2.2 改进元胞自动机模型
式（1）、（2）仅能刻画一般通道式轨道交通车站内 部分客流影响。在 TOD 模式轨道交通站点非付费区的 长通道中，交通客流可能会被分布在通道两侧的商业设 施吸引，进而转化为商业客流，除受障碍物和其他客观干扰的影响外，还具有行为轨迹的横向偏移、在通道内 的主动停留、完成购物后向交通客流转化的特征。然而，经典元胞自动机模型不能描述和反映商业设施对交通客 流的吸引作用以及异质客流间的动态转化过程。因此， 基于经典元胞自动机模型的不足以及异质客流的行为特征，对改进元胞自动机模型做出如下假定。
（1）由于长通道的商业设施一般设置在通道两侧， 因而将商业客流与通道边界处的接触和停留视为其购物 行为。
（2）由于商业客流在 TOD 场景下的通道内通行时 受两侧商业设施的影响，会表现出较明显的横向轨迹偏 移，因而将其所在位置的 3 个元胞及前方 3 个元胞（共 计 6 个元胞）设定为邻居。
（3）引入逻辑值 r 作为方向判别因子，判别商业客 流被商业设施的吸引方向。基于完全理性人的原则，假 定商业客流会被距离更近那一侧的商业设施所吸引，其 取值依赖于乘客与通道左右两侧距离d1、d2 的大小关系。
（4）引入 0 或 1 变量 uD 作为主被动变道参数，判 别商业客流的变道为主动行为（uD = 1），还是被动行为 （uD = 0）。当商业客流正前方元胞被占据时，视为被迫 向左侧、右侧移动 1 个元胞或停在原地，此时不考虑商 业设施的吸引，即 uD = 0。
（5） 引入边界接触统计因子 R 与边界接触最大值 Rmax 表征商业客流进行和完成购物行为，当 R= Rmax 时， 商业客流转化为“类交通客流”，即概率选择模型转变 为与交通客流相同。
因此，对经典元胞自动机模型改进如式（3）、（4） 所示：
Pij =Naij(1 – nij)e 9 min{d1, d2}+1 （3）
N= [ Σ exp k
ASij(m)+ kB Fj + kC
j
G –1 +
kD uD
· aij · (1 – nij)]–1 **
（4） 式中：新增的kC G –1 反映环境的熟悉度对乘客的作用；
kD uD 反映通道两侧商业设施对商业客流的吸引。 G 为环境熟悉度，环境熟悉度越低，行人原地不 动的概率越大，以此来描述行人因不熟悉环境而原地踌 躇的现象；d1 、d2 为乘客与通道左、右两侧距离；kC、 kD 亦为影响因素之间影响权重的调节参数。r 为吸引方 向判别因子（左侧、右侧)，能够反映商业客流受两侧 商业设施吸引而呈现两侧偏移的流线形态，其与交通客 流的类直线型流线相交织产生冲突； uD 为主、被动变道 判别因子，能够反映商业客流在购物过程中主、被动停 留的行为，其阻碍交通客流向前的流动，使得交通客流 被迫换道行进或停止产生冲突。因此，改进元胞自动机 模型考虑了 TOD 模式下异质客流共存与动态转化的特 征，从而产生流线冲突的现象。
3 案例分析
3.1 环境设置及参数假定
在通道式、广场式、中庭式三类基本的 TOD 轨道 交通站点衔接空间 [17] 中，相比于空间开放的广场式与 中庭式，异质客流在相对封闭的长通道中其空间的冲突 更加激烈， 流线冲突对车站管理造成的影响更大。因此， 以非付费区长通道为研究场景，对考虑异质客流的改进 元胞自动机模型进行仿真分析。仿真平面以元胞为单位 形成平面坐标系，设置元胞边长为 0.3 m[16] ，设置网格 尺寸为 14 m×48 m，包含通道上下边界厚度各为 1 个 元胞，作为商业设施区域。初始时刻，在通道左侧生成 区范围内随机生成行人。模拟仿真过程中，通道内行人 由左至右在行走区内单向流动，抵达出口（右侧边界） 后离开通道（见图 2）。为验证改进元胞自动机模型的有效性，设置 A 、C 组为对照组，分别代表非 TOD 模式的传统轨道交通车 站与传统商场场景，商业客流占比分别为 0% 或 100%； B 组为实验组，代表 TOD 模式下轨道交通车站场景， 依据费硕 [18] 在北京大望路地铁站通道式衔接空间中对 4 832 个行人样本的调研统计结果，设置商业客流占比 25.59%。
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