基于Multigo軟件的某超市人群疏散策略研究

胡超 海南省三亞市公安消防支隊防火監(jiān)督處

引言

隨著我國經(jīng)濟建設的發(fā)展，大型超市一方面給人們的購物、休閑提供了舒適的環(huán)境和便利的條件，另一方面也給消費者在遇到突發(fā)事件時的現(xiàn)場安全疏散和逃生帶來了困難和不安全因素。由于大型超市的人員相對集中，人群組成復雜，一旦發(fā)生突發(fā)事件，如果疏散問題解決不好，就會造成重大的傷亡事故。如重慶家樂福沙坪壩店在十周年店慶促銷活動中，其東門入口處因顧客滑倒而引發(fā)踩踏安全事故，造成3人死亡，31人受傷入院[1]。為了進一步明確影響超市人員疏散的因素，Shields[2]對位于不同位置的四個大型零售超市疏散演習的人群進行了問卷調(diào)查，得出超市中年齡和性別分配比例。蔡志軍[3]、楊光[4]等對大型倉儲式超市的建筑特點及火災危險性進行了分析，并以實例對此類超市的人員安全疏散進行初步探討。綜合以上國內(nèi)外的研究動態(tài)，目前對大型超市人群疏散方面的研究，大多集中在人群疏散基礎數(shù)據(jù)、實驗調(diào)查和模擬研究等方面，較少針對緊急情況下人群疏散過程進行分析和研究。因此，本論文在分析影響超市人群疏散因素的基礎上，對某大型超市人群疏散的規(guī)律進行研究。

1 超市中影響疏散的因素

1.1 超市平面結(jié)構(gòu)影響人員疏散

一般大型超市的單層面積較大，深入縱深較長。對于超市結(jié)構(gòu)不是很熟悉的顧客很難在短時間內(nèi)快速找到出口。尤其是在緊急情況下，人員很少能夠保持清醒的頭腦，因此，往往會出現(xiàn)盲從行為，導致個別出口人群擁擠，影響整體疏散效果。

1.2 出口狀態(tài)影響人員疏散

出口的位置、寬度和緊急情況下的開啟狀況是另一個影響疏散的主要原因。在超市中，由于放置了大量的貨架，貨架的放置使得疏散出口往往被遮擋，或不易發(fā)現(xiàn)，在疏散初期人員很難在短時間內(nèi)快速找到出口進行疏散。在這種情況下，疏散人員往往選擇購物入口作為緊急疏散出口，出現(xiàn)趨熟行為，導致個別出口人員擁擠，影響疏散。據(jù)有關(guān)資料統(tǒng)計[5],在近10年來發(fā)生的群死群傷特大火災事故中,疏散通道堵塞和安全出口鎖閉是導致人員嚴重傷亡的主要原因。

1.3 收款閘機影響人員疏散

除入口以外，人員比較熟悉的出口就是購物出口。但在購物出口放有款臺，這些款臺將疏散出口劃分為一條條狹長的通道，且有些出口設有出口閘機，如若在疏散初期不能快速的將這些通道打開，也會在一定程度上影響疏散。

1.4 室內(nèi)裝飾影響疏散

為了烘托氣氛，超市中一般會設置一定數(shù)量的裝飾物，這些裝飾物有時會將疏散指示標志遮擋住，在眾多的宣傳廣告影響下，疏散指示標志不易發(fā)現(xiàn)，在一定程度上影響了人群快速尋找疏散路徑。

1.5 人群的分布影響疏散

由于不同個人之間的生理差異，在疏散過程中表現(xiàn)出不同的疏散能力。根據(jù)資料顯示，去超市購物的人群中，女性略高于男性，且年長些的女性較多。由于女性身體素質(zhì)、心理和服飾等特點，在疏散過程中表現(xiàn)出了較弱的疏散能力，超市的這種人群分布特點，在一定程度上也會影響疏散。

