基于實際演練和仿真模擬的高速列車人員疏散行為模式

陶桂東，李 莉，張國安，Michael Kinsey，宋 楠

（1. 中車青島四方機車車輛股份有限公司技術中心，山東青島 266000；2. 奧雅納工程咨詢（上海）有限公司消防組，上海 200030）

運行中的高速列車發(fā)生火災時，因其高火災荷載、高人員密度和空間狹小等特性，會引發(fā)火勢和煙氣的迅速蔓延，造成嚴重后果。為了在火災發(fā)生后盡快疏散車上人員，最大限度地降低火災帶來的損失及影響，國內(nèi)外已有不少學者針對火災時的列車人員疏散安全問題開展相關研究。

美國聯(lián)邦鐵路管理局（FRA）是較早開展鐵路車輛人員疏散實驗的機構之一，他們研究了出口數(shù)量、疏散目的地、應急照明條件等因素的變化對人員疏散時間的影響，并以此評估了列車設計中可能阻礙人員疏散的各個方面［1］。瑞典［2］、英國［3］、韓國［4］和日本［5］等國家也進行過一系列列車人員疏散研究。但這些列車人員疏散研究多針對單節(jié)車廂，無法反映實際火災時列車各車廂間的人員流動。

迄今，我國開展的高速列車火災工況下人員疏散行為研究基本以仿真分析為主。林瑞熾［6］分析了動車組的客室布局和逃生設備，提出有利于人員疏散的客室布局設計及應急疏散策略。李莉等［7］仿真分析了不同疏散方式，提出各類火災場景下的推薦逃生方案。朱杰等［8］研究了高速列車不同出口設置對于人員疏散的影響。杜璐露［9］和宋悅菡等［10］研究了高速列車不同火源位置對于人員疏散的影響。黃申石［11］、王萍［12］和戰(zhàn)飛飛［13］分別研究了過道間距、座椅間距、門寬等單因素及多因素耦合后對安全疏散時間的影響。呂偉等［14］研究了攜帶行李行為對高速列車人員疏散的影響。但以上研究多為仿真模擬，無法完全反映真實列車火災場景下的人員疏散情況。

為進一步了解火災時的高速列車整體人員疏散情況，對高速列車疏散設計優(yōu)化和火災時人員疏散策略提供合理建議，采用全尺寸高速列車，根據(jù)疏散出口數(shù)量及位置、人員構成、疏散目的地、行李攜帶情況和團體出行比例多個實驗變量，設置13 個不同的疏散場景，涵蓋整列站臺疏散、整列軌面疏散、單車行李疏散和單車團體疏散共4個類別，并分別運用實際演練和仿真模擬2 種方法，對比研究火災情況下高速列車人員疏散的行為模式。

1 研究方法

1.1 實驗基本設計

1）高速列車選型

使用時速350 km 的中國標準動車組，型號為CR400AF，定員576 人，結構示意圖如圖1所示。整列動車組（含頭、尾車）共有車廂8節(jié)，出口共計13 個，其中1 車、5 車和8 車各有1 個出口，其余車廂均為前后2 個出口。每個車廂均設有2 個內(nèi)端門，車廂與車廂之間、車廂與頭尾車之間均設有1 個外端門；動車組的一位端和二位端分別指1 車方向和8車方向。

圖1 CR400AF型時速350 km中國標準動車組結構示意圖

2）疏散場景設置

考慮參與疏散的車廂數(shù)量（整列疏散還是單車疏散）、疏散最終目的地（疏散至站臺、軌面還是相鄰車廂）、攜帶行李對乘客疏散是否有影響、疏散乘客個體間是否相互影響（即團體出行人員間是否會存在結伴疏散行為）等因素，設置疏散場景13 個，各場景的設置條件及重點研究內(nèi)容整理見表1。整列疏散指整列動車組全定員狀態(tài)下的疏散。其中場景1—7 分別研究疏散至站臺的情況（站臺疏散），場景1 和場景2 的設置參數(shù)完全相同，重復實驗以避免偶然現(xiàn)象對實驗結果的影響，在實際演練實驗中作為整列站臺疏散的標準對照組；場景3—7則在調(diào)整部分實驗條件的基礎上，與場景1進行對比。場景8 研究疏散至軌面的情況（軌面疏散），乘客通過架設的2個緊急渡板進行疏散。單車疏散指單節(jié)車廂滿員狀態(tài)下的疏散，乘客經(jīng)由車廂前后的端門疏散至相鄰車廂，適用于實驗變量對不同車廂的影響具備一致性的場景。場景9—11 重點研究攜帶行李對乘客疏散的影響（單車行李疏散），場景12—13 在乘客中設置不同比例的團體出行人員，重點研究疏散時個體間的相互影響（單車團體疏散）。

