影響城市軌道交通安檢速度的乘客特征分析*

陳 鵬 張 璋 胡嘯峰 季學(xué)偉

(1.中國(guó)人民公安大學(xué)警務(wù)信息工程學(xué)院,102600,北京; 2北京市交通委員會(huì),100161,北京∥第一作者,副教授)

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影響城市軌道交通安檢速度的乘客特征分析*

陳 鵬1張 璋1胡嘯峰1季學(xué)偉2

(1.中國(guó)人民公安大學(xué)警務(wù)信息工程學(xué)院,102600,北京; 2北京市交通委員會(huì),100161,北京∥第一作者,副教授)

針對(duì)城市軌道交通安檢中的乘客通行速度問(wèn)題,設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)采樣方案,赴北京地鐵東單站對(duì)安檢過(guò)程中的乘客安檢時(shí)間、排隊(duì)情況、隨身攜帶的物品數(shù)量及大小、乘客性別等特征數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析與回歸分析發(fā)現(xiàn),疏散區(qū)域的隊(duì)列長(zhǎng)度對(duì)乘客的等待時(shí)間與疏散時(shí)間具有顯著性的影響;而在影響被檢時(shí)間的因素中,乘客所攜帶的大件物品所具有的影響性最為顯著,其次為乘客性別,最后是攜帶物品的數(shù)量。根據(jù)數(shù)據(jù)分析得到的影響地鐵安檢效率的顯著性因素,對(duì)現(xiàn)有的地鐵安檢流程提出了優(yōu)化建議。

城市軌道交通；安檢; 乘客行為特征

First-author′s address Institute for Policing Information Engineering,People′s Public Security University of China,102600,Beijing,China

由于地鐵空間相對(duì)封閉、狹窄，且人員密集,一旦發(fā)生恐怖襲擊等突發(fā)性事件將會(huì)導(dǎo)致巨大的人員傷亡與財(cái)產(chǎn)損失[1]。因此,2008年6月29日,北京地鐵在奧運(yùn)會(huì)前夕率先開(kāi)始全面實(shí)施乘客乘車(chē)安檢制度。隨后,在上海世博會(huì)、廣州亞運(yùn)會(huì)等大型活動(dòng)期間,國(guó)內(nèi)一些城市的軌道交通陸續(xù)配置了安檢設(shè)備,并在活動(dòng)結(jié)束后將安檢制度常態(tài)化[2]。安檢制度的實(shí)施在很大程度上減小了突發(fā)事件發(fā)生的概率,保障了乘客的乘車(chē)安全,但在另一方面也對(duì)乘客的安檢管理以及安檢人員帶來(lái)了較大的壓力。尤其是在大型活動(dòng)期間以及交通高峰時(shí)段,地鐵客流會(huì)高度集中,給安檢人員帶來(lái)較大工作負(fù)荷的同時(shí)也極易造成人流的擁堵,導(dǎo)致發(fā)生人員擁擠甚至踩踏事故發(fā)生的可能性增加[3]。

目前，在地鐵的安全管理方面,以北京為代表的一些城市針對(duì)城市軌道交通安全問(wèn)題出臺(tái)了一系列的規(guī)章制度。例如北京市制定了《北京市城市軌道交通安全運(yùn)營(yíng)管理辦法》與《城市軌道交通安全檢查操作規(guī)范》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)《規(guī)范》),對(duì)地鐵安檢的目標(biāo)、人員職責(zé)、實(shí)施流程等作了嚴(yán)格的規(guī)定。然而,由于地鐵交通現(xiàn)場(chǎng)的情境極其復(fù)雜,安檢過(guò)程會(huì)受到很多因素不同程度的影響。這些因素按照來(lái)源可以分為安檢系統(tǒng)類(lèi)因素與安檢對(duì)象類(lèi)因素。其中,前者是指從安檢管理、安檢操作等方面對(duì)安檢實(shí)施流程產(chǎn)生的影響因素,如安檢設(shè)備的利用率、安檢人員的工作壓力等[4-7];而安檢對(duì)象類(lèi)因素則主要是指由于被檢乘客的行為所帶來(lái)的影響因素。

