城市应急疏散GIS关键模型研究

温伯威，王超峰，2，刘瑞雪，管大鹏

(1.信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州 450052；2.73603部队，江苏南京 210049；3.78155部队，四川成都 610036；4.96126部队，辽宁沈阳 110033)

城市应急疏散GIS关键模型研究

温伯威1，王超峰1，2，刘瑞雪3，管大鹏4

(1.信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州 450052；2.73603部队，江苏南京 210049；3.78155部队，四川成都 610036；4.96126部队，辽宁沈阳 110033)

应急疏散决策直接关系着人员疏散的成败。应急疏散决策过程的定量化、模型化表达是提高疏散决策科学性和合理性的关键。本文通过系统分析城市应急疏散的关键问题，建立了城市应急疏散GIS关键模型，并基于组件技术实现了GIS与城市应急疏散关键模型的无缝集成。试验表明，模型具有较高的可靠性和稳定性，可辅助城市应急疏散决策。

突发事件；应急疏散；疏散地域；模型；等效距离

一、引 言

近年来，突发事件频繁发生，如2008年5月12日四川汶川特大地震、2010年8月7日甘肃舟曲特大泥石流事件、2012年河北赵县化工厂爆炸并导致氨气泄漏事件、2013年6月3日吉林德惠禽业公司特大火灾事故等。这些突发事件不仅给人们造成了巨大的经济财产损失，而且还给人们带来了严重的心理创伤。天灾人祸不可避免，历次应对突发事件的成功经验表明：做好应急疏散工作对减少人民生命财产损失具有十分重要的意义。

城市应急疏散是一项典型的非线性化决策问题，涉及公安、人防、交通、地震等众多部门。城市应急疏散研究引起了国内外广大学者的重视，文献[1—6]分别从不同角度对城市应急疏散问题进行了研究。从目前国内外城市应急疏散的研究现状分析，计算机仿真和最优化理论是人员疏散研究常用的方法。上述两种方法应用于应急疏散具有一定的优势，但也存在着明显的不足，如空间数据管理、定量化、模型化表达能力较弱。而空间数据管理、定量化、模型化表达正是GIS的优势所在，因此深化GIS技术在城市应急疏散领域的应用有助于城市应急疏散决策，提高疏散效率[7]。本文综合运用了地理信息系统、领域模型、决策支持等技术，建立了城市应急疏散关键模型，实现了城市应急疏散过程的模型化、定量化表达。

二、城市应急疏散关键问题分析

如何进行疏散地域选址，如何依据突发事件的类型和性质确定疏散区域和估算疏散区域人口，如何选择疏散路径等问题都是决策者需要面临的。这些关键问题是有机联系在一起的，如疏散区域的精准性直接影响着疏散人口估算的精确性。

疏散地域是组织人员疏散的基础，疏散地域选址直接关系着城市应急疏散的成败。文献[8—10]采用定性分析方法对疏散地域选址建设进行了探索，这些研究成果都是依靠经验对影响疏散地域选址因素进行分析，缺乏对选址因素的定量化、模型化表达。其不足是选址过程中的人为因素较大，难以保证疏散地域选址结果是最优的。通过疏散地域选址模型实现对疏散地域选址因素的定量化表达、综合评价是提高疏散地域选址科学性和合理性的关键。

突发事件时，确定疏散区域是决策者面临的首要问题。疏散范围确定大了会从心理上给居民造成恐慌，使本来脆弱的城市交通雪上加霜，造成不必要的资源浪费；疏散范围确定小了达不到疏散目的，依然会造成人员伤亡和财产损失。因此，如何精确地确定疏散区域的范围是摆在决策者面前的一项重要任务。疏散区域的范围与突发事件的类型、性质等因素密切相关。疏散区域的划定需要评估突发事件的影响范围，由突发事件的影响范围确定疏散区域。

精确估算疏散区域的人口，并详细了解人口空间分布，对决策部门顺利组织及实施人口救援、疏散至关重要。疏散区域确定后，如何在最短时间内快速、高效、准确地估算出需要疏散的总人口数是摆在决策者面前的一个现实问题，也是一个难题。城市人口分布具有很强的时空特征，如晚上城市居民大多在住宅区休息，白天则在办公区办公。因此，城市人口估算必须顾及城市人口分布的时空规律和特点。