續(xù)表

3）疏散演練人員構成

參照國際類似演練以及中國動車組旅客信息調(diào)研結果［15］，設計疏散演練人員的性別比例和年齡分布情況如圖2所示。從性別來看，參與者以男性為主，整列站臺疏散、整列軌面疏散和單車疏散的男性比例分別為74.3%，78.6%和64.4%。從年齡來看，參與者年齡分布廣泛，所有場景中總計約半數(shù)的參與者小于30歲；場景1—7（除場景5不含行動不便人士之外）中約10%的參與者不小于60歲。此外，實驗還在演練中設置了3名輪椅使用者，由其他乘客協(xié)助疏散，以模擬無法自行疏散的行動不便人士。

1.2 實際演練

1）演練情況

整列疏散中，場景1—7 在山東青島即墨北站開展，疏散廣播結束后疏散開始，列車出口同時打開，所有乘客開始向站臺疏散；場景8 在中車青島四方的廠區(qū)內(nèi)開展，疏散廣播結束后，一位端的4車、二位端的6 車各打開1 個車廂門，列車乘務人員隨即在出口處架設緊急渡板，1—4 車的乘客通過一位端渡板疏散，5—8 車的乘客通過二位端渡板疏散。

單車疏散在中車青島四方的廠區(qū)內(nèi)開展，在實驗列車的3 車進行。場景9 疏散廣播結束后，所有乘客按廣播指引開始疏散，由乘客自行決定是否攜帶隨身行李。場景10 疏散廣播明確告知乘客立即疏散，不要攜帶行李。場景11 疏散廣播明確告知乘客必須攜帶行李疏散。場景12 和場景13 分別安排不同比例的團體出行人員分組坐在一起，疏散廣播結束后開始疏散。

2）數(shù)據(jù)采集

演練數(shù)據(jù)采集方式包括攝像機采集和人工記錄2種。攝像機采集數(shù)據(jù)覆蓋所有13個場景，記錄了疏散準備時間、廣播通知開始時間、疏散正式開始時間、疏散時第1 個和最后1 個乘客通過出口的時間。人工記錄數(shù)據(jù)只覆蓋場景1—7，主要記錄疏散時第1 個和最后1 個乘客通過出口的時間，以及各出口的使用人數(shù)。

處理攝像機畫面和人工記錄結果，整理得到如下變量在各場景中的數(shù)據(jù)：疏散準備時間（如場景8 中疏散渡板準備時間）、廣播通知時間、整列總疏散時間、單車疏散時間、出口疏散時間、出口疏散人數(shù)、出口疏散人數(shù)占總人數(shù)比例、出口使用率、出口平均流量、乘客攜帶各類行李的比例（場景9—11）和車廂內(nèi)走道流量（場景12—13）。

1.3 軟件仿真模擬

利用ISO9001-TichIT 認證的人員模擬軟件MassMotion，先對所有13 個場景進行建模，再仿真模擬不同條件下的疏散過程，過程截圖如圖3所示。

圖3 MassMotion模擬動車組疏散過程截圖

人員參數(shù)方面，在參照實際疏散演練乘客構成比例的基礎上，參考了Fruin［16］和Howard等［17-18］對人體半徑、行走速度等指標的調(diào)查和統(tǒng)計研究，相關參數(shù)具體見表2。時間參數(shù)方面，疏散前等待總時間、廣播通知時間、乘客準備時間、車門開啟時間等均取自實際演練采集數(shù)據(jù)，以整列疏散為例，場景1—6的相關數(shù)據(jù)見表3。

