拥挤系统阻碍物设置的真人行为实验研究

李靖宇，姜　立，沈　超,3，于　忱，韩战钢

(1.北京师范大学系统科学学院，北京 100875；2.中国科学院科技政策与管理科学研究所，北京 100190；3.国防科学技术大学信息系统与信息管理学院，湖南 410073；4.北京师范大学水科学研究院，北京 100875)



拥挤系统阻碍物设置的真人行为实验研究

李靖宇1,2，姜立1，沈超1,3，于忱4，韩战钢1

(1.北京师范大学系统科学学院，北京 100875；2.中国科学院科技政策与管理科学研究所，北京 100190；3.国防科学技术大学信息系统与信息管理学院，湖南 410073；4.北京师范大学水科学研究院，北京 100875)

摘要:开展真人行为实验，研究拥挤人群疏散行为及阻碍物的优化设置，旨在为提高恐慌下人群疏散效率提供理论支持。观察实验视频，发现拥挤人群疏散所特有的现象，包括距离出口最近处三人挤压即可堵住出口，人群疏散过程呈现出一定的周期波动性等。对比有无阻碍物时人群疏散速度得出，在房间内合理设置阻碍物有利于提高人群疏散效率，并且设置两个阻碍物优于设置一个阻碍物。此外，阻碍物的设置有助于减轻人群在出口处的拥挤程度，使得疏散过程变得更加平稳有序，从而提高了疏散效率。

关键词：拥挤系统；真人行为实验；阻碍物设置；疏散速度

0引言

在现代社会，随着人们生活的社会化程度不断加深，诸如大型的娱乐庆典、宗教朝圣和商业活动等等，同时聚集成千上万的人的活动越来越频繁。在这些大型公众集会中，极易发生拥挤踩踏事故，尤其是当出现了打架斗殴、火灾、暴动等突发状况的时候，人群的恐慌程度加大，产生伤亡事件的机率提高，人们逃生则会变得困难。2010年11月22日，柬埔寨金边钻石岛送水节活动发生严重踩踏事件，造成345人死亡，数百人受伤。同年7月24日，德国鲁尔区杜伊斯堡市举行“爱的大游行”电子音乐节活动中，人群在地下疏散通道形成拥堵，造成恐慌性踩踏事件，共有19人死亡、342人受伤。国内外类似拥挤踩踏事件时有发生。由此看来，公共场所恐慌拥挤踩踏事件已成为人类活动的灾难，研究人群运动过程及优化建筑结构设计提高拥挤人群疏散效率尤为重要。国内外已有很多学者进行了相关研究，研究该问题的主要方法是建立行人运动模型、运用计算机仿真进行研究。行人运动模型可分为宏观模型和微观模型[1]。其中，以Helbing等建立的社会力模型[2-4]仿真度最高，应用最为广泛。此外，Helbing等还总结了人群在突发状况下恐慌后的特征[5]。

在对恐慌人群逃生建筑的优化设计研究中，Escobar等基于Helbing等人发现的“不对称优势”[5]研究了26种不同房间结构情况下的逃生模型，发现了“安全空间效应”并得出“安全空间”效果决定于出口处阻碍物的形状及位置，他们凭直觉设计了多种阻碍物形状及摆放位置，对不同结构的房间进行了模拟实验，发现圆柱形阻碍物效果较好，但具体效果跟圆柱形的数量及位置均有关系[6]。之后Helbing等[7]设计了遗传算法演化模型，通过演化算法得到了特殊的出口阻碍物设置方式，在一定程度上提高了拥挤系统的疏散效率。但他的设计也具有浪费空间及制作复杂的弊端，并在结构上形成了死角。姜立等[8]对Helbing的社会力模型进行改进，考虑了阻碍物与人之间的作用力，直接采用Escobar提出的圆柱形阻碍物，用遗传算法求解出不同数量和大小的阻碍物设置的最优位置，仿真结果显示人群疏散效率得到了明显提高。

本文将在理论研究基础上开展真人行为实验，模拟拥挤人群疏散行为，验证阻碍物设置对人群疏散效率是否有切实的改善作用。这是国内外鲜有的研究，对相关领域具有开拓性的理论意义和实践意义。

1实验描述

1.1实验绪论

通过大量的实验地点的选择和预实验，本实验最终选取了北京师范大学邱季端二层南侧大厅作为实验场地，采用近似圆柱形的垃圾桶(桶内装约三分之二的水)作为阻碍物。实验详细参数见表1。