目前,關(guān)于安檢影響因素的研究更多地集中在安檢管理與安檢操作方面,而關(guān)于乘客的特征行為,尤其是對(duì)安檢過(guò)程具有顯著性影響的特征行為的研究還稍顯不足。為此,本文針對(duì)這一問(wèn)題設(shè)計(jì)了研究方案,對(duì)北京市地鐵站點(diǎn)的乘客安檢時(shí)間過(guò)程中的特征信息進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集,通過(guò)開(kāi)展數(shù)據(jù)分析,識(shí)別出影響地鐵安檢的顯著性乘客特征因素,進(jìn)而對(duì)地鐵安檢管理與工作流程進(jìn)行完善。

1 調(diào)查方案

數(shù)據(jù)采集站點(diǎn)為北京地鐵東單站。該站屬于北京地鐵1號(hào)線與5號(hào)線的換乘站,編號(hào)為119。該站共有4個(gè)出入站口,設(shè)有2個(gè)安檢點(diǎn),其安檢點(diǎn)的設(shè)置如圖1所示。從圖1中可以看到,該站安檢點(diǎn)的構(gòu)成可分為4個(gè)部分,分別是進(jìn)站乘客的等待區(qū)、乘客物品被檢區(qū)、乘客疏散區(qū)和手檢區(qū)。根據(jù)《規(guī)范》中的規(guī)定,每臺(tái)通道式安檢機(jī)需配置4～5名安檢員,其中指揮員1人。值機(jī)員1人,手檢員1人,引導(dǎo)員1人,安全員1人,其各自的職責(zé)分工如下:

圖1 安檢區(qū)設(shè)置情況

(1) 指揮員——負(fù)責(zé)整個(gè)安檢區(qū)安檢工作的指揮與突發(fā)事件處理;

(2) 值機(jī)員——負(fù)責(zé)操縱通道式安檢機(jī)對(duì)乘客物品進(jìn)行檢查;

(3) 手檢員——在安檢區(qū)出口對(duì)乘客攜帶的可疑物品進(jìn)行復(fù)檢;

(4) 引導(dǎo)員——負(fù)責(zé)宣傳、引導(dǎo)、提示乘客接受安檢;

(5) 安全員——負(fù)責(zé)維護(hù)安檢區(qū)秩序,遇到突發(fā)事件立即采取措施。

地鐵安檢的一般業(yè)務(wù)流程為:引導(dǎo)員引導(dǎo)乘客進(jìn)入安檢通道，值機(jī)員利用通道式安檢機(jī)對(duì)物品進(jìn)行檢查，安全員負(fù)責(zé)監(jiān)督乘客的安檢行為，手檢員針對(duì)可疑物品進(jìn)行復(fù)檢，如手術(shù)會(huì)員發(fā)現(xiàn)違禁物品則由指揮員進(jìn)行處理并進(jìn)行上報(bào)。

按照《規(guī)范》中規(guī)定的安檢流程,將安檢時(shí)間定義為乘客進(jìn)入等待區(qū)至離開(kāi)手檢區(qū)的通行時(shí)間。根據(jù)乘客在不同區(qū)域內(nèi)的行為可將安檢時(shí)間進(jìn)一步劃分為等待時(shí)間、被檢時(shí)間和疏散時(shí)間三個(gè)組成部分，簡(jiǎn)稱(chēng)為三類(lèi)時(shí)間(見(jiàn)圖2),其定義如下:

(1) 等待時(shí)間tin——乘客進(jìn)入等待區(qū)到將隨身物品放在通道式安檢機(jī)傳送帶上的時(shí)間間隔[8]。

(2) 被檢時(shí)間tcheck——乘客從將物品放在通道式安檢機(jī)傳送帶上到安檢完畢后將物品移動(dòng)離開(kāi)傳送帶的時(shí)間間隔。

