王江維， 羅宏森

(1.四川師范大學(xué) 公共安全與應(yīng)急研究院，四川 成都 610101；2.四川師范大學(xué) 工學(xué)院，四川 成都 610101)

一、引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)和制造業(yè)的高速發(fā)展，越來越多的人口涌入城市，使得交通運(yùn)量急劇增加，城市道路擁堵嚴(yán)重，導(dǎo)致地鐵在交通運(yùn)輸體系中的地位呈現(xiàn)壟斷型發(fā)展，有限空間內(nèi)的安全疏散問題亟待解決。

1969年10月1日，中國(guó)第一條地鐵線路投入運(yùn)營(yíng)[1]，始發(fā)站為北京古城站，標(biāo)志著我國(guó)地下軌道交通網(wǎng)絡(luò)正式投入使用。近年我國(guó)城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)日趨完善，據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2021年初，我國(guó)45個(gè)城市具有軌道交通運(yùn)營(yíng)條件，共開通244條運(yùn)營(yíng)線路，累計(jì)65個(gè)城軌交通線網(wǎng)獲批(含地方政府)[2]。巨網(wǎng)城市[3](特大網(wǎng)絡(luò))主要有上海、北京，而后發(fā)展快速的有成都、重慶等。地鐵是現(xiàn)代城市交通運(yùn)輸?shù)拇髣?dòng)脈，是銜接和中轉(zhuǎn)各區(qū)域的重要交通工具，可極大緩解城市交通擁堵的狀況，縮短出行時(shí)間，擴(kuò)大出行范圍。但地鐵在為市民帶來便利的同時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生部分潛在的安全隱患，如早晚高峰人流量陡增，通行寬度和長(zhǎng)度受限，很容易發(fā)生大規(guī)模群體事件，引起恐慌。如發(fā)生緊急狀況，由于地鐵內(nèi)部空間狹窄，快速疏散人群并控制事態(tài)發(fā)展的難度急劇增大。2014年5月2日韓國(guó)首爾地鐵2號(hào)線，原定正常行駛的兩輛列車由于自動(dòng)安全距離裝置出現(xiàn)問題，導(dǎo)致在蠶室往十里站途中發(fā)生了追尾事故，此次事故造成200名乘客受傷，在社會(huì)上造成了極為不好的影響。2019年1月8日17時(shí)重慶軌道交通環(huán)線運(yùn)營(yíng)列車碰撞，因海峽路至南湖區(qū)間人防門侵入限界，造成車輛擦撞，列車出現(xiàn)車廂偏移、車頭受損、多處玻璃破裂的情況，并導(dǎo)致環(huán)線四公里至海峽路區(qū)間停運(yùn)，該事故還造成包括乘客與工作人員在內(nèi)的4名人員傷亡。在城市軌道交通快速發(fā)展的背景下，安全成了愈加關(guān)注的熱點(diǎn)問題。客觀來說，地鐵安全事故的發(fā)生無法人為預(yù)測(cè)與控制，但是我們可以通過事前、事中和事后三個(gè)階段采取防控措施，如何快速而安全地疏散站臺(tái)和列車上的人員[4]是眾多學(xué)者研究的重點(diǎn)。張英雄[5]是較早研究關(guān)于地鐵疏散相關(guān)問題的學(xué)者，他系統(tǒng)分析了地鐵火災(zāi)的特點(diǎn)，并介紹了地鐵工程防火設(shè)計(jì)的基本措施。楊立中等[6]將起火原因歸結(jié)為電氣故障、施工維修、用火不慎、列車運(yùn)行電弧和乘客違反安全乘車規(guī)定等，其基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的使用，考察單個(gè)人員或人員群體的運(yùn)動(dòng)狀況，研究疏散中不同速度人群對(duì)整體疏散的影響。學(xué)者們的研究將人員疏散問題分為兩大類，第一類是對(duì)人員微觀疏散行為的調(diào)查分析與建模，研究成果集中于基礎(chǔ)理論模型層面，如Gipps等[7]假定行人的移動(dòng)服從最短路定律，建立了簡(jiǎn)單的路徑選擇模型，為實(shí)際疏散問題提供了理論支撐；還有學(xué)者基于元胞自動(dòng)機(jī)的仿真模型[8]進(jìn)行建模研究，優(yōu)化了疏散問題；也有學(xué)者聯(lián)系萬有引力定律而構(gòu)建引力模型[9]；Helbing等提出“社會(huì)力”模型，研究人與人之間和人與環(huán)境之間的相互作用力，使所建模型更符合行為人選擇邏輯[10]；建立了氣體動(dòng)力學(xué)模型[11]；設(shè)計(jì)緊急情況下逃生的排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型[12]等。第二類是以第一類研究為基礎(chǔ)，引入數(shù)學(xué)物理方法，并與計(jì)算機(jī)模擬仿真手段相結(jié)合，進(jìn)而拓展地鐵應(yīng)急疏散的研究。

二、數(shù)據(jù)來源和研究工具

(一)數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)來源為1990—2020年中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(CNKI)，以“地鐵”“疏散”作為檢索詞進(jìn)行檢索的文獻(xiàn)，最終得到關(guān)于地鐵人員疏散領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)2 264篇(2021年8月20日檢索，刪除會(huì)議、報(bào)紙和新聞紀(jì)錄)，作為可視化分析有效樣本數(shù)據(jù)庫。

