基于层次分析法的光谷广场地铁站大规模人群安全性评价

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  【摘 要】 近年来轨道交通建设已辐射国内大部分省市自治区,轨道交通正逐步成为人民出行的主要交通方式。轨道交通站点内大规模人群安全问题是关乎人民生命安全的大事,也是轨道交通安全管理的重点难点。本文以武汉市光谷广场地铁站为例,结合层次分析法和模糊综合评价法,从乘客因素、环境因素、管理因素三个方面,对地铁站点大规模人群的安全性进行评价,并针对评价内容提出提高地铁站点人群安全性的建议,为未来的地铁建设和管理优化提供参考。
  【关键词】 层次分析法 模糊综合评价法 地铁站 大规模人群;安全评价
  一、引言
  近年来,我国轨道交通事业蓬勃发展,给人民出行带来无穷便利,但运行体系内仍存在问题,导致事故频发。轨道交通站点内大规模人群一直是造成事故的重大隐患,尤其在突发事件时可能造成拥挤踩踏等一系列危害。如4.20深圳地铁踩踏事故,就给地铁站点乘客安全管理敲响了警钟。目前社会已在加强地铁安全意识教育,相关部门也不断出台政策加强地铁安全管理,提高轨道交通安全性的目标任重而道远。
  本文旨在建立基于层次分析法的模糊综合评价体系,从乘客因素、环境因素、管理因素三个方面对地铁站点进行大规模人群安全性评价。本文选择武汉市光谷广场地铁站为研究对象,该站点人流量大,且常出现乘客拥堵现象,具有极高的代表性和研究意义。威胁地铁乘客安全的隐患有很多,如电梯失灵、人群拥挤等。本文把难以量化的潜在危险源用评价模型具化表现出来,从而得知地铁站点的大规模人群安全性指数,并能依此提出改善意见。此评价体系对于优化轨道交通设计建设、提高轨道交通安全管理水平、保障乘客人身财产安全方面都有重大意义。
  轨道交通人群安全的相关研究目前已取得不少成果。Berseth等致力研究人群疏散的环境优化,开发了一个模拟框架,用来研究建筑元素的最佳位置,如支柱或门在促进密集行人流动时的作用[1]。Hao等研究不利视线条件下行人疏散,引入行人视线半径来描述不良视线条件,采用盲跟踪的方法来描述看不见的区域内行人的盲目从众心理[2]。Lei等对一个巨大的地下交通枢纽的行人疏散过程进行了仿真,使用FDS+Evac模拟行人疏散,详细研究了人员密度、出口宽度和自动检票门对疏散时间的影响[3]。这些成果为未来研究工作提供了参考。
  二、层次分析法模型介绍[4]
  层次分析法是将与决策有关的元素分解成目标、方案等层次,基于此进行定性和定量分析的决策方法。本文使用层次分析法确定地铁站点大规模人群安全性指标的权重。其简要过程如下:
  1.建立多级递阶层次结构。如在本文中第一级指标为乘客因素、环境因素、管理因素,乘客因素下设第二级指标人群异构性、人群密度等。
  2.建立判断矩阵。判断矩阵以上一级的某一要素作为评价准则,对本级要素进行两两比较来确定矩阵元素值。判断矩阵元素值反映了人们对某个因素相对重要性的认识,一般采用1~9级或其倒数的标度方法,如表1所示。
  3.计算相对重要度。对判断矩阵求出最大特征根λmax,并求其相对应的特征向量W,即AW=λW。其中,W的分量(W1,W2,…,Wn)就是对应于n个要素的相对重要性,即权重系数。
  4.一致性检验。对判断矩阵进行一致性检验,以确定权重分配是否合理。检验公式为CR=CI/RI,CI=(λmax-n)/(n-1)。其中:CI为一致性检验指标;n为判断矩阵的阶数;RI为平均随机一致性指标,取值见表2。当CR<0.10时,认为判断矩阵有可接受的不一致性,否则需要重新赋值,直至通过一致性检验。
  5.综合重要度计算。在计算了各级要素的相对重要度以后,便可从最上级开始,自上而下地求出各级要素关于系统总体的综合重要度(也称系统总体权重)。
  三、案例研究
  (一)武汉地铁光谷广场站介绍
  光谷广场地铁站位于地铁2号线,在虎泉路与光谷广场交汇处,非换乘站,共四个出口。光谷广场周围高校林立,经济娱乐建设发达,人流量集中。它因独特的地理位置,成为武汉日客流量最大的地铁站点,但其设施设计却无法满足使用需求。该地铁站出口较少,且在同一直线上;通道也不够宽,容易造成人群拥堵;每逢节假日,入口处必会拥堵。它在大规模人群安全性方面存在极大的安全隐患,具有代表性和重要研究意义。
  (二)武汉地铁光谷广场站大规模人群安全性指标分析
  1.乘客因素
  地铁站点大规模人群安全性问题中,乘客因素是重中之重。当人群大量涌入地铁站内,会引起人群拥挤、滞留,甚至造成踩踏事故。人群异构性的增加、人群年龄构成偏幼龄化或老龄化都会降低安全系数;当人群密度超过负荷上限,或乘客速度过快、发生不安全行为,如争抢电梯等,都可能导致事故的發生。
  2.环境因素
  地铁站点大规模人群安全性与地铁站环境因素密切相关。例如,电梯和楼梯是乘客疏散的必经通道,若设置不合理将大大增加安全隐患。同时,闸口数量及方位设置、出口设置的个数、走向也将影响乘客出站效率。列车的运行稳定安全性也需关注,可提高乘客的安全性指数。
  3.管理因素
  地铁站的安全管理是保障其安全性的重要措施。检修是否定时保质、排除隐患,现场管理人员是否尽职尽责、细心警醒,应急预案是否存在且科学合理,信息媒体网络技术是否运用在人群安全性监测和事故应急救援上等,都影响着其安全性指数。
  四、评价体系构建
  (一)层次分析法确定权重
  根据层次分析法的原理,对安全因素指标进行分层次标注。
  经过对光谷广场地铁站专家的咨询,得出方案矩阵如下:
  安全评价X:
  λmax=3.00,CI=0,RI=0.58,CR=0<0.1该矩阵具有满意的一致性
  权重W’= (0.40, 0.20, 0.40)T   乘客因素:
