แบบจำลองการอพยพเป็นเครื่องมือจำลองที่ออกแบบมาเพื่อทำนายการเคลื่อนไหวและพฤติกรรมของบุคคลระหว่างการอพยพฉุกเฉิน^{[ 1 ] [ 2 ]} [ ^{3 ] ปัจจุบันแบบจำลองเหล่านี้ใช้ในการจำลองการอพยพสำหรับภัยพิบัติต่างๆ เช่น ไฟไหม้อาคาร ไฟป่า พายุเฮอริ เคน}และสึนามิ แบบจำลองเหล่านี้ได้รับการพัฒนามาตั้งแต่ปลายทศวรรษ 1970 และปัจจุบันมีการใช้งานอย่างแพร่หลายเพื่อประเมินเวลาที่จำเป็นในการอพยพอาคาร เมือง หรือภูมิภาคที่กว้างขึ้น^{[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 2 ]}

แบบจำลองการอพยพด้วยคอมพิวเตอร์รุ่นแรกๆ เช่น EVACNET (พัฒนาขึ้นในช่วงปลายทศวรรษ 1970), FPETool (เปิดตัวในปี 1990) และ EXIT89 (จากทศวรรษ 1980) ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการประเมินเวลาการอพยพที่แม่นยำ^{[ 1 ]}แบบจำลองเหล่านี้เกิดขึ้นเพื่อแก้ไขข้อจำกัดในการคำนวณการอพยพด้วยตนเอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการออกแบบอาคารและกฎระเบียบด้านความปลอดภัยจากอัคคีภัยมีความซับซ้อนมากขึ้น EVACNET มุ่งเน้นไปที่การใช้การเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายเพื่อลดความแออัดระหว่างการอพยพ^{[ 9 ]} FPETool ซึ่งพัฒนาโดยNISTให้การคาดการณ์โดยละเอียดเกี่ยวกับพฤติกรรมของไฟ การแพร่กระจายของควัน และเวลาในการอพยพเพื่อช่วยวิศวกรด้านความปลอดภัยจากอัคคีภัย^{[ 10 ]} EXIT89 ซึ่งพัฒนาโดย ดร. ริตา ฟาฮีได้เพิ่มมิติพฤติกรรม โดยจำลองว่าแต่ละบุคคลอาจตอบสนองต่อคำสั่งอพยพอย่างไร^{[ 11 ]}โมเดลเหล่านี้ปูทางไปสู่การจำลองขั้นสูงยิ่งขึ้นโดยการประเมินความปลอดภัยที่สำคัญโดยอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การอพยพอาคาร

แบบจำลองขนาดเล็ก ซึ่งโดยทั่วไปใช้สำหรับการอพยพออกจากอาคาร มุ่งเน้นไปที่พลวัตของแต่ละบุคคลหรือกลุ่มภายในสภาพแวดล้อมที่จำกัด เช่น สำนักงาน อาคารที่พักอาศัย หรือพื้นที่สาธารณะ โดยคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น ผังอาคาร การลุกลามของไฟ และพฤติกรรมของผู้พักอาศัย แบบจำลองเหล่านี้มักจะรวม วิธีการ แบบตัวแทนหรือแบบจุลภาคเพื่อจำลองปฏิสัมพันธ์โดยละเอียดและกระบวนการตัดสินใจ^{[ 12 ] [ 1 ] [ 13 ]}การสำรวจครั้งล่าสุดแสดงให้เห็นว่ามีแบบจำลองการอพยพขนาดเล็ก 72 แบบที่ใช้สำหรับการอพยพจากอัคคีภัยในปัจจุบัน^{[ 4 ]}

