胡繼華,詹承志,程智鋒,趙力萱,聶佩林
(1.中山大學工學院智能交通中心,廣東廣州510275;2.廣東省智能交通重點實驗室,廣東廣州510006;3.廣東警官學院治安系交通管理學教研室,廣東廣州510230;4.佛山科學技術學院環(huán)境與土木建筑學院,廣東佛山528000)
人員密集的公共場所一旦發(fā)生突發(fā)事件,容易造成人群聚集、恐慌甚至擁擠踩踏的事故,傷亡往往十分慘重。當前的BRT車站的設計有越來越大的趨勢,如廣州BRT車站的結構組成部分包括站臺、人行天橋等,其中站臺面積達1000多平方米,同時BRT車站又是公眾出行的集中區(qū)域,人員密度大,又與交通流混雜,當發(fā)生緊急情況時,站臺內(nèi)部人員的疏散是一個倍受關注的問題。當前針對辦公或居住建筑物[1-2],體育場館[3-4],地鐵站[5-7]的應急疏散研究較多,但是針對BRT車站的很少。因此,針對BRT車站的人員疏散模擬研究很有必要。
目前,常用的人員緊急疏散模型大體可以分為宏觀和微觀兩大類[8],宏觀仿真將人群看成一個整體,研究成果主要有網(wǎng)絡節(jié)點模型,其中方志祥、宗欣露等[9]將整個疏散區(qū)域抽象成一個網(wǎng)絡,疏散通道、道路抽象成邊,一定面積的可被占據(jù)的自由區(qū)域抽象成點,對疏散路徑、疏散時間、擁擠度等多目標優(yōu)化問題進行研究,取得來了一定成果。宏觀仿真模型將人群整體的運動作為分析目標,缺少對個體行為的細致研究與分析,使得仿真無法反映不同個體的特征以及個體間的區(qū)別,缺少對疏散過程的直觀描述。微觀仿真模型則將側重點集中在疏散個體行為描述上,研究個體心理、相互作用、行為對疏散結果的影響,主要成果有元胞自動機模型[10-11],多智能體 (Multi-Agent)模型[12],網(wǎng)格模型[13-14]等。這些模型都將疏散區(qū)域劃分成更加細小的網(wǎng)格,以網(wǎng)格的占據(jù)或空缺來表示個體的運動以及模擬群體的疏散過程,比如方正、盧兆明等人提出的網(wǎng)格模型將建筑物在平面上劃分成能反映人員具體位置的坐標網(wǎng)格,用拉格朗日方法來描述個人的運動軌跡。但是這些模型又存在一定的局限性:如元胞自動機模型缺少對個體與環(huán)境相互影響的考慮,并且計算量大;Multi-Agent模型因為對個體行為包括人員感知,人員推理等因素考慮得過于精細需要耗費很高的計算資源;方正的網(wǎng)格模型很好的將群體運動離散化,節(jié)約了計算資源,考慮了出口流量在不同時刻嚴重不均勻現(xiàn)象,但在人員類別、速度上沒有做到類別劃分,不夠精細,使得模型真實性存在一定不足。因此目前并沒有一種完全精確而且具有普適性的模型很好的適用于BRT車站的疏散模擬。
BRT站臺存在狹長規(guī)整,利于規(guī)則的網(wǎng)格劃分,而車站固有的功能屬性導致車站區(qū)域人員變動大,不同個體存在一定的差異性。因此本文提出一種符合BRT公交車站功能屬性與物理特點的精細網(wǎng)格疏散模擬方法,將群體疏散過程離散化,合理加載個體行為,目的是在真實、直觀而又不浪費計算資源的前提下模擬BRT車站緊急情況下人群疏散過程。本文首先將疏散場所BRT車站劃分為以人均占地面積為單位的精細單元,在此基礎上構建人員疏散模型。根據(jù)站臺的具體區(qū)域考慮人群在BRT車站的初始分布,以與出口夾角最小的方向作為人員運動方向,并考慮不同類型人員在疏散狀態(tài)下的運動速度、有無視野范圍的避障原則和出口轉移意愿等個體行為。最后以廣州市BRT崗頂站作為實例,實現(xiàn)了該模型。分析結果表明,疏散人數(shù)與疏散時間呈線性關系,障礙物的出現(xiàn)和出口數(shù)量都會對疏散效率造成影響,并發(fā)現(xiàn)了兩處疏散瓶頸。
