人员密集公共场所大客流预测预警浅议

分类：论文范文 发表时间：2019-01-16 11:23

　　得益于我国经济社会和城镇化的发展，很多公共场所的客流量不断上升，而当人员密集公共场所客流量达到一定程度时，公共安全风险便会聚集。因此，在人员密集公共场所开展大客流预测预警工作有重大意义。本文简要介绍了人员密集公共场所的客流信息监测、大客流预测、大客流预警相关原理和内涵，并在最后结合一种基于激光检测设备的大客流监测预警系统展开论述，为人员密集公共场所的管理方合理开展大客流预测预警工作，削减公共安全风险提供参考。

　　《公共管理研究》(年刊)创刊于2002年，由中山大学行政管理研究中心;留美公共管理学会主办。《公共管理研究》坚持为社会主义服务的方向，坚持以马克思列宁主义、毛泽东思想和邓小平理论为指导，贯彻“百花齐放、百家争鸣”和“古为今用、洋为中用”的方针，坚持实事求是、理论与实际相结合的严谨学风，传播先进的科学文化知识，弘扬民族优秀科学文化，促进国际科学文化交流，探索防灾科技教育、教学及管理诸方面的规律，活跃教学与科研的学术风气，为教学与科研服务。

　　1 前言

　　随着我国经济发展进入新时代，我国城镇化发展进入提速换挡期。同时，旅游休闲、教育、交通、商业百货等产业的发展，使得城镇人员密集公共场所数量不断增多。这种增长一方面为城镇发展做出重大贡献，另一方面却给公共安全带来隐忧。特别是节假日期间，一些公共交通枢纽、著名景区、百货商场、影剧院等地方往往会出现大客流涌入的现象。这一现象不仅会严重降低游客的游览体验，当客流密度达到一定程度或者出现突发事件时，还很可能引发踩踏事故。因此对人员密集公共场所客流情况进行预测和预警有重大意义。

　　2 客流信息监测

　　客流信息是人员密集公共场所大客流预测和预警的基础。通过开展客流信息监测工作，有助于系统地分析相应场所的客流规律，同时实时掌握场所内各区域客流聚集情况和流动情况。客流信息包括多个参数，常用的有当日客流量、区域客流密度、游客运动路径方式等等。得益于电子信息技术的发展，客流信息检测方式不断推陈出新，同时客流信息种类不断丰富，例如客流峰值统计、客流年龄层分布等等。我国现阶段常用的客流信息监测手段有以下5种：

　　1) 人工技术监测法。这一方法耗费大量人力、且统计数据不够精确，信息种类不丰富，故本文不再赘述。

　　2) 依赖于传感器的客流信息监测方案。通常可以用来做客流信息监测的传感器有激光传感器、红外线传感器、热成像传感器、温湿度传感器等。决策者可以根据具体需求或人员密集场所结构选择合适的传感器，且相关方案自动化程度较高。该方法的缺点是安装和维护成本较高，且可能需要几种传感器组合使用。

　　3) 依赖于票务系统的客流监测方案。这一检测系统广泛运用于一些封闭性的公共场所，例如客运交通枢纽、封闭型景区、影剧院、展览馆、体育馆等。这种监测系统可以在售票、检票时获得必要的客流信息，操作方法简单。缺点是仅能掌握场所内的总体客流情况，难以掌握场所内具体区域的客流密度情况。

　　4) 基于视频监控系统的客流信息监测方案。这一方案主要依赖于公共场所的视频监控器材，由于相关器材能够获取的信息种类较多，技术人员可以根据图像和声音，分析客流的运动路径。同时结合一些视频捕捉和识别功能，可以获取更多信息。缺点是一些空间复杂的区域或大型公共场所可能需要安装、维护大量视频监控器材，且空间内人员过于密集时信息精确度可能收到影响。

　　5) 基于游客移动通信网络的客流信息检测方案。由于我国通信网络普及率很高，几乎所有游客都会随身携带移动通信设备。公共场所可以在提供移动通信网络服务的同时，统计接入通信网络的游客的非敏感信息。这一方案的实现难度较低，且对个体游客信息的定位准确。缺点是无法监测未携带通信设备的游客，如某些低龄儿童、高龄老人等。

　　3 客流信息预测

　　客流信息预测是一个系统性的工作过程，它是决策人员通过收集人员密集场所及同类场所历史客流信息，利用定量分析或定性分析的方法，对客流结构、客流出行目的、客流运行规律和场所游客承载能力等内容进行分析，从而对未来某个时间段内客流增减趋势进行预测的过程。客流信息预测的意义重大，它是人员密集公共场所设计、日常管理、应急管理的基础。近年来，很多新建交通枢纽都把客流预测作为施工前设计和运营中决策的基础工作。

　　现阶段我国关于大客流预测的研究较为多样化，不同行业运用的预测方法不尽相同。交通运输行业在这一研究领域出于领先地位，常用的预测方式有四阶段预测模型、三次吸引客流预测模式等等。

　　3.1 客流结构

　　客流结构内容与游客个人信息有关，通常包括客流的年龄分布、性别分布、地域分布、团散信息等。原理在于不同年龄层的游客、不同性别的游客、本地游客与外地游客、散客和团体游客的行为方式都存在特异型。在一些相关研究中，还把游客的文化程度、健康程度等信息纳入客流结构内容中。但在实际操作中这些信息暂未得到有效利用，过大的数据量使得分析更加复杂，且对实际工作意义不大。

