核應急公眾洗消時間評估問題研究*

景　奇 ，祁明亮，劉　凱 ，紀雅敏

(1.國家核應急響應技術支持中心，北京 100190；2.中國科學院 科技戰略咨詢研究院，北京 100190；3. 中國科學院大學 公共政策與管理學院，北京 100049)

0　引言

《核安全導則HAD 002/02-1990地方政府對核動力廠的應急準備》附錄Ⅲ中規定：人員去污適用于早期、中期、后期的三個階段，其中早期是指放射性物質事故釋放開始后的最初幾小時，此時直接的危險通常是來自放射性煙羽的外照射和吸入放射性物質；中期是指早期之后到數周，這時的危險通常是由地面放射性沉積物的外照射、吸入再懸浮放射性微粒的內照射和食入污染食品的內照射引起的；后期是指前期與中期之后幾周到數月，這時的危險可能是由食用污染食品和環境污染引起的。GB/T 17680.3-1999《核電廠應急計劃與準備準則場外應急設施功能與特性》中規定：洗消和去污點是指，為防止放射性污染的擴大和(或)消除污染，對人員、車輛、地面及部分設備進行測量后按控制標準進行洗消和去污。按照該標準，國內各擁有核電的省份，在制定的“省級核電站場外應急程序”中，對去污洗消站點進行了方案設計，主要明確了站點位置、洗消場地面積、洗消噴頭數量等，但對洗消站配置方案下的預期洗消時間缺乏進一步的研究。

目前，國內學者在洗消去污領域的研究，主要側重于洗消技術方面[1-3]，例如：制定準備、實施及洗消相關設備和人力資源投入的撤收階段的洗消方案；對洗消物資及洗消力量等的洗消能力評估；選取合適的化學洗消制劑和洗消裝備等。此外，文獻[4]基于模糊TOPSIS方法建立了位置優選評估模型，從宏觀角度深入研究了洗消站的選址。但分析現有相關文獻，對洗消整體流程運作及進度方面的研究較為缺乏。

從國際上多次核事故的響應經驗看，公眾在核事故中受到的心理影響是明顯的。若在撤離過程中有較長時間等待，會讓人們產生生理和心理疲勞[5-6]，產生負面情緒，表現為心理失調、緊張和焦慮，進而直接影響應急活動的效率[7-9]。有學者指出，需重點關注核事故醫學應急中的心理社會問題，由于害怕輻射而引起的焦慮和恐懼等危害比真實的輻射危害要大得多[10]。因此，研究洗消環節實際操作的可行性，需要重點考慮等待人群密度和心理狀態因素對行為的影響[11-12]。Yan[13]在2006年提出，等待容忍度的概念是指被服務者的等待期望值，適當等待時間指顧客所能接受的等待時間底線；Maister[14]指出，不確定和不公平的等待過得更慢。目前，針對銀行、游樂場等服務行業的等待時間研究較多，羅芬[15]分析最長容忍等待時間及等待心理的變化，指出超過預期時間會使得被服務者情緒開始急躁、厭煩甚至惱火。但在核應急的公眾洗消方面，若僅考慮通過增加洗消站數量或其他洗消資源來提升洗消進度，會受到地域面積、設備維護及存放等問題的制約。有部分學者[16]提出，核輻射防護的應急措施應該注重從控制放射源的輻射量以及減小其擴散范圍進行改進，通過隱蔽、撤離、避遷和食物限制等干預措施，使公眾免于或降低過量的輻射照射，以此間接加快洗消進度，提升整體的應急撤離速度。

本文基于前期研究中建立的場外應急洗消系統動力學模型[17]，對整個公眾洗消過程進行仿真模擬，在給定的不同污染程度的場景下，估計現有洗消站點配置方案下的預計完成時間，并比較提高一定比例設備的情況下，預期完成時間的變化情況，根據仿真結果，給出場外核應急公眾撤離工作的改進建議。