ในทางตรงกันข้าม แบบจำลองการอพยพขนาดใหญ่จะจัดการกับการอพยพครั้งใหญ่จากพื้นที่กว้างๆ เช่น สภาพแวดล้อมในเมืองหรือภูมิภาคที่ได้รับผลกระทบจากภัยพิบัติทางธรรมชาติ เช่น ไฟป่าหรือแผ่นดินไหว แบบจำลองเหล่านี้เน้นการไหลเวียนของการจราจรการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและความจุของโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งเป็นการจัดการกับความท้าทายด้านโลจิสติกส์ในการเคลื่อนย้ายประชากรจำนวนมากในระยะทางไกล^{[ 2 ] [ 14 ] [ 15 ]}

ความละเอียดของการจำลองในแบบจำลองการอพยพหมายถึงระดับรายละเอียดและความละเอียดที่ใช้ในการแสดงผู้อพยพและสภาพแวดล้อมของพวกเขาในระหว่างการจำลอง^{[ 16 ] [ 17 ]}

ใน ระดับ จุลภาคแต่ละบุคคลจะถูกจำลองเป็นตัวแทนอิสระที่มีลักษณะเฉพาะ เช่น ความเร็ว ความสามารถในการตัดสินใจ และการโต้ตอบกับผู้อื่น ทำให้แนวทางนี้เหมาะสำหรับการจำลองรายละเอียดของพื้นที่ขนาดเล็ก เช่น อาคาร^{[ 18 ]}

ในทางกลับกัน แบบจำลองระดับมหภาคจะถือว่าผู้คนเป็นกระแสรวมหมู่ โดยใช้หลักการที่คล้ายกับพลศาสตร์ของไหลเพื่อแสดงฝูงชนหรือประชากรจำนวนมากในแง่ทั่วไป ซึ่งมักนำไปใช้กับการอพยพขนาดใหญ่ เช่น สถานการณ์ทั่วเมือง^{[ 19 ]}

แบบจำลองเมโซสโคปิกเชื่อมช่องว่างระหว่างสองสิ่งนี้ แนวทางนี้แสดงกลุ่มบุคคลเป็นหน่วยรวมในขณะที่ยังคงรักษาพฤติกรรมส่วนบุคคลบางอย่างไว้ ทำให้มีประโยชน์สำหรับสภาพแวดล้อมหรือสถานการณ์ขนาดกลางที่ปฏิสัมพันธ์โดยละเอียดมีความสำคัญน้อยกว่าการไหลโดยรวม^{[ 20 ]}

การเลือกขนาดการจำลองมีความสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างสมดุลระหว่างความซับซ้อนของแบบจำลอง ต้นทุนการคำนวณ และเป้าหมายเฉพาะของการศึกษาการอพยพ^{[ 21 ]}

การแสดงผลการเคลื่อนไหวหมายถึงการจำลองการเคลื่อนไหวทางกายภาพของผู้อพยพภายในพื้นที่ ซึ่งส่งผลต่อความแม่นยำและความสมจริงของแบบจำลอง^{[ 18 ] [ 22 ] [ 23 ]}

แบบจำลองแบบตารางแบ่งสภาพแวดล้อมออกเป็นเซลล์ที่แยกจากกัน โดยแต่ละบุคคลจะเคลื่อนที่จากเซลล์หนึ่งไปยังอีกเซลล์หนึ่งตามกฎง่ายๆ ซึ่งมักใช้ในแนวทางออโตมาตาเซลลูลาร์ แบบจำลองเหล่านี้มีประสิทธิภาพในการจำลองการเคลื่อนไหวในสภาพแวดล้อมที่มีโครงสร้าง เช่น ทางเดิน แต่อาจมีข้อจำกัดในการจับภาพการเคลื่อนไหวที่เป็นธรรมชาติและลื่นไหล^{[ 24 ] [ 25 ]}

แบบจำลองต่อเนื่องให้การแสดงผลที่ยืดหยุ่นกว่า ทำให้ผู้อพยพสามารถเคลื่อนที่ได้อย่างอิสระในทุกทิศทางภายในพื้นที่ต่อเนื่อง แบบจำลองเหล่านี้มักใช้กับการจำลองแบบตัวแทนหรือแบบแรง ซึ่งบุคคลจะปรับความเร็วและทิศทางตามความชอบส่วนตัว อุปสรรค และการโต้ตอบกับผู้อื่น^{[ 22 ] [ 26 ]}

