影响地铁应急疏散行为的乘客空间认知分析

刘 晨，王立晓，孙小慧

(新疆大学 建筑工程学院，新疆 乌鲁木齐 830047)

地铁因其具有客运量大、运行环境特殊等特性，一旦发生突发性事件极易造成大量人员伤亡，因此，地铁应急疏散成为公共安全领域刻不容缓的重要课题[1-2]。根据人员响应避难逃生时间模型可知，应急疏散主要分为乘客对突发事件的感知、响应及疏散行动3个阶段，其中前2个阶段受空间认知影响[3]。乘客的空间认知程度不同，其所选择的逃生方案也不同，对应急疏散时的个人行为决策也会产生重要影响[4-6]。目前，针对地铁站空间认知的量化研究较少，导致地铁应急疏散行为研究中未能引入表达乘客真实空间认知的量化参数，因此，量化分析地铁站乘客的空间认知情况，对于更深入地研究乘客应急疏散行为决策机理、减少应急疏散过程中的人员伤亡具有重要现实意义。

在现有应急疏散研究中，诸多学者通过在影响因素分析时考虑熟悉程度，或在应急疏散仿真模型中引入简单熟悉度参数，分析人员空间认知情况对应急疏散行为的影响。在影响因素分析方面：李逊等[7]指出可通过是否熟悉安全疏散路线、是否清楚车站空间布局等问题定性描述乘客的熟悉程度；李强等[8]以是否确切知道出口的方向和位置来定性描述疏散人员的熟悉程度；罗凌燕等[9]通过被试者自评打分(1～5分，其中1分表示熟悉程度最低，5分表示熟悉程度最高)简单描述疏散人员的熟悉程度。应急疏散仿真方面：李阳等[10]在传统的地场模型中引入环境熟悉度参数λ∈[0,1]，假设疏散过程中λ随行人距出口距离的减小而线性增加；宋英华等[11]在行人疏散元胞自动机模型中引入环境熟悉度参数σ，将σ分别取值0.2、0.4、0.6、0.8表示不同环境熟悉度的人群。由此可见，已有研究大都只采用问题的定性描述，或通过自评打分、设置环境熟悉度参数简单地定量化描述疏散人员的环境熟悉程度，并未量化反映人员真实的空间认知情况。

空间认知是人们获取空间信息、理解空间关系的复杂心理过程[12]，为更真实地反映乘客对地铁站的空间认知情况，文中以上海世纪大道地铁站为例，进行空间认知量化分析。

1 研究方法

认知地图(cognitive map)作为目前常用的空间认知外化方法之一，最早由托尔曼在白鼠学习迷宫的实验中提出[13]，后被林奇用于城市规划研究中[14]，通常呈现为图画和文字形式，具有与地图学地图(cartographic map)相类似的性质[15-17]，然而两者之间又存在偏差，表现在要素的认知频次和认知扭曲两方面。通过对认知地图中各要素的认知频次统计和认知扭曲分析，度量认知地图与地图学地图的偏差，可以有效量化空间认知情况。

目前常用的认知地图扭曲分析方法有二维回归法(bidimensional regression)和标准差椭圆法(standard deviational ellipse)。二维回归法是通过计算空间要素的估计位置坐标与真实位置坐标之间的回归关系，定量化描述认知地图与地图学地图之间的整体差异[18]；标准差椭圆法是通过绘制认知地图中各空间要素的标准差椭圆，定量化描述认知地图与地图学地图之间的局部差异[19]。标准差椭圆法的度量指标主要有标准距离差、椭圆面积、长短轴夹角及离心率[20-21]4种：标准距离差计算各要素认知位置与其实际位置的平均偏离距离；椭圆面积计算各要素认知位置分布的离散程度，数值越小表示各点的分布位置越接近被试者对该点的认知位置，离散程度也越低；长短轴夹角计算方向的偏差强度；离心率是标准差椭圆的短轴长度与长轴长度的比值，数值大小位于0～1之间，其值越小表明方向性越强、越接近于1，椭圆形状也越近似于正圆。考虑标准距离差和椭圆面积均用于反映认知地图中各要素认知位置分布的离散程度，长短轴夹角和离心率均用于反映认知地图中各要素认知位置分布的主导方向，因此，文中主要从要素认知位置的离散程度和认知位置分布的方向性两方面进行要素认知扭曲分析。同时，结合要素认知频次分析结果，量化乘客的空间认知情况。

