災后交通行為與仿真研究綜述

牟玲玲，齊 丹，周曉冬

(河北工業大學經濟管理學院，天津300401)

0 引言

隨著全球氣溫逐漸上升，熱帶風暴、颶風、地震、海嘯、洪水等自然災害頻繁爆發。《亞太統計年鑒》顯示，1994—2013年，全球自然災害近40%發生在亞太地區[1]。聯合國國際減災戰略署(United Nations Office for Disaster Risk Reduction,UNISDR)2016年2月11日在日內瓦發布的報告稱，2015年全球發生的各種自然災害共造成約2.3萬人死亡，近1億人受到影響[2]。文獻[3]在對全球重大突發事件規律的研究中，對1900—2013年全球范圍內13 445例重大突發事件進行描述性統計分析，得出全球重大突發事件主要發生類型為自然災害。印度洋海嘯、美國寒潮暴雪、颶風“艾琳”、日本9.0級地震以及引發的福島核泄漏事故、“威馬遜”超強臺風災害、新疆于田7.3級地震等自然災害無時無刻不在昭示自然災害的可怕與不可預見性。這些災害不僅對經濟、產業造成巨大沖擊，更為嚴重的是造成社會公眾的身心傷害。

中國是世界上災害發生廣泛、災種多樣、災情嚴重的國家之一。隨著城鎮化進程的加快，人口密集、經濟發達、社會財富高度集中已經成為現代城市的重要標志，與此同時，城市也成為自然災害社會脆弱性較高的地區。城市的交通網絡四通八達，成為災后交通疏散的重要通道。合理規劃疏散路徑、方案以及疏散人員行為方式對降低財產損失及人員傷亡起到重大作用。因此，有必要關注中國城市應急交通的問題。

1 研究方法綜述

1.1 交通行為研究

對于交通行為的理論解釋，不同學者基于不同角度進行了闡述。文獻[4]將行人交通理論解釋為：以行人、車輛、道路、場站及行人交通組織管理等為研究對象，通過深入研究行人交通行為及群集規律，反映和預測不同環境下現狀及未來行人的宏觀和微觀發展演變趨勢，科學指導行人交通系統中各類設施的規劃與設計以及運營組織與管理，從而保證行人交通系統安全、高效運行。文獻[5]將行人交通行為定義為：行人在出行過程中，在交通環境、生理和心理因素影響下表現出與交通有關的一系列交通活動。

對行人交通的研究最早可以追溯到20世紀50年代。早期研究主要基于宏觀角度，借鑒機動車及道路交通流理論，以實地觀測的方式來研究行人交通流特性。第二次世界大戰后，英國首先對行人疏散動力學進行研究。隨著計算機仿真技術的逐漸成熟，20世紀80年代開始，國外學者對行人交通的研究逐漸趨于微觀層面。隨著大型活動、自然災害的增多，以及大眾安全意識的提升，以行人為主體的交通研究也逐漸增多。

1.1.1 基于人員心理的交通行為研究

關于行人步行行為的研究主要傾向于社會力對行人的影響、從眾行為、聚集行為、結伴行為、自組織現象、超越行為等。文獻[6]提出社會力模型(social force model)，用以對行人行為與心理因素之間的聯系進行研究，認為行人交通行為受主觀意識驅動，這個驅動力稱之為社會力。文獻[7]利用社會力模型解釋疏散過程中人員堵塞現象，模擬出從眾行為、快即是慢現象。文獻[8]在對人的行為建立的簡單模型中，也證明人在做決策時會展現出從眾行為，而不會利用自己獲得的信息。文獻[9]提出應急環境下逃生者的聚集行為理論。文獻[10]研究城市環境下行人結伴出行行為特征。文獻[11]通過互聯網收集和分析5·12汶川地震中人群疏散的監控錄像，結果顯示學生會選擇距自己較近的出口、強震情況下趨于互相扶持、扶墻壁或其他物體來保持平穩，甚至由于在地震時行為決策受心理及外界環境等因素的影響而出現猶豫不決并來回走動的行為。針對臺風災害，文獻[12]在無車群體應急疏散決策行為的研究中發現，無論是有車群體還是無車群體，當災害發生時，自身的恐慌感以及災害環境造成的壓力與威脅是影響被疏散者風險承受能力最為關鍵的因素。文獻[13]應用社會力模型重現2013年中國雅安地震中教室疏散的逃脫恐慌行為，結果顯示行人首先傾向于選擇通行能力較好以及阻礙較少的通道，其次才會考慮通道的距離。