(二)研究工具

CiteSpace5.7.R5是由美國(guó)德雷克塞爾大學(xué)的陳超美團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一款可視化分析軟件，是一款可以在科學(xué)文獻(xiàn)中識(shí)別與可視化新趨勢(shì)與新動(dòng)態(tài)的java應(yīng)用程序[13]，其主要作用包括：一是對(duì)相關(guān)科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)計(jì)量和挖掘，二是繪制相關(guān)領(lǐng)域的彩色知識(shí)圖譜。在此基礎(chǔ)上，可以直觀地展示該領(lǐng)域的信息全景，識(shí)別該領(lǐng)域的關(guān)鍵文獻(xiàn)、主要發(fā)文作者、熱點(diǎn)研究和前沿方向[14]。本文將利用CiteSpace軟件分析文獻(xiàn)作者、來源機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞等隱含關(guān)系，探索地鐵應(yīng)急疏散的研究熱點(diǎn)與演進(jìn)趨勢(shì)，并對(duì)現(xiàn)有成果進(jìn)行分析評(píng)述。

三、數(shù)據(jù)結(jié)果分析

在實(shí)際數(shù)據(jù)處理過程中，將時(shí)間設(shè)置為1990—2020年，閾值選擇top50(在每個(gè)時(shí)間切片中選擇前50個(gè)高頻節(jié)點(diǎn))為凸顯主要關(guān)系，修剪枝葉pathfinder和purning sliced networks，最終根據(jù)本文分析研究需要，選擇聚類功能，以“Author”“Institution”為節(jié)點(diǎn)得出機(jī)構(gòu)和作者的施引文獻(xiàn)圖譜，以“Keyword”為節(jié)點(diǎn)得出關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜和相應(yīng)的聚類圖譜。

(一)文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析

1990—2020年相關(guān)研究性文獻(xiàn)在中國(guó)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)出版總庫(CNKI)的發(fā)文量隨年份呈一次函數(shù)圖像遞增(如圖1所示)。1990—2002年，相關(guān)文獻(xiàn)的發(fā)文量較少，學(xué)者研究熱情不高，歸結(jié)主要原因?yàn)榈罔F運(yùn)營(yíng)城市數(shù)量少，且覆蓋面窄，運(yùn)營(yíng)里程短，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景缺乏，話題熱度低。從發(fā)文作者的工作單位也可以看到，均是地鐵已投入運(yùn)營(yíng)城市的研究人員，說明能否實(shí)際應(yīng)用也是研究者考慮研究方向的一個(gè)重要影響因素。截止2002年，全國(guó)僅有北京、天津、上海等7個(gè)城市的地鐵(含在建)投入運(yùn)營(yíng)。2003—2018年，研究熱度驟然上升，發(fā)文量逐年遞增，2018年共217篇，達(dá)到峰值。2016年之后年發(fā)文數(shù)量曲線呈波浪形態(tài)，發(fā)文量較為穩(wěn)定。這在一定程度上可歸因于2003年國(guó)務(wù)院辦公廳下發(fā)《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于加強(qiáng)城市快速軌道交通建設(shè)管理的通知》，采取了加強(qiáng)編制、審批工作，嚴(yán)格項(xiàng)目審批程序等措施，為城市發(fā)展軌道交通指明了前進(jìn)方向，在如此軌道交通大發(fā)展的背景下，研究熱度水漲船高。

圖1 地鐵應(yīng)急疏散研究文獻(xiàn)年代分布

(二)核心研究作者分析

使用CiteSpace軟件進(jìn)行檢索分析，時(shí)間跨度設(shè)置為1990—2020年，時(shí)間切片設(shè)置為1年，節(jié)點(diǎn)類型為機(jī)構(gòu)NodeTypes設(shè)置為Author，TOPN=50，修剪枝葉pathfinder和purning sliced networks，其它參數(shù)為默認(rèn)設(shè)置，調(diào)節(jié)字體大小和節(jié)點(diǎn)大小，得到節(jié)點(diǎn)數(shù)618，連線數(shù)為388，合作網(wǎng)絡(luò)密度Density為0.002的作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜(如圖2所示)。

圖2 作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜

由圖2可知，史聰靈、鐘茂華、余瀟、何理、周孝清、周天星、何嘉鵬為節(jié)點(diǎn)數(shù)最大的學(xué)者代表群，其中發(fā)文量最多的學(xué)者為余瀟(21)，其次是史聰靈(18)，鐘茂華(16)(見表1)。整個(gè)圖譜網(wǎng)絡(luò)較為零散，作者之間連線僅有幾條，說明該領(lǐng)域作者之間合作較少。

表1 發(fā)文量前十的作者排名

(三)文獻(xiàn)研究機(jī)構(gòu)分析

使用CiteSpace軟件進(jìn)行檢索分析，節(jié)點(diǎn)類型設(shè)置為Insitution，其它參數(shù)設(shè)置與Author參數(shù)相同，調(diào)節(jié)字體大小和節(jié)點(diǎn)大小，得到節(jié)點(diǎn)數(shù)為427，連線數(shù)為148，合作網(wǎng)絡(luò)密度Density為0.001 6的機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜(如圖3所示)。由圖3可知，中鐵工程設(shè)計(jì)咨詢集團(tuán)有限公司、中鐵隧道勘測(cè)設(shè)計(jì)院有限公司、中鐵第一勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司節(jié)點(diǎn)數(shù)較大，代表發(fā)文數(shù)量多，在學(xué)術(shù)科研方面實(shí)力強(qiáng)勁，這表明中鐵公司是現(xiàn)階段地鐵疏散研究領(lǐng)域的主力，并且已取得了較為豐碩的學(xué)術(shù)成果，具有一定代表意義。從機(jī)構(gòu)屬地來看，主要分布在京津和粵蘇地區(qū)。這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力較為雄厚，發(fā)展較早，科研能力相對(duì)較強(qiáng)，且發(fā)文量排名前十的主要研究機(jī)構(gòu)成員為國(guó)企，占比93.6%，高校占比6.4%(見表2)?？鐧C(jī)構(gòu)研究方面，連線數(shù)為148，沒有形成明顯聚類，表明各機(jī)構(gòu)之間沒有合作，獨(dú)立研究為主，研究領(lǐng)域合作水平亟待提高。

