行人仿真在地铁客流疏散中的应用研究

行人仿真在地铁客流疏散中的应用研究
【摘要】针对地铁客流在应急疏散时能否满足安全要求，基于相关规划提出
的指标体系，通过Legion仿真软件，按照给定工况的假定，给出相应的模型仿
真结果，并结合仿真结果，总结归纳其中的优点和不足，以期未来有所改进。

【关键词】客流仿真疏散应急
1.
研究背景和目的
昆明市轨道交通4号线（以下简称“4号线”或“轨道4号线”）是昆明最
为重要的轨道交通线路之一，连接了主城区、呈贡新区，形成了通达两地的快速
轨道交通线路。

该条线路沿线分别经过五华、高新、盘龙、官渡、经开、呈贡。

该线路的特点显著，沿线站点都是客流较为集中的区域，具有大客流集散作用。

因此，通过研究该线路的大客流站点，对解决沿线的交通疏解、带动沿线城镇和
地块开发，具有显著的意义和作用。

该轨道交通线，北起主城区西北部的金川路站，终于呈贡新城的昆明火车南站。

全线设有车站29座，在开通初期换乘站分为苏家塘站、火车北站、大树营站、菊华站、斗南站、联大街站、昆明火车南站，形成与多条线路（如1、2、3、5、6号线）的换乘。

2020年4月底，4号线的项目公司云南京建轨道交通投资建设有限公司牵头
组织的《昆明市轨道交通4号线开通初期及PPP项目客流预测（2020年—2050年）》顺利通过专家评审。

按照《城市轨道交通初期运营前安全评估技术规范第1部分：地铁和轻轨》（交办运〔2019〕17号）等国家、行业规范及标准文件要求。

基于客流预测成果（完成相关评审）的基础上，结合沿线其他线路客流换乘需求，对4号线重点车
站进行客流疏散仿真，其目的在于：为运营过程中可能发生或存在的应急情况进
行判断，并对其运营管理提供技术支撑；提前发现可能发生拥堵或者通行能力不
足的设施设备。

1.
研究的主要过程
本次研究过程，按照“输入-建模分析-输出”三个工作阶段进行展开，如下
图所示。

图 1 技术路线图
（1）输入阶段
该阶段主要是结合对标准、规范中相应的条文进行梳理，并研习前置工作已
有的客流预测成果。

（2）建模分析阶段
按照业主方提供的站点图纸（含站厅层和站台层），依据Legion建模流程
和要求，首先对图纸进行清理，然后将相应的模块（如出口、扶梯、楼梯等）在Legion软件中进行建模，并将客流预测中高峰小时的客流结果，作为输入条件导
入到模型中，作为模型的基础数据。

通过对模型多次运行、检查，寻找并调整错漏之处，开展初步标定与校核
（与上述条文中给定的参数、以往现场调查的成果进行比对）形成校正后的模型。

最后将需求导入模型，形成各个站点的最终模型。

（3）输出阶段
校正后的模型用于运行疏散测试，通过疏散测试形成的数据、各类图形（密
度图等），以判断是否能够满足疏散目标。

1.
对相关指标体系的梳理
本次研究过程中，梳理了相关规范，其中涉及到安全疏散相关的宏观目标、
微观具体参数的文件，主要是《交通运输部办公厅关于印发城市轨道交通初期运
营前安全评估技术规范第1部分：地铁和轻轨的通知（交办运[2019]17号）》、《GB50157-2013 地铁设计规范》、《GB/T 33668-2017 地铁安全疏散规范》这
三个主要文件。

1.
前置成果分析
按照客流预测报告（4号线及相关换乘站的）成果，预测年（2022年）各站
点的上下客的需求分布特点如下：开通前3年内，上下客最大的站点是火车北站，该站点与首期工程形成换乘，其次是大树营站，与3号线换乘，西北片正处于开
发阶段，有一定的规模，各站点乘降量高于呈贡片区，斗南及呈贡片区开发量小，各站点乘降量很小。

按照客流预测报告（4号线及相关换乘站的）成果，预测年（2022年）各站
点的上下客的需求具体如下。

图 2 预测的2022年全日站间断面客流图（人次）
1.
建模过程
5.1相关假定
（1）对疏散时间6分钟的敏感性调整
根据《地铁规范GB 50157-2013》等规定：事故疏散时间应小于6分钟。

