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

1、    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    石景萱【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、

2、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

3、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

4、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

5、相对重要性的认识，一般采用19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max，并求其相对应的特征向量w，即aw=w。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=（max-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

6、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

7、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

8、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：max=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：max=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

9、） t同理，根据专家提供的数据，环境因素各权重为：max=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：max=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

10、.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

11、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

12、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

13、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

14、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 evacuationj. comp. anim. virtual worlds， 2015， 26：377386.2 yue h.， wang s.， jia x.l.， li j.， shao c.f. simulation of pedestrian evacuation with blind herd mentality under adverse sight conditionsj. simulation： transactions of the society for modeling and simulation international， 2016， 92（6）： 491506.3 lei w.j.， li a.g.， gao r.， hao