□曹萍萍 李銘洋

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城市人群聚集區(qū)域公共安全應(yīng)急管理的研究現(xiàn)狀與展望

□曹萍萍1李銘洋2

[1. 中國刑事警察學(xué)院 沈陽 110854；2. 遼寧大學(xué) 沈陽 110136]

近年來，關(guān)于城市人群聚集區(qū)域公共安全應(yīng)急管理問題的研究引起了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。通過對城市人群聚集區(qū)域公共安全應(yīng)急管理相關(guān)文獻(xiàn)的分類總結(jié)，從聚集人群的心理及行為研究、人群聚集風(fēng)險分析研究、聚集人群的疏散研究等三個方面對國內(nèi)外相關(guān)研究成果進(jìn)行了綜述。同時對未來人群聚集區(qū)域的公共安全應(yīng)急管理的研究方向和研究問題進(jìn)行了探討，認(rèn)為針對城市人群聚集區(qū)域的多部門協(xié)同應(yīng)急研究以及公共安全應(yīng)急預(yù)案的生成方法研究是未來的重要研究課題。

人群聚集區(qū)域；公共安全；應(yīng)急管理；風(fēng)險

引言

隨著社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展和人民群眾物質(zhì)文化生活水平的不斷提高，城市人群聚集區(qū)域的娛樂活動、商業(yè)活動、體育活動、文化活動、宗教活動等越來越多地被公眾所關(guān)注。這些活動具有一個共同特點(diǎn)，就是活動場地空間有限且參與人數(shù)眾多。例如，2012年10月2日，北京故宮日接待游客超過18萬人；2013～2014年賽季，德甲聯(lián)賽平均每場觀眾人數(shù)達(dá)到42600人；2015年春節(jié)期間，北京地壇廟會平均每天接待游客將近14萬人。由于這樣的活動伴隨著大量的人群聚集，聚集的人群難以引導(dǎo)、指揮和控制，一旦遭遇突發(fā)事件人員疏散存在著很大困難，極易造成較大的人員傷亡和嚴(yán)重的財產(chǎn)損失。例如，2005年8月31日巴格達(dá)一座橋梁上有人散布炸彈謠言，引發(fā)嚴(yán)重踩踏事件，造成近千人死亡；2014年3月1日昆明火車站發(fā)生暴恐砍人事件，造成31人死亡，141人受傷的嚴(yán)重后果；2014年12月31日，上海市外灘陳毅廣場跨年活動中發(fā)生了群眾擁擠踩踏事故，釀成36死49傷的悲劇。隨著人群聚集區(qū)域公共安全事件的不斷發(fā)生，聚集人群的安全問題已經(jīng)引起人們的高度重視，關(guān)于城市人群聚集區(qū)域的公共安全應(yīng)急管理問題的研究也逐漸引起了學(xué)者們的關(guān)注。

目前，關(guān)于城市人群聚集區(qū)域的公共安全應(yīng)急管理的研究主要涉及以下三個方面：一是關(guān)于聚集人群的心理及行為的研究，此類研究有助于分析人群聚集的原因，從而從根源上進(jìn)行人群調(diào)控；二是關(guān)于人群聚集風(fēng)險的研究，此類研究有助于對人群聚集區(qū)域采取預(yù)防監(jiān)控措施，從而為聚集人群的安全疏散提供前提和依據(jù)；三是關(guān)于聚集人群疏散的研究，通過此類研究可以為制定應(yīng)急疏散預(yù)案提供依據(jù)。下面分別對這三方面的文獻(xiàn)進(jìn)行綜述。

