论文部分内容阅读
随着国家和地区社会生产力的发展、科学技术的进步以及产业结构的调整,城镇化速度日益加快,城市社区成为人们长期定居与生活的首选之地,据不完全统计中国约有50%的人口居住在城市社区内,社区的规划、建设以及构造成为保证社区居民生命与财产安全的重要因素。由于城市社区人口的密集性和突发事故下的感染性,使相关部门对社区的自我疏散能力和相对应急方案日益重视。对于社区大规模的人口与财产的转移行为,必须提前对社区路网中每条道路的疏散能力有一定的了解,同时要对突发事故下的疏散方向有一定的把握,因此,研究应急疏散与疏散风险问题至关重要。在目前关于应急疏散的研究中,Cova和Church提出的临界簇模型(CCM)是一个相当有发展前景的评价模型,应用在应急疏散中,将被实施救援措施的被困人员数结合当下疏散路径的容量需求,通过分割区域寻找路网中特定节点的最大风险集群来确定此节点的最极端、最不易布置应急工具的疏散条件,从而得出对整片区域道路网络的疏散风险评价。对于疏散过程中人员的行为模式和大规模的避难人群对疏散方向的盲目从众与随机性,我们利用理论分析和数学建模的方法,计算社区内每条道路的风险值,为突发事件下的应急疏散提供理论基础和技术支持。CCM引入参数少,其实质是在局部寻优的基础上进行全局优化的过程,是应急交通疏散风险评价的可靠模型。鉴于应急交通疏散问题在保障城市社区安全方面的重要作用,考虑到突发事件下疏散过程中社区安全出口位置和距离对疏散本身的重要性,本研究在CCM的基础上,通过考虑安全出口位置在不同距离范围对应急交通疏散的影响同时结合疏散中的组织人员对疏散方向的调整,分析了疏散风险与避难人群和安全出口之间距离的正相关关系,即避难人群越靠近安全出口其疏散风险越低,对CCM加以改进。顾及到现实中社区多方位的安全出口设置对居民疏散路径选择的影响,本文将引入单源多向最短距离算法,将距离的因素结合到了静态的模型中。这些改进拓展了CCM在区域应急交通疏散风险评价方面的应用。最后,在GIS的支持下,针对实际的社区道路交通网进行了简单的模型应用。GIS能对具有空间特征的信息进行可视化表达,同时,由于GIS应用中所用到的绘图软件MapInfo的计算功能对大数据信息失效,本文将采用VC++代替Map Basic实现拓扑建立后的方向调整与风险计算。得出的风险指数有助于相关管理部门的道路改造和应急交通指挥方案的制定,为针对社区多方位的避难场所实施不同营救方案提供科学依据。