胡明伟（1972—），深圳大学教授、博士生导师．研究方向：交通系统建模与仿真、智能交通系统． E-mail: humw@szu.edu.cn
基金项目：国家自然科学基金资助项目（52090084，L1924061）
基金项目：国家自然科学基金资助项目（52090084，L1924061）
胡明伟,汤静妍,何国庆.地铁车站水侵应急疏散仿真研究[J].深圳大学学报理工版,2022,39(02):159-167.[doi:10.3724/SP.J.1249.2022.02159]
HU Mingwei,TANG Jingyan,HE Guoqing.Simulation study on emergency evacuation due to water invasion in subway stations[J].Journal of Shenzhen University Science and Engineering,2022,39(02):159-167.[doi:10.3724/SP.J.1249.2022.02159]
HU Mingwei,TANG Jingyan,HE Guoqing.Simulation study on emergency evacuation due to water invasion in subway stations[J].Journal of Shenzhen University Science and Engineering,2022,39(02):159-167.[doi:10.3724/SP.J.1249.2022.02159]
地铁车站水侵应急疏散仿真研究
1.深圳大学土木与交通工程学院，广东深圳518061;2.深圳大学滨海城市韧性基础设施教育部重点实验室，广东深圳518061;3.深圳大学未来地下城市研究院，广东深圳518061;4.深圳市地铁地下车站绿色高效智能建造重点实验室，广东深圳518061
Simulation study on emergency evacuation due to water invasion in subway stations
HU Mingwei1,2,3,4，TANG Jingyan1，HE Guoqing1
1.College of Civil and Transportation Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518061, Guangdong Province, P. R. China;2.Key Laboratory of Coastal Urban Resilient Infrastructures of Ministry of Education, Shenzhen University, Shenzhen 518061, Guangdong Province, P. R. China;3.Underground Polis Academy, Shenzhen University, Shenzhen 518061, Guangdong Province, P. R. China;4.Shenzhen Key Laboratory of Green, Efficient and Intelligent Construction of Underground Metro Station, Shenzhen 518061, Guangdong Province, P. R. China
transportation engineering; subway station; water invasion; emergency evacuation; AnyLogic platform;simulation
DOI: 10.3724/SP.J.1249.2022.02159
备注
摘要
全文
图/表
参考文献
补充材料
随着全球气候变暖，沿海沿江城市频繁出现强降水等极端天气，地铁车站水侵事故时有发生．为制定合理的地铁水侵应急疏散策略，提高乘客应急疏散效率，基于AnyLogic平台构建车站水侵疏散仿真模型，并以中国深圳市车公庙地铁站为例，研究水侵条件下应急疏散策略对疏散效率的影响．仿真结果表明，进水点数量与位置对疏散结果有较大影响；车站水侵级别在一定程度上影响疏散效率；综合考虑将自动扶梯用作楼梯使用、布设导流栏及增设应急疏散口3种疏散策略，优化后模型的疏散效率整体提高了11.4%，安全疏散比例达到92.2%．仿真结果可为地铁车站预防水侵的疏散设计与运营管理提供参考．
With the global warming, extreme weather such as heavy precipitation frequently occurs in coastal and riverside cities, which may cause water invasion accidents in subway stations due to heavy rainstorm. In order to formulate a reasonable strategy for emergency evacuation of water invasion in subway stations and improve the efficiency of emergency evacuation of passengers, we build a simulation model of station water invasion evacuation based on AnyLogic simulation platform. We take Shenzhen Metro Chegongmiao Station as an example to study the impact of emergency evacuation strategy on the evacuation efficiency under water invasion conditions. The simulation results show that the number and location of the inlet points have a great influence on the evacuation result. The level of water invasion affects evacuation efficiency to a certain extent. Considering three evacuation strategies of using escalators as stairs, laying diversion fences and adding emergency evacuation exits, the evacuation efficiency of the optimized model is improved by 11.4%, and the safe evacuation ratio reaches 92.2%. The simulation results can provide reference for evacuation design and operation management of subway station under water invasion.
