了机场航站楼内客流仿真模型。虽然该研究有效地利用了仿真模型根据航班排班生成旅客流以模拟机场客流，但模型忽视了旅客行为的差异性，在许多设备设施处生成了不准确的瓶颈。同时，该模型忽视了旅客因为对航班熟悉程度、行动能力和是否携带儿童等因素而导致的行为差异。这些差异将极大地影响机场客流特性。Andersen(2003)利用离散事件航站楼客流仿真模型评价了机场的应急疏散措施。这些早期的研究受限于当时的机场设备设施性能以及旅客需求等级，在现今的机场设计规划和运营过程中的应用，具有一定的局限性。
本文的研究目的是探讨离散仿真模型在机场航站楼设计时的应用方法和意义。建模使用的是ARENA离散事件仿真软件，这是一款使用规则基离散事件仿真内核，并运用随机过程模拟现实的软件。模型中，旅客输入文件，即模型个体的生成是基于机场和航空公司提供数据、现场数据调查和统计结果的时序随机过程。个体在模型中的移动是基于与机场实际流程相一致的预设规则。旅客在各项设施的处理时间同时是基于数据调查和统计结果的随机时间。每个个体在整个系统或者每个设施中的等待时间、移动时间、排队长度等关键参数被记录，并在输出文件中汇报用于确定客流瓶颈。
2.1 建模基础材料
建模的基础材料包含：计算机、ARENA软件、机场航站楼内平面图等。建模需要的基础文档文件包含：机场和航空公司提供的航班、登机口分配、售票情况、旅客行为相关数据和机场设备设施运营相关数据等。
2.2 模型模块部件
仿真模型主要包括以下几个主要部件，这些部件功能上相互独立，但在整个系统中又相互影响。
2.2.1 生成模块
生成模块的核心是基于前期机场和航空公司提供的数据、数据调查和统计结果的时序随机过程，生成模型主体的输入文件。生成模块生成的输入文件一般包含模型旅客的基础数据，如旅客到达时间、旅客类型（出发/到达）、航班号、航班时刻、航空公司、航班类型（国内/国际）、机票类型（经济舱/头等/商务舱）、托运行李数量、登机行李数量、离开/到达机场交通模式、团队人数、是否需要无障碍设施等。
2.2.2 分配模块
分配模块一般是模型主体的第一模块，当模型主体读取生成模块产生的输入文件后，分配模块会根据模型个体的各项参数，结合机场设施的数据调查和统计结果分配一些衍生参数，如不同航空公司、不同机票类型、不同航班类型的值机耗时，不同航空公司、不同机票类型、不同行李数量的托运耗时，头等、商务舱旅客是否使用休息室和停留时长，不同登机行李数量的旅客的安检耗时、行走速度和使用扶梯概率，不同航班类型对海关边检设施的过关耗时等。
2.2.3决定模块
决定模块由大量的条件逻辑构成，将不同类型的旅客导入模型处理模块的不同部分，如前往出发或到达部分、到达旅客是否前往行李提取厅、是否需要使用海关边检设施、前往停车库、到达车道边还是公共交通车站，出发旅客由停车库、车道边、公共交通车站进入机场，前往哪个航站楼，是否需要使用值机柜台，是否需要使用海关边检设施，是否前往休息室以及前往哪个登机口。
2.2.4 处理模块
处理模块的核心部分由排队论而搭建的排队—等候—处理单元（图1）。旅客在机场各项设施中，按此模式接受设施服务。旅客进入队伍、队伍长度、通过队伍、开始接受服务、服务终了时间节点被一一记录。部分设施，系统还会记录设施状态（繁忙/空闲），设施前最大队长。一般机场模型处理模块包含：车道边、扶梯电梯、值机柜台、海关边检柜台、安检通道、自动人行道、卫生间、休息室、候机座椅区、行李提取转盘等。
 
图1  Arena软件中排队-等候-处理单元基础逻辑
2.2.5 输出模块
输出模块主要功能是写出模型中个体的关键时间节点和设施关键状态，并进行基础计算，输出对机场设计规划运营有重要意义的结果，这其中包含旅客在各项设施的排队时长（平均值/95百分位/最大值），旅客最大步行长度，旅客被电梯拒载次数，候机时是否有座位，旅客通过设施总时长，各项设施空闲比例、最大排队长度。对于复杂模型，一般输出模块输出文件过于庞大，高阶输出模块也会被搭建。高阶输出模块中，预警条件被设定，当输出文件中包含触发预警条件数据时，数据会被写出。
2.3 数据收集和统计
数据的质量和可靠度直接影响模型输入文件的准确性。输入文件的准确性又直接决定模型对系统的评价的有效性。仿真模型的数据有些在现实中已被机场或者航空公司记录，例如，航班数据和航班机票销售情况决定了模型中个体数量，不同类型旅客托运行李数量，不同旅客值机时间和登机时间，旅客使用休息室情况等。而有些数据需要根据建模需求进行采样调查。传统的方法包含针对旅客相关参数的现场问卷调查，针对现场或视频设施服务时间的时间节点调查等。随着电子设备的普及以及大数据技术的利用，越来越多的新技术，例如手机mac地址追踪、热感摄像头、人脸识别等技术被应用到机场数据收集工作中。此类技术极大地简化了数据收集工作，降低了工作难度的同时也提升了数据的质量和可靠度。
在获取抽样调查得到甚至非抽样总体大数据后，合理地利用统计模型去处理数据也非常关键。准确的统计模型的使用，有助于确保模型生成的输入文件和关键参数的可靠性。
3.1 项目目的
美国某机场对现有航站楼的出发厅值机安检区进行改、扩建。他们运用仿真模型对改扩建项目中值机柜台和扩建值机柜台计算数量要求和进行重新排布，设计和计算扩建航站楼安检设施位置和数量。
3.2 评价指标
仿真模型中，将参照ADRM10对建筑设计方案进行评价，并调整方案以达到ADRM10中“最优设计”（替代前版中服务水平C）指标。模型评价值机柜台排队时间、值机柜台排队区域人均面积、安检通道排队时间、安检通道排队区域人均面积。
3.3 建模过程
建模工作阶段主要流程包括：
（1）根据机场提供的现有航班数据，预测目标年设计日航班。
（2）根据航空公司提供的售票情况和旅客行为数据，生成进港旅客到达机场航站楼输入文件，如图2所示。
 
