我国民用机场分布在全国各个省市，其交通便携、人口密集、空间密闭，建立应急疏散模型，找到民用机场安全防范过程中的薄弱点并建立相应的预防机制十分必要。依据研究对象的范围，疏散模型可分为宏观模型和微观模型。宏观模型包括动态网络流法、静态网络流法、粒子群算法等，微观模型包括元胞自动机、社会力模型等[1]，其中社会力模型是最广泛使用的行人流模型。在经典社会力模型的基础上，李树颖[2]提出了疏散者之间的速度差会对疏散个体的社会心理产生作用，并引入了相对速度影响系数来反映二者关系。在安全防范疏散仿真方面，王鼎方[3]和黄健[4]采用了智能体建模来描述疏散流程，但在实际操作过程中发现智能体建模会和疏散模型中的离散建模产生冲突；姚远等[5]以发动者为圆心来描述疏散过程，与真实情景相比有较大误差。本文根据GTD数据库的统计，以国内某机场平面CAD图为基准，使用Anylogic软件模拟该机场安全异常状态，通过准确设置数据和优化仿真流程，确保仿真结果的真实性和可参考性。1仿真环境搭建1.1Anylogic仿真软件与社会力模型Anylogic软件用于连续、离散以及混合行为的系统仿真建模[6]，提供了行人库、标准库、轨道库等多种模块，其中行人库基于社会力模型驱动。社会力模型将行人的无规则运动进行了具体的受力量化，使行人的微观受力细节反映在行人宏观的行走速度和行走方向上，真实地模拟行人运动过程中的碰撞、拥挤、超越和避让等现象。社会力模型的核心是将行人的运动行为看作是由多种因素影响下的共同作用，即行人的自驱动力、行人与周围行人的排斥力、行人与周围环境的排斥力和行人受周围因素的吸引力等，表达式为：midvi(t)/dt=Fd+∑j≠iFij+∑wFiw （1）式中：Fd——行人自驱力；Fij——行人间相互作用力以及行人；Fiw——周围障碍物间作用力。Fd=mi[vio(t)eio(t)-vi(t)ei(t)]/τi （2）式中：vi(t)——瞬时速度；ei(t)——单位方向向量；mi——行人质量；τi——放松时间。Fij=A1exp(rij-dij)/B1+kg(rij-dij)nij+κg(rij-dij)Δvij(t)tij （3）式中：Fij——目标行人i与相邻行人j之间的相互作用力；A——心理作用力强度系数；B——作用力范围系数；k——人体弹性系数；κ——人体摩擦系数参数[7]。1.2机场环境搭建机场仿真CAD如图1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.02.001.F001图1机场仿真CAD以国内某机场平面图为基础，该机场长度约为3 696 m，宽度约为1 859 m，仿真CAD中1~6为到达层出入口，7~18为航站楼出入口，25~28为到达层电梯。机场内部区域根据功能不同分为出发大厅和候机大厅。在CAD图对应位置上使用pedSource和pedSink模块搭建机场各个出入口，使用pedService模块构建出发大厅和候机大厅内的各类服务场所。1.3行人路径搭建行人路径分为登机路线和疏散路线。在行人登机路线的设定上，旅客通过北侧各个入口进入出发大厅后，根据概率会产生4种行为：直接前往两处值机柜台进行购票、取票与行李托运；先去商店或卫生间，再去购票；购票后进入安检通道；在候机大厅等待一段时间后通过登机桥登机。在疏散路径的设定上，当发生安全异常状态后各个服务场所会迅速关闭，12个航站楼入口闸机关闭，行人将从北侧6个出口疏散。在疏散出口的选择上，根据情况在Anylogic函数库中构建getNearestExit函数，该函数会计算行人pedestrians在2D图像上的（x，y）坐标与各个出口坐标之间的直线距离，使行人选择距其最近的一条通道疏散。该函数表达式为：pd=min[(px-xt1)2+(py-yt1)2+(px-xt2)2+(py-yt2)2+⋯+(px-xt6)2+(py-yt6)2] （4）式中：pd——行人离6个出口的直线最短距离；px、py——行人在仿真2D图上的横坐标与纵坐标；xt1、yt1——1号出入口对应的横坐标与纵坐标。