基于社會(huì)力模型的地鐵站人群疏散仿真研究

姚 遠(yuǎn)， 管 濤， 盧樹華

(中國人民公安大學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院, 北京 102600)

0 引言

近年來，國內(nèi)外地鐵突發(fā)事件時(shí)有發(fā)生，給地鐵運(yùn)營及公共安全帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。地鐵是特大型及大型城市的重要基礎(chǔ)設(shè)施，承載著交通運(yùn)輸?shù)纳€，但是由于地鐵站具有一定的脆弱性，特別是大型樞紐站，空間密閉、環(huán)境復(fù)雜、人流量大，一旦發(fā)生突發(fā)事件，若疏散不及時(shí)，易造成較大人員傷亡。例如，1995年3月20日上午，東京地鐵內(nèi)發(fā)生沙林毒氣事件，造成13人死亡，約5 500人中毒，1 036人住院治療。因此研究地鐵站的人群疏散影響因素具有非常重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

國內(nèi)外對于人群疏散進(jìn)行了較多的研究，取得了顯著的進(jìn)展，其中部分文獻(xiàn)利用風(fēng)險(xiǎn)評估和實(shí)驗(yàn)分析的方法進(jìn)行相關(guān)研究，還有很多文獻(xiàn)使用仿真模擬的方法對人群心理及行為特征進(jìn)行分析。風(fēng)險(xiǎn)評估的方法具有系統(tǒng)性、靈活性，適用于不同領(lǐng)域，但該方法主要基于專家經(jīng)驗(yàn)，主觀性較強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)分析的方法更加真實(shí)且變量可控，但該方法操作復(fù)雜且實(shí)用性較低，實(shí)驗(yàn)條件較難滿足。近年來，社會(huì)力及其改進(jìn)模型用于人群疏散得到廣泛研究。陳志堅(jiān)等[1]改進(jìn)社會(huì)力模型，從宏觀和微觀兩個(gè)層面分析行人的疏散效果及內(nèi)在的物理機(jī)制。郭海湘等[2]引入意識(shí)程度改進(jìn)原始社會(huì)力模型中的期望速度。Qiau Liu[3]開發(fā)了一種社會(huì)力模型，將模型中的人分為恐怖分子和行人兩組，以研究在公共場所發(fā)生恐怖襲擊時(shí)的人員疏散情況。鐘少波等[4]考慮機(jī)場特殊情境，基于社會(huì)力基本原理，通過仿真建模研究了疏散引導(dǎo)、海關(guān)抽檢障礙、座椅、立柱等4因素對人群疏散的影響。魏歡歡等[5]提出一種基于社會(huì)力模型的人員逆流行為仿真模型，研究逆流行為及其對疏散結(jié)果的影響。

盡管上述研究為人群疏散奠定了良好的基礎(chǔ)，但是地鐵站人群疏散面臨人流量大、環(huán)境復(fù)雜等問題，其應(yīng)急疏散涉及的因素較多，需要進(jìn)一步進(jìn)行研究。本文基于社會(huì)力模型，利用Anylogic軟件對北京某地鐵站發(fā)生緊急情況時(shí)的人員疏散進(jìn)行仿真模擬，分析不同因素對疏散效率的影響，并就結(jié)果提出一些改進(jìn)建議，期望給大型公共場所人員應(yīng)急疏散提供參考。

1 模型仿真

1.1 仿真原理

Anylogic仿真軟件的運(yùn)行原理是社會(huì)力模型，社會(huì)力(又稱社會(huì)場或社會(huì)影響力)概念于1951年提出。1995年，Helbing在流體動(dòng)力學(xué)方程基礎(chǔ)上構(gòu)建了社會(huì)力行人交通流模型[6]。社會(huì)力模型將人的運(yùn)動(dòng)看成是受力的結(jié)果，行人在移動(dòng)過程中會(huì)受到驅(qū)動(dòng)力、吸引力以及排斥力的共同作用。其中主要包括行人向著目標(biāo)運(yùn)動(dòng)項(xiàng)，行人之間作用項(xiàng)，行人與邊界、障礙物、墻等之間的相互影響項(xiàng)，并將其量化為具體的各種力。社會(huì)力模型的動(dòng)力學(xué)方程為：