注：表中数据均为实际测量值，其中，参与者体宽为在实验参与者中随机选取15个男生和15个女生的测量数据的平均值。

此外，根据之前预实验的总结，实验过程中需让被试人员充分投入实验过程，以达到比较理想的拥挤程度。因此，本次实验过程以素质拓展游戏的形式来进行，并设置了激励措施。根据实验人数分成10个不同颜色命名的小组，被试人员需从室内经过规定出口到达室外各自分区所在位置。工作人员以各组人员多次实验的平均名次(成绩)进行排名，小组成员将根据组排名获得相应的奖励。在每次实验中，被试人员在场内围成3个大小不等的圆圈，由主持人组织和活跃被试人员参与实验过程。

1.2实验过程

实验准备阶段，按照实验要求准备实验用具以及对场地进行规划和布置，主要包括准备阻碍物、对场地进行分区和合理布置摄像机。首先，工作人员将实验器材布置到实验场地的指定位置。然后，按照既定规则划分区域并做好标记。本次实验过程中，工作人员的任务是负责引导被试人员参与实验，摄像记录实验过程和应对突发状况。

实验分为4个部分，即对应熟悉流程、无阻碍物、有一个阻碍物和有两个阻碍物4种情况。实验中需按阻碍物设置方式对场地进行两次调整，分别为在无阻碍物的基础上安设一个阻碍物和两个阻碍物，阻碍物设置的具体位置参照模型模拟80人和阻碍物半径为0.5米时所求得的优化结果[8]，3种阻碍物设置的实验场景示意图见图1。在3种阻碍物设置条件下，各开展3次有效实验，有效实验共计9次，实际次数由实验效果而定。正式实验前，将被试人员进行分组，向被试人员言明实验规则，然后模拟两次实验，让被试人员对实验过程进行熟悉。接着，进入正式实验部分，按照无阻碍物、一个阻碍物和两个阻碍物的设置依次开展实验。实验过程中在保证效率即实验效果的同时注意人身安全。每次实验都有专人记录数据，拍摄实验视频，图2为一次实验视频截图。

1.3数据处理

通过观察拍摄视频，针对不同的阻碍物设置共筛选出9组有效视频作为进一步分析的实验数据来源。运用视频处理软件(会声会影)观察实验视频，探究实际疏散过程中所涌现出的现象并截取相应图片；记录各个视频中每人逃离出口时对应时刻，制作人员疏散数据表。根据各实验效果，最终选取76人(47男，29女)的疏散时刻数据作为分析数据，每组数据中以第一人离开出口时刻为零时刻。

2实验数据分析

2.1人群疏散过程呈现周期波动性

观察实验视频发现，在疏散过程的起始阶段，门口聚集的人不是很多，人能以较快的速度逃离出口，随着时间的推移，门口聚集的人逐渐变多，系统开始出现拥挤，观察发现当距离出口最近处有3个人时，即可形成拥挤，在拥挤状态下，会阶段性无人逃出或者几个人连续逃出。连续截取实验中41人的逃离时间，计算相邻两人的疏散间隔时间(单位：s)，折线图如图3所示。

从图3中可以看出，人员疏散间隔时间并不是保持不变的，也不是持续增加或减小，而是在一定的周期内先增大后减少，整体图像在一定的水平内上下波动。从上面3种条件下，所得波动图形可以大概看出，间隔时间波动周期范围在3至5人，即在连续的4人(或3人，或5人)中，人群疏散总是有慢有快。由于当人群拥挤时，室内人员会受到身体侧向挤压力和身体前后的挤压力，当距离出口最近处人员所受到的侧向挤压力过大时，其无法向前移动逃离出去；而当这种情况持续一段时间后，来自后面他人的挤压力逐渐变大，系统会突然崩塌，距离出口最近的人会被挤出，而随后的人员就紧跟着逃出，很快室内剩余的人会继续挤压形成之前的局面，如此循环往复，系统疏散过程中间隔时间会呈现周期性波动。

因此，结合观察现象和数据分析，可以得出拥挤人群的疏散过程呈现出一定的周期波动性。

2.2影响实验结果的主要因素

本实验所控制的变量为阻碍物个数，而在不同数目的阻碍物设置下分别开展了多次实验。因此，本实验除了考查阻碍物的个数对实验效果的影响，还需检验实验是否具有明显的学习效应。

注：平均疏散速度为：总人数除以疏散总时间，单位为人/s。系统总人数为76人。表中的均值与方差分别针对不同的阻碍物设置而求得。在相同阻碍物设置条件下，重复进行3次实验，在表中用实验1、实验2和实验3进行标记。

