城市重大突发事件下多交通模式联合疏散策略研究

Single modal-transport cannot meet the requirement of quick evacuation for high-density pedestrians and vehicles under urban serious emergency event. It is of great scientific significance and application value for emergency response to adopt multimodal-transport evacuations and improve their spatial-temporal collaboration ability. However, multimodal-transport evacuation strategies for urban serious emergency event are great challenge to be solved. From the macro-optimization perspective, this project reveals both collaborative and competitive mechanisms of multimodal-transport, and further makes global optimal evacuation strategies. This research contains four aspects:.1) The time geography constraints and spatio-temporal evacuation tasks are analyzed to build the emergency evacuation environment..2) The interaction mechanisms of external environment and internal factors on emergency evacuation are explored. Considering pedestrian, vehicle and urban rail transit, a multi-objective multi-dynamic-constraints optimization model for multimodal-transport collaborative emergency evacuation is constructed..3) Above optimization model is solved to attain the dynamic flow solution of each transport modal; basis on this, the multimodal-transport collaborative evacuation strategies and path planning are figured out..4) Take group gathering in Shenzhen as example, an evaluation model is developed to analyze the evacuation strategies and path planning with real-world data..It is expected to obtain innovative research achievements on theory and method of urban emergency evacuation in serious emergency events. Moreover, this research results provide spatial-temporal decision support for urban emergency response, which is benefit to constructing smart and safe city.

城市重大突发事件下，单一交通模式难以满足高密度人群和车辆的快速疏散需求。采用多交通模式联合疏散，克服多交通模式间的时空协同能力不足难题，对城市应急疏散有着重要的科学和应用价值。城市重大突发事件下多交通模式联合疏散是本课题立论的一个重要科学问题。为此，拟从宏观优化角度，解析各交通模式间的协作与竞争关系，探索全局最优的疏散策略，满足城市快速疏散需求。主要研究内容包括：以疏散环境构建为切入点，研究时间地理约束与时空疏散任务；在此基础上，分析各要素间的相互作用机制，以步行、道路车辆和轨道交通为主，构建多目标多动态约束的多交通模式联合疏散优化模型；随后，求解疏散优化模型，并遵循特定规则制定相应的疏散策略与路径规划方案；最后，以群体性聚集事件为例，在深圳市东门街区进行典型案例试验与疏散模型评价分析。研究成果有望完善应急疏散理论和方法，为城市应急响应提供时空决策支持，对构建智慧安全城市有着积极意义。

面向城市重大突发事件，传统单模式交通下的应急疏散能力有限，难以满足快速应急响应需求，而人-车混合疏散又存在时空协同能力不足，导致效率低下。本项目拟从宏观优化视角，解析多交通模式的协作与竞争关系，研究多交通模式联合疏散策略，克服多交通模式间的时空协同能力不足难题。本项目原定研究内容包括：首先以疏散环境构建为切入点，研究时间地理约束与时空疏散任务；其次，从全局宏观优化视角构建多交通模式联合疏散优化模型；再求解联合疏散策略及路径规划方案；最后，以聚集性事件为例，进行电影案例实验与模型评价分析。. 在本项目支持下，课题组按原计划开展了基于多源时空数据的静-动应急环境与疏散任务挖掘、步行疏散与车辆疏散融合的多模式交通联合应急疏散优化模型、基于线性规划与网络流算法的疏散策略高性能求解算法等系列研究，并将成果在深圳市宝安区某一真实案例中进行验证分析。结果表明，本项目所提方法较传统单模式交通疏散具有显著优势，能大幅度提升应急疏散效率。在理论上，本项目解决了步行疏散与公共交通（包括公交/地铁/出租车）疏散间的时空协同难题，完善了城市应急疏散理论框架；在应用技术上，发展了多源时空数据下的灾害事故场景信息挖掘技术，探索了优化理论在城市公共安全和交通管理等领域的应用。项目总体进展顺利，取得了预期的学术成果。. 项目执行期间，研究团队以项目研究最新成果，共发表学术论文9篇（含项目负责人第一作者论文5篇；通讯作者论文1篇），包括IJGIS, Cities, Transportation, CEUS, The Journal of Supercomputing等国际著名期刊发表SCI/SSCI检索论文7篇，GIScience国际会议论文1篇，接收中文核心期刊论文1篇；在武汉大学学报、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems期刊上各投稿1篇；申请公开发明专利3项；协助培养硕士研究生2人，博士研究生1人，且还有多位硕士研究生在培养期。项目完成既定的考核指标。

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