一、聚集人群的心理及行為研究

聚集人群的心理及行為對聚集人群的安全有著重要影響，對聚集人群的心理及行為進(jìn)行研究有助于分析人群聚集的原因，同時也有助于歸納出人群聚集的特點(diǎn)，從而可以從根源上對人群進(jìn)行管控。關(guān)于此方面的研究起源較早，群體心理學(xué)的創(chuàng)始人Le Bon[1]以法國大革命時期的聚集人群作為分析對象，研究了在個體聚集為群體后個體的心理變化和行為變化，進(jìn)而提出了從眾理論，對災(zāi)難發(fā)生時人們的從眾行為進(jìn)行了闡釋。此后，Smelser[2]和David[3]針對從眾心理和人們在從眾心理下的行為表現(xiàn)進(jìn)行了深入研究。Smelser認(rèn)為，從眾行為是一種非理性行為，表現(xiàn)為盲從、順從等，往往會導(dǎo)致人群過度擁擠、聚集人群難以疏散等現(xiàn)象的發(fā)生，從而發(fā)生一些災(zāi)難事故。David則從統(tǒng)計物理學(xué)的角度解釋了人群的心理特征，并提出了一些解釋從眾行為的理論，如催眠效應(yīng)、循環(huán)反應(yīng)理論等。王振[4]和姜姍姍等[5]針對公共場所中影響人群行為的心理因素進(jìn)行了分析，總結(jié)了聚集人群的典型心理及行為特征，如從眾、虛張聲勢和交叉流等現(xiàn)象，認(rèn)為恐慌情緒和由此產(chǎn)生的騷亂行為是發(fā)生人群聚集事故的重要原因。Anthony[6]研究了聚集人群的恐慌情緒以及伴隨出現(xiàn)的生理反應(yīng)特征，如縮手縮腳、緊張，嚴(yán)重時則會表現(xiàn)出面色蒼白、呼吸急促、心跳加快、流冷汗等，研究指出對于人群大量聚集的情形，發(fā)生恐慌的人群應(yīng)加強(qiáng)互助和協(xié)作。Dirk等[7]研究了人群疏散過程中恐慌心理與從眾心理之間的關(guān)系，提出了著名的社會力模型，并給出了考慮利己主義與集體主義的最優(yōu)疏散策略。Darrow和Lowinger[8]、Simons和Taylor[9]分別對聚集人群的騷亂行為進(jìn)行了分析與界定，并對產(chǎn)生騷亂行為的個體和群體心理因素進(jìn)行了闡釋。Apter[10]、Mann等[11]從心理學(xué)角度分析了導(dǎo)致騷亂行為的心理誘因，針對與騷亂行為有關(guān)的心理因素、社會因素和認(rèn)知因素等多種因素進(jìn)行了實(shí)證研究。此外，胡芾[12]通過對人群的失衡、不信任、造勢和法不責(zé)眾等心理特征的研究指出，準(zhǔn)確把握人群的心理活動特征，有針對性地進(jìn)行心理疏導(dǎo)，理順人群的情緒，是預(yù)防和處置好群體性事件的關(guān)鍵。殷雁君和唐衛(wèi)清[13]基于個體好奇心理對人群聚集過程進(jìn)行模擬，提出了好奇心理的人群聚集行為仿真模型，分析了事件因素、環(huán)境因素和個體心理因素對于人群聚集規(guī)模的影響。

二、人群聚集風(fēng)險的研究

關(guān)于人群聚集風(fēng)險的研究，大致可分為以下幾個方向：人群擁擠踩踏風(fēng)險的研究、人群聚集區(qū)域的風(fēng)險分析和聚集人群的風(fēng)險管理等。

