我國地鐵應急疏散研究熱點主題探析
——基于CiteSpace可視化分析

王江維， 羅宏森

(1.四川師范大學 公共安全與應急研究院，四川 成都 610101；2.四川師范大學 工學院，四川 成都 610101)

一、引言

隨著我國經濟和制造業的高速發展，越來越多的人口涌入城市，使得交通運量急劇增加，城市道路擁堵嚴重，導致地鐵在交通運輸體系中的地位呈現壟斷型發展，有限空間內的安全疏散問題亟待解決。

1969年10月1日，中國第一條地鐵線路投入運營[1]，始發站為北京古城站，標志著我國地下軌道交通網絡正式投入使用。近年我國城市軌道交通網絡日趨完善，據統計，截至2021年初，我國45個城市具有軌道交通運營條件，共開通244條運營線路，累計65個城軌交通線網獲批(含地方政府)[2]。巨網城市[3](特大網絡)主要有上海、北京，而后發展快速的有成都、重慶等。地鐵是現代城市交通運輸的大動脈，是銜接和中轉各區域的重要交通工具，可極大緩解城市交通擁堵的狀況，縮短出行時間，擴大出行范圍。但地鐵在為市民帶來便利的同時，也會產生部分潛在的安全隱患，如早晚高峰人流量陡增，通行寬度和長度受限，很容易發生大規模群體事件，引起恐慌。如發生緊急狀況，由于地鐵內部空間狹窄，快速疏散人群并控制事態發展的難度急劇增大。2014年5月2日韓國首爾地鐵2號線，原定正常行駛的兩輛列車由于自動安全距離裝置出現問題，導致在蠶室往十里站途中發生了追尾事故，此次事故造成200名乘客受傷，在社會上造成了極為不好的影響。2019年1月8日17時重慶軌道交通環線運營列車碰撞，因海峽路至南湖區間人防門侵入限界，造成車輛擦撞，列車出現車廂偏移、車頭受損、多處玻璃破裂的情況，并導致環線四公里至海峽路區間停運，該事故還造成包括乘客與工作人員在內的4名人員傷亡。在城市軌道交通快速發展的背景下，安全成了愈加關注的熱點問題。客觀來說，地鐵安全事故的發生無法人為預測與控制，但是我們可以通過事前、事中和事后三個階段采取防控措施，如何快速而安全地疏散站臺和列車上的人員[4]是眾多學者研究的重點。張英雄[5]是較早研究關于地鐵疏散相關問題的學者，他系統分析了地鐵火災的特點，并介紹了地鐵工程防火設計的基本措施。楊立中等[6]將起火原因歸結為電氣故障、施工維修、用火不慎、列車運行電弧和乘客違反安全乘車規定等，其基于元胞自動機模型的使用，考察單個人員或人員群體的運動狀況，研究疏散中不同速度人群對整體疏散的影響。學者們的研究將人員疏散問題分為兩大類，第一類是對人員微觀疏散行為的調查分析與建模，研究成果集中于基礎理論模型層面，如Gipps等[7]假定行人的移動服從最短路定律，建立了簡單的路徑選擇模型，為實際疏散問題提供了理論支撐；還有學者基于元胞自動機的仿真模型[8]進行建模研究，優化了疏散問題；也有學者聯系萬有引力定律而構建引力模型[9]；Helbing等提出“社會力”模型，研究人與人之間和人與環境之間的相互作用力，使所建模型更符合行為人選擇邏輯[10]；建立了氣體動力學模型[11]；設計緊急情況下逃生的排隊網絡模型[12]等。第二類是以第一類研究為基礎，引入數學物理方法，并與計算機模擬仿真手段相結合，進而拓展地鐵應急疏散的研究。

二、數據來源和研究工具

(一)數據來源

本研究的數據來源為1990—2020年中國學術期刊網絡出版總庫(CNKI)，以“地鐵”“疏散”作為檢索詞進行檢索的文獻，最終得到關于地鐵人員疏散領域的研究文獻2 264篇(2021年8月20日檢索，刪除會議、報紙和新聞紀錄)，作為可視化分析有效樣本數據庫。