如何以最安全的方式，在最短时间内把危险区域的居民从事发区域疏散至安全区域是城市应急疏散的最终目的，也是决策者需要迅速决策的一个重要环节。在复杂庞大的城市路网中选择最佳应急疏散路径是快速撤离危险区域的关键。最佳应急疏散路径不仅在距离上是最短的，而且在安全性、畅通性等方面也是最佳的。同时，应急疏散路径的选择效率要高，用时要短，从决策层面提高城市应急反应能力。

上述城市应急疏散问题都是通用GIS空间分析模型(叠置分析模型、缓冲区分析模型、统计分析模型、网络分析模型等)所解决不了的。根据城市应急疏散的领域特征，建立城市应急疏散GIS应用模型是提高城市应急疏散决策的根本。本文围绕城市应急疏散各个环节所面临的问题，建立了城市应急疏散关键模型。

三、城市应急疏散GIS关键模型

1.基于AHP的疏散地域选址模型

疏散地域选址是一个半定性、半定量的决策问题，而层次分析法[11](AHP)是将半定性、半定量问题转化为定量问题的行之有效的方法。层次分析法运用于疏散地域选址的核心是将复杂的疏散地域选址问题逐层分解为影响选址的各个因素，并依靠专家经验为每个选址因素赋予相应权重，最终通过计算层与层的组合权重确定最优的疏散地域选址方案。

以疏散地域选址为目标，确立疏散地域选址决策准则，将选址决策准则分解为独立的选址决策因素，以选址决策因素为依据进行初选得到备选方案，以上是建立疏散地域选址层次模型的基本步骤。笔者在分析总结已有研究成果[9-10，12]的基础上，从安全性、便捷性和适宜性对影响疏散地域选址的因素进行了归类与分析，建立了基于AHP的疏散地域选址模型，如图1所示。

模型中安全性准则由地质构造、植被、水源、地形、地貌、区位等因素共同作用，便捷性准则由路面质量、车流负载量、与市区距离三因素共同决定，适宜性准则的组成因素包括建设成本、产生效益、规模和经济状况。建立疏散地域层次模型的最终目的是确定疏散地域选址因素的权重，构造判断矩阵是确定各选址因素权重的常用方法，笔者已在基于GIS和AHP的疏散地域选址[13]中对确定各选址因素权重的思路和过程进行了探讨。选址模型中的决策因素是通过通用GIS空间分析模型获得的，如植被是通过GIS的统计功能统计出来的。

图1 基于AHP的疏散地域选址模型

式中，α为可燃蒸汽云爆炸效率因子，统计平均值为0.04；m为蒸汽云中可燃物的质量，单位为kg；ΔHc为蒸汽云中可燃物的燃烧热，单位为kJ/kg；QTNT为TNT的爆炸热，单位为kJ/kg，其值取4230～4836 kJ/kg，一般取4500 kJ/kg。

2.面向灾害的疏散区域划定模型

疏散区域的范围与突发事件的类型密切相关，建立各种突发事件下疏散区域划定模型是实现高效、精准确定疏散区域的根本。爆炸是时常发生的突发事件，本文以爆炸为例研究了疏散区域的划定方法，并基于组件技术实现了GIS与疏散区域划定模型的紧密集成。

爆炸是物质系统的一种极为迅速的化学的或物理的能量释放或转化过程，爆炸产生的冲击波会对周围的目标造成极大损害。毒气泄漏后与空气混合形成覆盖范围很大的“预混云”，在某一有限空间遇到火源而导致的爆炸被称做蒸汽云爆炸。典型的蒸汽云相关模型主要包括TNT当量模型、TNO模型、ME模型和CAM模型等[14]。TNT当量模型是常用的蒸汽云伤害模型。其基本思路为把蒸汽云爆炸的破坏作用转化为TNT爆炸的破坏作用，可燃气体爆炸时与TNT当量的转换公式为

有了蒸汽云爆炸产生的能量就可以确定蒸汽云爆炸伤害半径，蒸汽云爆炸伤害半径是确定爆炸时疏散范围的依据。

(1)死亡区域半径

死亡区半径按照TNT冲击波超压——冲量准则公式计算

式中，R1为死亡区域半径，单位为m；mTNT为蒸汽云中可燃气体TNT当量，单位为kg。

(2)重伤和轻伤区域半径

重伤和轻伤按蒸汽云爆炸冲击波超压公式计算

式中，a＝-0.9；b＝-1.5；c＝0.167；d＝-0.032；Z＝R(Po/E)1/3；R为目标到蒸汽云中心的距离，单位m；Po为大气压，单位为Pa；E为蒸汽云爆炸总能量，单位为kJ。