表2 整列疏散中人員參數(shù)設置

表3 整列疏散中各場景的時間參數(shù)設置s

2 實際演練結果分析及討論

定義疏散率為各出口所疏散人數(shù)占總疏散人數(shù)的百分比，則可用疏散率代表各出口的整體疏散能力，單位時間內(nèi)疏散率增量越大表明該出口的疏散效率越高；結合攝像機采集數(shù)據(jù)，便可得到疏散率隨時間的變化。從疏散廣播開始播報的瞬間開始計時（以此刻為0 s），根據(jù)疏散時間內(nèi)各出口疏散人數(shù)的變化，可得到疏散流量隨時間的變化，即各出口動態(tài)疏散速率。在表1所列13種疏散場景下，對比研究各出口疏散能力和各出口動態(tài)疏散速率，以期得出不同實驗變量對列車疏散的影響。

2.1 整列站臺疏散

2.1.1 整列全定員疏散至站臺

場景1 中，疏散廣播開始后43 s 車門開始開啟，47 s完全開啟，此時整列列車各出口的疏散率和疏散流量如圖4所示。由圖4可得出如下結論。

圖4 場景1中各出口的疏散率和疏散流量隨時間的變化

（1）盡管疏散開始時部分出口的瞬時流量較高，但各出口的疏散率、疏散流量隨時間變化的曲線形狀基本一致，各出口均在45～47 s 開始疏散，且均能在96 s 之內(nèi)完成疏散，滿足前述歐盟TSI 1302—2014 互操作性技術規(guī)范對乘客緊急出口的要求；疏散時間最長的出口是2 車2 號出口，趨于穩(wěn)定后的疏散流量約為1.4人·（s·m）-1。

（2）不同車廂的疏散能力并不相同，雙出口車廂的所有乘客均通過本車廂疏散，而單出口車廂均存在乘客跨越車廂疏散的情況，如1車、5車和8車分別有36%，29%和44%的乘客通過相鄰車廂的2車2號出口、6車9號和7車12號出口疏散，跨車疏散人數(shù)分別為12，18 和19 人；多數(shù)車廂出口的疏散流量普遍在1.2～1.4 人·（s·m）-1，9 號出口和12 號出口的疏散速率最高，達到1.6～1.7人·（s·m）-1，疏散能力也最高，均在約93 s內(nèi)均完成近11%的列車定員疏散。

（3）雙出口車廂的2個出口疏散能力并不相同，如7車和6車的2個出口在80 s內(nèi)的疏散率分別相差2.6%和1.6%，即相差15.0人和9.2人，而這種差距會隨著疏散時間的推移而逐漸擴大。這表明在人口統(tǒng)計學特征分布一致的情況下，人員疏散行為模式的差異可能存在疊加效應，例如在相對擁擠的車廂里，如果隊列前方乘客行進的初始速率較高，可能會在短時間內(nèi)影響到后方乘客的疏散行為，進而加速整個車廂的疏散，反之亦成立。

為進一步了解整列列車即時疏散率和各車廂疏散率之間的關系，以5 s 為間隔，繪制各車疏散率的變化曲線如圖5所示。圖中：最外側曲線對應整列列車即時疏散率隨時間的變化；內(nèi)部各個色塊表示各車廂即時疏散率隨時間的變化，色塊厚度為疏散率大小。由圖5可知：45 s 車門未完全開啟時部分車廂已開始疏散，約63 s 時（即18 s 內(nèi)）完成50%的列車定員疏散，約79 s時（即34 s內(nèi)）完成80%的列車定員疏散；總體而言各出口疏散率隨時間的變化基本為線性，即單位時間內(nèi)完成疏散的人數(shù)是一個基本恒定的值，同時這也表明，場景1中沒有因個人或團體造成疏散延誤。

