山地小城市避震疏散通道通行能力评估及选择研究——以昆明东川城区为例

马程伟, 王培茗, 张 堃

(云南大学 建筑与规划学院, 云南 昆明 650504)

0 引言

云南省位于地质运动活跃的印度板块和欧亚大陆板块的交界处,境内地震带纵横交错、数量众多,地震灾害频发[1]。全省125个县区市中7度以上抗震设防的城市高达117个,8度以上抗震设防的城市为56个[2]。为有效抵御地震灾害,建立城市防灾减灾系统是有效的防护手段。城市避震疏散通道是城市防灾减灾系统的组成部分,其安全通畅是降低人员伤亡和有效疏散的重要保障。然而,由于避震疏散通道自身的易损性以及两侧建筑物的易损性,不少疏散通道在灾时不能正常发挥作用。2008年汶川特大地震造成大量疏散通道被堵塞,严重影响救援及时性,导致巨大人员伤亡。山地小城市东川受小江断裂带影响而地震灾害频发，地震设防烈度高达9度，由于城区建筑老旧、抗震设防等级低,极易导致疏散通道通行能力下降,因此对于东川城区疏散通道通行能力和路径选择的研究具有十分重要的意义。

目前,针对城市避难疏散通道研究,国外学者以防灾规划、应急管理和模型构建为主,国内学者以疏散评价、流量预测和管理组织为主。美国将城市街道分为6个不同区域进行差异化安全设计[3],采取提高花台和靠椅的高度、严格把控植物间距、禁止路边停车等措施来维护道路安全与应急疏散;江伟[4]通过速度、时间负裕度、空间负裕度、连通可靠度、通行时间可靠度等5个指标建立城市道路疏散能力评价体系;贺政纲等[5]综合考虑距离事故点距离、事故发生时间及气体浓度区间三个因素,建立恐怖袭击情况下行人疏散模型,进行快速疏散路径选择;Al-Kaisy等[6]通过统计调查施工道路的交通数据,并结合相关修正系数,运用软件建立通行能力计算模型;段满珍等[7]对道路自身、道路桥梁对高地震烈度下的道路破坏进行研究,提出车辆道路通行能力评估的折损系数;梁春岩等[8]通过分析长春市工农大路,从交通流量、人流密度以及行走速度三个因素出发描述行人通行能力,建立行人交通流模型。针对交通路径选择研究,宋英华等[9]以配送时间总成本和驾驶员心理成本最小化为目标,结合加权遗传算法建立双目标应急物资车辆配送路径选择模型;李孟良等[10]以总运输费用最小为目标,建立多分配P-中心选址模型,运用禁忌搜索法求解交通运输网络的最优路径;张众[11]以物流运输总距离最小为目标,以车辆容量、输送距离限制为约束,结合遗传算法和模拟退火算法,建立城市餐饮物流输送路径选择模型;郭鹏辉等[12]以救援时效性、满意度和物资供给公平性为目标,建立灾后救援的选址—路径优化—配送模型,优化车辆配送路径和工厂节点物资分配。

综上所述,对避难疏散通道研究主要以规划设计、可靠度评价及路径选择为主,缺乏对灾时避难疏散通道的通行能力评估;对道路通行能力研究主要以模型构建、系数折算以及正常车辆通行能力研究,较少涉及地震情况下行人紧急避难疏散过程;对交通路径选择研究主要以物资配送、灾时车辆最优疏散路径选择为主,而灾时多条避难疏散通道的备选更能有效引导城市居民快速疏散。现有避震疏散通道的研究主要集中在车辆及单一路径选择。对交通路径的研究方法主要为模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索法和遗传方法,通过全面分析以上方法,得到遗传算法具有搜索范围广、计算精确、适用性强且易于操作等特点。因此,本文将对震后疏散通道行人通行能力进行评估,结合OD点避震疏散需求基于遗传算法进行多条疏散通道的选择研究,以期为东川城区居民紧急避震疏散提供科学参考。

