大型体育场馆行人分区疏散优化策略研究*

宋英华，程 鹤，王奇明，吕 伟

(1.武汉理工大学 中国应急管理研究中心，湖北 武汉 430070;2.武汉理工大学 安全科学与应急管理学院，湖北 武汉 430070)

0 引言

体育馆作为现代化综合体建筑，一般设多个疏散出口,且出口数量与坐席数量不完全匹配，馆内行人密集，疏散出口使用时间集中。当发生紧急情况,馆内人员受恐慌心理、信息缺失等不利因素影响，倾向于选择距离最近出口作为疏散路径终点，导致疏散出口利用不均衡,疏散通道及出口拥堵，疏散时间增加等问题。因此，确保场馆内行人流能及时疏散至安全区域意义重大[1-5]。

国内外学者对多出口行人密集建筑疏散问题开展大量研究：针对多出口公共建筑，部分学者通过引入虚拟节点作为网络源点，提出1种基于Dijkstra的规划多出口建筑物疏散路径新算法[6-9]；文献[10]将元胞自动机行人选择出口方法应用于社会力模型，得到更切合实际的疏散仿真结果；在人员密集度较高的建筑中，根据建筑物结构特点按比例预先分区，可有效解决各路径疏散资源使用不均衡问题[11]；文献[12]提出人群分区疏散优化算法，建立行人出口选择分区图，得到建筑物疏散分区优化设置；文献[13]将行人分区疏散问题转化为分配问题，提出采用启发式的A*优化算法，针对行人位置相对固定公共场所采用疏散分区，有效缩短公共场所整体疏散时间。

本文针对大型体育场馆行人疏散问题，以整体疏散时间最短为目标，提出疏散分区优化策略，基于Pathfinder软件建立场馆疏散仿真模型，通过改变行人出口选择，进行多次迭代模拟，得到优化后疏散分区图，使各个出口疏散能力得到合理充分利用。场馆管理者可根据疏散分区图，将每个座位对应最优疏散出口与对应疏散路线以图示或二维码形式标注在座椅上，以达到分区疏散优化效果。

1 大型体育场馆疏散建模

1.1 建模方法

Pathfinder紧急疏散模拟软件由Thunderhead Engineering公司开发，采用3D三角网格表征模型几何形状，将空间进一步细节化，以模拟整个模型连续运动。Pathfinder支持SFPE和Steering 2种运动模拟方式：SFPE模式下，疏散行人允许相互渗透，不会试图避开对方，行人之间不会相互影响，但是会加强门的流动限制，且运动速度由空间密度决定；Steering模式下，门不会限制行人流动，且逆转向矢量方向限定5个。一定阈值内，SFPE和Steering 2种模式下行人均选择最近距离疏散出口逃生。

本文基于建筑物CAD平面图，结合实地测量数据，构建体育馆Pathfinder疏散仿真模型。多出口体育场馆初始疏散场景下，所有行人动作行为“behavior”默认为“Goto Any Exit”，若只通过某一指定出口疏散，将“Exit”中出口选择由“Any”更换为“Choose”，从而达到疏散分区目的。

1.2 实例模型

体育馆主馆建筑面积18 000 m2，分上下2层，观众席5 485个。本文主要以2层看台为研究对象，看台坐席4 043个，有效面积3 044 m2，共设12个安全出口。将各疏散出口按顺时针依次编号，体育馆2层看台如图1所示，对应安全出口宽度见表1。

图1 体育馆2层看台结构示意Fig.1 Schematic diagram for second floor stand structure of stadium

表1 体育馆2层看台安全出口宽度Table 1 Widths of safety exits on second floor stand of stadium m

经调研统计，得到各行人类别相关参数见表2[14]。参数设置取平均值，行人肩宽0.40 m，行走速度1.20 m/s，疏散时长179.2 s。通过现场观测开学典礼疏散情景，在行人无恐慌心理条件下，计量从疏散开始至结束疏散时长192.0 s，与模型模拟疏散时长相近。体育馆Pathfinder疏散仿真模型如图2所示。

