李微微， 樓曉雷， 楊文杰， 胡明偉， ， 鄧萱

1）深圳大學(xué)土木與交通工程學(xué)院，廣東深圳 518060；2）中國(guó)電建集團(tuán)華東勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，浙江杭州 311122；3）深圳大學(xué)濱海城市韌性基礎(chǔ)設(shè)施教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東深圳 518060；4）深圳大學(xué)未來(lái)地下城市研究院，廣東深圳 518060；5）深圳大學(xué)深圳市地鐵地下車站綠色高效智能建造重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東深圳 518060

地鐵作為中國(guó)城市軌道交通的主要形式，具有車站客流量大、客流流線復(fù)雜及地下活動(dòng)空間受限等特點(diǎn).尤其在早晚高峰和節(jié)假日，短時(shí)間內(nèi)常常有大量乘客涌入地鐵站，造成各通行設(shè)施處（如電扶梯、安檢及閘機(jī)等）客流密度增大.在此情形下，一旦有突發(fā)事件且客流未得到及時(shí)有效疏導(dǎo)，易發(fā)生踩踏和人員傷亡等事故，并伴隨財(cái)產(chǎn)損失.電扶梯是影響車站客流運(yùn)輸效率的關(guān)鍵設(shè)備，按照中國(guó)《地鐵設(shè)計(jì)規(guī)范》（GB 50157—2013）［1］規(guī)定，扶梯的上行通行能力為121 人/min，是樓梯疏散能力的2倍.在城市軌道交通乘客事故中，常見(jiàn)由乘客失誤或扶梯本身故障導(dǎo)致扶梯停運(yùn)報(bào)道.研究大客流疊加電扶梯設(shè)備通行能力限制背景下的安全疏散，對(duì)確保乘客安全和地鐵車站高效安全運(yùn)營(yíng)具有重要作用.

目前針對(duì)地鐵車站的客流疏散已有一定研究，如胡明偉等［2-3］采用微觀仿真模型評(píng)估地鐵站的客流組織和管理；張國(guó)奧等［4］研究疏散總時(shí)間與進(jìn)站客流量的關(guān)系與作用機(jī)理；也有研究評(píng)估洪澇災(zāi)害和火災(zāi)煙氣事故背景下的地鐵站疏散［5-6］.此外，LI等［7］提出地鐵站的疏散風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和最大安全疏散能力指標(biāo)，研究不同應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間對(duì)客流疏散的影響；ZOU等［8］探究關(guān)鍵參數(shù)對(duì)客流疏散時(shí)間延遲的影響，為地鐵站設(shè)計(jì)和應(yīng)急方面的改進(jìn)提供參考；WAN 等［9］通過(guò)設(shè)計(jì)地鐵站動(dòng)態(tài)安檢通道優(yōu)化提高安檢效率，緩解車站大廳擁擠；CHEN等［10］研究火災(zāi)發(fā)生情況下地鐵車站擁擠人群的疏散過(guò)程，提出通過(guò)優(yōu)化出口位置和增加出口寬度來(lái)緩解擁堵.

以上研究主要通過(guò)計(jì)算仿真模擬車站內(nèi)部的疏散過(guò)程，鮮有在大客流背景下電扶梯突發(fā)故障時(shí)的客流疏散細(xì)分方向的研究.因此，本研究基于社會(huì)力模型，以中國(guó)深圳地鐵1 號(hào)線車公廟站作為案例，使用AnyLogic軟件構(gòu)建大客流背景下地鐵車站電扶梯設(shè)備發(fā)生故障時(shí)的客流疏散模型，并考慮在不同情景下的安全疏散情形，對(duì)比分析客流疏散結(jié)果，評(píng)估預(yù)設(shè)的客流分配方案，以期為地鐵站運(yùn)營(yíng)管理方案應(yīng)急處置措施制定提供參考.

