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    基于場所理論的主題公園游客空間路徑仿真研究
    ——以上海迪士尼樂園為例

    2021-06-04 07:50:18李佳芯劉烘德謝祥財
    四川建筑 2021年2期

    李佳芯, 劉烘德, 謝祥財

    (福建農(nóng)林大學(xué)園林學(xué)院,福建福州 350002)

    旅游業(yè)和娛樂業(yè)在全球經(jīng)濟中扮演著越來越重要的角色。近年來,主題公園已經(jīng)成為旅游業(yè)和娛樂業(yè)增長的重要驅(qū)動力。然而,主題公園產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展常常伴隨著旅游人群的擁擠和等待時間的增加。根據(jù)實地調(diào)研和計算實驗我們了解到影響主題公園交通堵塞的三個主要原因:①高度普遍受歡迎的游樂設(shè)施(后統(tǒng)稱景點)分布不均;②路徑的設(shè)計會導(dǎo)致游客聚集在個別景點;③各公園管理方針對排隊疏散的策略不同。值得注意的是,主題公園管理處大多選擇了包括迪士尼公園在內(nèi)實施的快速通行系統(tǒng),通過快速通道來刺激游客心理,引導(dǎo)其在指定時間參觀熱門景點,或者通過街道展示、個性化表演等方式吸引游客,這些方式均有一定的效用,但仍然無法完全避免游客擁堵的狀況。

    早在1955年美國加州迪士尼創(chuàng)始人Walt Disney發(fā)起的“迪士尼樂園”吸引了大量的游客,引領(lǐng)了主題公園發(fā)展的潮流。到20世紀(jì)末,美國已有30個主題公園每年超100萬游客量,游客量以肉眼可見速度驟增。1997年Reza H.ahmadi[1]最先著眼于主題公園游人容量和流量問題,他介紹了一種基于數(shù)學(xué)模型的方法并將其應(yīng)用于主題公園,解決了大型國家主題公園面臨的一些短期游客流量疏散的問題。DrideaCatrinelRaluca和StrutzenGina[2](2006)闡述了主題公園成為城市旅游產(chǎn)品的核心因素以及主題公園未來游客需求和消費行為,提出了主題公園優(yōu)化策略。Shih-Fen Cheng[3](2013)等人根據(jù)了解游客行為和實踐調(diào)研收集的數(shù)據(jù)用仿真方法模擬主題公園中的游客行為,并將游客行為量化,解釋了如何基于Agent模擬器來理解游客聚集以及各種控制政策對游客體驗的影響,雖較為直觀地展現(xiàn)了游客在主題公園中的行為特征和聚集特征,但并未提出一種合理的疏散人群的方式。

    早在主題公園建設(shè)熱潮時期,國內(nèi)就有學(xué)者保繼剛[4](1997)就客源市場、交通條件、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平和城市旅游感知形象等方面研究國內(nèi)外主題公園的發(fā)展和影響因素,并借此對國內(nèi)主題公園的規(guī)劃設(shè)計提出有力的借鑒。關(guān)于游客擁堵以及游客時空分流導(dǎo)航管理等相關(guān)研究較少,近幾年才逐漸有學(xué)者將視線轉(zhuǎn)移到景區(qū)內(nèi)游客疏散和分流問題。鄭天翔[5](2012)針對主題公園游客時空分流的導(dǎo)航問題提出了最小代價實時策略,用分流模型模擬了整個公園游客動態(tài)調(diào)度過程,之后鄭天翔和吳蓉[6](2016)又針對主題公園游客時空分流的決策支持系統(tǒng)問題更加深入地探討,歸納總結(jié)游客在景區(qū)中的完整游憩行為特征和狀態(tài),并利用計算機仿真技術(shù)設(shè)計游客游憩方向的決策算法,研究結(jié)果表明,仿真決策能讓游客自動分流并導(dǎo)航到較少擁擠的景點上。因此,本研究延續(xù)鄭天翔和吳蓉的仿真研究方法,嘗試從空間量化的角度,在場所理論的基礎(chǔ)上建立上海迪士尼樂園游客仿真模型,探討主題公園形成游客擁堵的主要原因,為上海迪士尼樂園內(nèi)部決策管理和疏通客流提供建議,為未來主題公園的可持續(xù)發(fā)展提供一定的理論依據(jù)。

    1 場所理論的量化

    場所理論是由Norberg-Schulz C.[7](1979)提出的,寓意是人在場所中的活動使場所空間產(chǎn)生了特定意義。場所理論主要依賴于場所精神,傳達(dá)場所與空間之間的聯(lián)系。主題公園中有多條錯綜復(fù)雜的游覽路線,路線的可達(dá)性能最大限度地展現(xiàn)場所生命力。場所的可達(dá)性往往取決于公園路網(wǎng)的結(jié)構(gòu),是衡量游客到達(dá)景點容易程度的重要指標(biāo)。通過對公園空間句法的軸線圖分析,可以得到各條路徑的可達(dá)性,其表達(dá)式如下:

    (1)