(二)研究工具

CiteSpace5.7.R5是由美國德雷克塞爾大學的陳超美團隊開發的一款可視化分析軟件，是一款可以在科學文獻中識別與可視化新趨勢與新動態的java應用程序[13]，其主要作用包括：一是對相關科學文獻數據計量和挖掘，二是繪制相關領域的彩色知識圖譜。在此基礎上，可以直觀地展示該領域的信息全景，識別該領域的關鍵文獻、主要發文作者、熱點研究和前沿方向[14]。本文將利用CiteSpace軟件分析文獻作者、來源機構、關鍵詞等隱含關系，探索地鐵應急疏散的研究熱點與演進趨勢，并對現有成果進行分析評述。

三、數據結果分析

在實際數據處理過程中，將時間設置為1990—2020年，閾值選擇top50(在每個時間切片中選擇前50個高頻節點)為凸顯主要關系，修剪枝葉pathfinder和purning sliced networks，最終根據本文分析研究需要，選擇聚類功能，以“Author”“Institution”為節點得出機構和作者的施引文獻圖譜，以“Keyword”為節點得出關鍵詞共現圖譜和相應的聚類圖譜。

(一)文獻統計分析

1990—2020年相關研究性文獻在中國學術網絡出版總庫(CNKI)的發文量隨年份呈一次函數圖像遞增(如圖1所示)。1990—2002年，相關文獻的發文量較少，學者研究熱情不高，歸結主要原因為地鐵運營城市數量少，且覆蓋面窄，運營里程短，實際應用場景缺乏，話題熱度低。從發文作者的工作單位也可以看到，均是地鐵已投入運營城市的研究人員，說明能否實際應用也是研究者考慮研究方向的一個重要影響因素。截止2002年，全國僅有北京、天津、上海等7個城市的地鐵(含在建)投入運營。2003—2018年，研究熱度驟然上升，發文量逐年遞增，2018年共217篇，達到峰值。2016年之后年發文數量曲線呈波浪形態，發文量較為穩定。這在一定程度上可歸因于2003年國務院辦公廳下發《國務院辦公廳關于加強城市快速軌道交通建設管理的通知》，采取了加強編制、審批工作，嚴格項目審批程序等措施，為城市發展軌道交通指明了前進方向，在如此軌道交通大發展的背景下，研究熱度水漲船高。

圖1 地鐵應急疏散研究文獻年代分布

(二)核心研究作者分析

使用CiteSpace軟件進行檢索分析，時間跨度設置為1990—2020年，時間切片設置為1年，節點類型為機構NodeTypes設置為Author，TOPN=50，修剪枝葉pathfinder和purning sliced networks，其它參數為默認設置，調節字體大小和節點大小，得到節點數618，連線數為388，合作網絡密度Density為0.002的作者共現網絡知識圖譜(如圖2所示)。

圖2 作者共現網絡知識圖譜

由圖2可知，史聰靈、鐘茂華、余瀟、何理、周孝清、周天星、何嘉鵬為節點數最大的學者代表群，其中發文量最多的學者為余瀟(21)，其次是史聰靈(18)，鐘茂華(16)(見表1)。整個圖譜網絡較為零散，作者之間連線僅有幾條，說明該領域作者之間合作較少。

表1 發文量前十的作者排名

(三)文獻研究機構分析

使用CiteSpace軟件進行檢索分析，節點類型設置為Insitution，其它參數設置與Author參數相同，調節字體大小和節點大小，得到節點數為427，連線數為148，合作網絡密度Density為0.001 6的機構共現網絡圖譜(如圖3所示)。由圖3可知，中鐵工程設計咨詢集團有限公司、中鐵隧道勘測設計院有限公司、中鐵第一勘察設計院集團有限公司節點數較大，代表發文數量多，在學術科研方面實力強勁，這表明中鐵公司是現階段地鐵疏散研究領域的主力，并且已取得了較為豐碩的學術成果，具有一定代表意義。從機構屬地來看，主要分布在京津和粵蘇地區。這些地區經濟實力較為雄厚，發展較早，科研能力相對較強，且發文量排名前十的主要研究機構成員為國企，占比93.6%，高校占比6.4%(見表2)。跨機構研究方面，連線數為148，沒有形成明顯聚類，表明各機構之間沒有合作，獨立研究為主，研究領域合作水平亟待提高。