表2 各行人类别相关参数Table 2 Related parameters of each pedestrian category

图2 体育馆Pathfinder疏散仿真模型Fig.2 Pathfinder evacuation simulation model of stadium

2 大型体育馆分区疏散优化策略

2.1 分区疏散定义

对体育馆行人进行疏散分区时，需根据馆内行人所处位置及疏散出口个数与宽度、座椅与通道布局形式等特征，遵循行人至疏散出口时间尽可能小原则，将选择相同出口行人划分为同一区域。

大型公共场所行人疏散管理，可通过设置疏散指示灯、引导行人和疏散分区3种方式实现。设置疏散指示灯与引导行人需具备硬件与行人设施，且很难实现对每个人的具体引导。

2.2 优化策略

本文以某大跨度屋盖结构体育场馆为研究对象，场馆屋盖部分为圆形，中间为矩形比赛场地。比赛场地南北看台区有23层，观众席2 935个，疏散出口8 个，东西看台区有10层，观众席1 108个，疏散出口4 个，疏散过程易出现出口利用率不均匀现象。场馆疏散时间以实际疏散过程中最后1个疏散出口最后1名行人疏散结束时用时为准。理论上，多出口建筑所有出口在同一时间点完成疏散，视为时间理想最短化。因此，本文通过将利用率较高出口人流量向相邻利用率较低出口引流的方式进行策略优化，以均衡各出口疏散时间，实现各出口疏散时间一致。

疏散初始阶段，行人首先选择距离最近出口，按照疏散指示标志或熟悉路线移动。行人均匀分布于坐席区,大部分观众对疏散出口不熟悉，疏散时会通过坐席区间楼梯通道汇流至2层平台环形走廊区，然后选择距离最近安全疏散出口。Pathfinder初始模拟状态，因场馆各出口间距较大，可满足行人选择最近疏散出口逃生需求。计算每个行人至各出口距离，将路径最短出口设置为行人选择初始值，如式(1)所示：

(1)

根据行人出口选择，计算平均疏散时间，即理想疏散时间最优值；从1号出口开始，将平均疏散时间内未完成疏散行人向相邻出口引流，顺时针依次进行；若i号出口较i+1号出口较晚完成疏散，引流过程如式(2)所示：

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：STi表示i号出口初始疏散时间。

从1号出口与2号出口间引流开始至12号出口与1号出口引流结束，作为1次模拟迭代，统计每次模拟迭代结果，计算所有出口最后疏散时间标准差，直至标准差不发生明显变化视为优化结束。

2.3 优化方案

统计每个行人相对12个出口最短距离，根据式(1)得到每个行人选择出口编号，对体育馆进行初始疏散分区，并与Pathfinder模拟行人出口选择对比，结果基本一致，体育场馆初始行人出口选择如图3所示。

图3 体育场馆初始行人出口选择Fig.3 Selection of initial pedestrian exits in stadium

在未分区优化时，各出口疏散情况见表3。由表3可知，各出口在疏散开始5.3～7.3 s内相继开始疏散，出口5最早完成疏散，时间为92.4 s，最后1个行人通过出口9并到达安全区域即完成完全疏散，时间为179.2 s。出口9与出口5最后使用时间相差86.8 s，该时间段内出口9还在使用，但出口5处于闲置状态；部分出口流率较慢，拥堵较流率较快出口更严重。通过计算，所有出口最后使用时间标准差为32.42 s，各出口使用情况极度不均衡。优化前各出口疏散时间如图4所示。由图4可知，出口2、3、8、9处于折线图波峰附近位置，出口5、6、11、12处于折线图波谷附近位置，疏散时间远低于平均疏散时间，仍有较大剩余疏散价值可以利用，存在优化空间。