圖5 場景1中整列及各車廂疏散率隨時間的變化

2.1.2 1節(jié)車廂的2個出口均不可用情況下的整列站臺疏散

場景6 以3 車發(fā)生火災導致雙出口均不可用為例，整節(jié)車廂的90 名乘客全部經(jīng)由相鄰車廂完成疏散。轉移至2車和4車的乘客數(shù)分別為50人和40人，因此這2 節(jié)車廂的疏散人數(shù)（乘客數(shù)）分別增加了48%和53%，疏散時間也相應增加了51%和49%。

場景6 中，2 車和4 車的疏散人數(shù)隨時間的變化如圖6所示。需要注意的是，實驗時部分車內(nèi)攝像頭故障，因部分實時數(shù)據(jù)缺失而無法準確完整地形成出口疏散率和疏散流量隨時間的變化關系，但由圖6依然可以看出，2 節(jié)車廂的疏散人數(shù)和疏散時間之間存在明顯的線性關系。

圖6 2車和4車疏散人數(shù)隨時間的變化

基于場景6 做火災最不利場景猜想?？紤]頭車（1 車）和尾車（8車）乘客數(shù)量較少，以除頭車和尾車之外的中間車廂為例，進一步分析乘客向相鄰車廂轉移對整列站臺疏散的影響。假設火災發(fā)生在任意中間車廂，事發(fā)車廂出口均不可用且車內(nèi)乘客將平均轉移到相鄰2 個車廂，按照疏散人數(shù)和疏散時間的線性關系，可推測得到各車廂出口不可用時對整列站臺疏散的時間影響，見表4。由表4可知：6 車雙出口不可用為最不利場景，此時乘客轉移至只有單出口的5車和與6車定員相當?shù)?車，這2個車廂面臨的高疏散壓力造成整列疏散時間加倍，從49 s 激增至98 s。這意味著，在真實火災場景中，事發(fā)車廂的乘客如果能在車門開啟前，通過向相鄰車廂轉移的形式繼續(xù)向列車兩端疏散，則可以減少人數(shù)較多車廂的擁擠程度，進而縮短整列疏散時間；這就要求針對性改進列車應急管理機制，一旦發(fā)生火災等事件，列車乘務人員應通過視頻監(jiān)控系統(tǒng)、廣播系統(tǒng)和內(nèi)部通信系統(tǒng)及時高效地引導乘客轉移疏散。

表4 各車廂出口不可用時列車全定員疏散受到的影響

2.1.3 其他實驗變量下的整列站臺疏散

整列站臺疏散中關于其他場景的分析討論不再一一展開?？偨Y各場景的主要分析結果如下。

（1）對于場景3，由于3 車5 號出口和4 車6 號出口不可用，這2 節(jié)車廂的乘客只能分別通過3 車4 號出口和4 車7 號出口進行疏散，出口數(shù)量的減半會使受影響的車廂疏散時間加倍，直接導致整列疏散總時間延長1倍。

（2）對于場景4 和場景5，分別設置了內(nèi)外端門保持常開和乘客中包含10%的行動不便人士這2個變量，但實驗證明變量并未對疏散進程造成明顯影響，各出口的疏散流量和疏散時間均與場景1基本一致。

（3）對于場景7，單出口車廂的設計會導致乘客跨車廂疏散的情況，使得個別車廂人數(shù)激增，造成整列疏散總時長大幅增加，較場景1的疏散時間增加了約150%。因此應盡量避免單出口車廂的列車設計。

2.2 整列軌面疏散

場景8使用的疏散渡板凈寬度為410 mm。2個渡板的架設時間分別為92 s 和95 s，疏散相同數(shù)量乘客（288人）的用時大致相同，分別為550 s和552 s。疏散時渡板的平均流量為1.27 人·（s·m）-1。值得一提的是，實驗得出超過80%的乘客在渡板上的行走速度為0.25～0.35 m·s-1，均值為0.30 m·s-1，該數(shù)據(jù)可用于類似場景中的渡板疏散仿真模擬。