引言
地铁具有运量大、准时便捷及清洁节能等优势，有利于城市人口、环境及资源的可持续发展．沿海沿江城市较易发生台风与强降水等极端天气，导致地下空间发生水侵事故，对地铁运营带来较大安全隐患．地铁车站一旦发生洪水入侵，不仅会导致车站内部浸水，还会引发一系列次生灾害，造成巨大的经济损失甚至人员伤亡．2017年6月，台风“苗柏”登陆中国深圳市，导致市区多路段严重积水，给城市地下排水系统造成巨大压力，致使车公庙地铁站临近工地的废弃水管因水压过大而破裂，大量洪水侵入车站内部，该站临时关闭．2019年7月，美国华盛顿市遭受暴雨袭击，多个地铁站被淹．2021-07-20，郑州市遭遇持续极端暴雨，导致地铁5号线大量进水并有多人伤亡．2021-07-30，因暴雨导致的大量雨水涌进广州地铁21号线的神舟路站，导致部分地面坍塌与地铁线路停运．因此，地铁车站水侵情况下的安全疏散问题值得引起特别关注和研究．
在地铁设计与运营过程中，人员安全疏散的目标是在安全时间范围内将乘客从灾难空间疏散至安全区域．针对不同应急疏散情景与疏散条件下的应急疏散策略已有一些研究报道，如许慧等[1]对轨道交通换乘站的密集客流疏散路线与疏散时间进行仿真研究，以检验在火灾和爆炸等突发事件下的车站应急疏散能力，并为制定应急疏散策略提供有效借鉴．郭海湘等[2]考虑突发事件发生时，行人意识程度对行人期望速度的影响改进社会力模型，认为通过改善意识程度能增加行人的期望速度，从而有效的降低疏散时间．祖铭敏等[3]分析了真实环境中车站人流的特征情况，确定影响疏散效率的关键因素，从而确定疏散过程中的瓶颈位置．李之红等[4]考虑设施布局和动态信息对疏散的影响，得到不同设施布局下的行人疏散效率．ZOU等[5]运用Net‐Logo平台对地铁疏散情景下的列车及站台行人进行智能体建模，考虑不同因素对疏散时间的影响，确定疏散延误的主要原因，并提出特定地点与时间下的应急计划．CHEN等[6]对在建地铁站火灾疏散的人群动态进行数值模拟，通过现场调查与比例测量等方式，获取影响疏散的相关因素，模拟中考虑相关因素对疏散时间的影响，对设计提出调整建议． ZHOU等[7]针对社会力模型提出一种改进的最大覆盖模型，通过优化领导者数量和初始位置，得到被疏散者和领导者动态，并模拟北京某地铁站发生突发事件时的最优疏散策略性能．MENG等[8]采用AnyLogic软件，对基于社会力模型的突发事件下复杂地铁换乘站的紧急疏散进行模拟，计算了高峰期乘客疏散时间，提出疏散方法以缩短疏散时间．
针对地铁站应急疏散的仿真研究主要集中在发生火灾与重大客流方面，发生洪涝灾害的情况尚未引起足够重视．在地下空间水侵研究方面，目前主要集中在洪水入侵机理与脆弱性分析方面，鲜有针对行人疏散的仿真研究．本研究针对地铁车站水侵疏散问题进行仿真，考虑地下空间水侵过程特性对疏散效果的影响，并以深圳市车公庙地铁站为例优化疏散策略，研究结果可为地铁车站的应急疏散管理提供参考．
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1 理论概述
1. 1 研究框架基于社会力模型、水侵因素的相关参数及疏散时间等，构建地铁车站水侵应急疏散仿真模型，设计多种情景仿真不同疏散策略，根据仿真结果分析各种疏散策略对疏散效率的影响．研究框架见图1．①从社会力模型（行人自身属性与行为特性）、水侵因素及疏散时间方面分析地铁灾害应急疏散过程，梳理地下空间水侵过程特性，以及地下空间浸水时关于安全疏散时间的相关定义及计算方法，为本研究地铁疏散模型的建立提供参考；②运用Anylogic软件建立地铁车站水侵疏散仿真模型；③设计疏散模型在不同条件（如进水口数量、灾害等级、楼扶梯运行及导流栏布置等）下的11种情景，分析疏散影响因素，研究不同灾害的发生位置、灾害等级、自动扶梯运行方式、导流栏设置及应急疏散口增设对疏散效率的影响，以疏散时间、安全疏散比例及行人密度图作为指标对疏散效果进行评估，实时观察疏散过程和输出结果．
