面向疫情防控的地铁站客流疏散仿真研究

2022-03-23康元磊蒋海龙

智能建筑与智慧城市 2022年3期

康元磊，蒋海龙

（1.中车青岛四方机车车辆股份有限公司；2.青岛理工大学机械与汽车工程学院）

1 引言

城市轨道交通作为一种重要的交通运输工具，在为行人日常出行提供生活便利的同时，也为新冠疫情的安全防控埋下了隐患，尤其是在地铁站内闸机、楼/扶梯等人群极易高度集中的区域。一旦有感染者进入地铁站内，将会产生灾难性的病毒传播链。从疫情防控的角度对地铁站内客流的疏散管理进行分析与研究，不仅可以为疫情防控工作提供一定的理论基础，而且也为行人规避风险提供了一种科学策略，具有重要的现实意义。

地铁站具有复杂的空间结构，地下多层的空间布局使得行人上下通行变得频繁。地铁站内进行真人可控实验的条件变得愈发苛刻，而人群动力学模型的出现为地铁站内客流运动模拟提供了便利。采用微观社会力模型[1-4]作为行人运动的底层模拟方法，可将行人运动时的心理作用、周围行人和环境的作用考虑进来，可较为准确地描述出行人个体的运动规律。本文通过仿真实验从疫情防控的角度对行人疏散问题展开讨论，并给出相关客流管控建议。

2 社会力模型介绍

式（1）中：mi为行人i的质量，vi(t)是行人在时刻t 的实际行走速度。f0i由式(2)所示，fij由式(3)表示，fiW由式(4)表示。

式（3）中，Ai=2000 N，Bi=0.08 m。dij表示两位行人重心间的距离。，ri、rj分别代表行人i和j的身体半径。= (ri-rj)dij，ri为行人i所在的位置，rj为行人j所在的位置。=(vj-。kn=1.2×105kg⋅s-2，kt=2.4×105kg⋅m-1⋅s-1，g(x)=

式（4）中，diw是行人和障碍物之间的距离。

3 仿真场景设置

选取青岛某地铁站为仿真场景，此地铁站是一座典型的岛式车站，车站附近有众多大型购物商场，客流量充足。

为了使仿真结果更加真实，实验设置更加合理，本文对地铁站内的行人属性进行了大量的实地调研，并参阅文献[5]，确定了仿真过程中行人的具体参数。根据地铁站的结构布局对仿真实验中的行人数量、行人属性等参数进行了设置（见表1）。

表1 疏散客流管理中仿真实验参数设置

为了对行人疏散时的具体特征进行更详细地分析，本文将行人的疏散路径分为5个路段（见图1）。

图1 行人路径分段示意图

4 结果分析

图2 给出了行人在疏散过程中的速度分布情况。从图2 可以看出4 种初始密度下行人的速度分布主要集中在F 速度服务水平，这说明大部分行人的逃生速度相对较小。在100s～150s 左右，处于E、F速度服务水平的行人比例会出现明显的增加，这是因为楼梯的通行能力是固定的，即单位时间内疏散的行人数量是有限的，而此时行人在站台楼/扶梯口处产生了拥堵，滞留行人随着时间的累加越来越多，行人会陷入低速状态。此外，随着初始行人密度的增加，处于A速度服务水平的行人比例逐渐降低，即行人在疏散过程中的整体逃生速度将会降低，进而可能增加行人在疏散过程中的接触时间，加大了行人在疏散过程中感染病毒的风险。

图2 处于不同速度服务水平下的行人数量随疏散时间的变化图

图3展示了不同疏散场景下地铁站内单位区域的行人聚集情况。从图3中可以看出场景B1下行人会在楼/扶梯口和闸机处产生严重聚集的现象，场景B2下闸机和楼/扶梯口的红色区域要大于场景B1 下的，但在其他路径上并未产生严重聚集现象。而场景B3、场景B4下的行人聚集现象更为严重，行人不仅会在楼/扶梯、闸机处高度聚集，在其他的疏散路径上也会产生严重拥堵。这表明随着站台初始行人密度的增加，疏散过程中站内某些关键位置处的行人聚集现象也会增加，这将给地铁站的疫情防控带来严峻挑战。