黑箱理论在人员统计中的应用

谢雪刚

(山东省菏泽市公安消防支队定陶大队, 山东荷泽 274000)



黑箱理论在人员统计中的应用

谢雪刚

(山东省菏泽市公安消防支队定陶大队, 山东荷泽 274000)

文章针对商场这一公共聚集场所，采用人员监测统计软件方式，获取商场不同时间段的人流量，并通过黑箱理论，计算出不同时间段商场内人员滞留量。研究结果表明：不同时间段，商场人流量变化较大。统计时间为平安夜但非休息时间，商场内人流高峰主要集中在晚上18:00之后，人员在19:00-20:00时间段时，商场内总滞留量人数达到一天内峰值。

公共聚集场所； 人员监测； 统计分析

2013年1月27日，位于巴西圣玛丽亚市中心一家名为“吻”的夜总会发生严重火灾，死亡人数为233人，伤100多人，成为巴西近50年来火灾事故中死亡人数最多的一次。死者多是因为大火产生的浓烟而窒息死亡，部分死者是在火灾逃生过程中被人群踩踏而死。踩踏事故是大型活动及公共场所的多发性事故，是各场所预防的重点。随着经济、城市建设事业的飞速发展，大型商场、影剧院、体育赛场等公共场所，规模不断扩大，国际化程度不断提高，然而，人群的大密度出现，也提高了人员伤亡事故发生的可能性，人员容易在走道和出口处发生拥挤现象，造成群死群伤事故的发生。

澳大利亚R.S.C.Lee和R.L.Hughes首次明确提出对人员拥挤踩踏事故的研究。研究中主用利用一些公开的事故数据信息，引入连续行人流模型，通过事例对人员拥挤和踩踏事故进行定量分析，并预测人员疏散行为规律。文中指出，人员拥挤踩踏事故死亡原因分为两种，一种是由于人群过度拥挤，造成踩踏事故，个体由踩踏致死，另一种是由于人群过度拥挤，个体由拥挤致死。同时指出，在移动的人群中，踩踏往往发生在人群拥挤之前等观点[1-3]。德国D.Helbing[4]等人分析了人员恐慌心理—人群拥挤踩踏的主要原因，提出可用于人员疏散的社会力模型，并依据社会力模型，对恐慌状态下的自组织疏散现象进行模拟分析。研究中，通过不同场景设定，模拟人员运动特征，得出疏散时，恐慌引起的人群惊跑是人员密集场所最危险的存在形式，恐慌引起的人员惊跑使个体之间不断碰撞、摩擦，产生拥挤，引起踩踏事故，造成人员重大伤亡。其研究成果对人员拥挤踩踏事故理论提供了研究思路。

1 黑箱理论

黑箱理论(Black Box Theory)是根据生态系统内物质和能量的输入和输出来判定研究对象在系统中所处的平衡状态的理论。“黑箱”是指那些无法打开却又不能从外部直接观察其内部结构的复杂系统。生活中，存在着很多不能通过直接观察进行研究的“黑箱”问题。为了研究黑箱系统的内部结构及其参数，可以通过流入系统及流出系统的参数来推测研究其内部结构参数。黑箱理论给人们提供了认识事物的一种新方法，尤其是对那些内部结构比较复杂的系统以及至今为止人类仍然很难分解的系统，黑箱理论的应用给人们解决了很多认识事物的难题。

黑箱理论认为自然界中的事物不是孤立存在的，而是各事物之间彼此相互联系、相互作用的。根据黑箱理论，即使人们看不到“黑箱”的内部结构及其相关参数，但仍然可以根据“黑箱”系统的输入和输出参数的变化，研究其内部结构及其相关参数。

2 黑箱理论在人员统计中的应用

在不进入商场内部的情况下，如何判断商场内人员数量的动态变化值是一个典型的黑箱问题。在此问题中，商场内进入人数为输入值，出去人数为输出值，商场内每个时间段的的滞留人数属于“黑箱”，即需要研究的问题。因此，统计商场内每个时间段的进入人数和出去人数，即统计黑箱的输入和输出值，然后再根据黑箱理论去计算每个时间段商场滞留人员数量。

商场内单个时间段内人员的滞留量等于本时间段内人员的滞留量加上上一阶段内的人员总滞留量。在不考虑商场初始状态下人员数量条件下，建立数学计算方式如下：设第i个时间段内人员输入值为ai，第个时间段内人员输出值为bi，则第i个时间段内人员滞留量为ai-bi，第i个时间段内商场内人员滞留量为第i个时间段内人员的滞留量与上一阶段人员滞留总量之和，用Ri表示，若采样时间次数为m，则第i个时间段内人员滞留计算公式为：

式中：Ri为商场内人员的滞留量(人)；aj为第j个时间段内人员数量的输入值(人)；bj为第j个时间段内人员数量的输出值(人)；m为采样的时间段数(次数)。

图1为不同时间段商场人流量统计。由于当天人是工作日，白天大家普遍上班，因此，从图中可以看出，上午9:00开始，进客流人数、出客流人数和累计滞留人数随时间的变化，缓慢增加，但增加幅度很小，滞留人员相对出客流量变化变化较大。中午14:00时间段，商场内，进客流量、出客流量及累计滞留客流量三个值差距较小，基本处于等值状态。17:00以后，进客流量及累计客流量与出客流量差距又开始拉开，至18:00后，进客流量及累计滞留量迅速上升，出客流量没有太大变化。19:00～20:00时间段，进客流量及累计客流量达到峰值，达到13 000左右人数，此时商场内人员总量为一天内最大值，也是商场内人员最拥挤的时间段。虽然出客流量在急剧增加，但商场内总累计客流量仍为最大值。20:00-21:00时间段，出客流量到达峰值，此时间段，商场内人员陆续返家，进客流量及累计滞留客流量也急剧减小。

图1 商场人流量统计

3 结论

利用黑箱理论，研究商场人员规律可知，人流分布呈现稳定期、增长期及衰减期三个阶段，进客流量和累计滞留客流量峰值出现在晚上19:00-20:00时间段，出客流量出现在晚上20:00-21:00时间段。商场内人流量变化受地区、人们经济条件、工作时间及消费理念等方式的影响。因此，可以应用此统计的方法，对不同地区的不同类型的大型商场人流量进行调查研究，获取基础数据，为消费设计人员提供更合理的设计参考依据。

[1] RisS. C. Lee, Roger L. Hughes. Minimisation of the risk of trampling in a crowd, Mathematics and Computers in Simulation, 2007, 74: 29-37.

[2] R. L. Hughes. The flow of large crowds of pedestrians. Mathematics and Computers in Simulation, 2000, 53: 367-370.

[3] Roger L. Hughes. A continuum theory for the flow of pedestrians, Transportation Research Part B. 2002, 36: 507-535.

[4] Dirk Helbing. A Mathematical Model for the Behavior of Individuals in a Social Field, Behavior science 1998, 19: 189-219.

谢雪刚，男，大学本科，助理工程师。

X913.4

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[定稿日期]2017-04-14