(1)

(2)

式(1)中：mα為行人α的質(zhì)量；ωα為當(dāng)前環(huán)境下的期望速度；Fα(t)為行人所受到的合力；ξ為擾動(dòng)力，是隨機(jī)的、非系統(tǒng)的，在模型中代表不確定的行人行為。式(2)中第一項(xiàng)為驅(qū)動(dòng)力；第二項(xiàng)為行人之間的排斥力；第三項(xiàng)為行人與邊界或障礙物間的排斥力；第四項(xiàng)為吸引力的合力。以下是詳細(xì)說明：

(2)排斥力：來自行人之間的相互作用和行人與建筑物、障礙物或墻等的相互作用。

(3)吸引力：行人有時(shí)會(huì)被其他人(路人、朋友等)或物體(如紅綠燈、廣告牌等)吸引從而產(chǎn)生相互作用，吸引力與行人之間相互作用力的不同之處為前者的作用范圍大于后者，且前者隨時(shí)間、興趣的減少而減少，直到減少為0。吸引力有助于形成行人群體(與分子間作用力相似)。雖然實(shí)際情況中存在吸引力，但吸引力在模型中不是必須的，大多數(shù)模擬中即使忽略吸引力，仍能模擬出較為真實(shí)的行人現(xiàn)象[7-14]。

1.2 模型構(gòu)建

地鐵站位于地下密閉空間，環(huán)境和人流情況較為復(fù)雜，影響人群疏散的因素較多，通過查閱文獻(xiàn)和實(shí)地調(diào)研后，本文選擇運(yùn)行時(shí)段、疏散指導(dǎo)、硬件設(shè)施、應(yīng)急通道、閘機(jī)延誤等因素進(jìn)行仿真[15-17]。

1.2.1 仿真結(jié)構(gòu)圖

本文選擇北京某地鐵站作為研究對象，圖1為地鐵站仿真模擬的空間結(jié)構(gòu)圖。該地鐵模型總共3層，一層為入站安檢層，設(shè)進(jìn)站入口5處，進(jìn)站安檢閘機(jī)3處，出站刷卡閘機(jī)3處，人工售票機(jī)4處，行李安檢口6處，另設(shè)1處緊急逃生口；負(fù)一層為換乘線路1的候車樓層，設(shè)有4處緊急逃生口，與一層有直達(dá)扶梯組；負(fù)二層為換乘線路2的候車樓層，設(shè)有4處緊急逃生口，與一層有中轉(zhuǎn)扶梯組，與負(fù)一層有換乘樓梯。

圖1 北京某地鐵站Anylogic仿真圖示例

1.2.2 建模流程

利用AnyLogic中的行人庫創(chuàng)建智能體，仿真流程如圖2所示：

圖2 仿真建模步驟

Step1：導(dǎo)入仿真底圖，按照參照物比例關(guān)系設(shè)置墻壁、地面。

Step2：參照底圖，設(shè)置自助售票機(jī)、安檢閘機(jī)、扶梯等地鐵站基礎(chǔ)運(yùn)行設(shè)施。

Step3：該仿真模擬的是地鐵站發(fā)生緊急事件時(shí)，乘客的疏散場景，所以設(shè)置了行人智能體及突發(fā)事件智能體。突發(fā)事件智能體作為行人智能體的疏散觸發(fā)指令。

Step4：使用 Ped Source、Ped Go To、Ped Select Output、Ped Sink 等模塊構(gòu)成行為流程圖。如圖3所示，使用Ped Source模塊設(shè)置進(jìn)站入口；Ped select Output設(shè)置概率，選擇不同的服務(wù)模式如直接安檢或者先購票后安檢；Ped Sevice模塊設(shè)置進(jìn)站安檢閘機(jī)、出站刷卡閘機(jī)、人工售票機(jī)及行李安檢口；Ped Go To設(shè)置行走路線；Ped Exit、Delay、Ped Enter模塊組合實(shí)現(xiàn)扶梯轉(zhuǎn)化效果；候車模塊使用Ped Wait模塊實(shí)現(xiàn)。通過多種流程模塊為智能體創(chuàng)建邏輯，使其通過運(yùn)行一系列指令完成特定行為。