1 避震疏散通道通行能力评估模型

地震发生时人们主要采取步行方式进行疏散,基于人体工程学角度,本研究中城市避震疏散通道包括有效宽度在1.2 m以上的城市道路、街道以及灾时能够满足人员通行的小巷、开阔廊道等,是保证地震发生时受灾人员快速、有效疏散至临近避震疏散场所的重要路径,由于东川城区避震疏散通道未涉及桥梁通道,故本研究只针对路段通道的通行能力进行评估。

1.1 路段单元通行能力评估

地震时,影响路段单元通行能力的因素主要有:道路受损影响路面通行,沿街建筑物倒塌造成道路有效宽度变窄或中断,疏散行人拥挤造成道路短时阻断。由于城市内部道路等级较高,震时受灾影响较小,暂可忽略道路本身受损对通行能力造成的影响。

1.1.1 沿街建筑物倒塌对道路影响因素

地震发生时,沿街建筑物倒塌造成的瓦砾会减小道路的有效宽度,导致避震疏散通道的通行能力下降,甚至阻断交通,疏散通道的通行能力由其通行方向上的最小宽度决定[13]。

(1) 建筑物倒塌影响距离计算

本研究采用马东辉等[14]提出的竖向连续倒塌模型计算最大破坏情况下沿街建筑物倒塌后的道路影响距离。

W=H·K

(1)

式中:W为建筑倒塌影响距离;H为建筑超出评价地面高度;K为倒塌影响宽度系数(K值见表1)。

表1 建筑物竖向连续倒塌破坏影响范围简化计算表

(2) 道路最小宽度计算

Wj=Wi-max(Wm+Wn)

(2)

式中:Wj为震后道路最小宽度;Wi为道路有效宽度;Wm为左侧某建筑物倒塌影响距离;Wn为右侧某建筑物倒塌影响距离。

1.1.2 疏散行人流量因素

本研究主要研究有组织疏散过程,不考虑个体行为,即从群体行人角度分析疏散人群流量。

(1) 疏散人流密度

人流密度指某瞬间在单位面积内通过的行人数量,本研究以最大人流密度3.8人/m2计(最拥挤状态下保证灾时疏散通行的临界值),分析地震时道路能够疏散的行人流量。结合方正模型[15]:

(3)

式中:vm为步行疏散最大速度(取1.38 m/s[16]);v为疏散人员步行速度;k为疏散时人流密度;α、β、γ分别表示前后阻力、左右阻力和个体自主驱动力的影响权重,按经验值,取α=0.2,β=0.01,γ=0.1。

(2) 疏散行人流量计算

Q=kv

(4)

式中:Q为疏散行人流量;k为疏散人流密度;v为疏散步行速度。

1.2 避震疏散通道通行能力计算

本研究中通行能力指城市道路受地震影响状况下,受灾居民在单位时间内采取步行方式通过某一避震疏散通道有效横断面的最大人员数量。结合《城市道路工程设计规范(CJJ37—2012)》《美国道路通行能力手册(HCM2010)》以及相关规范定义,估算如下:

C=60×Q·Wj

(5)

式中:C为避震疏散通道通行能力;Q为行人流量;Wj为震后道路最小宽度。

2 避震疏散网络数据库的建立

本研究以Geodatabase数据模型建立空间数据库,按照对象类型不同分为对象类、属性类和属性数据集。对象类包括节点和路径,属性类包括对象属性,属性数据集为一一对应的属性数据。基于ArcGIS中的Geodatabase构建避震疏散空间网络数据库,进行空间拓扑关系、几何网络关系等分析。

2.1 空间网络表达方式

图论是空间网络系统的重要表达方式。根据图论定义,图G由不同集合构成,即G=(V,E,K),G为图,V为表示节点集合,E为边(路径)集合,K为节点和路径的属性集合,图又分为有向图和无向图。本研究主要考虑城市居民从受灾点步行疏散至避震疏散场所,因此避震疏散道路均为有方向边,组成有向图。