蒸汽云爆炸冲击波重伤超压按44 Pa计，轻伤超压按17 Pa计，则

联合式(3)—式(6)即可求得重伤区域和轻伤区域的伤害半径，得到爆炸可能产生的死亡区域、重伤区域及轻伤区域，在此基础上可以确定爆炸情况下疏散区域的范围。得到爆炸情况下疏散区域的范围后，通过GIS可视化功能可在地图上显示疏散区域的范围。

3.基于建筑物面积和用途的疏散人口估算模型

现行人口统计数据多是以行政区划为统计单元的，人口统计数据的空间尺度满足不了城市应急疏散决策的需求；同时，10年一次的人口普查，严重影响了人口统计数据的时效性。依托现有数字城市建设成果，研究基于GIS技术和城市人口空间分布规律的疏散区域人口精细、高效估算，对顺利开展实施城市应急疏散工作具有重要意义。

现实生活中，人们以商业小区聚集，城市居民的分布可以由居住区和工作区的分布反映出来，因此，可以由居住区相关数据反演城市的人口分布。但是，原有方法是根据划分单元内所有居住区与人口统计单元的面积比来给划分单元分配人口数的，没有考虑当前建筑物的高层或多层现象，忽略了不同类型建筑物容纳能力的差别，且忽略了城市人口空间分布的时空性。这些因素直接导致城市人口估算出现了偏差。本文试图通过建筑物的底部面积、层高、用途和政府部门每年发布的统计年鉴数据来反演城市人口空间分布，进而获得不同时段的人口估算数据。

依据建筑用途和城市人口分布特点，将建筑物分为以下7类：居民区、办公区(包括写字楼、政府机关和企事业单位的办公场所)、学校、商业区(商场、超市、专卖店、商店)、餐饮娱乐文体住宿(包括餐厅、歌舞厅、健身房、酒店、宾馆、体育场、影剧院)、医院及仓库。在对建筑物分类的基础上，分析每种建筑类型的人口分布特点，建立不同类型建筑的人口密度函数。假设同种类型建筑的人口密度相同，不同类型建筑的人口密度函数为

式中，k＝1，2，…，7，用于区分7种不同类型的建筑；d1，d2，…，d7分别表示居民区、办公区、学校、商业区、餐饮娱乐文体住宿、医院及仓库的人口密度，单位为人/m2；β1，β2，…，β7分别表示居民区、办公区、学校、商业区、餐饮娱乐文体住宿、医院及仓库的人口密度修正系数；P1，P2，…，P7分别表示居民区、办公区、学校、商业区、餐饮娱乐文体住宿、医院及仓库工作的总人数；γ1，γ2，…，γ7分别表示居民区、办公区、学校、商业区、餐饮娱乐文体住宿、医院及仓库对城市居民的吸引率；PT为城市总人口；表示建筑类型为k的第i个区域第j个建筑物底面积，可以通过建筑物底图面积获得；表示建筑类型为k的第i个区域第j个建筑物的层数。

求出每种类型建筑的人口密度后，即可估算给定疏散区域的人口，给定疏散区域R的人口总数等于R区域内各个类型建筑面积与相应人口密度乘积之和。

4.基于等效距离与A∗算法的应急疏散路径选择模型

城市应急疏散过程中往往会选择级别较高、交通状况较好的道路。道路等级与实时交通状况等因素对应急疏散路径选择都有直接影响，同时还要考虑路段的安全性、隐蔽性等因素。因此，需要建立道路综合评价权重模型，将多条件约束转换为单一条件约束，把道路级别、交通状况、安全性等因素对应急疏散路径选择的影响转化为路段的等效距离。综合评价多种因素对选取应急疏散路径的影响，将每种影响转化为权重，加权后的空间距离即为等效距离。