圖3 智能體流程圖

Step5：通過密度圖、時(shí)間統(tǒng)計(jì)等模塊，進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)工作，即時(shí)畫出數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的曲線。

通過以上步驟，完成模型構(gòu)建。

1.2.3 設(shè)置參數(shù)

Ped Source模塊設(shè)置行人產(chǎn)生速度、直徑、初始速度；Ped Select Output模塊設(shè)置行人選擇是否購票及乘坐扶梯的概率，并判斷行人狀態(tài)使之進(jìn)入不同階段；Ped Service模塊設(shè)置行人購票、安檢、過閘機(jī)、引導(dǎo)行人選擇路線、排隊(duì)等行為；Ped Go To模塊設(shè)置行人目的地、行走路徑等；Ped Exit與Ped Enter模塊用來設(shè)置行人在一點(diǎn)消失，然后從指定位置出現(xiàn)；Delay模塊設(shè)置延遲時(shí)間，這里用來實(shí)現(xiàn)行人樓層轉(zhuǎn)換的延遲；Ped Wait模塊實(shí)現(xiàn)行人的等待行為。

表1 參數(shù)設(shè)置

考慮到現(xiàn)實(shí)生活中行人的性別、年齡、出行事由等因素各不相同[18]，設(shè)置初始速度在0.5～1.55 m/s；直徑參考國家標(biāo)準(zhǔn)《中國成年人人體尺寸》[19]，并考慮兒童及行李攜帶，設(shè)置0.4～0.6 m。模型尺寸5pixels per meter，即圖像上每5個(gè)像素的距離相當(dāng)于現(xiàn)實(shí)的1 m。其他參數(shù)采用系統(tǒng)默認(rèn)值。

1.2.4 實(shí)驗(yàn)方案

方案1：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)過程中，選取運(yùn)行時(shí)段、疏散指導(dǎo)、硬件設(shè)施、應(yīng)急通道、閘機(jī)延誤5個(gè)因素，使用控制變量法研究這5個(gè)因素對地鐵站突發(fā)事件人員疏散的影響程度。

表2 方案1的實(shí)現(xiàn)方法

方案2：進(jìn)一步研究閘機(jī)因素對疏散的影響，其他因素不改變。方案1的仿真研究發(fā)現(xiàn)各因素中閘機(jī)因素對疏散具有顯著的影響。為探究相同疏散人數(shù)下，閘機(jī)因素改變對疏散影響程度的變化，對不同數(shù)量的閘機(jī)組進(jìn)行疏散仿真并進(jìn)行規(guī)律分析。

2 結(jié)果和討論

2.1 多因素仿真結(jié)果分析

2.1.1 人群密度分析

圖4為突發(fā)緊急事件后，人群疏散時(shí)地鐵站內(nèi)的人流密度分布圖。其中，不同顏色代表高低不同的密度，密度高色彩偏紅，密度低則色彩偏藍(lán)。如圖4所示，人群疏散時(shí)人流主要沿行走路徑分布，檢票層人流集中區(qū)域主要分布在刷卡閘機(jī)區(qū)域、電梯口區(qū)域和出站口區(qū)域。站臺(tái)層人流集中區(qū)域主要分布在逃生通道口區(qū)域和電梯口區(qū)域。在緊急情況下，行人通過疏散通道拐角處，由于視線遮擋等原因，人群會(huì)產(chǎn)生擁擠堵塞。由于行人在恐慌狀態(tài)下的從眾心理，常會(huì)出現(xiàn)某一出口擁擠人數(shù)過多，緊急情況下行人會(huì)本能地選擇最近的疏散通道，造成出口處阻塞。當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)情況時(shí)，因?yàn)檎九_(tái)層和站廳層人群數(shù)量大且較為集中，大部分行人會(huì)跟隨行人流的主要涌動(dòng)方向疏散逃生，表現(xiàn)出從眾現(xiàn)象。此情形下大部分行人無法充分了解可逃生通道的情況，而聚集在一個(gè)通道，使出口形成拱形人流。由于從寬闊區(qū)域逃往出口等狹窄區(qū)域，人數(shù)眾多加上行人的趕超心理，出口處會(huì)越來越擁堵。

