0 引言

应急疏散仿真已经广泛应用于模拟突发事故情况下地铁车站乘客应急疏散过程，以评估不同应急预案合理性，对于提高车站应急处置水平、保障社会公共安全具有重要意义.相比其他建筑，地铁车站以其空间关系复杂、设施设备众多、客运组织要求高等特点，使得应急疏散仿真除了疏散行为建模[1]，更应关注实际疏散环境对乘客疏散过程的影响.

实际疏散环境具有动态不确定性，表现为：①乘客从常态服务流程的不同环节开始疏散，个人状态及初始环境各不相同；②车站应急预案是依据实时客流分布调整，而疏散环境会随之产生动态变化，使乘客疏散运动发生改变，如果处置不当，则可能诱发二次事故.乘客疏散运动的改变，反映为动态调整疏散行为及通往出口的全局疏散路径，又会引起周围客流分布的波动.因此，动态不确定性环境使得乘客疏散行为及流线错综复杂、难以预测.目前，学者主要考虑环境感知和信息传递过程，并运用博弈论[2]、启发式力学[3]、选择效用[4]等模型模拟了节点选择行为，以体现疏散行为的不确定性.但选择过程的执行条件被限制，难以模拟环境突变(如采取应急预案等)的情况.在全局疏散路径方面，一般采用“流线客流”模型[5-6]，即疏散流线或出行矩阵事先人工设置，且初始状态与常态服务无关.然而，对于复杂场景仍存在着设置工作繁杂、主观经验依赖强等缺点，无法体现动态不确定性环境，从而影响仿真结果的精度.

在动态不确定环境下，乘客疏散过程是从常态服务状态切换，并以安全出口为最终疏散目标，不断感知周围环境的动态信息，及时做出决策的过程.因此，本文将疏散过程分解为不同的疏散阶段，基于Agent构建考虑变更代价的疏散行为动态切换模型，以及时响应环境变化；考虑与常态仿真的衔接，提出全局疏散路径搜索方法，摒弃提前设置流线的方法，解决空间疏散流线不确定性的问题，进而完善地铁车站应急疏散仿真模型.

1 乘客应急疏散过程的特征分析

地铁车站安全疏散要求[7]当发生灾害事故时，需根据灾害情况和灾害发生位置组织乘客通过非灾害区域向最终安全区域疏散.其中，最终安全区域为空间足够大、灾害无法波及的区域，一般为站厅层非付费区(下文简称非付费区)出入口.以位于站台层的进站乘客为例，当发生灾害事故时，乘客正处于常态服务的某一流程(候车或前往候车区)中，其应急疏散过程描述如图1所示.

  

图1 站台层乘客分阶段疏散Fig.1 Staged evacuation process of passenger from platform

综上分析，各楼层/区域通往安全出口的楼扶梯、通道口、闸机(下文简称疏散设备)将乘客疏散过程划分为多个独立的疏散阶段.下一阶段的衔接是由当前阶段的目标疏散设备决定的.而目标疏散设备是乘客根据环境动态变化不断做出的决策及调整.其中，环境的变化包括预案实施、客流分布变化等，将导致乘客决策调整时机和次数不确定，全局疏散路径也无法预知.因此，在动态不确定性环境下，乘客应急疏散过程也具有动态不确定性的特征，表现为初始状态复杂、疏散行为的动态切换及空间疏散流线的不确定.这也是疏散仿真建模急需解决的问题.

2 基于Agent的疏散行为动态切换模型

乘客主要的疏散行为[8]包括就近、退避、原路返回、从众及引导等疏散行为.除了退避疏散行为是人类对突发事故的应激反应，可以用社会力模型[1]中排斥力进行描述，其余的疏散行为都是来源于乘客心理感受，可以用“效用值”进行描述.在应急疏散过程中，乘客遵循环境感知、目标决策及疏散运动的行为逻辑，可以通过Agent模型描述.