1 大客流疊加電扶梯故障情景

1.1 大客流描述

大客流是指當(dāng)列車到達(dá)時(shí)，地鐵車站聚集大量乘客，而車站服務(wù)設(shè)施不能在短時(shí)間內(nèi)將乘客疏散出去，導(dǎo)致車站內(nèi)客流嚴(yán)重堆積.依據(jù)《地鐵設(shè)計(jì)規(guī)范》（GB 50157—2013）［1］，0.4 m2是平均每位乘客占據(jù)的最小空間面積，如果低于該值，可能出現(xiàn)客流移動(dòng)緩慢甚至擁擠.本研究將站內(nèi)容納量［11-12］作為大客流的辨識(shí)特征，如圖1.其中，C為站臺(tái)的有效面積區(qū)域容納量；Cmax為站臺(tái)最大容納量.記占比系數(shù)α為站臺(tái)人數(shù)與C之比，當(dāng)α＞0.7 可判斷為大客流發(fā)生.仿真模型依據(jù)客流密度值計(jì)算出站臺(tái)的容納量，設(shè)置觸發(fā)大客流疏散的客流量.

圖1 大客流發(fā)生的辨識(shí)示意Fig.1 Illustration of identifying mass passenger flow event.

1.2 電扶梯故障因素

導(dǎo)致電扶梯發(fā)生故障的因素包括：① 電扶梯的機(jī)械故障，如軸承故障，因?yàn)檩S承故障特征演化慢，早期的輕微故障現(xiàn)象容易被檢修人員忽略，而當(dāng)部件發(fā)生較嚴(yán)重磨損又未及時(shí)更換時(shí)，就容易造成設(shè)備故障；② 日常運(yùn)維不周，電扶梯運(yùn)行期間需要定期進(jìn)行檢修維護(hù)，漏檢少檢可能導(dǎo)致故障；③ 乘客使用不當(dāng)，由于部分乘客安全意識(shí)淡薄，乘坐電扶梯時(shí)可能會(huì)低頭瀏覽手機(jī)等電子設(shè)備而不抓扶手，一旦發(fā)生安全事故就要停運(yùn)扶梯，且易導(dǎo)致恐慌情緒蔓延.

1.3 大客流疊加電扶梯故障的疏散方式

大客流疊加電扶梯故障具有客流集中、疏散效率低以及電扶梯區(qū)域擁堵的疏散難點(diǎn)［13］.當(dāng)電扶梯發(fā)生故障需要疏散大客流時(shí)，影響疏散安全和效率的因素包括：車站空間通行效率、設(shè)施服務(wù)能力及組織管理能力［14］，具體影響因素分類可掃描論文末頁(yè)右下角二維碼查看補(bǔ)充材料圖S1.因此，車站運(yùn)營(yíng)方可采用的調(diào)控措施包括：① 限流，控制站內(nèi)客流量，降低特定時(shí)間段內(nèi)客流運(yùn)輸壓力；② 加強(qiáng)引導(dǎo)，有序指引客流進(jìn)行撤離，減輕站內(nèi)承載壓力；③ 改變流線，設(shè)置欄桿對(duì)流線進(jìn)行控制.

2 大客流疊加電扶梯故障的客流疏散仿真

2.1 仿真概述

本研究基于AnyLogic軟件中的社會(huì)力模型進(jìn)行客流疏散仿真分析.社會(huì)力模型是由HELBING等［16］提出的考慮行人自身內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力的模型，并擴(kuò)展該模型用以模擬恐慌狀態(tài)下的行人運(yùn)動(dòng)［17］.社會(huì)力模型考慮不同個(gè)體之間、以及個(gè)體與障礙物之間的相互作用關(guān)系，其加速度滿足［18］

其中，等號(hào)左側(cè)表示運(yùn)動(dòng)過(guò)程中行人i在t時(shí)刻所受到的合力；mi為行人i的質(zhì)量；vi為i的速度；f0i為i的自身驅(qū)動(dòng)力；fij為兩個(gè)不同個(gè)體（i，j）之間的相互作用力（接觸力和排斥力）；fiw為個(gè)體i與障礙物w之間的作用力（接觸力和排斥力）；ζ為個(gè)體行為的干擾因素.

對(duì)模擬仿真過(guò)程進(jìn)行以下假設(shè)：① 如不設(shè)置特定疏散策略，行人傾向于選擇自認(rèn)為距離最近的扶梯和疏散出口路徑進(jìn)行疏散［19］；② 選擇電扶梯疏散的概率遠(yuǎn)大于樓梯［20］.

2.2 模型構(gòu)建

考慮電扶梯故障下的大客流安全疏散模型構(gòu)建流程如圖2，模型構(gòu)建步驟如下.

