地铁站密集人群应急疏散能力分析模型及仿真

梅艳兰，谢科范，刘思施，刘 嘉

(1.武汉理工大学 管理学院，湖北 武汉 430070；2.中南财经政法大学 信息与工程学院，湖北 武汉 430070)

随着地铁的逐渐普及化，地铁已经成为人们日常出行不可或缺的交通工具，由于其快速高效、节能环保、有效避免交通堵塞、方便快捷等优势，因而越来越受到人们的青睐。地铁站空间狭长受限，人群具有密集性、不均匀性和不可预测性，且大部分地铁站建于地下，在疏散过程中人群须保持上行状态，人群疏散速度较慢。地铁站应急疏散对保障乘客人身安全、应对突发事件至关重要，而地铁站的应急疏散能力是地铁应急疏散的决定性因素。对地铁站应急疏散能力的研究可以提高地铁站预防和处置突发事件的能力，以促进应急工作的持续改进，进而提高应急救援水平。

目前针对人群密集场所应急疏散能力的研究主要集中在3个方面。①对疏散能力影响因素的研究。任常兴等[1]认为，疏散通道、疏散设施、人员聚集特性、应急疏散管理等因素是影响人群密集场所应急疏散能力的主要因素。张俭让等[2]以更宏观的角度将应急疏散能力因素归结为人员、建筑、环境、交通和管理五大类因素，认为针对地铁站发生火灾的特殊情况，应着重考虑客流疏散的过程参数、车站的应急组织能力、引导设备设施的完善程度、火灾现场条件影响等因素[3]；同时疏散时间、疏散距离及疏散密度也是不容忽视的重要因素[4]。王以恒[5]从疏散设施、应急设施和管理因素3个方面的29个因素构建指标体系，并利用BP神经网络计算方法和 MATLAB软件对北京市9个地铁站的应急疏散能力进行了仿真评估。俞峰等[6]建立了包含5个指标和23个因素的飞机客舱疏散能力评估体系，并通过集对分析确定疏散能力等级。HELBING等[7]认为由于信息不对称容易造成“快即是慢”的现象，提出信息因素也是影响应急疏散能力的因素之一；行人的速度、方向的选择[8]，以及火灾中烟气的走向、人员速度、对出口的选择[9]同样制约人群疏散能力。刘朝峰等[10]选取速度、时间负荷裕度、空间负荷裕度、畅通可靠度、行程时间可靠度5个因素，构建了基于智能优化的应急疏散道路自主评价模型。王燕青等[11]针对民航客机特点将安全疏散指标确定为客舱结构特点、安全疏散引导系统、日常管理、机组人员能力。然而针对地铁站特殊的结构和特殊的人群特点，对应急疏散能力影响因素进行系统性研究较少，笔者将从目标分析和约束分析两个新的维度进行分析。②针对密集人群应急疏散能力模型的研究。王永明等[12]探索了区域网疏散能力评估模型和算法。 任常兴等[13]提出了针对人群密集场所应急疏散空间的评估模型和应急疏散能力检查表。文献[3]针对地铁站火灾突发事件，提出人群疏散能力综合评价模型。陈绍宽等[14]构建了地铁车站与通道乘客疏散能力瓶颈分析模型，并以北京地铁西直门站进行了验证。文献[2]构建了人流密集场所应急疏散能力的多层次安全评价指标体系。吴薇薇等[15]通过统计学方法，给出了地铁车站疏散能力的瓶颈点。针对公共场所应急疏散能力模型的研究可以科学地预估疏散能力，寻找疏散瓶颈点，为管理者提供快速高效的疏散方案。③对地铁站应急疏散的仿真研究。针对不同的突发事件、不同的密集人群场所，常运用到的仿真模型有FDS+Evac、Grid flow、Building、Exodus、Steps、Pathfinder、Simulex，文献[9]对这7种疏散仿真模型的预测力进行了比较分析，指出在人员不同的运动规则下人员出口选择的特点。胡凯等[16]运用Building Exodus软件分别从人群结构、出入口数量、楼梯宽度及火灾情况等方面对地铁车站进行人员安全疏散的模拟仿真研究。马嘉琪等[17]利用VISSIM仿真软件对地铁站同站台的换乘疏散能力进行了仿真模拟。综上所述，影响密集人群应急疏散能力的因素具有多样化，地铁站作为密集人群的高发场所，针对地铁站密集人群疏散能力的研究对保障地铁站内人员安全、保证地铁站正常运营具有重要的意义。笔者在前人研究的基础上，将地铁站应急疏散能力分析概念模型与仿真软件相结合，以更加客观、直观地对特定地铁站进行应急疏散能力分析。