2.1 “环境感知”层建模

“环境感知”层是动态环境与乘客疏散行为间联系与互动的纽带.在时刻t，乘客r(r∈N*)所能感知到环境的动态信息INFOr(t)包括：Agent属性信息集，当前平面层的疏散设备状态信息集，以及事故信息集等3大类，即

 

其中，Agent属性信息集包括：Agent在时刻t的瞬时速度v(t)、在当前平面层的位置p(t)、疏散目标a(t)等.

肉桂醛是麝香保心丸中促血管新生最强的活性成分。韩琳等发现肉桂醛可以促进HUVECs的增殖，促进VEGF的分泌，诱导细胞的迁移，促进内皮细胞管腔形成。肉桂醛通过激活PI3K/AKT/eNOS和c-Raf/MEK/Erk1/2信号通路发挥细胞生物效应。肉桂醛能够促进斑马鱼ISVs新生，促进小鼠伤口处新血管的生成，促进VEGF蛋白表达。其肉桂醛作用效果与时间、浓度相关。吕超等发现麝香保心丸及其入血成分人参皂苷Rg3、Rh2均能够促进HUVECs增殖、迁移、管腔结构形成，其效果与时间、剂量浓度相关。高浓度麝香保心丸、人参皂苷Rg3、Rh2能够促进血管内皮细胞出芽，从而促进血管新生。

当前平面层的疏散设备状态信息集包括：可选疏散设备i(i∈N*)在时刻t的使用人数、与乘客r的距离、熟悉程度ci等.

在乡村振兴中，农民群众主人翁的地位不容动摇和错位。应“以人民为中心”，更多地问需于民、问计于民、服务于民。这就需要基层工作创新群众交流通道，打造百姓参与平台，建立基层服务机制。激活农民的乡村振兴主体地位，积极地创造有利条件，给农民群众赋权、放权。政府重在着眼宏观，关怀微观，有所为而不乱作为，增加公共产品和服务供给，有效提升政府服务供给质量。具体规划建设、项目推进，则应由市场与村民自主衔接。这既可避免乡村“千篇一律”“千城一面”，又能激发村民的首创精神和内生动力，并不断降低制度性交易成本，充分调动各方面的积极性、主动性、创造性，激发要素活力，优化经济结构。

事故信息集包括：事故影响范围b(t)、当前平面层引导信息g(t)、引导信息影响范围e等.

国家局提出数据中心建设，归根到底是要为行业发展和企业决策提供及时、准确、系统的信息支撑，因此，对数据进行统一管理显得尤为重要。一是要保证信息数据源头的质量，即各应用系统的数据是严格按照相应的规范采集的，是依法、依规、依标准的可加工和交换的数据；二是要建立数据质量的控制体系，数据的加工、存储、交换的过程严谨有序，不出差错，以保证数据中心的数据质量；三是要按照“授权访问，各取所需”的规则发布数据，避免信息发布的失控，做到“数入一库，数出一门”；四是要采用专业的统计分析技术，对数据中心海量的数据信息进行深度的挖掘和分析，将数据资源提炼为决策资源，以提高信息资源的增值服务。

2.2 “目标决策”层建模

引入效用函数量化动态信息INFOr的影响，每个仿真步长选取效用值最高的疏散设备作为阶段目标，并动态切换就近、原路返回、从众及引导等4种疏散行为.

(1)就近疏散行为是乘客选择最近的疏散设备的行为，以乘客当前位置到疏散设备的距离构建效用函数为

 

(2)原路返回疏散行为是乘客选择最为熟悉的疏散设备，以熟悉程度ci构建效用函数为

 

式中：如果疏散设备i被使用过，则ci=1；反之，ci=0.

疏散仿真的初始状态是由事故发生时每个乘客所处的常态服务流程事件所决定.在车站常态服务流程中，“通过楼梯”事件和“验票”事件的进入和离开地点不同，并表征了常态空间衔接关系{Lx→Ly},x,y∈N*,x≠y，即楼层/区域Lx(事件发生点，指向关系)指向楼层/区域Ly(事件结束点，被指向关系).

 

式中：是时刻t在可选疏散设备集中，使用人数最多的情况.

