地震灾害下的老旧社区避难场地规划方法研究

徐柏刚，唐 建

（大连理工大学建筑与艺术学院，辽宁大连 116024）

1 背景

地震是“由地球的内动力作用而引起的一种地质现象”［1］。我国位于世界两大地震带中的太平洋地震带与欧亚地震带之间，既存在板块内部地震又存在板块边缘地震。地震活动具有频率高和影响范围大的特点。

1.1 社区韧性防灾理念

近年来，我国各地发生了多起地震，灾害造成重大的人员伤亡与财产损失［2］。如何在地震发生后保证普通居民可以安全与高效的进行避难，是衡量城市防灾能力的重要体现之一。

“韧性防灾”起源于“韧性城市”（Resilience City）的概念。其主要指城市系统能够化解和抵御各种自然灾害的冲击，并使受灾地区可以快速的恢复正常。“韧性防灾”不同于以往通过防灾设防来减轻灾害损失的思想，其更加偏向于强调受灾地区面对灾害时的抗灾性与抵御灾害的能力［3］。目前，“韧性防灾”是防灾规划设计与研究领域的重要方向及热点之一。

1.2 老旧社区韧性防灾现状及内涵

老旧社区普遍建筑的建设年代久远，规划布局落后、基础设施短缺、居民年龄偏大、收入较低、人口密度及入住率较高［4］。以“韧性防灾”理念作为老旧社区防灾规划与设计的出发点，最大限度的激发出老旧社区自身的防灾能力，对于震后提升城市整体的防灾能力、减少人员伤亡与财产损失具有十分重要的意义。

老旧社区的“韧性防灾”建设体现于灾前准备、灾时减灾与灾后恢复重建三个部分。灾前准备部分，包含通过培训普通居民的防灾能力并建立灾时救灾自愿者体系等多项措施以增强老旧社区的防灾能力。灾时减灾部分，通过完善与合理布局老旧社区内的各项防灾基础设施来最大化的消减各种灾害的冲击。灾后恢复重建部分，包含重建与修复各类防灾基础设施，恢复老旧社区的承灾能力与防灾体系等多项措施。该研究的研究过程与成果主要用来提升老旧社区的灾时减灾能力。

1.3 国内外相关研究

1.3.1 关于“韧性社区”防灾的相关研究

（1）针对“韧性社区”防灾的基础研究

BULLEY［5］通过改进社区自身NGO组织的管理能力，以提升由于贫富差距和文化差距所影响的社区防灾能力；舒诚忆［6］从资本投入角度对社区韧性进行度量研究，拓展了现有“韧性社区”的研究范围；孙美玲［7］通过构建社区自身的防灾与灾时营救组织，增强社区的防灾能力与韧性；俞泽昊［8］从社区的代际融合及资源回收角度，提出了改进社区韧性能力的方法。

（2）针对“韧性社区”防灾的定量研究

国外方面，CUTTER等［9］建立地方防灾能力模型（DROP），该模型以地震灾害为基础，可以用来改进社区的防灾能力；COHEN等［10］建立社区防灾能力的评估模型（CCRAM），该模型以“防灾准备”等六个因素作为考察点，研究结论可以作为评价社区防灾“韧性”能力强弱的依据。国内方面，杨雅婷［11］以地震灾害为基础，从稳定性、冗余度、效率性及适应性四个方面对韧性社区进行阐释，运用层次分析法来确定各个指标的权重，得出相应的改进策略；姚世民［12］运用空间句法方法，结合Depthmap软件进行震后道路层级的分析，得出各个等级道路的震后实际情况。

1.3.2 基于“韧性防灾”理念下的老旧社区避难场地布局的相关研究

基于“韧性防灾”理念下的避难场地优化布局即是在老旧社区中寻找可改进与合适的场地与空间。日本学者OKUBO等［13］通过分析加德满都老旧社区在2015年尼泊尔大地震后的实际情况，运用设计手法把传统庭院与避难场地进行综合利用，以提升社区的整体防灾能力。我国学者陈宣先［14］运用李克特量表法建立了山地城市灾害风险评估指标体系。同时以风险值作为权重系数，创建了避难场地选址模型，并运用Lingo软件编程得出沙坝老旧社区避难场地的最佳布局方案；杨哲飚［15］选取四川某县作为研究对象，提出一种考虑层间位移角和面外加速度耦合影响的地震坠物实验方法并运用BIM与VR场景进行仿真模拟，继而依此技术手段对老旧社区内的避难场地布局提供定量分析。

