本文是一篇在职研究生论文，本研究提出了一种城市道路人员疏散风险评价方法，综合考虑多种道路疏散风险的影响因素并建立道路疏散风险评价函数，将临界簇模型与道路疏散风险评价函数结合，弥补了临界簇模型参数较少的不足。提出道路疏散风险指数，用空间量化表达的方式，能更综合有效地评价城市道路的人员应急疏散风险，为城市道路规划、交通基础设施配置以及疏散预案预警提供决策支持。该方法还支持突发事件情景下的应急疏散风险评价，其评价结果可为相关应急管理部门在突发事件发生的情况下，根据道路疏散风险的空间分布，采取合理的疏散管理与救援措施，提高人员疏散的安全性与效率。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
近年来，各类突发事件在世界各地不断发生，自然灾害和人为灾害给人类生产生活带来巨大的损失与影响[1-3]。2020 年以来，除了席卷全球的新冠肺炎疫情灾难以外，由于全球气候变化，以森林火灾、暴雨洪涝、地震为主的自然灾害也频繁发生。在极端高温天气与干旱造成的林火肆虐下，截至 2020 年 7 月，澳大利亚丛林大火已致 30 亿动物死亡。国内也有山西、四川、云南等地森林火灾多点集中发生，据统计 2020 年一季度全国共发生森林火灾 392 起。暴雨洪涝灾害也在世界各地掀起轩然大波，印尼自 2019 年 12 月起，仅在一周时间内就造成了67 人死亡，巴西罕见暴雨天气造成 2 万人流离失所。而国内由于受到最强降雨天气，仅一季度洪涝和地质灾害共造成重庆、广西、湖南等 13 个省（区、市）29.8 万人次受灾，5 人死亡失踪，3500 余间房屋损坏，直接经济损失达到 2.9 亿元。地震频发也给全球人类生产生活带来巨大影响，2020 年一季度我国大陆地区共发生 5 级以上地震 12 次。除自然灾害外，人为灾害也在世界各地不断发生。以火灾爆炸事件为例，据不完全统计，2020 年上半年涉及火灾爆炸的化工安全事故就发生了 13 起，其中 2020 年 2 月 11 日辽宁葫芦岛经济开发区的辽宁先达农业科学有限公司车间发生爆炸，造成 5 人死亡，10 人受伤；2020 年 3 月 13 日临沂市沂水县庐山化工产业园的临沂福德化工股份有限公司发生爆炸事故，造成1 人死亡，1 人重伤，直接经济损失约 260 万元。因此做好灾害的防治与防控工作势在必行，同时事故发生后的疏散预警与规划工作也非常重要。
习近平总书记在党的十九大报告中指出，我国的经济已由高速增长转向高质量发展阶段。在我国经济高速发展的进程下，城市化发展也正逐步走向成熟，2019年我国城镇化率达到 60.6%，而“十四五”时期我国城镇化仍将保持相对较快的增长速度，这就要求我们必须充分考虑城市化快速发展对经济和社会的影响，并针对呈现出的具体特征做出相应调整。随着城市地区人口高度聚集，许多城市的道路网络建设却滞后于人口密度的急剧增加，疏散能力不足成为城市化带来的一大重要问题。因此城市公共安全就显得尤为重要，特别是当突发事件爆发，极易造成城市交通堵塞以及人群聚集，从而导致疏散成功率与效率降低。除此之外，人群恐慌心理也会造成不必要的踩踏事件乃至人员伤亡，如果相应的处置不当，极易造成严重的人员伤亡和经济损失[1,4-9]。例如，2014 年 12 月 31 日上海市黄浦区外滩陈毅广场发生群众踩踏事故造成 36 人死亡与 47 人受伤；2018 年 9 月 24日，在距离沙特麦加东部 5 公里处的米纳地区发生朝觐者踩踏事故，造成至少1399 人遇难，另有超过 2000 人受伤。由于踩踏事故具有原因复杂性、突发性、以及难以控制的特点，因此在城市中及时进行疏散预警与应急指挥显得极其重要。为应对各种突发事件，各国政府及相关研究机构都在积极地研究城市中的应急措施，其中制定应急疏散预警方案是避免和减轻突发事件造成危害的有效方式之一[1,10-11]。
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1.2 国内外研究进展
1.2.1 人员应急疏散研究
从上世纪 50 年代起，国内外研究人员就针对应急疏散开展了一系列研究。随着计算机技术的快速发展，应急疏散研究也从一开始的实测研究、理论研究，转向基于仿真模型的研究。由此可见，应急疏散研究的体系不断完善，研究方法不断全面化，为相关领域的研究奠定了坚实的基础。人员应急疏散是当前城市公共安全研究的热点。各国的研究人员进行了各种疏散建模与仿真研究，以提高疏散模拟的真实性与有效性。