(3) 疏散時(shí)間tout——乘客從通道式安檢機(jī)傳送帶移開(kāi)物品到離開(kāi)手檢區(qū)的時(shí)間間隔[10]。

安檢時(shí)間(ttotal)即為tin、tcheck與tout的總和。

在相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)的采集方面,采取目標(biāo)乘客跟蹤法,即每次隨機(jī)選擇一名目標(biāo)乘客,采集其在整個(gè)安檢過(guò)程中所在隊(duì)列的隊(duì)前長(zhǎng)度、隊(duì)后長(zhǎng)度、攜帶物品的數(shù)量及尺寸等。

(1) 隊(duì)前長(zhǎng)度qin——目標(biāo)乘客進(jìn)入等待區(qū)時(shí)位于入口至手檢區(qū)的乘客數(shù)量[10];

(2) 隊(duì)后長(zhǎng)度qout——目標(biāo)乘客離開(kāi)手檢區(qū)時(shí)位于入口至手檢區(qū)的乘客數(shù)量[10];

(3) 物品數(shù)量nbag——目標(biāo)乘客隨身攜帶的物品數(shù)量,包括大型物品箱、中物品箱和手提包三種。

采集工具采用便攜式計(jì)算機(jī),利用Netlogo自行開(kāi)發(fā)了數(shù)據(jù)采集軟件。采集數(shù)據(jù)過(guò)程持續(xù)時(shí)間約為5 h,采集目標(biāo)乘客數(shù)量共49個(gè)。

2 結(jié)果分析

對(duì)采集的數(shù)據(jù)首先進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,然后在此基礎(chǔ)上,分別以等待時(shí)間、被檢時(shí)間和疏散時(shí)間為因變量,隊(duì)前長(zhǎng)度、隊(duì)后長(zhǎng)度、乘客物品數(shù)量、大件物品數(shù)量及乘客性別作為自變量,分別分析因變量與不同自變量之間的相關(guān)性關(guān)系,最后進(jìn)行回歸分析。

2.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

對(duì)收集的49名乘客的安檢時(shí)間按照采集的先后順序示于圖2中。從圖2可見(jiàn)，乘客的安檢時(shí)間分布是很不均衡的,其中安檢最快的乘客僅需要約25 s,而耗時(shí)最長(zhǎng)的乘客則需要近90 s,所有乘客的平均安檢時(shí)間為45.5 s,標(biāo)準(zhǔn)差為13.2 s?？梢?jiàn)，現(xiàn)行規(guī)范下的地鐵安檢時(shí)間一般會(huì)控制在1 min左右。而從三類(lèi)時(shí)間的分布情況來(lái)看,乘客的平均等待時(shí)間耗時(shí)最長(zhǎng),其次為被檢時(shí)間,而疏散時(shí)間最短(見(jiàn)圖3)。但從分布的情況來(lái)看,被檢時(shí)間的分布比較集中,而等待時(shí)間的分布比較分散。造成這一現(xiàn)象的原因主要是由于地鐵站點(diǎn)的客流具有潮汐性規(guī)律,客流的規(guī)模會(huì)對(duì)安檢過(guò)程中的等待時(shí)間帶來(lái)直接的影響,而被檢時(shí)間主要取決于通道式安檢機(jī)的傳送帶輸送物品的速度,因此被檢時(shí)間會(huì)相對(duì)保持在一個(gè)恒定的數(shù)值范圍內(nèi)。

圖2 所有乘客的三類(lèi)時(shí)間分布

圖3 三類(lèi)時(shí)間的箱型圖分布結(jié)果

圖4中所示為乘客的排隊(duì)長(zhǎng)度分布情況,從中可以看到乘客的隊(duì)列長(zhǎng)度分布與圖2中的乘客安檢時(shí)間分布具有一定的相似性。而從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看,乘客安檢的平均隊(duì)前長(zhǎng)度為18人,最大隊(duì)前長(zhǎng)度為32人,最短隊(duì)前長(zhǎng)度為3人;而乘客安檢的平均隊(duì)后長(zhǎng)度為20人,最大隊(duì)后長(zhǎng)度為39人,最短隊(duì)后長(zhǎng)度為8人。可見(jiàn),在乘客安檢過(guò)程中的隊(duì)后長(zhǎng)度要稍高于隊(duì)前長(zhǎng)度。