    式中:Ai為第i個路徑的可達(dá)性,Ci為連接度,表示公園中景點相交的空間數(shù)。

    根據(jù)場所理論的可達(dá)性可以計算游客對主題公園內(nèi)各景點的選擇概率?;趫鼍袄碚摚僭O(shè)游客在每個路口處,會根據(jù)場所空間不同可達(dá)性進行路徑的選擇,從而達(dá)到游覽效率最大化,則游客的路徑選擇價值函數(shù)可表達(dá)為

    Ui=‖Ai‖+ε

    (2)

    式中:Ui為游客選擇第i條路徑產(chǎn)生的價值,Ai為第i個路徑的可達(dá)性,‖·‖是min-max標(biāo)準(zhǔn)化處理函數(shù),使其映射在[0,1]區(qū)間中,ε為隨機誤差項。

    假設(shè)ε獨立且服從Gumbel分布,那么游客的選擇概率具有Logit模型形式,可表達(dá)為

    (3)

    2 迪士尼樂園空間量化

    上海迪士尼樂園共分為7個區(qū)域:米奇大街、奇想花園、明日世界、探險島、寶藏灣、玩具總動員和夢幻世界,現(xiàn)選取其中12大熱門景點進行空間量化研究,景點分布見圖1。

    圖1 上海迪士尼樂園主要研究景點分布

    假設(shè)上海迪士尼樂園的特定案例:

    (1)游客只游覽被選出的十二個熱門景點,且在同一景點的游覽時間相同。

    (2)在不考慮乘車的情況下,游客均為步行運動,其步速相同。

    (3)每個景點環(huán)境容量在設(shè)計時就已確定。

    (4)每個景點之間的路徑長短在設(shè)計時就已確定。

    (5)乘客在園內(nèi)游玩中不會重復(fù)已游覽景點,但允許多次經(jīng)過已游玩景點前的路徑。

    上海迪士尼樂園的規(guī)模宏大,人流量眾多,傳統(tǒng)的空間研究方法無法準(zhǔn)確地衡量游客的行為狀態(tài),而基于空間句法的游客空間分布研究則可以從場所理論的可達(dá)性量化指標(biāo)出發(fā),對公園的空間游客分布和結(jié)構(gòu)效能做出分析和評價,達(dá)到理性、客觀認(rèn)識公園游客空間分布的研究目的。

    空間句法是拓?fù)淠P偷囊环N,主要將空間抽象成相互聯(lián)系的拓?fù)淇臻g。通過繪制上海迪士尼樂園區(qū)域軸線圖,再將軸線圖導(dǎo)入Depthmap1.0軟件進行空間句法分析,最終得到上海迪士尼樂園區(qū)域整合度分析圖見圖2。

    圖2 上海迪士尼樂園拓?fù)淇蛇_(dá)性分析

    圖2中深色部分表示整合度高可達(dá)性好,淺色調(diào)區(qū)域表示整合度低區(qū)域可達(dá)性差。道路可達(dá)性高的區(qū)域主要分布在米奇大街、奇想花園、探險島和創(chuàng)極速光輪附近,可達(dá)性較差的區(qū)域主要涉及十二朋友園、小飛象,以及夢幻城堡以北的路線,這些區(qū)域景點有待調(diào)整。根據(jù)場所理論,測定景點之間的拓?fù)渚嚯x(圖3),在空間句法中獲取空間分析指數(shù)(表1)可以判斷在空間分布中游客選擇游覽景點的概率。本研究從空間句法的分析中獲取到公園內(nèi)研究景點的可達(dá)性指數(shù),從而計算景點選擇概率。

    圖3 上海迪士尼樂園景點距離拓?fù)浞治?/p>

    3 迪士尼樂園游客仿真模型

    依據(jù)計算出的景點選擇概率,輸入仿真模擬軟件AnyLogic中構(gòu)建游客游覽選擇模型。AnyLogic行人仿真是由俄羅斯發(fā)明的一款主要依靠行人庫實現(xiàn)行人在軟件中按社會力模型移動且能自主分析當(dāng)前環(huán)境,在避免與他人發(fā)生碰撞的前提下選擇最短路徑游覽,并隨時自主決定進一步的運動的仿真模擬軟件。本研究利用AnyLogic仿真模擬游客在迪士尼樂園內(nèi)的游覽情況,其建模過程見圖4。

    3.1 仿真環(huán)境底圖設(shè)計

    將在CAD中繪制的上海迪士尼樂園底圖導(dǎo)入Anylogic軟件中,根據(jù)底圖繪制仿真動態(tài)模型,并根據(jù)12個景點的選擇概率設(shè)定游客選擇各個景點的概率,在Anylogic仿真中用各個景點的游客流動邏輯建立仿真流程圖,并設(shè)置出每個景點的出入口和屬性。

    表1 上海迪士尼樂園熱門景點空間分析指數(shù)

