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    城市商業(yè)綜合體人群聚集踩踏風(fēng)險(xiǎn)及監(jiān)測(cè)預(yù)警研究—以西單大悅城為例

    2019-03-05 10:54:06陳志剛
    關(guān)鍵詞:大悅綜合體客流

    陳志剛,張 棟,張 鵬,程 剛

    (1.中糧集團(tuán)有限公司,北京 100020;2.中糧置地有限公司, 北京 100020;3.西單大悅城有限公司,北京 100000)

    0 引言

    城市商業(yè)綜合體作為人員密集場(chǎng)所,存在人員擁擠踩踏等風(fēng)險(xiǎn),如果場(chǎng)所內(nèi)缺乏完善的人群聚集風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警及應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制,一旦發(fā)生突發(fā)事件或人員集聚混亂等情況,極易導(dǎo)致人員擁擠踩踏事故,不但造成生命財(cái)產(chǎn)損失,而且會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的不良社會(huì)影響。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外人員聚集踩踏事故頻發(fā),且在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)等公共場(chǎng)所屢見(jiàn)不鮮,例如,2007年11月10日,家樂(lè)福重慶沙坪壩店在舉行店慶時(shí),因市民搶購(gòu)特價(jià)菜子油引發(fā)踩踏事故;2008年11月28日,美國(guó)紐約長(zhǎng)島附近的一家沃爾瑪超市特價(jià)甩賣(mài),引發(fā)踩踏致;2009年9月14日,巴基斯坦南部城市卡拉奇因爭(zhēng)搶商場(chǎng)發(fā)放的免費(fèi)食物發(fā)生踩踏;2010年7月28日上午,位于陜西西昌市航天大道的世紀(jì)MALL購(gòu)物中心沃爾瑪西昌店舉行低價(jià)促銷活動(dòng),顧客擠爆玻璃門(mén)后引發(fā)踩踏;2013年10月17日,深圳龍華街道組織書(shū)香小學(xué)的661名學(xué)生前往羅湖區(qū)一家兒童體驗(yàn)中心拓展,10多名學(xué)生乘坐自動(dòng)扶梯,發(fā)生踩踏和碰撞;2014年12月31日23時(shí)35分,上海市黃浦區(qū)外灘陳毅廣場(chǎng)東南角通往黃浦江觀景平臺(tái)的人行通道階梯處發(fā)生擁擠踩踏。從上述事故案例來(lái)看,這些事故具有共同特點(diǎn),大多是發(fā)生在節(jié)假日、慶典或促銷活動(dòng)的過(guò)程中,這是因?yàn)橛忻鞔_主題或內(nèi)容的活動(dòng)吸引了大量人員聚集,從而形成高密度的人群環(huán)境,加之管理方對(duì)于人群聚集踩踏認(rèn)知不足,缺乏前期監(jiān)測(cè)預(yù)警干預(yù)和有效應(yīng)急措施,最終導(dǎo)致事故發(fā)生。因此,圍繞城市商業(yè)綜合體人員密集場(chǎng)所踩踏風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和預(yù)警開(kāi)展針對(duì)性研究,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    目前,國(guó)內(nèi)外部分學(xué)者針對(duì)人員密集場(chǎng)所突發(fā)事件情景下的疏散行為、人群恐慌波及行為、密集場(chǎng)所人員動(dòng)態(tài)行為規(guī)律等進(jìn)行了相關(guān)研究[1],比較具有代表性的包括北京市勞動(dòng)保護(hù)科學(xué)研究所開(kāi)發(fā)完成的人群聚集風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)[2-3],其主要針對(duì)城市商業(yè)步行街、風(fēng)景點(diǎn)等公共開(kāi)放區(qū)域應(yīng)用。但梳理已有成果發(fā)現(xiàn),城市商業(yè)綜合體作為一類具有自身特點(diǎn)的室內(nèi)人員密集場(chǎng)所,針對(duì)其所開(kāi)展的人流聚集及潛在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警研究和應(yīng)用仍較少,因此,本文以西單大悅城為例,結(jié)合城市商業(yè)綜合體人群聚集風(fēng)險(xiǎn)及脆弱性分析,對(duì)人流聚集風(fēng)險(xiǎn)在線監(jiān)測(cè)預(yù)警與應(yīng)急指揮系統(tǒng)構(gòu)建進(jìn)行探討,以期為城市商業(yè)綜合體進(jìn)一步開(kāi)展防范人員聚集踩踏監(jiān)測(cè)預(yù)警和提高應(yīng)急決策效率提供參考和借鑒。