圖3 機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

表2 發(fā)文量前十的機(jī)構(gòu)排名

(四)高被引文獻(xiàn)分析

高被引文獻(xiàn)是指在某研究領(lǐng)域被廣大學(xué)者認(rèn)可或具有一定參考價(jià)值的文獻(xiàn)，引用頻次越多代表在相關(guān)領(lǐng)域的權(quán)威性越高。從表3可以看出，引用頻次100次以上的文章有15篇，占比0.57%；引用頻次1～100次的文章有1 658篇，占比63.43%；引用頻次最高的文章是李得偉的博士論文《城市軌道交通樞紐乘客集散模型及微觀仿真理論》，被引頻次288次。通過對(duì)引用頻次前十的文章進(jìn)行匯總分析，微觀仿真占據(jù)龍頭地位，也是未來的主要研究方向。結(jié)合我國(guó)地鐵實(shí)際情況，不少學(xué)者更加關(guān)注內(nèi)部煙氣流動(dòng)規(guī)律和優(yōu)化控制方法研究，為完成疏散爭(zhēng)取更多的時(shí)間。還有學(xué)者探索樓梯寬度、設(shè)施服務(wù)水平等對(duì)疏散效率的影響程度，通過優(yōu)化瓶頸節(jié)點(diǎn)來提升疏散效率。事故分析及對(duì)策研究也是學(xué)者研究的重點(diǎn)，分析事故原因并進(jìn)行整改是解決問題的必要手段。

表3 高被引文獻(xiàn)(選取前十)

(五)關(guān)鍵詞聚類分析

運(yùn)行CiteSpace軟件，將節(jié)點(diǎn)類型設(shè)置為Keyword，其它參數(shù)設(shè)置與Author參數(shù)相同，調(diào)節(jié)字體大小和節(jié)點(diǎn)大小，得到節(jié)點(diǎn)數(shù)為631，連線數(shù)為2 356，合作網(wǎng)絡(luò)密度Density為0.011 9的關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)圖譜(如圖4、圖5所示)。由圖4可以看到，我國(guó)地鐵疏散領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)關(guān)鍵詞聚類是“數(shù)值模擬”“站臺(tái)層”“地鐵火災(zāi)”“地鐵隧道”“火災(zāi)模擬”“人員疏散”“疏散”“社會(huì)力模型”“地鐵車輛”等聚類標(biāo)簽。

圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

圖5 關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)圖譜

在關(guān)鍵詞聚類圖譜的基礎(chǔ)上，選擇“Cluster”菜單欄中的“Summary Table”，采用LLR算法，得到關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜聚類表(見表4)。

表4 關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜聚類表

通過對(duì)圖4、圖5和表4的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖譜聚類表分析，將地鐵應(yīng)急疏散的主要研究?jī)?nèi)容歸納為“社會(huì)力模型(#0)”“站臺(tái)層(#1)”“數(shù)值模擬(#2)”“火災(zāi)模擬(#3)”“地鐵火災(zāi)(#4)”“地鐵(#5)”“安全疏散(#6)”“地鐵站(#7)”“人員疏散(#8)”“地鐵車輛(#9)”“區(qū)域軌道交通(#10)”11個(gè)聚類。筆者將11個(gè)聚類總結(jié)提煉，得到優(yōu)化結(jié)構(gòu)(#1、#5、#7、#10)、地鐵火災(zāi)(#2、#3、#4、)、仿真模擬(#0、#6、#8、#9)等3個(gè)主要聚類。

(六)研究前沿和演進(jìn)趨勢(shì)

1.研究前沿

把握最新的研究前沿可以獲取該研究領(lǐng)域的最新動(dòng)態(tài)和問題聚焦，識(shí)別存在的問題和不足，為下一步解決問題打牢基礎(chǔ)。運(yùn)行CiteSpace軟件，在關(guān)鍵詞聚類圖譜基礎(chǔ)上，參數(shù)設(shè)置“Burstness”，得到關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖(如圖6所示)。

圖6 關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖

根據(jù)關(guān)鍵詞突現(xiàn)詞追溯高突現(xiàn)值文獻(xiàn)進(jìn)行整理分析，探索最新研究前沿和演進(jìn)趨勢(shì)，筆者將研究前沿問題大致分為早期、中期和最新前沿3個(gè)階段。

早期地鐵應(yīng)急疏散領(lǐng)域研究前沿的節(jié)點(diǎn)突現(xiàn)詞為防排煙、區(qū)間隧道、火災(zāi)，時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2000—2011年。對(duì)該時(shí)間節(jié)點(diǎn)的文獻(xiàn)進(jìn)行歸納整理，地鐵火災(zāi)防排煙措施和隧道結(jié)構(gòu)優(yōu)化的文獻(xiàn)數(shù)量占比較大，研究重點(diǎn)主要是結(jié)構(gòu)和排煙模式優(yōu)化。第一，防排煙主題的關(guān)鍵詞為排煙方案、排煙模式、煙氣控制。有研究表明，地鐵火災(zāi)發(fā)生時(shí)，煙氣擴(kuò)散速度極快，且煙氣中的有毒氣體和小型顆粒是造成內(nèi)部人員窒息的主要原因，合理的設(shè)置排煙口和優(yōu)化通風(fēng)控制模式，是減少人員傷亡和最大化疏散人群的主要措施之一。部分學(xué)者采用火災(zāi)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行了數(shù)值模擬，對(duì)通風(fēng)排煙系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了優(yōu)化，保證人員的疏散時(shí)間。第二，區(qū)間隧道主題的關(guān)鍵詞為站臺(tái)層、火災(zāi)、疏散，更側(cè)重于煙氣流動(dòng)規(guī)律和增加疏散平臺(tái)等應(yīng)用研究，內(nèi)容更具有整體性。第三，火災(zāi)主題的關(guān)鍵詞為數(shù)值模擬、區(qū)間隧道、火災(zāi)煙氣、防排煙、火災(zāi)，這幾個(gè)關(guān)鍵詞反映了學(xué)者由點(diǎn)到面的研究過程，更進(jìn)一步研究了地鐵內(nèi)部火災(zāi)形成的原因和具體解決方案，為人群疏散的理論研究提供支撐。