图4 优化前各出口疏散时间Fig.4 Evacuation time of each exit before optimization

表3 各出口疏散情况Table 3 Evacuation situation of each exit

根据行人疏散分区优化思路，经过8次模拟迭代，得到所有出口最后疏散时间标准差2.99 s，模拟迭代标准差不再发生明显变化。

体育馆行人出口选择如图5所示。由图5可知，阴影部分为分区前后区域变化，对比图5与图3可知，出口5、6、11、12疏散区域明显扩大，出口得到充分利用；出口4疏散区域向出口5划分同时，选择出口3的部分行人改为选择出口4。优化后各出口疏散情况见表4。由表4可知，场馆完全疏散时间为160.3 s，最早与最晚完成疏散出口疏散时间差为8.9 s，各疏散出口疏散能力得到提升。

图5 体育馆行人出口选择Fig.5 Selection of pedestrian exits in stadium

表4 优化后各出口疏散情况Table 4 Usage situation of each exit

3 大型体育馆分区疏散模拟分析

3.1 优化前后疏散时间对比

优化前疏散时间179.2 s，各出口疏散时间标准差32.42 s；优化后疏散时间160.3 s，优化效率10.55%，各出口疏散时间标准差2.99 s，优化效率90.78%。

优化前后各出口疏散时间如图6所示。由图6可知，优化分区后各出口疏散时间接近平均疏散时间，且原处于波峰附近的出口2、3、8、9优化后疏散时长均有一定程度下降，与波谷出口5、6、11、12向平均水平线靠拢。

图6 优化前后各出口疏散时间Fig.6 Evacuation time of each exit before and after optimization

3.2 优化前后疏散行人密度对比

疏散时间69.8 s时，分区优化前后场馆行人密度分布如图7所示。由图7可知，优化前拥堵主要发生在看台区及通往出口1、2、3、4、7、8、9、10下行阶梯，出口5、6、11、12邻近走廊发生小规模拥堵；分区优化后，看台区及阶梯拥堵情况得到缓解，堵塞压力分配至通往出口5、6、11、12走廊部分。疏散时间100.1 s时，分区前后场馆行人速度分布如图8所示。由图8可知，分区优化前，出口5、11、12已完成疏散，且处于闲置状态；6号出口即将完成疏散，其余出口仍处于严重拥堵状态；部分行人无法由看台区向阶梯处移动，近乎停滞状态，行人速度为0～0.12 m/s；分区优化后各出口行人通行流畅，选择出口1、2、3、4、7、8、9、10的行人，大部分已由看台区移动至阶梯处等待疏散。

图7 t=69.8 s时，分区优化前后场馆行人密度分布Fig.7 Distribution of pedestrian density in stadium at t=69.8 s

图8 t=100.1 s时场馆行人速度分布Fig.8 Distribution of pedestrian speed in stadium at t=100.1 s

3.3 优化前后各出口利用差异

为探究优化模型对疏散通道利用是否均衡，本文对体育馆内主要疏散通道使用情况展开进一步研究。优化前后场馆总体疏散通道使用情况如图9所示。由图9可知，南北疏散通道使用时长在100～120 s内，东西疏散通道使用时间一般小于60 s，只有少部分处于80～100 s；分区优化后能够明显看到东西疏散通道部分分担南北通道人流，疏散通行效率得到显著提高。分区优化前后各出口疏散时间雷达图如图10所示。由图10可知，分区优化后，各出口疏散雷达图趋近于圆，疏散时间更加均衡，资源利用效率得到有效提高。

图9 分区优化前后场馆总体疏散通道使用情况Fig.9 Usage situation of overall evacuation channels in stadium

图10 分区优化前后各出口疏散时间雷达图Fig.10 Evacuation time of each exit before and after optimization

4 结论

1)针对大型体育场馆行人疏散问题，以疏散时间最短为最终目标，提出疏散分区优化方法，利用Pathfinder软件构建疏散仿真模型，并将模拟结果与优化前疏散结果进行对比分析。

2)分区优化可有效提升场馆疏散效率，均衡疏散时间，使资源得到有效利用；疏散总时间优化效率为10.55%，各出口疏散时间标准差降幅效率为90.78%。

3)分区优化主要改变行人初始出口选择，避免疏散通道及出口拥挤；充分利用各出口疏散能力，可为大型场所安全疏散管理提供理论支撑。