    1 商業(yè)綜合體人群聚集踩踏風(fēng)險(xiǎn)影響因素及監(jiān)測(cè)預(yù)警原理分析

    1.1 人群聚集踩踏事故機(jī)理

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞人群踩踏事件的定義、形成機(jī)制、特點(diǎn)及防范方法進(jìn)行了較詳細(xì)的研究,Helbing等研究指出,踩踏事件是一種由人類恐慌心理引起的,使人壓垮、摔倒的人類集群性災(zāi)害,而踩踏可以由火災(zāi)、人群擁擠、甚至是無(wú)任何外因引起[4],國(guó)內(nèi)部分學(xué)者將引發(fā)人群聚集踩踏的誘因分為內(nèi)因和外因[5-8]。本文通過(guò)對(duì)以往大量踩踏事故的分析發(fā)現(xiàn),人群聚集的因素雖各不相同,但導(dǎo)致踩踏事故的前提條件是人員聚集,且當(dāng)人群密度達(dá)到臨界值時(shí),根據(jù)自組織臨界理論,此時(shí)一旦人群出現(xiàn)打破這種穩(wěn)定狀態(tài)的任何因素,就會(huì)導(dǎo)致人群瞬間發(fā)生騷亂,進(jìn)而導(dǎo)致?lián)頂D踩踏事故的發(fā)生。因此,對(duì)商業(yè)綜合體內(nèi)人群密度進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)警,是預(yù)防踩踏事故發(fā)生的一條有效途徑。

    1.2 人群聚集踩踏事故成因及脆弱性風(fēng)險(xiǎn)分析

    通過(guò)對(duì)人群聚集場(chǎng)所發(fā)生的擁擠踩踏事故機(jī)理進(jìn)行分析并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[9-10]可知,商業(yè)綜合體人員密集場(chǎng)所的人群密度和管理缺陷對(duì)踩踏事故的發(fā)生具有直接影響。本文運(yùn)用事故樹(shù)對(duì)商業(yè)綜合體人群聚集踩踏事故發(fā)生的致因因素進(jìn)行定性分析,并據(jù)此對(duì)導(dǎo)致踩踏風(fēng)險(xiǎn)的脆弱性進(jìn)行討論。選取擁擠踩踏事故為頂上事件(T),考慮到商業(yè)綜合體人群聚集擁擠發(fā)生關(guān)鍵事件,編制出擁擠踩踏事故樹(shù),如圖1所示,事故樹(shù)中符號(hào)含義如表1所示。從事故樹(shù)分析的關(guān)鍵事件可以判斷,導(dǎo)致這些事件發(fā)生的主要因素是人員管理和應(yīng)急干預(yù)不到位,通過(guò)建立和應(yīng)用客流監(jiān)測(cè)預(yù)警和應(yīng)急指揮系統(tǒng),可以在很大程度上提升商場(chǎng)管理人員前置決策干預(yù)能力,盡量避免人群密度達(dá)到或超過(guò)臨界值。

    符號(hào)事件類型T商場(chǎng)內(nèi)人員擁擠踩踏事故A1突發(fā)事件疏散不利A2人員密度超過(guò)負(fù)荷,且無(wú)序移動(dòng)A3應(yīng)急處置未有效控制突發(fā)事件X1突發(fā)事件影響客流移動(dòng)X2現(xiàn)場(chǎng)秩序維護(hù)力度不夠X3出入口堵塞、通道堆放物品X4人員擁擠跌倒X5哄搶及活動(dòng)涌入X6引導(dǎo)客流控制不利X7人群內(nèi)部謠言、恐慌X8顧客過(guò)多,且行走受阻X9工作人員未定期巡視、疏導(dǎo)