中期地鐵應(yīng)急疏散領(lǐng)域研究前沿的節(jié)點(diǎn)突現(xiàn)詞為換乘站、疏散能力、仿真、對(duì)策，主要時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2010—2016年，在大城市人口數(shù)量急劇上升的背景下，越來越多的人選擇乘坐地鐵，地鐵交通的優(yōu)勢(shì)日趨明顯。據(jù)統(tǒng)計(jì)，具有換乘功能的地鐵站的運(yùn)輸能力占整條線路運(yùn)送能力的50%左右，所以換乘站的人員疏散研究更具有代表性，也更順應(yīng)時(shí)代的需要。學(xué)者在對(duì)地鐵火災(zāi)的成因、結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究的基礎(chǔ)上，對(duì)換乘站大客流的疏散問題進(jìn)行了探討，進(jìn)一步提升突發(fā)事件緊急下的人員疏散能力。通過建立仿真模型，優(yōu)化疏散對(duì)策，最大化減少人員傷亡。疏散能力的優(yōu)化提升主要表現(xiàn)在基于智能算法的疏散路徑優(yōu)化和建立仿真模型兩個(gè)方面，從宏觀和微觀兩方面對(duì)疏散能力進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，改進(jìn)疏散策略。也有學(xué)者重點(diǎn)研究事故分析與對(duì)策研究，深入剖析導(dǎo)致事故發(fā)生的關(guān)鍵因素，尋求解決方案。

最新研究前沿的節(jié)點(diǎn)突現(xiàn)詞為社會(huì)力模型、大客流、anylogic仿真。社會(huì)力指人和人、人和物、人和環(huán)境之間都存在著一種力。社會(huì)力模型可以更加準(zhǔn)確地反映行人的實(shí)際行為，使模型更接近于現(xiàn)實(shí)環(huán)境。在如今大客流的背景下，更多學(xué)者對(duì)社會(huì)力模型加以改進(jìn)。設(shè)計(jì)行人特征參數(shù)，使用仿真軟件進(jìn)行建模，對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行分析，識(shí)別疏散過程中的擁堵節(jié)點(diǎn)以及瓶頸，然后改變參數(shù)條件，進(jìn)行再次仿真，減少疏散時(shí)間。目前成熟的疏散軟件種類、數(shù)量繁多，文獻(xiàn)成果豐厚，可說明仿真是大趨勢(shì)，也符合我國(guó)地鐵疏散領(lǐng)域發(fā)展的需要。

2.演進(jìn)趨勢(shì)

運(yùn)行CiteSpace，在關(guān)鍵詞聚類圖譜基礎(chǔ)上，設(shè)置“Timezone”，得到關(guān)鍵詞時(shí)序圖(如圖7所示)。關(guān)鍵詞時(shí)序圖可以用來反映研究?jī)?nèi)容隨時(shí)間的變化，也反映該課題的研究趨勢(shì)。

圖7 關(guān)鍵詞時(shí)序圖

從圖7可看出，不同時(shí)期的研究熱度存在明顯差異，也反映了我國(guó)地鐵疏散領(lǐng)域研究熱點(diǎn)隨時(shí)間推移的變化情況。因此，筆者將我國(guó)地鐵疏散研究重點(diǎn)的演變分為早期發(fā)展階段、迅猛發(fā)展階段，以便更好地研究我國(guó)地鐵疏散研究的發(fā)展階段。

早期發(fā)展階段(1990—2002年)。由于我國(guó)地鐵發(fā)展較晚，集中于特大城市建設(shè)，加之研究設(shè)備和技術(shù)手段等瓶頸因素制約，對(duì)疏散領(lǐng)域研究文獻(xiàn)產(chǎn)出較少，因此這一時(shí)期重點(diǎn)研究火災(zāi)、防排煙、站臺(tái)層等建筑本身?xiàng)l件對(duì)疏散效率的影響。

迅猛發(fā)展階段(2003—2018年)。為緩解城市交通運(yùn)輸壓力，提升城市增長(zhǎng)活力，國(guó)家下發(fā)政策大力推動(dòng)軌道交通建設(shè)。在這一利好政策作用下，開通軌道交通城市數(shù)量激增。但隨著日發(fā)送旅客量猛增，乘客的安全問題開始慢慢凸顯，研究學(xué)者逐漸增多，研究重點(diǎn)逐漸多元化，從臨界風(fēng)速、疏散平臺(tái)、數(shù)值模擬、仿真、社會(huì)力模型、大客流等方面研究對(duì)疏散效率的影響?？梢钥吹剑柚谟?jì)算機(jī)軟件處理疏散問題成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)和時(shí)代潮流，模擬仿真因其沉浸性、交互性、低成本性等特征廣受學(xué)者好評(píng)。

