基于应急避险行为模拟的城市公园边界空间优化——以济南市泉城公园为例

李端杰 王梦晗 王洁宁

作为城市防灾系统的重要组成部分，城市公园除具备景观、游憩、生态及文化功能外，在城市防灾救灾过程中还发挥了突出的防灾避险功能。然而在城市人口高密度聚集的情况下，灾害来临时，情况复杂，人员恐慌，易出现严重的拥挤、踩踏等现象，不仅无法成功进行避险疏散，还有可能引发二次伤害，造成重大损失。因此，将避险人员在规定时间内疏散至安全区域，是规划设计及管理人员面临的一大挑战。

目前，对于城市突发公共事件的应急疏散研究多集中于管理领域及科学技术层面，对于突发事件状况下建筑物内部的人员疏散研究取得了大量成果[1-3]，城市绿地应急防灾避险功能的相关研究多集中于防灾绿地的体系构建、规划指标与安全评价等方面[4-9]，对城市防灾避险绿地可达性也有了一定研究，基于地理信息系统（GIS）的方法成为灾时城市公园绿地可达性评估的主要研究手段。屠梦慈等[10]利用空间句法专用分析软件Depthmap对苏州桐泾公园防灾避难空间视线及通行可达性差异进行量化研究，并对其防灾避难空间布局提出建议；林丽丽等[11]借助ArcGIS空间分析工具，对灾时3、5、10 min内避灾绿地的服务能力和承载力2个方面进行量化，探讨福州市鼓楼区绿地的避灾服务范围、服务人口数量以及街道避灾服务的空间差异。但是，在灾时绿地可达性视角下，城市绿地应急防灾避险功能的相关研究中缺少对于城市公园绿地边界空间应急疏散的研究，因而对突发灾害下城市公园绿地周边人群有效疏散的指导非常有限。

本研究根据行为科学方法，对公园绿地周边人群避险行为进行仿真模拟，分析人群在疏散场景下对场所及路径的选择特征，提出防灾公园外部边界空间优化策略，为城市公园绿地空间布局、道路网络规划等提供参考。

1 公园避险行为特征

1.1 灾时人员的心理与行为

研究发现，人在大多数情况下都有聚集的倾向，人与人之间的各种心理活动通常相互制约、相互影响。在正常情况下，多数人会因其受教育程度及内心道德约束主动进行有序排队，同时会出现相向人流分层、交叉人流成带、流动人群成簇等现象。但处于拥挤状况下，人员的心理互相影响，则会出现盲从、情绪传染、责任感缺失等情况。

灾时人的行为因其恐慌心理而具有难以预测的特点。陈长坤等[12]发现人群在疏散过程中尤其是在资源匮乏的情况下，恐慌是其主要的心理状态；人群的恐慌状态会在很大程度上影响个体行为，使人群在灾时的运动轨迹具有较大的随机性。王莉[13]论述了人在恐慌状态下的个体行为和群体行为，认为个体在处于恐慌状态下更容易处于“非适应性行为”状态，正常状态人群中的文明行为被打乱而引发灾难事故，如群体在恐慌状态下易引起人流量波动、出入口堵塞或被忽视等情形。

1.2 应急避险行为特点

1）疏散反应延迟。研究发现突发事件情况下部分人的避险行为表现为原地不动或在出口滞留[14]。张培红等[15]采用自适应性神经网络和数据样本训练检测机制，对人员开始疏散行为前的决策行为构建了预测模型，总结出人员在建筑物外选择避难场所进行疏散这一过程的时间分布规律：约55%的人员需经过10～20 min的反应时间才开始疏散行为，仅有25%的人在灾害发生后马上开始疏散行为。

2）选择就近避险。研究发现超过90%的人实际选择的避难路线长度均小于500 m，即大部分人在紧急避险情况下会选择离自己所处位置较近的地点避难[14]。

3）选择熟悉场所。突发事件情境下，人们对场所的基本情况越熟悉，就能够有更多的活动机会，并对这些场所具有更强的信任感，因而在紧急情况下人们趋向于选择熟悉的地点进行避险[16]。

4）选择从众避险。当避险人员缺乏对周边避难场所的了解时，大多会表现出从众避险行为，即跟随其他多数避险人员进行场所选择和避险行动[8]。

1.3 应急避险行为影响因素

1）疏散人员。人作为应急疏散的主体直接影响着疏散的效率。灾时个体的行为及心理受到多方面影响，如年龄、初始位置、状态、经验、反应能力等[17]。此外，主体行为还会受到他人及环境的影响，例如，处于恐慌状态下的个体判断能力减弱而导致从众行为等[18]。