整体来说，国内外以地震灾害为基础，依托“韧性社区”理念，在社区的组织结构、运行规则与模式等方面的相关研究较多；在定量仿真模拟分析和计算模型等方面的相关研究有一定的技术创新，但把这些技术应用于老旧社区避难场地方面的研究则处于起步阶段，国内外学者的相关研究成果均较少。

2 老旧社区避难场地韧性防灾基础研究

2.1 基础数据分析

2.1.1 现状建筑老旧程度划分

根据日本等防灾发达国家依据多次地震灾后建筑倒塌的实际情况，同时结合我国的实际建筑建设情况。可以把大连工人村社区现有建筑划分为5个等级，即A类（1959年以前）、B类（1960年～1980年）、C类（1981年～2000年）、D类（2001年～2020年）和E类（无法准确确定建成年代）如图1所示。

图1 现状建筑老旧程度划分（以大连工人村社区为例）Fig.1 Existing building aging degree division（Dalian Workers Village community）

2.1.2 现状社区人群构成

老旧社区内的现状人口组成特点及密度将直接影响震后的避难情况。对比新建社区，老旧社区因为区位优势及房租相对便宜等原因，导致社区内部存在着一定数量的外来居民，同时老旧社区内的老年居住者比例也相对较高。

2.2 防灾基础设施分析

2.2.1 避难道路

避难道路指各种灾害发生后，可以用于居民及各种车辆进行疏散避难的道路。目前世界通行做法为在进行场地规划设计时，除非个别地区设置专用的避难道路，一般情况下均考虑将场地内的交通性道路与避难道路合并并统一进行考虑。我国老旧社区建成年代基本位于改革开放前，因此现有道路宽度普遍较窄，同时由于社区内存在一定的私搭乱建，因此部分路段会更加狭窄［16］。

2.2.2 避难场地

地震灾害具有发生突然、破坏力大以及伴随次生灾害的特点，因此需要布置一定数量的避难场地。此类避难场地是临时性的，因此不需要配置相应的防灾配套设施，其用途是用来保证普通居民灾后可以躲避灾害的冲击，及作为向更高层级避难场所转移的临时安置点。老旧社区一般存在无法提供足够的室外公共空间及路网布局较为混乱的问题［17］，因此可以考虑把临街空地、学校场地及社区公园作为临时避难场地如图2所示［18-19］。老旧社区内避难场地建设的质量与数量，将会直接决定与体现所在社区的防灾能力与水平。

图2 老旧社区的临时避难场地（以大连工人村社区为例）Fig.2 Old communities’emergency shelter（Dalian Workers Village community）

2.3 地震灾害影响情况分析

2.3.1 建筑倒塌情况

地震发生后，避难道路路面覆盖大量建筑瓦砾并且机动车辆也基本丧失了行动能力，因此灾后普通居民的避难只能以步行为主。目前，震后建筑倒塌产生的瓦砾范围，还不能完全准确的进行预测［20］。我国学者田青芸等［21］和马东辉等［22］以建筑物上部楼层倾倒模型为基础，结合动力学分析，得出基于建筑高度的震后瓦砾分布范围统计表。日本学者兼重直毅和今井健太郎等以过往地震灾后实地考察作为依据，经过分析与推算，得出在7.5级地震的情况下，建筑瓦砾的主要覆盖范围为建筑高度的0.5～0.6之间，包括日本高知县在内，许多日本城市的防灾文件也均以此数据作为防灾的基础计算数据［23-25］。对比国内外的研究结果并进行互相校准，该研究选择建筑高度的0.58作为现状建筑倒塌后瓦砾的流出范围。

2.3.2 避难道路堵塞情况

避难道路被建筑瓦砾完全覆盖，其通行能力极低。避难道路被建筑瓦砾部分覆盖，其通行能力会有一定程度的折减如图3所示。

图3 震后建筑倒塌范围Fig.3 Building collapse rangedue to earthquake

目前，我国针对道路在瓦砾不完全覆盖下通行率的相关研究较少，日本等国家的研究经验相对比较丰富与成熟。通过对比多个现存的道路闭塞率计算公式及公式适用的城市形态，该研究选用日本学者源贵志的研究结果，该公式相对比较符合老旧社区的实际情况［26］。