目前关于人员应急疏散的研究，主要集中在三个方面：人员疏散路径优化、人员应急疏散模拟与人员疏散行为仿真[13]。人员疏散路径优化的研究多基于一些经典算法进行改进，Pereira 等人[14]提出了一种用于自动疏散行人动力学元胞自动机模型的扩展；丁春辉[15]基于蚁群算法，提出行人流量高峰期城市交通应急疏散路径的优化方法；王洁琼等人[16-18]基于元胞自动机和图论对应急疏散规划路径；赫鑫[19]为提高路径规划效率，综合使用 A*算法与深度优先搜索算法，实现个体选择倾向的差异性；曹祥红等人[20]在 Dijkstra 算法获得全局最优路径的基础上再采用蚁群优化算法对每个节点进一步优化以获取最优路径，并节省算法运行时间。但由于应用这些算法需要具备一系列的假设前提，而实际疏散场景中需要考虑的因素更为复杂，因此研究人员会结合多种因素进行人员疏散模拟仿真。人员应急疏散模拟方面有基于社会力模型的一系列研究和基于多智能体的研究两个主要研究方向。李若菲等人[21]改进传统社会力模型，为研究不同楼梯类型的行人疏散效果，模拟 4 种常见梯形中行人的疏散过程；Tak 等人[22]基于 Agent 智能体构建步行细胞传输模型(A-PCTM)，仿真模拟行人在改变目的地以及根据前方情况判断方向的疏散情景；Phark 等人[23]使用机器学习算法预测化学事故并模拟紧急疏散的过程；杨瀚申等人[24]基于 Agent 智能体仿真模拟三维巷道的人员疏散动态过程。然而除了模拟疏散情景外，疏散人员的行为也是一个重要研究方向。人员疏散行为仿真多综合心理学、社会学等知识与理论，关注人员在突发事件发生时的情绪与反应。
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第二章 城市道路的人员疏散风险评价方法
2.1 道路应急疏散风险综合评价方法
本文提出的道路应急疏散风险综合评价方法，考虑多种道路疏散风险影响因素，目的是综合评价人员在道路上进行应急疏散的风险。这里的疏散风险实际上指的是事故发生的潜在风险，以及人员疏散的困难程度。并以此作为判断依据对城市道路规划、交通基础设施配置以及疏散预案和预警提供决策参考。城市道路的人员疏散风险评价涉及众多影响因素，通过对相关文献的研究与参考，本研究从道路自身属性、建筑影响、人员与交通情况中选取比较重要的风险影响因素，根据影响因素的正负相关关系建立道路疏散风险评价函数（EREF），并结合临界簇模型（CCM），提出“道路应急疏散风险指数”，由该指数来量化评估道路疏散风险并得到整个研究区的综合评价结果图。
2.1.1 道路疏散风险评价函数（EREF）
道路疏散风险评价函数主要综合多种影响因素，建立函数量化分析疏散风险。考虑城市人员疏散过程中的实际情况，本研究从三大方面：道路自身属性、建筑影响、人员与交通情况的影响中选择六个重要的影响因子，其中包括道路宽度、道路障碍系数、建筑威胁系数、行人逆流阻碍系数、交通流阻碍系数与应急避难场所分布系数，建立道路疏散风险评价函数，定量评价城市道路的人员疏散综合风险。对六个影响因子进行详细阐述如下：
（1）道路宽度(RW)：道路宽度作为道路自身基本属性信息，是影响道路疏散效率的一个重要因素，较宽的道路具有较大的行人承载能力，在疏散过程中可以提供较好的疏散条件。在本研究中道路宽度直接运用在道路疏散风险评价函数（EREF）公式中。
图 2-4 最大增益启发式算法示意图
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2.2 突发事件情景下的应急疏散风险评价方法
不同于道路应急疏散风险综合评价，突发事件情景下的道路疏散风险评价针对某种类型的突发事件展开分析，能够提供更为具体，在特定情景下可参考性更强的应急决策参考。道路疏散风险综合评价提供了清晰直观的风险分布图，辨识存在一定潜在危险的区域；而突发事件发生后，为了能够迅速对事故地实施救援与安全疏散，需要通过对突发事件情景下的应急疏散风险评价，及时设置出合理的疏散通道，制定高效的疏散方案。
由于突发事件的扩散模式、环境条件等众多复杂不确定因素，需要依靠物理和化学等相关学科的理论来获得，本文对这些复杂因素进行了一定的简化。假设在理想情况下，突发事件发生时，除了道路自身属性等因素外，疏散风险仅与突发事件发生中心的距离、突发事件强度有关，本研究中仅考虑这两个因素。根据生活体验与相关文献的参考，突发事件情景下道路疏散风险与事件发生地到该道路所在位置的空间欧式距离 D 呈负相关关系；而突发事件发生强度直接决定突发事件的影响程度，并且突发事件发生强度 a 与对城市道路疏散风险造成的影响呈正相关关系。
图 3-1 程序设计总框架结构
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第三章 基于 Python 语言的道路疏散风险计算程序.......................16
3.1 设计开发原则 ................. 16
3.2 总体框架设计 ......................... 16
第四章 上海市外环线内区域研究案例....................25
4.1 研究区概况 ....................... 25
4.2 数据与预处理 ..........