1　基于系統動力學的洗消系統仿真模型

綜合考慮5個核電站場外應急撤離程序的人口、路線、運力等綜合因素，從中選擇1個作為仿真對象進行案例分析，根據其應急撤離程序中的撤離路線、撤離村莊人口、撤離車輛安排等信息，得到不同時段進入洗消站點的人員數量，并結合氣象信息設定3種人員受污染的不同場景，利用系統動力學仿真模型，估計現有洗消站點配置方案下，不同場景的公眾洗消時間以及等待人數峰值等，觀察不同污染程度場景下的數值變化，為改進建議的提出提供參考依據。

1.1　煙羽應急計劃區案例選取

我國以核電站反應堆為中心，以3～5 km為半徑，劃定為煙羽應急計劃區(針對煙羽照射途徑建立的應急計劃區)的內區，而以7～10 km為半徑劃定為外區部分。由于我國人口密度大，每個煙羽應急計劃區內區的居民數量(戶籍數)在1萬人左右，分散在不同的村落中。根據廣東、福建、江蘇等省在運行核電站(均以數字編號表示)場外應急程序，煙羽應急計劃區內區人口數據情況如表1所示。其中，最大人口數量約2.5萬人，最小約為0.8萬人。

表1　煙羽應急計劃區人口數據Table 1　The residents in plume emergency plan area

綜合考慮核電站煙羽應急計劃區內撤離路線、人口數量、撤離車輛調度方案，以及氣象信息等數據的完備性，最后選擇核電站5作為仿真對象。核電站5是地處我國東南沿海的一座核電站，是目前煙羽計劃區內區常駐人口數量最少的核電站，2016年底完成一次相關數據更新，數據質量相對可靠。

1.2　洗消仿真模型原理

洗消過程的流程如圖1所示，初始人員進入洗消系統首先需經過檢測Ⅰ環節，若檢測核輻射未超標則離開系統；若檢測超標則進行洗消去污，之后進入檢測Ⅱ環節，如果檢測合格則可離開系統，若檢測依然顯示核輻射超標，則再次返回系統進行重新洗消去污，如此循環。

本洗消仿真模型以圖1所示流程為研究邊界，結合應急場外撤離程序，有以下假設：

圖1　洗消工作流程Fig.1　The process of decontamination

1)政府組織大巴車運輸居民到洗消站點，同一批次所有人順序且連續的進入系統。

2)前一批次未完全離開檢測Ⅰ區域，下一批次不得進入系統。

3)每臺洗消裝置的洗消速率相同，其洗消能力都能得到充分利用，洗消物資準備充足，不影響洗消速度。

根據洗消流程，識別并歸納影響洗消進度的主要因素如表2所示。其中，人員活動的相關因素貫穿于各個工作環節，設備數量則分別影響相應環節的進度。

表2　洗消進度影響因素分析表Table 2　The influence factors of decontamination process

圖2　洗消系統流圖Fig.2　The System dynamics model of decontamination

構建核輻射洗消系統的系統流圖。其中，將“檢測Ⅰ待檢測人數”、“待洗消人員總數”和“檢測Ⅱ待檢測人數”作為觀測變量，觀察各環節的工作進度及人員等待情況。“檢測Ⅰ待檢測人數”由“待檢測Ⅰ人員入隊速率”及“檢測Ⅰ完成速率”決定，當待檢測人數發生變化，隨之影響“檢測Ⅰ待檢測隊伍混亂度”，進而對“檢測Ⅰ完成速率”產生影響。同理，“待洗消人員總數”由“待洗消人員增長率”及“洗消完成速率”決定，“檢測Ⅱ待檢測人數”由“洗消完成速率”及“檢測Ⅱ檢測速率”決定[17]，考慮影響洗消環節進度的各類因素(含人為心理因素)，利用VENSIM PLE軟件建立系統動力學仿真模型，如圖2所示。

2　核應急公眾洗消時間估計

核電站5的煙羽應急計劃區內區共居住居民8 045人，撤離運輸方案中設計了3條撤離路線，洗消點設置在外區邊界的高速路入口處附近，設計占地面積約為5 000 m2，設計噴頭數量為10個。根據居民撤離方案，計算出各個村落(現以字母A,B,C等代替各村落名稱)居民分批次撤離到洗消站的人數分布，如表3所示。

