劉 晨，王立曉，孫小慧

(新疆大學 建筑工程學院，新疆 烏魯木齊 830047)

地鐵因其具有客運量大、運行環(huán)境特殊等特性，一旦發(fā)生突發(fā)性事件極易造成大量人員傷亡，因此，地鐵應急疏散成為公共安全領域刻不容緩的重要課題[1-2]。根據人員響應避難逃生時間模型可知，應急疏散主要分為乘客對突發(fā)事件的感知、響應及疏散行動3個階段，其中前2個階段受空間認知影響[3]。乘客的空間認知程度不同，其所選擇的逃生方案也不同，對應急疏散時的個人行為決策也會產生重要影響[4-6]。目前，針對地鐵站空間認知的量化研究較少，導致地鐵應急疏散行為研究中未能引入表達乘客真實空間認知的量化參數，因此，量化分析地鐵站乘客的空間認知情況，對于更深入地研究乘客應急疏散行為決策機理、減少應急疏散過程中的人員傷亡具有重要現實意義。

在現有應急疏散研究中，諸多學者通過在影響因素分析時考慮熟悉程度，或在應急疏散仿真模型中引入簡單熟悉度參數，分析人員空間認知情況對應急疏散行為的影響。在影響因素分析方面：李遜等[7]指出可通過是否熟悉安全疏散路線、是否清楚車站空間布局等問題定性描述乘客的熟悉程度；李強等[8]以是否確切知道出口的方向和位置來定性描述疏散人員的熟悉程度；羅凌燕等[9]通過被試者自評打分(1～5分，其中1分表示熟悉程度最低，5分表示熟悉程度最高)簡單描述疏散人員的熟悉程度。應急疏散仿真方面：李陽等[10]在傳統的地場模型中引入環(huán)境熟悉度參數λ∈[0,1]，假設疏散過程中λ隨行人距出口距離的減小而線性增加；宋英華等[11]在行人疏散元胞自動機模型中引入環(huán)境熟悉度參數σ，將σ分別取值0.2、0.4、0.6、0.8表示不同環(huán)境熟悉度的人群。由此可見，已有研究大都只采用問題的定性描述，或通過自評打分、設置環(huán)境熟悉度參數簡單地定量化描述疏散人員的環(huán)境熟悉程度，并未量化反映人員真實的空間認知情況。

空間認知是人們獲取空間信息、理解空間關系的復雜心理過程[12]，為更真實地反映乘客對地鐵站的空間認知情況，文中以上海世紀大道地鐵站為例，進行空間認知量化分析。

1 研究方法

認知地圖(cognitive map)作為目前常用的空間認知外化方法之一，最早由托爾曼在白鼠學習迷宮的實驗中提出[13]，后被林奇用于城市規(guī)劃研究中[14]，通常呈現為圖畫和文字形式，具有與地圖學地圖(cartographic map)相類似的性質[15-17]，然而兩者之間又存在偏差，表現在要素的認知頻次和認知扭曲兩方面。通過對認知地圖中各要素的認知頻次統計和認知扭曲分析，度量認知地圖與地圖學地圖的偏差，可以有效量化空間認知情況。

目前常用的認知地圖扭曲分析方法有二維回歸法(bidimensional regression)和標準差橢圓法(standard deviational ellipse)。二維回歸法是通過計算空間要素的估計位置坐標與真實位置坐標之間的回歸關系，定量化描述認知地圖與地圖學地圖之間的整體差異[18]；標準差橢圓法是通過繪制認知地圖中各空間要素的標準差橢圓，定量化描述認知地圖與地圖學地圖之間的局部差異[19]。標準差橢圓法的度量指標主要有標準距離差、橢圓面積、長短軸夾角及離心率[20-21]4種：標準距離差計算各要素認知位置與其實際位置的平均偏離距離；橢圓面積計算各要素認知位置分布的離散程度，數值越小表示各點的分布位置越接近被試者對該點的認知位置，離散程度也越低；長短軸夾角計算方向的偏差強度；離心率是標準差橢圓的短軸長度與長軸長度的比值，數值大小位于0～1之間，其值越小表明方向性越強、越接近于1，橢圓形狀也越近似于正圓?？紤]標準距離差和橢圓面積均用于反映認知地圖中各要素認知位置分布的離散程度，長短軸夾角和離心率均用于反映認知地圖中各要素認知位置分布的主導方向，因此，文中主要從要素認知位置的離散程度和認知位置分布的方向性兩方面進行要素認知扭曲分析。同時，結合要素認知頻次分析結果，量化乘客的空間認知情況。