擁擠踩踏是大量人群聚集所帶來的典型風(fēng)險。一般來說，人群擁擠踩踏事故可以單獨(dú)發(fā)生，也可以作為火災(zāi)、爆炸、毒氣泄漏等事故災(zāi)難的次生災(zāi)難發(fā)生。Lee和Hughes[14]利用已公開的事故數(shù)據(jù)，對人群擁擠和踩踏事故進(jìn)行定量分析，并由此得到聚集人群的行為規(guī)律。Henein和White[15]針對疏散過程中的人群行為進(jìn)行了仿真模擬，并研究了人群擁擠踩踏事故中人群之間的相互作用力。Heigeas等[16]針對非協(xié)商緊急狀況下的人群聚集現(xiàn)象進(jìn)行了研究，構(gòu)建了基于作用力的粒子模擬系統(tǒng)來對緊急狀況下的人群聚集行為進(jìn)行分析。Liu等[17]對地鐵站中的人群擁擠踩踏風(fēng)險進(jìn)行了評估，通過引入數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法建立評估模型，并利用該模型在北京13個地鐵站進(jìn)行了實(shí)證研究，驗(yàn)證了所建立模型的適用性和可行性。盧春霞[18]依據(jù)波動理論，特別是激波理論對擁擠人群的作用機(jī)理進(jìn)行了研究，通過對擁擠人群的密度、速度與激波的關(guān)系等特征的分析，總結(jié)出一些用以避免擁擠事故發(fā)生的方法與措施。任常興等[19]采用群集指數(shù)來描述人群聚集的程度，通過對近年來國內(nèi)外人群擁擠踩踏事故的分析，總結(jié)出事故的特征，從公共場所的性能優(yōu)化設(shè)計、人群素質(zhì)和群集密度、人群管理控制以及信息交流等方面分析事故原因，并給出了有關(guān)事故的防控重點(diǎn)。白銳等[20]應(yīng)用多元統(tǒng)計方法對七年間人群聚集場所發(fā)生的擁擠踩踏事故進(jìn)行分析，歸納總結(jié)出此類事故發(fā)生的一般性原因。佟瑞鵬等[21]考慮了造成人群擁擠踩踏的多種原因，建立了擁擠踩踏事故風(fēng)險定量評價模型，給出了與事故風(fēng)險存在函數(shù)關(guān)系的特征要素以及在人群恐慌狀態(tài)下引發(fā)擁擠踩踏事故的主要因素。此外，寇麗平[22]通過對群體性擠踏事件發(fā)生的直接原因、心理原因、客觀原因和管理方面原因的分析，指出了擠踏事件發(fā)生的根本原因是公眾安全素質(zhì)有待提高，其從社會管理層面對人群擁擠踩踏事故的預(yù)防提出了建議。

風(fēng)險分析起源于20世紀(jì)30年代的美國保險行業(yè)，20世紀(jì)60年代開始被引入安全管理領(lǐng)域。受制于人群聚集場所的復(fù)雜性和變動性，有時很難將風(fēng)險因素完全量化，一些學(xué)者會采用定性分析方法或定性與定量相結(jié)合的分析方法來進(jìn)行研究。英國HSE (Health and Safety Executive)機(jī)構(gòu)利用調(diào)查表法和關(guān)鍵詞法對公共場所的人群聚集風(fēng)險進(jìn)行了分析[23～24]。牛曉霞等[25]用定性分析的方法對人群聚集場所進(jìn)行風(fēng)險評價并闡述了定性風(fēng)險評價技術(shù)的步驟和詳細(xì)內(nèi)容。Lee等[26]用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對小范圍人群聚集區(qū)域的火災(zāi)風(fēng)險進(jìn)行了分析；Radke[27]構(gòu)建了一個地理信息系統(tǒng)（GIS: Geographic Information System）來對加利福尼亞州舊金山灣East Bay hills地區(qū)的火災(zāi)風(fēng)險進(jìn)行建模評估，該信息系統(tǒng)可根據(jù)火災(zāi)風(fēng)險的危險狀態(tài)進(jìn)行相關(guān)參數(shù)的調(diào)整。張?zhí)忑R[28]對大量的公眾聚集場所進(jìn)行調(diào)查與分析，構(gòu)建了公眾聚集場所火災(zāi)風(fēng)險評估的數(shù)學(xué)模型，并借助所建立的模型對公眾聚集場所進(jìn)行風(fēng)險量化評估，得出消防安全評估結(jié)論，從而根據(jù)不同公眾聚集場所的特點(diǎn)提出科學(xué)、合理、可行的控制對策。