表3　居民撤離分布及其人數Table 3　The distribution and number of evacuation

2.1　模擬場景設定

經核電站事故案例資料調研，包括最近的福島核電站事故的案例總結資料，并未獲得公眾受污染的數據。但是，從理論上分析，污染物傳播程度主要受到風速和大氣穩定度影響[18-19]，本文有關核泄漏事故場景即利用如下思路設定。

2.1.1污染場景

根據核事故發生后可能造成的影響程度，做出如下假設：對于煙羽應急計劃區內區的各村落，在核泄漏事故發生后，假定在輕度污染場景下，內區整體待洗消人員的占比為5%，中度場景下為10%，重度場景下為20%。

2.1.2居民受污染概率

1)給定內區公眾受污染的整體概率，計算出受污染人數的期望值，令A表示常住人口數，Pi為第i個場景下的公眾受污染的概率，則場景i中受污染的人數期望值ai用式(1)計算。

ai=APi

(1)

2)根據各村莊與核電站的相對位置，結合常年的平均風頻，計算出各村受污染人數的分攤比例pj。分攤比例遵循以下原則：即相同方位下，村莊距離核電站越近，受污染的可能性就越大，則分攤比例就越大。令dj表示村莊j與核電站的直線距離，0

則村莊j受污染人數的分攤比例pj可用式(2)計算。

(2)

式中：m表示煙羽應急計劃區內區的村莊數量。

圖3　廠址氣象塔(10 m高度)年平均風向頻率玫瑰圖Fig.3　The annual average wind direction rose graph of site weather tower(10 meters high)

3)對于場景i中的村莊j，其分攤到的受污染人數hji可以用式(3)進行計算。

hji=pjai

(3)

4)若令Aj表示村莊j的人數，則在場景i中，村莊j中個體村民受污染概率Iji可以用式(4)計算。

(4)

已知核電站5的煙羽應急計劃區內區的總人數A為8 045人，假設核泄漏事故發生后，在輕度、中度、重度污染場景下，受污染概率Pi分別為5%、10%、20%，則根據式(1)～(4)，計算結果如表4所示。其中，由于村落H村民數量的特殊性，且其地址位置與村落G相近，因此將該村落的污染概率與村落G保持一致。

表4　各村相關數據及受污染概率Table 4　The contamination probability and relevant data of each village

2.1.3洗消批次劃分

按照“先到先服務”原則，根據撤離車輛到達洗消點的具體時間，并結合上文對各村落受輻射污染程度差異的計算，劃分為16個洗消批次，同時對各批次人員的來源分布及其受污染概率進行說明，總結如表5所示。其中第一、七、九、十五批次人數最多，約1 000人，第四批次人數最少。

2.1.4其他參數說明

結合模型中設定的各環節區域面積比例，規定供人們有效活動區域面積分別為450 m2、300 m2、150 m2，其他區域用于停放車輛，此外，洗消合格率定為80%。

表5　核應急洗消批次劃分Table 5　The division of nuclear emergencydecontamination group

通過初步仿真模擬，并結合前文在建立模型時的仿真結果，確定在上述待洗消人員數量的情況下，檢測Ⅰ、檢測Ⅱ環節的設備配置分別取4和1較為合理，同時給出各工作環節的工作速率，總結相關參數設定如表6所示。

表6　相關參數總結Table 6　The summary of relevant parameters

2.2　模擬結果

輸入上述參數，運行洗消系統仿真模型，輸出檢測Ⅰ環節、洗消環節以及檢測Ⅱ環節之前的等待人數隨時間變化的情況，可直觀展示所有人員完成洗消所需時間。

所有人員均需通過檢測Ⅰ環節，且入隊規律相同，因此各場景在檢測Ⅰ環節所需時間相同。仿真結果顯示，所有人員通過檢測Ⅰ環節需用時約162.5 min，該環節前等待人數的最大值大概出現在第141 min，達到862人。此外，還出現4個其他高峰值點，具體人數變化如圖4所示。

