基于Netlogo的大型客运汽车人员疏散模拟

韩心星， 李舒

(1.清华大学合肥公共安全研究院, 合肥 230601； 2.灾害环境人员安全安徽省重点实验室， 合肥 230601)

公路客运作为一种最常见的交通运输方式，以其快捷、方便的特点，成为客运方式中不可或缺的一部分[1]。大型客运汽车由于载客量大，依然是中长途公路客运中采用的重要交通工具。一旦出现异常情况，例如发生地震导致的建筑倒塌、路面破坏、山体滑坡、桥梁垮塌及车辆交通事故等，客车内的人员疏散就显得尤为重要。采用人员演习来探究疏散规律，会浪费较大的人力、物力和财力，而采用计算机仿真技术去模拟人员的疏散规律，可以使得研究更便捷，成本更低廉，不失为一种行之有效的研究方法[2-3]。

关于人员疏散仿真模拟，中外学者做了大量研究。国外学者Von Neumann[4]提出元胞自动机模型；Helbing等[5]提出社会力模型；Okazaki等[6]提出磁场力模型；Muramatsu等[7]提出格子气模型，通过设置一定的规则去模拟人群的疏散行为。随着计算机技术的进步，伴随出现了Legion、Simulex等多种仿真系统平台[8]。国内学者在该方面研究较晚，在上述理论的基础上做了拓展和创新[2]；陈长坤等[9]基于元胞自动机方法，研究了人群疏散过程中恐慌情绪的影响；魏诗雨等[10]引入惶恐系数和集体关系因素对传统社会力模型进行改进，利用AnyLogic软件对飞机火灾下的旅客疏散进行了一体化仿真；赵锐等[11]利用Pathfinder软件模拟化工企业厂区内人员的应急疏散路径，得到高危区、中危区和低危区的员工疏散时间；张莹等[12]采用NetLogo软件对教室内学生的疏散过程进行研究，探索了不同学生人数、不同出口下的疏散时间。目前关于大型客运汽车内人员疏散的相关研究特别是仿真模拟研究较少，只有部分学者如张硕等[13-14]进行了大型客车乘客疏散特性与制约因素试验研究以及大型客车事故人员逃生决策模型研究。而基于多智能体的仿真工具NetLogo可以在后台通过编程设置主体的属性和运动规则去模拟主体的疏散行为，对于由若干个体构成的较复杂系统的运行机制[15]有着很好的适用性。

因此，现基于NetLogo软件对大型客运汽车的人员疏散场景进行仿真模拟，探究不同载客人数、不同疏散方案下的人员疏散规律。

1 Netlogo软件简介

Netlogo软件[16]是由美国西北大学研发设计的模拟仿真平台，其实体主要包括海龟(Turtles)、瓦片(Patches)、链接(Links)和观察者(Observer)，能够模拟个体之间以及个体与环境之间的交互作用[2,17]。其中海龟是被用户赋予不同属性的自由移动个体，瓦片是海龟按照一定运动规则运动的网格环境，链接一般链接两个主体表示他们之前的逻辑关系或最短距离，观察者能够通过输入指令控制主体行为[2,17]。该软件既继承了Logo语言的基本特征，又弥补了Logo语言只能控制单个个体的缺陷[2,17]，能够有效地对社会和自然中的宏、微观现象进行模拟，特别适合模拟随时间变化的复杂系统。

2 大型客运汽车疏散模型建立

2.1 疏散环境

选取载客38人(含司机)的大型客运汽车作为研究对象进行疏散仿真。首先需要将客运汽车内部疏散环境抽象成由一系列瓦片组成的二维网格。基于我国男、女性的肩宽及胸厚尺寸[18]及客车内部实际情况，将每个网格设置为0.4 m×0.4 m，每位乘客占据一个网格，每个座椅占据一个网格，过道宽度设置为0.4 m，乘客疏散门宽度设置为0.8 m，具体疏散环境如图1所示，其中橙色部分表示座椅，粉红色部分表示出口前的疏散楼梯区域。

2.2 乘客属性及运动规则设置

(1)乘客位置。乘客的位置设置在座椅前方的深蓝色区域，以其所处的网格坐标表示。

(2)乘客疏散规则。乘客疏散皆遵循如下规则：首先从座椅前方移动到座椅旁边的过道区域，然后移动到疏散出口(前门或后门)前的过道区域，最后由疏散口前的疏散楼梯完成疏散。这里将客车内部环境划分为A、B、C三个区域，将A区域乘客定义为后部乘客，B、C区域的乘客定义为前部乘客，如图2所示。假设在实际疏散过程中存在下列几种疏散方案，①方案1：所有乘客皆从前门疏散；②方案2：所有乘客皆从后门疏散；③方案3：A区域和B区域的乘客从后门疏散，C区域的乘客从前门疏散；④方案4：A区域的乘客从后门疏散，B区域和C区域的乘客从前门疏散。