人員疏散是一種復雜的群體行為,不同個體的疏散過程會因個體特性、初始位置不同、個體之間的相互影響、障礙物等因素的影響存在差異,所以模型將群體疏散離散分解為個體的疏散,通過對離散的個體疏散過程的集成與模擬來展示人員疏散過程。人員疏散模型的建立需要考慮精細網(wǎng)格劃分、人群劃分、人員行走規(guī)則以及沖突解決機制等因素。
人員疏散模型的建立需要對人員所在疏散場所進行建模,對疏散空間即BRT車站進行精細網(wǎng)格劃分,將疏散區(qū)域 (包括建筑物和障礙物所在區(qū)域)劃分成大小最多只能容納1人的網(wǎng)格單元。參考GB10000-88《中國成年人人體尺寸標準》[15],設定網(wǎng)格長寬均為400mm,因此每個網(wǎng)格g均為面積為0.16 m2的正方形。整個BRT車站可供人員活動的區(qū)域表示為
式中:i,j——網(wǎng)格在長和寬的方向上的坐標。疏散區(qū)域劃分網(wǎng)格后以左上角區(qū)域為原點,第i行第j列對應的網(wǎng)格用Nij表示,每個網(wǎng)格對應具體坐標用該網(wǎng)格的中心點坐標來表示
在二維網(wǎng)格中,網(wǎng)格存在三種狀態(tài):被占據(jù)、空缺、建筑物或障礙物。當網(wǎng)格被個體占據(jù)或者是障礙、建筑物時,其他個體不能再進入該區(qū)域。
圖1 精細網(wǎng)格與人員模型
(1)運動方向
運動方向包括逃生出口以及疏散方向的選擇。疏散時疏散人員始終以最近的出口作為目標,在沒有障礙的前提下選擇與目標出口夾角最小的方向行走。在多個出口的情況下,首先判斷當前位置與各個出口的距離,選擇最近的一個出口作為疏散目標出口。確定目標出口之后,設定人員在鄰域范圍內(nèi)每個網(wǎng)格與周圍8個網(wǎng)格狀態(tài)為空缺的網(wǎng)格點作為候選目標方向,判定各個方向與出口的夾角,選擇夾角最小的一個方向作為疏散方向,如圖1所示。疏散模擬時,每個時間步長都需要對運動方向進行判定操作,以保證疏散方向的一致性,但如果行進方向與出口接近直線時 (夾角為0),人群容易形成排隊前進的現(xiàn)象,與實際人群疏散過程中后面人群擠到前面位置的行為不完全一致,此時改進方向選擇規(guī)則為:人群排隊長度達到一定程度時,若初選方向與出口方向呈直線,則選擇夾角次小的方向作為疏散方向。
(2)運動速度
疏散時人員的速度受周圍環(huán)境影響,具體的環(huán)境因素包括人員所在位置及所在位置周圍人員密度。人員所在位置不同,如個體處在建筑邊界、障礙物附近,速度會減小,這種情況從根本上講也是通過影響周圍網(wǎng)格人員密度來影響運動速度,而人員的實際運動速度V(m/s)與周圍人員密度 ρ的關系[16]即
由式 (3)可以看到,當人群越擁擠的時候,人行走的速度則越小,最小的速度為0,即停止不動。人行走的最大速度V0取1.66 m/s[17],近似相當每秒行走4個網(wǎng)格的長度。ρ一般取疏散人員周圍1個網(wǎng)格長度為半徑 (r=0.4 m)的鄰域內(nèi)的密度,根據(jù)該密度來確定人員的行走速度。這種速度判定方法本質(zhì)上是在給定的時間步長內(nèi)通過密度這一個物理量來給出單個疏散人員可以活動的空間大小。在相同的環(huán)境與條件下,疏散人群可以根據(jù)年齡劃分為青壯年、小孩與老年人等3種群體,不同年齡的個體因為身體功能的差異會具有不同的運動速度:青壯年運動速度較快,小孩和老人則較緩慢,其速度折減系數(shù)分別為1,0.8,0.75。根據(jù)實地調(diào)查3種不同種類人群比例分別為90%,5%,5%,綜合可以確定疏散個體實際的運動速度如式(4)所示
式中:σ——速度折減系數(shù)。
在疏散過程中,經(jīng)常會發(fā)生人員與障礙物及隊列的沖突,導致疏散遲滯,此時需要設置合理的機制來解決沖突,使個體可以智能避障或意愿轉移,改變隊列進而改變出口實現(xiàn)疏散效率的提高。
(1)避障原則