1.1.2 火災背景下的交通行為研究

極端天氣以及自然災害往往會引起一系列災害，火災就是易發的衍生災害之一。火災中人的行為與角色有關，工作人員的行為類型有滅火型、助人型、逃難型、阻止疏散型以及安全意識缺乏型；而顧客的行為有原路脫險型、向光向闊型、盲目隨眾型、遲滯重返型等[14]。火災時人的疏散行為遵循嘗試—失誤—再嘗試的循環認知模式[15]。在能見度良好的條件下，行人更趨向于選擇沒有被占用的路線，而當能見度為0時，行人會遵循其所能感覺和觸碰到的其他行人，而且更喜歡觸摸并沿著墻體邊界行走[16]。

1.1.3 基于大數據的交通行為研究

大數據時代的到來使研究方式發生變革，移動大數據以及互聯網大數據等更加豐富的數據資源被應用于災后人員交通行為的研究中。文獻[17]利用探測車以及智能手機GPS數據研究日本大地震后石卷市人員疏散行為，研究發現很多疏散者被疏散后會返回家中，降低疏散效率，因此建議如果僅僅為保障人身安全，可以疏散到較近的高大建筑物中，并不需要疏散到較遠地區，以免造成交通擁堵。文獻[18]運用來自最大的移動手機公司提供的用戶識別卡數據，對海地地震受災人員災后移動趨勢進行估計，結果顯示市民雖然疏散到海地全國各地，但高度集中在城市公共區域、地震受災區域周邊以及城市中心的北部和東北部區域。文獻[19]基于手機數據在海地、孟加拉等國家對人群行為進行分析，通過分析海地地震前后近一年的190萬移動電話用戶數據發現，災后人的移動模式仍然具有較高的規律性和可預測性，且撤離人群傾向于疏散到他們曾經訪問過的地方，例如親友住址。

1.1.4 數量模型在交通行為研究中的應用

隨著建筑的復雜程度及智能化程度的增加，研究者將數字攝像、虛擬現實等引入到人類行為的研究中，使之更加趨向定量化分析[20-21]。

文獻[22]將系統動力學的理論運用到數量化行為的狀態變量和速率變量。文獻[23]提出運動場館的人流疏散屬于群集行為，觀眾人群密集且相互干擾，導致行進速度緩慢、擁擠程度增加。這一研究對2008年北京奧運場館人流疏散工作組織具有一定參考價值。許多學者將元胞自動機理論(Cellular Automata)運用在人員行為微觀離散模型中，充分考慮人員受個性、體力、心理等因素影響產生的不同疏散行為，例如出口選擇、路徑選擇、速度調整、動態避碰、繞行、超越等，得到豐富的成果，近幾年元胞自動機理論仍活躍在交通行為研究領域[24-27]。

綜上，中國相關研究主要是以建筑物或場館等為背景，從火災這類自然災害衍生災害、人為災害的角度進行探討，而對自然災害交通行為的研究非常少。而且中國自然災害以及交通等相關數據獲取相對困難，從而使該領域的研究具有一定的局限。而國外對自然災害的研究成果非常豐富，特別是美國對颶風、日本對地震的研究。

中國是自然災害頻發國家，地震、臺風等自然災害時常給國民帶來深重的災難。基于中國該領域研究現狀，未來可以建立研究機構與政府部門的合作機制，獲取有效的衛星及交通數據，利用錄像、手機定位等渠道獲取一手資料，綜合開展交通行為的實證研究，探索真實自然災害場景下的交通行為規律，并關注人員地域特點。

1.2 交通仿真研究

交通仿真是指用系統仿真技術來研究交通行為，它是一門對交通活動隨時間和空間的變化進行跟蹤描述的技術[5]。交通仿真技術隨著電子計算機和系統仿真技術的發展而發展起來。在國外大體上經歷了三個發展階段：1)20世紀40年代末至60年代初為誕生期，大多討論如何進行交通流仿真；2)20世紀60年代中期至80年代初為發展期，發表了大量的論文和專著，主要是關于交通流仿真方法及模型建立的內容；3)20世紀80年代至今為成熟期，交通系統仿真技術在美國得到迅速發展和廣泛應用。1951年，英國道路研究實驗室完成交叉口交通仿真，隨著計算機技術和交通仿真技術的發展，交通仿真逐漸發展出PARAMICS，VISSIM，AIMSUN，DYNAMIT，DYNASMART，TJTS，TESS，DYNACHINA，TRANSCAD等一系列模型。總體而言，交通仿真發展迅速且趨于成熟。