圖2 大客流下電扶梯故障的客流仿真步驟Fig.2 Roadmap of escalator malfunction simulation under mass passenger flow.

步驟1環(huán)境模型構(gòu)建.根據(jù)整理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，使用行人庫(kù)模塊描繪出仿真行人空間環(huán)境的障礙物、樓扶梯、排隊(duì)、候車區(qū)域及閘機(jī)等要素，并設(shè)置各模塊屬性與參數(shù)，如各個(gè)扶梯的通過(guò)速度、進(jìn)出站閘機(jī)的服務(wù)率及排隊(duì)隊(duì)列等.

步驟2客流疏散邏輯圖構(gòu)建.分別構(gòu)建對(duì)應(yīng)客流流線屬性的進(jìn)站及出站客流邏輯，站內(nèi)行人通過(guò)觀察及站內(nèi)廣播，會(huì)改變正常的行為和進(jìn)出站流程，因此，模擬中需要?jiǎng)討B(tài)修改模型中的相關(guān)參數(shù)，如疏散人數(shù)、走行速度及疏散路線的選擇方式等.客流疏散路徑是指智能體初始位置到其被分配的扶梯，然后按照條件引導(dǎo)到出口的路線.

步驟3運(yùn)行仿真.在考慮大客流的背景下，模擬不同位置電扶梯發(fā)生故障時(shí)對(duì)客流安全疏散的影響.由于特定的疏散流程以及行人特性，構(gòu)建模型時(shí)需要對(duì)不同方案的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置.先正常運(yùn)行模型，模擬乘客的下上車過(guò)程，當(dāng)站臺(tái)區(qū)域達(dá)到大客流設(shè)定密度閾值觸發(fā)疏散行為，并同時(shí)記錄疏散時(shí)間.站內(nèi)所有乘客均停止當(dāng)前服務(wù)流程，按照提前設(shè)置的出口選擇方式進(jìn)行疏散，并同時(shí)限制進(jìn)站乘客不再進(jìn)入地鐵車站等.

步驟4輸出數(shù)據(jù)分析和評(píng)價(jià).

2.3 客流疏散評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.3.1 疏散人數(shù)

在仿真模型中設(shè)置事件，并寫(xiě)入代碼，每秒統(tǒng)計(jì)1 次站臺(tái)區(qū)域的客流量，并將輸出結(jié)果導(dǎo)出到Excel 表格，得到不同時(shí)刻下的疏散人數(shù)，具體參數(shù)設(shè)置可掃描論文末頁(yè)右下角二維碼查看補(bǔ)充材料圖S2.

2.3.2 平均停留時(shí)間

平均停留時(shí)間是指疏散開(kāi)始后客流在站臺(tái)的停留時(shí)間.將站臺(tái)區(qū)域觸發(fā)疏散后的客流在站臺(tái)的停留時(shí)間，按照每一個(gè)進(jìn)入站臺(tái)的行人進(jìn)行1 次統(tǒng)計(jì)，并將結(jié)果導(dǎo)出到Excel 表格，平均停留時(shí)間參數(shù)設(shè)置可掃描論文末頁(yè)右下角二維碼查看補(bǔ)充材料圖S3.

2.3.3 疏散速率

疏散速率指在地鐵大客流背景下，電扶梯突發(fā)事故時(shí)，全體疏散人員從地下到地面的疏散速率，定義為單位時(shí)間的可疏散人數(shù)，單位：人/s.疏散速率體現(xiàn)了站內(nèi)的疏散能力，疏散速率越大，客流疏散方案越優(yōu).

3 案例分析

3.1 模型數(shù)據(jù)

深圳地鐵1 號(hào)線車公廟站是深圳市第1 個(gè)4 線換乘的綜合車站，位于福田區(qū)車公廟片區(qū)的中心地帶，為地下3層站.深南大道和香蜜湖路口西南地塊考慮以物業(yè)綜合體的形式開(kāi)發(fā)，并在地下站廳層部分與地鐵樞紐連通，站廳層示意如圖3.其中，1/11 號(hào)線通過(guò)站廳換乘；7/9 號(hào)通過(guò)站臺(tái)和地下2層換乘；1/11與7/9號(hào)線路通過(guò)換乘大廳換乘.1 號(hào)線站廳及站臺(tái)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（computer aided design， CAD）示意圖如圖4和圖5，圖中已對(duì)電扶梯標(biāo)號(hào).

