基于FSDT的车站火灾疏散故障感知能力研究

骆 晨，牛龙飞

(1.西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都 610031;2.中铁工程设计咨询集团有限公司太原设计院，山西太原 030013)

铁路作为中国中长距离出行的首要选择，因铁路车站旅客众多，客流疏散线路复杂，旅客行李过多、摆放混乱等原因，使得在发生火灾疏散故障的情况下，容易引发恶性事故。当今车站火灾安全疏散成为国内外众多学者研究的重要对象，如何预测火灾事故发生，测评火车疏散效率，有效地组织乘客有序的疏散成为车站日常管理中重要问题之一［1］。

目前，国内外对车站火灾突发事件人员安全疏散的研究主要集中在宏观、微观模型的开发仿真、疏散心理研究以及疏散安全性评估等方面。徐高基于网格模型原理，引入了描述旅客车站信息掌握程度和心理状态的参数，描述了旅客个人的应急疏散状况［2］。CECELIA通过应用微粒群算法，计算磁悬浮车站旅客疏散的时间，进行疏散模型研究［3］。邬剑明等通过对火灾中人的心理状态及行为特点的研究指导车站的安全疏散设计［4］。陈曼英等通过建立车站火车安全模糊评价系统进行车站火灾安全评估［5］。在对车站火灾疏散中，对于疏散故障的研究极少。保鲁昆通过建立决策树对疏散障碍进行定性描述，并没有对具体故障之间的关系进行分析［1］。GREEN等研究了通过动态调整疏散策略来实现最优疏散效果［6］。本研究利用FSDT理论，对火灾疏散故障感知进行分析，确定疏散故障指标，明确疏散障碍感知阈值，并通过疏散教育、疏散知识培训等措施来降低车站工作人员判断失误率。

1 模糊信号检测理论(FSDT)

信号检测论(signal detection theory)属于信息论的一个分支，研究对象是信号传输系统中的信号接收部分，借助于数学模型，分析信号接收者如何把信号从噪声中提取出来。SDT是一种基于二分法思想，即在评定火灾疏散过程中，车站人员只能将实际状态判断为顺利的或者阻碍的一种形式。在车站火灾疏散故障感知中，车站人员需要对火灾疏散故障实际状态做出顺利疏散与疏散故障状态判断。而在模糊信号检测理论FSDT(fuzzy signal detection theory)中，判断结果有多种。针对实际的疏散过程，本研究对车站人员进行疏散阻碍性调查和是否采取措施调查，并利用文献［6］提出的FSDT计算判断结果的函数，可以得到对于任一实际状态，车站人员正确响应、漏报、虚报以及正确拒斥的可能性。

现假设实际的火灾疏散状态为故障状态，且车站工作人员判定其为故障状态，则判断结果为正确响应(H)。同理其他状态4个模糊集成员代表的含义如表1所示。

表1 模糊集成员代表的含义Tab.1 Meaning of fuzzy sets

如果用概率表示，则显然有:HR+MR=1，FAR +CRR=1，其中HR，MR，FAR，CRR分别表示模糊集成员内各成员的概率。

调查过程中，疏散顺利程度值记为s，从0到1取值。其中，0代表疏散状态为最好，1代表疏散状态为障碍。疏散障碍感知值记为r，取值为0～1，其中，0代表感知正确，1代表感知错误。模糊集成员的蕴涵函数采用PARASURAMAN等提出的方法［7］，如式(1)所示:

正确响应率和虚报率是故障感知辨别能力和故障感知能力反应倾向性的重要指标。其计算方法如式(2)所示:

式中:HR表示车站人员正确响应疏散障碍感知的条件概率;FAR表示车站人员虚报场景中存在障碍的条件概率;Hi表示车站人员对交通障碍感知i的正确响应模糊函数值，由式(1)计算得到;FAi表示车站人员对交通障碍感知i的错误感知模糊函数值，由式(1)计算得到。

通过FSDT的2个指标——辨别力指标及反应倾向性指标来反映的火灾事故的故障感知辨别能力指标和故障感知能力反应倾向性指标，并结合信号检测区域图进行判断。图1所示为车站人员疏散感知判断区域概图，其中纵坐标为概率坐标。