式中：r为沿街老旧建筑比例；n为影响避难道路的沿街建筑物数量；P2为道路闭塞率。

3 基于地震灾害的老旧社区避难场地韧性防灾定量分析的体系构建

3.1 多智能体仿真模拟技术及特点

把多智能体仿真模拟技术应用于地震灾害分析和城市规划设计等研究方面，可以有效的提升研究的科学性与准确性，是近年来地震灾害学和城市规划等领域重要的定量分析手法之一。

针对多智能体仿真模拟平台主要有两种类型：一种是应用型的仿真模拟平台，即仿真模拟平台已经预先设定好相应的程序与用途，使用者只能按照既定的程序运行相应的模拟，但其具有缺乏可拓展性的缺点；另一种为具有底层开发功能的仿真模拟平台，包括Artisoc、SWARM、Repast Simphony/J和Netlogo等，Repast Simphony等仿真模拟平台在可拓展性上具有一定的优势。以GIS为基础信息平台，在Repast Simphony多智能体仿真模拟平台具有智能体之间互相影响以及与周边环境互相影响的特点，因此根据具体研究条件及需求通过编程来设定各个智能体的行为模式，可以更加真实的表现出老旧社区普通居民震后避难的实际情况。

3.2 基于多智能体的震后老旧社区避难场地仿真模拟定量分析体系构建

以老旧社区GIS数据库为基础，在Repast Simphony仿真模拟平台上依据研究需求进行二次开发。整个仿真模拟运行体系结构分为三个部分，即：基础数据准备阶段、仿真模拟运行阶段与韧性防灾避难场地规划方法试验阶段如图4所示。

图4 老旧社区多智能体仿真模拟运行体系Fig.4 Multi-agent simulation operating system for old communities

基础数据准备阶段主要依托GIS数据平台，通过调取现状老旧社区的建筑与道路数据，计算震后现状建筑的倒塌程度及社区内道路的堵塞程度，并以此作为仿真模拟的基础数据。

仿真模拟运行阶段，首先在Repast Simphony平台中，通过二次编程建立整个仿真模拟体系，在场地内随机生成多种类型多智能体，各类多智能体代表不同种类的人群并被赋予不同的避难速度，然后通过Dijkstra算法（最短路径算法）自行寻找最近的避难场地，最终在规定时间内进入避难场地的多智能体即被确认为成功完成整个避难行为过程。此方法在过往单一智能体之间相互影响的情况下，建立多智能体块的概念，使多智能体群之间再次进行互相影响，互相学习，以体现出老旧社区中普通群众的从众心理。

“韧性防灾”避难场地规划方法试验阶段即按照研究需求在GIS基础数据库中分别新增多类避难场地并进行仿真模拟实验，得出结果并进行优劣对比分析。

4 震后避难场地韧性防灾规划研究——以大连市工人村社区为例

4.1 大连工人村社区概况

大连工人村社区位于大连市东部，隶属于大连香炉礁街道，占地总面积0.38 km2。该社区始建于1954年，当时是以苏联模式为基础进行的规划设计，其建设的主要目的是为其周边的大连造船厂职工及家属提供必要的住所。大连工人村社区主要是由多层住宅建筑构成。由于居住位置位于老城区、周边商业、医疗等公共服务配套设施齐全并且房屋出租租金较低，因此，除了本社区的原有长期居民以外，还有一些城市外来居民居住于此。

4.2 仿真模拟环境设定

工人村社区位于大连市香炉礁街道的东南部，大连市位于郯城-营口地震带的东侧，1975年海城大地震即发生于该地震带所在区域。根据统计，大连地区曾发生7级以上地震3次，该区域的地质结构具有再次发生7级以上地震的可能性［27］，因此大连市的地震灾害风险十分严重。

按照本地区地震灾害可能出现的破坏情况，该研究设定的地震为7.5级。需要避难人口数按照社区内的人口数峰值进行设定，以日本政府通行的震后避难时间1小时来控制避难完成时间。代表普通居民的智能体通过寻找周边最近的避难场地并成功进入避难场地即为完成整个避难过程。

4.3 仿真模拟基础数据分析

4.3.1 现状工人村社区建筑情况

工人村内现存的建筑大部分建设时间为20世纪50年代至20世纪90年代之间。住宅户型普遍较小，建筑面积很少超过80 m2，大部分户型的建筑面积为60 m2以下。根据实地调查，现状大部分建筑为砖混结构，少部分高层建筑为框架结构。由于建设时间较久，缺乏维护等原因，导致建筑自身防灾能力相对较弱。根据统计，工人村社区内现有A类建筑65栋，B类建筑147栋，C类建筑74栋，D类建筑23栋，E类建筑15栋。