圖3 深圳地鐵車公廟站廳層平面圖Fig.3 Plane figure of Chegongmiao station hall of Shenzhen Metro.

圖4 深圳地鐵1號(hào)線車公廟站站廳CAD圖Fig.4 CAD of Chegongmiao station hall of Shenzhen Metro Line 1.

圖5 深圳地鐵1號(hào)線車公廟站站臺(tái)CAD圖Fig.5 CAD of Chegongmiao station platform of Shenzhen Metro Line 1.

構(gòu)造考慮安全疏散的深圳地鐵1號(hào)線車公廟站客流模型邏輯圖如圖6.車公廟站正常運(yùn)營(yíng)時(shí)，4部電扶梯均為上行扶梯，樓梯主要負(fù)責(zé)下行至站臺(tái)層的客流，實(shí)地觀測(cè)表明極少有上行乘客放棄電扶梯選擇步行離開(kāi)站臺(tái)層，因此，采用人工計(jì)數(shù)法統(tǒng)計(jì)電扶梯通過(guò)人數(shù)（站臺(tái)輸出）與樓梯通過(guò)人數(shù)（站臺(tái)輸入）.本研究團(tuán)隊(duì)于2023 年3 月某工作日開(kāi)展站臺(tái)乘客容納量調(diào)查，通過(guò)統(tǒng)計(jì)站臺(tái)層乘客到達(dá)數(shù)量估計(jì)站臺(tái)內(nèi)的乘客數(shù)量，并計(jì)算站內(nèi)容納量.當(dāng)天觀測(cè)結(jié)果表明，晚高峰期間（17∶30—18∶30）站臺(tái)容納乘客量較多，每班列車到達(dá)之間的乘客數(shù)量峰值達(dá)到1 063 人，未出現(xiàn)因列車客滿導(dǎo)致乘客二次排隊(duì)的情況.實(shí)地觀測(cè)示意圖可掃描論文末頁(yè)右下角二維碼查看補(bǔ)充材料圖S4.

《地鐵設(shè)計(jì)規(guī)范》指出0.4 m2是平均每位乘客占據(jù)的最小空間面積，換算為站臺(tái)密度為2.5 人/m2，本研究設(shè)置站臺(tái)的安全密度為2.0 人/m2.考慮到站臺(tái)面積為906.8 m2，因此，站臺(tái)容納量為1 814人.大客流背景下取α= 70.0%，可得模型中觸發(fā)疏導(dǎo)的大客流閾值為1 270 人.在實(shí)地觀測(cè)中，列車到達(dá)間隔期間站臺(tái)層人數(shù)峰值為1 063 人，α=58.60%，未達(dá)到大客流閾值.下車客流隨著列車到達(dá)后產(chǎn)生，站臺(tái)一側(cè)有30 個(gè)車門(mén)，設(shè)定列車每個(gè)車門(mén)的乘客到達(dá)數(shù)量服從均勻分布U（5，10）.為使站臺(tái)乘客量積累，觸發(fā)開(kāi)始疏散的乘客數(shù)量閾值，設(shè)定換乘客流到達(dá)速率為9 000 人/h，模擬分析不同分配方案對(duì)客流疏散的影響.模型中的具體參數(shù)設(shè)置如表1.

3.2 大客流疏散仿真分析

3.2.1 電扶梯分配策略的比較

以下分析客流分配策略對(duì)客流疏散的影響，仿真實(shí)驗(yàn)分為晚高峰和大客流兩種場(chǎng)景，根據(jù)仿真場(chǎng)景中到達(dá)相應(yīng)的占比系數(shù)觸發(fā)疏散事件，觸發(fā)客流疏散的占比系數(shù)分為取實(shí)際觀測(cè)值（58.6%）和大客流發(fā)生定義值（70.0%）.觸發(fā)疏散事件后，針對(duì)兩種場(chǎng)景均進(jìn)行兩種客流分配策略研究，即就近分配策略與平均分配策略：電扶梯客流按就近分配策略通過(guò)二次開(kāi)發(fā)計(jì)算站內(nèi)乘客起點(diǎn)到4部電扶梯的距離，選出距離最小的電扶梯作為目標(biāo)終點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng)；平均分配策略則是將選擇每部電扶梯的概率設(shè)置為0.25，4 種仿真情形的分類邏輯構(gòu)建見(jiàn)圖7.分別運(yùn)行4種情形的模型，站臺(tái)熱力圖如圖8.