四、評(píng)述

自2017年《地鐵安全疏散規(guī)范》[15]實(shí)施以來，國(guó)內(nèi)關(guān)于“地鐵疏散”的研究熱度持續(xù)升高。從關(guān)鍵詞聚類和前沿分析可以看出，地鐵疏散領(lǐng)域研究不斷擴(kuò)展深度，對(duì)出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞進(jìn)行歸納統(tǒng)計(jì)，聯(lián)系該研究方向熱點(diǎn)主題，并把文獻(xiàn)中高頻詞關(guān)鍵詞進(jìn)一步提煉整理，將研究主題主要分為結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)疏散效率的影響研究、基于智能算法的疏散路徑優(yōu)化研究、仿真建模、行人特性研究和事故分析及對(duì)策研究。

(一)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)疏散效率的影響

王迪軍等[16]總結(jié)了區(qū)間隧道火災(zāi)發(fā)生的三種情況以及人員疏散方法。通過計(jì)算認(rèn)為采用側(cè)向疏散平臺(tái)加聯(lián)絡(luò)通道有明顯優(yōu)勢(shì)，幾乎不增加土地投資。古晉[17]論證了采用側(cè)向疏散平臺(tái)加聯(lián)絡(luò)通道是采用較多的疏散方式。鐘委[18]以深圳地鐵會(huì)展中心站和崗廈站為研究對(duì)象，對(duì)站內(nèi)煙氣流動(dòng)規(guī)律展開研究。研究結(jié)果表明，適合的排煙口高度和風(fēng)速可達(dá)到更好的排煙效果，提出排煙死角補(bǔ)風(fēng)方案，以提升整體排煙效率，保證人員的安全疏散時(shí)間。紀(jì)杰[19]通過小尺寸模型試驗(yàn)和數(shù)值模擬兩種研究方法，對(duì)地鐵站臺(tái)不同位置起火時(shí)開啟不同排煙口的排煙效果進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，得出了同時(shí)開啟多層送風(fēng)系統(tǒng)的通風(fēng)模式有助于提高排煙效果。史聰靈等[20]建立深埋地鐵站火災(zāi)模型，分析站臺(tái)內(nèi)火災(zāi)發(fā)生時(shí)煙氣的蔓延過程和氣流規(guī)律，以及鄰近空間蔓延的特點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，2.5MW的站臺(tái)火災(zāi)，扶梯口會(huì)形成至少1.8m/s的向下流速，同時(shí)站臺(tái)排煙加上打開屏蔽門進(jìn)行輔助排煙，可以有效控制煙氣濃度和站內(nèi)溫度，滿足人員疏散所需時(shí)間要求。王馳[21]以北京地鐵二號(hào)線積水潭站為研究對(duì)象，采用實(shí)地拍攝和數(shù)值模擬兩種方法，將得到的人員行為特性和火災(zāi)擴(kuò)散數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，針對(duì)該站的具體情況，提出建議和優(yōu)化措施。顧正洪等[22]在地鐵站臺(tái)火災(zāi)煙氣流動(dòng)規(guī)律研究的基礎(chǔ)上，深入分析風(fēng)量的大小和方向?qū)煔鈹U(kuò)散的影響。研究表明，事故通風(fēng)量和火災(zāi)負(fù)荷、樓梯口寬度、樓梯口處擋煙垂壁高度有關(guān)，與前兩者成正比，與后者成反比。趙軼[23]以地下區(qū)間隧道為研究對(duì)象，建立物理幾何模型，利用FLUENT軟件對(duì)列車內(nèi)和區(qū)間隧道內(nèi)進(jìn)行數(shù)值模擬。實(shí)驗(yàn)表明，火災(zāi)規(guī)模為5MW時(shí)，應(yīng)中斷列車行駛，確保乘客安全，同時(shí)開啟全部卷簾門，將事故隧道送風(fēng)量控制在60m3/s，150s后，相鄰隧道送風(fēng)量控制在40m3/s。丁厚成等[24]以合肥地鐵站為研究對(duì)象，探究火源面積大小和車廂門開啟數(shù)量對(duì)列車內(nèi)溫度變化和煙氣擴(kuò)散的影響，建立火災(zāi)煙氣流動(dòng)的三維數(shù)學(xué)模型，使用FDS軟件對(duì)車廂內(nèi)部火災(zāi)進(jìn)行數(shù)值模擬。實(shí)驗(yàn)表明，火災(zāi)時(shí)開啟車廂門，煙氣會(huì)受壓強(qiáng)原因向外迅速擴(kuò)散。賀利工等[25]使用基于個(gè)體的疏散計(jì)算模擬方法，對(duì)疏散能力、疏散時(shí)間和疏散瓶頸位置進(jìn)行研究，研究表明側(cè)向平臺(tái)疏散的效率受平臺(tái)寬度制約，將寬度提升至800mm時(shí)，在疏散過程中會(huì)形成兩股人流，進(jìn)而提高疏散效率。楊帆等[26]對(duì)世界各地發(fā)生的地鐵事故進(jìn)行分析，總結(jié)出事故發(fā)生后救援難度大、逃生條件差、危害性強(qiáng)三大主要特點(diǎn)，對(duì)疏散平臺(tái)設(shè)置的必要性進(jìn)行了有力論證。趙文廣等[27]對(duì)地鐵現(xiàn)狀進(jìn)行了系統(tǒng)總結(jié)，得出了突發(fā)事件情景下人員疏散的必要性，提出了疏散平臺(tái)以及軌旁設(shè)備布設(shè)方案的優(yōu)化，梳理不同材料疏散平臺(tái)的優(yōu)缺點(diǎn)，為車站設(shè)計(jì)施工提供了參考。吳新宇[28]通過分析不同事件下的緊急疏散情況分析，對(duì)比疏散時(shí)間和疏散效率，得出區(qū)間疏散無需延伸至車站站臺(tái)，避免無效施工。