2 MultiGov3.0軟件簡介

MultiGov3.0軟件是一套以多格子模型(Multi-grid Model)為基礎，集成CAD圖紙?zhí)幚怼⑷藛T分布、人員特征設置、火災場景設置、疏散過程動態(tài)顯示、計算結(jié)果分析等功能的人員疏散動態(tài)模擬分析軟件。本軟件適用于分析評估大型復雜公共建筑，尤其是人員密集場所，在火災等緊急環(huán)境下的人員行為和疏散性能。

MultiGov3.0軟件在人員安全疏散中的應用優(yōu)勢在于所采用的多格子模型(Multi—grid Model)具有以下獨特之處：

（1）相對于傳統(tǒng)的元胞自動機模型，多格子模型中的空間網(wǎng)格進一步細化，一個行人占據(jù)多個網(wǎng)格。當網(wǎng)格密度足夠大的時候，模型可在行人運動速度、空間位置等方面實現(xiàn)近似連續(xù)變化，與社會力模型相似。

（2）多格子模型借鑒了社會力模型中受力的計算表達式，行人間的擠壓變形在模型中用格子重疊來表示，通過重疊格子的位置和數(shù)量來量化行人所受的力的作用。

（3）由于空間網(wǎng)格的細化，多格子模型中的建筑邊界條件得到更加精確的量化，行人與建筑之間的相互作用也得以充分體現(xiàn)。

模擬結(jié)果表明，多格子模型較好地重現(xiàn)了疏散瓶頸處人群的拱形分布、擁塞、間歇性人流等一些典型的自組織現(xiàn)象[6]，達到了與社會力模型同等的描述人員疏散行為的能力，網(wǎng)格細化使得行人在初始狀態(tài)以及運動過程中呈現(xiàn)錯位分布的特性，行人的錯位分布加劇了行人間的相互排斥；網(wǎng)格細化使得在每個時間步內(nèi)行人可以運動不同的格子數(shù)，從而實現(xiàn)了速度的可調(diào)性；網(wǎng)格細化使得出口得以精確的網(wǎng)格劃分，在錯位分布的作用下，形成了多格子模型中特有的行人出口獨占效應，大大降低了出口的利用率。

3 某大型超市概況

3.1 超市介紹

本文以某大型超市為研究對象，該超市分為上下兩層，下層為柜臺式店鋪，上層為自選超市，自選超市的總建筑面積為13062.6m2。顧客可通過四個入口進入一層，然后順自動扶梯進入超市。一層平面圖如圖3.1所示。其中入口4毗鄰停車場，顧客停車后，可由該口直接進入一層。

二層超市中分布有日用百貨、家紡電器、生鮮食品、水果蔬菜等多種樣式的貨架，貨架平行于疏散通道方向布置。顧客可通過10個疏散出口同時向外疏散（包括自動扶梯），二層疏散出口分布如圖3.2所示。其中出口3為自動扶梯，是顧客日常出入的主要通道；出口1、6、7、8、9、10為直接對外出口。

3.2 超市的客流量

根據(jù)超市管理方對客流量的統(tǒng)計，在物品促銷活動日和節(jié)假日購物人數(shù)較多，日平均流量在3～5萬人之間，平時日客流量在1～2萬人之間。

3.3 超市人群疏散模擬

為了能夠科學合理的制訂適合該超市的人群應急疏散方案，利用Multigo疏散模擬軟件對超市的人群疏散狀況進行模擬，在此基礎上制定人群疏散方案。

3.3.1 超市疏散模型

圖1 一層平面布置圖

依據(jù)該超市管理方提供的裝修圖紙，按照MultiGo疏散軟件的要求，在Autocad中修改平面圖，然后借助ColorSpy工具軟件依據(jù)每100m占據(jù)750個像素的要求，導出bmp格式的建筑布局文件，最后利用課題組開發(fā)的疏散前處理程序，將建筑布局文件轉(zhuǎn)化成疏散模型文件，見圖3。

3.3.2 客流量的確定

根據(jù)家樂福超市提供客流量，日常客流量在1～2萬人/日，節(jié)假日客流量在3～5萬人/日，因此在模擬過程中分別設置1000人、2000人、5000人、6000人和8000人的客流量。