場景8 中2 個渡板的疏散率和疏散流量如圖7所示。由圖7可知：2 個渡板在疏散率和疏散流量隨時間的變化上均具有較高的一致性，可基本體現(xiàn)軌面疏散場景中設置2 個疏散出口時乘客疏散行為模式的一般性；在真實的整列軌面疏散場景中，出口準備時間直接影響疏散總時間，疏散渡板架設越快，乘客撤離就越快，這要求列車乘務人員必須提前接受包括渡板架設訓練在內(nèi)的應急處置培訓，以確?；馂牡染o急情況發(fā)生后第一時間引導乘客疏散。

圖7 2個渡板的疏散率和疏散流量隨時間的變化

2.3 單車行李疏散

單車疏散以相鄰車廂為目的地，在實驗車廂（3 車）內(nèi)外端門均可使用的情況下，研究車內(nèi)乘客疏散時是否攜帶行李和攜帶行李乘客比例對整個疏散過程的影響。實際演練中，場景9中選擇攜帶行李疏散的乘客比例約80%；場景10 和場景11 中遵從廣播指示的乘客比例分別為94%和98%，體現(xiàn)出緊急情況下乘客對列車廣播指示具有高度的遵從性。

場景9—11 中單車條件下的疏散率和疏散流量曲線如圖8所示（圖8（b）含場景11 的出口流量修正曲線，在下文詳述）。由圖8可得到如下結論。

圖8 場景9—11中疏散率和疏散流量隨時間的變化

（1）從疏散率來看，場景10 的疏散能力最強，80%的乘客在約30 s內(nèi)疏散，全定員約在40 s內(nèi)完成疏散；場景11 次之，全定員疏散時間比場景10延遲約10 s；場景9 最慢，全定員疏散時間比場景10 延遲約20 s。各場景的平均疏散流量也與之對應，場景10 為1.6 人·（s·m）-1，場景9 為1.1人·（s·m）-1，場景11為1.3人·（s·m）-1。3個場景的疏散率和疏散流量均說明，不攜帶行李的情況下乘客明顯具有更快的疏散速度。

（2）場景11 出現(xiàn)了一定程度的數(shù)據(jù)失真（場景11 比場景9 的疏散流量更高、疏散時間更短），這主要是場景11 中的乘客熟知了疏散流程，有著更快的反應速度；而場景9中乘客的表現(xiàn)更為貼合實際（存在猶豫、張望等情況）?；趫鼍? 的疏散行為模擬修正場景11，得到的疏散流量曲線即圖8（b）中的紅色虛線。根據(jù)修正后的場景11 推測極端情況，若乘客疏散時全部攜帶行李，此時疏散時間可能比廣播通知均不攜帶行李時高出75%（多30 s）。因此，列車一旦發(fā)生火災，廣播通知所有乘客不要攜帶行李盡快撤離車廂對列車安全疏散至關重要。

2.4 單車團體疏散

場景12 和場景13 中疏散率和疏散流量如圖9所示。由圖9可知：2 個場景的疏散率和疏散流量曲線均高度一致，趨于穩(wěn)定后場景12 的疏散流量約1.4～1.5 人·（s·m）-1，場景13 約1.3～1.4人·（s·m）-1，這意味著團體出行乘客占整車乘客的比例對于單車疏散率和疏散流量均沒有明顯的影響；由于團體乘客在乘車時相鄰而坐，疏散中大多不會被分開，減少了因相互等待而造成的疏散進度延緩。

圖9 場景12和場景13中疏散率和疏散流量隨時間的變化

場景12 和場景13 中，人員在車廂內(nèi)的移動速度分布如圖10 所示。圖10 可知：2 個場景中有超過96% 的乘客行走速度低于1.0 m·s-1，約70%～75%的人員行走速度低于0.5 m·s-1，僅有極少數(shù)人員的行走速度高于1.0 m·s-1，整個疏散演練中人員的平均行走速度較慢，原因在于疏散演練開始后，人員都擁擠在車廂通道內(nèi)，疏散隊列前方的人員阻擋了后方人員的疏散步伐。