總的來看，在地鐵本身結(jié)構(gòu)的優(yōu)化研究中，從源頭控制火災(zāi)、提升排煙效率控是討論較多的話題，主要關(guān)注煙氣流動(dòng)和控制、優(yōu)化排煙模式、增設(shè)側(cè)向疏散平臺(tái)、疏散口設(shè)置優(yōu)化等內(nèi)容，還涉及利用列車車廂門的開啟順序以及增加排風(fēng)口等內(nèi)容的探討。

(二)基于智能算法的疏散路徑優(yōu)化

張克誠(chéng)等[29]建立基于粒子群算法的火災(zāi)路徑尋優(yōu)模型，引入空間位置和特征匹配的研究方法來確定節(jié)點(diǎn)位置部署的合理性，使用粒子群尋優(yōu)算法得到最優(yōu)路徑。結(jié)果表明，該模型結(jié)果收斂性較好，驗(yàn)證了該方法可極大縮短疏散時(shí)間。何健飛等[30]以上海地鐵為研究對(duì)象，利用改進(jìn)的拍賣算法進(jìn)行路徑分配和蟻群算法模擬人員行為，設(shè)計(jì)最優(yōu)疏散路徑。結(jié)果表明，改進(jìn)后的方案可將擁擠程度降至規(guī)定以下，節(jié)省33%的疏散時(shí)間，同時(shí)在個(gè)體不完全服從率達(dá)20%的情況下，仍可縮短疏散時(shí)間的28%。溫麗敏等[31]介紹了遺傳算法的基本概念，將路徑選擇和遺傳算法相結(jié)合，進(jìn)行疏散模型的設(shè)計(jì)和改進(jìn)，提出了較為新穎的研究理念。王以恒[32]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和MATLAB軟件為分析手段，選取影響疏散效率的主要因素，構(gòu)建疏散指標(biāo)體系，對(duì)北京市地鐵站疏散能力進(jìn)行了系統(tǒng)評(píng)估。結(jié)果表明，影響疏散效率的關(guān)鍵在于通道、樓梯、電梯、安全出口等，為提升地鐵疏散能力提供了建議和參考。許勝[33]構(gòu)建了實(shí)際疏散指示裝置的場(chǎng)景，又結(jié)合泰森多邊形原理和Dijkstra算法提出改進(jìn)的指示裝置場(chǎng)景，利用Pathfinder軟件進(jìn)行模擬對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)疏散時(shí)間降低了32%，達(dá)到了最優(yōu)目的。馮西敏[34]基于蟻群算法構(gòu)建了路徑優(yōu)化問題模型，規(guī)劃二維空間路徑，對(duì)比不同路徑的優(yōu)劣，得到了最優(yōu)路徑。何心[35]將蟻群算法和SDN相結(jié)合，構(gòu)建了含有應(yīng)用層、網(wǎng)絡(luò)層和感知層的地下公共空間逃生模型，指導(dǎo)人員在不同情況下逃生。許愛軍等[36]將蟻群算法與人員疏散相結(jié)合，引入通行難易系數(shù)，計(jì)算各節(jié)點(diǎn)間疏散能力和疏散流量的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系，為地鐵疏散提供更加快速高效的方案。王彥富等[37]利用網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化計(jì)算方法建立疏散模型，探究火災(zāi)發(fā)生時(shí)人員疏散的規(guī)律，通過比較分析結(jié)果驗(yàn)證其模型是否具有合理性，為地鐵防火設(shè)計(jì)和救災(zāi)提供依據(jù)。

總而言之，基于智能算法的疏散路徑優(yōu)化研究從宏觀層面研究了緊急狀態(tài)下人群疏散的路徑選擇和影響疏散效率的瓶頸所在，對(duì)不同路線消耗時(shí)間進(jìn)行對(duì)比，然后得到最優(yōu)疏散路徑，但是缺乏對(duì)個(gè)體決策行為的考慮。也有不少學(xué)者將智能算法與仿真建模相結(jié)合，既研究了行人流的特征，也從個(gè)體層面研究了疏散過程中的瓶頸問題，兩者相輔相成，使所得研究成果更具有說服力。

(三)仿真建模

早期進(jìn)行模擬仿真研究的學(xué)者，部分基于元胞自動(dòng)機(jī)模型進(jìn)行研究。劉真余等[38]提出利用元胞自動(dòng)機(jī)能描述更詳細(xì)的個(gè)體行為，把復(fù)雜的動(dòng)態(tài)行為轉(zhuǎn)變成離散的相互作用。以北京西直門地鐵站為研究對(duì)象，使用Visual++和OpenGL構(gòu)建仿真模型，得到疏散時(shí)間和人數(shù)、通道通行能力以及人員自身的恐慌心理等其他因素間的關(guān)系。徐瀅等[39]采用疏散軟件Building Exodus V4.06和火災(zāi)模擬軟件SmartfireV4.1以上海某地鐵站為研究對(duì)象，對(duì)不同災(zāi)害場(chǎng)景下的疏散效率進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)采取工作人員的合理疏導(dǎo)和定期開展應(yīng)急演練，可有效縮短疏散時(shí)間，防止事故的發(fā)生。王寶紅等[40]也使用Building Exodus軟件以城市地鐵為研究對(duì)象，探析人員密度變化、改變樓梯數(shù)量、加快樓梯寬度對(duì)疏散時(shí)間的影響程度。近年來對(duì)地鐵疏散的研究，主要依托于數(shù)學(xué)方法和計(jì)算機(jī)手段。成琳娜[41]利用Pathfinder軟件進(jìn)行建模，對(duì)各種條件下的地鐵站火災(zāi)應(yīng)急疏散問題進(jìn)行研究對(duì)比，尋求貼近實(shí)際情況的疏散方案。呂?？萚42]實(shí)現(xiàn)了基于BIM的火災(zāi)模擬，集成在Pyrosim軟件上，以某地鐵站建立Revit模型，使用Pyrosim軟件對(duì)模型進(jìn)行火災(zāi)動(dòng)態(tài)模擬，得到煙氣流動(dòng)、溫度分布、毒氣體濃度等數(shù)據(jù)，為后期疏散時(shí)間優(yōu)化作支撐。