    此外,由于城市商業(yè)綜合體內(nèi)有一些特定營(yíng)業(yè)區(qū)域,如影院、餐飲區(qū)、兒童場(chǎng)所及超市等,在某些具體時(shí)段,人員聚集快、組成復(fù)雜,且包括老人、兒童等行為能力較弱者,這些地方既是人員密集的區(qū)域,也是人流疏散困難、引發(fā)踩踏風(fēng)險(xiǎn)的薄弱環(huán)節(jié)。因此,在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警與應(yīng)急指揮系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí),需綜合考慮以上事故成因和脆弱性因素。

    1.3 人流聚集風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警基本原理

    近年來(lái),以智能視頻處理為代表的圖像分析技術(shù)在國(guó)內(nèi)外公共場(chǎng)所預(yù)警方面得到廣泛應(yīng)用,有關(guān)踩踏事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)主要集中在錄像監(jiān)控法、傳感器檢測(cè)法和算法模型等[11]。

    以西單大悅城為例,相關(guān)客流監(jiān)測(cè)預(yù)警與應(yīng)急指揮系統(tǒng)的建設(shè),主要是結(jié)合視頻監(jiān)控和智能分析技術(shù),通過(guò)對(duì)關(guān)鍵位置、重點(diǎn)區(qū)域的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和視頻智能分析,掌握重點(diǎn)區(qū)域的人群密度、擁擠度,分析判斷人群通暢、擁擠或局部阻滯等流動(dòng)狀態(tài),同時(shí)結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和環(huán)境變量,建立客流監(jiān)測(cè)預(yù)警模型系統(tǒng)。系統(tǒng)可24 h不間斷地對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的客流和人群密度狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)研判,一旦出現(xiàn)異常情況,就會(huì)自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警,引導(dǎo)管理員查看實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行核實(shí),并做出相應(yīng)的處置操作,實(shí)現(xiàn)“監(jiān)測(cè)-報(bào)警/預(yù)警-核實(shí)-處置”一體化流程。系統(tǒng)所采用的智能行為分析技術(shù)原理是基于背景、前景建模,有效分析目標(biāo)物或人與背景分離,提取跟蹤前景目標(biāo),結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行智能行為分析。智能行為分析技術(shù)包括圖像分析技術(shù)領(lǐng)域中的多個(gè)模塊,如混合模式建模、圖像變換域分析、前景建模技術(shù)、行為分析業(yè)務(wù)邏輯等,智能行為分析技術(shù)的基礎(chǔ)流程如圖2所示。

    圖2 智能行為分析基礎(chǔ)流程Fig.2 Basic process of intelligent behavior analysis

    2 人流聚集風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)模型

    2.1 客流監(jiān)測(cè)預(yù)警與應(yīng)急指揮系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    以西單大悅城為例,基于城市商業(yè)綜合體人員踩踏機(jī)理及脆弱性、薄弱環(huán)節(jié)分析,針對(duì)商場(chǎng)內(nèi)人員密集風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn),設(shè)計(jì)“客流監(jiān)測(cè)預(yù)警和應(yīng)急指揮系統(tǒng)”,主要從流量統(tǒng)計(jì)、密度檢測(cè)、徘徊檢測(cè)、逆行檢測(cè)、人臉識(shí)別等主要指標(biāo)監(jiān)測(cè)人群聚集踩踏風(fēng)險(xiǎn),并綜合考慮商場(chǎng)樓層布局和疏散通道等建筑設(shè)計(jì)因素。該系統(tǒng)可以通過(guò)相關(guān)的理論模型,判斷出實(shí)時(shí)的人流狀態(tài),同時(shí)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)分鐘該區(qū)域內(nèi)人群數(shù)量的變化趨勢(shì),進(jìn)而為應(yīng)急決策提供輔助支持,一旦人流密集度超出預(yù)警標(biāo)準(zhǔn),通過(guò)“人流密集風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)”第一時(shí)間發(fā)出報(bào)警,并可根據(jù)事態(tài)的成因、人群的行為分析和疏散通道狀況等建立應(yīng)急疏散模型,商場(chǎng)指揮中心可以在數(shù)據(jù)模型的幫助下選出最優(yōu)方案,提高應(yīng)急決策效率。系統(tǒng)總體功能模塊及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分別如圖3和圖4所示。