3.3.3 疏散場景的確定

根據(jù)客流人數(shù)和實際疏散過程中容易出現(xiàn)的問題，共設置了如下場景進行模擬，如表1所示。

表1 疏散場景一覽表

圖2 二層超市平面布置圖

圖3 某超市的建筑模型

3.3.4 人員基本屬性的設置

通過實地調(diào)查，并分析總結(jié)獲得超市人員基本屬性，該超市的人員基本屬性設置如表2所示。

表2 超市人員的基本屬性

3.4 疏散模擬過程

3.4.1 超市全部出口開啟

設置5000人疏散時的場景如圖4所示。圖（a）和（b）是疏散開始10s時的疏散場景，由圖可以看出，疏散開始，人員快速向出口集聚。圖（c）是76s時的疏散場景，此時疏散人員已集聚到各個出口，10出口處的人群已疏散完成。由于該出口位于貨物儲藏區(qū)，管理貨物的人員較少，因此很快這些人員從出口10疏散。圖（d）是疏散227s時的場景，此時大部分人員一疏散，聚集在出口5的人員完成了疏散。圖（e）是疏散330s時的疏散場景，聚集在出口1、2、3、5、6、7、8、10的人員已疏散完，僅有出口4、9的人員仍在疏散，圖（f）是疏散542s時的場景，此時只有出口9的人員仍在疏散。由以上六幅圖可以看出：

（1）出口10發(fā)揮的作用較小，只有很少一部分人員從該出口疏散。因為該出口比較隱蔽，很多顧客不知道此處會有一個出口。如2008年發(fā)生的舞王俱樂部火災，造成44人死亡，當時有一條員工通道，內(nèi)部員工很快通過該通道完成了疏散，而很多顧客不知到該出口，44人擁擠踩踏致死。

（2）出口4和出口9處集聚的人員較多，疏散時間較長，而此時很多出口已閑置。

3.4.2 銀臺出口堵塞

由于顧客在付錢時，往往推著購物車或提著購物框，在疏散慌亂之際，往往導致購物車堵塞付款出口而影響疏散。在本次模擬過程中，分別設置了銀臺出口部分堵塞和全部堵塞兩種情況進行模擬，典型場景如圖5和圖6所示。

由圖5可見，由于部分銀臺出口堵塞，導致部分人員擁擠在銀臺附近，致使疏散時間延長，最終疏散時間為677s，比正常情況長67s。而此時的疏散時間已經(jīng)超過人員忍受的極限值（為8分鐘），多增加1分鐘的疏散時間，將會導致更大的傷亡。

圖6為銀臺出口全部堵塞時的疏散場景。由于通往3、4出口的通道被堵塞，致使大部分人群朝向7、8出口疏散，使得這兩個出口人員過于擁擠，整體疏散時間為732s。由此可見，銀臺出口暢通與否對整體疏散效果存在較明顯的影響。

圖5 銀臺出口部分堵塞疏散15s的場景

圖6 銀臺出口全部堵塞疏散28s的場景

3.4.3 顧客人數(shù)對疏散的影響

隨著顧客人數(shù)的增多，疏散越來越困難，疏散時間延長，不同疏散人數(shù)的疏散時間見表1。圖7為疏散人數(shù)與疏散時間之間的關(guān)系曲線，由曲線走勢看出，疏散人數(shù)和疏散時間近似于直線增長。根據(jù)相關(guān)研究，8min安全疏散時間所對應的人群數(shù)量為4000人左右，所以，在緊急情況下為了能夠使人群安全疏散，商家應該將購物人數(shù)控制在一定的范圍。