以南宁轨道交通金湖广场站为例进行疏散仿真实验.金湖广场站为1、3号线通道换乘站，具体站内结构如图4所示.

(4)引导疏散行为是乘客受导向/人员引导而选择指定的设备，以引导信息gi构建效用函数为

 

式中：如果乘客受引导疏散设备i的信息影响，即乘客当前位置p(t)在以引导信息位置为圆心、影响范围e为半径的圆内，则；反之，

假设突发事故场景为发生在3号线站厅层左侧楼扶梯附近的火灾，如图5所示，初始影响范围约为0.5 m.总疏散人数控制在1号线在站客流3 300±1%，3号线在站客流4 500±1%，要求发生事故后正处于或即将到达1号线站厅层、站台层的所有乘客疏散至1号线站厅层安全出口，其余客流疏散至3号线站厅层安全出口.

阀体内腔采用标准的角式流线型设计，且阀腔内过渡处尽量采用大圆弧设计，以避免滞留点和急转弯。若存在流速高、腐蚀性强的恶劣工况，阀体内壁还应采用喷涂硬质合金硬化处理，以提高阀体内壁耐冲刷和耐腐蚀能力。阀门公称直径及节流口规格应尽量按照设计数据表选型，以提高阀门的整体性能。

在法律作用上，法律永远比道德的限制作用强，所以，在强化注册会计师职业道德建设的整个过程当中，也必须不断完善有关的法律体系，构筑健全法律机制，让他能够对注册会计师行业推出有效的监督、治理和法律威慑。从精神层面而言，注册会计师的职业道德是其行业的重要基础，然而在现实当中，职业道德不存在的情况屡见不鲜。为了能够对注册会计师行业给予更强等分约束，坚强行管的法律建设十分重要。务必要严厉打击注册会计师的自身违法行为，进而能够防止法律的威严受到挑衅。

 

早高峰客流参数如表1所示.

本院2014年6月～2016年12月收治的髋关节置换术后需行翻修手术且为Paprosky III型髋臼骨缺损的患者14例，患者均同意该项研究，并签署相关知情同意书。纳入标准：①单侧全髋关节置换术后失败且为Paprosky III髋臼缺损；②对侧下肢功能良好；③患者依从性良好，遵医嘱执行并保证定期复查随访。排除标准：①患侧肢体偏瘫或肌力IV级以下；②存在明显手术禁忌证、严重骨质疏松、精神类疾病及感染等情况；③金属过敏、严重血液性疾病及自身免疫性疾病等。

为减少仿真过程中因目标不断变更而导致疏散过程“左右摇摆”的情况，引入选择变更代价γ(t)，以描述乘客如果变更了目标，意味着之前的效用“无用”；乘客需要花费更多的时间趋向于新的目标，所产生的心理落差会阻碍其调整目标.公式为

“城市化进程的加快及农药、化肥的不合理使用，导致土壤中污染物的种类和数量在不断增加，最终这些污染物会向水中迁移，造成难以挽回的后果。”张互助表示，增强环境保护意识、推进农资产业转型升级、促进基层土壤修护体系建设已经成为当务之急。瑞丰生态倡导的“护土中国、瑞丰生态”发展理念，顺应了农业发展趋势，尤其是基层土壤修护服务体系与土壤修护工作站的建设走在同行前列，经验值得总结推广。希望通过本次论坛的举办，总结基层土壤修护工作的成功经验，为全国基层土壤修护体系建设树立榜样，逐步将土壤修护体系建设纳入国家农业推广体系建设中。

 

当时刻t，疏散设备M的效用最大，且与时刻t-1时选择的疏散设备M′不同，判断M是否已计算代价，如果已付出代价，则确认调整阶段疏散目标；反之，计算M的选择变更代价，重新权衡各疏散设备效用.