圖3 機構共現網絡圖譜

表2 發文量前十的機構排名

(四)高被引文獻分析

高被引文獻是指在某研究領域被廣大學者認可或具有一定參考價值的文獻，引用頻次越多代表在相關領域的權威性越高。從表3可以看出，引用頻次100次以上的文章有15篇，占比0.57%；引用頻次1～100次的文章有1 658篇，占比63.43%；引用頻次最高的文章是李得偉的博士論文《城市軌道交通樞紐乘客集散模型及微觀仿真理論》，被引頻次288次。通過對引用頻次前十的文章進行匯總分析，微觀仿真占據龍頭地位，也是未來的主要研究方向。結合我國地鐵實際情況，不少學者更加關注內部煙氣流動規律和優化控制方法研究，為完成疏散爭取更多的時間。還有學者探索樓梯寬度、設施服務水平等對疏散效率的影響程度，通過優化瓶頸節點來提升疏散效率。事故分析及對策研究也是學者研究的重點，分析事故原因并進行整改是解決問題的必要手段。

表3 高被引文獻(選取前十)

(五)關鍵詞聚類分析

運行CiteSpace軟件，將節點類型設置為Keyword，其它參數設置與Author參數相同，調節字體大小和節點大小，得到節點數為631，連線數為2 356，合作網絡密度Density為0.011 9的關鍵詞聚類網絡圖譜(如圖4、圖5所示)。由圖4可以看到，我國地鐵疏散領域的研究熱點關鍵詞聚類是“數值模擬”“站臺層”“地鐵火災”“地鐵隧道”“火災模擬”“人員疏散”“疏散”“社會力模型”“地鐵車輛”等聚類標簽。

圖4 關鍵詞共現網絡圖譜

圖5 關鍵詞聚類網絡圖譜

在關鍵詞聚類圖譜的基礎上，選擇“Cluster”菜單欄中的“Summary Table”，采用LLR算法，得到關鍵詞網絡圖譜聚類表(見表4)。

表4 關鍵詞網絡圖譜聚類表

通過對圖4、圖5和表4的關鍵詞網絡圖譜聚類表分析，將地鐵應急疏散的主要研究內容歸納為“社會力模型(#0)”“站臺層(#1)”“數值模擬(#2)”“火災模擬(#3)”“地鐵火災(#4)”“地鐵(#5)”“安全疏散(#6)”“地鐵站(#7)”“人員疏散(#8)”“地鐵車輛(#9)”“區域軌道交通(#10)”11個聚類。筆者將11個聚類總結提煉，得到優化結構(#1、#5、#7、#10)、地鐵火災(#2、#3、#4、)、仿真模擬(#0、#6、#8、#9)等3個主要聚類。

(六)研究前沿和演進趨勢

1.研究前沿

把握最新的研究前沿可以獲取該研究領域的最新動態和問題聚焦，識別存在的問題和不足，為下一步解決問題打牢基礎。運行CiteSpace軟件，在關鍵詞聚類圖譜基礎上，參數設置“Burstness”，得到關鍵詞突現圖(如圖6所示)。