圖4 應(yīng)急疏散時(shí)地鐵站密度仿真

圖5為不同因素影響下的出站口和電梯口人群密度變化曲線。從圖5(a)可以看出，正常情況下，密度曲線隨時(shí)間小幅波動(dòng)，與實(shí)際情況較為相符。從圖5(b)可以看出，高峰時(shí)段人流量大時(shí)，地鐵站人群疏散密度波動(dòng)的對應(yīng)階段較人流量小的情況更晚，波動(dòng)幅度更劇烈，對出站口、電梯口的密度變化整體影響程度較大。從圖5(c)可以看出硬件設(shè)施過多造成阻礙時(shí)，疏散過程總體人流密度較大，波動(dòng)階段比較一致，波動(dòng)幅度影響程度較小，密度峰值與對比數(shù)據(jù)比較一致，說明障礙物產(chǎn)生的影響主要作用在人員疏散速度上，反而降低了過度擁擠情況發(fā)生的概率。從圖5(d)可以看出，閘機(jī)口設(shè)置刷卡出站時(shí)，由于閘機(jī)對疏散人群的減速，地鐵站密度整體大于無刷卡狀態(tài)，且峰值較大，容易造成擁擠踩踏事件，影響程度較大。人群首先通過電梯，再經(jīng)過閘機(jī)到達(dá)出站口，所以電梯口附近密度達(dá)到峰值，即出現(xiàn)擁擠情況比出站口附近出現(xiàn)較早。同時(shí)由于人群疏散在閘機(jī)口附近的緩沖作用，出站口附近密度峰值的數(shù)值稍小于電梯口附近，即擁擠的劇烈程度稍小。圖5(e)為疏散時(shí)擁有導(dǎo)流的情況，由于人員疏散避過扶梯，扶梯口沒有人流密度大幅增加的情況。但由于疏散通道的減少，導(dǎo)致人流大量擁擠在導(dǎo)流的疏散通道，比分流時(shí)的擁擠程度更嚴(yán)重。在圖5(f)中可以看出，不具備應(yīng)急疏散通道的地鐵站整體人流密度更大，且密度波動(dòng)幅度更高，極易造成人員踩踏事件且二次傷害傷亡的概率更大。

圖5 重點(diǎn)區(qū)域疏散密度對比

2.1.2 時(shí)間分析

圖6為不同因素下疏散時(shí)間曲線，仿真統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示人流量大時(shí)疏散時(shí)間較長，總體影響程度較小。配備導(dǎo)流情況下疏散時(shí)間大幅減少，人群數(shù)量波動(dòng)趨勢陡峭。硬件設(shè)施不佳時(shí)，在障礙物干擾情況下，疏散時(shí)間較長，但影響程度比較輕微。人員疏散時(shí)原路返回出口比走緊急通道使用的時(shí)間更長，人群數(shù)量波動(dòng)趨勢陡峭，波動(dòng)時(shí)間延遲。設(shè)置刷卡出站環(huán)節(jié)，人群波動(dòng)比較平緩，但疏散時(shí)間大大增加，影響程度較大。

圖6 不同方案下人群疏散時(shí)間對比

2.1.3 相關(guān)性分析

為直觀地展示不同因素對疏散過程中不同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的影響程度，對各因素改變后的仿真數(shù)據(jù)與對照組仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為：

(3)

相關(guān)系數(shù)越接近1，曲線擬合度越高，說明該實(shí)驗(yàn)因素的改變對統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的影響越小。以下為疏散時(shí)間，電梯口密度，出站口密度3個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的相關(guān)性數(shù)據(jù)。