疏散人員在疏散過程中有可能會遇到障礙物,障礙物會對疏散過程產(chǎn)生重要影響,合理的避障至關重要。疏散人員的避障行為可以分為障礙物在通透視野范圍內(nèi)以及障礙物不在通透視野范圍內(nèi)兩種情況。通透視野范圍是指疏散個體視野中能夠判斷障礙物和出口的相對位置的區(qū)域范圍。當障礙物在視野范圍內(nèi),疏散人員能夠根據(jù)障礙物的大小以及障礙物處在疏散通道的位置,自行選擇一條最優(yōu)的路徑。如圖2(a)所示,如果視野通透,疏散則可以直接走到障礙物角點繞行過去。而障礙物不在通透視野內(nèi)時,疏散人員只能沿著障礙物行走,直到發(fā)現(xiàn)拐點之后才繞過去,直到重新獲得出口的方向,如圖2(b)所示。
(2)意愿轉移
在多個出口距離都較近的情況下,乘客通常會選擇人較少的出口,這種現(xiàn)象普遍存在緊急疏散、刷卡進閘、出閘、排隊等情況。但是,如果某個疏散個體在自己的隊伍中觀察到別的隊伍人員較少時,會拋棄當前的隊列,轉移到鄰近的隊列中,從而選擇別的出口,如圖2(c)所示。用出口附近區(qū)域人員密度來刻畫這種出口轉移意愿。當某區(qū)域的人員密度與鄰近出口區(qū)域的人員密度差值大于一定閾值時,則該區(qū)域部分人員選擇出口轉移,直到相鄰出口區(qū)域人員密度重新達到平衡為止。
圖2 避障原則與出口意愿轉移
(1)疏散空間與人員分布
本文選取廣州BRT崗頂站作為疏散模擬實驗車站。廣州BRT崗頂站位于廣州中山大道,為天河區(qū)的東部商業(yè)區(qū),周邊主要為電腦賣場,人流密集,可在此換乘廣州地鐵三號線,是廣州BRT最典型的車站之一。崗頂站東西走向,總長度約400米,兩側設有人行天橋。BRT車道為內(nèi)車道,乘客從人行天橋到達中央候車區(qū)。候車區(qū)域長200米,寬5米,南側分S1S2S3三個子站臺共20個上下車閘口,對稱地在北側也分N1N2N3等三個子站臺共20個上下車閘口。候車區(qū)域兩側均有出入口,每側的出口和入口的通道均為2個,寬度僅能供一人出入。疏散時,人員從站臺中通過左右兩側的出口通道轉移出去。
完整的BRT車站分為站臺候車區(qū)和人行天橋及其走道兩部分,而候車區(qū)域劃分為三個功能區(qū)塊,分別為車門區(qū)域、休息區(qū)域和通道。車門區(qū)域是指靠近上下車位置的區(qū)域,長度取車門及其兩側1m范圍,寬度為整個站臺寬度的三分之一;休息區(qū)域是指布設有長凳供乘客休息的區(qū)域;其余為通道區(qū)域;人行天橋及其走道區(qū)域是指閘機出口處至天橋間的走道以及天橋部分等外部區(qū)域。在BRT車站中,人行天橋及走道狹長且作為出入必經(jīng)區(qū)域流動人員最為密集,而車門區(qū)域為站臺內(nèi)乘客首選停留的區(qū)域,休息區(qū)域次之。因此,人行天橋及其走道人員密度最大,站臺候車區(qū)內(nèi)車門區(qū)域人員密度明顯大于其他區(qū)域。根據(jù)實地調(diào)查,不同區(qū)域的平均人員初始密度如表1所示,在此密度前提下,隨機分配人員的位置。
表1 不同區(qū)域的人員分布密度
圖3 崗頂BRT車站平面
(2)模 擬
本文采用Visual Studio 2010+WPF作為開發(fā)工具開發(fā)了BRT公交車站疏散的仿真系統(tǒng)。初始設定站臺總人數(shù)為800人,各區(qū)域人員數(shù)量根據(jù)不同區(qū)域的人員分布密度表可以計算出,根據(jù)此數(shù)據(jù)初始化BRT站臺的人員分布狀況。在本計算機程序的循環(huán)計算中,一個單位時間步長代表一個實際時間單位。限于篇幅所限,只給出N3子站臺 (圖4(a))與東北角人行天橋及走道區(qū)域 (圖4(b))的人員分布情況,如圖4所示,其中白色、黑色、灰色個體分別代表青壯年、老人、兒童。
圖4 站臺初始人員分布