受建筑結(jié)構(gòu)、管理水平、性格愛好等因素影響，現(xiàn)有的疏散模型不能完全適用于所有場(chǎng)景，國(guó)外部分學(xué)者引進(jìn)不同規(guī)則和約束條件對(duì)現(xiàn)有模型進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，使模型更符合實(shí)際情形。馬劍[43]依據(jù)可控實(shí)驗(yàn)，觀測(cè)行人的運(yùn)動(dòng)軌跡，認(rèn)為行人在行進(jìn)過程中會(huì)產(chǎn)生躲避障礙物的隱形力，因此建立更新規(guī)則的k近鄰模型和全近鄰模型，研究行人在運(yùn)動(dòng)過程的相互作用力，之后的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)規(guī)則模型的優(yōu)勢(shì)，為緩解擁堵提供了理論支撐。周美琦等[44]設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)元胞自動(dòng)機(jī)的行人疏散模型，通過仿真模擬車廂內(nèi)發(fā)生火災(zāi)時(shí)，地鐵內(nèi)座椅的擺設(shè)位置、車廂疏散門的可利用寬度和起火點(diǎn)位置對(duì)疏散效率的影響，提出針對(duì)問題進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化的疏散策略。洪玲等[45]提出通過勢(shì)能場(chǎng)模型和改進(jìn)社會(huì)力模型相結(jié)合對(duì)地鐵車站進(jìn)行仿真研究，獲得了乘客逃生、從眾等行為現(xiàn)象，對(duì)仿真系統(tǒng)進(jìn)行了有效驗(yàn)證。熊斌等[46]總結(jié)了社會(huì)力初始模型的局限性——不符合實(shí)際行人速度，提出了修正后的社會(huì)力模型和新的恐慌系數(shù)計(jì)算方法，從而避免了大量行人在單一出口滯留造成擁堵，增強(qiáng)疏散效率。

綜上所述，“仿真建模”依然是地鐵疏散領(lǐng)域出現(xiàn)最多的主題關(guān)鍵詞。該主題聚焦于疏散策略優(yōu)化、元胞自動(dòng)機(jī)、智能體、仿真模型等議題，涉及建立微觀模型、尋找最優(yōu)疏散路徑等內(nèi)容。經(jīng)典的模型存在一定的局限性，引進(jìn)不同規(guī)則和約束條件對(duì)其模型進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，更加貼近研究對(duì)象的一般常態(tài)，所得結(jié)果更符合真實(shí)情況。

(四)行人特性研究

黃利華等[47]為獲取行人在突發(fā)事件情境下的行為數(shù)據(jù)，開展行人問卷調(diào)查。調(diào)查報(bào)告顯示，多數(shù)人缺乏應(yīng)急疏散經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際演練，緊急狀態(tài)下的決策行為與年齡、學(xué)歷等相關(guān)，非理性疏散行為占比較大。房匯鑫[48]以青島五四廣場(chǎng)站的進(jìn)出站乘客為監(jiān)測(cè)對(duì)象，得到了具體的行人特性數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，男性相比女性疏散效率更高，年輕人相比老年人疏散效率更高，兩種情況的疏散效率差距大約為25%。王涵[49]在調(diào)查軌道交通換乘站消防設(shè)施情況的基礎(chǔ)上,對(duì)人員疏散特性進(jìn)行了調(diào)查。調(diào)查顯示，男性的消防知識(shí)優(yōu)于女性，成年人的安全教育優(yōu)于青少年，消防培訓(xùn)的人數(shù)占比過低。周繼彪[50]對(duì)西安市北大街換乘樞紐站采用現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)和攝像調(diào)查獲取行人交通參數(shù)樣本，使用SPSS軟件和MATLAB軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對(duì)不同設(shè)施中的人員交通特性進(jìn)行對(duì)比分析，得到行人步行平均速度為1.114 m/s，行人流量和密度的關(guān)系為拋物線形式。利用改進(jìn)的蟻群算法研究行人疏散路徑選擇的優(yōu)先性，提出通過重視度和從眾參數(shù)兩個(gè)參數(shù)值來判斷是否對(duì)行人選擇產(chǎn)生影響，結(jié)果表明，當(dāng)行走距離重視度小于5，從眾程度大于0.3時(shí)，容易到達(dá)最優(yōu)路徑。劉棟棟等[51]使用行人攝像觀測(cè)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)對(duì)北京南站的行人特征進(jìn)行分析，采集了82小時(shí)的視頻和21 129條樣本數(shù)據(jù)，使用Premiere Pro CS3.0軟件對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，數(shù)據(jù)分析采用SPSS軟件和MATLAB軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到性別、年齡、群組、速度等數(shù)據(jù)結(jié)果，建立了行人交通流模型，為豐富行人數(shù)據(jù)庫提供了幫助。

總的來看，我國(guó)行人數(shù)據(jù)庫缺乏是制約行人特性研究的重要因素之一。在已有文獻(xiàn)中可以看到，大部分學(xué)者采用的數(shù)據(jù)收集方法為問卷收集和視頻監(jiān)測(cè)分析，僅能代表部分行人的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，以此作為整體分析樣本有失偏頗。筆者認(rèn)為完善行人數(shù)據(jù)庫，是當(dāng)前應(yīng)盡快解決的問題之一。