据表2数据显示，各组实验平均疏散速度的方差和标准误的值均较小，说明同种实验条件下开展的3次实验测量结果偏差不大。可以得到，每组实验中随着时间先后顺利进行的3次实验，平均疏散效率并没有明显的升高或者降低的趋势。而从数据可以发现，随着阻碍物个数的变化对疏散速度的影响更为明显。用SPSS进行多因素方差分析可以得到：阻碍物个数的显著性p=0.002<0.05，实验顺序p=0.397>0.05。因此，阻碍物个数对疏散速度的影响是显著的，而相反地，实验顺序对疏散速度没有显著性影响。此外，通过交互性检验可知，实验顺序与阻碍物个数也不存在明显交互作用。

可以得出，由于实验形式、实验条件和实验时长等诸多因素的影响，实验效果并没有因实验执行顺序的不同有明显的改善或者恶化，从而排除了本实验的学习效应。因此，阻碍物个数则是影响实验结果的主要因素，实验开展的顺序对实验结果无显著影响。

2.3对比不同阻碍物设置下疏散效率及过程的差异

2.3.1阻碍物设置对疏散效率的影响

T0，T1和T2分别表示无阻碍物时、设置一个阻碍物和设置两个阻碍物时的平均疏散时间。平均疏散时间为相同阻碍物设置条件下3次重复实验的疏散时间均值。

图4平均疏散时间差

Fig.4The differences of average evacuation time among three situations

选取不同阻碍物设置下的平均疏散速度均值(后文简称速度均值，数据见表2)，依次计算速度提升比例，可以得到：设置一个阻碍物和两个阻碍物较无阻碍物时速度均值提升比例分别为10.33%,15.99%，设置两个阻碍物较一个阻碍物时速度均值提升比例为5.12%。从结果来看，在拥挤系统中合理设置阻碍物有助于提高人群疏散效率，两个阻碍物较一个阻碍物效果更好；而阻碍物的个数和系统的速度均值提升幅度并不呈等比例增加，可知阻碍物从无到有的提升效果比从一个增至两个的提升效果更显著。

通过进一步分析实验视频，计算不同阻碍物设置下的平均疏散时间差(见图4)，可以发现：实验过程初始阶段，阻碍物设置对人群疏散的影响不大，图4中3条线对应的疏散时间差均在0附近上下浮动；当疏散人数达到15以后，无阻碍物的情况下需时明显要多于设置阻碍物时，与设置一个和两个阻碍物的疏散时间差均大于1s，且呈显著增加趋势；而当疏散人数达30以后，设置两个阻碍物与设置一个阻碍物的差异逐渐明显(图中三角点线和方点线分离)，两者疏散时间差(圆点线)显示设置两个阻碍物比一个阻碍物更节省时间，且疏散时间差几乎全在1秒以上。因此，阻碍物设置并不是从一开始就对系统疏散效果有明显改善，而是当系统达到一个状态后才能起作用，本实验中疏散人数为15和30时是发生明显变化的点。

瞬时疏散速度计算方法为：连续截取5人，计算时间差△t，把此小段时间内的平均速度当作瞬时速度，即用5/△t。统计数据为汇总不同阻碍物设置下3次实验数据计算所得，1次实验数据量为15，3次实验数据量即为45。

2.3.2阻碍物设置对疏散过程稳定性的影响

文中对不同阻碍物设置下实验人群疏散过程中系统的稳定性进行了对比，主要通过计算瞬时疏散速度来进行研究，相关统计量见表3。

从数据可以看出，阻碍物个数从0增至2时，瞬时疏散速度的均值和极小值均逐渐增大，即系统疏散过程中逃逸速度的最低水平及平均水平都逐渐升高；而方差在逐渐减小，能大致反映出随着阻碍物的个数增加，系统瞬时疏散速度的波动减缓，即疏散过程更加平稳。添加了阻碍物后，人群疏散过程更平稳有序，整体疏散速度加快。这与人们日常排队越有序越快，越乱越慢的体验是一致的。

根据观察实验视频，也可以发现在疏散过程中，当系统中个体移动速度较大时，人群在较短时间内会聚集在出口周围，并形成半圆的形状。对于处在半圆中间位置并距出口最近的人来说，他所受到的来自左右两侧行人的挤压力较大，从而会阻碍其顺利逃离出去，进而减缓整个人群的疏散速度，当人数较多时，则形成较为明显的拥堵现象。实验发现，设置阻碍物减轻了人群在出口处的拥挤程度，减少了个体间侧向的挤压力，使得疏散过程变得更加平稳有序，从而提高人群疏散效率。