4.3.2 工人村社区现状人口情况

目前，我国的人口统计只是按照社区户数及单位进行统计，因此只存在一组较为准确的人口数据，各个时间段的具体人口数量没有统计。由于工人村社区居民主要为大连低收入人群及外来务工人员，因此住房空置率很低。根据第六次人口普查统计，大连工人村社区主要居住户数为3 211户，居住人口为10 200人，其中包含正常人群与受照顾群体（14岁以下儿童与65岁以上的老人）。其中常住居民8 558人（正常人群6 897人和受照顾群体1 661人），外来居民占总居住人口的比例为16.1%，约1 642人（正常人群1 323人和受照顾群体319人）［28］。同时依据2021年大连市统计年鉴，工人村社区内现有3所小学与1所中学，因此存在着2 862人的固定流动人群（其中小学生1 758人、中学生900人和教职人员204人）。按照地震时人口数最多的原则，大连工人村社区内需要避难的人数为13 062人，其中受照顾群体为4 038人。（包含社区内的3所小学全部学生及1所中学的初一全部学生）

程家喻［29］通过对唐山大地震震后建筑倒塌情况的分析，换算得出在7.5级地震下的建筑倒塌比率为28.09%；傅征祥［30］也根据唐山大地震得出在无特殊地震预报下的地震人员伤亡计算公式：

式中：Log（RD）为死亡率；RBC为建筑倒塌率。

大连工人村社区内建筑建设年代、建筑层数、建筑结构与发生唐山大地震时期唐山市内的社区情况相仿，因此该研究选用程家喻与傅征祥的研究结论作为研究基础，根据公式（2）估算得出大连工人村社区震后直接死亡人数为606人，需要避难人数为12 456人（常住居民8 161人、外来居民1 566人和固定流动人群2 729人），其中受照顾群体共3 851人（常住居民受照顾群体1 584人、外来居民受照顾群体304人和固定流动人群受照顾群体1 962人）。

4.3.3 工人村社区现状避难道路情况

根据公式（1）可以得出工人村社区在7.5级地震设定下各条道路的闭塞率如图5所示。继而分析可以得出：震后工人村社区内宅间路大部分为完全堵塞状态，只有少数的宅间路可以通行。主干路与次干路有一定程度的堵塞，震后会减缓普通居民在其上的避难行走速度。

图5 大连工人村老旧社区震后道路闭塞率Fig.5 Road congestion rate of Dalian Workers Village community after the earthquake

4.3.4 工人村社区现状避难场地情况

根据大连工人村社区的实际情况，三种类型的避难场地共有6块（图6中1号、2号、5号和6号为学校场地，3号为临街空地和4号为社区公园）总面积为6 951 m2。社区内的1所中学与小学的运动场地为主要的避难场地，最大的面积为2 669 m2。一旦发生地震灾害，如果按照1 m2/人的标准来计算［31］，社区还缺少将近5 500人的避难空间，工人村社区现存的避难场地无法满足普通居民基本的地震灾害避难需求，同时现状避难场地主要分布于社区的北部，社区人口较多的东南部及西南部则分布很少如图6所示。

图6 大连工人村老旧社区现状及新增避难场地Fig.6 Current and new emergency shelters of Dalian Workers Village community

4.3.5 工人村社区现状居民避难情况

有瓦砾覆盖的道路，道路可通行宽度会有一定程度的缩减，通行能力会有显著的降低，各类居民通过其进行避难的步行速度会有一定的折减；对于完全堵塞的道路，居民只能在建筑瓦砾上面步行，因此步行速度会极其缓慢。

工人村社区内的居民由常住居民（包含外来居民）及固定流动人群两种类型组成，两种类型内均包含有一定数量的弱势群体，因此由于不同类型居民内的弱势群体灾后辨别道路能力及避难行动能力差异很小，因此该研究把常住居民（包含外来居民）及固定流动人群内的弱势群体进行统一考虑；常住居民中的正常人群与外来居民中的正常人群由于对社区内现状环境认识的差异会间接的影响震后人群的步行速度，因此该研究对社区内所有人群的避难速度划分为三种类型。

当前，我国缺乏针对震后各类人群避难速度的相关研究，因此该研究从居民的身体素质和文化认知水平等方面进行考虑，同时综合分析现有的研究成果，最终选用竹岛小一郎的研究结论做为该研究中各类人群的基础避难速度［31］，同时根据我国居民的实际情况及工人村社区不同类型居民震后避难行为的特点，对各类人群的基础避难速度进行了一定的修正见表1。

表1 大连工人村老旧社区现状人群避难速度Table 1 Evacuation rate of Dalian Workers Village community residents