    圖3 系統(tǒng)總體功能模塊Fig.3 Overall functional modules of the system

    2.2 決策支持模型和算法

    人員密集場(chǎng)所管理最有效的辦法就是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)人群聚集和流動(dòng)規(guī)律,準(zhǔn)確判斷和預(yù)測(cè)特定群體、特定場(chǎng)所的人群運(yùn)動(dòng)趨勢(shì),為人群聚集風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)的預(yù)警信息。結(jié)合Helbing社會(huì)力模型[12-16]、經(jīng)典風(fēng)險(xiǎn)理論對(duì)人群恐慌進(jìn)行了詳細(xì)分析,模型考慮了行人流的離散特性。

    2.2.1 Helbing的社會(huì)力模型

    (1)

    其中:

    社會(huì)力模型的主要思想是通過(guò)建立運(yùn)動(dòng)學(xué)方程,計(jì)算合力、加速度、速度、位移等物理量達(dá)到導(dǎo)航的目的。該模型由3部分力組成,第1項(xiàng)代表自驅(qū)動(dòng)力,第2項(xiàng)代表人與人之間的作用力,第3項(xiàng)代表人與障礙物之間的作用力。

    圖4 系統(tǒng)硬件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.4 System hardware topology

    2.2.2 經(jīng)典風(fēng)險(xiǎn)理論

    由于人群擁擠踩踏事故發(fā)生的隨機(jī)性很大,因此可用相關(guān)區(qū)域滯留人數(shù)NS與所受影響總?cè)藬?shù)NT的比值來(lái)表示擁擠踩踏事故的概率[11]。

    (2)

    2.2.3 人群擁擠風(fēng)險(xiǎn)值

    (3)

    (4)

    f=l·v

    (5)

    (6)

    2.2.4 模型中參數(shù)的確定

    2.2.5 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分

    根據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析,在系統(tǒng)內(nèi)預(yù)設(shè)客流量和人員密度預(yù)警限值,為更直觀地顯示報(bào)警級(jí)別與場(chǎng)內(nèi)實(shí)際總?cè)藬?shù)的關(guān)系,將室內(nèi)客流實(shí)際人數(shù)量設(shè)定3個(gè)區(qū)間范圍,相應(yīng)劃分為3個(gè)預(yù)警級(jí)別:藍(lán)色預(yù)警∈(0,10 000];黃色預(yù)警∈(10 000,20 000];紅色預(yù)警∈(20 000,40 000]。

    2.3 重點(diǎn)區(qū)域預(yù)警分級(jí)及應(yīng)急指揮系統(tǒng)功能

    2.3.1 重點(diǎn)區(qū)域預(yù)警分級(jí)設(shè)定

    根據(jù)《北京市商業(yè)零售經(jīng)營(yíng)單位安全生產(chǎn)規(guī)定》,以西單大悅城為例,其根據(jù)實(shí)際需要設(shè)定了場(chǎng)所內(nèi)總?cè)藬?shù)及監(jiān)控的重點(diǎn)區(qū)域人員密度2個(gè)報(bào)警變量,如圖5所示。確立了分級(jí)預(yù)警報(bào)警機(jī)制,用黃、橙、紅3色預(yù)警,系統(tǒng)實(shí)時(shí)顯示區(qū)域人員密度比,當(dāng)達(dá)到預(yù)警閥值時(shí)即顯示報(bào)警,以確?,F(xiàn)場(chǎng)所有人員的安全,重點(diǎn)區(qū)域分級(jí)預(yù)警如下。