图1 客车内部疏散环境Fig.1 Evacuation environment inside the passenger bus

图2 客车内部疏散环境区域划分Fig.2 Division of evacuation environment areas inside the passenger bus

(3)乘客移动速度。当乘客从座椅起身，移动到中间过道时，其速度较慢，同时考虑网格尺寸大小为0.4 m×0.4 m，将速度设置为0.4 m/s；当乘客从座椅旁边的过道区域向出口前的过道区域移动时，由于行人疏散时的平均速度通常为1～1.2 m/s[18]，但在实际客车疏散过程中，会受到中间过道两侧的乘客影响(两侧乘客有步入中间过道的倾向)，在一定程度上会迟滞疏散速度，同时考虑到网格的尺寸大小，这里将速度设置为0.8 m/s；当从出口前的疏散楼梯疏散时，由于下楼梯的速度较慢，考虑到网格的尺寸大小，将其速度设置为0.4 m/s。另外，在所有的疏散过程中，如果前方的位置有人占据，则在原位置保持不动，待前方乘客离开后再向前移动。

3 模拟结果分析

3.1 不同载客人数下疏散全部人员

按照上述疏散规则进行疏散，当载客人数分别为7、14、21、28、35、38人(本文皆包含司机)时，比较4种疏散方案下的疏散效果。除了司机固定座位外，其他乘客上车后所坐的位置随机分布，这里为减小乘客随机选座的影响，不同载客人数、疏散方案下分别以模拟10 000次的疏散时间的平均值作为该方案下的疏散时间。每种疏散方案下疏散完不同人数所用时间如图3所示。

由图3可知，采用方案1和方案2，其疏散时间要大于方案3和方案4的疏散时间，表明单车门的疏散时间要大于双车门的疏散时间，单车门疏散时风险更大。故客车在突发事件发生时为节省疏散时间，要尽可能保证两扇车门都能正常打开。

图3 不同疏散方案下疏散全部人员的疏散时间Fig.3 Evacuation time for evacuating all personnel under different evacuation schemes

对于单车门疏散，比较方案1(全部从前门疏散)和方案2(全部从后门疏散)可知，方案1的疏散时间多于方案2的疏散时间，且随着乘客数量的增加，相对于方案1，方案2的疏散效果越好。这主要是因为，当所有乘客皆从前门疏散时，位于客车后部的乘客离前门较远，完全疏散需要较长时间。所以单从前门疏散比单从后门疏散，其带来的风险更大。

对于双车门疏散，比较方案3(前部乘客分开疏散)和方案4(前部乘客从前门疏散、后部乘客从后门疏散)可知，方案3的疏散时间皆大于方案4的疏散时间，这主要是因为采用方案3，虽然B区域的乘客离后门较近，但B区域乘客和A区域的乘客皆从后门疏散，会带来很大的疏散压力，由于疏散门宽度有限，后门疏散的乘客需要排队等待疏散，会增加疏散风险。

3.2 不同载客人数下疏散相同人数

上文分析了不同载客人数下疏散全部人员对疏散效果的影响，这是从疏散的整体层面去评估疏散效果，现在分析疏散过程中的疏散规律。当载客人数分别为7、14、21、28、35、38人，分别疏散7、14、21、28、35人时，比较4种疏散方案下的疏散效果。为减小乘客随机选座的影响，仍然以模拟10 000次的疏散时间的平均值作为该方案下的疏散时间。不同载客人数下采用不同疏散方案，疏散相同人数所用时间如图4所示。

图4 不同疏散方案下疏散相同人数的疏散时间Fig.4 Evacuation time for evacuating the same number of people under different evacuation schemes

由图4可知，不同载客数下，疏散相同人数其疏散时间随着载客数的增加而减小，主要是因为载客数较少，乘客随机分布，部分乘客离疏散口较远，疏散起来会耗费较长时间。当载客数越来越多时，邻近疏散口的最先疏散，疏散所需时间越来越少。

由图4可知，对于单车门疏散，无论载客多少人，疏散多少人，方案1(从前门疏散)的疏散时间皆大于方案2(从后门疏散)的时间，主要也是因为全部从前门疏散，位于车辆后部的乘客到前门所用的时间较长，故采用方案2疏散，其疏散风险较小。

