地铁因其快捷、便利、电动等特点得到众多城市的使用,极大的满足了城市居民的生活需要。当发生突发事件时,地铁车站作为人群密集、流动性大的公共场所,极易造成严重的公共安全事故和恶劣的社会影响。因此,突发事件下地铁车站人员应急疏散问题研究深受公共安全管理相关领域学者们的重视。本文以突发事件下地铁车站的乘客应急疏散问题切入,综合统计学、仿真科学、安全科学及决策科学等理论基础和技术手段,对地铁车站应急疏散的问题进行研究。首先,设计以“长沙地铁乘客疏散行为”为主题的调查问卷获取乘客数据,以统计分析和Pearson x~2相关性分析处理铁乘客数据,提取具有相关性的主要影响因素。其次,使用熵权法对人员正常行走速度进行修正,同时采用比例语言术语集的方法,构建各年龄段人群的恐慌因子模型,修正各年龄人群的恐慌系数,以支撑恐慌状态下社会力模型的改进,为仿真实验中行人有效疏散提供科学技术保障。再而,以长沙五一路地铁站仿真场景为应用载体,设计应急疏散仿真方案。基于改进的社会力模型,通过AnyLogic系统执行仿真方案,并对仿真结果展开数据分析。结果表明:1.不同年龄段的人群由于恐慌因子不同,疏散的速度和时间均有影响,验证了修正的恐慌系数的有效性;2.在节假日等大客流期间,五一广场地铁站的最大滞留人数超过了安全滞留人数;3.站厅层的引导栏杆加长了乘客的疏散时间。并针对相应的问题为五一广场地铁站应急疏散提出有关对策建议。最后,从地铁应急疏散因素指标体系中提取应急疏散能力评估指标,采用基于直觉模糊共识测度的多属性群体评估方法,对五一广场在火灾、恐怖袭击、地震、毒气扩散四种突发事件下的应急疏散能力进行综合评估。