(五)事故分析及對(duì)策研究

李為為等[52]對(duì)近年來國(guó)內(nèi)外地鐵事故案例進(jìn)行了總結(jié)分析，認(rèn)為導(dǎo)致事故發(fā)生的主要因素為人員、車輛、軌道、供電、信號(hào)及社會(huì)災(zāi)害，并從事前預(yù)防和事后控制兩個(gè)方面提出了建議和對(duì)策。朱惠軍[53]認(rèn)為地鐵疏散難度大主要是由于客流量大、逃生條件差、逃生途徑長(zhǎng)、逃生時(shí)間短、個(gè)體差異明顯和火災(zāi)煙霧隱患大等原因造成的，分析國(guó)內(nèi)外的地鐵事故案例，總結(jié)具體情況和事故原因，提出了有效的預(yù)防措施，為應(yīng)急預(yù)案的優(yōu)化和管理部門的決策優(yōu)化提供參考。靜元等[54]從不同方面分析了地鐵火災(zāi)的成因，提出了建立高效完整的救援體系、加強(qiáng)應(yīng)急救援人員和裝備建設(shè)、強(qiáng)化訓(xùn)練和社會(huì)培訓(xùn)等建議。劉山云[55]以上海地鐵站為案例，分析了應(yīng)急處置、應(yīng)急預(yù)案和救援體系等問題，運(yùn)用災(zāi)害學(xué)、控制論和應(yīng)急管理理論建立了突發(fā)災(zāi)害相互作用系統(tǒng)，從管理者層面提出整體應(yīng)急能力提升的具體措施和有效的疏散策略。梁舜云等[56]對(duì)造成火災(zāi)的人、物、管理制度和社會(huì)環(huán)境進(jìn)行了分析，認(rèn)為火災(zāi)發(fā)生是不同要素相互影響作用的結(jié)果，并提出了提升民眾和家庭教育、優(yōu)化建筑設(shè)計(jì)、提高管理水平等措施，提升綜合保障水平。王欣陽[57]有針對(duì)性地提出建立完備高效的救援體系，從公安消防部門層面提出能力提升策略，包括合理組織救援力量、搞好火情偵察、保持通信暢通、果敢決策等，利用一切設(shè)備設(shè)施控制火情，最大程度地保障受災(zāi)人員生命財(cái)產(chǎn)安全。王艷[58]分析統(tǒng)計(jì)了近年的地鐵踩踏事故，找出影響事故發(fā)生的關(guān)鍵因子，提出運(yùn)用賦權(quán)關(guān)聯(lián)度法進(jìn)行地鐵踩踏事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，得到發(fā)生事故的主要原因和致災(zāi)機(jī)理，優(yōu)化容易產(chǎn)生擁堵和踩踏的隱患節(jié)點(diǎn)，提供改進(jìn)方案和優(yōu)化措施，提高地鐵安全管理水平。

事故分析與對(duì)策研究是事件控制的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，是總結(jié)事故發(fā)生原因和管理者決策問題的主要手段，對(duì)現(xiàn)有問題進(jìn)行整改，可以進(jìn)一步提高應(yīng)急疏散水平。

五、不足和建議

由分析結(jié)果可得，關(guān)于地鐵應(yīng)急疏散研究尚未成熟，歸納得到以下幾點(diǎn)不足之處：

第一，部分已構(gòu)建模型過于理想化。部分學(xué)者基于國(guó)外研究成果和一定規(guī)則進(jìn)行模型構(gòu)建，理論上為疏散減少了時(shí)間，但未考慮行人在緊急情況下的心理變化對(duì)決策的影響，缺乏對(duì)行人實(shí)際行為的動(dòng)態(tài)考慮?；诂F(xiàn)有模型改進(jìn)使用，未考慮我國(guó)國(guó)情和傳統(tǒng)習(xí)慣、建筑結(jié)構(gòu)、人文等存在差異，難以提供理論支撐。

第二，部分學(xué)者的研究面較為狹窄。在對(duì)某事件分析時(shí)，只是站在解決某一個(gè)問題的角度去構(gòu)建模型，僅僅考慮了指定情況下的解決方案，缺少以管理者的思維去衡量全局，對(duì)整個(gè)過程是否有促進(jìn)作用是難以考量的。

第三，缺乏行人特性數(shù)據(jù)庫。我國(guó)地鐵站行人特征參數(shù)和行人流數(shù)據(jù)缺乏，依靠目前的數(shù)據(jù)庫所得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果難以讓人信服。

客觀來說，地鐵安全事故的發(fā)生無法完全人為預(yù)測(cè)與控制，但是我們可以通過一定手段采取防控措施，在此提出以下幾點(diǎn)建議：

第一，加強(qiáng)人文探索。由于地鐵人員構(gòu)成復(fù)雜，年齡、性別、職業(yè)、習(xí)慣、風(fēng)俗等都會(huì)對(duì)疏散結(jié)果產(chǎn)生影響，對(duì)人文數(shù)據(jù)進(jìn)行豐富完善是十分必要的。

第二，綜合考慮其他因素對(duì)疏散結(jié)果的影響。在建模過程中，應(yīng)綜合考慮煙氣流動(dòng)特性、人員特性、疏散策略等因素對(duì)疏散效率的影響，這樣條件下所得結(jié)果是比較具有說服力的。

第三，豐富行人特征參數(shù)。通過大量深入的實(shí)地調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)行人特征參數(shù)進(jìn)行整理分析，代替固有的“歐美人”模式設(shè)定，所得結(jié)果才具有真實(shí)性和可比性。