圖7 疏散人數(shù)和疏散時間關(guān)系圖

4 人群疏散管理策略

圖4 5000人疏散的場景

綜上所述，根據(jù)影響人群疏散的各種因素及軟件模擬、數(shù)據(jù)分析，為大型超市人群疏散提出幾點管理策略：

4.1 合理布置貨架，保證疏散間距

人員的疏散路線一般是按照從超市購物區(qū)至購物區(qū)出口,從購物區(qū)出口至超市出口,再從超市出口到室外安全區(qū)域的順序組成,在以上的任一疏散環(huán)節(jié)中出現(xiàn)問題,都將嚴重影響人員的安全疏散，因此必須保證各安全出口的暢通。而商家為了突出商品和賣場功能,在超市購物區(qū),購物通道兩側(cè)的貨架普遍存在高度較高,長度較長,且貨架之間的間距不足的問題，火災中嚴重阻礙人們視線,限制貨架間疏散通道的寬度，影響疏散。因此，必須合理布置貨架，保證足夠的疏散間距。

4.2 穩(wěn)定人群情緒，加強引導，統(tǒng)籌各出口的人數(shù)

根據(jù)人群疏散模擬結(jié)果可知，人員過多的集聚在某一兩個出口，而有些出口利用率又較低。為了提高疏散效率，應加強疏散時的人群疏導，尤其是4和9出口，應指定距離這兩個出口位置較近的服務人員擔當疏散引導員，以便第一時間引導人員疏散。另外，管理方應在盡量保證銀臺通道的暢通，以加快人群疏散。

4.3 及時采取限流措施

超市的客流量具有隨時間變化而變化的特點，在節(jié)假日、店慶以及開展各式的促銷活動期間,購物人員劇增。在此類顧客高峰期，商家應及時采取限流措施，嚴格控制客流量，防止超市在特殊時間的客流量超出超市的實際設計能力，避免因顧客人數(shù)過多而增加疏散時間。

4.4 科學制定疏散預案

單位應努力克服疏散預案的不足，科學、合理地設置疏散場景、人員數(shù)量等因素，制定內(nèi)容充實、完整、系統(tǒng)，操作性強、針對性強的人員疏散預案，并按規(guī)定定期組織人員安全疏散演練，不斷提高單位和員工的人員安全疏散能力，用實際檢驗疏散預案，不斷地予以修改完善，從而保證人員疏散預案的科學性。

5 結(jié)語

本文通過調(diào)查和對疏散場景模擬分析及計算，主要獲得了如下結(jié)論：

（1）基于大型超市的特點，從超市的結(jié)構(gòu)、出口位置、裝飾物、人群分布特點五方面總結(jié)了影響超市疏散關(guān)鍵因素。

（2）基于顧客人數(shù)、銀臺出口堵塞情況等方面對大型超市人群疏散的影響，本文構(gòu)建了7個模擬疏散場景，利用MultiGov3.0軟件模擬，計算了疏散時間。結(jié)果表明：(1)疏散時間隨疏散人數(shù)的增多而增加，增長趨勢近似于線性增長，并且人員數(shù)量在4000人左右為佳；(2)出口全部開啟時，出口4、9處集聚的人員數(shù)量較多，出口1、7、10閑置時間較長，發(fā)揮的作用較小；銀臺通道部分通道堵塞時，導致疏散時間延長67s。

（3）圍繞合理布置貨架，加強引導，科學制定疏散預案及采取限流措施等方面提出人群疏散管理策略。

[1]李心成，吳海東.重慶沙坪壩區(qū)政府通報踩踏事件詳情[EB/OL].[2007-11-10].http://news.qq.com/a/20071110/001389.htm.

[2]蔡志軍.大型倉儲式超市的人員安全疏散設計分析[J].消防技術(shù)與產(chǎn)品息,2007(6):24-26.

[3]楊光，付燕平，田宏.大型倉儲式超市火災危險性及人員安全疏散分析[J].工業(yè)安全與環(huán)保,2006,32(1):49-51.

[4]T J Shields,K .E .Boyce .A Study of Evacuation From Large Retail Store.Fire Safety Journal,Vol.35,2000.

[5]王銘珍.深圳舞王俱樂部特大火災始末[J].消防技術(shù)與產(chǎn)品信息,2009(1):93-94.

[6]胥旋.人員疏散多格子模型的理論與實驗研究[D].安徽：中國科學技術(shù)大學,2009.