聚集人群的風(fēng)險管理是指對聚集的人群進(jìn)行有效監(jiān)督，控制人流的有序運(yùn)動以及對人群集結(jié)的方式進(jìn)行系統(tǒng)規(guī)劃[4]。目前，聚集人群風(fēng)險管理的研究主要涉及人群的實(shí)時監(jiān)控技術(shù)、聚集場所的通訊技術(shù)、人群密度的估算技術(shù)和擁擠人群中人與人之間壓力預(yù)測等方面的研究工作[29～30]。Sun等[31]給出了描述公共場所人群聚集風(fēng)險的指標(biāo)體系，構(gòu)建了人群聚集風(fēng)險的分析模型，并建立了人群聚集風(fēng)險的實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)。孫燕等[32]建立了用以描述人群聚集風(fēng)險的DICE模型，給出了人群密度閾值、人群壓力閾值以及人群聚集風(fēng)險的總閾值的判斷標(biāo)準(zhǔn)，將人群聚集風(fēng)險實(shí)時管理技術(shù)推向了實(shí)用化。寧利君[33]針對大型城市綜合商業(yè)區(qū)、著名旅游景點(diǎn)等區(qū)域經(jīng)常出現(xiàn)人員數(shù)量“井噴”的現(xiàn)象進(jìn)行研究，設(shè)計了人員密集場所人群聚集的風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)。倪慧薈和姚曉輝[34]論述了面向人員密集場所的人群聚集風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建模式，并依托具體項(xiàng)目案例介紹了應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。王嘉悅等[35]利用國內(nèi)某重要城市核心區(qū)公共場所的人群運(yùn)動視頻圖像，借助互相關(guān)算法對該場所人群運(yùn)動特征進(jìn)行了分析，該分析結(jié)果可為人群擁擠踩踏事故的風(fēng)險防控、擁擠踩踏事故的專項(xiàng)應(yīng)急預(yù)案制定、人群聚集活動安全方案編制等提供理論支持。何濤[36]對上海外灘踩踏事件發(fā)生的原因進(jìn)行了分析，指出只有通過建立科學(xué)的風(fēng)險評估模型，對可能出現(xiàn)的危險進(jìn)行有效預(yù)警，才能避免如上海外灘踩踏事件這樣的悲劇發(fā)生。

三、聚集人群疏散的研究

聚集人群的疏散可能會涉及到以下兩種情況：一種是在人群聚集區(qū)域的娛樂（或商業(yè)、體育、文化、宗教等）活動結(jié)束之后，對人群進(jìn)行安全疏散；另一種是在人群聚集區(qū)域的突發(fā)事件/事故發(fā)生后對人群進(jìn)行安全撤離。聚集人群的安全疏散問題一直是政府和學(xué)者們關(guān)注的公共安全問題。目前，國內(nèi)外關(guān)于此方面的研究大多是以火災(zāi)發(fā)生時各類建筑物中的人群緊急疏散為背景[37～43]。Jiang等[37]針對國內(nèi)公共娛樂場所的火災(zāi)疏散方案進(jìn)行研究，提出了幾種提高人員疏散效率的方法，如根據(jù)客人負(fù)載的不同設(shè)計不同數(shù)量和不同寬度的緊急出口，以及根據(jù)出口內(nèi)外環(huán)境的不同設(shè)計不同級數(shù)的樓梯等。Ran等[38]通過仿真研究分析了智能疏散引導(dǎo)系統(tǒng)對于建筑火災(zāi)中人群疏散的作用，為消防應(yīng)急疏散照明指示系統(tǒng)（EELIS）的修正提供了幫助。Wagner和Agrawal[39]用計算機(jī)仿真模擬了音樂會現(xiàn)場（在體育場或禮堂舉辦）發(fā)生火災(zāi)的場景，通過設(shè)計基于主體的系統(tǒng)來評估群體行為，給出了模擬場景下人群疏散的過程及效果，并構(gòu)建了相應(yīng)的決策支持系統(tǒng)。張?jiān)泼鱗40]對公眾聚集場所人員密集的特點(diǎn)和現(xiàn)行準(zhǔn)則的局限性進(jìn)行了分析，給出了公眾聚集場所發(fā)生火災(zāi)時人員疏散性能化分析方法。汪金輝等[41]為解決火災(zāi)發(fā)生情形下人員疏散預(yù)動作時間基礎(chǔ)數(shù)據(jù)匱乏的問題，針對教室這一典型的人員聚集場所進(jìn)行火災(zāi)疏散模擬實(shí)驗(yàn)，采集了火災(zāi)發(fā)生時的學(xué)生疏散預(yù)動作時間樣本，分析了其中的統(tǒng)計規(guī)律。Zhou等[42]采用馬爾科夫模型來測度公共場所的安全設(shè)計，該模型可以有效地度量有限時間內(nèi)人員疏散的密度。趙哲等[43]以廣州天河商業(yè)中心的地標(biāo)性建筑為例，建立了幾個高層建筑的人員疏散模型，通過仿真實(shí)驗(yàn)得出，Steering模型更適合于公眾聚集場所的應(yīng)急誘導(dǎo)疏散。