为开展敏感性分析，进行保守模拟，本次模拟过程中，假设1分钟为反应时间。

（2）疏散用楼梯及自动扶梯的疏散能力的敏感性调整
供客流疏散时使用的楼梯和自动扶梯，其疏散能力按照正常情况下的90%作为输入条件。

上行自动扶梯通行能力：110x0.9=99人/分钟；
下行自动扶梯通行能力：下行自动扶梯需要考虑改为上行自动扶梯的功能，按照99人/分钟作为输入条件。

楼梯通行能力（单向上行）： 62x0.9=56人/分钟/米。

除此之外，在分析过程中，还需要考虑假定一台自动扶梯因为损坏而不能运行。

（3）事故列车载客量
事故列车载客量的计算方法，为如下公式，即高峰小时期间平均每列车载客量乘以一个超高峰系数得到预计可能一列车的最大载客量，超高峰系数按相关参考，取为1.4，因此在紧急疏散模型中也同样考虑该超高峰系数的取值。

高峰小时断面客流量 / 该小时发车对数 * 超高峰系数（按1.4取值）
（4）其他假定
对于共用的出入口，乘客进入出入口后直接选择离目标站台最近的通道到达
相应站台。

（5）客流需求的敏感性假定
对比工可中客流需求、客流需求预测报告这两份材料中同名站点的需求数据，发现差异比较大（工可中客流需求要超过需求预测报告中的数据）。

考虑到未来运营过程中要确保安全有序运营，在紧急情况发生时，需要进行
保守考虑，因此客流需求中，选取较大的客流作为本次研究过程中的需求输入。

5.2建模概要
Legion模型基于CAD 图建立。

Legion建模的主要流程如下：
（1）Model Builder模块
LEGION Model Builder 模块主要为构建基本模型的功能，通过构建空间模型，区分可达区域，并通过输入相关参数，能够精准形成交通枢纽、广场、商业
写字楼、机场、体育馆、火车站、剧院等任何人群聚集的场所。

该模型可以在项
目方案阶段、设计阶段、运营阶段均能够提供有效的模型反馈。

该模型需要输入
一系列的参数，这些参数可以来源于模型自带的默认参数，但是更加经常使用的
参数是来源于项目人员在现场进行调研得到的、符合当时当地的数据。

可审计性：通过路线自动导航、以及对人群对象的各种复制和跟踪，便于模
型审计。

可重复利用性：模型中的各种对象、参数的设置，可以运用于不同的项目中（只要项目具有同样的性质、条件等），可以大大节约模型的准备时间。

与其他软件的结合：可以导入CAD、IFC等多种文件格式的内容，并能够快
速识别各种图层的信息，具备基本的CAD编辑功能，能够减少在不同软件间的切
换时间，便于快速编辑，形成符合Legion使用的软件数据。

（2）Simulator模块
LEGION Simulator 模块，是用于模拟行人运行的场景。

通过在Model
Builder中设置好全部参数、图层信息之后，就可以运行Simulator仿真模块。

该仿真模块可以将人流按照一定的设定条件（如时间序列等）输入到模型中，并
与模型中的各种基础设施（如电梯、扶梯、楼梯、等候区）等进行交互。

通过交互，一是能够便捷直观上发现问题所在，二是可以生成各种信息和数据（如排队
长度、密度、等候时间、流率等）。

Simulator模块可以评估机场、车站、展馆
等各种复杂区域的人流特征。

科学验证：通过对行人在真实世界中的大量实践、调研和研究，形成具有专
利的科学算法，并且能够与真实世界中的行人行为具有定性和定量的验证、校正。

准确报告：通过Map/Table/Video等不同的方式导出各种不同格式的成果，
能够给予第三方清晰、准确、简明的成果。

这些成果包括但不限于客流密度、空
间利用率、路径选择情况、疏散时间等重要信息，以供据侧。

（3）Analyzer模块
Analyzer模块是基于Simulator仿真后的结果，根据分析目标（如通行情况、密度情况等各种设定的指标）
5.3建模逻辑
乘客疏散逻辑识别及动态流程建模的主要输入如下：
（1）疏散基本逻辑
根据车站的日常客流组织流线及安全疏散流线，安全测试首先分析车站的行
人运动流线，能够精准把握客流、设施（主要是疏散设施）这两者之间的关系，
利用软件本身的模块（如：Waiting Zone、Population Zone、Focal Node、Direction Modifier、Route Guide等）实现行人紧急疏散的逻辑关系，建立行
人紧急疏散模型。