แบบจำลองตามเครือข่ายจะแยกสภาพแวดล้อมออกเป็นโหนดและลิงก์ โดยการเคลื่อนที่จะถูกทำให้ง่ายขึ้นเป็นการนำทางจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งตามเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งมักใช้ในสถานการณ์ขนาดใหญ่ เช่น เครือข่ายการขนส่ง^{[ 27 ] [ 28 ]}

แต่ละวิธีการแสดงการเคลื่อนไหวมีจุดแข็งและจะถูกเลือกตามความซับซ้อนของสภาพแวดล้อม ความแม่นยำที่ต้องการ และประสิทธิภาพในการคำนวณ^{[ 21 ]}

แบบจำลองการอพยพขนาดเล็กใช้เพื่อจำลองและวิเคราะห์ว่าผู้คนอพยพออกจากอาคารหรือสภาพแวดล้อมภายนอกอาคารอย่างไรในสถานการณ์ฉุกเฉิน แบบจำลองเหล่านี้เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับวิศวกรรมความปลอดภัยจากอัคคีภัยการวางผังเมืองและการเตรียมความพร้อมสำหรับเหตุฉุกเฉิน^{[ 5 ] [ 6 ]}แบบจำลองเหล่านี้ช่วยในการประเมินประสิทธิภาพของการออกแบบอาคาร เส้นทางการอพยพ และขั้นตอนด้านความปลอดภัย โดยแสดงให้เห็นว่าบุคคลหรือฝูงชนเคลื่อนไหวและมีพฤติกรรมอย่างไรในระหว่างการอพยพ แบบจำลองเหล่านี้มักใช้ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและมีผู้คนหนาแน่น เช่นสถานี รถไฟหรือ รถไฟฟ้าใต้ดิน ห้างสรรพสินค้า สนามกีฬาอาคารสูงและอาคารที่พักอาศัยหรือสำนักงาน แบบจำลองเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการรับรองความปลอดภัยและประสิทธิภาพของขั้นตอนการอพยพ^{[ 4 ]}การใช้งานหลักคือการรับรองการปฏิบัติตามรหัสอาคารและมาตรฐานความปลอดภัยโดยเฉพาะอย่างยิ่งในโครงสร้างที่อาจไม่สามารถปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านอัคคีภัยได้ง่าย^{[ 4 ​​]}

แบบจำลองการอพยพขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ใช้โดยหน่วยงานจัดการเหตุฉุกเฉินนักวางผังเมืองหน่วยงานขนส่ง และทีมรักษาความปลอดภัยในงานอีเวนต์ เพื่อวางแผน จำลอง และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การอพยพในช่วงภัยพิบัติอุบัติเหตุทางอุตสาหกรรมหรือเหตุการณ์สาธารณะขนาดใหญ่^{[ 2 ]}แบบจำลองเหล่านี้ใช้ในการคาดการณ์การไหลของจราจรระบุจุดคอขวด และประเมินเส้นทางการอพยพหรือกลยุทธ์การจัดการจราจร ที่แตกต่างกัน ^{[ 15 ]}นักวางแผนงานอีเวนต์และเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยยังอาศัยแบบจำลองการอพยพเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยของฝูงชนจำนวนมากในระหว่างการชุมนุมขนาดใหญ่ ทำให้พวกเขาสามารถวางแผนทางออกที่มีประสิทธิภาพในกรณีฉุกเฉิน แบบจำลองเหล่านี้ยังถูกใช้โดยรัฐบาลและ หน่วยงาน ป้องกันพลเรือนเพื่อพัฒนาแผนการอพยพสำหรับเมืองต่างๆ เพื่อให้มั่นใจว่าเส้นทางการอพยพมีประสิทธิภาพภายใต้สถานการณ์ฉุกเฉิน ต่างๆ