1 地铁站密集人群应急疏散能力分析模型

1.1 地铁站密集人群应急疏散目标分析

地铁站在规划设计过程中应考虑到在突发事件或者大客流时如何将地铁站内密集人群快速疏散，最大程度地保证乘客的人身安全。但在地铁站建设过程中同时受限于地面建筑拆迁成本、建站成本、设备人员投入等地铁站建设成本问题，因此地铁站上层决策者的目标在于最小化地铁站建设成本的同时尽可能地确保站内人员应急疏散的要求，即minC=C0+Ceva+δ，其中：C0为建设成本，包括地铁站地面建筑拆迁成本、地铁站建设成本；Ceva为疏散投入成本，包括疏散标识、疏散设备的投入；δ为其他额外费用。地铁站内工作人员作为下层决策者，处在一个既定的地铁站环境，在对地铁站内密集人群进行紧急疏散的过程中，以最短的时间快速将人群疏散到安全位置为目标，即minT=∑ti，其中：疏散时间包括疏散反应时间和疏散应对时间。而疏散应对时间的长短受限于地铁站建设，如地铁站的建设面积、疏散通道、出口个数、楼梯个数、疏散标识、疏散设备投入等。上层决策影响着下层决策，下层决策者将上层决策作为约束，但同时上层决策与下层决策过程又相互独立[18]。

1.2 地铁站密集人群应急疏散约束分析

地铁站在早晚高峰时期、节假日、特殊活动等特殊时期都容易形成高密度人群，甚至超负荷运营。针对地铁站的特点，对地铁站人群应急疏散约束因素进行分析，具体约束图谱如图1所示，地铁站密集人群应急疏散约束因素可以归纳为地铁站疏散环境因素、地铁站疏散设备因素和地铁站疏散管理因素3大类。其中，地铁站疏散环境因素包括地铁站外、站内障碍物，障碍物越少人员输出速率越大；对于地铁站站台设计方式，一般来说侧式结构站台相对于岛式结构站台更有利于人群疏散[19]，但侧式结构站台的建设成本和管理成本相对较高；应急疏散出口的数量越多、宽度越大，越有利于疏散逃生，可缩短疏散时间，但出口数量越多地铁站建设成本越高。其中地铁站外障碍物、站内障碍物、站台结构都是地铁设计过程中的固定因素，不可轻易改变。站台层与站厅层收费区域之间通过楼梯、手扶电梯相连，站厅层收费区域与非收费区域之间通过闸机口、紧急出口相连，非收费区域与安全疏散点之间通过出口、疏散通道相连，三者之间应急疏散能力应该相匹配。地铁疏散设备因素是影响地铁站密集人群应急疏散最直观的因素，地铁站疏散管理因素对人群直接干扰或控制，从而形成有序的疏散流，降低人群扎堆、从众现象造成人群过度集中而发生踩踏事件的风险。

图1 地铁站密集人群应急疏散能力约束图谱

图2 地铁站密集人群应急疏散能力分析的概念模型

1.3 地铁站密集人群应急疏散能力的概念模型

已有研究主要是针对密集人群应急疏散能力，而关于地铁站特殊空间区域的密集人群应急疏散能力的模型很少。笔者根据地铁站的特点给出地铁站密集人群应急疏散能力分析的概念模型，如图2所示。由图2可以看出，地铁站的人群需求与地铁站的建设成本预算决定了地铁站的空间结构，且地铁站主体结构在一段时期内具有一定的稳定性，在仿真建模中可对地铁站主体结构进行真实呈现。地铁站疏散设备是人群疏散的硬件设施，也是地铁站人群疏散的主要载体，疏散设施的合理性与完善性直接制约着地铁站疏散能力，但一般可通过调整和完善地铁站疏散设施来增强疏散能力。地铁站疏散管理是人群疏散的软措施，也是地铁人群疏散过程中最为灵活的改善措施。在既定的地铁站空间结构、疏散设备及疏散管理水平条件下，当遇到超负荷客流(如早晚高峰、节假日、特殊活动以及一些不可预期的大客流)而形成密集人群时，地铁站密集人群应急疏散能力是否承受得住考验，能否最大程度地保障乘客的生命和财产安全，也是相关部门和乘客最为关心的问题。

Pathfinder是由美国Thunderhead Engineering公司开发的基于人员进出和运动的紧急出口模拟器，能够灵活地控制人口和行为，集成了用户界面和2D视图、三维动画效果，简单、直观、易用，可对建筑物紧急疏散能力进行分析。

利用Pathfinder人群疏散软件对地铁站特定场景再现，或根据密集人群量预测值进行预防性仿真，从疏散时间、疏散能力匹配、疏散均衡3个角度对仿真结果进行分析，并以此来判别该地铁站密集人群应急疏散能力是否符合标准。其中，在地铁站密集人群应急疏散模型中疏散能力匹配包括地铁站人群需求与地铁站空间结构容纳能力相匹配、地铁站疏散设备与预期高峰人流量相匹配及地铁站疏散设备之间疏散能力相匹配3个层次。若该地铁站密集人群应急疏散能力不足，则可观察仿真过程与结果数据寻找和分析瓶颈点，发现潜在风险点和瓶颈点，并及时采取改进措施和相对应的预防方案。