圖10 人員疏散行走速度分布表情況

由圖9和圖10 關于2 個場景的對比可知，團體乘客占總乘客比例的變化對列車疏散基本無影響。

3 實際演練與仿真模擬結果對比

從以下2 個方面分析對比實際演練結果與仿真模擬結果：一是獲取整列站臺疏散場景的疏散時間、出口流量等相關參數(shù)，研究出口/端門關閉、行動不便人士、行李、團體比例等實驗變量對于整列/單車疏散的影響；二是對比實際演練與仿真模擬的數(shù)據(jù)，研究MassMotion 軟件在不同實驗變量的疏散場景下的預測準確度。

以場景1 為例，實際演練與仿真模擬的結果對比如圖11 所示。由圖11 可知，仿真模擬得到的疏散時間較實際演練延長約23 s。進一步分析場景各出口疏散率隨時間的變化情況，發(fā)現(xiàn)原因為：仿真模擬中人員行走受邏輯算法存在來回擺幅現(xiàn)象，而實際演練中人員可以更有效地利用走道空間，進而呈現(xiàn)出更高的行走速度；由于車廂人數(shù)設定和出口設定，6 車9 號出口和7 車12 號出口承擔了更多的人員疏散，其比重在疏散模擬中進一步增大，導致這2 節(jié)車廂（尤其是6 車）的疏散時間進一步增大，從而延長了整列疏散時間。

圖11 場景1實際演練和仿真模擬整列疏散率對比

其他場景也可得到類似的結論，不再贅述。由此可作出總結，仿真模擬軟件的內(nèi)置參數(shù)（人員移動速度、人員形態(tài)和行走邏輯等）與實際情況存在差異，這是導致仿真模擬結果較實際演練結果更為保守的主要原因。整理標準對照組（場景1）和實驗組（場景3—13）的實際演練和仿真模擬的疏散時間列表見表5。

結合表5與實際演練結果數(shù)據(jù)可知：使用MassMotion 軟件仿真模擬疏散場景所得到的疏散時間總體長于實際演練；各場景中，場景4和場景5 與場景1 的疏散率曲線大體一致，說明內(nèi)外端門是否常開、疏散人員中是否包括行動不便人士對于整列站臺疏散的疏散效率暫無明顯影響；場景3中，實際演練在114 s 時完成整列疏散，而此時仿真模擬中約95%的人員也已完成疏散，但模擬中發(fā)生局部擁堵，導致了總疏散時間的增加；場景7中，實際演練和仿真模擬的疏散率曲線基本一致；場景8 中，實際演練中疏散列隊后方的乘客在疏散過程中相對松散，導致各車廂的清空時間普遍比仿真模擬要長，而這會導致乘客更易受到火災蔓延的不利影響，因此在列車的疏散過程中，乘務人員應全程引導乘客疏散，以提高疏散效率；場景9—13中，仿真模擬得到的整列疏散時間較實際演練均有較大程度的增幅，整體模擬結果較為保守；總體而言，雖仿真模擬與實際演練的疏散曲線整體趨勢一致，但部分場景中兩者的疏散時間差異較明顯，特別是單車行李疏散場景和單車團體疏散場景，這表明仿真模擬中的人員參數(shù)設置與實際情況存在偏差。分析其主要原因，可能有以下3點：仿真模擬中對攜帶行李乘客的行走速度設置相對保守，而實際演練中乘客行走速度更快；模擬中默認乘客形態(tài)為圓形且擁有固定半徑，但在較擁擠的車廂走道特別是由座位出走道處，軟件的動態(tài)運算導致人員疏散行為受制情況較為嚴重，存在來回移動的現(xiàn)象，與實際演練中人員可靈活移動且靈活利用走道空間的現(xiàn)實情況不符；模擬中攜帶大件行李的乘客始終保持較低速度行走，而實際演練中大件行李一般會放置在靠近出口的行李架上，乘客會保持較快速度行至行李架再減緩疏散速度。

表5 實際演練與仿真模擬的疏散時間對比

4 猜想驗證

為提高仿真模擬結果的準確性和可信度，增設場景14和場景15，通過仿真模擬，分別驗證其中1節(jié)車廂的2個出口均不可用情況下的火災最不利場景猜想和場景8中渡板位置變更是否會對疏散產(chǎn)生影響。

