行李携带对人群疏散效率的影响机制及优化策略研究

为解决交通枢纽中行李携带者（luggage-laden pedestrians）对疏散效率的影响问题，研究人员基于多网格模型（multi-grid model）结合出口选择策略，量化了行李空间占用与交互作用力对人群动力学（crowd dynamics）的影响。研究发现，设置专用出口可能加剧冲突，且客流增加时行李比例与疏散时间呈正相关。该模型为交通枢纽应急管理提供了理论支持，成果发表于《Simulation Modelling Practice and Theory》。

　　

在机场、火车站等交通枢纽，携带行李的旅客占比日益增加，但现有疏散模型往往忽略行李对人群运动的复杂影响。行李不仅占用额外空间，还会改变行人间的相互作用力（如挤压力和摩擦力），导致疏散效率降低。尤其在多出口场景中，行李携带者的出口选择策略可能引发冲突或拥堵。然而，传统模型仅通过调整行人速度或体型参数模拟行李影响，缺乏对空间重构和力学交互的量化分析。针对这一空白，中国国家自然科学基金资助的研究团队在《Simulation Modelling Practice and Theory》发表论文，提出了一种改进的多网格模型，首次整合行李空间占用、力学作用与动态出口选择策略，为交通枢纽应急管理提供精准仿真工具。

研究采用多网格模型（multi-grid model）重构行人空间占用，引入行李产生的非接触力（non-contact forces）和摩擦阻力，并结合考虑出口距离、周边密度和宽度的选择模型。通过对比实验数据验证有效性后，团队模拟了不同客流、出口间距等场景下的疏散过程。

模型构建
通过扩展网格单元定义行人空间，量化行李对行人半径和受力（如repulsive force和friction force）的影响。出口选择模型引入距离、密度、宽度三因素权重，动态反映行李携带者的决策偏好。

参数验证
在11m×10m双出口房间场景中，模拟结果与实验数据（30%-50%行李比例）高度吻合，较传统社会力模型（Social Force Model）更准确还原拥堵形成过程。

场景分析

• 专用出口效果：无分流时，专用出口会加剧冲突，反降低效率；
• 客流影响：客流越大，行李比例与疏散时间正相关性越显著（p<0.05）；
• 出口间距：高客流下，出口间距过小导致效率下降12%-15%；
• 换道行为：动态切换目标出口延长疏散时间，而提前决策（距离阈值>3m）可缩短10%时长。

该研究首次系统量化行李对疏散动力学的多维影响，揭示出口配置与决策时机的优化阈值。结论指出：高客流场景需扩大出口间距（>2.5m）并引导早期决策（阈值距离与客流正相关），而非盲目设置专用出口。成果为智能疏散系统设计提供了关键参数，尤其在春运等大客流场景中具有直接应用价值。