在构建客流疏散的逻辑流程时，可根据实际或者调研的情况，
对客流参数等设定（如步行速度等）进行修改。

乘客安全疏散的基本逻辑设定为：
火灾事故发生后，列车上的行人会迅速下车进入站台层，选择通过最近的楼扶梯（规定紧急情况下行扶梯在1分钟反应时间之后可调整方向，将其修改为上行扶梯并继续运行）进入站厅层，之后选择合适的疏散路线、进站或出站的闸机，并离开付费区，之后选择相对最近的出入口、通过相应的通道离开现场。

通过上述流程，可以看出，站台、楼梯、扶梯、闸机和通道是客流安全疏散所必须的基础设施，这些设施是重点关注的对象。

同时在模型中依据规范要求，考虑最不利情况，假设站台关键位置的一部自动扶梯故障不能运行。

（2）模块参数输入
在车站出入口，通过设定合适的参数，可以按照一定速率产生行人，用于模拟客流的达到情况。

按客流报告将疏散人流分为三种：事故列车疏散人流、站台等候上车人流以及反向站台列车的下车人流（岛式站台）。

其中：
Supply Type模块：定义疏散客流的类别比例与属性，包括疏散速率、客流行为特征（地铁高峰通常以通勤人流为主）。

Population Zone模块：产生行人，通常作为人流疏散的起点。

可以设定客流量的初始值、行人产生的方式（按照某种函数方式出现）、定义行人占据的空间大小和路径选择方式等。

Focal Node模块：表示行人路径决策点，行人步行至路径决策点后，通过属性定义的路径决策原则进行路径选择，常规的路径分配模型包括：1）最短路径分配法、2）最少空间占用分配法、3）百分比分配法。

Direction Modifier 模块：可以设定并引导行人去往某个特定的目的地，并且可以通过定义行人的路径，来调整行进路线。

可以对行人的路径选择附加动态条件，包括对指定空间的拥挤程度进行预判，使行人根据自身周边环境情况实时的来选择下一步路径。

Waiting Zone模块：指示行人在特定位置等待，主要应用于站台乘客在站台等待区候车、及列车内乘客等候到站下车等情景。

Route Guide模块：指定空间内引导行人通行的方向，应用于通道在紧急疏
散情况下，通道、楼梯等作为单向疏导的情况。

（2）出站逻辑
上行（或者下行）列车到达车站，乘客下车后，通过等待区域后来到上行楼
扶梯处，经过上行楼扶梯这一路径，到达站厅层后再通过出站闸机离开站厅层，
最后借由通道离开站点。

其中，可以设定Exit区域，将其作为车站站厅层的疏
散出口。

（3）设施能力输入
该研究项目的扶梯为自动扶梯。

考虑到扶梯的长度和高度各站不一定相同，
因此，很难通过某一个固定的具体的通过时间参数来标定扶梯。

由于环境建模和
正逆向仿真的需要，且在平面展示效果较好，因此为提高模拟测试效率和可视化
效果，没有构建立体化的楼扶梯设施，行人在楼扶梯上的通行时间通过对其速度
进行调整来进行等效变换。