完整的疏散過程包括兩部分:一、站臺候車區(qū)域內(nèi)人群疏散至閘機出口處,這里稱第一疏散過程;二、人行天橋及走道區(qū)域人群通過走道、撤離天橋,稱為第二疏散過程。對于第一疏散過程,圖5(a)、5(b)、5(c)分別給出了N3子站臺內(nèi)疏散開始 (第10步長)、閘機出口已經(jīng)出現(xiàn)擁堵 (第60步長)、第一疏散過程臨近結束 (第150步長)等時間點的情況;第二疏散人群既包括初始分布在人行天橋及走道區(qū)域的人群,又包括從站臺候車區(qū)域撤離進入人行天橋及走道區(qū)域的人群,圖7描述了東北角人行天橋及走道區(qū)域第180步長模擬的情況,此時第一疏散已經(jīng)結束,人員已從站臺候車區(qū)域撤出加入到第二疏散過程中并且在人行天橋樓梯口處出現(xiàn)擁堵。隨著第二疏散的結束,疏散模擬才真正結束,本次模擬總共耗時536個步長。
(1)障礙物對疏散的影響
將初始站臺總人數(shù)設置為800人,同時在站臺上隨機設置無法直接繞過的障礙物,如圖7所示。分析障礙物對疏散時間的影響:障礙物的出現(xiàn)增加了疏散時間,在添加障礙物之前,總疏散平均時間是589.08步長,添加障礙物之后,總疏散平均時間是629.50步長,總疏散時間增加6.86%。經(jīng)分析原因有兩方面:一是疏散人員在遇到障礙物之后,降低了運動速度;二是障礙物降低了通道的通暢程度,阻擋了疏散人員的視野,疏散人員需要繞道更遠的距離才能走到出口。因此,處于疏散安全與效率的考慮,站臺應該減少障礙物出現(xiàn)的可能性。
(2)疏散瓶頸
疏散瓶頸是指疏散受到明顯阻礙的關鍵因素,在疏散瓶頸區(qū)域的人群因為人員聚集造成擁擠,人群疏散速度減小,增加疏散時間。由于BRT站臺狹長,人群容易在各進出口處聚集,而第一疏散過程時候車區(qū)域人群必須通過閘機出口撤出,第二疏散過程中,人群也要經(jīng)人行天橋撤離,從模擬圖5(b)和圖6中,可以發(fā)現(xiàn)閘機出口以及人行天橋樓梯口易出現(xiàn)人群擁堵現(xiàn)象,所以本BRT車站的疏散瓶頸區(qū)域有兩處,分別是閘機出口處和人行天橋樓梯口處。
現(xiàn)有的地鐵、BRT站臺的自動檢票閘機分為三桿式和起門式閘機[18]。起門式閘機是雙向型設計;三桿式閘機分為單向與雙向兩種。對于雙向型閘機,閘機可以根據(jù)需要隨時切換成進站或出站模式。因為模擬所在BRT崗頂站所用閘機是三桿式,而每個區(qū)域進出口各為2個,如果BRT崗頂站站臺閘機使用雙向型三桿式閘機,緊急疏散時閘機進站模式也能切換成出站模式,此時閘機口處就有四個出口,通過不同疏散人數(shù)下對比分析使用單雙向閘機對疏散時間的影響:雙向閘機通過切換模式使得閘機出口數(shù)量的增加,明顯降低疏散時間,如表2所示。建議BRT崗頂站站臺閘機使用雙向型三桿式閘機,而其他站點也盡量使用雙向式閘機,緊急情況下進口可以快速轉換為出口,減少疏散時間。在發(fā)現(xiàn)疏散瓶頸后,為了最低限度減少疏散瓶頸造成的損失,疏散過程中站臺工作人員應在閘機口、人行天橋樓梯口處進行必要的疏導、指引,維持疏散秩序,穩(wěn)定人群情緒,避免人群過度擁擠與恐慌造成疏散延遲甚至踩踏現(xiàn)象。
表2 不同疏散人數(shù)下單雙向閘機疏散時間表
(3)疏散總人數(shù)對疏散時間的影響
疏散時間是指從在發(fā)生需要緊急疏散的事故之后,疏散開始到最后一個人從人行天橋撤離的時間。把總疏散時間t作為衡量疏散效果的指標,同樣的疏散人數(shù)下,疏散時間越短,則表明疏散效率越高,疏散效果越好。BRT車站的隨著公交車輛的到達和離開,人群數(shù)量也會因為乘客上車與下車造成變動,正是這種功能特點決定了站內(nèi)的人員數(shù)量會存在較大的變化,所以要研究事故發(fā)生時疏散人數(shù)的差異對疏散時間的影響。
通過循環(huán)計算站臺總人數(shù)從1人到1500人的疏散時間,得到以下結論:疏散時間受疏散人數(shù)影響較大,通過回歸分析得到疏散總人數(shù)與疏散總步長近似于線性關系,如圖8所示,隨著疏散人數(shù)增大,疏散時間明顯有呈線性增加的趨勢,表明人員運動受到了周圍人群密度的影響。因此,人員過于密集的區(qū)域不利于安全疏散,在考慮安全因素的時候應該控制站臺區(qū)域的人群密度。