    圖4 Anylogic游客仿真建模過程

    3.2 仿真運行

    將Anylogic二維模型中對應(yīng)目標(biāo)線長度調(diào)整成對應(yīng)數(shù)值,劃定12個景點所轄區(qū)域范圍,輸入景點概率,并在繪制好路程圖后通過設(shè)置目標(biāo)線產(chǎn)生智能體的速率和上限閾值來調(diào)整進入景區(qū)的人流量。根據(jù)Anylogic運行狀態(tài),分別調(diào)整進入景區(qū)的人數(shù),在三維模型中游客個體以帶顏色的圓點表示,當(dāng)根據(jù)實際情況設(shè)定好每小時入園人數(shù)時,模型開始運行,圓點隨之出現(xiàn),人流量會隨時間的推移而擴大,在其經(jīng)過的區(qū)域會形成景點熱力圖,由藍(lán)到紅所代表的人行密度為0~2.0 ρ/m2。與此同時,將出口景區(qū)的游客上限設(shè)置為對應(yīng)的數(shù)值,待從景區(qū)流出的人數(shù)達(dá)到這個上限閾值時則模型停止運行。

    經(jīng)模擬檢驗,實際測出的游客從樂園進入的游客數(shù)量與時間分布見圖5,共監(jiān)測30 min的游客進入數(shù)據(jù)。進入景區(qū)前17 min每1 min投入人數(shù)呈直線增長,說明景區(qū)尚未達(dá)到飽和,游覽體驗感尚佳。直到17 min時每分鐘投入游客達(dá)到15人,投入人數(shù)累積增長緩慢,表明景區(qū)內(nèi)游客量開始逐漸出現(xiàn)飽和,直到20 min左右游客量達(dá)到峰值,這個時間段就是仿真模擬中的時間節(jié)點,每分鐘放入景區(qū)人數(shù)達(dá)到17人,因此,從游客Anylogic仿真得出上海迪士尼樂園可投入的最大游客量為1 020人/h。分析此時二維智能體的游客分布和區(qū)域顯示的熱力圖范圍可直觀地感受到雷鳴山漂流和飛越地平線兩個景點的游客開始進入排隊,道路逐漸擁擠。在這段時間過后,軟件開始自動控制進入景區(qū)游客數(shù)量,說明景區(qū)出現(xiàn)飽和且擁堵情況越來越嚴(yán)重,并一直處于該種狀態(tài),景區(qū)開始需要引導(dǎo)游客分流。

    圖5 Anylogic仿真游客與時間關(guān)系

    3.3 討論與建議

    根據(jù)游客Anylogic仿真,在相關(guān)調(diào)研的基礎(chǔ)上對每1 min進入景區(qū)的游客量進行控制,對易發(fā)生游客擁堵的區(qū)域進行分析,進而提出以下幾點可行的優(yōu)化建議:

    (1)從源頭上控制每日游客量。根據(jù)迪士尼樂園的日承載量,應(yīng)提出控制每日進入景區(qū)的游客人數(shù)的方案,并開啟預(yù)售或預(yù)定模式,嚴(yán)格把控游客人數(shù)在景區(qū)日最大承載力以內(nèi),方能從源頭上減少游客擁堵的發(fā)生。

    (2)嚴(yán)格把控每小時進入景區(qū)的游客量。據(jù)Anylogic仿真軟件監(jiān)測,進入景區(qū)的游客量應(yīng)控制在1 020人/h以內(nèi),超出這個范圍將出現(xiàn)游客擁堵。

    (3)調(diào)整熱門景點分布位置。從Anylogi中二維智能體的游客分布和區(qū)域顯示的熱力圖范圍可知,最早出現(xiàn)擁堵的雷鳴山漂流、飛越地平線和創(chuàng)極速光輪景點主要分布在景區(qū)東南和西部區(qū)域,而景區(qū)北部則人煙稀少,游客量分布嚴(yán)重不均。這與景點對游客的吸引力有關(guān),應(yīng)調(diào)整這些最熱門景點的分布,在北部增設(shè)相關(guān)熱門景點,以此吸引游客前往,減少這些熱門景點的壓力。

    (4)增加智能景觀大數(shù)據(jù)引導(dǎo)??焖偻ㄐ凶C系統(tǒng)雖能在一定時間內(nèi)給予游客預(yù)約和緩沖時間,但仍然會導(dǎo)致游客擁堵現(xiàn)象,因通行證發(fā)放的時間很短數(shù)量有限,很多游客會因此無法盡興。因此,建議引入景區(qū)大數(shù)據(jù)實時監(jiān)測景區(qū)道路擁堵情況,在上海迪士尼度假區(qū)APP上及時提醒游客,為游客智能調(diào)整和規(guī)劃游覽路線。

    4 結(jié)束語

    對于游客擁堵問題,一般僅通過建設(shè)時園區(qū)規(guī)劃和景區(qū)管理進行人工引導(dǎo)改善和優(yōu)化,通過快速通行系統(tǒng)調(diào)整游客游覽路線。本研究基于場所理論,將空間句法中空間道路的可達(dá)性量化與Anylogic行人仿真相結(jié)合,以上海迪士尼樂園的游客擁堵為案例提出了改善游客出行和道路交通優(yōu)化的方法。因研究景點有限,本研究尚未考慮游客感知效用和景觀偏好,可作為未來研究的方向。同時,本文提出的優(yōu)化方法和措施對主題公園內(nèi)道路交通系統(tǒng)優(yōu)化具有普遍借鑒意義。

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