轨道交通车站应急疏散仿真研究

段胜利

（山东交通学院，山东 济南250300）

0 引言

根据交通运输部数据显示，2021年1月，全国(不含港澳台)共有44个城市开通运营城市轨道交通线路234条，运营里程7623.3km，实际开行列车229万列次，完成客运量17.9亿人次，进站量11.0亿人次。以青岛地铁某车站为例，基于不同的设备布置，设计不同的行人应急疏散流程，同时运用Anylogic建立应急疏散模型，通过模型输出的数据，得出相关客运设备的结论。

1 地铁车站应急疏散分析

1.1 疏散状态的交通行为特征分析

在地铁疏散过程中，疏散反应、疏散路径和疏散速度是影响疏散结果的重要因素。行人的疏散过程分为四个阶段：由接收到突发事件信息开始，经过确认后，决定是否疏离现场。若选择不疏散，则待在原地等待救援。若选择疏散，则疏散过程由一系列决策过程构成，影响因素包括出入口拥堵程度、障碍物等，直至疏离现场[1]。在疏散过程中，行人交通行为包括以下几种：

一是原路返回，行人在疏散过程中，为寻求自保，会本能地折返原来的路径，特别是刚刚进入地铁车站的行人会大多数选择次行为。二是从众行为，在行人疏散过程中，若有熟悉环境者一同行动，会获得较大的安全感。部分行人因恐慌而失去主见判断，易接受他人行动指示及暗示，因而产生跟从多数人或倾向带头者。三是日常行为习惯，人们对经常使用的空间和路径，有较为深切的了解和行人感，遇到突发事件时，往往会主动选择自己熟悉的路径疏离。四是向往开阔性，开阔地方的障碍物会少，安全性可能更高，行人疏散时这样的开阔地带生存机会较大。五是从近性，当疏散者不了解周围环境和疏散状况时，会选择最近的出口疏散。

1.2 疏散流线及疏散时间分析

2017年发布的《地铁安全疏散规范（GB/T33668—2017）》中，针对车站的应急事故主要分为站台公共区事故和站厅公共区事故三种情况，且分别对事故安全疏散时间的计算进行规定，故在分析地铁车站行人疏散时也需要考虑事故发生的地点。站台事故疏散：当站台发生紧急情况需要疏散时，站厅为临时安全区，必须疏散人员为事故站台上的候车乘客，进站列车应过站不停车，站厅乘客不计入疏散人数。疏散路径为从列车内至站台火灾时的安全区所经过的疏散通道路径。其疏散流线：站台—楼扶梯入口—站厅（安全区域）。站台层的事故安全疏散时间应按照下式计算：

式（1）中：Ts，1为预反应时间1min；Ts，2为疏散至楼扶梯入口的时间；Ts，3为通过楼扶梯时间；Ts，4为楼扶梯上平均滞留时间；Ts，5为通道非均匀性偏差时间。

站厅事故疏散：站厅层公共区发生事故时，必须疏散人员为远期或客流控制期超高峰小时站台上的乘客及站厅乘客，共享站厅的换乘车站的必须疏散人员应包括所有线路站台的乘客及站厅乘客。其疏散流线为：站台—楼扶梯入口—站厅—检票口—地面。事故安全疏散时间应按照下式计算：

式（2）中：Ts为站厅层发生火灾时站台层的必须疏散人员由站台疏散至站厅层的时间；Tc，1为站厅行走时间；Tc，2为全部必须疏散人员通过检票口的时间；Tc，3为全部必须疏散人员通过站厅安全出口的时间。

1.3 疏散方案评价分析

疏散方案的安全性评价分析主要包括事故最大疏散时间、站内行人密度两个方面。事故最大疏散时间T：最大的疏散时间指列车内、站台和站厅内的所有乘客疏散至安全区所需要的最大时间。在仿真评估中，可通过仿真模拟，计算从仿真开始到所有乘客疏散完毕所需时间，得到最大疏散时间。根据《地铁安全疏散规范（GB/T33668—2017》事故疏散时间应满足小于6min的基本条件，事故最大疏散时间越短越好。最大行人密度ρ：行人密度是指在步行设施及其相关空间区域内单位面积的行人数，一般用区域人数与区域面积之比表示，单位采用人/平方米。

