影响地铁应急疏散行为的乘客空间认知分析

在地铁应急疏散过程中,乘客的空间认知对其行为决策具有重要影响,但目前针对地铁站空间认知的量化研究较少.以上海世纪大道地铁站的认知地图调查数据为依据,运用描述性统计和标准差椭圆法进行要素认知频次和扭曲分析,通过分析乘客对各要素的认知频次差异、认知位置离散程度及认知位置分布方向,量化乘客对地铁站的空间认知情况.研究结果表明:对于乘车必须经过的出入口、闸机,乘客的认知频次较高且认知位置离散程度较低;对于乘车非必须经过的洗手间,乘客的认知频次较低且认知位置离散程度较高;相较于其他扶楼梯,乘客对邻近闸机扶楼梯的认知频次更高、且认知位置离散程度更低;乘客对要素的认知位置分布方向与其空间定位基准线的走向基本一致.研究不仅可为地铁站内的布局设计提出建议,同时,可为地铁应急疏散行为决策研究提供新视角.     

突发情况下地铁站应急疏散研究

地铁车站作为城市轨道交通乘客集散的枢纽,其特殊、复杂的建筑结构和客流特性使得乘客在站内的安全问题尤其受到重视.如何预防和减少安全事故的发生,以及在突发事件情况下对乘客进行安全迅速的疏散,已经成为国内外研究的重要问题.本文在元胞自动机的基础上,考虑了突发情况下乘客存在的非理性行为,建立疏散模型,并利用Pathfinder仿真软件,对广州地铁1号线杨箕站进行模拟仿真,通过对仿真结果的分析,提出合理可行的意见和建议.     

重庆轻轨车站紧急疏散仿真模型研究

城市轨道交通在运行过程中当遭遇突发事件时,乘客的紧急疏散是目前安全运营研究的重要问题。通过深入系统地研究乘客紧急疏散行为,特别是通过现代仿真技术模拟乘客紧急疏散过程,对提高重庆市城市轨道交通的安全性具有重要的现实意义。     

城市轨道交通车站客流应急疏散时间影响要素分析

通过对北京地铁四惠站的现场以及客流调研,同时利用anylogic仿真平台的搭建对于地铁乘客应急疏散行为以及地铁车站的空间建筑形式对疏散时间的影响进行分析,总结疏散时间主要影响因素并对调研车站的疏散方案进行优化.     

������վ�ڳ˿���ɢʱ����㷽���о�

在分析实测数据的基础上,针对地铁车站内乘客疏散时间计算问题建立了考虑人群密度、空间环境变化的数学模型。文中分别对乘客下车过程、站台、通道和楼梯的行走过程、使用自动扶梯过程以及通过出口过程进行分析研究,以乘客疏散过程为依据建立基于统计学与排队理论的综合计算模型,给出了适合计算地铁车站内容乘客出站所需疏散时间的方法。本文以西直门地铁站乘客疏散为案例验证了所建立计算模型的有效性及实用性,模型计算结果与观测数据的总体误差约为2.25%,其中仅楼梯阶段与出口的通行时间计算误差超过10%。案例研究结果还表明地铁车站疏散能力存在上限,在进行地铁车站设计与列车运行计划制定的过程中应充分考虑这一限制因素。     

考虑心理压力的地铁站台乘客疏散模型

分析了紧急情况造成的心理压力对地铁站台乘客疏散行为产生的影响,建立了心理压力与滞留时间、局部密度、危险源距离的数量关系;研究了心理压力下的疏散期望速度,建立了修正期望速度模型,并修正了社会力模型;针对站台乘客疏散过程,设计了多智能体感知和决策流程,建立了基于多智能体技术的疏散仿真模型,对乘客从接收疏散信号到疏散完成的全过程进行抽象化处理;运用AnyLogic仿真软件搭建仿真场景,并将建立的多个模型以接口方式导入仿真软件,基于北京地铁2号线西直门站台,研究了乘客的疏散行为。仿真结果表明:心理压力对疏散时间、疏散速度、乘客密度与绕行距离产生了较大影响,有心理压力时乘客疏散效率较无心理压力时增大了24.03%,整体平均疏散时间减少了27.68%,楼梯区域平均疏散时间减少了36.20%,衔接区域平均疏散时间减少了22.05%;有心理压力的乘客在楼梯区域的平均疏散速度约为0.226m·s~(-1),无心理压力时约为0.351m·s~(-1);在衔接区域,有心理压力的乘客最高聚集密度达8.0人·m~(-2),无心理压力时达到9.5人·m~(-2),楼梯区域乘客聚集密度最大值均约为3.5人·m~(-2);有心理压力的乘客平均绕行距离较无心理压力时增加了96.91%,乘客运动更加混乱。     