1.2.1 宏觀交通仿真研究

宏觀交通仿真模型采用聚集度高的流體模型描述交通流的時空變化，模型關注車流整體的移動規律，不涉及單個車輛[28]。這是早期主要的仿真模型。文獻[29]提出一個數學規劃模型，奠定了交通分配問題的理論基礎。1963年，Gerlough開發出TRANS程序，其作用是評價道路網的信號配置。20世紀70年代，離散交通模型產生，但是其缺陷是以計量經濟學為數學技術和理論基礎，模型不易理解。文獻[30]通過對2010年上海世博會園區客流的特點進行分析，建立宏觀交通仿真軟件VISUM客流需求預測模型。

1.2.2 微觀交通仿真研究

微觀交通仿真于20世紀60年代得到迅速發展，理論成果豐富，其中典型代表有CORSIM，TRANSIMS，PARAMICS，VISSIM，MICROSIM，NEMIS，SIMDAC，MELROSE等。

文獻[31]運用商業交通仿真軟件PARAMICS，模擬野火蔓延區域的家庭疏散場景，并估算為家庭疏散提供替代撤退路線的疏散時間和疏散效果。文獻[32]構建了2005年卡特里娜颶風下的應急交通仿真模型，利用實際觀測數據重現疏散情景。文獻[33]利用NetLogo軟件構建一種海嘯淹沒和疏散集成模型，將GIS數據作為道路和住房地點的空間輸入數據，海嘯離開曲線作為模型中智能體決定疏散的開始時間，行人和機動車駕駛人可以選擇自己的出行目的地以及合適的路線；該模型被運用于東日本大地震受害最嚴重的地區之一——若林區荒浜，模型結果與實際情況基本一致。文獻[34-35]對受海嘯威脅的沿海地區疏散進行研究，強調在海嘯來臨之前撤離的時間充足與否非常重要，在撤離時間不足的情況下垂直疏散是很有效的方式。

中國微觀交通仿真的研究始于20世紀90年代，成果并不豐富。1998年，文獻[36]討論了應用MICROSIM仿真高速公路一般路段所得到的交通流基本關系圖式，并考慮了取樣時間尺度的影響。文獻[37]于1998年初步探索了動態交通微觀仿真技術。文獻[38-39]結合地理信息技術和計算機技術，定量分析蓄洪區災民的疏散過程，開發了蓄洪區災民步行疏散過程動態仿真模型，并利用該模型模擬君山農場災民疏散過程。對颶風下應急交通微觀仿真的研究，文獻[40]基于GIS數據、疏散需求預測模型和交通仿真平臺，構建了墨西哥灣城市群疏散模型，通過模擬2005年颶風卡特里娜下的交通疏散過程進行模型參數調整，模擬2008年颶風古斯塔夫襲擊下墨西哥灣城市群疏散過程驗證模型精確性。該研究還通過提高交通疏散模型精度，使模型適用于不同路網拓撲結構、不同人口密度城市群的交通疏散情形，從而更好地實施颶風下的城市群應急交通疏散管理[41]。

針對地震災害，文獻[42]設計了有通行能力限制的多出口疏散路徑整數規劃模型，將汶川地震中四川省大邑縣的地震應急疏散圖作為案例進行仿真。文獻[13]應用社會力學模型模擬2013年中國雅安地震中教室疏散的逃脫恐慌行為。文獻[43]以元胞傳輸模型理論為基礎，以最小化總行程時間為目標函數，構建應急交通疏散模型，以體育場館為例，將其中的10萬人疏散到附近的5個避難場所，進而對模型進行數值求解和微觀仿真，比較分析得出兩者具有較好的一致性。

1.2.3 中觀交通仿真研究

中觀交通仿真模型結合了宏觀模型和微觀模型的優點。中觀交通仿真模型在很大程度上是由于在線仿真的需求而開發的[28]。20世紀80年代中期M.VanAerde教授開發的INTEG-RATION，20世紀90年代初由Mahmssani等學者開發的DYNASMART，以及20世紀90年代初期麻省理工學院Moshe Ben Akiva教授開發的DYNAMIT等，均為近年來比較常用的中觀交通仿真模型。

中國從20世紀90年代初開始關注ITS的研究和發展，中觀交通流模型能夠更好地應用于ITS的研究。文獻[44]利用中觀交通流模型對城市快速路瞬時交通量進行預測，建立以車輛總行程時間為目標函數的誘導優化模型，并以上海市南北高架南端西線為例建立仿真場景，進行模型的參數標定與校驗，經過分析，速度誘導控制對交通流整體速度的降低起到重要作用。

