基于层次分析法的光谷广场地铁站大规模人群安全性评价

石景萱

【摘 要】 近年来轨道交通建设已辐射国内大部分省市自治区，轨道交通正逐步成为人民出行的主要交通方式。轨道交通站点内大规模人群安全问题是关乎人民生命安全的大事，也是轨道交通安全管理的重点难点。本文以武汉市光谷广场地铁站为例，结合层次分析法和模糊综合评价法，从乘客因素、环境因素、管理因素三个方面，对地铁站点大规模人群的安全性进行评价，并针对评价内容提出提高地铁站点人群安全性的建议，为未来的地铁建设和管理优化提供参考。

【关键词】 层次分析法 模糊综合评价法 地铁站 大规模人群；安全评价

一、引言

近年来，我国轨道交通事业蓬勃发展，给人民出行带来无穷便利，但运行体系内仍存在问题，导致事故频发。轨道交通站点内大规模人群一直是造成事故的重大隐患，尤其在突发事件时可能造成拥挤踩踏等一系列危害。如4.20深圳地铁踩踏事故，就给地铁站点乘客安全管理敲响了警钟。目前社会已在加强地铁安全意识教育，相关部门也不断出台政策加强地铁安全管理，提高轨道交通安全性的目标任重而道远。

本文旨在建立基于层次分析法的模糊综合评价体系，从乘客因素、环境因素、管理因素三个方面对地铁站点进行大规模人群安全性评价。本文选择武汉市光谷广场地铁站为研究对象，该站点人流量大，且常出现乘客拥堵现象，具有极高的代表性和研究意义。威胁地铁乘客安全的隐患有很多，如电梯失灵、人群拥挤等。本文把难以量化的潜在危险源用评价模型具化表现出来，从而得知地铁站点的大规模人群安全性指数，并能依此提出改善意见。此评价体系对于优化轨道交通设计建设、提高轨道交通安全管理水平、保障乘客人身财产安全方面都有重大意义。

轨道交通人群安全的相关研究目前已取得不少成果。Berseth等致力研究人群疏散的环境优化，开发了一个模拟框架，用来研究建筑元素的最佳位置，如支柱或门在促进密集行人流动时的作用[1]。Hao等研究不利视线条件下行人疏散，引入行人视线半径来描述不良视线条件，采用盲跟踪的方法来描述看不见的区域内行人的盲目从众心理[2]。Lei等对一个巨大的地下交通枢纽的行人疏散过程进行了仿真，使用FDS+Evac模拟行人疏散，详细研究了人员密度、出口宽度和自动检票门对疏散时间的影响[3]。这些成果为未来研究工作提供了参考。

二、层次分析法模型介绍[4]

层次分析法是将与决策有关的元素分解成目标、方案等层次，基于此进行定性和定量分析的决策方法。本文使用层次分析法确定地铁站点大规模人群安全性指标的权重。其简要过程如下：

1.建立多级递阶层次结构。如在本文中第一级指标为乘客因素、环境因素、管理因素，乘客因素下设第二级指标人群异构性、人群密度等。

2.建立判断矩阵。判断矩阵以上一级的某一要素作为评价准则，对本级要素进行两两比较来确定矩阵元素值。判断矩阵元素值反映了人们对某个因素相对重要性的认识，一般采用1～9级或其倒数的标度方法，如表1所示。

3.计算相对重要度。对判断矩阵求出最大特征根λmax，并求其相对应的特征向量W，即AW=λW。其中，W的分量（W1，W2，…，Wn）就是对应于n个要素的相对重要性，即权重系数。

4.一致性检验。对判断矩阵进行一致性检验，以确定权重分配是否合理。检验公式为CR=CI/RI，CI=（λmax-n）/（n-1）。其中：CI为一致性检验指标；n为判断矩阵的阶数；RI为平均随机一致性指标，取值见表2。当CR<0.10时，认为判断矩阵有可接受的不一致性，否则需要重新赋值，直至通过一致性检验。

5.综合重要度计算。在计算了各级要素的相对重要度以后，便可从最上级开始，自上而下地求出各级要素关于系统总体的综合重要度（也称系统总体权重）。

三、案例研究

（一）武汉地铁光谷广场站介绍

光谷广场地铁站位于地铁2号线，在虎泉路与光谷广场交汇处，非换乘站，共四个出口。光谷广场周围高校林立，经济娱乐建设发达，人流量集中。它因独特的地理位置，成为武汉日客流量最大的地铁站点，但其设施设计却无法满足使用需求。该地铁站出口较少，且在同一直线上；通道也不够宽，容易造成人群拥堵；每逢节假日，入口处必会拥堵。它在大规模人群安全性方面存在极大的安全隐患，具有代表性和重要研究意义。

（二）武汉地铁光谷广场站大规模人群安全性指标分析

1.乘客因素

地铁站点大规模人群安全性问题中，乘客因素是重中之重。当人群大量涌入地铁站内，会引起人群拥挤、滞留，甚至造成踩踏事故。人群异构性的增加、人群年龄构成偏幼龄化或老龄化都会降低安全系数；当人群密度超过负荷上限，或乘客速度过快、发生不安全行为，如争抢电梯等，都可能导致事故的發生。

2.环境因素

地铁站点大规模人群安全性与地铁站环境因素密切相关。例如，电梯和楼梯是乘客疏散的必经通道，若设置不合理将大大增加安全隐患。同时，闸口数量及方位设置、出口设置的个数、走向也将影响乘客出站效率。列车的运行稳定安全性也需关注，可提高乘客的安全性指数。

