中国地铁四大堵王,哪个城市最堵?

城市是我国经济与城镇化发展的缩影,而地铁就像城市的脉搏,映射出活力与能级。每天早晚高峰,我们挤进车厢,被人潮裹挟,直至某处落客大站才得以稍稍喘息。

拥堵的场景一次次重演,却鲜有人关注地铁拥堵背后的故事。本期,我们将聚焦四大一线城市,一起探索地铁拥堵的秘密。

北京:地铁拥堵的顶级巅峰赛

清晨 7 点,在拥挤至极的宋家庄站,1500 人争先恐后地挤上同一辆车。这是很多北京人的日常,也是北漂族的共同记忆。

你若是在繁华的 CBD 区域工作,那么可能要面临真正的挑战。在 ” 地狱模式 ” 的国贸站,工作日每天都有十几万人进出,加上换乘客流,日均总客流量高达 24 万。

还想亲身体验传说中的 ” 沙丁鱼罐头 ” 般的拥挤?不妨早高峰搭乘 4 号线,尤其是在最高断面客流量达到 5.35 万人的菜市口至宣武门区间,足以让你深刻感受到 ” 人体三明治 ” 的滋味。

在北京地铁的高峰时段,运力已经达到了极限,却依然难以满足巨大的客流量需求。4 号线、10 号线高峰时段每小时运行 30 对列车,但拥挤度仍然高达 120%。

这意味着,实际上超过车厢设计能力五分之一的乘客在车厢内挣扎。特别是在采用 “6B 编组 “(即每列车 6 节 B 型车厢)的线路上,这种现象尤为明显。这种超负荷的运营状态,不仅考验着地铁系统的承载能力,也对乘客的出行带来挑战。

上班出行之难,城市规划的影响无法回避。北京地铁拥堵深受城市 ” 摊大饼 ” 式扩张模式困扰,大量打工人住在四环外,每天早晚去市中心上班,形成了巨大的潮汐客流。

作为连通全城的环线,10 号线是承载北京通过型客流的绝对主力,其换乘站数量为全网之最,这也使得它成为北京 ” 棋盘式 ” 交通布局中换乘压力最大的线路之一。

4 号线则与北京市西侧交通走廊相吻合,贯穿了从南部天宫院到北部中关村的居住、商业和核心办公区。特别是在与大兴线实现贯通运营后,4 号线的客流压力进一步增加,成为北京地铁网络中客流强度最大的线路之一。

面对地铁和道路交通持续的拥堵挑战,北京市政府采用了最直接的解决办法——新增线路

例如,17 号线将在 2025 全线贯通,它的开通预计将有效缓解 10 号线的压力。17 号线从北京东部贯穿南北,承载部分东部区域的核心通勤需求,也会缓解 4、5 号线的压力。

新增南北快线 17 号线可以有效分流 10 号线东段客流

(北京地铁 17 号线示意 图:北京地铁)▼

上海:外环打工人与独苗地铁线

在上海,如果采访打工人哪条地铁线早高峰最堵,可能会听到 11 号线、2 号线好多答案,但如果有人说出 “9 号线 “,其他人或许会停下吐槽,并投来怜悯的目光—— 9 号线在 2022 年以 5.68 万人次 / 小时的断面客流排在上海 top1,全国 top2。

另一种拥挤则是 8 号线小车抗大客流的历史眼泪。8 号线的小车型总被吐槽是玩具车和设计败笔。

南端沈杜公路、芦恒路等站点常年限流,部分区段在上海地铁早高峰榜单常年亮起拥挤红灯。

8 号线串联闵行、浦东、黄浦、静安、虹口、杨浦六区,并途经多个大型居住和商业办公中心,高峰期日客流量超 86.6 万人次

(上海地铁 8 号线 图:wiki)▼

拥堵段的出现的重要原因之一是供需失衡:外环打工人通勤需求高且集中、单线地铁运力有限。

从需求来看,上海的外环通勤故事有一种典型模板:外环外的高密度住区 + 中外环的就业聚集地在一条地铁线上相隔数站,形成了职住分离格局。前者在上海并不罕见:五大新城新房片区和老住区、拆迁安置的大型居住区等。在 8、9 号线沿线就有浦江、泗泾、曹路等大居、新房片区,它们以居住功能为主,岗位不多。

同时,从这些地方往市中心坐 5 站左右,就有漕河泾、张江、前滩等企业集中的园区。那里的打工人大多选择住在上述 ” 价格便宜,半小时到工作地 ” 的外环外小区,形成了集中、相似的通勤需求。

曹路、泗泾、浦江等大型居住区是典型的睡城,途径的 8、9 号线表示压力山大

(底图:《上海城市总体规划 2035》)▼

从供应来看,8、9 号线在这些区段的困境是独木难支的运力。分流线路少,松江往市区全靠 9 号线,浦江往世博也靠 8 号线;可替代交通方式少,站点到工作地,打车、公交大概率比地铁更慢更贵,地铁是通勤首选;车辆容量小,8 号线使用上海各线路中最小的 C 型车,单班次可容纳客流少。