图2   旅客提前到达机场时间分布
（3）根据设计单位提供设计方案，结合航站楼旅客流程，搭建基础模型。
（4）运行仿真模型，得到对象设施特征表现输出文件。比对设施表现和评价指标，调整设施数量、客流动线、运营方式等，使设施输出表现接近最优设计。
（5）重复步骤4得到符合评价指标的基础模型。
（6）根据机场运营方提出的机场运营期间的边界条件，对设施进行敏感性分析。
（7）生成仿真模拟报告，评价设计单位方案，并给出推荐方案。
3.4 仿真结果
仿真报告中主要包含以下几部分内容：
（1）根据机场和各航司提供的航班和售票数据，预测出航站楼真实小时旅客数，如图3所示。
 
图3   机场滚动小时旅客数
（2）根据旅客数和机场设施运营数据，以及仿真模型输出文件，计算出各航空公司值机柜台推荐数量和特征表现数据，如表3所示。
表3 各航空公司值机柜台推荐数量和特征表现数据

航空公司	值机方式	推荐设备数量	高峰小时排队时间		最大队长	最优设计指标推荐排队区域面积 （平方英尺）
			95分位	评价规范
西南 航空	车道边托运	9	17.2	20	94	1,320
	自助托运	25	1.7	2	103	1,450
	人工托运	7	2.0	5	41	580
	自助值机	6	1.5	2	39	550
	人工值机	13	16.6	20	165	2,310
汉莎航空	自助托运	6	1.4	2	14	200
	人工托运	2	3.9	5	21	300
	自助值机	1	0	2	2	30
	人工值机	5	13.4	20	66	930
挪威航空	自助托运	5	1.1	2	18	260
	人工托运	2	3.5	5	19	270
	自助值机	1	0.9	2	5	70
	人工值机	6	12.2	20	45	630
埃塞俄比亚航空	自助托运	4	1.8	2	11	160
	人工托运	2	0.8	5	23	330
	自助值机	1	0	2	2	30
	人工值机	5	6.8	20	30	420
以色列航空	自助托运	4	1.3	2	16	230
	人工托运	2	1.9	5	15	210
	自助值机	1	0.1	2	3	50
	人工值机	5	7.3	20	26	370
卡塔尔航空	自助托运	4	1.9	2	19	270
	人工托运	2	1.5	5	15	210
	自助值机	1	0.7	2	6	90
	人工值机	4	14.8	20	39	550
大溪地航空你	自助托运	5	0.9	2	13	190
	人工托运	2	2.3	5	20	280
	自助值机	1	0	2	5	70
	人工值机	5	11.6	20	37	520

（3）根据旅客到达机场曲线、不同的值机方式，以及模型中值机设施对旅客流的影响，得到安检设施旅客需求曲线，如图4所示。
 
图4   安检设施旅客需求曲线
（4）根据安检设施旅客需求和安检设备运行参数，以及模型输出文件和评价指标的比对，得到安检设施设备推荐数量，如表4所示。
表4 安检设施设备推荐数量和特征表现数据

旅客类型	X-Ray 通道数量	接待能力(旅客/小时/X-ray 通道)	高峰小时排队时长 (min)		最大队长	最优设计指标推荐排队区域面积（平方英尺）
			95分位	Max
Pre-Check	3	210	3.44	5.8	51	560
无障碍旅客/员工	15	150	1.4	3.3	19	210
常规旅客		150	2.43	6.4	31	340

在机场建设阶段，利用离散事件仿真模型可以对机场设备设施进行合理地规划和设计，提高设备设施利用率，避免过度设计和设计不足。同时，在机场仿真模型中，也可以对机场的设施容量进行定量评估，为远期机场的改扩建提供依据。
在机场运营阶段，离散事件仿真模型同样有广阔的应用前景。随着数据采集手段的不断丰富，以及机场数据从传统数据库走向大数据和云架构，机场仿真模型的输入数据可以以实时数据的形式替代建设阶段的预测数据。建设阶段搭建的仿真模型在经受前期的使用和检验后，模型的可靠性和准确性得到了保障。在运营阶段继续使用该模型或其核心算法，可以大大节省模型搭建、校准的成本。模型的输出文件可以和机场协同决策系统（A-CDM）有机结合，增强原有系统功能，使决策中的人文和智慧成分得到提升。
离散事件仿真模型在机场航站楼设计中的应用，可以有效推进平安机场、绿色机场、智慧机场、人文机场“四型”机场的建设。