4.1 場景14：6 車雙出口不可用是否會大幅延長整列全定員疏散的疏散時間

僅6 車關閉雙出口后，模擬得到整列站臺疏散的疏散率如圖12 所示。由圖12 可知，當6 車雙出口不可用時，整列疏散時間由93 s 增加約1 倍至185 s，證實了前文“6車雙出口關閉會使整列疏散時間延長100%”的最不利場景分析。因此火災時有必要由列車乘務人員進行疏散引導，避免個別車廂人員過于擁擠而延緩疏散時間。

圖12 場景6和場景14中整列疏散率隨時間的變化

4.2 場景15：渡板位置的變更是否會影響整列疏散時間

將渡板位置由4 車和6 車調(diào)整至1 車和8 車后，模擬得到整列軌面疏散的疏散率如圖13 所示。由圖13 可知，渡板位置調(diào)整后，整列的疏散時間由575 s 變?yōu)?55 s，疏散時間變化較?。?%），疏散率的曲線基本一致，表明渡板架設位置對于整列疏散的影響不大。

圖13 場景8和場景15中整列疏散率隨時間的變化

5 結 語

本文采用全尺寸的高速列車，通過實際演練和仿真模擬2 種方法，分析了13 個疏散場景下不同實驗變量對列車人員疏散的影響，得出以下結論：在列車所有出口均保持開啟狀態(tài)的整列站臺疏散場景中，全定員576 人完成疏散共用時96 s，滿足歐盟TSI 1302—2014 互操作性技術規(guī)范對乘客緊急出口的要求，且各出口的疏散流量基本在1.2～1.4 人·（s·m）-1；對疏散效率造成影響的因素包括車廂出口數(shù)量、乘客疏散時是否攜帶行李以及攜帶行李的乘客比例等，而內(nèi)外端門是否常開、行動不便人士以及團體出行對于疏散效率暫無明顯影響；火災發(fā)生的具體位置會造成事發(fā)車廂上乘客選擇疏散出口的不確定性和差異性，單出口車廂的設計會使疏散時間增加150%，因此首先應盡量避免單出口車廂的設計，其次在火災發(fā)生時應及時通過視頻監(jiān)控、廣播通知和內(nèi)部通信設施引導乘客分流疏散，避免個別出口擁堵的現(xiàn)象；使用2 個渡板進行整列軌面疏散時，渡板的平均疏散流量均為1.27 人·（s·m）-1，疏散率與疏散流量的曲線具有高度一致性，可以代表該場景中人員疏散行為的一般性；80% 的乘客在渡板上的行走速度在0.25～0.35 m·s-1，均值為0.30 m·s-1，該數(shù)據(jù)可用于類似場景中的渡板疏散仿真模擬；疏散時若攜帶行李將大幅拖延疏散進程，但考慮到乘客對疏散廣播指示的高度遵從，火災發(fā)生時有必要通過疏散廣播等形式明確告知乘客不要攜帶行李，迅速撤離列車；MassMotion 軟件由于內(nèi)置參數(shù)（人員移動速度、人員形態(tài)）較實際情況存在差異，導致其模擬得到的疏散率低于實際演練結果，特別是在攜帶行李的場景中，這種差異性更為明顯，總體而言，使用MassMotion 能夠較好地預測人員疏散趨勢但結果整體趨于保守，在了解其適用性和在列車等狹小空間的使用局限性的基礎上，可將其用于新型列車的前期設計。

本研究在實際演練時設置了多種變量，但未考慮疏散演練人員因短時間重復參與多個疏散演練場景而熟悉疏散過程的問題，以及潛在的人員疲勞問題，這些問題可能會導致實際演練無法完全真實地反映乘客在實際列車火災場景中的疏散行為。此外，未來開展類似研究時，建議關注雙層高速列車，研究樓梯寬度及數(shù)量分布等因素對列車疏散時間的影響；建議不設置廣播通知提醒火情，研究乘客自行發(fā)現(xiàn)火災后的疏散前準備時間；建議采用社會人員而非單位員工作為疏散演練人員，研究更具普遍性的列車乘客疏散行為。