圖6 關鍵詞突現圖

根據關鍵詞突現詞追溯高突現值文獻進行整理分析，探索最新研究前沿和演進趨勢，筆者將研究前沿問題大致分為早期、中期和最新前沿3個階段。

早期地鐵應急疏散領域研究前沿的節點突現詞為防排煙、區間隧道、火災，時間節點為2000—2011年。對該時間節點的文獻進行歸納整理，地鐵火災防排煙措施和隧道結構優化的文獻數量占比較大，研究重點主要是結構和排煙模式優化。第一，防排煙主題的關鍵詞為排煙方案、排煙模式、煙氣控制。有研究表明，地鐵火災發生時，煙氣擴散速度極快，且煙氣中的有毒氣體和小型顆粒是造成內部人員窒息的主要原因，合理的設置排煙口和優化通風控制模式，是減少人員傷亡和最大化疏散人群的主要措施之一。部分學者采用火災動力學模型進行了數值模擬，對通風排煙系統的設計方案進行了優化，保證人員的疏散時間。第二，區間隧道主題的關鍵詞為站臺層、火災、疏散，更側重于煙氣流動規律和增加疏散平臺等應用研究，內容更具有整體性。第三，火災主題的關鍵詞為數值模擬、區間隧道、火災煙氣、防排煙、火災，這幾個關鍵詞反映了學者由點到面的研究過程，更進一步研究了地鐵內部火災形成的原因和具體解決方案，為人群疏散的理論研究提供支撐。

中期地鐵應急疏散領域研究前沿的節點突現詞為換乘站、疏散能力、仿真、對策，主要時間節點為2010—2016年，在大城市人口數量急劇上升的背景下，越來越多的人選擇乘坐地鐵，地鐵交通的優勢日趨明顯。據統計，具有換乘功能的地鐵站的運輸能力占整條線路運送能力的50%左右，所以換乘站的人員疏散研究更具有代表性，也更順應時代的需要。學者在對地鐵火災的成因、結構優化研究的基礎上，對換乘站大客流的疏散問題進行了探討，進一步提升突發事件緊急下的人員疏散能力。通過建立仿真模型，優化疏散對策，最大化減少人員傷亡。疏散能力的優化提升主要表現在基于智能算法的疏散路徑優化和建立仿真模型兩個方面，從宏觀和微觀兩方面對疏散能力進行優化調整，改進疏散策略。也有學者重點研究事故分析與對策研究，深入剖析導致事故發生的關鍵因素，尋求解決方案。

最新研究前沿的節點突現詞為社會力模型、大客流、anylogic仿真。社會力指人和人、人和物、人和環境之間都存在著一種力。社會力模型可以更加準確地反映行人的實際行為，使模型更接近于現實環境。在如今大客流的背景下，更多學者對社會力模型加以改進。設計行人特征參數，使用仿真軟件進行建模，對所得結果進行分析，識別疏散過程中的擁堵節點以及瓶頸，然后改變參數條件，進行再次仿真，減少疏散時間。目前成熟的疏散軟件種類、數量繁多，文獻成果豐厚，可說明仿真是大趨勢，也符合我國地鐵疏散領域發展的需要。

2.演進趨勢

運行CiteSpace，在關鍵詞聚類圖譜基礎上，設置“Timezone”，得到關鍵詞時序圖(如圖7所示)。關鍵詞時序圖可以用來反映研究內容隨時間的變化，也反映該課題的研究趨勢。

圖7 關鍵詞時序圖

從圖7可看出，不同時期的研究熱度存在明顯差異，也反映了我國地鐵疏散領域研究熱點隨時間推移的變化情況。因此，筆者將我國地鐵疏散研究重點的演變分為早期發展階段、迅猛發展階段，以便更好地研究我國地鐵疏散研究的發展階段。

早期發展階段(1990—2002年)。由于我國地鐵發展較晚，集中于特大城市建設，加之研究設備和技術手段等瓶頸因素制約，對疏散領域研究文獻產出較少，因此這一時期重點研究火災、防排煙、站臺層等建筑本身條件對疏散效率的影響。

迅猛發展階段(2003—2018年)。為緩解城市交通運輸壓力，提升城市增長活力，國家下發政策大力推動軌道交通建設。在這一利好政策作用下，開通軌道交通城市數量激增。但隨著日發送旅客量猛增，乘客的安全問題開始慢慢凸顯，研究學者逐漸增多，研究重點逐漸多元化，從臨界風速、疏散平臺、數值模擬、仿真、社會力模型、大客流等方面研究對疏散效率的影響。可以看到，借助于計算機軟件處理疏散問題成為當下的研究熱點和時代潮流，模擬仿真因其沉浸性、交互性、低成本性等特征廣受學者好評。

