应急疏散路网中关键路段的识别研究

马小龙

摘 要：针对应急疏散路网中关键路段的识别问题，提出了对突发事件下路网中关键路段的一种识别方法。首先在道路历史资料的前提下，找出常态下容易发生拥堵的路段集。利用现有的分配模型SO，以系统最优为目的，在疏散的前提下进行交通流分配，找出疏散负荷最大的路段集。其次利用现有的Anylogic软件模拟疏散，讨论路段对疏散效率的影响，计算其关键度并加以排序。识别出关键路段集，为疏散时快速找到疏散网络中的瓶颈提供依据。

关键词：应急疏散；历史脆弱性；关键路段；关键度；交通流分配

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.06.152

0 引言

随着经济的快速发展，城市的道路也十分迅速。伴随着城市的越来越庞大，路网越来越复杂，许多问题也相应而生，尤其是在突发事件应急疏散方面。城市网络根据发展程度的不同而呈现出不同的复杂度，当今的我国城市路网复杂程度都是很高的。当路网中一条或多条路段发生拥堵时，拥堵经过蔓延，导致区域路网瘫痪甚至整个城市路网瘫痪的时间不足为奇。在应急情况下，总是伴随着拥堵，甚至个别路段丧失通行能力。这些路段中对路网影响最大的路段往往被定义为关键路段。当前对关键路段的定义各有不同，尤其是在应急情况下，关键路段往往不是常态下使用最多、承担流量最大的等条件确定的。出发点不同，定义也不同，而且在突发事件应急疏散方面，前人对关键路段的研究相对较少。由于疏散需求的特殊性，本文从历史脆弱性与关键度两个方面提出了一种关键路段识别方法。

1 算法介绍

（1）给定研究范围（影响范围）。（2）疏散需求的确定，来源于历史数据。（3）根据路段调查数据，确定潜在关键路段集A。（4）保持路网结构不变，对固定OD数据使用TransCAD 软件进行交通分配（SO），根据其分配结果找出负荷在规定阈值内的路段集合B，并计算路网清空时间T。取集合A与B的交集组成集合C。（5）取集合C中的元素，在不改变路网结构、交通量等情况下，将取出路段通行能力下降至规定值，对固定的OD数据实施分配，仿真出降级路网疏散总时间，利用关键度计算公式计算出路段a通行能力下降后，疏散路网效率的相对变化Ea。（6）对关键度进行排序，选出Ea值最高的路段集，就是所求关键路段集。

2 历史脆弱性

历史脆弱度阈值的设定。根据历史数据得到：实际流量/通行能力=饱和度。计算疏散网络所有道路饱和度，且定性分析，以人的感知确定拥堵度阈值的确切值。超过阈值的路段则为潜在关键路段，标记为集合A。

3 考虑应急疏散效率的關键度计算

在常态下，学者们考虑关键度往往是从网络拓扑图出发，寻找使用率最高，且被破坏概率最高的路段。但在应急疏散前提下，事件已经发生，疏散网络被确定的情况下，路段完全丧失通行能力的情况发生概率很小。考虑人为选择路径的结果，所以，在疏散情况下应考虑由于拥挤造成的通行能力下降带来的疏散效率变化。本文认为：路段疏散负荷的大小与通行能力下降后的疏散能力的影响成正相关。计算式如下：

式中：Ca——路段a的关键度； ua——路段a负荷与路网平均负荷比值的平方；Ea——路段a对应急疏散效率的影响。

4 Ea的求解

根据上式可知，每次从集合A中选取路段?a降低通行能力，再次配流，再次仿真计算其疏散效率。计算量根据网络的大小而定。而疏散网络一般情况下都不是特别简易的网络，Ea的求解存在着困难，本文使用软件TransCAD进行网络配流，使用Anylogic进行疏散仿真。在疏散网络确定后，确定通行能力下降百分比。利用仿真软件TansCAD配流，选择SO模式。取任意路段a（a∈A），将通行能力降低至预定百分比，仿真求得疏散清空时间Ta。

式中：T——原始疏散情况下路网清空时间；

Ta——路段a降低通行能力后路网清空时间。

5 交通流分配方式的选择与求解

（1）考虑疏散网络的特殊性，本文选用wardrop第二原理（SO），以尽可能最小化疏疏散总时间为目标，竟可能减少道路网络清空时间以及特定时间内尽量多的疏散危险区的群众。疏散目标与系统最优的目标保持一致。（2）对SO模型转化，使其可以用UE方法求解。本文用W-F方法对模型进行求解。（3）本文在求解SO模型时，加入了对拥堵因素的考虑，将其中的阻抗函数根据拥堵经验进行了修改，使其能够更加细腻的刻画现实状态。

ta=ta0+tay

式中：ta0——路段上车辆的平均自由行驶时间；tay——路段a的拥挤阻抗。

1）ta0可查表得到。2）路段a的拥挤阻抗与路段流量的大小正相关，可用历史数据得到其流量阻抗关系图。

6 结束语

本文针对应急情况提出一种简易的关键路段识别方法。由于路网其自身的复杂性，个人选择路径的不确定性等条件下，计算量异常巨大，可以说计算是当前无法解决的难题。所以本文的绝大工作是用软件完成的。疏散情况不同于常态交通，在交通流分配方面存在着一些现有分配模型无法刻画的问题，借用常态的分配模型并不能严格的刻画疏散情况下的交通流，还需要改进。在仿真中发现，网络过于庞大，单个路段无法对整体效率产生决定性的影响，故此方法不适合过大的道路网络。在疏散的中心拥堵区，无论增加或者减少路段的通行能力，无法对拥堵产生影响，所以疏散应该着眼于可影响区，而不是拥堵区。

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