　　3.2 客流出行目的

　　客流出行目的是指游客进入相关公共场所的意图，常见的目的有：商务工作、游览观光、购物消费、住宿、途经等。不同的出行目的决定了游客在公共场所内的运动路径以及滞留时间。例如住宿客流的滞留时间最长，平均超过15.6小时。游览观光的运动路径最复杂，一般会覆盖该场所的所有通路。客流出行目的还会影响游客的步行速度，相关研究显示，在公共场所平均步行速度最快的为商旅游客和途经游客，平均步速超过1.45米每秒，其次为购物游客，平均步速超过1.34秒。最慢的为观光散步游客，平均步速為0.99米每秒。

　　3.3 客流运行规律

　　客流运行规律是指公共场所内分时客流量、游客运动路径、游客到访时间、交通方式等内容。相关信息对于决策者预测公共场所内未来客流量、到访时间、峰值出现时间等有着重要意义。同时通过对游客的运动路径、交通方式等信息的分析，能有效掌握公共场所内公共安全风险点，进而采取相应疏导、安保措施。

　　3.4 游客承载能力

　　游客承载能力是指某段时间内某个区域能够容纳的最大游客数量。其中某段时间不一定是一个自然日内的开放时间，也可以是同日内一段开放时间或一个游客到访周期。如季节性游览景区、游乐园。某个区域也可以是同一个公共场所内的具体细化区域，如展览馆的不同展区。能够容纳的最大游客数量也可根据决策者的需求弹性设置。例如在同样的空间内，出于对游客实用需求和心理需求的平衡，通常车站的承载力要高于博物馆、展览馆。通过计算公共场所游客承载能力，并于游客监测信息进行比对，是开展大客流预警工作的重要基础。

　　4 客流信息预警

　　客流信息预警的目的主要是为了避免发生踩踏事故及其他重大公共安全事故，为公共场所管理者提供大客流应对参考。上文所述的客流信息监测是开展客流信息预警工作的基础，只有获取了准确的客流信息，才能科学开展预警工作。

　　4.1客流预警标准

　　由于人员密集的公共场所种类较多，国家仅针对大部分常见公共场所做了客流预警标准的规定，不同行业标准的规定存在差异，但相同点在于各标准规范都是根据客流密度或客流量来划分预警标准。例如，我国景区大客流预警标准根据《景区最大承载量核定导则》实施，交通枢纽大客流预警标准参照《交通工程手册》或《地铁设计规范》，此外还有根据《国家突发公共事件总体应急预案》或一些心理学著作设置预警标准，甚至预警等级的案例。

　　4.2客流预警技术

　　传统上客流预警的内容以预警报告为主，但随着大客流预警技术及相关需求的发展，决策者与游客都可以获得更丰富的预警信息。以某开放式著名景区为例，决策者经过对大客流的科学预测后，在景区内设置了大量的自动化监测设备，并在此基础上建立了客流监控系统和自动化预警系统。该系统可以自动完成大客流监测任务，当区域内客流密度达到设定值，或客流量、客流密度增速异常时，可以自动发出预警信息，供指挥中心研判。指挥中心确认预警信息后，将直接通过系统预设渠道发布预警信息，如园区广播、电视电台等。由于近年来计算机技术发展迅猛，一些公共场所管理机构与科技公司开展合作，一方面可以利用大数据、云计算技术降低数据处理难度，另一方面可以灵活利用移动网络发布预警信息。目前游客已经可以在相关应用或公众号获取部分景区、交通枢纽的实时客流情况，方便优化行程安排，从而在侧面降低公共场所客流密度。

　　5 基于激光监测设备的大客流监测预警系统实例

　　在上文论述中介绍了几种典型的客流监测预警系统，下面结合一种基于激光检测设备的大客流监测预警系统，浅析人员密集公共场所大客流预测预警的技术实现。

　　5.1客流数据的获取

　　该系统的客流数据获取完全依赖激光扫描仪，通过采用激光扫描技术，可以精确获取个体游客外形信息。这一技术的优点是精确度高，在极度密集客流下依然有出色的表现。缺点是安装位置较为挑剔。

　　激光高精度客流监测系统的原理并不复杂，使用时将激光扫描仪安装在通道正上方，扫描仪发射的激光形成一道肉眼不可见的光幕，光幕垂直于地面，当游客经过光幕时便完成一次扫描。传感器传回的数据可以在计算机上还原为游客的轮廓模型，也就成功获取了游客数量，特殊人群数量，游客运动方向等信息。

　　除此之外，在不同区域的通路设置多个激光扫描仪，可以将公共场所按照决策者的意图划分为数个独立的区域。这样可以更方便掌握不同区域的游客数量和运动方向，避免部分区域人员密度过大。

　　5.2数据处理

　　当安装在公共场所内的激光扫描仪获取数据后，传感器每个一段时间将数据上传到服务器的数据库，随后进行数据处理。这个时间间隔通常为半分钟。

　　为了利用好相关数据，需在服务器上创建匹配的表空间和数据存储结构。第一步要在数据库内建表，建表前要充分考虑需要处理的数据的特点，重点针对客流量调整表结构。当传感器上传数据时，这半分钟内通过扫描仪的游客的数量，通过时间，运动方向等数据将自动填充到表中。数据保存成功后，我们可以使用特定的SQL语言来查询相关数据，也可以设定特定的條件来筛选数据。这样一来相关数据可以更方便得比对于整合。

　　参考文献：

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