近年來，一些學(xué)者采用新的方法和技術(shù)對聚集人群的疏散問題進(jìn)行了研究[44～49]。Wang等[44]通過利用人群密度來分析人群流動的特征，研究了人群流動的特征和典型人群密度對大規(guī)模人群疏散的影響。Yang等[45]針對公園和廣場的人群應(yīng)急疏散進(jìn)行了研究，提出了基于多主體框架和地理信息系統(tǒng)(GIS)的新型緊急疏散系統(tǒng)，并利用該系統(tǒng)對“洪山廣場”的緊急疏散問題進(jìn)行了案例研究。張培紅等[46]在研究中引入了二維元胞自動機(jī)模型，利用計算機(jī)模擬分析了障礙物的存在所導(dǎo)致的疏散通道附近人員群集滯留的相關(guān)因素。徐方等[47]通過對大量國內(nèi)外人群疏散數(shù)據(jù)的搜集、整理和分析，確定了六種建立疏散模型和開發(fā)疏散模擬軟件的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并總結(jié)出獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的四種主要方法，為公共聚集場所人群疏散問題的研究提供了參考和依據(jù)。劉遠(yuǎn)[48]受到日本“DJ警察”的工作方式啟發(fā)，從心理學(xué)角度分析了現(xiàn)行的聚集人群疏導(dǎo)控制方式的內(nèi)、外部機(jī)制的優(yōu)、缺點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上提出了避免安全事故、減少事故傷害的科學(xué)管控方式。蔣雪玲和潘穎[49]提出了改進(jìn)的基于摩爾型領(lǐng)域的二維元胞自動機(jī)的仿真疏散模型，并對人群聚集區(qū)的安全疏散進(jìn)行了仿真研究，結(jié)果表明，該模型更真實(shí)地刻畫了個體行為，平均疏散時間隨密度和出口寬度變化的模擬結(jié)果也與客觀實(shí)際相符。

四、結(jié)論與展望

從已有文獻(xiàn)來看，由于人群聚集的風(fēng)險管控問題具有強(qiáng)烈的現(xiàn)實(shí)背景，因此關(guān)于人群聚集風(fēng)險的研究得到了許多學(xué)者的關(guān)注，相關(guān)研究成果也較為豐富。然而，已有的研究成果大多是從心理行為分析、環(huán)境風(fēng)險分析、應(yīng)急疏散等角度對聚集人群及人群聚集區(qū)域進(jìn)行研究，較少涉及到人群聚集區(qū)域應(yīng)急響應(yīng)中多部門協(xié)同模式的分析與探討，更缺少考慮多部門協(xié)同聯(lián)動的應(yīng)急預(yù)案或應(yīng)急方案的生成方法研究。