2.2 建立避震疏散空间网络数据库

2.2.1 建立路径数据库

结合震后通道最小宽度计算,筛选震后最小宽度在1.2 m以上的城市避震疏散通道,对路径进行长度、通行能力等赋值,基于ArcGIS构建城市避震疏散通道数据库。

2.2.2 建立节点数据库

根据《城市抗震防灾规划标准(GB 50413—2007)》《地震应急避难场所场址及配套设施(GB 21734—2008)》,为在短时间内保障受灾人员快速有效地步行疏散至临近的避震疏散场所,本研究选取人口集聚点为路径起点,紧急避震疏散场所和固定避震疏散场所为路径终点,道路交叉点为路径节点,分别确定不同点位的空间分布和出入口位置。在避震疏散通道网络构建时主要以居住小区、城中村的主次出入口作为源点(O点);以紧急避震疏散场所和固定避震疏散场所的出入口作为汇点(D点)。

2.2.3 构建避震疏散空间网络

结合节点数据库和路径数据库,根据有向图定义,在路径数据库和节点数据库基础上,运用GIS建立完整的城市避震疏散空间网络数据库。

2.3 避震疏散场所服务范围划分

GIS空间—网络分析法常用来研究物体在不同节点之间的移动问题。本文采用GIS空间—网络分析法,以避震疏散场所出入口为中心,以实际道路500 m为交通阻抗划分服务区,得到服务区内对应的人口集聚点,建立人口集聚点—避震疏散场所(OD)之间的避震归属关系,以便后期进行避震疏散通道选择。

3 基于遗传算法的避震疏散路径选择

地震发生时,在紧急避震疏散路径的选择时要确保人员安全疏散和避震疏散网络高效运转,因此需选出路径最优解。而遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是借鉴遗传规律,求解出满足目标函数最优解的随机搜索算法,适用于解决非确定多项式路径选择问题。该方法在局部区域内具有较好的搜索能力和较快的收敛速度,可以保证搜索操作快速、高效地运行。

本研究主要考虑地震时人口集聚点—避震疏散场所的疏散路径选择。对所有染色体进行复制、变异、交叉等遗传操作提高种群适应度以满足目标函数,多次迭代计算后,按照适应度大小排序,依次输出染色体作为目标函数的优先解。

3.1 染色体编码及初始种群产生

3.1.1 染色体编码

在遗传算法计算过程中,将一个节点表示一个基因,将一条路径表示一条染色体。首先对染色体进行编码,建立染色体与基因之间的对应关系。本研究采取节点序号作为基因,采用自然数进行染色体编码,构建避震疏散空间网络。本研究主要考虑从人口集聚点疏散至避震疏散场所,为有向疏散,记为G=(V,E,K)。δij表示节点i到j之间的路径,且路径长度|δij|=|δji|,若δji未选择此避震疏散通道,则δji=inf。

3.1.2 初始种群的产生

在进行染色体遗传操作前,需要对初始种群进行生成,初始种群的产生方式和规模大小直接关乎后续操作的准确性和时效性。本研究选用随机生成方式进行初始种群的生成,其种群在空间分布中具有均匀性较强,收敛速度快,避免产生局部最优等特点。

初始种群的规模大小由染色体长度所决定,而染色体由基因构成,染色体表示如下。节点i-j之间路径为一条染色体:i→1→2→……→M→j,M为节点序号即一个基因,节点i-j之间的长度为染色体变长,本研究采取变长染色体确定种群,极大节省计算空间,初始种群规模大小确定为N(取N=150)。

3.2 避震疏散通道选择模型构建

3.2.1 确定目标函数

出于时效性和安全性原则,本研究以疏散时间最少和通行能力可靠度最大为目标,构建综合疏散成本最小的目标函数,对人口集聚点—避震疏散场所(OD)之间的路径进行选择。

(1) 路段阻抗函数

为保证疏散时效性,应选择考虑抗阻因素下OD之间疏散时间较少的路径,结合美国公路局路阻函数[17],进行地震影响修正:

(6)