四、評述

自2017年《地鐵安全疏散規范》[15]實施以來，國內關于“地鐵疏散”的研究熱度持續升高。從關鍵詞聚類和前沿分析可以看出，地鐵疏散領域研究不斷擴展深度，對出現頻次較高的關鍵詞進行歸納統計，聯系該研究方向熱點主題，并把文獻中高頻詞關鍵詞進一步提煉整理，將研究主題主要分為結構優化對疏散效率的影響研究、基于智能算法的疏散路徑優化研究、仿真建模、行人特性研究和事故分析及對策研究。

(一)結構優化對疏散效率的影響

王迪軍等[16]總結了區間隧道火災發生的三種情況以及人員疏散方法。通過計算認為采用側向疏散平臺加聯絡通道有明顯優勢，幾乎不增加土地投資。古晉[17]論證了采用側向疏散平臺加聯絡通道是采用較多的疏散方式。鐘委[18]以深圳地鐵會展中心站和崗廈站為研究對象，對站內煙氣流動規律展開研究。研究結果表明，適合的排煙口高度和風速可達到更好的排煙效果，提出排煙死角補風方案，以提升整體排煙效率，保證人員的安全疏散時間。紀杰[19]通過小尺寸模型試驗和數值模擬兩種研究方法，對地鐵站臺不同位置起火時開啟不同排煙口的排煙效果進行了實驗分析，得出了同時開啟多層送風系統的通風模式有助于提高排煙效果。史聰靈等[20]建立深埋地鐵站火災模型，分析站臺內火災發生時煙氣的蔓延過程和氣流規律，以及鄰近空間蔓延的特點。實驗結果表明，2.5MW的站臺火災，扶梯口會形成至少1.8m/s的向下流速，同時站臺排煙加上打開屏蔽門進行輔助排煙，可以有效控制煙氣濃度和站內溫度，滿足人員疏散所需時間要求。王馳[21]以北京地鐵二號線積水潭站為研究對象，采用實地拍攝和數值模擬兩種方法，將得到的人員行為特性和火災擴散數據進行對比分析，針對該站的具體情況，提出建議和優化措施。顧正洪等[22]在地鐵站臺火災煙氣流動規律研究的基礎上，深入分析風量的大小和方向對煙氣擴散的影響。研究表明，事故通風量和火災負荷、樓梯口寬度、樓梯口處擋煙垂壁高度有關，與前兩者成正比，與后者成反比。趙軼[23]以地下區間隧道為研究對象，建立物理幾何模型，利用FLUENT軟件對列車內和區間隧道內進行數值模擬。實驗表明，火災規模為5MW時，應中斷列車行駛，確保乘客安全，同時開啟全部卷簾門，將事故隧道送風量控制在60m3/s，150s后，相鄰隧道送風量控制在40m3/s。丁厚成等[24]以合肥地鐵站為研究對象，探究火源面積大小和車廂門開啟數量對列車內溫度變化和煙氣擴散的影響，建立火災煙氣流動的三維數學模型，使用FDS軟件對車廂內部火災進行數值模擬。實驗表明，火災時開啟車廂門，煙氣會受壓強原因向外迅速擴散。賀利工等[25]使用基于個體的疏散計算模擬方法，對疏散能力、疏散時間和疏散瓶頸位置進行研究，研究表明側向平臺疏散的效率受平臺寬度制約，將寬度提升至800mm時，在疏散過程中會形成兩股人流，進而提高疏散效率。楊帆等[26]對世界各地發生的地鐵事故進行分析，總結出事故發生后救援難度大、逃生條件差、危害性強三大主要特點，對疏散平臺設置的必要性進行了有力論證。趙文廣等[27]對地鐵現狀進行了系統總結，得出了突發事件情景下人員疏散的必要性，提出了疏散平臺以及軌旁設備布設方案的優化，梳理不同材料疏散平臺的優缺點，為車站設計施工提供了參考。吳新宇[28]通過分析不同事件下的緊急疏散情況分析，對比疏散時間和疏散效率，得出區間疏散無需延伸至車站站臺，避免無效施工。