1. 2 地下空间积水深度与走行速度根据《日本地下空间浸水时避难安全检证法试行案》[9]，在地下空间内，设置行人在水侵状态下移动的极限水深为70 cm．行人的正常走行速度为60 m/min，一般当水深达到10 cm时行人会感受到水灾的危险．因此，本研究将水深10 cm作为触发疏散机制的临界条件．当积水水位高度<70 cm时，行人的走行速度采用线性内插法计算[10]．
图1 地铁车站水侵疏散仿真和分析的研究框架Fig. 1 Research framework for simulation and analysis of water invasion evacuation in subway stations
1. 3 地下空间水侵安全疏散时间地下空间发生水侵时的行人安全疏散时间t （单位：min）主要包括以下5部分[11]．
1）感知地下空间浸水危险性的时间
其中， t1为感知和发现危险需要的时间（单位：min）；tA为通过洪水信息预警和报送等方式识别异常的时间；tB为地下空间工作人员在地面浸水状况下意识到危险的时间，一般采用地面积水水深达到10 cm的时间表示；tC为设置在地下空间各部位浸水传感器识别出危险的时间，一般通过积水深度达到3 cm时传感器识别并发出警报的时间表示；tD为地下空间开始浸水，行人或工作人员发现异常的时间，一般通过公共区域水深达到10 cm或较小区域水深达到3 cm时的时间表示．
2）传达避难信息的时间
传达避难信息的时间t（2 单位：min）指在注意到地下空间浸水危险性的情况下，将避难信息统一传达给全体人员以及判断避难行动的必要性所需的时间．由于判断避难行动过程所需时间因人而异，本研究参考《火灾时的避难安全检证法》[12]和《日本地下空间浸水时避难安全检证法试行案》[9]，设定避难行动决策时间为3 min，并假定地下多层空间结构对传达避难信息的时间无影响．t2计算为其中，A为地下空间的面积（单位：m2）．
3）移动到地下空间出口处的时间
采取避难行动后，人员移动到地下空间出口处楼扶梯所需时间t3（单位：min），即平地行走时间，通过行走距离与走行速度计算，走行速度考虑浸水导致的走行速度折扣．
其中，l为走行距离（单位：m）；v为平地标准走行速度，v=60 m/min；α为浸水时的走行速度折减系数，α=1-h/70， h为水深（单位：cm），0≤h<70．当浸水深度达到70 cm时，行人无法移动，走行速度为0 m/min，因此，平地行走的极限水深是70 cm．
4）通过地下空间出口处的时间
参考《火灾时的避难安全检证法》[12]，行人通过地下空间出口处所需时间t4（单位：min）为
其中，P为地下空间的行人密度（单位：人/m2）；N为有效流动系数，N=90；B为地下空间出口处的有效宽度（单位：m）；A为地下空间面积（单位：m2）．
5）从地下空间出口处到达地面的时间
从地下空间出口处通过楼梯逃到安全地面所需的时间t5（单位：min）通过走行距离和走行速度计算，上楼梯时的走行速度考虑浸水导致的走行速度的折扣，t5为
其中，l为楼梯长度（单位：m）；v为上楼梯的标准走行速度，v=27 m/min；β为浸水时上楼梯标准走行速度的折减系数，β=1-h/30，h为楼梯台阶上的浸水深度（单位：cm）．当h=30 cm时，行人无法移动，走行速度为0 m/min，即楼梯上行走的极限水深是30 cm．
因此，t为
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2 仿真模型构建
车公庙地铁站位于深圳市福田区，其为包含1号线、7号线、9号线及11号线的大型换乘站，是深圳唯一、中国第2个4线换乘站，工作日客流位居深圳市首位，对研究水灾应急疏散具有一定代表性．本研究以车公庙地铁站11号线为例构建水侵疏散仿真模型．车公庙站站厅和站台层的平面图请扫描论文末页右下角二维码查看图S1和图S2．该站站厅层区域的整体长384. 6 m，宽131. 5 m，层高5. 6 m．站台层处共4组楼扶梯连通站厅层，从东到西依次编号，其中，两侧1号和4号为两组上行、下行均为1. 0 m宽的自动扶梯；中间两组2号和3号由1. 0 m宽自动扶梯与1. 8 m宽楼梯组合而成．站内A、B、C及D出口距离11号线较近．由于车公庙站为4线换乘站，1号线、7号线及9号线的换乘乘客也会进入11号线，因此，本研究针对11号线乘客及其他线路换乘进入11号线的乘客进行水侵事故应急疏散仿真模拟．
