王雙燕

(中共中央黨校(國家行政學院),北京 100091)

0 引言

突發(fā)事件處置過程中，事故周邊區(qū)域人群疏散是應急處置主要任務之一。事故預警是人群疏散的重要及首要環(huán)節(jié)。部分學者針對預警對疏散效率影響展開研究，鄧云峰等[1]通過構建人群疏散模型，發(fā)現(xiàn)預警越早或群眾對預警反應越快，疏散效率越高；賀安特等[2]通過模擬地震預警下人員疏散，分析預警時間對疏散效率的重要性；孫典等[3]通過構建疏散預警模型，提出預警信息發(fā)布的優(yōu)化路徑。

除預警發(fā)布時間、預警發(fā)布方式[4]、預警發(fā)布內容[5]會影響疏散效率外，社會網絡內預警擴散對疏散效率影響同樣重要。日本2011東部地震中，21%的響應人員通過社會網絡接收預警[6]。社會網絡已被學者視為突發(fā)事件下信息擴散的重要途經之一[7]，通過監(jiān)測社會網絡中信息擴散，能夠挖掘更多有效事故信息[8-9]，通過發(fā)揮其網絡型擴散優(yōu)勢，充分擴散事故預警信息[10]。因此，公眾間預警擴散機理[11]以及基于社會網絡的預警策略優(yōu)化[12-13]，成為該領域的研究熱點。社會預警與疏散行為相互交織影響，需融合考慮才能充分呈現(xiàn)人群疏散的動態(tài)復雜性。

本文以江蘇德橋倉儲有限公司“4·22”較大火災事故(以下簡稱“4·22”火災事故)為背景，構建基于社會網絡預警傳播的人群疏散模型，包含社會個體間的預警傳播、個體疏散決策行為、避難所選擇以及疏散速度變化等典型要素?；谠撃Ｐ?，本文結合典型預警傳播策略，設計6組人群疏散實驗，系統(tǒng)分析社會預警對疏散效率的影響，并提出提高疏散效率的有效建議，為制定疏散方案提供科學支撐。

1 “4·22”火災事故概述

2016年4月22日9時13分，江蘇省靖江市新港園區(qū)德橋化工倉儲有限公司發(fā)生火災事故，事故當天9時13分，江蘇德橋倉儲公司組織承包商在檢修焊接作業(yè)時，引發(fā)泵房及附近油品管線著火，造成泵房上部管廊坍塌，2個儲罐內油品外泄并燃燒。

消防隊到達事故現(xiàn)場后，第一時間開展滅火和人員疏散工作。2016年4月22日15∶00時，開始疏散事故中心半徑3 km內人員，為安全起見，22∶30開始進行第2階段人員疏散，疏散范圍擴大至半徑為5 km，2016年4月23日02時04分，火災成功撲救。

2 基于社會預警的人群疏散模型構建

本文模型基于Anylogic平臺運用多智能體建模方法構建，能夠呈現(xiàn)不同個體決策行為、疏散行為、預警行為的多樣性特征。模型構建主要包含“4·22”火災事故中2次疏散的疏散路網繪制以及社會預警機制和人群疏散行為構建2個部分。

2.1 事故疏散路網構建

本文將實際具有經緯度的路網按照1 km=337.88像素比例繪制成二維坐標系內點線圖，繪制路網基本上包含車輛或行人可通行道路,如圖1所示。路網節(jié)點表示道路與道路交叉，虛線圓圈范圍為第1次疏散范圍，實線圓圈范圍為第2次疏散范圍，按照行政區(qū)劃，第1次實際疏散范圍為A①區(qū)域，第2次實際疏散為B②區(qū)域。事故調查報告并未明確疏散避難所位置，本文假設第1次疏散時，避難所選取在安全區(qū)域內的3個方位，第2次疏散時，在同方位安全區(qū)域設計4個疏散避難場所。