在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)急管理中，若要較好地應(yīng)對人群聚集區(qū)域的公共安全事件，往往需要多個職能部門（如公安、交通、消防、醫(yī)療、新聞等）的協(xié)同合作，各部門統(tǒng)一指揮、快速反應(yīng)、聯(lián)合行動，充分實(shí)現(xiàn)各類資源的共享以及通訊的暢通，可高效地應(yīng)對公共安全事件的發(fā)生。公共安全應(yīng)急響應(yīng)通常面臨著時間緊迫、環(huán)境復(fù)雜多變等情形，人群聚集導(dǎo)致事件演化的復(fù)雜性和不確定性加大，這就要求事先制定出詳細(xì)、合理且有效的應(yīng)急預(yù)案，從而對可能發(fā)生的公共安全事件提供決策支持。因此，針對多部門協(xié)同規(guī)律與協(xié)同模式進(jìn)行深入研究，并在此基礎(chǔ)上研究有效的應(yīng)急預(yù)案生成模型，從而為人群聚集區(qū)域公共安全應(yīng)急管理提供科學(xué)的決策理論與方法，是應(yīng)引起廣大學(xué)者高度重視的研究方向。

參考文獻(xiàn)

[1] LE BON G. The crowd: A study of the popular mmnd[M]. New York: The Macmillan Co, 1896.

[2] Smelser N J. Theory of collective behavior[M]. New York: Pergamon. New York: Free Press, 1963.

[3] DAVID J L. Statistical physics: Following the crowd[J]. Nature, 2000, 407(28): 465-466.

[4] 王振. 城市公共場所人群聚集風(fēng)險理論及應(yīng)用研究[D]. 天津: 南開大學(xué), 2007.

[5] 姜姍姍, 王振, 劉茂.聚集人群的心理學(xué)因素及典型行為分析[J]. 中國公共安全, 2012(2): 17-21.

[6] ANTHONY R M. Understanding mass panic and other collective responses to threat and disaster[J]. Psychiatry Summer, 2005, 68(2): 95-113.

[7] DIRK H, FarkasI, VicsekT. Simulating dynamical features of escape panic[J]. Nature, 2000, 407: 487-490.

[8] Darrow C, Lowinger P. The Detroit uprising: A psychological study[C]//In MassermanJ(Ed.), The dynamics of dissent: Science and psychoanalysis. New York: Grune and Stratton. 1968: 13-16.

[9] Simons R, Taylor J. A psychosocial model of fan violence in sports[J]. International Journal of Sport Psychology, 1992, 4(23): 207-226.

[10] Apter M J. The dangerous edge: The psychology of excitement[M]. New York: Free Press. 1992.

[11] Mann L, Newton J W, Innes J M. A test between deindividuation and emergent norm theories of crowd aggression[J]. Journal of Personality and Social Psychology, 1982, 42: 260-272.

[12] 胡芾. 群體性事件的心理學(xué)研究[J]. 云南警官學(xué)院學(xué)報, 2009, 75(4): 88-91.

[13] 殷雁君, 唐衛(wèi)清. 好奇心理的人群聚集行為仿真[J]. 智能系統(tǒng)學(xué)報, 2014, 9(4): 413-418.

[14] Lee R C, Hughes R L. Exploring trampling and crushing in a crowd[J]. Joumal of Transportation Engineering, 2005, 131(8): 575-582.

[15] Henein C M, White T. Macroscopic effects of microscopic forces between agents in crowd Models[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2007, 373(6): 694-712.

[16] Heigeas L, Luciani A, Thollot J, et al. A physically-based particle model of emergent crowd behaviors[C]. Moscow: International Conference on Computer Graphics & Vision, 2003.

