ERAEngineering Research and Application2995-31542993-2742Art and Design10.61369/ERA.2026010009Article极端降雨天气下地铁车站积水风险演化规律 及应急疏散路径优化研究https://artdesignp.com/journal/ERA/4/1/10.61369/ERA.2026010009张洁2026412026-01-20极端降雨天气频发背景下，地铁车站积水事故易引发人员伤亡与运营中断，研究其风险演化规律及应急疏散路径优化具有重要现实意义。本文通过文献数据挖掘与数值模拟分析，识别地铁车站积水风险关键影响因素，划分风险演化的“萌芽－发展－爆发－衰退”四阶段，构建基于积水深度与扩散速度的风险评估模型；结合Dijkstra 算法与人员疏散特性，提出考虑积水阻碍、疏散能力约束的应急疏散路径优化方法，并以某市地铁2号线XX 站为实例验证。结果表明：车站出入口坡度、排水系统capacity、挡水设施高度是影响积水风险的核心因素；优化后的疏散路径可使人员疏散时间缩短，风险规避率提升。极端降雨,地铁车站,积水风险演化,应急疏散,路径优化,Dijkstra 算法

[1] 周芳, 王东海, 汪如良.1980—2020 年4—9 月湘赣浙闽地区日极端降水分布特征研究[J]. 暴雨灾害,2025,44(05):676-687.[2] 生态环境部. 生态环境部新闻发布会实录[M]. 中国环境出版集团:202503:404.[3] 刘炎. 数智化技术在地铁无障碍设施中的应用研究[D]. 北京交通大学,2024.[4] 魏海宁. 兰州轨道交通突发洪涝灾害应急管理能力评价研究[D]. 兰州大学,2024.[5] 刘任可. 暴雨灾害下城市轨道交通网络韧性评价研究[D]. 重庆交通大学,2025.[6] 黄俊光, 袁庆盟, 卢家琦, 等. 零增地洪涝调蓄革新: 建筑地下空间“平急两用”韧性体系构建[J]. 中国水利,2025,(19):31-39.[7] 吴炜, 罗曼, 渠永通, 等. 城市轨道交通地下车站站台公共区和车站轨行区排烟新思路探讨[J]. 暖通空调,2025,55(09):112-120.[8] 颜紫璇. 面向设计过程的地铁车站运维安全韧性智能评价研究[D]. 东南大学,2023.[9] 苟中涛. 基于居民出行特性的路径优化研究与系统设计[D]. 重庆交通大学,2024.[10] 胡越. 面向CGF 的空间认知行为建模关键技术研究[D]. 国防科技大学,2021.