圖7 仿真情形構(gòu)建Fig.7 Simulation situation setting.

圖8 （a）晚高峰場(chǎng)景、就近分配策略， （b）晚高峰場(chǎng)景、 平均分配策略， （c）大客流場(chǎng)景、 就近分配策略及（d）大客流場(chǎng)景、 平均分配策略下的熱力圖Fig.8 Heat map of (a) distribution to nearest floor of passenger flow situation in evening peak period, (b) average distribution of passenger flow situation in evening peak period, (c) distribution to nearest floor of passenger flow situation under mass passenger flow, (d) average distribution of passenger flow situation under mass passenger flow.

由圖8可見(jiàn)，對(duì)比相同疏散策略下不同場(chǎng)景的疏散客流，由于晚高峰場(chǎng)景下觸發(fā)疏散的占比系數(shù)低，乘客能夠更早地開(kāi)始疏散，因此，站臺(tái)層擁堵程度相較大客流場(chǎng)景更低；對(duì)比相同場(chǎng)景下不同疏散策略的客流，平均分配策略下的客流分布更均勻，其中，電扶梯B與電扶梯C中間間隔的客流密度也隨著客流根據(jù)指引去往不同電扶梯處而增加，但左側(cè)電扶梯C的客流密度有明顯減少，右側(cè)電扶梯A1和A2的利用率有所提高.兩種場(chǎng)景下兩種疏散策略的仿真結(jié)果見(jiàn)表2.

表2 兩種場(chǎng)景下兩種疏散策略仿真結(jié)果對(duì)比Table 2 Comparison of simulation result in two kinds of situation in two evacuation strategies

由表2可見(jiàn)，對(duì)比相同疏散策略下不同場(chǎng)景的乘客疏散指標(biāo)，就近分配策略下，大客流相較于晚高峰場(chǎng)景，平均停留時(shí)間增加16 s（21.05%），疏散速率提升0.3 人/s（7.23%）；在平均分配策略下，大客流相較于晚高峰場(chǎng)景，平均停留時(shí)間增加18 s（27.27%），疏散速率提高2.52 人/s（41.45%）.對(duì)比相同場(chǎng)景下不同疏散策略的乘客疏散指標(biāo)，晚高峰場(chǎng)景下，平均分配相較于就近分配，乘客的平均停留時(shí)間降低10 s（13.16%），疏散速率提升了1.93 人/s（46.51%）；大客流場(chǎng)景下，平均分配相較于就近分配，乘客平均停留時(shí)間降低8 s（8.70%），疏散速率提升4.15 人/s（93.26%）.

基于以上數(shù)據(jù)分析認(rèn)為，對(duì)比相同疏散策略下不同場(chǎng)景，由于大客流場(chǎng)景的客流量比晚高峰場(chǎng)景高，且站臺(tái)滯留乘客數(shù)多，因此，就近分配策略下，大客流場(chǎng)景乘客平均停留時(shí)間增多，而疏散速率受限于電扶梯的運(yùn)載能力變化不大；平均分配策略下，大客流場(chǎng)景乘客平均停留時(shí)間增多且增幅與就近分配策略的增幅相近，疏散速率仍有所提升，表明平均分配策略在大客流場(chǎng)景下的效果更為顯著.對(duì)比相同場(chǎng)景下不同疏散策略，客流平均分配策略極大提高電扶梯利用率，使疏散速率得到顯著提升，因此，選擇各電扶梯客流平均分配方案較優(yōu).在后續(xù)考慮大客流場(chǎng)景下電扶梯故障的客流分配研究中，均采用平均分配的方法，將故障電扶梯處的客流分配到其他正常運(yùn)行的電扶梯上.

3.2.2 考慮電扶梯故障的客流仿真分析

1 號(hào)線車公廟站連接站廳及站臺(tái)的電扶梯共有4部，假設(shè)其中3部電扶梯中的1部發(fā)生故障，導(dǎo)致的客流重分配按照3 選2 的組合方式，分別得出3種疏散引導(dǎo)方案，每種方案分別運(yùn)行5次，取平均值進(jìn)行統(tǒng)計(jì).其中，電扶梯A 處存在兩部電扶梯，由于現(xiàn)實(shí)中同時(shí)發(fā)生故障的可能性較小，所以，在仿真平臺(tái)上僅模擬電扶梯A1 處發(fā)生故障.每部電扶梯故障對(duì)應(yīng)的疏散引導(dǎo)方案如圖9.