圖1 “4·22”火災事故路網示意Fig.1 Road network of “4·22” fire accident

2.2 事故社會預警及典型行為構建

本文模型包含社會群體內部預警傳播及因預警而產生的疏散行為，模型設計機理在現(xiàn)有研究基礎上進一步完善而成[14]。本文運用Java開發(fā)基于多智能體的預警疏散模型，模型構建時需標準化個體的典型行為狀態(tài)示意如圖2所示，表1羅列圖2中個體在行為狀態(tài)轉換時的觸發(fā)條件。模型將個體從接收預警到疏散分為未被預警、接收信息、決策、傳播以及疏散5種狀態(tài)。其中，模型還考慮個體可能產生從眾行為以及虛假信息對社會預警傳播的干擾和對沖。

圖2 個體典型行為狀態(tài)示意Fig.2 Schematic diagram of individual typical behavior state

實際事故疏散人數(shù)6萬余人，考慮到計算速度，基于復雜系統(tǒng)的自相似性，模型設計個體數(shù)量為1 000，即假設6萬人中共有1 000種不同個體決策模式，模型中1個個體代表實際疏散的60人，在模擬初始狀態(tài)時，個體初始行動位置為隨機分配的路網節(jié)點。

該模型模擬的情景為2016年4月22日15∶00時，開始第1次疏散，應急人員開始預警3 km半徑內個體。應急人員以事發(fā)地為核心，逐漸向外預警周邊個體，為體現(xiàn)社會傳播作用，模型假設應急人員所能預警到的個體數(shù)量服從Poisson(100.0)分布，同時本文假設虛假信息的初始傳播者數(shù)量服從以50個個體為峰值的泊松分布。為保障疏散能夠在2016年4月23日2∶04前完成，本文通過預實驗確定上述參數(shù)假設范圍。

表1 圖2中個體典型行為狀態(tài)轉換觸發(fā)條件Table 1 Trigger conditions for transition of individual typical behavior state in Figure 2

此外，模型還設計個體與其周邊個體的信息交互行為，如果個體i或其以D為半徑的圓圈范圍內有個體具有傳播行為，則個體之間會產生傳播，半徑D服從88～207 m的均勻分布，最終相信預警的個體會疏散前往就近避難場所。在第1次疏散時，僅限制3 km半徑內個體進行疏散，直到第2次疏散時，所有個體向5 km范圍外避難所疏散。此外，模型假設個體在疏散中，會受周邊L半徑范圍內個體數(shù)量的影響而改變自身疏散速度，半徑L服從5～250 m的均勻分布，該設計能夠呈現(xiàn)個體速度受周邊個體數(shù)量影響的變化特征。

3 信息傳播策略對應急疏散影響分析研究

基于上述模型構建，本文開展模擬實驗，以分析信息傳播策略對應急疏散效率影響。本文選取3種策略，分別為個體優(yōu)先向高度相連個體預警(LS)[16]、個體優(yōu)先向低度相連個體預警(SL)[17]以及隨機預警(R)，此外，本文還設計社會網絡通訊渠道完好和通訊部分失效2種實驗背景。通訊部分失效是指在突發(fā)狀況下，遠距離社會關系可能斷掉，造成通訊失效，預警無法擴散，模型中假設在通訊失效情況下，當個體間直線距離超過xm時，個體間社會連接會中斷，x服從1 000～1 500 m的均勻分布；當個體間直線距離小于ym時，個體間社會連接重建，y服從0～1 000 m均勻分布。模型內預警基于社會網絡得以擴散，研究表明大部分社會網絡結構具有無標度特性[18]，本文設計的社會網絡為典型無標度網絡。模型模擬3種策略應用下通訊完好和通訊部分失效的人群疏散過程，共6組實驗，分別為①LS通訊完全、②LS通訊失效、③SL通訊完全、④SL通訊失效、⑤R通訊完全、⑥R通訊失效。每組實驗按照Monte Carlo方法，重復模擬10次。

為全面呈現(xiàn)人群疏散效率，本文對每組10次實驗的疏散到達個體數(shù)(圖3)、預警個體數(shù)(圖4)以及正在疏散個體數(shù)(圖5)按照時間節(jié)點求均值，用均值表示疏散過程。由圖3～5可知，模型時間為0時，開始第1次疏散，模型時間為7.5時開始第2次疏散；在社會層面上，第2次疏散前已經開始第1次疏散范圍外的預警傳播，因此圖4中預警人數(shù)在0.0～0.2 h快速增加；第2次疏散后，圖3中大概7.5 h后開始出現(xiàn)疏散到達人數(shù)的顯著增加，并且圖5中7.5 h正在疏散的個體數(shù)明顯增加。