圖4 所有乘客的安檢前后隊(duì)列長(zhǎng)度分布

在乘客隨身攜帶的物品方面,隨身攜帶一件物品的乘客比例約為51%,隨身攜帶兩件物品的乘客比例約為35%,攜帶兩件以上物品的乘客比例為14%。而在物品的體積方面,攜帶有大型物品的乘客比例為18%,攜帶中型物品的乘客比例為39%。在乘客的性別組成方面,男性乘客的比例為57%,女性乘客比例為43%。

2.2 隊(duì)列長(zhǎng)度與安檢時(shí)間的關(guān)系

乘客安檢的隊(duì)列長(zhǎng)度與各項(xiàng)時(shí)間指標(biāo)之間的散點(diǎn)圖如圖5至圖7所示。通過(guò)觀察散點(diǎn)的分布可以看到,隊(duì)列長(zhǎng)度與等待時(shí)間、被檢時(shí)間、疏散時(shí)間之間存在一定的線性趨勢(shì)特征。通過(guò)對(duì)散點(diǎn)圖進(jìn)行線性擬合可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),隊(duì)列長(zhǎng)度與各類(lèi)時(shí)間指標(biāo)之間的相關(guān)性比較明顯,線性回歸項(xiàng)的系數(shù)分別為0.80(見(jiàn)圖5a))、0.26(見(jiàn)圖5b))、0.37(見(jiàn)圖6a))、0.64(見(jiàn)圖6b))、0.32(見(jiàn)圖7a))、0.31(見(jiàn)圖7b))。

圖5 隊(duì)列長(zhǎng)度與等待時(shí)間的散點(diǎn)圖

圖6 隊(duì)列長(zhǎng)度與被檢時(shí)間的散點(diǎn)圖

圖7 隊(duì)列長(zhǎng)度與疏散時(shí)間的散點(diǎn)圖

2.3 乘客因素與安檢時(shí)間的關(guān)系

以乘客的隨身攜帶物品數(shù)量、是否攜帶大型物品以及乘客性別作為乘客的特征因素,利用均值檢驗(yàn)的方法來(lái)分析不同變量水平下的安檢時(shí)間差別。

首先,利用ANOVA方差分析法得到攜帶不同數(shù)量物品的乘客在不同階段的平均安檢時(shí)間(見(jiàn)表1)。結(jié)果顯示出攜帶不同數(shù)量物品的乘客在等待時(shí)間與疏散時(shí)間上沒(méi)有顯著性差別(p>0.05),而在被檢時(shí)間上表現(xiàn)出顯著性的差別(p<0.05),并且乘客隨身攜帶的物品數(shù)量越多被檢時(shí)間間隔就會(huì)越長(zhǎng)。

表1 物品數(shù)量對(duì)乘客安檢時(shí)間的影響

其次,利用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)方法對(duì)攜帶有大件物品乘客的安檢時(shí)間進(jìn)行均值分析,其結(jié)果如表2所示。從表2中可見(jiàn),在安檢的三類(lèi)時(shí)間項(xiàng)中,等待時(shí)間和疏散時(shí)間在乘客是否攜帶有大件物品之間不存在顯著差別,反映出乘客攜帶物品通過(guò)安檢的速率沒(méi)有發(fā)生變化。但是在被檢時(shí)間中,大件物品因素表現(xiàn)出了十分顯著的影響,反映到數(shù)值上則是攜帶大件物品乘客的被檢時(shí)間顯著性高于未攜帶大件物品的乘客。

表2 大件物品對(duì)乘客安檢時(shí)間的分析結(jié)果

對(duì)乘客性別影響安檢時(shí)間的程度同樣采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的方式來(lái)進(jìn)行。表3中給出了對(duì)男性乘客和女性乘客的分析結(jié)果。從結(jié)果可見(jiàn),無(wú)論是在等待環(huán)節(jié)、被檢環(huán)節(jié)還是疏散環(huán)節(jié),不同性別乘客的各項(xiàng)時(shí)間指標(biāo)都沒(méi)有顯著差別,這表明即便是考慮到物品的數(shù)量和排隊(duì)長(zhǎng)度,男性乘客與女性乘客在安檢的通過(guò)率方面是基本一致的。