圖4　檢測Ⅰ待檢測人數變化Fig.4　The evacuation variation of DetectionⅠ

結果同時顯示，3個污染場景中的檢測Ⅱ環節前始終無人員等待，因此對整體洗消進度不構成影響，對此不做進一步分析。下面分析3個不同場景下的洗消環節用時。

2.2.1輕度場景

在輕度場景下，估計受污染的總人數為402人，其總體待洗消人數占比為5%。在系統洗消速率為5.22 min/人的情況下，全體人員需176.5 min左右完成全部洗消工作，等待人員峰值出現在134.25 min，為54人，洗消過程中的待洗消人員總數變化如圖5所示。

圖5　輕度污染場景Fig.5　Lightly contamination scenes

假設其他參數不變，而將其洗消設備配置數量提升至15個噴頭時，洗消過程中無人員等待，整體洗消時間基本上與檢測時間持平，在165 min左右。

2.2.2中度場景

在中度場景下，估計受污染的總人數為805人，其總體待洗消人數占比為10%。在系統洗消速率為5.22 min/人的情況下，全體人員需363.5 min左右完成全部洗消工作，等待人員峰值為330人，出現在134 min，洗消過程中的待洗消人員總數變化如圖6所示。

假設其他參數不變，而將洗消設備配置數量提升至15個噴頭時，整體人員需238.5 min左右完成全部洗消工作，等待人員峰值出現在134 min，為218人，洗消過程中的待洗消人員總數變化如圖6所示。

2.2.3重度場景

在重度場景下，估計受污染的總人數為1 609人，其總體待洗消人數占比為20%。在系統洗消速率為5.22 min/人的情況下，全體人員需804.5 min左右完成全部洗消工作，等待人員峰值出現在134 min，為893人，洗消過程中的待洗消人員總數變化如圖7所示。

假設其他參數不變，將其洗消設備配置數量提升至15個噴頭時，整體人員需523.5 min左右完成全部洗消工作，等待人員峰值出現在134 min，有790人，洗消過程中的待洗消人員總數變化如圖7所示。

圖7　重度污染場景Fig.7　Serious contamination scenes

2.3　分析與討論

總結上文3種不同程度核輻射污染場景下的仿真結果，如表7所示。結果顯示，基于該洗消站現有設計方案的設備配置，在整體洗消人數占比僅為5%的輕度場景下，最小洗消時間達到176.5 min，約合2.94 h，若增加50%的噴頭數量，則最小洗消時間變為163 min，約合2.72 h，降低了7.65%；在整體洗消人數占比為10%的中度場景下，洗消時間達到6.06 h，若增加50%的噴頭數量，則洗消時間約合3.98 h，降低了34.39%；在整體洗消人數占比為20%的重度場景下，洗消時間達到13.41 h，若增加50%的噴頭數量，則洗消時間約合3.98 h，降低了34.93%。

通過對現有數據資料分析發現，目前對核應急撤離時的撤離時間容忍度多數是偏向于定性分析，雖然指出整體撤離時間過長會使得群眾產生嚴重的焦慮緊張情緒，但尚未有明確標準說明怎樣的時間下會使撤離人員無法承受。根據應急撤離預案中的撤離安排進行計算，所有人員完成預防性撤離到洗消站的時間為272 min，約合4.53 h。從整體的撤離進程來看，在中度和重度模擬場景下的洗消環節耗時已分別是預防性撤離過程所需時間的1.34倍和2.96倍。從仿真結果來看，如果考慮緊急情況下的人員焦慮緊張的情緒，這個洗消時間是無法接受的。

與此同時，模擬結果顯示，檢測Ⅰ環節設備的數量會影響公眾進入洗消環節的速度，僅增加該設備數量會造成洗消環節人員等待峰值增大，對于降低群眾整體洗消時間的效用較低。但是，若通過檢測Ⅰ環節合格人員立即乘坐大巴車離開洗消點，僅是不合格人員在洗消點等待洗消，則增加檢測Ⅰ設備數量可減少洗消系統內整體滯留的人數，保證洗消系統內的人員秩序。綜合來看，檢測Ⅰ環節設備不是影響洗消環節進度的關鍵因素。而在現有洗消站點建設及設備配置條件下，隨著污染程度加大，將使洗消需求增加，例如從中度場景到重度場景下，核輻射超標人數相應由805人增加到1 609人，約增加49.97%，而洗消時間則增加54.82%，洗消時間的增加速率大于人數增加的速率；通過增加50%的噴頭數量，在2種場景下對于洗消時間的減少率分別為34.39%和34.93%，等待人員峰值降低率分別為33.94%和11.53%，對整體洗消進度的促進作用顯著降低，不利于公眾情緒的穩定。這說明，單純提高設備數量，很難從本質上提高洗消進度。