[17] Liu Y, Wang T, Ding H, et al. Research and application on risk assessment DEA model of crowd crushing and trampling accidents in subway stations[J]. Procedia engineering, 2012, 43: 494-498.

[18] 盧春霞. 人群流動的波動性分析[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2006, 16(2): 30-34.

[19] 任常興, 吳宗之, 劉茂. 城市公共場所人群擁擠踩踏事故分析[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2005, 15 (12): 102-106.

[20] 白銳, 梁力達(dá), 田宏. 人群聚集場所擁擠踩踏事故原因分析與對策[J]. 工業(yè)安全與環(huán)保, 2009, 35(2): 47-49.

[21] 佟瑞鵬, 李春旭, 鄭毛景, 鄧曉瑞. 擁擠踩踏事故風(fēng)險定量評價模型及其優(yōu)化分析[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2013, 23(12): 90-94.

[22] 寇麗平. 群體性擠踏事件原因分析與預(yù)防研究[J]. 中國人民公安大學(xué)學(xué)報: 社會科學(xué)版, 2005, 4(4): 16-22.

[23] Au S Y Z, Ryan M C, Carey M S. Managing crowd safety in public venues: A study to generate guidance for venue owners and enforcing authority inspectors[Z]. HSE Contract Research ReportNo. 53, 1993.

[24] Au S Y Z. Research to develop a methodology for the assessment of risk to crowd safety in public venues[Z]. HSE Contract Research Report No. 204, 1998.

[25] 牛曉霞, 朱坦, 劉茂. 人群聚集場所的風(fēng)險評價技術(shù)研究[J]. 環(huán)境科學(xué)與技術(shù), 2005, 28(3): 85-87.

[26] Lee E W M, Yuen R K K, Lo S M, et al. A novel artificial neural network fire model for prediction of thermal interface location in single compartment fire[J]. Fire Safety Journal, 2004, 39(1): 67-87.

[27] Radke J. Modeling urban /wild land Interface fire hazards within a geographic information system[J]. Geographic Information Sciences, 1995, 1(1): 7-20.

[28] 張?zhí)忑R. 公眾聚集場所火災(zāi)風(fēng)險評估與控制對策研究[D]. 長沙: 湖南大學(xué), 2013.

[29] Kang H G, Kim D. Real-time multiple people tracking using competitive condensation[J]. Pattern Recognition, 2005, 38: 1045-1058.

[30] Lee R C, Hughes R L. Prediction of human crowd pressures[J]. Accident Analysis and Prevention, 2006, 38(4): 712-722.

[31] Sun A, Liu M, LI J. Real-time crowd massing risk supervision system based on massing crowd counting in public venue[C]. Computer Network and Multimedia Technology, 2009. CNMT 2009. International Symposium on. IEEE, 2009: 1-7.

[32] 孫燕, 李秋菊, 李劍鋒. 城市重點(diǎn)公共區(qū)域人群聚集風(fēng)險的實(shí)時定量技術(shù)[J]. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2011, 7(8): 147-153.

[33] 寧利君. 人員密集場所人群聚集風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)研究[J]. 安全, 2013, 11: 59-60.

[34] 倪慧薈, 姚曉輝. 人群聚集風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建研究——以西單商業(yè)區(qū)為例[J]. 科技促進(jìn)發(fā)展, 2014, 10(4): 110- 115.

[35] 王嘉悅, 翁文國, 張小樂. 基于互相關(guān)算法的人員密集場所人群運(yùn)動速度特征研究[J]. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2014(6): 5-11.

[36] 何濤. 從上海外灘踩踏事件看城市及旅游區(qū)人群聚集風(fēng)險的監(jiān)控與預(yù)警[J]. 品牌, 2015(6): 42.

[37] Jiang C, LI W, HU C, et al. Emergency evacuation in places for public entertainment in Mainland China[J]. Building and Environment, 2009, 44(1): 169-176.