2 數據收集與處理

通過認知地圖調查獲取空間認知數據，選擇上海世紀大道地鐵站為調查地點。世紀大道站是換乘站，空間體量大且布局近似對稱，有利于區(qū)分乘客的認知差異，同時站內客流量大，隨機抽樣覆蓋的樣本較全面。考慮地鐵站相較于城市的空間區(qū)域較小，所以在設計問卷時，對林奇提出的意象要素(節(jié)點、地標、區(qū)域、路徑、邊界)理論[22]進行修正，得到該站所包含的主要空間要素為：4個出入口(exit)，依次命名為E1-E4；2個服務臺(reception desk)，依次命名為R1-R2；12個扶樓梯(stairway)，依次命名為S1-S12；12個閘機(turnstile)，依次命名為T1-T12；2個洗手間(washroom)，依次命名為W1-W2。具體如圖1所示。此外，為減少被調查者的繪圖能力影響，充分把握其對空間要素的認知位置分布情況，本調查采用空間要素圖示法[23]，被試者僅需在已提供邊界及內部建筑結構分布圖中繪制出已經知道的空間要素位置。考慮認知地圖調查較為費時，為提高被試者的配合性和調查數據的有效性，選擇在乘客心情較為輕松的“十一”國慶節(jié)假日期間，委托專業(yè)調查公司進行實地調查。通過對站內乘客進行隨機抽樣調查，獲取具有代表性的樣本數據。調查過程中嚴格把控時間，避免小于正常答題時間，且不得催促或引導被試者填寫問卷，確保被試者認真答題。問卷完成后立即回收。

圖1 世紀大道地鐵站空間要素分布

為判別問卷的有效性，對回收的問卷進行篩選，將繪制清晰、標注明確的作為有效問卷，共計110份，并根據被試者屬性進行描述性統計分析，如表1所示。

由表1可知，被試者中男性占比為42.7%，女性占比為57.3%，因該站鄰近世紀匯廣場和浦東世紀大都會，通常該類商場購物娛樂群體中女性比例較大，故該抽樣調查結果符合現實情況。被試者年齡主要集中在18～35歲，其次為36～60歲，共占76.4%，二者作為出行的主要人群，具有較強的代表性。教育水平為本科及以上的人數占樣本總數的60%，表明被試者教育水平普遍較高。家庭年收入8萬以上的人數占比93.6%，符合上海市居民收入水平。被試者到該站的頻率主要集中在2～3次/周和4～5次/周，兩者占比均為34.5%，其次為幾乎每天來，占比為19.2%，第1次來和來過1～2次占比較少。總體看，調查覆蓋了不同到站頻率人群，同時，調查中涉及的職業(yè)也較為全面，因此，該調查樣本具有一定的代表性。

表1 樣本屬性分布統計

進行空間認知量化分析。首先，需合理選取有效控制點進行縮放，運用ArcGIS軟件的空間校正(spatial adjustment)工具將每份認知地圖中所有要素在地圖學地圖中進行投影變換，實現認知地圖的地理信息配準及與地圖學地圖的有效疊加[24]。其次，進行要素認知頻次分析，通過統計疊加后認知地圖中各要素的繪制數量，量化分析各要素的認知頻次差異。再次，進行要素認知扭曲分析，通過運用ArcGIS軟件的空間分析工具，繪制疊加后認知地圖中各要素的1倍標準差橢圓，計算各項度量指標，并進行地圖學地圖上的可視化處理，量化分析各要素的認知位置離散程度和認知位置分布方向。最后，根據要素認知頻次分析和要素扭曲分析結果，從認知頻次差異、認知位置離散程度和認知位置分布方向3個方面量化乘客對地鐵站的空間認知情況。

3 研究結果

3.1 要素認知頻次分析

為分析乘客對各要素的認知頻次差異，分別統計疊加后認知地圖中各要素的繪制數量，得到要素認知頻次，結果如圖2所示，圖中橫軸表示要素名稱，縱軸表示認知頻次。4個出入口的認知頻次相差不大，均大于100次；12個閘機中除T5和T6的認知頻次大于100次以外，其他均位于95～100次；12個扶樓梯的認知頻次偏差較大，整體位于65～95次；2個服務臺的認知頻次分別為79次、84次；2個衛(wèi)生間的認知頻次分別為65次、64次。

圖2 各空間要素認知頻次

為進一步分析乘客對各類要素的認知頻次差異，分別計算出入口、服務臺、閘機、扶樓梯、洗手間5類要素的認知頻次均值，結果如表2所示。4個出入口的認知頻次均值為103次，12個閘機的認知頻次均值為99次，兩者最高；12個扶樓梯的認知頻次均值為83次、2個服務臺的認知頻次均值為82次，兩者次之；2個洗手間認知頻次均值為64.5次，最低。