疏散逻辑如图2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.02.001.F002图2疏散逻辑1.4行人参数设定行人运动参数：根据中国科学院自动化研究所创建的数据库CASIA Gait Databas[8]，设置该模型行人运动参数，男性占比40%，行走速度1.6 m/s，跑步速度5.0 m/s；女性占比35%，行走速度1.2 m/s，跑步速度3.0 m/s；老幼占比25%，行走速度1.0 m/s，跑步速度2.0 m/s。在仿真模型的启动界面可对行人不同状态下的移动参数进行动态调整。停留时长参数：根据实际情况，设置不同服务场所行人停留时长，购物区40~60 min，卫生间8~10 min，行李转盘区5~10 min，值机区7~10 min，安检区40~60 s，休息区30~45 min。2疏散流程设计2.1疏散流程分析完整疏散流程分为事件触发前和事件触发后。事件触发前行人从入口进入机场按照既定路线活动，到登机桥消失，直至整个模型达到稳定运行状态。事件触发后发动者进入机场，触发疏散条件，行人即按照预设函数疏散。模型会统计自疏散开始直至最后一人离开机场所用时间和总计疏散人数。2.2疏散逻辑搭建构建完整疏散流程，对于行人在事件触发后的行为，采取就近原则使其选择距离最近的出口疏散。对于事件发动者，其行为决定了疏散程序的开始。发动者行动流程如图3所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.02.001.F003图3发动者行动流程在该流程图中，疏散程序开始的条件与以发动者为圆心一定半径范围内的行人数量呈强相关，当该范围内的行人数量超过20人时，则认为已经达到预设标准，疏散程序启动，反之继续检测，直至达到预定人数为止。2.3疏散函数搭建2.3.1发动者的生成搭建AttackerSource模块，设置目标线为tagetLine1~6，对应6个机场航站楼到达层出入口。关联“inject Attacker”按钮，启动模型后，每点击一下该按钮便可在模型中生成一名发动者进入机场的出发大厅等待，发动者周围有红圈标记。2.3.2发动时机的选择构建startAttackCheck条件函数，表达式为：(Ax-px)2+(Ay-py)2searchRadius （5）countπsearchRadius2≥attackNum （6）式中：searchRadius——以发动者为圆心的半径长度；attackNum——发动者触发事件时以其为圆心一定半径范围内的行人数量。构建事件“startAttack Check Event”，将该事件设置为0.5 s即循环到时模式。在该函数中，发动者每0.5 s检测以自身为圆心一定半径范围内的行人数量，若人数超过了设定参数attackNum则触发事件，反之发动者会继续等待直至其一定半径范围内的行人人数超过设定值为止。构建findTarget函数，表达式为：pd=min[(px-xp1)2+(py-yp1)2+(px-xp2)2+(py-yp2)2+⋯+(px-xp6)2+(py-yp6)2] （7）若startAttackCheck函数输出结果为满足事件发动条件，发动者会按照findTarget函数寻找目标对象。发动者行动逻辑如图4所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.02.001.F004图4发动者行动逻辑2.4仿真参数设定仿真过程中涉及的参数有行人运动状态概率参数Probability，设置行人与发动者接触后静止概率为0.43，接触后缓行的概率为0.57；检测半径参数searchRadius，结合机场占地面积和空间大小，设定为15 m；目标人数阈值参数attackNum，分析机场一天中旅客吞吐量最大时刻平均流量，设定为20人。