2）疏散环境。建筑物内部及外部环境是影响疏散避险效率的主要因素（本研究对建筑物内部环境暂不予讨论）。建筑物外部环境主要指道路交通及其防护、水体等。当避险人员的位置与避险场所间有水体、防护栏或是一定宽度的道路，同时周边有其他避难场所时，会导致避险人员改变对避险场所的选择[19]。

3）疏散策略。科学合理的疏散策略对于突发事件而言至关重要。城市公园绿地在规划阶段，对于周边服务范围的界定应考虑居民和游客对防灾避险的规模需求，同时在建筑与场地之间、道路等处增加提示和信息引导类设施。城市公园绿地投入使用后，应在平时进行应急演练，对周边居民进行应急避险教育，注重对场地管理人员及指挥救援人员的知识普及，制定相应的突发事件应急管理预案等，这些均是提高人员疏散效率的重要策略。

2 研究设计与数据获取

2.1 MassMotion模拟平台

当前常用的疏散模拟软件有STEPS、Building EXODUS、Pathfinder、MassMotion、Simulex等[20]。其中，MassMotion是一个行人微模拟平台，目前已经可以利用MassMotion对机场、火车站、地铁站等大型交通设施以及商场等公共场所中的各类行人进行较高精度的仿真模拟[21-22]。

MassMotion平台模拟的人员运动分为人员决策过程和人员移动过程。在模型中为人员指定出入口后，人员会对起点和目的地之间的距离、拥堵情况和地形加以分析并进行决策；然后，根据其对环境的熟悉程度，结合当前的动态变化环境，考虑替代路线；最终，人员将沿着“最低成本”路线[23-24]到达特定的出入口。其工作原理可用式（1）表示：

式中：Cost=沿路线的总行程事件（单位：s）；WD=“距离”权重（人员属性，具体数值根据人员状态进行调整），D=距离；DG=从人员位置到最终目标的距离（单位：m），G=终点；V=人员所需速度（单位：m/s）；Wq=“队列”权重，q=队列；Q=到达连接入口之前队列中的预期时间（单位：s）；WL=“几何组件遍历”权重；L=几何组件类型成本（单位：s）。

人员移动反射过程是基于人员基本的移动和对环境的响应，避险人员能够利用社会力模型①以适应物理环境内的动态变化，如人员在环境中进行导航，躲避障碍物或其他人员，从而导致人员避险疏散行为的变化[25]。MassMotion中采用的数据和基础理论是基于人员移动过程中观察到的一般人类行为的数据和理论[26]。人员移动的速度根据对不同性别、年龄、体征等个体特征人群速度的调查而生成，默认水平疏散行走速度在0.65～2.05 m/s间均匀分布。疏散过程中避险人员在物理环境中移动，物理环境包括空间环境、人员所在的场地、其他邻近的人员情况。

MassMotion模拟平台中的疏散人员具有疏散反应延迟、选择就近避险、选择熟悉场所、从众避险等特点，同时疏散过程中的人群会受到疏散人员及疏散环境的影响。因此，MsaaMotion模拟平台在疏散人员属性设置方面更加符合上述灾时人的应急避险行为特点。将MassMotion模拟平台应用于城市公园绿地疏散模拟，能够基于灾时人员心理与行为对城市公园疏散情况有较为真实的反映、分析与预测。

2.2 研究设计

以济南市泉城公园为例，设计本次模拟的研究技术路线（图1）。通过天地图、谷歌地图、实地调研等进行早期数据收集，获取公园周边建筑性质、交通流线、行人路线、周边入住率等数据。通过所收集数据推演灾时场地情景，建立泉城公园三维模型并导入MassMotion模拟平台。验证模拟结果与现状吻合后就可进行定量模拟：首先，根据前期数据获取结果设定避险人员数量及特性；其次，测试现状场地在紧急情况下的避险疏散表现是否满足周边避险疏散需求；最后，根据空间密度及场所人流量变化率，研究泉城公园的应急避险功能在边界可达方面存在的问题及原因，并在此基础上进行交通及空间结构改善，即在其他条件不变情况下重复先前的仿真模拟，根据可视化结果判定场地优化是否有效，以此提出更具科学性的解决对策。

1 泉城公园疏散仿真模拟技术路线[27]Simulated technical route of evacuation in Quancheng Park[27]

2.3 数据获取

2.3.1 泉城公园概况

《济南市城市绿地系统规划（2010—2020年）》将泉城公园定位为主城区内最大的应急避险公园（图2），公园总占地面积46.7 hm2，其中用以应急避险的有效面积约为30.3 hm2。济南市泉城公园作为主城区的中短期避险绿地，除具备紧急疏散功能外，灾后还将为该片区避难人员提供1～30 d的生活保障和集中救援服务，因此对于紧急状况下公园周边场所避险人员的近距离疏散具有足够的承载能力。