總的來看，在地鐵本身結構的優化研究中，從源頭控制火災、提升排煙效率控是討論較多的話題，主要關注煙氣流動和控制、優化排煙模式、增設側向疏散平臺、疏散口設置優化等內容，還涉及利用列車車廂門的開啟順序以及增加排風口等內容的探討。

(二)基于智能算法的疏散路徑優化

張克誠等[29]建立基于粒子群算法的火災路徑尋優模型，引入空間位置和特征匹配的研究方法來確定節點位置部署的合理性，使用粒子群尋優算法得到最優路徑。結果表明，該模型結果收斂性較好，驗證了該方法可極大縮短疏散時間。何健飛等[30]以上海地鐵為研究對象，利用改進的拍賣算法進行路徑分配和蟻群算法模擬人員行為，設計最優疏散路徑。結果表明，改進后的方案可將擁擠程度降至規定以下，節省33%的疏散時間，同時在個體不完全服從率達20%的情況下，仍可縮短疏散時間的28%。溫麗敏等[31]介紹了遺傳算法的基本概念，將路徑選擇和遺傳算法相結合，進行疏散模型的設計和改進，提出了較為新穎的研究理念。王以恒[32]利用BP神經網絡計算和MATLAB軟件為分析手段，選取影響疏散效率的主要因素，構建疏散指標體系，對北京市地鐵站疏散能力進行了系統評估。結果表明，影響疏散效率的關鍵在于通道、樓梯、電梯、安全出口等，為提升地鐵疏散能力提供了建議和參考。許勝[33]構建了實際疏散指示裝置的場景，又結合泰森多邊形原理和Dijkstra算法提出改進的指示裝置場景，利用Pathfinder軟件進行模擬對比分析，發現疏散時間降低了32%，達到了最優目的。馮西敏[34]基于蟻群算法構建了路徑優化問題模型，規劃二維空間路徑，對比不同路徑的優劣，得到了最優路徑。何心[35]將蟻群算法和SDN相結合，構建了含有應用層、網絡層和感知層的地下公共空間逃生模型，指導人員在不同情況下逃生。許愛軍等[36]將蟻群算法與人員疏散相結合，引入通行難易系數，計算各節點間疏散能力和疏散流量的動態變化關系，為地鐵疏散提供更加快速高效的方案。王彥富等[37]利用網絡優化計算方法建立疏散模型，探究火災發生時人員疏散的規律，通過比較分析結果驗證其模型是否具有合理性，為地鐵防火設計和救災提供依據。

總而言之，基于智能算法的疏散路徑優化研究從宏觀層面研究了緊急狀態下人群疏散的路徑選擇和影響疏散效率的瓶頸所在，對不同路線消耗時間進行對比，然后得到最優疏散路徑，但是缺乏對個體決策行為的考慮。也有不少學者將智能算法與仿真建模相結合，既研究了行人流的特征，也從個體層面研究了疏散過程中的瓶頸問題，兩者相輔相成，使所得研究成果更具有說服力。

(三)仿真建模

早期進行模擬仿真研究的學者，部分基于元胞自動機模型進行研究。劉真余等[38]提出利用元胞自動機能描述更詳細的個體行為，把復雜的動態行為轉變成離散的相互作用。以北京西直門地鐵站為研究對象，使用Visual++和OpenGL構建仿真模型，得到疏散時間和人數、通道通行能力以及人員自身的恐慌心理等其他因素間的關系。徐瀅等[39]采用疏散軟件Building Exodus V4.06和火災模擬軟件SmartfireV4.1以上海某地鐵站為研究對象，對不同災害場景下的疏散效率進行研究，發現采取工作人員的合理疏導和定期開展應急演練，可有效縮短疏散時間，防止事故的發生。王寶紅等[40]也使用Building Exodus軟件以城市地鐵為研究對象，探析人員密度變化、改變樓梯數量、加快樓梯寬度對疏散時間的影響程度。近年來對地鐵疏散的研究，主要依托于數學方法和計算機手段。成琳娜[41]利用Pathfinder軟件進行建模，對各種條件下的地鐵站火災應急疏散問題進行研究對比，尋求貼近實際情況的疏散方案。呂希奎等[42]實現了基于BIM的火災模擬，集成在Pyrosim軟件上，以某地鐵站建立Revit模型，使用Pyrosim軟件對模型進行火災動態模擬，得到煙氣流動、溫度分布、毒氣體濃度等數據，為后期疏散時間優化作支撐。