(2) 确定路径选择目标函数

以疏散时间最少和通行能力可靠度最大,建立综合疏散成本最小的目标函数(本文以时效性和安全性同等重要),如下:

minF=[0.5F1,0.5F2]T

(7)

式中:F1为疏散时间函数;F2为通行能力函数。

(8)

(9)

3.2.2 适应度函数构造

适应度值常用来评价避震疏散通道的优劣程度,适应度值越大越接近目标函数。本研究以综合疏散成本最小化为目标函数,且适应度函数fx与综合疏散目标函数f呈负相关,即:

(10)

3.3 遗传操作设计

3.3.1 选择操作

指从种群个体中按照概率(适应度越高,概率越大)选择优良个体作为下一代种群个体。本研究采用TOP-N选择法在种群中挑选前N个(N=30)适应度值最大的个体,将适应度最大的个体复制到下一代,完成所有种群个体选择。

3.3.2 交叉操作

两个染色体之间通过交叉操作,发生基因配对、重组和信息互换等过程,使下一代染色体遗传了上一代的基本特征。交叉操作关键在交叉位置的确定以及交叉基因的选择。根据适应度大小选出两条优良染色体进行交叉操作,交叉概率取0.25。

3.3.3 变异操作

变异操作是指对种群除了起点和终点之外的基因组进行变异,产生新的种群个体满足目标函数。根据变异率大小(通常取值0.001～0.1)随机选出染色体进行基因变异,变异率越大(适应度值越小),被选中的概率越大,对选中的染色体进行随机基因增加、减少、交换等变异操作,重复操作L2次(约为总节点数1/3),若变异后适应度值大于变异前,则将适应度值最大的染色体作为父代染色体;反之,仍保留变异前的染色体作为父代,进行下一次循环变异操作。

3.3.4 终止条件

只有满足预先设置的终止条件,直到满足指定的迭代次数L3(一般取值300)时,才能结束遗传算法循环操作,此时按照适应度值大小进行染色体排序,依次输出路径作为目标函数的优先解。

4 东川城区避震疏散通道的通行能力及路径选择

4.1 东川城区避震疏散通道通行能力评估

分析地震后城市避震疏散通道的通行能力时,需要根据单元最小通行能力决定该避震疏散通道的通行能力。由于东川城区避震疏散通道未涉及桥梁,因此本研究只针对通道的路段单元震后通行能力进行评估。

4.1.1 东川城区避震疏散通道选取

根据前文避震疏散通道定义,结合实地调研,选取东川城区避震疏散通道(图1)。

图1 东川城区避震疏散通道分布图Fig.1 Distribution of earthquake evacuation routes in Dongchuan urban area

4.1.2 通道震后最小宽度计算

东川城区现有建筑分为土木、砖木、砖混和框架四类结构形式,对沿街建筑以土木、砖木结构建筑按每层3 m计算、框架、砖混结构建筑按每层3.5 m计算,统计出沿街两侧建筑总高度最大对应的两侧建筑结构和层数。

根据公式(1),计算得到每条避震疏散通道两侧建筑倒塌最大影响距离。结合公式(2),得到东川城区避震疏散通道震后最小宽度和东川城区满足疏散需求的避震疏散通道(图2)。

图2 东川城区避震疏散通道震后对比分析图Fig.2 Post-earthquake analysis of earthquake evacuation routes in Dongchuan urban area

根据对东川城区避震疏散通道震后最小宽度分析可知,不满足疏散要求的避震疏散通道主要集中在城市四周,以乡村道路居多,包含少部分老城区道路。其中,乡村道路主要集中在北部洗尾嘎村、东部的尼拉姑村和腊利村,主要原因是村内道路两侧建筑后退距离小,造成建筑紧贴道路,导致灾时村内道路的有效宽度较窄;城市道路不满足的主要是老城区的文苑巷、焱山路和驼峰路等,主要是因为随着城市建设的加大,老城区道路宽度较窄且未进行改造提升,以框架结构为主的高层建筑突起,造成沿街建筑的高度与道路有效宽度的比值过大。