表3數(shù)據(jù)顯示，疏散指導(dǎo)、應(yīng)急通道、閘機(jī)延誤3個(gè)因素對疏散時(shí)間的影響最明顯。表4數(shù)據(jù)顯示：運(yùn)行時(shí)段、疏散指導(dǎo)、應(yīng)急通道3個(gè)因素對疏散時(shí)電梯口區(qū)域人流密度影響更大。表5數(shù)據(jù)顯示，運(yùn)行時(shí)段、疏散指導(dǎo)、應(yīng)急通道3個(gè)因素對出站口區(qū)域人流密度干擾更大。由于刷卡閘機(jī)對疏散密度的影響在閘機(jī)口區(qū)域更加劇烈，綜上所述，疏散指導(dǎo)，應(yīng)急通道、運(yùn)行時(shí)段和閘機(jī)延誤是緊急情況下人員疏散效率最關(guān)鍵的影響因素，應(yīng)多加關(guān)注并進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。

表3 各因素與疏散時(shí)間的相關(guān)性

表4 各因素與電梯口密度的相關(guān)性

表5 各因素與出站口密度的相關(guān)性

2.2 閘機(jī)因素對疏散的影響分析

閘機(jī)是乘客出站的必經(jīng)之地，閘機(jī)的設(shè)置對地鐵站運(yùn)行效率及乘客在緊急情況下快速疏散具有重大意義。為研究存在閘機(jī)干擾時(shí)疏散狀態(tài)的變化，現(xiàn)在相同疏散人數(shù)的情況下，探討閘機(jī)個(gè)數(shù)對疏散密度與時(shí)間的影響規(guī)律。

圖7 閘機(jī)仿真圖示例

2.2.1 密度分析

圖8是將閘機(jī)數(shù)量設(shè)置為1、3、5、7個(gè)時(shí)，閘機(jī)口人群疏散的密度變化情況。閘機(jī)數(shù)量越少，閘機(jī)進(jìn)口的密度越大，人流越集中，同時(shí)出口的密度越小，人流瞬間擁堵在一個(gè)區(qū)域，導(dǎo)致人流堵塞。隨著閘機(jī)數(shù)量的上升，閘機(jī)出口密度逐漸增大，閘機(jī)出口通常為徑直的通道，當(dāng)疏散空間區(qū)域突然變寬闊時(shí)，會(huì)出現(xiàn)后方的行人趕超前方行人，造成行人趕超現(xiàn)象。但出口的密度增大有限，基本不會(huì)造成擁擠堵塞現(xiàn)象，且隨著閘機(jī)數(shù)量的進(jìn)一步增多，密度繼續(xù)減少。圖9中閘機(jī)口密度曲線的變化與疏散時(shí)間的規(guī)律基本一致，閘機(jī)數(shù)越多，閘機(jī)口密度越小。當(dāng)出口設(shè)置5個(gè)閘機(jī)時(shí)，疏散效率達(dá)到最高，數(shù)量再增加，疏散效率并無明顯改善，且占地面積較大，空間利用率不高。

圖8 不同閘機(jī)數(shù)量閘機(jī)口密度熱點(diǎn)圖

圖9 不同閘機(jī)組區(qū)域密度變化曲線

2.2.2 時(shí)間分析

圖10(a)可以看出，隨著閘機(jī)數(shù)量的增加，疏散時(shí)間逐漸減少，閘機(jī)數(shù)量低于5個(gè)時(shí)，閘機(jī)數(shù)量的增加對疏散時(shí)間的影響明顯，設(shè)置6個(gè)閘機(jī)及7個(gè)閘機(jī)的情況下，疏散曲線幾乎重合，表明閘機(jī)數(shù)量過高對人群疏散效率并無顯著提高。圖10(b)反映出閘機(jī)數(shù)量與疏散時(shí)間之間變化的規(guī)律，閘機(jī)個(gè)數(shù)的增加對疏散時(shí)間的減小是邊際遞減的，且超過一定數(shù)量，反而會(huì)增加疏散時(shí)間。這種情況的出現(xiàn)可能是由于閘機(jī)數(shù)量的增多使得空間利用率改變，同時(shí)閘機(jī)位置的不同造成疏散路徑改變，導(dǎo)致疏散時(shí)間不減反增，這種實(shí)際疏散情況下基本不會(huì)造成太大的問題。過多閘機(jī)的設(shè)置還會(huì)導(dǎo)致資源及空間的浪費(fèi)，應(yīng)對閘機(jī)數(shù)量及位置進(jìn)行合理規(guī)劃。