[38] Ran H, Sun L, Gao X. Influences of intelligent evacuation guidance system on crowd evacuation in building fire[J]. Automation in Construction, 2014, 41: 78-82.

[39] Wagner N, Agrawal V. An agent-based simulation system for concert venue crowd evacuation modeling in the presence of a fire disaster[J]. Expert Systems with Applications, 2014, 41(6): 2807-2815.

[40] 張?jiān)泼? 公眾聚集場所火災(zāi)疏散性能化分析方法研究[J]. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2011, 7(10): 70-74.

[41] 汪金輝, 金澤陽, 田鎮(zhèn)綱, 等. 學(xué)校公眾聚集場所火災(zāi)中人員疏散預(yù)動作時間試驗(yàn)[J]. 科技導(dǎo)報, 2012, 30(11): 57-60.

[42] Zhou J M, Wang Y Q, Sun S M. Study of prevention and control on fire safe evacuation in a large public places[C].Applied Mechanics and Materials. 2014, 638: 2031-2035.

[43] 趙哲, 陳清光, 王海蓉, 袁智, 梁棟. 基于Pathfinder的公眾聚集場所的應(yīng)急誘導(dǎo)疏散[J]. 消防科學(xué)與技術(shù), 2013, 32(12): 1327-1330.

[44] Wang J, LO S, Wang Q, et al. Risk of large-scale evacuation based on the effectiveness of rescue strategies under different crowd densities[J]. Risk Analysis, 2013, 33(8): 1553-1563.

[45] Yang B, WU Y G, Wang C. A multi-agent and GIS based simulation for emergency evacuation in park and public square[C]. Computational Intelligence and Security, 2009. CIS'09. International Conference on. IEEE, 2009, 1: 211-216.

[46] 張培紅, 王粟, 黃曉燕. 公共聚集場所疏散通道障礙物對人員疏散安全性的影響[J]. 沈陽建筑大學(xué)學(xué)報: 自然科學(xué)版, 2007, 23(6): 973-976.

[47] 徐方, 魏東, 魏星. 公眾聚集場所人群疏散基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2008, 18(4): 137-145.

[48] 劉遠(yuǎn). 聚集人群安全疏導(dǎo)中的心理問題解析[J]. 鐵道警察學(xué)院學(xué)報, 2014, 3: 60-65.

[49] 蔣雪玲, 潘穎. 大規(guī)模聚集人群的疏散仿真模型研究[J]. 計算機(jī)仿真, 2015, 32(6): 398-402.

Current Research and Future Prospects on Studying of Public Security Emergency Management in Urban Crowd-Gathered Places

CAO Ping-ping1LI Ming-yang2

(1. Department of Basic Teaching and Research, National Police University of China Shenyang 110854 China; 2. Business School, Liaoning University Shenyang 110136 China)

Research relevant to public security emergency management in urban crowd-gathered places has drawn extensive attention of scholars in recent years. This paper summarizes and categorizes the relevant literatures about public security emergency management in urban crowd-gathered places, reviews the relevant researches at home and abroad from three aspects, which include psychology and behavior of crowd gathered, crowd gathering risk analysis, and crowd gathered evacuation. The future research directions and research highlights of public security emergency management in urban crowd-gathered places are also discussed in this paper, studies on multi-sector collaborative modes and plans generation methods of public security emergency response in urban crowd-gathered places are regarded as one of the important research projects.

crowd-gathered place; public security; emergency management; risk

C931

A

10.14071/j.1008-8105(2016)05-0006-06

2015-10-21

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71503266); 遼寧省社會科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目（L14CGL042）; 中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)重大項(xiàng)目培育計劃項(xiàng)目.

曹萍萍（1981-）女，博士，中國刑事警察學(xué)院基礎(chǔ)部講師；李銘洋（1980-）男，博士，遼寧大學(xué)商學(xué)院副教授.

編輯 劉 波