3结论及展望

本研究开展真人行为实验研究拥挤人群疏散行为，以及阻碍物的设置对人群疏散效率的影响。通过实验观察，可以发现拥挤人群疏散特有现象，如距离出口最近处三人挤压即可堵住出口，人群疏散过程呈现出一定的周期波动性。通过实验可知，合理设置阻碍物有利于提高人群疏散效率，并且设置两个阻碍物优于设置一个阻碍物。同时，通过实验发现，阻碍物设置并不是从一开始就对系统疏散效果有明显改善，而是当系统达到一个状态后才能起作用，本实验中疏散人数为15和30时是发生明显变化的点。根据模型求解与实验结果的对比分析，可以得到在房间内设置恰当的阻碍物，能够有效提高室内恐慌人群的疏散速度；合理设置阻碍物有助于减轻人群在出口处的拥挤程度，使得疏散过程变得更加平稳有序，从而提高人员疏散效率。

本研究通过真人行为实验验证了合理设置阻碍物有助于提高拥挤人群疏散效率，并从中发现了拥挤人群疏散过程特有现象。文中的研究结论只适用于室内拥挤人群且易在出口处形成拥堵的人群疏散过程。目前国内外少有采用真人行为实验对人群疏散进行研究，本文为日后相关问题的探讨提供了一定的参考价值。然而，本研究仍存在不足之处，比如模拟过程中只考虑了常规情况并未加入实际人群疏散过程中可能出现的逆行等行为，本项目所开展的真人行为实验规模较小等，期待日后在本研究领域能看到更加出色的研究成果。

参考文献:

[1]孙剑,李克平.行人运动建模及仿真研究综述[J].计算机仿真,2008,12,25(12):12-16.

Sun Jian,Li Keping.A review of pedestrian moedling and simulation[J].Computer Simulation,2008,25,(12):12-16.

[2]Helbing D.A Mathematical model for the behavior of pedestrians[J].Behavioral Science (S0005-7940),1991,36(3):298-310.

[3]Helbing D,Molnar P.Social force model for pedestrian dynamics[J].Physical Review E (S1063-651X),1995,51(4):4282-4286.

[4]Helbing D,Vicsek T.Optimal self-organization [J].New Journal of Physics(S1367-2630),1999, 1(13):1-13, 17.

[5]Helbing D,Farkas I,Vicsek T.Simulating dynamical features of escape panic[J].Nature,2000, 407(6803):487-490.

[6]Escobar R,De La Rosa A.Architectural design for the survival optimization of panicking fleeing victims[J].Advances in Artificial Life,2003:97-106.

[7]Johansson A,Helbing D.Pedestrian flow optimization with a genetic algorithm based on Boolean grids[J].Pedestrian and Evacuation Dynamics 2005,2007:267-272.

[8]Jiang L,Li J,Shen C,et al.Obstacle optimization for panic flow-reducing the tangential momentum increases the escape speed[J].Plos One.2014.

(责任编辑李进)

Human Experiments for Optimizing Obstacles Settings in a Crowd System

LI Jingyu1,2, JIANG Li1, SHEN Chao1,3, YU Chen4, HAN Zhangang1

(1.School of Systems Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;2.Institute of Policy and Management, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;3.College of Information Systems and Management, National University of Denfense Technology, Hunan 410073, China;4.College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)

Abstract：Based on what the previous studies did before, the researchers carry out human experiments to analyze the process of evacuation and the optimization of obstacles settings, thus providing theoretical support to improve the efficiency of evacuation in a panic situation. The experimental videos provides us peculiar phenomena during the evacuation, for instance, three individuals crowding together can block the exit and the evacuation process seems to be periodically fluctuated. By comparing experiments differentiated by the obstacle settings, the paper concludes that a reasonable placement of obstacles can improve the efficiency of evacuation, and that setting two obstacles is better than one. Furthermore, crowding is partly alleviated by the placement of obstacles, so that the evacuation process could become more stable, more orderly, thereby the efficiency of the evacuation is better.

Key words：crowd system; human experiments; obstacles settings; evacuation speed

文章编号：1672—3813(2016)02—0022—05;

DOI:10.13306/j.1672-3813.2016.02.003

收稿日期：2014-10-25；修回日期：2015-01-16

基金项目：国家自然科学基金(61074116,61374165)

作者简介：李靖宇(1992-)，女，重庆人，硕士研究生，主要研究方向为科技政策和复杂系统。 通讯作者：韩战钢(1965-)，男，北京人，博士，教授，主要研究方向为多主体系统与演化算法。

中图分类号：N945

文献标识码：A