本次仿真主要通过设定行人参数，来实现对自动扶梯的通行能力的仿真。

这
种情况，我们一般称之为“等效替代”。

一般情况下，自动扶梯的速度大致在
0.5~0.65m/s这一范围内。

通过设定行人在通过扶梯时速度变化，并假定这一速
度变为平时步行速度的0.5倍。

城市轨道交通客流一般会用到的基本参数包括（但不限于）：行人类型分布、行人占据的空间（或行人的密度）分布、行人步行速度分布等参数。

其中，行人
步行速度是表征行人交通特性的主要参数——步行速度中，行人的步幅、步频这
两个参数，是步行过程的基本特征，两者共同构成了行人速度特征。

影响行人步
行速度的因素很多，包括（但不限于）：行人生理因素，例如性别、年龄、负重
等情况；心理因素，例如情绪、出行目的、时间压力等情况；步行条件，例如行
进道路的纵坡、道路宽度、行人所需设施、步行空间与其他交通方式的隔离条件、道路交叉口控制方式等；以及交通条件，例如人群拥挤状况等。

国际上相关的规范和研究成果，都对行人的步行速度及其分布进行了研究。

例如NFPA 130《National Fire Protection Association Standard for Fixed Guideway Transit and Passenger Rail Systems - 2014 Edition》（《美国消防协会130标准：固定导轨运输和客运铁路系统（2014 版）》）及《Transit Capacity and Quality of Service Manual - 3rd Edition》（《公共交通通行能力和服务质量手册（第 3 版）》，TRB）等相关文献中，均提出了相应的实践数据。

国内的《地铁设计防火标准》（GB 51298-2018）中的安全疏散相关标准，也基本参照了NFPA 130等相关标准制定的。

《地铁安全疏散规范》（GB/T 33668—2017），该规范中规定的行人平均运行速度为66m/min。

综合考虑规范要求，依据楼扶梯的饱和流率采用现场实地调研数据，本次模拟测试中，对设施行人特性的参数设定为：上行扶梯饱和流率为110人/min，楼梯的饱和流率为62人/min/m，平均运行速度 1.1m/s，自动扶梯在一般运行模式下的运行速度为0.65m/s。

在此基础上，根据相关规范要求，在紧急疏散情况下对自动扶梯的流率采用了0.9的折减系数，同时考虑最不利情况，假设在紧急疏散时，关键区域中有一部上行自动扶梯损坏，不能正常运行。

1.
输出结果
通过Model Builder、Simulator、Analyzer这3个模块的相互配合，将本次研究的一些站点分别建模、校正、运行，得到相应的输出结果。

其中较为典型的结果如下：
（1）斗南站
从站台层的输出结果来看，根据其生成的紧急疏散客流曲线，站台层的紧急疏散时间最大值达到3分24秒。

紧急疏散时间图中，不同的颜色代表不同的疏散时间——其中，红色区域代表疏散时间超过5分钟时间，橘色、黄色、绿色、靛蓝色、蓝色分别代表的疏散时间依次减少。

从生成的紧急疏散时间图来看，站台各部分区域都未达到红色，所有乘客均能够在5分钟内疏散至站台层以外。

图 3 紧急疏散时间图（斗南站）
（2）火车北站
从站台层的输出结果来看，根据其生成的紧急疏散客流曲线，站台层的紧急疏散时间最大值达到4分12秒。

紧急疏散时间图中，不同的颜色代表不同的疏散时间——其中，红色区域代表疏散时间超过5分钟时间，橘色、黄色、绿色、靛蓝色、蓝色分别代表的疏散时间依次减少。

从生成的紧急疏散时间图来看，站台各部分区域都未达到红色，所有乘客均能够在5分钟内疏散至站台层以外。

但是需要注意的是，部分站厅层疏散时间存在一定的风险，特别需要关注在运营阶段的相应管控措施。

图 4 紧急疏散时间图（火车北站）
1.
总结
轨道交通中涉及的应急疏散等大计算量的工作，一般不易使用手工计算的方
式得出较为可靠的结果。

因此，通过相应的行人仿真软件，可以测试在不同工况、服务设施、服务能力的多种敏感性变量下的仿真结果。

通过快速改变输入的参数，能够较快得到结果，对于运营而言具有节约时间、快速得到相应结果的优点。

同时，我们也需要注意到，由于行人仿真软件的开放性，使得对于项目的输
入理解和建模本身，提出了较高的要求，对于每一项输入内容、参数的选取、逻
辑的判断，都应当基于当时当地的情况，需要基于大量的实地调研、类似项目的
参考经验，结合当地轨道交通运营方的管理，才能够将应急疏散等仿真工作的结
果应用于实际参考。

5。