圖3 疏散到達人數(shù)隨時間變化關系Fig.3 Change of number of evacuation arriving personnel with time

圖4 預警人數(shù)隨時間變化Fig.4 Change of number of warned personnel with time

圖5 正在疏散人數(shù)隨時間變化情況Fig.5 Change of number of personnel in evacuation with time

3.1 疏散到達人數(shù)和預警人數(shù)情況

圖3和圖4分別呈現(xiàn)疏散到達人數(shù)和預警人數(shù)情況，其中⑤、⑥的疏散到達人數(shù)和預警人數(shù)最低，證明LS和SL能有效提高疏散效率，與已有研究結論相同。由圖3可知，①疏散到達人數(shù)最高，②僅次之。圖4顯示，①、②預警人數(shù)相對最高(①、②采用LS預警策略)，即使在通訊部分失效情景下，LS依然發(fā)揮其快速擴散優(yōu)勢。圖3和圖4結果表明，預警人數(shù)越多，疏散到達人數(shù)越多。

3.2 10.2～10.4 h疏散人數(shù)增幅現(xiàn)象分析

圖3局部放大圖中，①、②、③、④在10.2～10.4 h到達人數(shù)約增長30人，圖5中，10.2～10.4 h正在疏散人數(shù)約減少20人，出現(xiàn)該現(xiàn)象的原因是在10.2～10.4 h，部分正在疏散個體已經疏散至避難所周邊區(qū)域，可能在避難所附近造成擁堵，該部分擁堵個體持續(xù)低速行進，最終到達避難所，因此疏散到達人數(shù)顯著增加，相對應地正在疏散人數(shù)顯著下降。本文選取實驗中疏散到達人數(shù)最接近均值的1次實驗數(shù)據,以呈現(xiàn)個體速度變化和位置變化情況，顏色越深，速度越小，如圖6～7所示，10.2～10.4 h個體速度均較小。圖8顯示個體不同時間節(jié)點移動位置，①、②、③中避難所附近均產生擁堵(布點較多且速度低)。

圖6 LS通訊完全中個體速度隨時間變化情況Fig.6 Change of individual speed in LS communication completeness with time

圖7 LS通訊失效中個體速度隨時間變化情況(顏色越深速度越小)Fig.7 Change of individual speed in LS communication failure with time (darker color,smaller speed)

3.3 10.2～10.4 h疏散人數(shù)增幅不同原因分析

此外，從圖3中10.2～10.4 h增幅量可知，通訊失效情景下受擁堵影響，個體數(shù)量大于通訊完全情景。以LS為例，圖8顯示①中避難所周圍個體速度較低，個體布點較多，說明①中前往避難所的個體數(shù)更多，與其疏散人數(shù)最多的結論相符，但這并不代表①中10.2～10.4 h避難所附近個體數(shù)更多。①中總疏散人數(shù)最多且10.2～10.4 h受擁堵影響個體數(shù)較少的原因是，在8.0～8.5 h該情景下正在疏散人數(shù)出現(xiàn)更大幅度降幅(圖5放大圖)，即在8.0～8.5 h有更多的人到達避難所附近，造成擁堵并最終一起抵達，圖9可以佐證這個觀點，①中8.0～8.5 h到達個體數(shù)量較多，10.2～10.4 h中到達個體數(shù)量較少。

