基于群集动力学模型的密集场所人群疏散问题研究

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1、第7卷第5期安全与环境学报Vol.7No.52007年10月JournalofSafetyandEnvironmentOct,2007文章编号:1009-6094(2007)05-0124-04反映群集疏散状况的基本参数有人流流量、人流密度和人流速度,并从人员在建筑物紧急疏散时同前后及左右人员拥挤基于群集动力学模型的密集对人员启动加速度的影响机理出发,运用群集动力学相关理场所人群疏散问题研究*论建立了人员疏散过程中的移动速度动力学方程,推导出人[7]员在拥挤环境下的移动速度公式。张培红等吸取社会力模孙立,赵林度型中行人运动受到社会力支配的思想,综合考虑行人之间的(东南大学系统工程研究所,

2、南京211189)相互影响,利用智能体技术,在人员流动行为规则的指导下,[8]建立了群集流动的微观动力学模型。张青松等则以体育赛摘要:密集场所人群疏散问题直接关系到大型公共场所的安全保场为例,基于人群流量与人群密度关系,建立了体育赛场时间障能力。应用群集动力学理论方法,在密集人群群体流动过程和个体维变量的滞留人数定量模型。流动过程分析的基础上,对已有的人群疏散数学模型进行改造,使之目前的研究主要集中于人群疏散时间和疏散过程中的滞更加符合实际意义。以实际人群密集场所为例,进行数值仿真,寻求留人数的模拟估算,如Togawa方程;以及反映疏散状况的各一定人流密度和疏散时间约束下的最佳疏散通道宽

3、度以及关于开放个因素的定量分析,如移动速度动力学公式。但很少有学者疏散出口数量的最佳疏散策略,以达到最佳的疏散效果。为有效解决将这两项研究成果结合起来对人群疏散过程进行研究。张青应急环境下密集场所人群疏散问题提供了理论依据,可用于指导密集松等[8]尝试对疏散口处滞留人数进行定量研究,但仅给出了场所建筑物的结构设计改进,以及疏散过程中的调度管理优化等。离散的计算模型,且该模型不能真实反映整个人群疏散过程关键词:系统工程;人群疏散;疏散时间;动力学模型;应急管理;中各个阶段的状况。实践证明,疏散过程中各个阶段的状况数值仿真是不一样的。中图分类号:X928.03文献标识码:A本文应用群集动力学

4、理论方法,在密集人群群体流动过[1]0引言程和个体流动过程分析的基础上,将Togawa方程与文献[6]的移动速度动力学公式相结合,针对疏散过程中的不同阶在商场、超市、影剧院、体育场馆等大型商业、娱乐场所,段,从疏散时间角度对人群疏散过程进行基于连续时间段的人口高度密集。如何保障安全、快速、有序地疏散人群,已经定量分析和数值仿真,并根据Wardrop交通流用户最优平衡成为政府和大型公共场所管理部门的一项重要职责。因此,原理,针对开放出口数量的最优化问题,以实例的形式提出求有关密集人群疏散过程的量化研究具有重要的理论和实际应解最佳疏散策略的方法。用价值。都市群体中人员众多,运动形式不同但且相

5、互关联,每个1密集人群流动过程分析个体的行动都在一定程度上影响着群体的运动;因此,群体1.1个体流动过程分析的运动过程相比个体要复杂得多。当疏散过程中群体人员密[7]张培红等认为,人群中的每个个体具有自身的运动能度大于某一临界值时,群体的运动就表现为群集流动的形式,力,可以从3个基本方面来描述。具有群集动力学特征。群集动力学理论指出,群体移动速度1)外部感知。每个个体具有视觉上发现物体以及感应外不是取决于群体中个体的平均移动速度,而是取决于人流密部环境刺激的能力;但空间中的障碍物会对个体的感知能力度。人流密度越大,群体的移动速度越小;当人流密度达到产生影响。一定极限时,群体会因过于拥挤而

6、无法移动。因此,群集动力2)内部状态。群体运动过程中,每个个体都有其运动的学成为刻画密集场所人群疏散模型的一种有效方法。内部动机,表现为内部状态。这个内部状态与群体的运动状[1]1955年,Togawa研究了多通道环境下,火灾逃生过程中态有关。多数文献将该内部状态定义为人的忍耐程度。当群密集人群疏散时间和人流流量之间的关系,并建立了相关模体的运动速度达不到自己的期望时,忍耐程度会随着时间的[2]型。Paul在大量关于多层建筑疏散时间的观测基础上提出推移而增长。了有效楼梯宽度的概念,认为疏散过程中实际可利用的楼梯3)行为产生系统。群体中的个体具有自驱动性,在周围面积应该扣除楼梯两侧不可利用

7、的部分各150mm,并得到人实体和环境的刺激下能够产生自驱动力,进而产生1个个体[3]流流量在楼梯处的经验拟合公式。Fahy为高危建筑中密集行为,并对内部状态具有反作用力。人群的疏散设计了网络模型,可实现疏散过程中的个体追踪。1.2群体流动过程分析Gunnar将疏散过程中的寻路问题纳入到数学框架下,提出了[9]群体移动速度与人流密度的关系曲线见图1。人员聚[4]寻路行为的量化模型。在建筑物出口、通道容量方面与疏集成群会产生群集现象,

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