图1 车站人员疏散感知判断区域概图Fig.1 Perception judgment figure zone of station evacuation

根据FSDT对敏感度d'的定义［8］，利用正态分布曲线对称特性和正态分布函数的定义，可得出故障感知辨别能力指标的计算公式如下:

同理，根据FSDT关于标准参数β的定义［8］，利用车站工作人员火灾疏散感知的4种响应状态的概率进行的PZO转换，来获得被试判别标准对应于信号分布和噪声分布上的纵轴长度，从而得出故障感知能力反应倾向性指标的计算公式:

式中:HR代表火灾疏散是故障状态下，车站工作人员判断其为故障状态的概率在标准正态分布上所对应的纵坐标值;FAR代表火灾疏散是顺利状态下，车站工作人员判断其为故障状态概率在标准正态分布上所对应的纵坐标值。

2 车站人员火灾疏散故障感知能力调查方案

本研究从车站结构、材料和车站应急管理，旅客心理、行为以及车站疏散管理设施、火灾探测报警时间3个方面总结了18种能够影响车站人员火灾疏散障碍感知因素，如表2所示。通过设计调查问卷，并对成都火车北站工作人员进行实际调查。问卷中包含:是否疏散顺利，可以选择0～1之间的任何数字，其中0代表实际疏散顺利，1代表实际疏散障碍;是否感知正确，可以选择0～1之间的任何数字，其中0代表感知正确，1代表感知错误。

表2 影响车站人员火灾疏散障碍感知因素Tab.2 Perception factors affecting station evacuation fault

3 车站人员火灾疏散障碍感知能力案例分析

选取任意车站工作人员，通过问卷调查的形式，提取出其18个方面的有关s，r，H，FA等4项数据，其调查数据以及对疏散障碍感知能力分析结果如表3所示。

表3 疏散障碍感知能力分析结果Tab.3 Perception analysis of evacuation fault

运用式(1)—式(4)并结合表3数据可得到该车站某工作人员疏散障碍感知能力判断域如图2所示。

图2 车站某工作人员疏散障碍感知能力判断域图Fig.2 Evacuation disorders perception judgment domain graph for a station staff

疏散故障感知辨别能力指标d'，表示该车站工作人员对于车站火灾疏散过程中疏散障碍感知能力。通过计算可以得到该工作人员的d'=2.27，在感知能力分析中，一般选择60%，80%作为故障感知辨别能力取值分界点，由于d'=(－4.65，4.65］，因此(0.93，2.79］为辨别能力中等区间［9］。可知该车站工作人员疏散故障感知辨别能力中等，既能较好的辨别疏散顺利与否。从故障感知能力反应倾向性分析，该车站工作人员虚报的条件概率较高，即很多时候会把疏散顺利状态判断为障碍状态。图2显示，该车站工作人员判断阈值较低，易采用保守策略判断车站火灾疏散障碍情况，在实际调查访问的工作中，通过询问该工作人员的同事可以发现，该工作人员做事小心谨慎且在实际工作行事较为保守，这与本文针对其火灾疏散判断的能力分析较为符合［10-16］。

4 总结

火车站火灾疏散状况关系到车站工作人员以及旅客的生命财产安全，车站工作人员对疏散障碍感知的准确性决定疏散顺利与否。与信号检测理论相比，模糊信号检测理论更符合火灾疏散障碍感知的实际，是一种有效衡量决策制定过程的方法。通过故障感知辨别能力指标和故障感知能力反应倾向性指标，对车站人员感知能力进行定量评价，特别是车站工作人员对于车站火灾疏散障碍感知能力判断上。并通过随机调查车站工作人员作为案例分析，分析结果表明该车站工作人员判断阈值较低(d'=2.27，处于判别能力中等区域)，其容易采取保守策略对火灾疏散障碍进行判断，并采取相对保守策略针对车站火灾疏散。

车站可以通过:教育培训使得该车站工作人员提高其火灾疏散的感知能力，使得其虚报率下降，提高其感知的准确性;同时也可以通过更换该车站人员的工作环境，应用一些感知能力强，判断阈值高的车站工作人员，提高车站火灾疏散时的感知判断准确能力，从而更为准确的对疏散障碍进行感知，并能及时作出障碍清理策略。

/References:

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