2 数据收集与处理

通过认知地图调查获取空间认知数据，选择上海世纪大道地铁站为调查地点。世纪大道站是换乘站，空间体量大且布局近似对称，有利于区分乘客的认知差异，同时站内客流量大，随机抽样覆盖的样本较全面。考虑地铁站相较于城市的空间区域较小，所以在设计问卷时，对林奇提出的意象要素(节点、地标、区域、路径、边界)理论[22]进行修正，得到该站所包含的主要空间要素为：4个出入口(exit)，依次命名为E1-E4；2个服务台(reception desk)，依次命名为R1-R2；12个扶楼梯(stairway)，依次命名为S1-S12；12个闸机(turnstile)，依次命名为T1-T12；2个洗手间(washroom)，依次命名为W1-W2。具体如图1所示。此外，为减少被调查者的绘图能力影响，充分把握其对空间要素的认知位置分布情况，本调查采用空间要素图示法[23]，被试者仅需在已提供边界及内部建筑结构分布图中绘制出已经知道的空间要素位置。考虑认知地图调查较为费时，为提高被试者的配合性和调查数据的有效性，选择在乘客心情较为轻松的“十一”国庆节假日期间，委托专业调查公司进行实地调查。通过对站内乘客进行随机抽样调查，获取具有代表性的样本数据。调查过程中严格把控时间，避免小于正常答题时间，且不得催促或引导被试者填写问卷，确保被试者认真答题。问卷完成后立即回收。

图1 世纪大道地铁站空间要素分布

为判别问卷的有效性，对回收的问卷进行筛选，将绘制清晰、标注明确的作为有效问卷，共计110份，并根据被试者属性进行描述性统计分析，如表1所示。

由表1可知，被试者中男性占比为42.7%，女性占比为57.3%，因该站邻近世纪汇广场和浦东世纪大都会，通常该类商场购物娱乐群体中女性比例较大，故该抽样调查结果符合现实情况。被试者年龄主要集中在18～35岁，其次为36～60岁，共占76.4%，二者作为出行的主要人群，具有较强的代表性。教育水平为本科及以上的人数占样本总数的60%，表明被试者教育水平普遍较高。家庭年收入8万以上的人数占比93.6%，符合上海市居民收入水平。被试者到该站的频率主要集中在2～3次/周和4～5次/周，两者占比均为34.5%，其次为几乎每天来，占比为19.2%，第1次来和来过1～2次占比较少。总体看，调查覆盖了不同到站频率人群，同时，调查中涉及的职业也较为全面，因此，该调查样本具有一定的代表性。

表1 样本属性分布统计

进行空间认知量化分析。首先，需合理选取有效控制点进行缩放，运用ArcGIS软件的空间校正(spatial adjustment)工具将每份认知地图中所有要素在地图学地图中进行投影变换，实现认知地图的地理信息配准及与地图学地图的有效叠加[24]。其次，进行要素认知频次分析，通过统计叠加后认知地图中各要素的绘制数量，量化分析各要素的认知频次差异。再次，进行要素认知扭曲分析，通过运用ArcGIS软件的空间分析工具，绘制叠加后认知地图中各要素的1倍标准差椭圆，计算各项度量指标，并进行地图学地图上的可视化处理，量化分析各要素的认知位置离散程度和认知位置分布方向。最后，根据要素认知频次分析和要素扭曲分析结果，从认知频次差异、认知位置离散程度和认知位置分布方向3个方面量化乘客对地铁站的空间认知情况。

3 研究结果

3.1 要素认知频次分析

为分析乘客对各要素的认知频次差异，分别统计叠加后认知地图中各要素的绘制数量，得到要素认知频次，结果如图2所示，图中横轴表示要素名称，纵轴表示认知频次。4个出入口的认知频次相差不大，均大于100次；12个闸机中除T5和T6的认知频次大于100次以外，其他均位于95～100次；12个扶楼梯的认知频次偏差较大，整体位于65～95次；2个服务台的认知频次分别为79次、84次；2个卫生间的认知频次分别为65次、64次。

图2 各空间要素认知频次

为进一步分析乘客对各类要素的认知频次差异，分别计算出入口、服务台、闸机、扶楼梯、洗手间5类要素的认知频次均值，结果如表2所示。4个出入口的认知频次均值为103次，12个闸机的认知频次均值为99次，两者最高；12个扶楼梯的认知频次均值为83次、2个服务台的认知频次均值为82次，两者次之；2个洗手间认知频次均值为64.5次，最低。