受建筑結構、管理水平、性格愛好等因素影響，現有的疏散模型不能完全適用于所有場景，國外部分學者引進不同規則和約束條件對現有模型進行優化改進，使模型更符合實際情形。馬劍[43]依據可控實驗，觀測行人的運動軌跡，認為行人在行進過程中會產生躲避障礙物的隱形力，因此建立更新規則的k近鄰模型和全近鄰模型，研究行人在運動過程的相互作用力，之后的實驗驗證了改進規則模型的優勢，為緩解擁堵提供了理論支撐。周美琦等[44]設計了基于改進元胞自動機的行人疏散模型，通過仿真模擬車廂內發生火災時，地鐵內座椅的擺設位置、車廂疏散門的可利用寬度和起火點位置對疏散效率的影響，提出針對問題進行改進和優化的疏散策略。洪玲等[45]提出通過勢能場模型和改進社會力模型相結合對地鐵車站進行仿真研究，獲得了乘客逃生、從眾等行為現象，對仿真系統進行了有效驗證。熊斌等[46]總結了社會力初始模型的局限性——不符合實際行人速度，提出了修正后的社會力模型和新的恐慌系數計算方法，從而避免了大量行人在單一出口滯留造成擁堵，增強疏散效率。

綜上所述，“仿真建模”依然是地鐵疏散領域出現最多的主題關鍵詞。該主題聚焦于疏散策略優化、元胞自動機、智能體、仿真模型等議題，涉及建立微觀模型、尋找最優疏散路徑等內容。經典的模型存在一定的局限性，引進不同規則和約束條件對其模型進行優化改進，更加貼近研究對象的一般常態，所得結果更符合真實情況。

(四)行人特性研究

黃利華等[47]為獲取行人在突發事件情境下的行為數據，開展行人問卷調查。調查報告顯示，多數人缺乏應急疏散經驗和實際演練，緊急狀態下的決策行為與年齡、學歷等相關，非理性疏散行為占比較大。房匯鑫[48]以青島五四廣場站的進出站乘客為監測對象，得到了具體的行人特性數據，研究發現，男性相比女性疏散效率更高，年輕人相比老年人疏散效率更高，兩種情況的疏散效率差距大約為25%。王涵[49]在調查軌道交通換乘站消防設施情況的基礎上,對人員疏散特性進行了調查。調查顯示，男性的消防知識優于女性，成年人的安全教育優于青少年，消防培訓的人數占比過低。周繼彪[50]對西安市北大街換乘樞紐站采用現場觀測和攝像調查獲取行人交通參數樣本，使用SPSS軟件和MATLAB軟件進行數據分析，對不同設施中的人員交通特性進行對比分析，得到行人步行平均速度為1.114 m/s，行人流量和密度的關系為拋物線形式。利用改進的蟻群算法研究行人疏散路徑選擇的優先性，提出通過重視度和從眾參數兩個參數值來判斷是否對行人選擇產生影響，結果表明，當行走距離重視度小于5，從眾程度大于0.3時，容易到達最優路徑。劉棟棟等[51]使用行人攝像觀測和數據統計對北京南站的行人特征進行分析，采集了82小時的視頻和21 129條樣本數據，使用Premiere Pro CS3.0軟件對視頻數據進行處理，數據分析采用SPSS軟件和MATLAB軟件進行統計分析，得到性別、年齡、群組、速度等數據結果，建立了行人交通流模型，為豐富行人數據庫提供了幫助。