4.1.3 疏散行人流量计算

结合公式(3)计算得到人流最拥挤(人群密度取k=3.8人/m2)时步行疏散速度v=0.223 m/s。根据公式(4)得到行人流量Q=0.85人/s·m。

4.1.4 避震疏散通道通行能力评估

根据道路震后最小宽度和疏散行人流量,结合式(5)得到东川城区疏散通道的震后通行能力(表2)。

表2 东川城区避震疏散通道震后通行能力表

分析图3可知,东川城区避震疏散通道以Ⅰ级和Ⅱ级为主,分布较为广泛。其中,Ⅰ级避震疏散通道分布在老城区中部、北部新街社区和东南部腊利村,Ⅱ级避震疏散通道主要分布在老城区南部的石羊村和北部新区的嘉和社区;Ⅲ类避震疏散通道主要集中在金沙路、市府街和凯通北路等;Ⅳ类避震疏散通道分布较少,以龙东格二级公路为主,部分集中在中心城区的东起路北部和凯通路南部。

图3 东川城区避震疏散通道通行能力等级图Fig.3 Traffic capacity level of earthquake evacuation routes in Dongchuan urban area

4.2 东川城区避震疏散场所服务范围划分

4.2.1 建立路径数据库

筛选震后最小宽度在1.2 m以上的城市避震疏散通道,构建东川城区避震疏散通道路径数据库(图4)。

图4 东川城区震后避震疏散通道分布图Fig.4 Distribution of post-earthquake evacuation routes in Dongchuan urban area

表3 东川城区避震疏散通道通行能力划分表

4.2.2 建立节点数据库

以东川城区现有的居住小区、城中村作为源点,以紧急避震疏散场所和固定避震疏散场所作为汇点,建立节点数据库。结合实地调研数据和资料,对东川城区居住小区和城中村、紧急避震疏散场所和固定避震疏散场所的位置及出入口进行统计和编号(图5～图7)。

图5 东川城区居住小区、城中村出入口分布图Fig.5 Distribution of entrances and exits of residential quar- ters and urban villages in Dongchuan urban area

图6 东川城区紧急避震疏散场所出入口分布图Fig.6 Distribution of entrances and exits of emergency shelters in Dongchuan urban area

图7 东川城区固定避震疏散场出入口分布图Fig.7 Distribution of entrances and exits of fixed shelters in Dongchuan urban area

4.2.3 构建东川城区避震疏散空间网络

结合已经建立的东川城区路径数据库和节点数据库,通过GIS软件构建完整的东川城区避震疏散空间网络(图8)。

图8 东川城区避震疏散空间网络分布图Fig.8 Spatial network distribution of of emergency shelters in Dongchuan urban area

4.2.4 东川城区避震疏散场所服务划分

以避震疏散场所出入口为中心,运用GIS空间—网络分析法以实际服务距离500 m为道路阻抗,得到东川城区避震疏散场所服务范围(图9)。

图9 东川城区避震疏散场所500 m服务范围图Fig.9 500-meter service area of emergency shelters in Dongchuan urban area

对东川城区避震疏散场所服务范围进行分析可知,(47)九寰森林主入口、(14)书香门第次入口、(19)金邮百兴花园主入口、(48)玉泰尚城2期次口、(57)小新街等五个小区节点并未在避震服务范围之内。

节点(47)(48)为城市新区的新建小区,基础设施配套建设滞后,周边未配置相应的避震疏散场所;节点(14)(19)集中在老城区中心,小区周边建筑密集、建筑间距小,缺乏有效空地,导致避震疏散场所建设不足;节点(57)位于城市北部郊区,其附近有避震疏散场所,但由于灾时连接避震疏散场所的通道失效,导致未能服务该节点。

4.3 基于遗传算法的东川城区避震疏散路径选择

出于安全性和有效性原则,建立综合疏散成本最小目标函数,结合遗传算法建立东川城区避震疏散通道选择模型,根据前文疏散场所服务划分,对人口集聚点至避震疏散场所(OD)之间避震疏散通道进行选择。