考虑流线干扰的轨道交通车站应急疏散仿真

当前关于轨道交通车站疏散的研究多采用仿真软件直接构建三维模型，并将站内设施布局作为主要疏散瓶颈。实际上存在的复杂设施结构和客流流线冲突使客流疏散问题更为复杂，主流的仿真方法并不能很好解决这一问题。以青岛地铁13号线董家口火车站地铁站为例，基于SketchUp三维建模软件绘制用作仿真场景的轨道车站模型，再运用MassMotion仿真软件分析仿真过程中客流流线冲突情况，从而找出疏散瓶颈，并考虑以流线干扰策略对疏散方案进行优化。研究结果表明：在开放所有通道而未进行流线干扰时，疏散时间未能满足要求；而在最优疏散方案下，乘客出站时间可由7.62 min降至5.43 min,优化率达到28.74%。相较于开放所有通道提高疏散效率的方案，通过设置障碍物对客流流线进行干扰，能更好提升疏散成功率。     

格子气模型在地铁站人群疏散运动中的应用

基于格子气模型思想,引入高程因素,建立了模拟地铁站人员疏散的扩展非均匀格子气模型.该模型考虑紧急情况下人员的移动特征,引入多格子方法,根据人员实时步长确定人员移动速度.文中考虑了人员初始分布对疏散过程的影响,同时分析了紧急疏散出口对疏散的作用.利用该模型模拟了人有出口偏好的人员疏散过程和火灾情况下人员疏散过程,算例结果表明,适度地使用紧急疏散出口能提高疏散效率,高程因素的引入也促进了疏散进程.     

地铁站内乘客选择步梯与扶梯模式研究

步梯和扶梯是地铁站内连接站台和站厅、站厅和室外安全区的主要设施,是站内客流使用的重要通道。研究分析行人对步梯和扶梯的选择模式对理解地铁站内行人行为和疏散方式具有重要意义。本文采集成都地铁两个地铁站在高峰与非高峰下不同人群选择步梯和扶梯的人数,并进行统计分析得出4种不同因素对行人选择步梯和扶梯模式影响。结果表明行进方向、前方是否成拱和是否处于高峰期均对行人选择模式产生影响,且影响能力可分为2个等级。论文研究为地铁站人员步梯和扶梯选择模式提供了基础数据和理论指导。     

非正常情况下地铁乘客应对行为规律调查研究

为了提高轨道交通系统的服务水平和安全可靠性,优化地铁应急资源的配资和布局,需要掌握非正常情况下地铁乘客的出行行为特征,准确预测异常发生后的网络客流重分布情况。本文首先分析了典型情况下地铁乘客可能的行为选择和出行流程,然后采用问卷调查和统计分析的方法,对苏州市轨道交通乘客的构成特征和故障应对行为特征进行了分析研究,接着通过相关性分析得出了影响乘客行为选择的主要因素,并依据数据的变化趋势定性描述了各因素的影响规律,其结果可供应急处置决策提供参考。     

北京市地铁乘客安检安全意识调查分析

近年来,国内外地铁安全事故时有发生,地铁安检作为应对安全隐患的有效防范手段,加强其检查力度也成为国内各个地铁安全部门的共识。安检会增加乘客的延误时间,使乘客对地铁安检颇有微词,乘客与安检员发生冲突的事件也屡有发生。为增强乘客的地铁安全意识,改进安检流程,通过问卷调查和统计分析,对北京市地铁乘客进行调查,分析其评价水平及影响因素。结果表明,北京市地铁乘客的平均安全意识得分为74.16分,为中等水平,其中安全行为、安全态度、安全知识三个维度分别处于较高、中等、较低水平。该调查有助于地铁安全部门有针对性地制定地铁安检的宣传方案,提高服务水平,改善安检流程。     

地铁站中的空间情节

地铁站作为运输线的一个空间节点,是提供旅客换乘和候车的一种静态设施,也是乘客在地铁线路上最能直接接触到的建筑空间。本文研究总结了地铁站空间情节的性质和类型,将地铁车站建筑的空间情节划分为四个阶段,并在此基础上阐释了营造良好地铁空间情节的意义及其方法。     

考虑参考点异质性的出口选择行为仿真研究

为恰当表达突发事件下地铁站疏散人员行为决策的真实心理,基于累积前景理论,考虑决策者参考点异质性分别构建同质参考点和异质参考点的出口选择模型.通过仿真模拟探讨突发事件下行人应急疏散行为,并根据仿真结果评价指标对比剖析参考点异质性对行人出口决策行为的影响.结果表明:考虑参考点异质性能更好地揭示地铁站突发事件下行人的行为决策本质,反映个体行为决策差异,仿真模型相较传统模型对于应急疏散过程的描述更加合理;模型决策结果更趋近于问卷调查情景设置中的真实观测结果,误差仅为4.9％,具有更好的预测性能.研究结果对于突发事件下疏散仿真建模及行人行为决策研究有一定参考价值.     