圖8 疏散人數(shù)與疏散時間關系
本文通過分析BRT公交車站功能屬性與物理特點,借鑒精細網(wǎng)格思想,建立了適用于BRT車站疏散的人員運動模型,模型包含了精細網(wǎng)格劃分、人員行走規(guī)則以及沖突解決機制三個組成部分。最后以廣州BRT崗頂站作為疏散實例車站進行模擬與分析,驗證了模型的實用性與可行性,分析結果表明:隨著人數(shù)增加,疏散時間呈線性關系增長;站臺如果出現(xiàn)障礙物,則疏散效率降低;及時發(fā)現(xiàn)了BRT站臺存在的兩處疏散瓶頸:閘機出口處和人行天橋上下樓梯口處。結合分析結果,針對不同影響提出了相應的疏散建議。后續(xù)的研究將考慮更多的人員復雜行為特征 (心理因素、群體關系)對模型予以完善。
[1]TANG Fangqin,REN Aizhu,XU Feng.Simulation of occupant evacuation using building GISand behavioral rule base[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2011,51(4):508-512(in Chinese).[唐方勤,任愛珠,徐峰.基于Building GIS與行為規(guī)則庫的人員疏散模擬[J].清華大學學報(自然科學版),2011,51(4):508-512.]
[2]JI Jingwei,WU Shuang,ZHAO Ping,et al.Personnel evacuation simulation analysis of the supermarket under fire situation [J].Journal of Safety Science and Technology,2011,7(10):36-40(in Chinese).[季經(jīng)緯,武爽,趙平等.大型超市火災情況下人員疏散模擬分析[J].中國安全生產(chǎn)科學技術,2011,7(10):36-40.]
[3]ZONGXinlu,XIONGShengwu,F(xiàn)ANGZhixiang,et al.Multi-objective ant colony optimization model for emergency evacuation[C]//Sixth International Conference on IEEE Natural Computation,2010:2774-2778.
[4]CHEN Peng,WANG Xiaoxuan,LIU Miaolong.A simulation method for sports grounds evacuation based on integration of multi-agent system and GIS[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2011,36(2):133-138(in Chinese).[陳鵬,王曉璇,劉妙龍.基于多智能體與GIS集成的體育場人群疏散模擬方法[J].武漢大學學報 (信息科學版),2011,36(2):133-138.]
[5]HE Liying.Evacuation simulation of atrium metro station in fire accidents[J].Chinese Journal of Underground Space and Engineering,2010,6(4):861-866(in Chinese).[何利英.中庭式地鐵車站火災安全疏散仿真研究[J].地下空間與工程學報,2010,6(4):861-866.]