表3 乘客性別對(duì)安檢時(shí)間的比較分析結(jié)果

2.4 回歸分析

對(duì)安檢過(guò)程中的各項(xiàng)時(shí)間指標(biāo)利用線性回歸方法來(lái)對(duì)乘客的各種特征因素進(jìn)行回歸分析。其中隊(duì)前長(zhǎng)度、隊(duì)后長(zhǎng)度與物品數(shù)量為具體數(shù)值,大件物品以及乘客的性別采用虛擬變量的方法進(jìn)行處理(1代表攜帶有大件物品和男性乘客,0代表未攜帶有大件物品和女性乘客)?；貧w分析結(jié)果如表4所示。

從回歸分析的結(jié)果中可以看到,安檢過(guò)程中的等待時(shí)間和疏散時(shí)間完全取決于隊(duì)列的長(zhǎng)度,其中等待時(shí)間與隊(duì)前和隊(duì)后長(zhǎng)度均存在相關(guān)性,而疏散時(shí)間則主要與隊(duì)后長(zhǎng)度有關(guān)。事實(shí)上從現(xiàn)場(chǎng)的觀察來(lái)看,隊(duì)前長(zhǎng)度與隊(duì)后長(zhǎng)度反映了目標(biāo)乘客在安檢過(guò)程中隊(duì)列的擁擠程度,其中在等待環(huán)節(jié)隊(duì)列的擁擠會(huì)降低乘客安檢的速度,而在疏散環(huán)節(jié)由于部分乘客在從安檢機(jī)上提取隨身物品時(shí)的行為造成了疏散區(qū)的混亂和擁堵,增加了乘客的疏散時(shí)間成本。而相對(duì)于等待時(shí)間和疏散時(shí)間來(lái)說(shuō),被檢時(shí)間則主要與乘客的特征因素相關(guān)。其中顯著性最高的因素為大件物品,其回歸系數(shù)高達(dá)4.71,隨后分別為乘客性別(回歸系數(shù)為2.707)和乘客攜帶的物品數(shù)量(回歸系數(shù)為2.266)。

表4 回歸分析結(jié)果

3 結(jié)論與建議

通過(guò)對(duì)北京市地鐵東單站乘客安檢行為的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析,初步獲得了地鐵安檢過(guò)程中的乘客特征因素的顯著性分布。結(jié)果表明:安檢過(guò)程中的等待時(shí)間與疏散時(shí)間主要取決于乘客的隊(duì)列長(zhǎng)度,與乘客的特征因素?zé)o關(guān),其中隊(duì)后長(zhǎng)度在兩個(gè)時(shí)間項(xiàng)中均表現(xiàn)出顯著性,反映出該指標(biāo)對(duì)安檢速度具有較大的影響。而在安檢過(guò)程的被檢環(huán)節(jié)中,安檢的速度主要取決于乘客的特征因素,包括攜帶物品的數(shù)量、是否攜帶大件物品以及乘客的性別等,其中乘客攜帶大件物品的顯著性程度最高。

在當(dāng)前的地鐵安全管理中,針對(duì)大客流下的安檢目前普遍采用的方法為限制流量,即間歇性對(duì)進(jìn)站人數(shù)進(jìn)行控制來(lái)保障安檢過(guò)程的有序?qū)嵤?。然而，從本文?duì)地鐵安檢現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集與分析結(jié)果來(lái)看,地鐵安檢的流程與管理可以根據(jù)乘客的一些顯著性特征來(lái)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化與提高。從操作性的角度,最為直接的手段是進(jìn)行疏散區(qū)的優(yōu)化設(shè)計(jì)與安檢乘客的分流。