3　結論

根據現有場外居民撤離程序和洗消站點設置的情況，建立系統動力學仿真模型，對某個核電站煙羽計劃區內區居民在緊急撤離情況下的洗消時間進行仿真分析，得出如下結論：

1)在對發生核事故后的不同污染程度假設條件下，利用現有洗消站點設備配置進行人員洗消，時間過長，不利于穩定撤離群眾的情緒。

2)通過增加設備配置數量可降低整體洗消時間和等待人員峰值，但降低率處于下降狀態，檢測環節和洗消環節的設備數量配比也對洗消時間產生影響。結合該核電站煙羽計劃區內區人口在全國核電站中的代表性，需要重新審視現有洗消站點的選址數量及設備配置數量的合理性。

表7　仿真結果統計Table 7　The summary of simulation results

3)建議進一步開展洗消站點配置標準研究，而考慮核事故發生時風向條件下的洗消站點選址與配置問題也是下一步研究的重點。

[1]王媛原, 王炳強, 普海云. 化學事故處置中的洗消現狀及發展[J]. 化學教育, 2008, 29(2):6-9.

WANG Yuanyuan, WANG Bingqiang, PU Haiyun. Present Status and Development of the Decontamination inChemical Accident Disposal[J]. Chinese Journal of Chemical Education,2008,29 (2):6-9.

[2]和麗秋,李綱.危險化學品災害事故中的洗消[J].云南消防,2003(12):54-55.

HE Liqiu, LI Gang. Decontamination in the Hazardous Chemicals Disaster[J]. FIRE YUNNAN,2003(12):54-55.

[3]張存位，王慧飛，陳遠航，等.化學事故中應急洗消方案的研究[J].中國安全生產科學技術，2012，8(1)：103-107.

ZHANG Cunwei, WANG Huifei, CHEN Yuanhang,et al. Study on emergency decontamination programme of chemical incident[J]. Journal of Safety Science and Technology, 2012, 8(1):103-107.

[4]劉國永，謝海松，云水靜，等.一種洗消站(場)開設位置優選方法[J].火力與指揮控制，2014，39(s1)：61-63.

LIU Guoyong, Xie Haisong, YUN Shuijing,et al. One Kind of Warfare Decontamination(Field)Position Opened Preferred Method [J]. Fire Control & Command Control,2014,39(s1):61-63.

[5]李華敏,張輝. 顧客等待容忍度與銀行排隊服務系統的優化[J]. 金融論壇,2011,16(2):29-34.

LI Huamin, ZHANG Hui. Customer’s Tolerance for Wait and the Optimization of Bank’s Queuing Service System[J]. Finance Forum,2011,16(2):29-34.

[6]崔璇，丁一，林國龍.等待心理代價影響下的災區傷員疏散決策模型研究[J].科學技術與工程，2014，14(19)：309-314.

CUI Xuan, DING Yi, LING Guolong. Study on Evacuation Model Considering Psychological Cost of Waiting in Disaster Relief[J]. Science Technology and Engineering,2014,(19):309-314.

[7]李愛梅, 趙丹, 熊冠星,等. 等待是一種折磨?等待時間知覺及其導致的非理性決策行為[J]. 心理科學進展, 2014, 22(11):1679-1690.

LI Aimei, ZHAO Dan, XIONG Guanxing, et al. Is Waiting A Kind of Torture? Perceived Waiting Time and the Resulting Irrational Decision Making[J]. Advances in Psychological Science,2014,22(11):1679-1690.

[8]張建崗，姚仁太，任曉娜，等.福島核事故對中國的影響及應急經驗[J].輻射防護，2012，32(6)：362-372.