根据人体动力学计算[14],本文取行人步行速度1.245 m/s进行计算;根据《城市道路交通规划设计规范(GB 50220—95)》规定,计算东川城区避震疏散通道的疏散时间和正常通行能力(表4)。

表4 东川城区避震疏散通道选择模型参数表

采用遗传算法进行模型求解,结合python软件进行编程,计算参数设置如下,初始种群规模大小为N=150,交叉概率0.25,变异概率取0.01,连续进行200次,终止迭代300次,根据适应值由大到小依次输出各OD点之间三条最佳路径以备灾时选择(表5)。

表5 东川城区避震疏散通道选择输出结果

根据路径选择结果分析可知,部分居住小区与避震疏散场所之间仅有一条避震疏散通道相连接,如节点4—91(新桥下大院-陶苑小区至零工市场)、节点4—92(新桥下大院-陶苑小区至中等成人农机化学学校)、节点5—91(铝厂小区至零工市场)、节点6—89(祥和家园至集义路货车停车场)等。这些居住小区主要集中在城市边缘区或距离避震疏散场所较近。

由图10可知,由于居住小区和避震疏散场所在老城区较为密集,疏散通道的重复利用率较大,主要为团结路、民安路和白云街等。其次,对最优路径、次优路径和较优路径三条避震疏散通道分析可知,有些路径虽满足灾时避震疏散要求,但花费时间相对较长,如节点(8)陶苑新区与(55)砖石年华广场1号之间的路径(凯通路-团结路-桂苑街-集义路),灾时严重影响紧急疏散的效率发挥。

图10 东川城区避震疏散通道选择图Fig.10 Selection of earthquake evacuation routes in Dongchuan urban area

5 结论与讨论

灾前对山地城市避震疏散通道的震后通行能力进行评估,对紧急避震疏散的路径选择进行研究,以便制定有效的组织措施和应急管理机制,是地震时受灾居民进行有效疏散,节约疏散时间,减少城市生命财产损失的重要保障。

本次针对山地小城市东川城区的避震疏散通道研究,得到以下结论:(1)此类山地小城市存在避震疏散通道通行能力不满足疏散要求的现象,不满足疏散要求的道路主要集中在城市周围的乡村地区和道路较窄的老城区;(2)城区避震疏散场所的服务范围未达百分之百,未在服务范围内的居民区包括城市周边新建小区和老城区内老旧小区;(3)避震通道选择存在路径单一、重复利用率高以及耗时长等问题。

通过对小城市城区避震疏散通道研究,针对其通行能力、服务范围以及路径选择中存在的问题,提出以下建议:(1)提升山地小城市内部乡村道路的有效宽度,严格规范沿路建筑的高度、结构和后退距离,并对老城区较窄道路进行拓宽和管理,避免占用街道;(2)完善城市新建小区防灾基础设施规划建设,采取“平灾结合”等有效措施增加城区内部避震疏散场所的数量和容灾规模,并加强管理;(3)增强城市边缘与内部交通联系,增加对外联系交通数量;(4)针对重复利用率高的路段,提高其通行能力可靠度,针对选择单一的通道,提升两侧建筑抗震性能,加强最优路径安全性,避免绕远路径,保证安全性和时效性;(5)提升老城区避震疏散场所的建设,加强与周边小区的交通联系,加强老城区道路通行能力;(6)通过灾前演练、指示牌、安全教育设立等方式,提升社区居民防灾意识,在震时结合多路径有效疏散人群。

图11 东川城区避震疏散通道选择及建筑质量分布图Fig.11 Selection of earthquake evacuation routes and building quality distribution in Dongchuan urban area

本文采用简化模型分析沿街建筑倒塌对城市道路的影响,忽略了每栋建筑多震害因子的差异,仅适用于通道通行能力的快速估算。同时,对通道震后通行能力的评估基于规范设计,与实际情况略有出入。如何精准评估每栋建筑震时对道路的影响及考虑不同行人的年龄、健康、性别等疏散特性将作为下一步研究的深化。