首先,通過(guò)疏散區(qū)的優(yōu)化設(shè)計(jì)來(lái)有效地減小乘客的排隊(duì)長(zhǎng)度。在表3的分析結(jié)果中,疏散區(qū)域的隊(duì)列長(zhǎng)度會(huì)影響乘客的等待時(shí)間和疏散時(shí)間,而通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)觀察發(fā)現(xiàn),該區(qū)域內(nèi)的乘客行為主要表現(xiàn)為通過(guò)安檢機(jī)后的物品整理、等待同伴以及被手檢員復(fù)檢所造成的擁堵等。由于在該區(qū)域內(nèi)乘客的行為具有多樣性,因而極易形成人群的混亂,從而妨礙后續(xù)乘客的通行。因此,可以通過(guò)優(yōu)化疏散區(qū)域的設(shè)計(jì)來(lái)提高乘客的通行率,例如擴(kuò)大疏散區(qū)域面積、設(shè)置專(zhuān)門(mén)的等待區(qū)、設(shè)置指示或警告標(biāo)記引導(dǎo)乘客快速通行等。

其次,對(duì)不同特征的乘客實(shí)行差別化安檢來(lái)提高安檢的流量速度。從本文的統(tǒng)計(jì)可以看到,抽取的49名乘客中攜帶物品少于一件的人數(shù)約占總?cè)藬?shù)的51%,其中又有三分之二的乘客攜帶的是小型物品,如手提包、手提袋等,而將不同大小、類(lèi)型的物品進(jìn)行通道式安檢機(jī)檢測(cè)必然會(huì)造成安檢資源的浪費(fèi)和安檢效率的降低。

因此,在客流高峰期間的安檢中可以對(duì)攜帶不同數(shù)量和不同類(lèi)型物品的乘客從安檢管理和安檢設(shè)施的角度進(jìn)行差別化安全檢查。例如當(dāng)客流量超過(guò)某一臨界閾值時(shí)對(duì)攜帶小型物品的乘客可單獨(dú)開(kāi)辟通道并安排安全員持便攜式安檢儀進(jìn)行手工快速檢查,而對(duì)于攜帶大型物品的乘客則由值機(jī)員和指揮員通過(guò)X光機(jī)進(jìn)行深度檢查。目前,在北京市的部分地鐵站點(diǎn)已開(kāi)始嘗試開(kāi)通乘客無(wú)包通道來(lái)提高乘客通行速度,證明了按照乘客特征進(jìn)行分檢的可行性。

總之,地鐵安檢是一個(gè)復(fù)雜度很高的系統(tǒng)性工程,本文研究揭示了地鐵安檢與乘客特征行為之間存在一定的相關(guān)關(guān)系,但從地鐵安檢全面優(yōu)化的角度,還應(yīng)進(jìn)一步對(duì)位于不同城市功能區(qū)域內(nèi)的地鐵站點(diǎn)人流量和乘客特征(如大型交通樞紐站點(diǎn)內(nèi)的乘客會(huì)攜帶較多大件物品,位于商業(yè)辦公區(qū)站點(diǎn)內(nèi)的乘客以攜帶小件物品居多)分別開(kāi)展調(diào)查與分析工作,并在此基礎(chǔ)上為不同類(lèi)型的站點(diǎn)設(shè)計(jì)出個(gè)性化的安檢流程和安檢點(diǎn)的平面布置方案,從而實(shí)現(xiàn)地鐵安檢的科學(xué)化運(yùn)行。

本論文研究工作得到公共安全協(xié)同創(chuàng)新中心與清華大學(xué)公共安全研究院的大力支持，在此表示感謝。

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Analysis of Passenger Behaviors Impacting on Subway Station Security TestCHEN Peng, ZHANG Zhang, HU Xiaofeng, JI Xuewei

Towards the security test interval of passengers’ walking at subway stations, a data collecting plan is made, and a variety of data including the whole interval, queue length, number and size of baggages, as well as passenger's gender are collected from Dongdan Subway Station in Beijing. Statistics and regression method are used to analyze the collected data, it shows that the queue length in evacuation zone significantly influences the waiting interval and evacuation interval, among all the factors that impact the testing interval, the big-size baggage is the most significant factor, followed by passenger gender and the number of baggage respectively. Lastly, some advices for subway security test based on the data analysis are proposed.

urban rail transit; security test; passenger behavior characteristic

*“十二五”國(guó)家科技支撐課題(2015BAK12B03)；公安部技術(shù)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2015JSYJC50)

U 293.6

10.16037/j.1007-869x.2016.05.002

2015-07-15)