2.3 “疏散运动”层建模

乘客在明确阶段目标后，由“疏散运动”层负责规划走行路径并开始运动.因此，本层主要由A*算法和社会力模型构成：A*算法负责搜索当前位置到阶段疏散目标的最优路径，初步规划乘客在疏散阶段中的流线；社会力模型确定乘客实时速度、加速度等运动参数，并对具体路径进行局部调整，以模拟碰撞避让、退避疏散等行为.由于篇幅有限，A*算法和社会力模型的实现见文献[1]和[9]，本文不再赘述.

3 全局疏散路径搜索方法研究

3.1 基于常态服务流程的疏散空间衔接关系建模

(3)从众疏散行为是乘客选择使用人数最多的疏散设备，以使用人数构建效用函数为

因此，针对不同类型服务流程的特点和流向，将“通过楼梯”事件和“验票”事件中涉及的常态空间衔接关系转置或不变，形成指向安全出口的疏散空间衔接关系集O，并以“疏散空间衔接关系—涉及疏散设备”({Lx→Ly-i})的形式记录.具体方法如下：

(1)对于进站客流，从第1个“验票”/“通过楼梯”事件开始，判断所涉及的疏散设备是否可以反向.如果为是，则转置事件中常态空间衔接关系，并记录涉及的疏散设备；否则，跳过.

(2)对于出站客流，从第1个“通过楼梯”/“验票”事件开始，记录涉及的疏散设备和常态空间衔接关系.

(3)对于换乘客流，在存在“通过楼梯”事件或“验票”事件的条件下，可近似看成是“出站服务+进站服务”的流程，分界点为“通过楼梯”事件是否发生在站厅层或“验票”事件结束在非付费区.如果上述条件均不满足，则相当于只有目的地为另一条线站台层的“出站服务”.

3.2 基于改进Dijkstra算法的全局疏散路径集搜索算法

基于疏散空间衔接关系集O，以经过楼层/区域最少(快速疏散)为目标，改进Dijkstra算法形成车站所有楼层/区域到非付费区的全局疏散路径集W.算法引入级数k来评估到非付费区距离：不与非付费区直接衔接的级数＞1，否则级数为1.关系集O中各元素的被指向关系将被赋予唯一的最小级数，则当前楼层/区域级数为k时，从级数k-1到级数1的各级可达元素均是当前楼层/区域起全局疏散路径的节点.具体流程(图2)如下：

Step 1 疏散空间衔接关系集O的所有元素列入OPEN表中，清空CLOSE列表，初始化级数k=1.

Step 2 判断OPEN表中各元素的楼层/区域被指向关系是否为非付费区.如果是，则将指向关系的楼层/区域记录到CLOSE列表，同时删除OPEN表中指向关系在CLOSE表的元素，并标识级数k.

Step 3 判断CLOSE列表是否已经覆盖车站所有楼层/区域(除非付费区外)，如果是，转向Step4；否则，k=k+1并转向Step5.

他开始摸索自己的盲品攻关套路。“平均每款酒只有大概11分钟，那我会规定自己必须每款酒都在8分钟内完成。我会看着时间，如果到点，我就必须跳到下一组题。这样每款酒的时间都缩短，最后你还有十几分钟剩。这跟跑步差不多，如果你定的目标是5公里，但可能你到4公里就跑不下去了，但如果你目标是8公里，那跑5公里就比较轻松了。”朱利安总结道，随后有点羞涩地笑着说：“我每次还是会超时。不过，可能写不完，但基本上也不会再超十几分钟了。”

Step 4 输出全局疏散路径集W.

Step 5 判断OPEN表中各元素的楼层/区域被指向关系是否为CLOSE表中k-1级的楼层/区域.如果是，则将指向关系的楼层/区域记录到CLOSE列表，并标识级数为k，同时删除OPEN表中指向关系在CLOSE表k级的相关元素.

Step 6 结合集合O构建k到1级的楼层/区域衔接关系，更新至全局疏散路径集W，转向Step3.

  

图2 全局疏散路径规划算法流程Fig.2 Global evacuation path planning algorithm flow

4 应急疏散仿真实验及分析

4.1 模型实现及突发事故场景设置

为了验证上述模型的可行性，在常态仿真软件Stapass[9-10]的基础上开发实现模型.软件中疏散仿真流程如图3所示.