3仿真模拟3.1仿真模拟结果设置好相应参数后，开始运行仿真模型，行人会从机场入口生成，按照既定路线开展相应活动，最后从登机桥消失。人流密集区域和人流稀少区域可从人流密度图看到，人流密集程度的高低对应不同的颜色。机场的正常运行仿真模拟如图5所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.02.001.F005图5机场正常运行仿真模拟热力图中颜色由深至浅对应人流密度从高到低，颜色最深处对应人流密度为9~10 人/m2，最浅处对应人流密度为0~5 人/m2。当模型中人员流动趋于稳定后，点击“inject Attacker”按钮释放发动者，此时大厅内的行人会迅速从机场航站楼出口疏散，模型开始统计疏散人数和疏散所用时间直至疏散行为结束。通过模型统计，此次模拟中共疏散人数704人，耗时240.31 s。仿真图中的红点即接触后处于静止状态下的行人，其分布可以直观反映在疏散过程中的拥堵点，通过分析造成该处拥堵的原因，对该机场安全防范措施提供具有针对性的建议。控制其他参数不变，改变发动者数量，每次实验的结果均为3次仿真后的平均值，实验数据汇总及折线如表1、图6所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.02.001.T001表1实验数据汇总发动人数疏散人数/人疏散时间/s1709240.432662351.563633396.024608436.215583464.326577486.657570497.5310.19301/j.cnki.zncs.2024.02.001.F006图6仿真结果数据折线3.2结果致因分析3.2.1疏散人数分析通过仿真模拟可知，控制其他条件相同，不同的发动者人数会导致疏散人数和疏散时间的差异。随着发动者人数的增加，疏散人数逐渐减少且递减趋势变慢。更多的发动者会导致疏散人数减少，但在该模型中，发动者不会与某一行人仅接触一次，若第一次接触没有导致行人失去行动能力，且该行人仍处于距发动者最近的位置，则会发生二次接触，此时对于该行人来说，其失去行动能力的概率是预设概率的平方。即该行人失去行动能力的时间变长，时效降低，因此发动者人数-疏散人数的折线图呈现降速放缓趋势。3.2.2疏散时间分析社会力模型的表达式：midvi(t)/dt=Fd+∑j≠iFij+∑wFiw （7）行人心理社会力越大，其自驱力就越大，与周围行人发生的作用力越大。随着发动者的出现，行人会产生恐慌情绪，人群出现混乱。但随着发动者人数的增加，边际效应会递减，增长速度会逐渐放缓。人群的拥挤程度也会影响疏散时间，突发事件发生后，人们会选择距其最近的出口疏散，而疏散人流量远超过单一出口可承受阈值，导致出口处人流拥挤的现象，限制疏散空间，延长疏散时间。3.2.3行人分布分析行人在疏散过程中拥堵最严重的区域多在机场航站楼到达层第1出口和第6出口拐角处，值机柜台北方的第5~8闸机处的人员密集程度次之。在机场的场所设置中，商店、卫生间、行李转盘等服务设施多集中在机场的东、西两侧，机场中心是值机柜台，对应的出口是第1出口、第6出口和第5~8进楼闸机入口，由于行人在疏散过程中遵循最近出口原则，因此会在以上所述出口处形成人员聚集，影响了疏散效率。同时，在疏散过程中，行人从宽阔的机场大厅涌入狭窄的出入通道，在拐角处会形成狭管效应，人们之间的冲击会增强，在真实情况中甚至会造成踩踏等二次伤害。4结语本文针对当前机场安全防范方面的薄弱点，使用基于社会力模型为底层逻辑的Anylogic软件构建国内某机场的仿真模型，在建模设计中创新构建了startAttack Check、findTarget等多种函数精细化描述事件发动者的行为，结合不同的参数，使模型尽可能贴近真实情况，从而得出具有参照性的实验数据。在实验过程中，经过控制变量和多次仿真避免误差，得到了不同发动者人数下的行人疏散时间和疏散分布，对于机场改进安防措施有实践性意义。