表2 各類要素認知頻次均值統計

通過對各要素認知頻次和各要素認知頻次均值的結果比較可知，乘客對所有出入口、閘機的認知頻次普遍較高，原因在于兩者均為乘車必須經過的要素；對所有洗手間的認知頻次普遍較低，原因在于洗手間主要為乘客提供服務，并非是行人乘車必須經過的要素。扶樓梯和服務臺的認知頻次均值雖較為接近，但各個扶樓梯的認知頻次差異較大，表現為：S1的認知頻次高于S2的認知頻次；S3的認知頻次高于S4的認知頻次；S5的認知頻次高于S6的認知頻次；S8的認知頻次高于S7的認知頻次；S10的認知頻次高于S9的認知頻次；S12的認知頻次高于S11的認知頻次。原因在于編號分別為S1、S3、S5、S8、S10、S12的扶樓梯鄰近閘機，乘客在通過閘機后更傾向于使用鄰近的扶樓梯前往站臺層。

3.2 要素認知扭曲分析

要素認知扭曲是指要素在認知地圖中的位置與實際地圖中的位置存在偏差，該偏差可量化分析乘客對該站空間要素的位置認知情況，具體表現在認知位置分布的離散程度和方向性兩方面。通過ArcGIS軟件繪制各要素的標準差橢圓，計算得到橢圓中心坐標、橢圓面積、離心率等各項指標，結果如表3所示。進行地圖學地圖上的可視化處理，結果如圖3所示。

圖3 各空間要素標準差橢圓

表3 各空間要素標準差橢圓參數

由乘客對各要素的認知扭曲分析結果可得到以下結果。

1)乘客對乘車非必須經過要素的認知位置離散程度較高，對乘車必須經過要素的認知位置離散程度較低。根據表3的橢圓面積指標可知：洗手間E1(4 671.52)和E2(5 609.91)較大；出入口(均<500)和閘機(除閘機T7外均<505)較小；扶樓梯整體一般，但S1的橢圓面積小于S2的橢圓面積、S3的橢圓面積小于S4的橢圓面積、S5的橢圓面積小于S6的橢圓面積、S8的橢圓面積小于S7的橢圓面積、S10的橢圓面積小于S9的橢圓面積、S12的橢圓面積小于S11的橢圓面積。由此可知：被試者對洗手間認知位置的離散程度較大，對出入口和閘機認知位置的離散程度較??；而扶樓梯中乘客對S1的認知位置離散程度低于S2的認知位置離散程度，對S3的認知位置離散程度低于S4的認知位置離散程度，對S5的認知位置離散程度低于S6的認知位置離散程度，對S8的認知位置離散程度低于S7的認知位置離散程度，對S10的認知位置離散程度低于S9的認知位置離散程度，對S12的認知位置離散程度低于S11的認知位置離散程度。原因在于乘客對洗手間的需求程度較低，且洗手間僅設置在6號線站臺向北盡頭處，存在乘客在認知地圖調查中將其繪制于6號線站臺向南盡頭處的可能。

2)乘客對要素的認知位置分布方向基本與其空間定位基準線方向保持一致?？臻g定位基準線指乘客確定空間某要素位置時所依據的線，主要表現為道路(圖1中本站洗手間的空間定位基準線為6號線站臺)。根據表3中的離心率指標可知，洗手間W1(0.11)、W2(0.10)的離心率值較小，均接近0，表明兩者的認知位置分布具有明顯的方向性。結合圖3可知，兩者的分布近似于東北-西南方向，基本與其空間定位基準線方向一致。

4 結 語

本研究以上海世紀大道地鐵站為例，基于認知地圖調查數據，運用描述性統計和標準差橢圓法進行要素認知頻次分析和要素認知扭曲分析，通過分析乘客對要素的認知頻次差異、認知位置離散程度和認知位置分布方向，量化乘客對地鐵站的空間認知情況。結果表明：對于乘車必須經過的出入口、閘機，乘客的認知頻次較高、且認知位置離散程度較低；對于乘車非必須經過的洗手間，乘客的認知頻次較低、且認知位置離散程度較高；相較于其他扶樓梯，乘客對鄰近閘機扶樓梯的認知頻次更高、且認知位置離散程度更低；乘客對要素的認知扭曲方向與其空間定位基準線的走向基本一致。

研究結果不僅可為地鐵站空間布局合理化設計提供理論參考，同時，可為空間認知量化參數引入應急疏散模型奠定基礎。后續(xù)研究可考慮通過引入地鐵空間認知量化參數的應急疏散模型，進一步分析乘客的疏散行為決策機理。