2 泉城公园防灾避险平面图Master plan of disaster prevention and avoidance of Quancheng Park

2.3.2 泉城公园周边疏散人口调研

泉城公园北临经十路、南临马鞍山路、东临舜耕路、西临玉函路和顺河高架路等城市主干道。公园周边的济南市全民健身中心、山东省体育中心、山东省医学科学院及山东大学千佛山校区内都具备空旷可供紧急避险的体育场，周边住区为多层居民楼（图3）。

3 泉城公园边界与周边环境分析图Analysis diagram of the boundary and surrounding environment of Quancheng Park

以泉城公园为中心15 min步行距离范围内的城市空间为数据调查范围，根据公园周边交通条件以及其他避难场所的影响，将泉城公园周边居住用地、公共管理与公共服务设施用地、商业服务业设施用地中的人员定为本次模拟主体（表1）。对居住用地内的人员数量，通过居委会收集入住率信息获得；通过电话寻访，官方网站查询，实地调研及大众点评APP、百度地图等数据统计，获取公共管理与公共服务设施用地和商业服务业设施用地内的人员数量。

表1 泉城公园周边疏散模拟人口数量表Tab. 1 Simulated evacuation population scale around Quancheng Park

3 仿真疏散模拟

3.1 现状场地疏散模拟及结果分析

在SketchUp中建模，导入MassMotion进行模型参数调整，默认疏散人群中不同人员的速度呈正态分布，设置场景、建立疏散活动，观察泉城公园在现状及场景改变情况下突发灾害时空间拥挤程度变化及人流量变化率，导出场地的人员平均密度（图4）及流量计数。模拟结果显示，突发事件下泉城公园北侧经十路段、东北侧经十路与舜耕路交叉口、西侧山东电力中心医院及南侧新南门附近出现明显拥堵状况，公园入口附近基本不存在拥堵情况。

4 疏散模式人员平均密度Average density of people in the evacuation mode

泉城公园内部避难场所的模拟结果显示（图5），公园新南门、东门北侧次入口、西南门、东南门利用率较高，灾害发生后4～9 min人流量达到峰值，但公园北侧次入口人流量极低，灾时无法发挥其防灾避险功能。根据公园外部疏散场地人流量计数变化（图5）发现，现状场地疏散情况下15 min内约600人无法完成疏散，未能完成疏散的人员全部来自泉城公园北侧青年西路及文化西路社区，各场地除舜耕路教育机构外，避险人员均在2 min内离开所在场地。

5 公园内部及外部疏散场地人流量计数People flow count inside and outside the evacuation site of the park

通过MassMotion模拟平台模拟的仿真动画可发现，主要拥堵场景发生在公园北门经十路段、公园北侧次入口、新南门、玉函路东侧人行路。公园北门经十路段因避险人员仅能从1座人行天桥向公园北门进行转移，导致天桥附近严重拥堵；公园北侧次入口在疏散人员进入内部承接广场后，还须向公园主入口移动才能最终完成疏散行动，次入口场地与主疏散广场间因道路狭窄而产生拥堵；新南门前因存在分车道导致疏散人群绕行，道路被分割、宽度变窄，疏散时间增加造成堵塞；西侧山东电力中心医院因院前道路与部分场地的疏散路径重合，导致玉函路东侧人行路拥堵情况严重。

公园东门的疏散路径表现为横穿道路到达或从东侧各次入口进入公园后向东门进行移动。东门疏散场地及各次入口广场面积都相对较小，与之连接的道路也较为狭窄，同时还存在承接广场与公园内部无法连通的问题。东南门与东门接收的避险人群基本重合，且内部广场面积较大，现状模拟显示能够较好地安置避难人员。

3.2 优化场地疏散模拟及结果分析

针对以上分析，在MassMotion模拟平台中对模型进行了以下优化修正。

1）增强经十路两侧场地的连通性。公园外部北侧堵塞点主要为西北侧天桥处，其优化策略为在现有人行天桥东侧与泉城公园北门之间增设人行天桥并进行参数调整（图6）。经多次实验后发现，天桥下坡从宽3 m、坡长7 m调整至宽4 m、坡长10 m，便可解决拥堵问题，能够使所有疏散人员在规定时间内全部成功避险；公园北门利用率明显增强，在疏散活动开始7 min时达到人流峰值，并且疏散人员在12 min时全部完成避险（图7）。

6 周边交通改进后疏散模式人员平均密度The average density of people in the evacuation mode after the improvement of the surrounding traffic

7 周边交通改进后公园内部及外部场地人流量计数People flow count inside and outside the park after the improvement of the surrounding traffic