[6]WANG Xudong,HAN Xie,LOU Yanfeng.Study of crowd evacuation simulating and forecasting in large-scale venues[J].Computer Engineering and Design,2009,30(2):455-459(in Chinese).[王旭東,韓燮,婁巖峰.大型場館人員疏散仿真預測的研究 [J].計算機工程與設計,2009,30(2):455-459.]
[7]GUO Yurong,GUO Lei,XIAO Yan.Emergency evacuation simulation based on cellular automata theory[J].Journal of Hunan University(Natural Sciences),2011,38(11):25-29(in Chinese).[郭玉榮,郭磊,肖巖.基于元胞自動機理論的緊急人員疏散模擬[J].湖南大學學報 (自然科學版),2011,38(11):25-29.]
[8]HUANG Xifa,WANG Kejun,GUO Lianying,et al.Microscopic model study on pedestrian evacuation simulation based on kinematics[J].Journal of System Simulation,2008,20(21):5791-5794(in Chinese).[黃希發(fā),王科俊,郭蓮英,等.一種運動學形式的人員疏散仿真微觀模型研究 [J].系統(tǒng)仿真學報,2008,20(21):5791-5794.]
[9]FANG Zhixiang,ZONG Xinlu,LI Qingquan,et al.Hierarchical multi-objective evacuation routing in stadium using ant colony optimization approach[J].Journal of Transport Geography,2011,19(3):443-451.
[10]MENG Junxian,ZHOU Shuqiu,RAO Min.Study on occupant evacuation simulation based on cellular automata[J].Computer Engineering and Design,2009,30(1):241-243(in Chinese).[孟俊仙,周淑秋,饒敏.基于元胞自動機的人員疏散仿真研究[J].計算機工程與設計,2009,30(1):241-243.]
[11]ZHANG Zhigang,LI Qing.Study on people s evacuation with cellular automata[J].Computer Engineering and Design,2009,30(8):1991-1993(in Chinese).[章志鋼,李青.基于元胞自動機的人員疏散過程研究 [J].計算機工程與設計,2009,30(8):1991-1993.]
[12]HUANG Xifa,WANG Kejun,GUO Lianying,et al.Microscopic simulation model study on pedestrian evacuation based on agent technology[J].Journal of System Simulation,2009,21(15):4568-4571(in Chinese).[黃希發(fā),王科俊,郭蓮英,等.基于Agent技術的人員疏散微觀仿真模型研究 [J].系統(tǒng)仿真學報,2009,21(15):4568-4571.]
[13]HU Fang,CHEN Fei,ZHU Wei.A simulation software based on the zone grid evacuation model[J].Journal of Safety and Environment,2009,9(3):171-172(in Chinese).[劉方,陳飛,朱偉.基于區(qū)域網(wǎng)絡人員疏散模型的計算機仿真 [J].安全與環(huán)境學報,2009,9(3):171-172.]
[14]YUAN Jianping,F(xiàn)ANG Zheng,YIN Zuochen,et al.Combined network model for occupant evacuation in building fires[J].Journal of Civil Architectural& Environmental Engineering,2009,31(2):90-94(in Chinese).[袁建平,方正,尹作成,等.建筑物火災時人員疏散的網(wǎng)絡網(wǎng)格復合模型[J].土木建筑與環(huán)境工程,2009,31(2):90-94.]
[15]GB 10000-88.Chinese adult body size standard[S].(in Chinese).[GB 10000-88.中國成年人人體尺寸標準[S].]
[16]XlANG Dahai.Simulation for evacuation based on fire performance design[D].Chongqing:Chongqing University,2008(in Chinese).[向大海.基于性能化設計的人員疏散仿真[D].重慶:重慶大學,2008.]
[17]L mmel G,Grether D,Nagel K.The representation and implementation of time-dependent inundation in large-scale microscopic evacuation simulations[J].Transportation Research Part C 2010,18(1):84-98.
[18]ZHANG Li.Personnel evacuation study based on computer simulation of metro station fire[D].Shanghai:Tongji University,2008(in Chinese).[張莉.基于地鐵火災仿真的人員疏散研究[D].上海:同濟大學,2008.]