2. 1 仿真参数设置通过调研地铁车站客流量数据及实地调查估算得到仿真模型主要输入数据，模型主要参数设置如下．
1）行人的特征参数和走行速度
不同性别和年龄的行人人体数据与走行特征存在一定差异，具体参数如表1和表2．
表1 行人的特征参数Table 1 The characteristic parameters of occupants
表2 行人在不同地点的走行速度Table 2 The walking speeds of occupants of different types at different places
2）站内人流量参数
根据车公庙地铁站11号线2019年12月某一周运营日高峰期2h的客流统计数据及调查估算，得到站内的客流量数据，如表3．
表3 行人疏散流量Table 3 Pedestrian evacuation flow
3）设施设备属性参数
站内出口通道宽度为4～6 m，自动扶梯宽为1. 0 m，楼梯宽为1. 8 m；11号线站台层列车沿东西两方向的轨道驶入，采用A型车，每节车厢长23. 54 m，宽3 m，车厢每侧有5个门，每个门宽为2 m．工作日高峰期列车的到站间隔为4 min，每个站点停靠40 s供行人上下车．
2. 2 建模假设为合理简化仿真模型，降低计算难度，本研究做如下假设．
假设1 若地铁站发生水侵，列车一般不进站或跳站运行．因此，疏散条件触发时不考虑列车内的乘客．
假设2 假设行人在疏散过程中是理性且有秩序的，不会做出如翻越栏杆或障碍物等过激行为；认为行人可以找到最近的出口逃生；暂不考虑工作人员的引导和广播等疏散措施．
假设3 地下空间洪水的扩散过程相对缓慢，在洪水入侵初期（即站内积水深度不超过10 cm，不影响行人正常通行），洪水侵入不严重，无需疏散．本研究将站内积水深度达到10 cm作为触发疏散的临界条件，考虑积水对行人走行速度的影响，并假设洪水水位为均匀上升．
2. 3 仿真模型的实现基于AnyLogic仿真平台开发的地铁车站水侵应急疏散仿真模型界面由地铁车站可视化平面、应急疏散控件、图形输出、站内人员数目及疏散时间等功能构件组成．根据设计的不同疏散情景运行模型疏散程序，通过折线图和密度图等形式实时观测站内人流量和疏散时间的动态变化．
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3 实例研究
3. 1 原始情景原始情景指通常情况下的应急疏散，不改变任何设施设备的设置和布局．此处设置水侵Ⅱ级（水深10 cm），自动扶梯停止运行无法使用．通过在模型中录入客流量数据，发现在某高峰时段的站内总人数最多可达约1 200人，为便于情景对比，本研究设定当站内人员达到1 200人后，即通过A、B、C及D出口进行疏散．开始疏散后列车跳站运行，因此，乘客不再下车，站内所有行人均停止候车，并向出口处移动．
图2和图3为原始情景的站内总人数、站厅人数及站台人数与模型运行时间的关系和密度图，其中，与横坐标垂直的黄线表示站内达到1 200人后开始疏散的时间．原始情景疏散时间为8 min 20 s．开始疏散后，楼扶梯入口处、闸机、以及出口通道处均出现不同程度的拥堵现象，形成疏散瓶颈，一定程度上延长了疏散时间．《地铁安全疏散规范》GB/T 33668—2017[13]规定安全疏散时间为6 min，原始情景中在6 min内到达出口的人数为980人，则安全疏散比例为81. 7%．
3. 2 不同水侵状况仿真分析3. 2. 1 不同水侵位置地铁站属于半封闭式的地下空间结构，发生洪
图2 原始情景站内人数与模型运行时间关系Fig. 2 The relationship between the number of people in the original scene and the running time of the model