總的來看，我國行人數據庫缺乏是制約行人特性研究的重要因素之一。在已有文獻中可以看到，大部分學者采用的數據收集方法為問卷收集和視頻監測分析，僅能代表部分行人的運動規律，以此作為整體分析樣本有失偏頗。筆者認為完善行人數據庫，是當前應盡快解決的問題之一。

(五)事故分析及對策研究

李為為等[52]對近年來國內外地鐵事故案例進行了總結分析，認為導致事故發生的主要因素為人員、車輛、軌道、供電、信號及社會災害，并從事前預防和事后控制兩個方面提出了建議和對策。朱惠軍[53]認為地鐵疏散難度大主要是由于客流量大、逃生條件差、逃生途徑長、逃生時間短、個體差異明顯和火災煙霧隱患大等原因造成的，分析國內外的地鐵事故案例，總結具體情況和事故原因，提出了有效的預防措施，為應急預案的優化和管理部門的決策優化提供參考。靜元等[54]從不同方面分析了地鐵火災的成因，提出了建立高效完整的救援體系、加強應急救援人員和裝備建設、強化訓練和社會培訓等建議。劉山云[55]以上海地鐵站為案例，分析了應急處置、應急預案和救援體系等問題，運用災害學、控制論和應急管理理論建立了突發災害相互作用系統，從管理者層面提出整體應急能力提升的具體措施和有效的疏散策略。梁舜云等[56]對造成火災的人、物、管理制度和社會環境進行了分析，認為火災發生是不同要素相互影響作用的結果，并提出了提升民眾和家庭教育、優化建筑設計、提高管理水平等措施，提升綜合保障水平。王欣陽[57]有針對性地提出建立完備高效的救援體系，從公安消防部門層面提出能力提升策略，包括合理組織救援力量、搞好火情偵察、保持通信暢通、果敢決策等，利用一切設備設施控制火情，最大程度地保障受災人員生命財產安全。王艷[58]分析統計了近年的地鐵踩踏事故，找出影響事故發生的關鍵因子，提出運用賦權關聯度法進行地鐵踩踏事故風險評估，得到發生事故的主要原因和致災機理，優化容易產生擁堵和踩踏的隱患節點，提供改進方案和優化措施，提高地鐵安全管理水平。

事故分析與對策研究是事件控制的最后一個環節，是總結事故發生原因和管理者決策問題的主要手段，對現有問題進行整改，可以進一步提高應急疏散水平。

五、不足和建議

由分析結果可得，關于地鐵應急疏散研究尚未成熟，歸納得到以下幾點不足之處：

第一，部分已構建模型過于理想化。部分學者基于國外研究成果和一定規則進行模型構建，理論上為疏散減少了時間，但未考慮行人在緊急情況下的心理變化對決策的影響，缺乏對行人實際行為的動態考慮。基于現有模型改進使用，未考慮我國國情和傳統習慣、建筑結構、人文等存在差異，難以提供理論支撐。

第二，部分學者的研究面較為狹窄。在對某事件分析時，只是站在解決某一個問題的角度去構建模型，僅僅考慮了指定情況下的解決方案，缺少以管理者的思維去衡量全局，對整個過程是否有促進作用是難以考量的。

第三，缺乏行人特性數據庫。我國地鐵站行人特征參數和行人流數據缺乏，依靠目前的數據庫所得到的實驗結果難以讓人信服。

客觀來說，地鐵安全事故的發生無法完全人為預測與控制，但是我們可以通過一定手段采取防控措施，在此提出以下幾點建議：

第一，加強人文探索。由于地鐵人員構成復雜，年齡、性別、職業、習慣、風俗等都會對疏散結果產生影響，對人文數據進行豐富完善是十分必要的。

第二，綜合考慮其他因素對疏散結果的影響。在建模過程中，應綜合考慮煙氣流動特性、人員特性、疏散策略等因素對疏散效率的影響，這樣條件下所得結果是比較具有說服力的。

第三，豐富行人特征參數。通過大量深入的實地調查統計數據，對我國行人特征參數進行整理分析，代替固有的“歐美人”模式設定，所得結果才具有真實性和可比性。