CEI计算的软件系统使用Java开发，设计为基于Web的网页应用程序，浏览器/服务器模式，无需安装，只需要通过网页浏览器即可登录使用，大幅提高了使用的灵活机动性，并且动态页面技术也有助于软件的智能化。软件程序采用广泛使用的MVC架构来设计，如图2所示。MVC框架将软件程序分为模型、视图和控制器三个层次： 模型主要负责处理业务逻辑和数据；视图主要指用户界面；控制器负责联系视图和模型，从视图获取用户请求后向模型传递数据，将模型处理的结果返回视图。

  

图3 Stapass中应急疏散仿真流程设计Fig.3 Design of emergency evacuation simulation process based on Stapass

上述4个效用函数独立不相关，因此乘客对于可选疏散设备i的总效用函数为这4种效用函数的权重加和，即

目前秦淮河水质改善以引江换水为主体，在丰水期降水较多时，可利用降雨径流及上游来水对外秦淮河补水；在长江水位高于秦淮新河水位时，实施长江自流引水；在不满足以上条件下实施翻水，利用秦淮新河抽水站抽引长江水入秦淮河。枯水期和平水期，上游水量较小，长江水位也较低，不能实现自流，则继续采用秦淮新河站抽引江水入秦淮河。

式中：是时刻t疏散设备i的总效用值；α、β、δ、φ是权重系数，与乘客的决策特征相关，不随疏散场景变化而改变.

 

表1 金湖广场站远期早高峰客流参数Table 1 Morning peak passenger parameters of Jinhu Plaza Station (人次/h)

  

上行 下行上车 下车 上车 下车1 7006561 0811 331 3273 7153573 272 4 2505 8845 7653 545 3 2824 8636 1475 152线路1号线3号线换乘 1号线3号线

4.2 不同应急预案仿真及结果分析

按规范[4]要求在突发事件发生后，车站立即关闭3号线站厅层最左侧的楼扶梯(图5中S1处)，作为预案1.位于3号线站台层的乘客仅能通过中间的扶梯(图5中S2处)和最右侧的楼扶梯(图5中S3处)疏散.

本预案总疏散时间为263 s，符合地铁安全疏散的要求.空间平均密度如图6所示，3号线站台层平均密度最大为7.15 ped/m2，站厅层平均密度最大为5.30 ped/m2.平均密度最大位置主要发生在S2处和S3处的楼扶梯区域，以及Z1处和Z4处的闸机区域(图6中圆圈部分).

S2处和S3处的楼扶梯区域平均密度较高是因为3号线站台层的客流仅能从这两个区域通过，造成了拥挤；Z4处的闸机区域平均密度较高是因为离S3处的楼扶梯最近，大部分乘客就近选择了通过Z4处闸机区域疏散；Z1闸机区域的平均密度较高是因为离突发事故位置较近，乘客发生了退避行为而拥挤于Z1闸机区域.

传统的产品研发设计仅仅靠经验，而设计出的商品能否得到消费者认可是不确定的，这将使企业承受巨大的风险。对此，企业在设计这一环节上应该借助互联网信息平台，设计部门将这些数据信息汇总，把消费者的各种偏好量化出来，根据量化结果设计新的款式，提高设计的前瞻性，设计出使消费者满意的产品，进而降低企业的成本与不确定性风险。

  

图4 金湖广场车站示意图Fig.4 Jinhu Plaza Station structure

  

图5 突发事故场景示意图Fig.5 Incident scene

  

图6 3号线空间平均密度图(关闭楼扶梯)Fig.6 The average density of space in Line 3(the stairs in S1 were closed in Case 1)

对本预案中所有乘客采取的疏散行为(除退避行为之外)变更次数和比重进行统计，并与文献[8]中的调查结果对比，如图7所示，1～4次变更疏散行为的乘客较多，合计占77.4%，和调查结果(84%)基本接近，验证了模型实现乘客疏散行为的动态切换.