涝灾害时的进水点大都在进出口处，因此，仿真时的水侵发生位置仅考虑洪水从进出口处入侵的情况，比较分析了不同出入口进水情况对疏散结果的影响，即原始情景下无出入口进水，情景1有1个出入口进水，情景2有2个出入口进水．仿真模拟结果见表5．可见，无出入口进水、1个出入口进水及2个出入口进水的疏散时间依次递增，分别为8 min 20 s、12 min 35 s及17 min 23 s，可用出口多则疏散效率高；靠近进水点位置的站内人员需花费较多时间才能到达出口，造成疏散时间的大幅延长．
3. 2. 2 不同水侵等级触发水侵警报机制后，随着洪水量逐渐增加，疏散人员的走行速度逐渐下降．因此，根据洪水扩散过程和水深，将行人的疏散行为划分为4个等级：第Ⅰ级，当h<10 cm时，正常行走；第Ⅱ级，当10≤h<30 cm时，缓慢行走，视情况疏散；第Ⅲ级，当30≤h<50 cm时，移动至就近安全疏散口；第Ⅳ级，当50≤h<70 cm时，行人自行疏散或等待救援．
图3 原始情景站厅站台的人员密度Fig. 3 The density of people in the station hall and platform in the original scenario
表5 不同水侵位置仿真模拟结果Table 5 Simulation results of different water invasion locations
在研究不同水侵等级对疏散结果的影响时，控制其他影响因素不变，设置情景3：Ⅰ级水侵，h=0 cm；原始情景：Ⅱ级水侵，h=10 cm；情景4：Ⅲ级水侵，h=30 cm；情景5：Ⅳ级水侵，h=50 cm．图4为不同水侵等级下站内人数与模型运行时间的关系对比．可见，Ⅰ、Ⅱ级水侵时站内人数下降的最快，Ⅲ级次之，Ⅳ级的疏散效率最低，表明在50 cm水深范围内，疏散效率与洪水水位、水侵等级均成反比．
表6为不同水侵等级时的疏散仿真结果．可见，原始情景、情景3、情景4及情景5下的总疏散时间分别为8 min 20 s、8 min 32 s、8 min 45 s及9 min 11 s，表明随着地下空间积水水位的上升，行人的走行速度下降，导致总体疏散效率降低，但乘客走行速度的变化对车站整体疏散结果影响不大．在疏散过程中，由于地下空间相对狭小封闭，客流较拥挤，因此，行人走行速度变化较小时不会对整体疏散效果产生明显影响．
图4 不同水侵等级下站内人数与模型运行时间的关系Fig. 4 The relationship between the number of people in the station and the running time of the model under different levels of water invasion
表6 不同水侵等级的疏散仿真结果Table 6 Simulation results of evacuation under different water invasion levels
3. 3 水侵条件下的应急疏散策略仿真分析3. 3. 1 调整自动扶梯运行方式地铁站发生水侵时会暂时关停自动扶梯以减少安全隐患，以下讨论不同楼梯与扶梯设置对疏散过程的影响．控制其他影响因素不变，设置原始情景：自动扶梯停止使用，行人仅使用楼梯逃生；情景6：自动扶梯停止运行，等效为楼梯使用；情景7：自动扶梯正常运行．结果表明，原始情景的疏散时间为8 min 20 s，安全疏散比例为81. 7%；情景6的疏散时间为7 min 47 s，安全疏散比例为89. 7%；情景7的疏散时间为7 min 10 s，安全疏散比例为92. 8%．原始情景中扶梯停用的疏散效率最低，情景6次之，情景7的疏散时间最短，疏散效率从大到小分别为自动扶梯正常运行>自动扶梯做楼梯用>自动扶梯禁止使用，且自动扶梯运行方式是影响行人疏散的重要因素，对疏散结果影响较大．
3. 3. 2 布设导流栏根据对疏散过程的观察可知，地铁站通道过短的出口客流汇集，人群拥堵严重，在相应出口处布设导流栏，将不同方向客流分隔，适当增加通道长度，可有效缓解出口处拥堵，减少疏散时间．因此，控制其他影响因素不变，设计原始情景：不布设导流栏；情景8：布设导流栏．通过增设导流栏策略仿真，判断导流栏布设对客流疏堵的效益．