2）将各次入口与主园路连通。将公园内各次入口与主入口相连以增加人们对避险场地的选择，在其他条件不变的情况下进行疏散模拟，导出人员平均密度（图8）。经模拟发现，当次入口与主园路开放连通后，可对公园外部北侧避险人群进行分流，人员拥挤程度有所减弱。优化后山东省电视大厦及其附属宿舍内部人员、省经信委宿舍人员的避险场地变化为公园北侧次入口及东门北侧次入口，次入口利用率明显提升。优化后公园内部及外部场地人流量计数如图9所示。

8 优化后疏散模式人员平均密度The average density of people in the evacuation mode after optimization

9 优化后公园内部及外部场地人流量计数People flow count inside and outside the park after optimization

3）公园西侧拥挤路段附近增设小型入口。为解决玉函路东侧人行路拥挤问题，在泉城公园西北侧增加一个次入口并配套小型集散广场（图10），新增次入口在疏散中共承接疏散人员约100人，可有效分流山东电力中心医院前拥挤的人流（图11）。

10 增设入口后疏散模式人员平均密度The average density of people in the evacuation mode after adding entrances

4）减少马鞍山路段分车带。依据现状拥堵情况，将马鞍山路段新南门前分车带减少，在其他条件不变的情况下进行疏散模拟并导出人员平均密度（图12），此处拥堵状况得以解决，新南门承接疏散人员数量增加（图13）。

12 减少分车带后疏散模式人员平均密度The average density of people in the evacuation mode after reducing carpool belts

13 减少分车带后公园内部及外部场地人流量计数People flow count inside and outside the park after reducing carpool belts

4 应急避险公园边界空间优化策略

4.1 增强公园周边主干道的可穿越性

城市主干道在灾时往往成为城市的应急避险通道，因此应保证主干道的交通通畅，但同时也造成了主干道两侧避险人员的连通障碍。当应急避险公园边界是城市主干道时，首先应考虑在主干道上设置多个上跨或下穿通道，确保在有组织疏散情况下的人员疏散效率及安全性；其次建议将主干道公园边界段的道路分车绿带或交通隔离护栏改为可穿越式，保证在特别紧急的情况下，避灾群众及时发现公园入口，快速到达公园边界。

4.2 营造渗透式入口空间

当应急避险公园边界是次干道或支路时，灾时往往受建筑倒塌等环境影响而中断交通，使避险人员无法快速到达公园边界。此时，应确保公园边界有一定的空间来容纳瞬时聚集的人群。因此，应充分调研周边避险需求，测算边界避险人流量，根据避险人员规模设计渗透式入口空间，增大公园的边界缓冲空间，增强公园的应急避险弹性。公园边界渗透式入口空间应扩大入口宽度和缩小入口间隔，设置引导标识，不设置栏杆、台阶等可能降低安全性及疏散效率的设施。

4.3 强化公园入口到主园路的便捷性

主园路是公园应急避险空间的联系动脉，入口是接受避险人员的窗口，窗口与动脉的便捷联系可提高疏散效率。应急避险公园应明确各入口到达主园路的最短路径，提升联系通道的指向性、可达性和便捷性，便于群众避险时从公园边界空间快速通过公园疏散通道到达避险场地，有效提高公园避险效率[28]。

5 总结

笔者通过对灾时人员应急避险行为的研究，总结灾时避险人员具有疏散反应延迟、选择就近避险、选择熟悉场所、从众避险的特点。选取功能特征相符合的仿真模拟软件MassMotion，以济南市泉城公园为例，构建突发事件下周边群众避险行为模型，对公园外部应急避险行为进行模拟。通过仿真模拟，观察泉城公园应对紧急突发灾害时周边群众避险疏散表现，对疏散状况下公园边界人员密度及人流量计数进行分析，发现泉城公园作为灾时避难场所目的地的现存问题；然后，针对问题对疏散模型进行优化模拟，根据改进后的模拟效果提出应急避险公园边界空间优化策略，即增强公园周边主干道的可穿越性、营造渗透式入口空间、强化公园入口到主园路的便捷性，提升防灾避险公园边界空间的可达性、包容性和应急弹性。本研究重点研究灾时城市公园周边人群向城市公园进行转移避险的过程，未来将对避险人员进入公园的后续疏散需求以及公园的空间布局、管理响应做进一步的研究。

注释(Note)：

① 社会力模型被广泛应用于描述人群的运动，为当前较为主流的疏散模型。该模型对行人自身驱动力、行人之间排斥或吸引力、行人与障碍物之间排斥力的关系进行描述。

致谢(Acknowledgments)：

感谢山东建筑大学风景园林硕士校外合作导师、济南园林集团景观设计有限公司陈朝霞院长提供论文数据支持；感谢重庆交通大学交通运输工程专业研究生蒋远伟进行实验指导。

图表来源(Sources of Figures and Tables)：

图1引自参考文献[27]；图2由泉城公园导游图改绘；图3底图来源于天地图·山东（http://www.sdmap.gov.cn/），由作者改绘；其余图表均由作者绘制。