在國外，由颶風、洪水等引發的應急疏散基本以私人小汽車為主導交通方式完成。這與中國人流、自行車流以及機動車流混合疏散交通方式存在較大差異。因此，在借鑒國外疏散成果時應結合中國疏散交通的特點。這與國情有關，也與中國城市道路的現狀有關。縱觀已有文獻，國內外對微觀交通仿真研究較宏觀、中觀仿真研究更多，而微觀交通仿真成果適用范圍具有局限性，因此，未來研究可以對中觀仿真進行更多探索。

2 大城市交通行為與仿真應用探索

中國正面臨城鎮化變革，大城市人員密集、經濟集中，必然導致自然災害襲擊的后果比欠發達地區更為嚴重。因此，為減少自然災害帶來的損失、盡可能保障人民財產安全，研究大城市的交通行為以及交通仿真非常必要。

2.1 大城市交通行為與仿真應用的現狀及不足

雖然中國交通仿真研究起步較晚，但目前交通仿真技術已經應用于中國道路交通規劃和組織優化過程中。北京市2003年成立了交通信息中心，2008年國家立項建成北京奧運會智能交通管理和服務綜合系統，其中包含了道路交通仿真評價系統、交通樞紐仿真系統、城市交通應急仿真系統等。2011年，北京市采用Browser/Server模式，以VISSIM為仿真內核建立的道路交通仿真平臺應用于北京市330個交叉口的交通組織方案評估工作[45]。基于持續升溫的互聯網+，天津市交通運輸委員會已與阿里云計算有限公司簽訂合作協議，雙方在云計算、大數據等領域廣泛合作，以“互聯網+交通”的思路及方式共同建設天津智能交通。

中國引進大量的國外交通仿真軟件，包括VISSIM，PARAMICS，TRANSMODELER，COSIM，SUN等微觀交通仿真軟件，CUBE，TRANSCAD，VISUM等宏觀交通仿真軟件。這些軟件大多數基于所在國家地區交通條件研究開發，有很強的地域特色，因此在應用上并不完全適用于中國。

歐美等發達國家大城市空間密集度低，規劃相對勻質，軌道交通發展較早，如紐約的軌道交通系統、世界上網絡規模最大的倫敦地鐵系統、世界上使用率第一的東京地鐵以及第二的莫斯科地鐵等。而中國大城市如北京、上海、天津等普遍表現為空間高度密集、土地資源緊缺、土地規劃混亂，近年來又面臨機動車不斷膨脹、軌道交通發展滯后的問題。基于中國交通的復雜特點，國外宏觀疏散模型并不完全適用，根據具體道路和區域的交通網絡情況建立微觀和中觀疏散模型更加符合中國國情。

中國對自然災害發生后的研究多集中于災后恢復與重建方面，并未對交通行為和仿真進行詳細分析。而美國、日本等國家在交通行為和仿真的研究中，則會結合自然災害實際情景，進行分析建模和模擬。中國的研究僅僅分析人員交通行為，缺乏針對災害下人員特定行為的建模模擬研究。

2.2 大城市交通行為及仿真的未來研究方向

未來大城市交通行為及仿真研究可以基于以下4個方向進行探索：

1）將極端天氣模擬以及評估與交通疏散中人員行為及仿真結合，對多種天氣狀況下交通行為模式進行探索，進而形成及時響應的綜合災害防范交通系統。

2）將心理學運用到人員交通行為的研究中，在構建模型時，需要考慮從眾、聚集行為等多種心理趨勢造成的行為差異及相互影響機制，更全面地考慮突發事件對人員交通行為的影響。

3）在大城市中，人員除聚集在建筑物內，還聚集在街道上。基于這一視角，大城市區別其他相對欠發達城市，在交通行為及仿真研究中應該加入道路交通場景，細分場景模式。

4）在仿真軟件使用過程中，不能僅從國外引進，更應開發符合中國國情的交通仿真軟件。可以借鑒云計算技術，進一步研究大規模、高速計算、性能穩定的仿真軟件，使仿真結果更接近實際狀況。

3 結語

近年來，中國在災后交通行為與仿真研究領域取得了一些進步，但絕大多數研究僅針對建筑物內的疏散。未來在交通行為和仿真的研究上，中國應該從本國文化特點以及人員心理的角度加以探索。同時注重創新與互聯網思維的運用，基于大數據、云計算等現代科技，結合地理信息系統(GIS)、遙感系統(RS)以及全球衛星定位系統(GPS)，建立自然災害預警系統，為中國復雜的路網設計出屬于自己的智能交通體系。

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