3.4 8.0～8.5 h正在疏散人數(shù)降幅原因分析

①中8.0～8.5 h有更多人到達，而②中相對較少，這是因為①中信息擴散速度快，8.0～8.5 h到達個體是較早接收到預警較早疏散的人，②中信息擴散效率次之，從而導致本應盡早疏散的個體疏散時間滯后。為進一步佐證①中個體疏散較②更快的猜想，本文整理個體疏散時間，即1個個體從開始疏散至到達避難所時間，如圖10所示，第1次疏散時，①中較多個體疏散時間比②時小(圖10A)，而②中第1次疏散部分個體疏散滯后，導致疏散時間變長(圖10B)，在第2次疏散時，人數(shù)增加使該現(xiàn)象更明顯(圖10C)。綜上，①中疏散總人數(shù)多，但疏散尾聲避難所附近擁堵人數(shù)相對于②較少，根本原因是①中信息擴散效率較高，部分個體預警及時、疏散較快，而②信息擴散效率相對較低，導致個體疏散相對滯后，從而造成疏散尾聲疏散人數(shù)堆積。①信息擴散效率高于②是因為其社會網絡完全，傳播渠道較②更多。正因為②中部分個體疏散相對滯后，造成該情景下更多個體在短時間內集中疏散，對交通產生的擁堵路段更多，圖8中②避難所周邊擁堵雖然不是最嚴重，但本應該暢通的部分區(qū)域也出現(xiàn)擁堵(中間區(qū)域圓圈內個體顏色相對偏深)。圖8中顏色越深表示速度越低，ABCD為4個最終避難所。

圖8 幾種情景下疏散過程中個體的位置標示Fig.8 Individual location marking during evacuation in several scenarios

圖9 LS 2種情景下個體到達時間分布Fig.9 Distribution of individual arriving time in two scenarios

圖10 LS 2種情景下個體疏散時間分布Fig.10 Distribution of individual evacuation time in LS two scenarios

此外，圖8①、③、⑤的平均速度對比可看出，疏散總人數(shù)多，個體疏散平均速度相對較低，理論上，①中個體平均速度應遠大于②，但由于②中擁堵路段增多，個體整體疏散速度降低，導致②中平均疏散速度僅略低于①(如圖8所示)。綜上，本文對提升人群疏散效率提出以下4點建議：

1)應運用社會傳播渠道，選擇預警效率較高的策略，確保個體早預警早疏散。

2)①中預警速度較快且最終預警人數(shù)最多，過快增加的預警人數(shù)容易導致更多個體在短時內集中疏散，從而導致交通容量(正在疏散人數(shù))增大，即使因其預警速度快，促使部分個體“早疏散早到達”，避免更大程度地集中疏散，但其平均疏散速度仍舊較低。③中預警速度相對較低，個體平均疏散速度便相對較高，因此，在疏散過程中，需保持預警總人數(shù)較高前提下，通過優(yōu)化預警策略，避免預警個體數(shù)量的短期內急劇增加，或通過制定疏散優(yōu)先級，降低擁堵，提高個體平均疏散速度。

3)②中推演結果表明，通訊失效會抹殺掉LS“早預警早到達”的優(yōu)勢，反而抑制整體疏散速度。按照模型對通訊失效情景的設計，在提升平均疏散速度方式探索上，切斷社會網絡中遠距離的預警傳播并不可取，這種情景下，預警在局部范圍內擴散，除因預警效率較低引發(fā)部分個體疏散滯后外，還容易造成局部道路擁堵。

4)從本文分析中發(fā)現(xiàn)，避難所周邊是擁堵程度較高的路段，在本文疏散路網中，避難所代表的4個節(jié)點，其網絡連接邊僅為1條，對于每個避難所而言，其可達路徑僅1條，所以容易產生擁堵。因此，為緩解擁堵，應當為避難所創(chuàng)造多條可達路徑，即增加避難所節(jié)點在路網中與其他路網節(jié)點的連邊，從而對擁堵人流進行有效分流，減緩交通壓力。

4 結論

1)基于“4·22”火災事故疏散路網及疏散時間，構建基于社會預警的人群疏散模型，融合基于社會網絡的預警及基于路網的疏散。

2)基于模型構建，運用Monte Carlo方法設計人群疏散推演實驗，推演并分析動態(tài)疏散過程。

3)應盡可能提高預警擴散總人數(shù)，保障最終疏散人數(shù)維持在較高水平；應優(yōu)化社會預警策略，避免出現(xiàn)集聚性疏散，降低整體疏散速度；應避免預警只在局部區(qū)域內擴散；應強化避難所周邊疏散人員管理以及分流疏散優(yōu)化。