站内通道过短的出口容易产生碰撞、拥堵，从而延长疏散时间．本研究发现在相应出口处布设导流栏，将不同方向客流分隔，适当增加了通道长度，可有效缓解出口处拥堵，减少疏散时间．图5为布设导流栏前后的疏散时间与行人密度．可见，增设导流栏杆前后的疏散时间分别为8 min 20 s和7 min 48 s，疏散时间减少32 s；增设导流栏可将双向客流分开，从而缓解出口通道处的人群聚集．
图5 布设导流栏前后的疏散时间与行人密度Fig. 5 Evacuation time and pedestrian density before and after setting the diversion fence
3. 3. 3 增设应急疏散口出站闸机是疏散过程中的瓶颈点之一，容易造成客流拥堵．因此，本研究考虑在出站闸机旁增设应急疏散口，提高闸机处的通过能力．设计原始情景：不增设应急疏散口；情景9：增设应急疏散口（图6）．图7为应急疏散口增设前后的疏散时间与行人密度，可见，增设应急疏散口前后的疏散时间分别为8 min 20 s和8 min 3 s，疏散时间减少17 s．由①号和⑧号疏散口疏散过程的行人密度可见，增设应急疏散口能有效分担出口移动方向的客流，提高出站闸机处的通行能力，缓解闸机处的客流拥堵．
图6 站厅层应急疏散口增设位置Fig. 6 Additional location for emergency evacuation exit in station hall
图7 应急疏散口增设前后的疏散时间与行人密度Fig. 7 Evacuation time and pedestrian density before and after adding emergency evacuation exits
3. 3. 4 疏散策略对比分析将以上疏散策略的仿真结果进行汇总，如表7及图8，其中，疏散策略的优化时间均为与原始情景的对比结果．可见，自动扶梯运行方式对疏散结果的影响最显著，布设导流栏及增设应急疏散口对提高疏散效率具有一定影响．因此，综合考虑多种疏散策略，设计情景10，即将原本停止使用的自动扶梯等同于楼梯使用，在出口处增设导流栏，并在出站闸机旁增设应急疏散口．优化后的模型疏散效率得到大幅提升，疏散时间为7 min 23 s，比原始情景缩短了57 s，疏散效率提升11. 4%．有92. 2%的行人满足安全疏散要求，较优化前提升10. 5%．
表7 不同应急疏散策略仿真模拟结果Table 7 Simulation results of different emergency evacuation strategies
80 70 s s 6057 s (/& 40'33 s %32 s ! 20"17 s 0 )*+,-.,/)*+, 45678 95:;0123 !"#$ !"<=>#$?@!"#$
图8 不同疏散策略的疏散时间对比Fig. 8 Comparison of evacuation time of different evacuation strategies -
结 语
本研究以深圳车公庙地铁站为实例，建立水侵应急疏散仿真模型，设计11种疏散情景，研究不同水侵状况与应急疏散策略对疏散效率的影响，以疏散时间、安全疏散比例及行人密度作为指标评估疏散效果，实时观察疏散过程和输出结果．结果表明，①进水点数量和位置对疏散效果具有较大影响，出口数量越多疏散效率越高；②随着车站水侵级别升高，行人走行速度下降，这在一定程度上影响疏散效率，但对车站整体疏散结果影响不大；③疏散效率从大到小的排序为自动扶梯正常运行>自动扶梯做楼梯用>自动扶梯禁止使用，自动扶梯运行方式是影响行人疏散的重要因素，对疏散结果影响较大；④在出口处布设导流栏，不仅能将不同方向的出站客流隔离开，还能适当增加通道长度，有效缓解出口处拥堵；⑤在出站闸机处增设应急疏散口能有效分担疏散客流，提高出站闸机处的通行能力．
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