基于智能主体模型和ArcGIS的紧急疏散模拟

基于智能主体模型和ArcGIS的紧急疏散模拟

论文摘要

火灾事故当中人员伤亡几乎都与人员行为和疏散时间密切相关,因此,如何有效预防和减少火灾事故人员伤亡已成为当前国内外公共安全工作的重中之重。本研究基于ABM(Agent-based Model)和ArcGIS技术,测试不同状况下的疏散时间,为火灾时人员的应急疏散计划和建筑的防火性能优化设计提供依据。本研究主要针对人口密集的室内火灾疏散,以人口密集、难以疏散的地下超市为研究实例,通过查阅该超市的火灾疏散预案、现场访问调研和问卷调查,得到该超市的平均客流量和人员的疏散行为等基础数据。根据人员行为规律,首先设计模拟环境,包括三种不同的流动栅格,奔向最近的出口,奔向可见的出口和奔向正门的出口;其次设计agent的移动规律,共设计出三组人员,离开者、跟随者、消防员;最后,给出个体之间动态的相互作用。在模型设计的基础上,将该模型在agent专用的模拟软件Netlogo中实现,并运用外业调研所获得的数据进行模型测试。测试结果表明,人员的增多会导致疏散时间的延长,人员数量从1000人增加到3900人,疏散时间则从5.49mins上升为8.20mins。人员数量为2000人不变时,跟随者由5%增多至20%,疏散时间从6.49mins增加到8.20mins;以奔向最近出口为例,当人员移动速度为5m/s时,疏散时间为6.75mins,当移动速度高达10m/s时,疏散时间则为3.38 mins;基于不同的流动栅格,疏散时间有很大的不同,奔向最近出口是最快的疏散方法(6.75mins),而奔向正门是时间最长的方法(10.58mins)。本研究关于疏散时间的测试结果比较合理,计算结果令人满意。但是,由于无法对疏散做到完全详细地描述与测试,与现实疏散时间相比,疏散时间的计算准确性有待进一步提高。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.1.1 城市公共安全
  • 1.1.2 我国火灾安全现状
  • 1.1.3 人的行为及疏散时间研究
  • 1.1.4 GIS与人员疏散模型研究
  • 1.2 研究目的及意义
  • 1.3 需要解决的问题
  • 1.4 研究方法
  • 1.5 论文结构
  • 第二章 理论背景
  • 2.1 城市应急管理系统与GIS功能的应用
  • 2.1.1 应急管理
  • 2.1.2 城市应急管理系统的类型与功能
  • 2.1.3 应急管理中GIS的应用
  • 2.2 紧急疏散的概念
  • 2.3 人的行为
  • 2.3.1 通常行为
  • 2.3.2 惊慌行为
  • 2.3.3 时间延迟和人的行为
  • 2.4 模拟
  • 2.4.1 模拟的概念
  • 2.4.2 模拟的一般过程
  • 2.4.3 不同疏散模拟方法
  • 2.5 Agents和ABS
  • 2.5.1 Agents的起源与定义
  • 2.5.2 Agents的性质
  • 2.5.3 基于智能主体的模拟
  • 2.6 模拟在紧急疏散中的应用
  • 第三章 人员行为的研究
  • 3.1 外业调查工作
  • 3.1.1 外业调查的目的
  • 3.1.2 外业调查的工作框架
  • 3.2 研究区域描述
  • 3.2.1 研究区域概况
  • 3.2.2 超市描述
  • 3.3 超市人员的数量和组成
  • 3.3.1 研究方法
  • 3.3.2 关于顾客统计的结果
  • 3.4 研究区域有关的数据收集
  • 3.4.1 数据背景
  • 3.4.2 数据信息
  • 3.5 数据调查的不足之处和问题
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 模拟模型的设计与实现
  • 4.1 模拟的设计
  • 4.1.1 模拟的主要功能
  • 4.1.2 模拟的环境
  • 4.1.3 Agents
  • 4.1.4 Agent行为的规律
  • 4.1.5 动态的相互作用
  • 4.2 模拟模型的实现
  • 4.2.1 ABM模拟紧急疏散的实现
  • 4.2.2 基于Netlogo环境下的Agent建模
  • 第五章 模型测试和结果
  • 5.1 模型测试的预测
  • 5.2 模型测试的实施
  • 5.2.1 模型测试1
  • 5.2.2 模型测试2
  • 5.2.3 模型测试3
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 主要创新点
  • 6.2 主要结论
  • 6.3 主要问题
  • 6.4 未来工作展望
  • 参考文献
  • 附录
  • 附录1 外业调查时间安排
  • 附录2 紧急疏散调查问卷
  • 附录3 人员行为调查问卷(专为顾客设计)
  • 附录4 模型测试结果
  • 攻读学位期间取得的研究成果
  • 致谢
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