2 地铁站密集人群应急疏散能力仿真的假设及参数设定

2.1 仿真假设

在Pathfinder疏散仿真系统能够再还原疏散场景，对应急疏散情况进行实景模拟。在地铁站应急疏散仿真过程中进行了如下假设：

假设1在疏散仿真过程中所有列车门、闸机口、应急疏散出口门、疏散通道门、出口等一直保持打开状态。

假设2在地铁站应急疏散过程中，列车都已经停靠入站，列车内人员也进行了疏散。

假设3疏散过程中，假定没有人员折返、摔倒、踩踏等异常现象。

2.2 参数设置

(1)人员属性设置。地铁站人群构成可划分为少年、青年、中年、老年，针对不同类型乘客可进行年龄、肩宽、速度的设置。根据GB 10000-1988《中国成年人人体尺寸》和GB/T 26158-2010《中国未成年人人体尺寸》中不同年龄段人群肩宽的界定，对地铁站密集人群应急疏散人员参数进行设置，如表1所示。

表1 地铁站密集人群应急疏散人员参数设置

(2)运行参数的设置。根据GB 50157-2013《地铁设计规范》的规定，出入口楼梯和疏散通道的宽度应保证在远期高峰小时客流量时，6min内将列车乘客和站台候车的乘客以及工作人员全部撤离站台，因此可将疏散时间限制设置为360s，在360s时模拟将自动停止，其中设置反应时间和预动作时间为30s，此时未到达安全位置的人员则判定为伤亡人员。在人员通过门、通道、出口时很难紧贴边缘行走，因此要进行最大人员半径修剪错误设置，保证群体能够顺利通过d=d0+2r(d0为肩宽，r修剪半径)宽度的空间，一般可设置为2～5 cm。为了更加贴近现实疏散情况，选择Steering人员运动模式，并添加基本碰撞处理和碰撞处理。

(3)输出结果的设置。输出结果的设置包括3D输出频率、CVS输出频率及运行时间输出频率等，合理设置输出频率可以得到更清晰的输出结果，有利于地铁站密集人群应急疏散能力的分析。

3 地铁站密集人群应急疏散能力仿真：以武汉A地铁站为例

3.1 空间建模与人群特征设定

(1)空间建模。依据武汉A地铁站建筑空间图进行建模，对A地铁站实景进行再现，模拟结果更加贴切真实。武汉A地铁站站厅层模型图如图3所示，包括4个出口和1个预留与商场对接出口，且每个出口处都设置有防火帘，因此在火灾模拟疏散过程中通过防火帘出口后即认为到达安全疏散点。预留与商场对接出口仅作为一个干扰性出口。站台层与站厅层之间有3部自动扶梯、2个楼梯和1台升降电梯，为了保证乘客安全，3部自动扶梯和升降电梯在疏散过程中都暂停运行，改作使用楼梯，疏散过程中人群会自动避开障碍物进行疏散。

图3 武汉A地铁站站厅层模型图

(2)人群特征设置。通过对密集人群进行大量视频采集和反复试验，利用视频再处理技术进行大数据分析，得出地铁站在不同时期的人群密度、人群组成、人行速度及人群比例。对武汉A地铁站早高峰期进行模拟仿真，通过实地调研和地铁站的早高峰人群的视频分析与人群统计，发现早高峰期老年人群比例较少，少年和中年人次之，青年上班族最多，因此可设置不同人群比例为少年：青年：中年：老年=2∶5∶2∶1，其中男女比例各占一半，且随机分布，人群相关属性设置见表1。早高峰时列车内人群密度可高达3～8 人/m2，站台层可达到1～3 人/m2，站厅层可达到0～2 人/m2。①A地铁站站内车型为B型，一节车厢的面积为53 m2，共6节车厢，站台为岛式结构，在地铁出行早高峰时列车内人群平均密度为5人/m2，该密度下乘客与乘客之间会相互接触，因此一列列车内的人数为N0=53×5×6=1 590人。②A地铁站站台层可用于排队等待候车面积约为1 200 m2，在站台层排队等待上车人群平均密度为1.5 人/m2，则站台层人数为N1=1.5×1 200=1 800人。③A地铁站站厅层可用于进站候车面积约为1 400 m2，其中非付费区约为800 m2，付费区约为600 m2。一般来说非付费区安检处、闸机口处人群密度较大，其他区域人员相对宽松，可假设其平均密度为1 人/m2，则站厅层人数可设置为N2=1×1 400=1 400人。且在群体设置过程中可将闸机口、安检口人群密度设置为2人/m2。因此，在武汉A地铁站高峰期某时间横断面上站内总人数为6 380人。