相比于市中心纵横交错的地铁网,郊区往往只能靠仅有的一两条线撑着

早晚潮汐客流木得分流,爆表是必然的

(上海地铁网络局部 底图:wiki)▼

相关部门对地铁拥堵采取了多种措施,主要在提升供应、分流需求,如探索公交线路优化、定制公交线路等方案,为高需求区段提供多元交通方式,分担地铁线路的客流压力。

同时,9 号线、8 号线已尝试缩短行车间隔、改变大小交路等措施,未来嘉闵线、12 号线西延伸段建成,9 号线松江打工人的通勤故事或许会有新的篇章。

新线建设或能打开新局面,比如热火朝天建设中的嘉闵线

(嘉闵线示意 图:上海市交通委员会)▼

广州地铁 3 号线:打工牛马的班外竞技场

广州话题度最高、也最为全国人民耳闻的就是 3 号线了。没错,就是那条戏称为 ” 地狱 3 号线 “、” 死亡 3 号线 ” 的线路了,有如此称谓的地铁线,全国独此一家,别无分店。

看看 3 号线日均客流量就知道了,180.16 万人次!这可真是全国地铁线路客流的天花板了,客流强度也非常扛打。在巅峰的 2019 年,3 号线日均客流量达到 218.94 万人次,比 2023 年日均客流还要多 21.5%!那些 ” 无处安放的手 “、被挤掉的鞋等等状况很好理解了。

3 号线,遥遥领先▼

由于城市规划、行政区划、线路功能定位的变化等原因,3 号线线站位方案也经历多次调整,逐步演变为现今的 Y 型线路。

在别的城市,Y 型线路通常为主线的共线段贯穿城市主城区,而分叉的两支位于城市外围地区,以服务客流相对较小的区域,如上海地铁 10 号线、杭州地铁 1 号线。

广州地铁 3 号线是一条独特的 Y 型线路,分叉点就是广州地铁客流量第一的体育西站

(底图:wiki)▼

广州地铁 3 号线有别于常规 Y 型线,分叉站点体育西站位于城市核心区域,主线天河客运站终止于中心城区,共线段 + 北延段完整的贯通城市南北。

线路串起了广州最大的商业办公区域、广州塔与长隆景区、广州东站与白云机场,以及白云、番禺、石牌村等大型居住区,并能与 13 条线路换乘,相当于通勤线路叠加旅游、商务等多种功能。

由此也造成了 3 号线运营组织的困境,既要保证主线的车次密度,又要北延段多发车来承接大客流。谁能想到,当初 3 号线规划采用的 6B 制式,如今却 ” 承受了不能承受之痛 “。

在 3 号线全线贯通运营后的 11 年间,广州新中轴线南北向完全依靠 3 号线苦苦支撑。直到 2021 年开通的 18 号线打破僵局,但目前这条快线对 3 号线的分流作用十分有限。

18 号线更像是一条 ” 南沙快线 “,对主要处在主城区的 3 号线来说,分流作用有限▼

广州市也计划在未来将目前 3 号线主线的体育西 – 天河客运站区间并入 10 号线,而海傍 – 机场北段则成为独立的 3 号线,借此机会以充分发挥 3 号线运能。

此外,规划中的 26 号线也令人期待,沿珠江新城西侧南北向贯穿,在中心城区范围内与 3 号线大致平行,预计能够缓解 3 号线拥挤问题。

深圳:关内关外的通关挑战

每个工作日的早高峰,在深圳地铁 1 号线坪洲、固戍等车站,你总能看到这样的场景:地下通道里,进站的人群排起长长的 “S” 形队伍,一直延伸到地面的扶梯口。正常 3 分钟就能走完的站台,往往需要排队 15~20 分钟才能上车。

1 号线宝体站到宝安中心站,早高峰单向 1 小时运输客流近 5 万人次,成为深圳运量最大的线路区间;5 号线以平均每日超 120 万人次的客运量,当仁不让地成为深圳客流量最大的线路。

11 号线岗厦北站至福田站早高峰车厢最大拥挤度超过 100%,深圳地铁不得不将 ” 商务车厢 ” 也平价开放给上班通勤的人群。即便这样,等待三四趟列车才能挤上车也是常态。

深圳地铁的拥堵,本质上反映了快速城市化进程中的结构性矛盾。

由于相关历史原因,深圳市曾被划分为关内的 ” 经济特区 ” 与关外区域,尽管 2010 年已破除相关划分规定,但关内关外发展不平衡的问题依然存在。

城市的就业中心高度集中在原关内的 ” 罗湖 – 福田 – 南山 ” 发展主轴上,而 60% 以上的就业人口居住在关外,导致深圳通勤呈现早高峰 ” 入关 ” 为主、晚高峰 ” 出关 ” 为主的明显潮汐特征。

” 跨关 ” 的地铁 1 号线、3 号线、4 号线、11 号线、14 号线等线路也同样如此,客流量均比较大,且仅早、晚高峰两小时的客流就占全天客流的三成以上。其中深圳第一条地铁线路 1 号线更是串联起罗湖 – 福田 – 南山 – 宝安的核心商业办公与居住区域。

面对这种结构性问题,深圳地铁除了逐步完善线网、增加线路供给之外,还采取了一系列 ” 组合拳 “,运输能力得到显著提升。

比如 1 号线升级信号系统,增加列车投入,并压缩最小行车间隔,缓解了机场东至坪洲区段的出行压力;对重点站点进行改造,包括新增扶梯、候车区扩建等。

此外,深圳也在探索更多创新方案,比如持续优化公交线路,提升地铁站换乘接驳公交服务品质,研究早高峰前到达的乘客给予票价优惠等。

北上广深的地铁拥堵只是缩影,其他开通地铁的大城市其实也面临着类似难题。

未来,城市发展可能会趋于稳定甚至下滑,怎么用更高效省钱的方式配置交通资源,涉及到城市布局、线路运营等方方面面。期待未来的地铁,能带我们真正畅达幸福。

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