圖10 不同閘機(jī)數(shù)疏散時(shí)間分析圖

2.3 結(jié)果討論及建議

疏散指導(dǎo)、應(yīng)急通道、閘機(jī)延誤因素對疏散效率的影響程度最為顯著。語言疏散指導(dǎo)及安全疏散指示標(biāo)志可以大大降低疏散的時(shí)間。通道人員密度是導(dǎo)致?lián)頂D踩踏的主要因素。緊急通道設(shè)置及路徑規(guī)劃是地鐵站風(fēng)險(xiǎn)規(guī)劃非常關(guān)鍵的部分對疏散時(shí)間及人群密度的影響較大，設(shè)置緊急通道雖然能降低疏散時(shí)間，但可能增大擁堵的程度。閘機(jī)刷卡環(huán)節(jié)極大增加人群疏散的時(shí)間以及部分區(qū)域人流密度，增大二次傷害的概率。出行時(shí)段是影響地鐵站臺(tái)人流密度的重要因素，高峰期站內(nèi)分流人員和分流設(shè)施的配備對緊急疏散的作用很關(guān)鍵。雖然硬件設(shè)施不是影響疏散效率最關(guān)鍵的因素，但也有一定影響，地鐵站規(guī)劃時(shí)要適當(dāng)關(guān)注改進(jìn)。

緊急疏散時(shí)，由于行人從眾及通道不均勻選擇現(xiàn)象，人群不平衡地集中在一個(gè)通道內(nèi)會(huì)使疏散時(shí)間增加，通道口容易產(chǎn)生拱形人流導(dǎo)致?lián)頂D踩踏事件，應(yīng)該增加引導(dǎo)的工作人員數(shù)量及安全疏散指示標(biāo)志，對疏散進(jìn)行及時(shí)有效的引導(dǎo)。

突發(fā)緊急事件時(shí)，距出口距離較遠(yuǎn)的人員沿原路返回時(shí)疏散時(shí)間長，效率低，對路線不熟悉的情況下，容易產(chǎn)生恐慌，所以要盡可能設(shè)置方便快捷的緊急逃生通道并規(guī)劃更合理高效的逃生路徑。由于緊急通道距離更近路程更短，易造成人員短時(shí)間大量擁擠，所以要盡可能寬敞，同時(shí)將拐角設(shè)置為平滑拐角提高行人在拐彎處的通行能力，并設(shè)置廣播和工作人員疏導(dǎo)安撫群眾情緒。

進(jìn)入緊急狀態(tài)時(shí)，立即開啟閘機(jī)通道，減小疏散阻礙，提高疏散效率。規(guī)劃站臺(tái)層應(yīng)急通道時(shí)，盡量避開閘機(jī)刷卡環(huán)節(jié)，將通道口設(shè)置在出站口和出站通道。

高峰時(shí)段，要在不同樓層和扶梯口配備巡視人員進(jìn)行分流，避免部分區(qū)域人流密度過大。光照，地面等硬件條件不好的車站要及時(shí)更新設(shè)備設(shè)施，人流量較大的地鐵車站盡量移除通道內(nèi)妨礙疏散的設(shè)備裝置。

3 結(jié)論

本文基于社會(huì)力模型，利用Anylogic軟件對北京某地鐵站進(jìn)行人群疏散建模仿真，研究了運(yùn)行時(shí)段、疏散指導(dǎo)、硬件設(shè)施、應(yīng)急通道、閘機(jī)延誤等因素對人群疏散的影響，得出地鐵復(fù)雜情境下疏散指導(dǎo)、應(yīng)急通道、運(yùn)行時(shí)段和閘機(jī)延誤是人員疏散效率最關(guān)鍵的影響因素。通過對閘機(jī)延誤因素深入研究，可以得出閘機(jī)數(shù)量的增加對疏散時(shí)間的邊際遞減以及過多數(shù)量的閘機(jī)并不能提高疏散效果結(jié)論。仿真結(jié)果表明：該模型可以有效分析地鐵人群疏散的影響因素，預(yù)測人群疏散的重點(diǎn)區(qū)域及疏散時(shí)間，對地鐵站人群疏散及安全評估具有一定參考意義。