效率与公平视角下的应急公交接驳调度优化

城市地铁突发故障后,需要采用高效的应急公交接驳方法疏散滞留乘客,减小社会和经济损失.建立两阶段优化模型,对每辆车从存车点出发后依次前往各站运输乘客的接驳过程进行决策.阶段 1,从管理部门角度最小化疏散时间;阶段 2,在此基础上,从乘客角度降低乘客延误,优化目标分别考虑了效率与公平原则.由于现有优化软件求解阶段 2效率过低,构造了针对性的禁忌搜索(TS)算法提高求解速度.最终通过算例验证了算法和模型的可行性,对比了效率与公平原则下的疏散效果,展示了两者的权衡关系：效率原则可能导致乘客服务水平不均;而公平原则提供了更均衡的疏散服务,但系统延误相对更高.     

地铁安检客流智能引导及组织优化方法研究

为避免因地铁车站进站客流的空间不均衡性所导致的乘客安检排队时间过长、车站拥堵，甚至踩踏事故，本文设计了地铁安检智能引导分流系统并基于此提出客流组织优化方法。首先，在传统地铁安检模式的基础上设置智能引导分流系统，根据乘客行李类型将安检台划分为大包、小包/无包安检通道，实时采集安检区域的客流分布特征；其次，在排队等候理论的基础上综合考虑乘客转移时间和转移意愿，计算最优安检排队决策；最后，通过引导设备指引乘客选择最优安检通道。选取上海地铁1号线上海火车站地铁站晚高峰时期的客流数据作为案例，进行计算仿真分析，并通过实地实验进行校准验证。结果表明：运用本文方法后，地铁车站各安检通道的客流排队压力显著降低，计算仿真结果与实际安检情况误差为3.2%，且优化后大包乘客的平均安检排队效率提升38%，小包/无包乘客的平均安检排队效率提升16%。研究成果为提高乘客安检排队进站效率，有效避免地铁车站拥堵提供理论依据与方法支持。     

基于排队论的地铁站台设施客流延误分析

通过对地铁站台乘客的疏散过程分析,利用确定性排队论方法,建立地铁车站楼梯和自动扶梯设施的简化客流延误模型。然后,根据一组假设的数据,运用该模型模拟分析车站站台乘客在楼梯和自动扶梯设施处的延误状况。最后,采用敏感性分析方法,探讨不确定性因素对乘客在楼梯和自动扶梯设施处延误的影响。     

考虑客流引导和小群体行为的地铁车站疏散模型

地铁车站疏散过程客流引导及小群体行为均对人员疏散行为及疏散结果产生较大影响. 为更加有效地模拟真实疏散情况,研究了考虑客流引导和小群体行为的社会力模型. 该模型通过分析小群体运动特征及客流引导策略对行人期望速度的影响,对既有社会力模型进行修正;针对地铁车站站台人员疏散过程,设计更贴近实际情况的多智能体感知及决策流程,构建基于多智能体技术的疏散仿真模型. 以北京地铁西直门2号线站台为研究对象展开研究,结果表明客流引导及小群体效应对疏散时间、疏散效率、瓶颈区域及绕行距离均有显著影响:客流引导可提高疏散效率18%～45%,小群体行为则会增加绕行距离17%.      

地铁车站设计中的客流参数研究

在地铁车站设计中,客流是众多车站部位规模和能力核算的重要参数。本文从地铁运营管理和功能疏散的角度,深化研究,提出超高峰客流量、最高聚集人数、紧急疏散人数三个参数指标．为地铁车站设计提供重要科学依据。     

突发环境下地铁大客流疏散数值模拟

以大连地铁某换乘站为研究背景,对地铁站在发生火灾等紧急事件人群的疏散情况进行了分析.通过对调查统计人群的数量、年龄、性别等参数,应用pathfinder软件,建立地铁换乘车站人员疏散模型,并对该站在不同情况下发生紧急事件的人群疏散进行了研究.通过疏散模型,模拟不同情况下全部人员疏散至安全区域的时间,获取疏散过程中不同时刻的人员分布规律,找到疏散过程中不利于人群疏散的"关卡".文章结论可为国内外地铁换乘通道设计、紧急情况下的人群疏散组织及应急管理等方面提供一定的指导意义.     

地铁火灾人员逃生的模拟与分析

本文针对地铁火灾人员逃生这一问题,系统分析了地铁火灾与人员逃生过程与特点,在此基础上,提出了地铁火灾人员疏散时间计算模型。通过实验与软件,对地铁火灾的烟气的温度与扩散进行模拟,确定了地铁火灾人员疏散可用时间,总结了人员疏散所需时间的计算方法。结合了上海某地铁站的实例进行安全性分析,使得本文所提出地铁火灾疏散时间模型得以运用。