5 震后大连工人村老旧社区仿真模拟定量分析研究

5.1 仿真模拟过程及结果

大连工人村社区需要避难的人口总数为12 456人，依据现有计算机的运行能力，按照1（智能体个数）：20（实际需要避难人口数）比例在Repast Simphony平台中分别生成相应的三类人群多智能体（常住居民409个、外来居民79个和弱势群体137个），并随机分布于工人村的老旧社区中。对于学校和市场等地点，增加30%的弱势群体多智能体分布密度来体现其人口分布的特殊性。

运用GIS数据库及Repast Simphony仿真模拟平台对大连工人村社区进行多次仿真模拟实验并得出具体数据如图7-8所示，结论如下：

图7 大连工人村老旧社区仿真模拟过程Fig.7 Simulation process of Dalian Workers Village community

（1）当7.5级地震发生后，大连工人村社区在人口数量最大的情况下避难成功率为52.85%，弱势群体与社区外来居民由于自身的原因，在各个统计时间段的避难成功率均低于社区内的正常人群。

图8 大连工人村老旧社区现状避难成功率Fig.8 Summary of Dalian Workers Village community residents’evacuation success rate

（2）灾害发生的最开始10分钟内，由于避难场地主要分布于工人村社区的东部与北部，因此距离较近的居民可以就近快速的进入避难场地避难。该时间段内各类人群的避难成功率均处于整个模拟过程的最高值。10分钟～30分钟的时间段内，尽管整体避难成功率有所下降，但仍然处于整个模拟过程的相对较高水平；30分钟～60分钟的时间段内，由于工人村社区内有些避难场地已经达到了可容许避难人数的上限，因此避难成功率的增速开始逐渐下降，并且增速下降的速率也在加快。50分钟～60分钟时间段内，避难成功率虽然整体上还在增加，但是增速仅仅为2%。

（3）在震后1个小时的时限内，将近6 000名各类人群可以完成避难。剩余的各类人群，由于避难场地的现有容量及避难距离等原因，无法按时完成灾后避难。

5.2 改进实验方案的设计与分析

5.2.1 避难场地规划改建方案设计

根据大连工人村社区的实际情况，从改建工程的可行性及降低改建强度的角度出发，以现状建筑倒塌情况做为分析的基础，按照同时满足未被建筑瓦砾覆盖及场地允许被改建这两个条件，寻找可以做为两类新增避难场地的备选地块。通过与多名规划专家、现状社区居民进行分析与讨论，在新增相同避难场地面积的情况下，提出新增集中性避难场地与新增分散型避难场地两种改建方案如图6所示。

5.2.2 改建方案数据分析

通过多智能体仿真模拟实验对两种新增避难场地改进方案进行分析并得出具体数据结果见表2。在1个小时内，新增两类避难场地类型对于大连工人村老旧社区的避难成功率均有所提升。但是在新增一定的避难场地面积（＜500㎡）时，新增集中型避难场地对于整体的避难成功率提升相对较高；但是如果社区内拥有可以进行较大新增与改建避难场地的条件时，每新增一处分散型避难场地都可以有效的提升整体的避难成功率。当老旧社区内可以增加的避难场地面积超过一定数值时，新增分散型避难场地比新增集中型避难场地对于避难成功率的提升效果要更加明显。

表2 新增避难场地改进实验具体数据Table 2 Date of new emergency shelters experiment

6 结论

（1）通过对大连工人村老旧社区进行多智能体仿真模拟实验。整个模拟过程可以清晰与准确的展现出在7.5级地震发生后工人村社区各种类型人群的避难情况。模拟实验获取的各类型数据准确。研究方法与结论可以作为基础数据应用于地震及韧性社区的其他相关研究中。

（2）近年来，尽管我国政府及学者越来越重视老旧社区的相关防灾与避难问题。但我国老旧社区还是很难完全满足震后普通居民的避难需求。以大连工人村老旧社区为例，根据仿真模拟实验，一旦发生地震灾害，现状1小时内的普通居民避难成功率只有52.85%，老旧社区的防灾能力亟需进一步的提升。

（3）基于韧性防灾理念的老旧社区避难场地规划改进实验。以仿真模拟定量分析为基础，通过设计新增相同面积的“分散型”与“集中型”避难场地。得出在现有老旧社区改建能力有限时，新增集中型避难场地对于提升震后避难成功率的效果相对较好；当现有老旧社区具有较好的改建条件时，新增多处分散型避难场地可以更好的提升老旧社区的防灾能力。