圖9 客流分配方案Fig. 9 Passenger flow assignment schemes.

如電扶梯C 發(fā)生故障進(jìn)行客流重分配，3 種分配方案觸發(fā)疏散下的熱力圖如圖10.可見(jiàn)，c1 和c2方案都會(huì)導(dǎo)致電扶梯處B比A1/A2處擁擠；c3方案中，由于到A1/A2 電扶梯必經(jīng)過(guò)電扶梯B，按照“在應(yīng)急疏散時(shí)，行人通常會(huì)選擇路線長(zhǎng)度最短的路徑”的假設(shè)，因此，電扶梯B處擁擠程度并沒(méi)有緩解.電扶梯A1、B及C發(fā)生故障后的客流重分配分析結(jié)果如表3.由表3 及圖10 可見(jiàn)，選擇疏散速率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，① 當(dāng)電扶梯A1發(fā)生故障，最優(yōu)的客流分配方案是a3，即將客流分配給電扶梯B及C；②當(dāng)電扶梯B 故障，最優(yōu)的客流分配方案是b2，即將客流分配給A1 及電扶梯C；③ 當(dāng)電扶梯C故障，最優(yōu)的客流分配方案是c2，即將客流分配給A2及電扶梯B.

表3 客流分配方案結(jié)果對(duì)比Table 3 Results comparison of passenger flow assignment schemes

圖10 電扶梯C發(fā)生故障后， 采用分配方案（a）c1、 （b）c2及（c）c3的客流重分配的熱力圖Fig.10 Heat maps of passenger flow redistribution under scheme (a) c1, (b) c2 and (c) c3 when escalator C failure.

將每部電扶梯故障的3種客流分配方案按照疏散速率評(píng)價(jià)指標(biāo)分別繪制柱狀圖，能夠直觀對(duì)比疏散方案速率，可掃描論文末頁(yè)右下角二維碼查看補(bǔ)充材料圖S5.

4 結(jié) 論

本研究基于社會(huì)力模型，以深圳地鐵1號(hào)線車公廟站作為案例，仿真研究大客流場(chǎng)景下電扶梯設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)的客流疏散過(guò)程，完善現(xiàn)有地鐵應(yīng)急疏散場(chǎng)景研究.通過(guò)對(duì)比實(shí)地調(diào)查的高峰期數(shù)據(jù)及仿真結(jié)果，突出大客流場(chǎng)景的隱患及科學(xué)疏散措施的有效性，并對(duì)仿真數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行量化分析，得到如下結(jié)論：

1）與實(shí)地調(diào)查的工作日晚高峰數(shù)據(jù)對(duì)比，認(rèn)為站臺(tái)層承載人數(shù)尚未到達(dá)大客流定義的閾值，實(shí)地試驗(yàn)具有局限性.因此，基于社會(huì)力模型，使用建模仿真方法研究大客流疊加電扶梯故障的地鐵車站客流應(yīng)急疏散，為解決極端情況的模擬演練問(wèn)題提供解決方案.

2）當(dāng)電扶梯發(fā)生故障時(shí)，按照疏散速率評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇客流疏散策略，結(jié)果表明，通過(guò)科學(xué)設(shè)置重新分配疏散策略，能夠合理減少客流密度，提高疏散效率.為地鐵站有關(guān)應(yīng)急預(yù)案的制定提供參考，落實(shí)應(yīng)急預(yù)案“預(yù)防為主”的思想.

3）平均分配方案使客流平均分布于站臺(tái)內(nèi)各個(gè)電扶梯，雖然會(huì)增加部分乘客的走行距離，但總體疏散時(shí)間有所減少，提高了疏散效率.因此，合理引導(dǎo)乘客是地鐵客流管控的重要手段.

本研究還存在一定不足，如未考慮樓梯承擔(dān)客流能力對(duì)于疏散大客流的影響等.因此，后續(xù)研究將通過(guò)智能化手段得到詳實(shí)的客流數(shù)據(jù)，更加精準(zhǔn)地完成客流行為模擬.