3.管理因素

地铁站的安全管理是保障其安全性的重要措施。检修是否定时保质、排除隐患，现场管理人员是否尽职尽责、细心警醒，应急预案是否存在且科学合理，信息媒体网络技术是否运用在人群安全性监测和事故应急救援上等，都影响着其安全性指数。

四、评价体系构建

（一）层次分析法确定权重

根据层次分析法的原理，对安全因素指标进行分层次标注。

经过对光谷广场地铁站专家的咨询，得出方案矩阵如下：

安全评价X：

λmax=3.00，CI=0，RI=0.58，CR=0<0.1该矩阵具有满意的一致性

权重W= （0.40， 0.20， 0.40）T

乘客因素：

λmax=5.3831，CI=0.07662，RI=1.12，CR=0.068<0.1该矩阵具有满意的一致性

权重=W1= （0.074，0.191，0.450，0.05，0.235） T

同理，根据专家提供的数据，环境因素各权重为：

λmax=5.058，CI=0.0145，RI=1.12，CR=0.013<0.1该矩阵具有满意的一致性

权重=W2=（0.261，0.165，0.369，0.156，0.049）T

管理因素各权重为：

λmax=4.014，CI=0.005，RI=0.89，CR=0.0056<0.1该矩阵具有满意的一致性

权重=W2= （0.082，0.155，0.496，0.267） T

故各安全因素权重为：W=（0.030，0.076，0.180，0.020，0.094，0.052，0.033，0.074，0.031，0.010，0.033，0.062，0.198，0.107） T

（二）模糊综合评价进行评价

根据评标专家给出的意见，光谷广场地铁站安全评价指标的隶属矩阵为：R=（0.92，0.81，0.60，0.83，0.75，0.90，0.62，0.54，0.63，0.72，0.43，0.79，0.64，0.52）

所以综合评判向量B=WR=0.664

故该地铁站点大规模人群安全性指标为0.664

五、结论与对策建议

光谷广场地铁站点大规模人群安全性指标的评估值体现了其安全性。所占比重高的因素需要人们的重点关注，评估分数低的部分需要着重解决。根据模糊综合评价体系评价出的结果，本文对提高地铁站点大规模人群安全性有以下建议：

（1）加强地铁站点人流监测，采取限流措施

人流负担过重是地铁站点的一个重大安全隐患，地铁站应加强人流监测，实时更新人群密度数据。当该数值达到危险域时，应采取限流措施，如在地铁站口设施障碍，乘客分批次进入等。同时地铁站内各通道要分区域配备疏导人员，切实保障人群安全。

（2）加强地铁站内检修管理，排除安全隐患

若地铁站内检修不及时或不到位，极易留下安全隐患。管理者应建立切实的安检制度，并督促保质保量完成。对电梯、楼梯要进行定时检查，保障其安全运行。对列车更是要进行每日安检，避免事故发生。对地铁站内任何有安全隐患的设备设施都要制定安检方案，并按时完成。

（3）加强工作人员安全教育，提高职业素养

对地铁工作人员要进行定期的安全培训，尤其是相关的安全工作者，以提升他们的安全意识和职业素养。对于现场管理者，要加强他们的危机意识建设，提升他们的危险源辨识能力，以及时遏止事故的发生。

（4）加强应急预案设计实施，增强应急水平

地铁站点的应急预案是降低事故损失的重中之重，要建立科学的应急疏散预案，并定期进行模拟演练，提高应急疏散水平。要根据地铁站设施设计的实际情况不断更新应急方案，使之切实可行。在应急救援时要合理利用网络媒体技术，及时通报信息，加强事故救援效率和水平。

（5）加强民众安全知识宣传，提升安全意识

在地铁站内和列车上可利用新媒体，如广播、视频等宣传安全教育知识，包括安全急救常识和应避免的不安全行为。在地铁站内可通过贴标语和海报等方式提醒乘客安全乘车，避免不安全行为发生。提升乘客的安全意识是提升乘车安全性的重要基础。

本文以武汉市光谷广场地铁站为例，结合AHP和模糊综合评价方法，从乘客因素、环境因素和管理因素三个方面对地铁站人群的安全性进行评价，提出改进地铁站人群安全性建议。层次分析过程是在决策方法的定性和定量分析的基础上，将与决策相关的要素分解为目标、标准、计划和其他层次，适合解决大规模人群安全评价的问题。光谷广场地铁站极具代表性，针对评价结果提出的意见和建议也十分有效。在未来研究中，我们希望能考虑更多的安全评价影响因素，同时建立更科学有效的评价机制，摆脱对人主观因素的依赖，使评价更为真实可靠。我们希望这项研究可以为未来地铁建设和管理优化提供启示和参考。

【参考文献】

[1] Glen Berseth， Muhammad Usman， Brandon Haworth， Mubbasir Kapadia， Petros Faloutsos. Environment optimization for crowd evacuation[J]. Comp. Anim. Virtual Worlds， 2015， 26：377–386.

[2] Yue H.， Wang S.， Jia X.L.， Li J.， Shao C.F.. Simulation of pedestrian evacuation with blind herd mentality under adverse sight conditions[J]. Simulation： Transactions of the Society for Modeling and Simulation International， 2016， 92（6）： 491–506.

[3] Lei W.J.， Li A.G.， Gao R.， Hao X.P.， Deng B.S.. Simulation of pedestrian crowds evacuation in a huge transit terminal subway station[J]. Physica A， 2012， 391： 5355–5365.

[4] 張舒，史秀志，古德生，黄刚海.基于ISM和AHP以及模糊评判的矿山安全管理能力分析与评价[J].中南大学学报（自然科学版），2011，42（8）：2406-2416