根据城市应疏散的特点和需求，选取实时交通状况、道路等级及路段安全性综合评价应急疏散路径，通过加权的方式把空间距离转化为加权后的等效距离。路段综合评价模型为

式中，fij代表路段Eij的等效长度；u为路段实时交通状况对空间距离的修正系数，当路段畅通时，u＝1，堵塞时，u＝∞，城市应急疏散决策过程中，决策者借助现代智能交通(ITS)可以获得实时的交通状况，将实时交通状况以权重形式赋予相应路段，达到动态选择最优路径的目的；dij为路段Eij的长度；路段wij为路段Eij的综合评价权重，wij＝[w1w2]T× [vivj]。其中，w1为道路等级对路段长度的修正系数；w2为安全性对路段长度的修正系数；vi为路段Eij道路等级的评价权值；vj为路段Eij安全性的评价权值。修正系数w1、w2应根据突发事件的严重程度及实际需要确定，vi、vj需要结合统计数据采用模糊分级方法确定。

A∗算法是目前广为流传的启发式搜索算法，在电子地图车载导航、应急救援等对时效性要求较高的领域有着广泛的应用。A∗算法通过启发函数使搜索的方向始终朝着目标点，减少搜索的节点数和次数，提高算法的效率。A∗算法的基本思路是：在选择当前节点的下一个被考查节点vj时引入评价函数f′(j)，定义为

式中，g(j)是从源点到节点vj花费的实际代价；h′(j)是从节点vj到目标点最小代价的估算函数。A∗算法优先搜索f′(j)最小的节点。精心设计启发函数h′(j)是加快搜索速度、提高效率的关键。目前学者做了大量改进启发函数h′(j)的研究，而有关改进g(j)的研究较少。结合城市应急疏散路径选择的特点和实际需求，本文采用从源点到节点vj的等效距离构造了g(j)，vj和目标点间的欧氏距离构造启发函数h′(j)，即，估价函数为

四、应用分析

本文基于Microsoft Visual Studio 2008和Super-Map Objects组件包，在.NET平台下用C＃语言进行了GIS与城市应急疏散关键模型的集成开发，实现了GIS与城市应急疏散应用模型的无缝集成。采用的试验数据为济南市辖区数据、1∶1万城区数据、1∶5000城区数据、遥感影像数据。辖区数据主要是为了反映城市主轮廓与行政划分；1∶5万地形数据主要是为了满足疏散地域选址分析和最佳应急疏散路径的选取；1∶1万城区数据和1∶5000城区数据可以从不同细节层次上反映城市基础地理环境，主要用于应急疏散决策分析(划定疏散区域的范围、估算疏散区域人口)；遥感影像数据以更加直观、真实的场景为决策者提供城市基础地理环境信息。采用SuperMap SDX＋引擎将城市应急疏散系统中的地理实体数据存储为SDB、SDD的数据文件型数据源，其中SDB存储的为空间数据，SDD储存的为属性数据，SDB文件为超图自定义的文件，SDD文件为Access关系数据库，空间数据和属性数据通过内部关键字连接。城市应急疏散关键模型的实现如图2—图5所示。试验表明，建立的城市应急疏散关键模型具有较高的可靠性和稳定性，可辅助于城市应急疏散决策。

图2 疏散地域选址模型的实现

图3 爆炸时疏散区域的划定

图4 疏散人口估算模型的实现

图5 应急疏散路径选择模型的实现

五、结束语

城市应急疏散决策直接关系着人员疏散的成败和人民生命财产安全。本文通过对城市应急疏散关键问题的分析，建立了城市应急疏散关键模型，并基于组件技术初步实现了GIS与城市应急疏散应用模型的无缝集成。城市应急疏散关键模型的实现提高了城市应急疏散决策的科学性、合理性及高效率。在实践应用中修正、完善城市应急疏散关键模型，建立多种突发事件下的疏散区域划定模型，进一步增强城市应急疏散决策的科学性和合理性是今后努力的方向。

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Research on the Key Models of Urban Emergency Evacuation GIS

WEN Bowei，WANG Chaofeng，LIU Ruixue，GUAN Dapeng

P208

B

0494-0911(2014)09-0058-05

2013-07-24

国家自然科学基金(41071297)

温伯威(1986—)，男，河南民权人，博士生，研究方向为数字地图制图、空间数据可用性。引文格式:温伯威，王超峰，刘瑞雪，等.城市应急疏散GIS关键模型研究[J].测绘通报，2014(9)：58-62.

10.13474/j.cnki.11-2246.2014. 0294