3.2 仿真结果分析

对武汉A地铁站进行实景呈现，利用Pathfinder软件进行仿真，仿真结果如图4所示，可看出在75 s时，1～4号出口人流率先快速升至最高点再降至最低，且保持在一个区间内波动，说明在75 s时，站厅层原有人员已经基本全部撤离。1～4号出口宽度为6 m，75 s后人流率却仅保持在1～3 人/s，显然出口利用率不足。在75 s时，列车内乘客通过列车门到达站台层，站台层人群围绕疏散楼梯形成3个疏散圈，且人群密度大于3 人/m2，仅边缘区域人群密度较为稀薄，小于2 人/m2。根据就近疏散原则，1～4号疏散楼梯(或电梯)承载着更多的疏散量，此时出现两侧人群量较大的现象。由于站厅层收费区域通往非收费区域的闸机口、应急疏散出口狭窄，且距离楼梯口/电梯口较近，使得在站厅层楼梯口处人群高度聚集，同时也阻塞楼梯处人员上行，导致3、4、5号楼梯/电梯人群密度过大，人群密度大于2.5 人/m2。由于应急疏散出口位于楼梯出口处，大部分人群就近选择应急出口逃生，在应急疏散出口处人群疏散成拱型，形成一种阻碍力，使得进站闸机口即使处于打开状态但使用率仍不高。站厅层4个出口区域及其他区域的人群密度较小，小于1.5 人/m2。由于站台层至站厅层输送能力严重不足，站台层出现严重堵塞，而站厅层出口利用率不足，站台层至站厅层疏散能力严重不足，疏散能力不匹配。在360 s模拟结束时，有大量人群没有疏散到安全区域，而错过最佳逃生时间的人数为2 729人，该类人群非死即伤；若将所有人群疏散至安全区域则需要731.8 s，远超过了安全疏散时间360 s的界限。

图4 1～4出口流动率

综上可知，武汉A地铁站应急疏散能力严重不足的主要症结在于：站台层与站厅层之间应急疏散能力严重不匹配，主要制约于疏散楼梯/电梯数量少且狭窄；在早高峰时期，站台人员密度过于集中，若列车人员到达站台层，人群快速聚集，站台层负荷量过大；闸机口间距小且不易通过，造成了站厅层收费区域至站厅层非收费区域之间的通行障碍，形成人群堵塞。

3.3 改进建议

针对武汉A地铁站的仿真结果，通过反复仿真和疏散设施设备调整，在控制成本和确保人员安全疏散的基础上，提出如下改进措施，并进行仿真：①增加两条由站台层直接至站厅层非收费区域的楼梯，作为应急疏散楼梯储备。在正常情况下楼梯处于关闭状态，在发生突发事件需要应急处理时启用；②在预留与商场对接出口处新增应急救援出口；③增宽闸机口的宽度和应急疏散出口宽度；④在人群密集的情况下，控制站台候车人数和站厅层收费区域人数，降低站台层负荷。

改进后疏散空间结构如图5所示。在相同人群属性和参数条件下进行模拟仿真，仿真结果如图6所示,可看出人群全部疏散至安全区域共耗时355.5 s，小于安全疏散时间360 s，疏散能力达标。在疏散至100 s时，5个出口的流动率都急剧下降且之后在一定范围内波动，其中，1～4号出口波动情况相似，出口利用率相对均衡。由于新增应急疏散出口与客服中心之间距离偏小形成堵塞，人群拥挤、相互碰撞，选择该出口人数呈现间断性增多，该出口人流率波动较大。新增疏散楼梯1和2分别分担了两侧楼梯/电梯的人流量，形成相对均衡的5股疏散流，可增强站台层至站厅层的疏散能力，也可赢取宝贵的逃生时间。仿真完成后所有人员都及时疏散至安全区域，因此针对武汉A地铁站所采取的疏散措施是有效的。

图5 武汉A地铁站改进后站厅层模型图

图6 1～4出口及预留出口流动率

4 结论

地铁站是密集人群高发场所，增强地铁站密集人群应急疏散能力，是避免突发事件造成群死群伤的有力措施。开展地铁站应急疏散能力的研究对加强地铁站安全管理有着重要的意义。笔者建立了地铁站密集人群应急疏散能力分析的概念模型，为地铁站密集人群应急疏散能力测评和改进提供了基础；通过仿真发现了武汉地铁A站应急能力的缺陷并提出了相应的改进建议。在进一步的研究中，将针对不均匀人群、人员折返现象、人群对冲及人群异常时的扰动效应等进行模拟，并针对地铁站应急疏散过程中的决策和规划问题，如应急疏散路径规划、应急预案生成、应急策略选择等问题进行深入研究。