基于STAMP模型的地铁拥挤踩踏应急联动系统设计

当前地铁拥挤问题十分突出,而地铁管理仅依赖于经验性措施,无法有效管控拥挤踩踏风险。为解决这一问题,基于系统理论事故及过程(STAMP)模型,设计地铁拥挤踩踏事故应急联动系统。首先研究STAMP模型的原理和结构,将联动系统分为人群密度监测系统、应急疏散系统和广播信息系统3部分,使三者联动对地铁人流进行安全管理。然后分析人群密度安全约束条件,围绕约束条件应急联动系统的分层控制结构,建立应急联动系统中的人群密度监测和应急疏散过程控制模型,并整合形成地铁拥挤踩踏应急联动系统的控制回路,完成整个系统工作循环。研究结果表明,模型可量化拥挤踩踏风险,有效提升地铁的安全管理水平。

多源流理论视域下的地铁拥挤踩踏事故应急管理策略

为预防地铁拥挤踩踏事故的发生,构建地铁拥挤踩踏事故多源流分析模型,对地铁拥挤踩踏事故的人群源流、空间源流、时间源流、情绪源流及扰动事件和人群拥挤时间窗进行分析和研究,总结归纳地铁拥挤踩踏事故的演化过程,寻找不同阶段各个源流的特点及其影响因素,探究地铁踩踏事故发生演化机制。结果表明:时间源流的高峰节点、空间源流的脆弱性区域、人群源流的人群拥挤、情绪源流的恐慌情绪是地铁拥挤踩踏事故多源流分析模型的关键节点,当4流交汇,扰动事件发生,人群拥挤时间窗开启,应急专家的介入程度,总体态势控制状况将决定是否发生地铁拥挤踩踏事故。人群源流既是事故发生的基础诱因又是事故最终的承载体,应建立完善地铁站内大流量人群预警监控系统、风险监测体系,并构建各类灾情信息共享机制等应急管理策略。

基于潜在类别的地铁拥挤度研究

文中在考虑出行者偏好差异的基础上,研究地铁拥挤对不同群体出行者的影响.根据出行者对舒适性的要求,利用潜在类别分析模型对出行者进行类别划分.利用条件logit模型,研究地铁车厢内拥挤对地铁效用的影响.结果表明:可将出行者划分为在意出行舒适性、不太在意出行舒适性两个群体.对于这两个群体,地铁车厢内乘客密度每增加1人/m^(2),相当于分别增加了车内时间4.51,2.92 min,出行者选择这一出行途径的比例分别下降30.3%、18.7%.

基于价格杠杆的广州地铁分流方案

为解决广州市地铁高峰拥挤问题,在加快地铁运力投放、优化高峰客流组织、加强公交与地铁衔接等措施之外,分析使用价格杠杆引导地铁乘客错峰出行的可行性,研究用票价弹性系数法对备选方案开展测算评估,经综合对比推荐7:45—9:00实施阶梯化的票价优惠方案,并提出相关实施建议,以期为广州地铁缓解拥堵提供决策参考。