白云　王亞飛　朱偉　馬英楠

本文以2014年上海外灘踩踏事故為案例，分析了事故發(fā)生前人流量變化規(guī)律及人群運(yùn)動趨勢；分析了節(jié)日期間北京市三個重點場所人流量變化情況及人群分布。面對城市密集人群的安全管理，提出基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的管控路徑，通過利用大數(shù)據(jù)分析和地理位置服務(wù)（LBS），實現(xiàn)對人群分布和人流運(yùn)動趨勢的有效監(jiān)控和預(yù)測預(yù)警。

一、引言

隨著生活水平的提高，人們的社會娛樂活動逐漸增多，公共場所的人流量不斷增大，諸如影劇院、展覽館、體育場館、車站碼頭、購物中心這樣的大型公共場所，具有人群高度聚集、流動性大的特點，一旦發(fā)生事故將造成極為嚴(yán)重的生命財產(chǎn)損失（比如，2004年，北京密云發(fā)生彩虹橋踩踏事故，造成37人死亡；2014年，上海外灘慶?？缒昊顒影l(fā)生踩踏事故，造成36人不幸遇難）。這些事故和事件的發(fā)生大都是因為沒有對大型公共場所的人流量進(jìn)行預(yù)測預(yù)警，沒有科學(xué)的風(fēng)險預(yù)判和有效的管理防范機(jī)制。

當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)不僅影響著人們的生產(chǎn)和生活的方方面面，而且為政府管理部門提供了更加科學(xué)有效的手段和方法，指導(dǎo)政府的有效管理和運(yùn)行。

數(shù)據(jù)既是基礎(chǔ)性的資源，同時也是重要的生產(chǎn)力。大數(shù)據(jù)與云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的相結(jié)合，可以用于災(zāi)害預(yù)警、應(yīng)急管理、政策指導(dǎo)等公共安全領(lǐng)域。因此，充分開發(fā)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用新技術(shù)，拓展其在政府公共安全管理中的應(yīng)用領(lǐng)域，輔助政府應(yīng)急管理中的信息采集和決策分析，提高政府管理水平是一項重要工作?？梢詳嘌裕诩訌?qiáng)城市密集人群安全管理的工作中，大數(shù)據(jù)應(yīng)用大有可為。

二、大數(shù)據(jù)在城市公共安全管理領(lǐng)域的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時代，移動互聯(lián)的便捷性和數(shù)據(jù)的真實性將為政府管理提供導(dǎo)向依據(jù)，進(jìn)而推動政府管理水平的不斷提高。特別是隨著智能手機(jī)、可攜帶計算設(shè)備的大量普及，越來越多的人開始通過第三方地理位置服務(wù)共享自己的位置，進(jìn)而通過LBS（地理位置服務(wù)）獲取個人的位置數(shù)據(jù)。

依托于海量數(shù)據(jù)以及電子圍欄技術(shù)的廣泛應(yīng)用，通過對相關(guān)數(shù)據(jù)的挖掘和分析，針對不同需求和不同要求，能夠提供真實可信的數(shù)據(jù)應(yīng)用。以電子圍欄技術(shù)為主的LBS（基于地理位置服務(wù)）通過采樣的地理位置信息，結(jié)合數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計方法，可以提供各個不同地方的地理位置相關(guān)數(shù)據(jù)，比如人流量、主要路線等，在此基礎(chǔ)上結(jié)合實時數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)流，開發(fā)滿足不同需求的數(shù)據(jù)應(yīng)用。通過應(yīng)用過程中對不同數(shù)據(jù)的相互關(guān)聯(lián)和分析，結(jié)合大數(shù)據(jù)可視化的相關(guān)技術(shù)，用于應(yīng)急預(yù)案編制、人流監(jiān)控、事件復(fù)盤等方面。

（一）應(yīng)急預(yù)案編制

對于應(yīng)急預(yù)案的編制，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以更加科學(xué)、客觀、準(zhǔn)確地對突發(fā)事件進(jìn)行預(yù)估、評估和救援實施。應(yīng)急預(yù)案的編制主要包括以下內(nèi)容。

1.通過分析LBS數(shù)據(jù)，預(yù)計受影響的人群總數(shù)和地理分布。歷史數(shù)據(jù)可以幫助對事件的影響范圍和強(qiáng)弱進(jìn)行預(yù)估，實時數(shù)據(jù)可以對事件發(fā)生時受影響的人數(shù)和分布進(jìn)行評估。

2.對受影響的人群進(jìn)行特征分析，評估事件的附加影響，指導(dǎo)救援決策。比如，人群的主要工作地、常住地，可以及時安排疏導(dǎo)和疏散；了解人群的主要家鄉(xiāng)來源地，可以幫助更好地進(jìn)行現(xiàn)場溝通；了解人群的年齡、性別和職業(yè)組成，有助于現(xiàn)場人員的安排。

3.通過分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測突發(fā)事件的發(fā)生。歷史的事件數(shù)據(jù)通過結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺，使用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，可以總結(jié)出事件發(fā)生的規(guī)律，以此建立對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，對其進(jìn)行科學(xué)有效地預(yù)測。

