1 简介
地铁是城市重要交通工具，也是人流密集公共场所。但地铁建筑复杂，环境相对密闭，大多过往客流对站场环境不熟悉，一旦发生火灾事故极易引起群体恐慌，发生践踏事故，甚至造成重大人员伤亡。加强地铁应急预案，提高发生事故时乘客疏散效率己成为城市公共安全领域研究的重点和热点。疏散过程中受人员之间和人员与环境之间的相互影响和作用，高密度人群会出现聚集阻塞、自动队列、震荡和协作等现象。为模拟疏散方式，业界提出元胞自动机、流体力学、社会力等仿生疏散模型，以此计算最佳逃生路径，提高人员逃生和救援效率。其中，流体力学模型为减少计算复杂度，不考虑流体质点之间的摩擦和碰撞导致的能量损失，将疏散人流看为无粘性的流体运动，在人流量较少时模拟精确，但当人流密度达到一定值时，该模型就会失效，并不适用于地铁密集人员疏散模拟。社会力模型主要考虑疏散人群之间的社会属性，即人的宏观流动，忽略人的个体行为。如当火灾发生时烟气、高温和缺氧对个人造成生理和心理的影响，前者影响个人行进速度和可视范围，后者会因心理恐慌影响对最佳逃生路径的判断，模拟效果与真实地铁疏散情况差距较大。元胞自动机模型将疏散空间划分为网格，处于网格中的每个单元叫做元胞。网格中的元胞通过相互作用动态演化，模拟人群个体行为和群体效应。元胞自动机模型能很好地阐释人群疏散过程中的出口动态，目前已广泛应用于公众场合中的人群流动和疏散建模。
2 部分代码
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