ZHANG Jiangang, YAO Rentai, REN Xiaona,et al.Impact of Fukushima Accident to China and Response Experiences Accumulated[J]. Radiation Protection, 2012,32(6):362-372.

[9]辛勇, 李紅, 袁加錦. 負性情緒干擾行為抑制控制:一項事件相關電位研究[J]. 心理學報, 2010, 42(3):334-341.

XIN Yong, LI Hong, YUAN Jiajin. Negative Emotion Interferes with Behavioral Inhibitory Control: An ERP Study[J]. Acta Psychologica Sinica, 2010, 42(3):334-341.

[10]潘自強.核能發展與事故應急[J].輻射防護，2007，27(1)：1-5, 18.

PAN Ziqiang. The Development Of Nuclear Power And Emergency Response[J]. Radiation Protection, 2007,27(1):1-5,18.

[11]方正，袁建平，王曉剛，等.火車站客流密度與移動速度的觀測研究[J].消防科學與技術，2007，26(1)：12-15.

FANG Zheng, YUAN Jianping, WANG Xiaogang,et al. An Investigation of The Pedestrian Density and Travel Speed For a Railway Station[J]. Fire Science and Technology, 2007, 26(1):12-15.

[12]胡清梅，方衛寧，李廣燕，等.公共建筑環境下行人行為特性及擁擠機理研究綜述[J].中國安全科學學報，2008，18(8)：68-73.

HU Qingmei, FANG Weining,LI Guangyan,et al.Pedestrian Behavior Characteristics and Crowding Mechanism in Public Buildings[J]. China Safety Science Journal,2008,18(8):68-73.

[13]YAN R N. The Waiting Game: The Role of Predicted Value, Wait Disconfirmation, and Providers’ Actions in Consumers’ Service Evaluations[J]. Advances in Consumer Research, 2006(33):412-418.

[14]MAISTER D.The psychology of waiting lines[R]. Boston: Harvard Business School, 1984:71-78.

[15]羅芬，廖薇.主題公園游樂設施游客等待心理變化研究——以長沙世界之窗為例[J].中南林業科技大學學報(社會科學版)，2010，4(3)：51-54.

LUO Fen, LIAO Wei. Visitors’ Waiting Psychological Change for Theme Park Recreational Facilities: A Case Study of The Window of The World, Changsha [J]. JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY OF FORESTRY & TECHNOLOGY ( Social Sciences ), 2010,4 (3):51-54.

[16]鄒樹梁，鄧亞玲，鄒旸.核事故應急工作中個體防護措施的思考[J].中國應急救援，2015(6)：12-15.

ZOU Shuliang, DENG Yaling, ZOU Yang. Thoughts on Individual Protective Measures in Emergency Work of Nuclear Accident[J]. China Emergency Rescue, 2015(6):12-15.

[17]紀雅敏,祁明亮,景奇.基于系統動力學的場外核應急洗消設備配置問題研究[J].運籌與管理,2018,27(1):1-6.

JI Yamin, QI Mingliang, JING Qi. Study on Equipment Disposition of Off-site Nuclear Emergency Decontamination Based on System Dynamics[J]. Operations Research and Management Science, 2018,27(1):1-6.

[18]冷朋波, 王群利, 王愛紅,等. 高斯煙羽擴散模型在化工裝置突發煤氣泄漏的環境健康風險評估中的應用[J]. 環境衛生學雜志, 2013(3):186-190.

LENG Pengbo, WANG Qunli, WANG Aihong,et al. The Application of Gaussian Plume Air Dispersion Model in the Environmental Risk Assessment for Accidental Leakage of Coal Gas at One Chemical Apparatus[J]. Journal of Environmental Hygiene, 2013(3):186-190.

[19]姚仁太, 張茂栓, 陶樹旺,等. 秦山核電二期工程廠址建筑物群對氣態放射性排放物擴散影響的實驗研究[J]. 輻射防護, 1997(3):192-199.

YAO Rentai,ZHANG Maoshuan,TAO Shuwang,et al. Experimental Studies on Effects of Buildings of Qinshan Nuclear Power Plant on Diffusion of Airborne Radioactive Emissions[J]. Radiation Protection,1997(3):192-199.