  λmax=5.3831,CI=0.07662,RI=1.12,CR=0.068<0.1该矩阵具有满意的一致性
  权重=W1= (0.074,0.191,0.450,0.05,0.235) T
  同理,根据专家提供的数据,环境因素各权重为:
  λmax=5.058,CI=0.0145,RI=1.12,CR=0.013<0.1该矩阵具有满意的一致性
  权重=W2=(0.261,0.165,0.369,0.156,0.049)T
  管理因素各权重为:
  λmax=4.014,CI=0.005,RI=0.89,CR=0.0056<0.1该矩阵具有满意的一致性
  权重=W2= (0.082,0.155,0.496,0.267) T
  故各安全因素权重为:W=(0.030,0.076,0.180,0.020,0.094,0.052,0.033,0.074,0.031,0.010,0.033,0.062,0.198,0.107) T
  (二)模糊综合评价进行评价
  根据评标专家给出的意见,光谷广场地铁站安全评价指标的隶属矩阵为:R=(0.92,0.81,0.60,0.83,0.75,0.90,0.62,0.54,0.63,0.72,0.43,0.79,0.64,0.52)
  所以综合评判向量B=WR=0.664
  故该地铁站点大规模人群安全性指标为0.664
  五、结论与对策建议
  光谷广场地铁站点大规模人群安全性指标的评估值体现了其安全性。所占比重高的因素需要人们的重点关注,评估分数低的部分需要着重解决。根据模糊综合评价体系评价出的结果,本文对提高地铁站点大规模人群安全性有以下建议:
  (1)加强地铁站点人流监测,采取限流措施
  人流负担过重是地铁站点的一个重大安全隐患,地铁站应加强人流监测,实时更新人群密度数据。当该数值达到危险域时,应采取限流措施,如在地铁站口设施障碍,乘客分批次进入等。同时地铁站内各通道要分区域配备疏导人员,切实保障人群安全。
  (2)加强地铁站内检修管理,排除安全隐患
  若地铁站内检修不及时或不到位,极易留下安全隐患。管理者应建立切实的安检制度,并督促保质保量完成。对电梯、楼梯要进行定时检查,保障其安全运行。对列车更是要进行每日安检,避免事故发生。对地铁站内任何有安全隐患的设备设施都要制定安检方案,并按时完成。
  (3)加强工作人员安全教育,提高职业素养
  对地铁工作人员要进行定期的安全培训,尤其是相关的安全工作者,以提升他们的安全意识和职业素养。对于现场管理者,要加强他们的危机意识建设,提升他们的危险源辨识能力,以及时遏止事故的发生。
  (4)加强应急预案设计实施,增强应急水平
  地铁站点的应急预案是降低事故损失的重中之重,要建立科学的应急疏散预案,并定期进行模拟演练,提高应急疏散水平。要根据地铁站设施设计的实际情况不断更新应急方案,使之切实可行。在应急救援时要合理利用网络媒体技术,及时通报信息,加强事故救援效率和水平。
  (5)加强民众安全知识宣传,提升安全意识
  在地铁站内和列车上可利用新媒体,如广播、视频等宣传安全教育知识,包括安全急救常识和应避免的不安全行为。在地铁站内可通过贴标语和海报等方式提醒乘客安全乘车,避免不安全行为发生。提升乘客的安全意识是提升乘车安全性的重要基础。
  本文以武汉市光谷广场地铁站为例,结合AHP和模糊综合评价方法,从乘客因素、环境因素和管理因素三个方面对地铁站人群的安全性进行评价,提出改进地铁站人群安全性建议。层次分析过程是在决策方法的定性和定量分析的基础上,将与决策相关的要素分解为目标、标准、计划和其他层次,适合解决大规模人群安全评价的问题。光谷广场地铁站极具代表性,针对评价结果提出的意见和建议也十分有效。在未来研究中,我们希望能考虑更多的安全评价影响因素,同时建立更科学有效的评价机制,摆脱对人主观因素的依赖,使评价更为真实可靠。我们希望这项研究可以为未来地铁建设和管理优化提供启示和参考。
  【参考文献】
  [1] Glen Berseth, Muhammad Usman, Brandon Haworth, Mubbasir Kapadia, Petros Faloutsos. Environment optimization for crowd evacuation[J]. Comp. Anim. Virtual Worlds, 2015, 26:377–386.
  [2] Yue H., Wang S., Jia X.L., Li J., Shao C.F.. Simulation of pedestrian evacuation with blind herd mentality under adverse sight conditions[J]. Simulation: Transactions of the Society for Modeling and Simulation International, 2016, 92(6): 491–506.
  [3] Lei W.J., Li A.G., Gao R., Hao X.P., Deng B.S.. Simulation of pedestrian crowds’ evacuation in a huge transit terminal subway station[J]. Physica A, 2012, 391: 5355–5365.
  [4] 張舒,史秀志,古德生,黄刚海.基于ISM和AHP以及模糊评判的矿山安全管理能力分析与评价[J].中南大学学报(自然科学版),2011,42(8):2406-2416
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