由图4(a)和图4(b)可知，当疏散人数不多(例如疏散7人、14人时)，随着乘客人数的增加，采用方案3疏散所用的时间先大于后小于采用方案4所用的疏散时间。这主要是因为载客人数不多时，乘客为避免拥挤，会随机坐在车辆的各个位置。当疏散时，A区域和B区域的乘客很可能会在较短时间范围内于后车门附近(包括邻近后车门的过道)聚集，需要排队进行疏散，增加了疏散时间。但当载客数较多，疏散人数又不多时，此时靠近疏散口的乘客率先疏散，采用方案3，B区域的人离后门较近，从后门疏散可以节省疏散时间，故采用方案3的疏散时间较少。

由图4(c)～图4(e)可知，当疏散21、28、35人时，采用方案3的疏散时间皆大于采用方案4的时间，这主要是因为，疏散人数较多，采用方案3，A区域和B区域的乘客会在后门附近排队进行疏散，导致疏散时间增加。

3.3 具体疏散过程风险

在乘客疏散过程中，除了要对不同载客数下，疏散全部人员以及疏散相同人数的疏散规律进行研究，还要对特定载客人数下，疏散全部人数的具体疏散过程风险进行分析。分别选取载客28、35、38人，整个疏散过程中每多疏散7人所增加的疏散时间如图5所示。

由图5可知，在疏散过程中，每次疏散相同人数，其新增疏散时间存在较大变化。采用方案1时，每疏散7人，其新增疏散时间先上升后逐渐稳定，说明疏散新增风险越来越大，最后基本保持恒定。这主要因为方案1是所有乘客皆从前门疏散，首先邻近前门的乘客先疏散，离前门较远的位于汽车后部的乘客逐步向前门移动，故每疏散7人其新增疏散时间会逐渐增大，直至剩下乘客皆在前门附近(包括邻近前门的过道)排队疏散，此时新增疏散时间逐渐趋于稳定。

图5 每次疏散7人所用时间Fig.5 Time spent evacuating 7 people each time

采用方案2时，每疏散7人，其新增疏散时间先减小后逐渐增大，说明疏散新增风险先降低后上升，是因为刚开始邻近后门的乘客先疏散，第一次疏散7人时，这7人还要从座位起身走到后车门。第二次疏散7人时，由于离后门不远，他们已经在后门附近等待疏散，所以新增疏散时间会减少。接着，离后车门较远处的乘客会在座椅前方或过道中排队走向后门完成疏散，其新增疏散时间又呈上升趋势。

采用方案3和方案4时，每疏散7人，刚开始的新增疏散时间近似稳定或下降，后面新增疏散时间逐渐增加。其主要原因和采用方案2时类似，这里不做赘述。只是在图5(a)中，当载客28人，采用方案3时，第二次疏散7人增加的时间比第一次疏散7人的时间略高一点，这可能是因为载客人数并不是很多时，乘客随机分布。第二次疏散的7人从离后门较远处逐步聚集到后门完成疏散，故疏散增加的时间略微偏高。

4 讨论

基于Netlogo软件对载客38人的大型客运汽车内的乘客疏散规律进行了初步探索，得到了一些规律，例如，双车门疏散的风险小于单车门疏散的风险；单车门疏散时，后门疏散风险小于前门疏散风险；双车门疏散时，前部乘客从前门疏散、后部乘客从后门疏散的风险小于前部乘客分开疏散的风险等等。这些研究结果也为平时的客车(包括车门)的维护保养以及突发情况下车内的人员应急疏散提供建议。但该研究只是基于人员疏散的一般行为特征所做的仿真模拟，没有考虑人员角色(包括性别、年龄、文化程度)差异、人员心理(从众、竞争、恐慌等)、是否有应急疏散经历等因素的影响。另外，基于Netlogo软件本身网格分布特点，对客车内的疏散环境的建立基本能反映客车内实际情况，但也有微小差异，在将来的研究中，这些因素都应该考虑在内，使模拟仿真更接近现实，更好地支撑大型客运汽车的应急疏散。

5 结论

(1)单车门疏散时，完成疏散采用方案2(全部从后门疏散)所用的疏散时间小于采用方案1(全部从前门疏散)所用的时间，且随着乘客数的增加，方案2的疏散优势越来越明显。

(2)双车门疏散时，其疏散时间皆小于单车门疏散时间。完成疏散采用方案4(前部乘客从前门疏散、后部乘客从后门疏散)所用的疏散时间小于采用方案3(前部乘客分开疏散)所用时间，且随着乘客数的增加，方案4的疏散优势越来越明显。

(3)不同载客数下，疏散相同人数其疏散时间随着载客数的增加而减小。且相对于方案1，方案2始终存在疏散优势。当疏散较多人数时，相对于方案3，方案4存在疏散优势，疏散风险较小。

(4)在具体疏散过程中，除了采用方案1，其疏散新增风险逐步增大外，采用其他方案疏散，其疏散新增风险一般都是先下降(或近似不变)，后逐渐上升。