基于人群到达规律的公共场所踩踏风险分析摘要：公共活动在丰富人们物质文化生活的同时，也易发生人群踩踏风险。人群踩踏风险一旦发生，造成的后果可能会十分严重。因此，监测、预警和预控人群踩踏风险已越来越引起公共活动组织与管理者的重视。通过对2016年归元寺春节祭祀活动进行数据分析，从微观上论证得出了城市公共场所人群到达服从泊松分布的结论，且发现人群到达呈现入口效应和最短距离效应，以此作为人群踩踏风险计算机模拟的参数设定依据，对优化和设计公共活动的踩踏防控预案方案，提升人群管控能力，降低人群踩踏风险有一定的参考意义。关键词：人群踩踏；踩踏风险；人群密度；人群到达；泊松分布：X928.03文献标识码：ADOI：10.3963/j.issn.16716477.2017.04.0001一、问题的提出随着社会的发展，人们的物质文化需求逐步提高，城市公共场所承载的公共活动数量也日益增长。公共活动在丰富人们的物质文化生活的同时，也容易诱发人群踩踏风险。由于人群踩踏风险的的致因具有潜在性，因此其预防预控有一定难度。踩踏事件一旦发生，有可能造成群死群伤的严重后果。例如，2011年1月14日、2013年10月13日发生在印度的两起踩踏事故，其死亡人数均超过100人。2014年12月31日上海外滩踩踏事故死亡人数也达到了36人。所以，对公共活动的人群踩踏风险进行分析并探讨相应的防控措施，便显得十分重要。目前国内外对人群踩踏风险的研究主要分为实证研究和理论研究两个方面。实证研究主要是根据直接观察、摄影和录像分析等方式研究人群集聚与疏散特征。学者们大多是设定和验证不同国家、不同场景下人群密度、人流速度、出口宽度等因素之间的函数关系。例如，Hankin和Wright[1]调查了伦敦地铁中行人流动情况，描画了单向人流的速度和密度之间的关系。Fruin[2]调查了人行道的人群速度和人群密度的关系，给出了图示，并将人员步行流动状态分为从互不影响到严重滞留的六个等级。加拿大的Paul[3]通过实证数据提出了有效楼梯宽度、疏散人数和疏散时间的关系。Thompson和Marchant[4]将观察数据整理，并结合采用Fruin，Hankin等人的数据，总结分析了不同学者研究的人群密度和人群速度的经验关系。在国内，武汉大学的研究人员[5]采用流体力学的原理分析人群运动，并建立了人群密度、人群速度和人群流量之间的对数关系。张培红[6]总结分析了时间压力下不同位置的人群流动速度和人群密度的关系，并提出局部衰减系数概念。吕雷等人[7]对学校教学楼的人群密度和人群速度进行了实地记录。胡玉婷[8]运用2010年世博会的视频数据对人群的区域分布和人群运动轨迹形成规律进行了分析。在理论研究方面，主要工作是对特定场景下的人群疏散策略进行建模与模拟。Lee和Hughes[9]基于Lighthill和Whitham[10]的研究提出了连续行人流运动模型。DirkHelbing等人[11]在分析人群的互相作用力后提出了经典的社会力模型。之后的研究则大部分以该模型为基础，对其进行相应的优化和计算机模拟研究。如日本的Teknomo[12]在Helbing的基础上，对人群中个体之间的相互作用的“排斥力”进行了分析，并建立了相关的微观模拟模型。宋卫国[13]提出了一种考虑摩擦力与排斥力的人群疏散CA模型，该模型不仅可以较好地描述人员疏散中的典型现象，如拥挤、堵塞现象等，而且具有较高的运算效率。张青松等[14]则运用牛顿第二定律和经典“社会力”模型对人群中的个体受力进行了微观建模。虽然许多学者已经研究分析了人群密度和人群踩踏风险的关系，但鲜有学者对人群达到与人群踩踏风险之间的关系进行研究。也有一些学者在人群踩踏风险的仿真模拟分析中假定人群进入仿真区域服从均匀分布[1516]或者泊松分布[16]，但是，对于人群进入仿真区域时是否确实遵循泊松分布，国内外缺少基于实际活动观测数据的实证研究。基于此，??2016年武汉市归元寺春节祭祀活动的人群进行了现场观察，采集了视频数据。本文在此基础上运用统计方法和理论分析处理数据，从微观层面揭示城市公共场所人群到达的规律，并对人群踩踏风险与人群到达规律进行建模，为分析人群聚集风险提供参照。该研究成果可以作为人群踩踏事故触发与演化机理的计算机模拟参数设定依据，研究...