    1)1級(jí)預(yù)警:重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)人員密度達(dá)到60%,監(jiān)控室值機(jī)員向安保部當(dāng)值主管及部門(mén)經(jīng)理通報(bào)預(yù)警信息,當(dāng)值主管安排在重點(diǎn)區(qū)域增加固定崗位,維護(hù)現(xiàn)場(chǎng)秩序。同時(shí),監(jiān)控室值機(jī)員密切關(guān)注重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的實(shí)時(shí)人員密度。

    圖5 重點(diǎn)區(qū)域監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)及報(bào)警閥值Fig.5 Key area monitoring data and alarm threshold

    2)2級(jí)預(yù)警:重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)人員密度達(dá)到80%,監(jiān)控室值機(jī)員向部門(mén)經(jīng)理通報(bào)預(yù)警信息,部門(mén)經(jīng)理立即向總值班員及物業(yè)部、安全環(huán)保部負(fù)責(zé)人通報(bào),總值班員向分管領(lǐng)導(dǎo)通報(bào)。同時(shí),部門(mén)經(jīng)理部署在重點(diǎn)區(qū)域周邊增加固定崗位,疏導(dǎo)周邊人員,監(jiān)控室值機(jī)員密切關(guān)注重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的實(shí)時(shí)人員密度。

    3)3級(jí)預(yù)警:重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)人員密度達(dá)到100%,監(jiān)控室值機(jī)員向部門(mén)經(jīng)理通報(bào)預(yù)警信息,部門(mén)經(jīng)理立即向總值班員及物業(yè)部、安全環(huán)保部負(fù)責(zé)人通報(bào),總值班人員向分管領(lǐng)導(dǎo)和總經(jīng)理通報(bào),總經(jīng)理下達(dá)封閉現(xiàn)場(chǎng)指令,禁止人員進(jìn)入重點(diǎn)區(qū)域,并對(duì)重點(diǎn)區(qū)域人員進(jìn)行疏散。

    2.3.2 應(yīng)急指揮系統(tǒng)功能

    為及時(shí)準(zhǔn)確地處置現(xiàn)場(chǎng)突發(fā)事件,使負(fù)責(zé)突發(fā)事件應(yīng)急處置的決策者(總指揮)明晰整體及分步處置流程,系統(tǒng)平臺(tái)可根據(jù)商場(chǎng)各樓層結(jié)構(gòu)繪制電子地圖,地圖中以圖標(biāo)方式標(biāo)記應(yīng)急設(shè)施,同時(shí)將人員疏散專項(xiàng)預(yù)案的處置流程及現(xiàn)場(chǎng)處置要點(diǎn)進(jìn)行展示。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)處置人員向總指揮的通報(bào)情況,指揮中心值機(jī)員在系統(tǒng)中標(biāo)注已采取的措施,同時(shí)系統(tǒng)顯示未采取的措施,使總指揮及其他指揮員均能夠從系統(tǒng)中清楚地判斷現(xiàn)場(chǎng)處置人員是否按照預(yù)案流程處置并進(jìn)行后續(xù)的督導(dǎo),同時(shí),該系統(tǒng)充分利用現(xiàn)有視頻監(jiān)控探頭,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將監(jiān)控畫(huà)面實(shí)時(shí)傳輸?shù)街笓]中心。使指揮人員觀察到現(xiàn)場(chǎng)處置情況,避免了指揮員“盲指”的現(xiàn)象。

    3 實(shí)例分析與驗(yàn)證

    以西單大悅城為例,通過(guò)對(duì)不同日期和時(shí)段的人員進(jìn)出商場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析,可獲得相應(yīng)時(shí)段的人員數(shù)量實(shí)時(shí)分布,如圖6所示。

    圖6 大悅城客流實(shí)時(shí)分布Fig.6 Joy City real-time passenger flow distribution diagram