  

图7 不同疏散行为变更次数的乘客比重Fig.7 The proportion of times of evacuation behavior changing

考虑到Z1闸机区域的平均密度过大影响S3处的乘客快速疏散，在维持3号线站厅层最左侧的楼扶梯关闭后30 s内，在通道处增加引导标识，如图8所示，作为预案2.标识影响范围设定10 m，引导S3处乘客通过换乘通道前往1号线站厅疏散，并与预案1仿真结果比较.

本预案总疏散时间为251 s，符合地铁安全疏散的要求，比原预案降低约12 s.增加引导标识后的空间平均密度如图8所示，3号线站台层和站厅层平均密度最大值保持不变，但是和原疏散方案相比，在通道上的密度有所增加，而Z4处的闸机区域高密度范围减少，通过人数也减少，如图9所示.可见引导标识使得客流分布发生了变化，在一定程度上提高了疏散效率.

  

图8 3号线空间平均密度图(增加引导标识)Fig.8 The average density of space in Line 3(the guide was added in Case 2)

  

图9 2种应急疏散预案在关键位置通过人数比较Fig.9 The comparison of numbers of people passing key locations

5 结论

动态不确定性环境使乘客疏散过程具有初始状态、疏散行为、全局疏散路径不确定等问题.本文基于Agent模型提出疏散行为动态切换模型，并引入选择变更代价解决了动态环境下乘客因目标变更而产生的“左右摇摆”现象；考虑与常态仿真衔接，分析常态服务流程构建疏散空间衔接关系集；在此基础上以快速疏散为目标，引入级数并改进Dijkstra算法解决了全局疏散路径不确定的问题；结合Stapass软件设计了疏散仿真流程，并开发实现及案例验证.结果表明，模型具有可行性，并能够模拟动态不确定性环境下乘客的疏散过程.此外，模型摒弃了流线设置，并实现了仿真过程中随时干预环境的功能，提升了仿真精度，增加了实用性.但是，模型中“目标决策”层的决策过程建模需进一步深化，以贴合乘客实际选择过程.

参考文献：

[1]HELBING D,FARKAS I,VICSEK T.Simulating dynamical features of escape panic[J].Nature,2000,407(6803):487-490.

“其实做这项工作我很感谢我的父母，我的父母80多岁的人了，很了解我的工作环境，所以有些事情都不要求我去做，母亲患有心脏病住院期间，她自己稍微舒服一点，就催着我赶紧回工作岗位，是他们的默默支持，才有我对工作的坚守。”王宝生说。十年的坚守换来的是徂徕山的平静与祥和，他告诉记者，他觉得这份工作的责任和意义太大了，森林火灾的后果太严重了，为了祖国的绿水青山，为了子孙后代，他将会一如既往的干下去，继续做好守护徂徕山的瞭望者，做好山中的“千里眼”。

[2]李得伟.城市轨道交通枢纽乘客集散模型及微观仿真理论[D].北京:北京交通大学,2007.[LI D W.Modeling and simulation of microscopic pedestrian flow in MTR Hubs[D].Beijing:Beijing Jiaotong University,2007.]

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[6]STAHL F I.BFIRES-II:a behavior based computer simulation of emergency egress during fires[J].Fire Technology,1982,18(1):49-65.

再有就是皮肤的干燥，这在北方尤其明显。室内温度较高，更会加速皮肤水分流失。可以在平时喝的茶中下下功夫，如果已经感到嗓子干痛，鼻子干燥，可以用芦根、白茅根各15克，煎汤代茶饮，在特别干热的环境中坚持喝上一周，蠢蠢欲动的上呼吸道感染可能就能扛过去。

[7]全国公共安全基础标准化技术委员会(SAC/TC 351).地铁安全疏散规范(GB/T 33668-2017)[S].北京:中国标准出版社,2017.[China National Public Safety Fundamental Standardization Technical Committee(SAC/TC 351).Code for safety evacuation of metro(GB/T 33668-2017)[S].Beijing:Standards Press of China,2017.]

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