表2 各类要素认知频次均值统计

通过对各要素认知频次和各要素认知频次均值的结果比较可知，乘客对所有出入口、闸机的认知频次普遍较高，原因在于两者均为乘车必须经过的要素；对所有洗手间的认知频次普遍较低，原因在于洗手间主要为乘客提供服务，并非是行人乘车必须经过的要素。扶楼梯和服务台的认知频次均值虽较为接近，但各个扶楼梯的认知频次差异较大，表现为：S1的认知频次高于S2的认知频次；S3的认知频次高于S4的认知频次；S5的认知频次高于S6的认知频次；S8的认知频次高于S7的认知频次；S10的认知频次高于S9的认知频次；S12的认知频次高于S11的认知频次。原因在于编号分别为S1、S3、S5、S8、S10、S12的扶楼梯邻近闸机，乘客在通过闸机后更倾向于使用邻近的扶楼梯前往站台层。

3.2 要素认知扭曲分析

要素认知扭曲是指要素在认知地图中的位置与实际地图中的位置存在偏差，该偏差可量化分析乘客对该站空间要素的位置认知情况，具体表现在认知位置分布的离散程度和方向性两方面。通过ArcGIS软件绘制各要素的标准差椭圆，计算得到椭圆中心坐标、椭圆面积、离心率等各项指标，结果如表3所示。进行地图学地图上的可视化处理，结果如图3所示。

图3 各空间要素标准差椭圆

表3 各空间要素标准差椭圆参数

由乘客对各要素的认知扭曲分析结果可得到以下结果。

1)乘客对乘车非必须经过要素的认知位置离散程度较高，对乘车必须经过要素的认知位置离散程度较低。根据表3的椭圆面积指标可知：洗手间E1(4 671.52)和E2(5 609.91)较大；出入口(均<500)和闸机(除闸机T7外均<505)较小；扶楼梯整体一般，但S1的椭圆面积小于S2的椭圆面积、S3的椭圆面积小于S4的椭圆面积、S5的椭圆面积小于S6的椭圆面积、S8的椭圆面积小于S7的椭圆面积、S10的椭圆面积小于S9的椭圆面积、S12的椭圆面积小于S11的椭圆面积。由此可知：被试者对洗手间认知位置的离散程度较大，对出入口和闸机认知位置的离散程度较小；而扶楼梯中乘客对S1的认知位置离散程度低于S2的认知位置离散程度，对S3的认知位置离散程度低于S4的认知位置离散程度，对S5的认知位置离散程度低于S6的认知位置离散程度，对S8的认知位置离散程度低于S7的认知位置离散程度，对S10的认知位置离散程度低于S9的认知位置离散程度，对S12的认知位置离散程度低于S11的认知位置离散程度。原因在于乘客对洗手间的需求程度较低，且洗手间仅设置在6号线站台向北尽头处，存在乘客在认知地图调查中将其绘制于6号线站台向南尽头处的可能。

2)乘客对要素的认知位置分布方向基本与其空间定位基准线方向保持一致。空间定位基准线指乘客确定空间某要素位置时所依据的线，主要表现为道路(图1中本站洗手间的空间定位基准线为6号线站台)。根据表3中的离心率指标可知，洗手间W1(0.11)、W2(0.10)的离心率值较小，均接近0，表明两者的认知位置分布具有明显的方向性。结合图3可知，两者的分布近似于东北-西南方向，基本与其空间定位基准线方向一致。

4 结 语

本研究以上海世纪大道地铁站为例，基于认知地图调查数据，运用描述性统计和标准差椭圆法进行要素认知频次分析和要素认知扭曲分析，通过分析乘客对要素的认知频次差异、认知位置离散程度和认知位置分布方向，量化乘客对地铁站的空间认知情况。结果表明：对于乘车必须经过的出入口、闸机，乘客的认知频次较高、且认知位置离散程度较低；对于乘车非必须经过的洗手间，乘客的认知频次较低、且认知位置离散程度较高；相较于其他扶楼梯，乘客对邻近闸机扶楼梯的认知频次更高、且认知位置离散程度更低；乘客对要素的认知扭曲方向与其空间定位基准线的走向基本一致。

研究结果不仅可为地铁站空间布局合理化设计提供理论参考，同时，可为空间认知量化参数引入应急疏散模型奠定基础。后续研究可考虑通过引入地铁空间认知量化参数的应急疏散模型，进一步分析乘客的疏散行为决策机理。