    同時(shí),本文又選取“十一”節(jié)假日和西單大悅城十周年店慶活動(dòng)日(12月23日和12月24日)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),比較分析節(jié)假日與工作日客流情況,分析發(fā)現(xiàn):“十一”期間的最高值出現(xiàn)在10月6日下午15∶00,客流量為20 779人;12月23日西單大悅城十周年店慶當(dāng)天的最高值出現(xiàn)在22∶00,客流量為22 668人;12月24日(平安夜)最高峰出現(xiàn)在19∶00,客流量為17 455人。

    從上述數(shù)據(jù)分析可知,西單大悅城商業(yè)客流量峰值日常均出現(xiàn)在20∶00的時(shí)段,工作日均值客流量為6 019人次;最大客流量為14 222人次,次峰值均出現(xiàn)在19∶00的時(shí)段,同時(shí),根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)核查,該時(shí)段餐飲聚集樓層、6層飛天梯等密集區(qū)域未出現(xiàn)人員擁擠情況。

    西單大悅城通過(guò)系統(tǒng)建設(shè)和運(yùn)行,初步實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)通過(guò)手機(jī)信息發(fā)送到指定領(lǐng)導(dǎo)或者值班領(lǐng)導(dǎo),為應(yīng)急管理人員的快速、科學(xué)應(yīng)急決策提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ);同時(shí),通過(guò)人流監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析,并結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)人員巡查情況對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)“商場(chǎng)每天哪個(gè)時(shí)間人數(shù)最多”、“哪個(gè)區(qū)域密度最大”等問(wèn)題的答案,進(jìn)一步為商場(chǎng)經(jīng)營(yíng)的科學(xué)管理提供參考和依據(jù);同時(shí),根據(jù)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況,結(jié)合人員擁擠程度歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)系統(tǒng)原設(shè)定的預(yù)警臨界值標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)修定。

    4 結(jié)論

    1)由于封閉型室內(nèi)人員密集場(chǎng)所與開(kāi)放型公共場(chǎng)所的踩踏風(fēng)險(xiǎn)事件在形成原因、預(yù)警技術(shù)、疏散方法上存在明顯的差別,因此室內(nèi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)不僅要考慮人群聚集和疏導(dǎo)問(wèn)題,還需要考慮商業(yè)綜合體業(yè)態(tài)分布復(fù)雜、空間區(qū)域限制等綜合因素。本文根據(jù)商業(yè)綜合體人群聚集踩踏事故機(jī)理和動(dòng)態(tài)演變特點(diǎn),建立了客流聚集風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)模型,并在分析其歷史客流數(shù)據(jù)規(guī)律基礎(chǔ)上,建立對(duì)綜合體客流的監(jiān)控、預(yù)測(cè)、預(yù)警和處置的流程化預(yù)案體系,商業(yè)綜合體應(yīng)急指揮中心可以在數(shù)據(jù)模型的幫助下選擇最優(yōu)方案,進(jìn)而提高應(yīng)急處置的決策效率和精細(xì)化管理水平。

    2) 以西單大悅城為例,對(duì)商業(yè)綜合體的人群聚集踩踏風(fēng)險(xiǎn)及監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)模型進(jìn)行應(yīng)用和驗(yàn)證,結(jié)果表明:西單大悅城作為具有代表性的商業(yè)綜合體,其“平日晚餐時(shí)段之后”和“節(jié)假日期間的午餐時(shí)段后”的人員密度處于一個(gè)相對(duì)高位;重要活動(dòng)日的晚餐時(shí)段(19∶00-20∶00)后,將出現(xiàn)客流高峰,且會(huì)持續(xù)延遲到商業(yè)閉店前。因此,商場(chǎng)應(yīng)加強(qiáng)在“晚餐時(shí)間”段、“節(jié)假日和重要活動(dòng)日午餐時(shí)段”后的人流聚集樓層客流監(jiān)控工作,并在此時(shí)間段內(nèi)增派人員巡查,做好相應(yīng)的應(yīng)急防范措施。

    3)隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)手段的不斷發(fā)展和應(yīng)用,商業(yè)綜合體的人群聚集踩踏風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)及預(yù)警模型和系統(tǒng)還需進(jìn)一步擴(kuò)展和完善。

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