2 地铁客流应急疏散仿真模型

2.1 社会力模型

社会力模型（Social Force Model）是一种经典的仿真模型。1995年德国学者Helbing等人在流体动力学方程的基础上提出社会力模型，即行人运动被描述成一个简单行为的社会力模型。模型将自驱动行为、行人受其他行人、障碍物的心理影响作用和接触影响作用转化为行人受力行为，并分别及时为自驱动力、行人之间的作用力、行人和障碍物之间的作用力，统称为社会力。

2.2 应急疏散模型

本文采用Anylogic软件构建青岛地铁某车站客流应急疏散仿真模型。Anylogic的行人库用的是社会力模型，行人库里的行人运动模型加了很多Agent-based的特性，人和人之间不仅碰撞是看不到的，而且人还有一些寻路的特点以及视野范围内有障碍物之后如何去避开障碍物、选择相对较优的路径等等的运算。仿真模型构建包括车站物理环境建立和行人行为模型构建，行人行为中又包括正常进站行为和应急疏散行为，模型输入数据为车站及行人实际数据。发生突发事件时，行人会从正常行为转向疏散行为，应用Anylogic行人库和流程库即可完成以上模型构建工作。由于不同年龄段和不同性别乘客的疏散速度不同，在进行仿真时需要设置不同属性的智能体，模型参数设定如表1所示。

表1 不同行人类型疏散速度及占比参数设定

3 青岛地铁某车站应急疏散实例分析

3.1 青岛地铁某站概况

X站为换乘车站，有5个出入口。a号线站厅公共区面积2770m2，b号线站厅公共区面积约为1794m2。站台有效长度皆为120m，计算长度113m，宽度14m，站台能容纳乘客的有效面积都为1582m2。该车站共有楼扶梯11处、电梯1处（应急疏散时关闭）、自动扶梯16处。

3.2 疏散流程分析与疏散方案设计

当紧急疏散时，所有入口做疏散出口，站台乘客通过扶梯、楼梯向站厅层疏散，站厅层乘客选择最近的出入口疏散。该车站应急疏散流程如图1、2所示。方案1：保持车站原有的客运设备，将所有的入口当做疏散出口，所有进出站闸机全部打开，疏散流程如图1(a)所示。方案2：取消部分铁马，并在瓶颈处设置工作人员引导，根据就近原则设定固定的疏散路径，所有的入口当做疏散出口，所有闸机全部打开，疏散流程如图1(b)所示。

图1 应急疏散流程图

3.3 仿真结果分析

在客流结构不变、疏散人数为3000人的情况下，重复仿真20次，记录统计结果，并对重复仿真结果统计均值取平均，所得数据如表2所示

表2 不同方案的疏散数据表

对比改善方案和原方案的疏散时间和标准差看，取消部分铁马装置，由瓶颈处工作人员引导固定一些疏散路径能够有效缓解瓶颈处的拥堵，也可以减少疏散时间，通过对比标准差值也可以看到，改善方案的标准差值大大降低，说明改善方案能有效地克服行人初始随机分布导致的疏散时间波动性，降低绕行系数。

4 结语

通过设计不同站内客运设备布局下的应急疏散方案，利用Anylogic软件进行模拟仿真，以青岛地铁某车站为例，对模型输出的数据进行分析，并对多种应急疏散进行比选。研究得出，对于地铁车站站内客运设施的布局会影响行人疏散的速率，通过工作人员的引导，固定疏散路径可以降低行人的平均疏散绕行系数，降低瓶颈口客运设备压力，为客运站应急疏散工作提供应急指导，进一步提高客运站应急疏散中的客流疏散效率。