（二）實時人流雖監(jiān)控

傳統(tǒng)的人流量監(jiān)控系統(tǒng)一般是基于監(jiān)控攝像頭聯(lián)動的獨立系統(tǒng)。而通過大數(shù)據(jù)平臺的LBS數(shù)據(jù)，可以更加準(zhǔn)確、清晰地了解人流分布和集散情況，結(jié)合電子圍欄技術(shù)，通過對指定范圍內(nèi)的人流精確監(jiān)控和預(yù)警，可以在超過一定警戒線時，及時發(fā)出預(yù)警信號和超負(fù)載區(qū)域范圍。目前，可以進(jìn)行實時監(jiān)控的LBS數(shù)據(jù)主要包括：

1.整體人口分布，包括室內(nèi)和室外的人流；

2.戶外人口分布，主要包括路面上以及公園等戶外區(qū)域的人流，可以用于景區(qū)和交通的監(jiān)控；

3.室內(nèi)人流分布，主要包括樓宇和商鋪內(nèi)的人流。

（三）人事件復(fù)盤

事件（事故）發(fā)生后，通過利用大數(shù)據(jù)平臺，可以快速地對事故的整體影響、響應(yīng)以及管理等進(jìn)行復(fù)盤分析。大事件復(fù)盤主要包括：

1.基于LBS數(shù)據(jù)，對事件發(fā)生前后的人群集散進(jìn)行分析；

2.結(jié)合實際數(shù)據(jù)和人群特征數(shù)據(jù)，總結(jié)事件發(fā)生的原因、結(jié)果，制定改善措施；

3.保存留檔與事件有關(guān)的所有數(shù)據(jù)，并建立相關(guān)模型，能夠在事后實時對模型進(jìn)行更新和升級。

三、大數(shù)據(jù)在公共安全管理工作中的案例分析

（一）基于大數(shù)據(jù)分析上海外灘踩踏事故

通過大數(shù)據(jù)分析，圖1（a）表明南京東路地鐵站附近區(qū)域、外灘源附近區(qū)域、事發(fā)地陳毅廣場附近區(qū)域和外灘區(qū)域位置，在2014年12月31日事發(fā)當(dāng)時的人群熱力圖。圖1（b）所示，31日當(dāng)晚20：30左右，南京東路地鐵站（紫線）曾出現(xiàn)過一個人流高峰。而事發(fā)當(dāng)時（黑色虛線），并不是陳毅廣場（紅線）人流量最大的時候，其兩次人流量高峰出現(xiàn)在21點和24點。

通過以上分析可以得出，人群聚集的過程是漸進(jìn)的。人群在特定的地點或區(qū)域不斷聚集，經(jīng)過了“走得慢走不動退不出去

失去控制發(fā)生意外”等多個環(huán)節(jié)。通過實際案例和大數(shù)據(jù)的對比分析，在人流量變化的關(guān)鍵節(jié)點，如果采取了有效的管控措施，完全能夠在一定程度上防止踩踏事故的發(fā)生。

（二）北京市若干重點區(qū)域人群分布特征

利用大數(shù)據(jù)，分析2015年“五一”期間，北京市三個重點區(qū)域的人員分布情況。

1.某著名商業(yè)區(qū)

某著名商業(yè)區(qū)包括商務(wù)辦公區(qū)和商場區(qū)域，通過早中晚（圖2）的熱力圖對比，可以清晰地看到三者的定位差別。在早上的時候，兩個區(qū)域人流量較少，到了中午的時候，兩個區(qū)域都是熱點區(qū)域。而到了21點以后，商務(wù)辦公區(qū)的人流量明顯減少，商場區(qū)域依舊聚集著大量的人群。

從（圖3）可以看出，客流量最大的時段分布在15點至17點的時間段內(nèi)，節(jié)假日的客流量比平日高出大約40%。

2.某封閉景區(qū)

（圖4）顯示，某封閉景區(qū)每天的人流變化比較有規(guī)律，沒有出現(xiàn)人流突增情況。從（圖4）可以看出，4月30日，人流相對分散，主要有兩個點人流比較多，一個是景區(qū)附近市場，一個是附近的寫字樓。由于工作日，寫字樓內(nèi)的人流相對集中，市場內(nèi)的人流相比節(jié)假日較少。5月1日至3日，人流主要集中在市場和景區(qū)門前的區(qū)域。由于適逢節(jié)假日，更多的人流集中在了這一區(qū)域。

3.某開放景區(qū)

從（圖5）可以看出，4月30日，客流高峰時段集中在20點，而在5月1日至3日，客流高峰時段集中在14點至16點。這是因為，在工作日的最后一天晚上，到景區(qū)游玩休閑的人較多。而在節(jié)假日，客流量最大的是5月2日。其原因該景區(qū)是著名景點，許多外地游客前來游覽，往往是在節(jié)假日的第二天才能抵達(dá)，所以造成5月2日客流量相對較大。

（三）案例啟示

通過利用大數(shù)據(jù)對人群分布分析的實踐，有效驗證了大數(shù)據(jù)平臺在人流分析、人群特征挖掘、命題分析等方面的實用性，展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)在尋找宏觀趨勢和微觀監(jiān)控方面的實際意義。未來需要對其進(jìn)行精細(xì)化開發(fā)，不僅在應(yīng)急工作、政府決策等方面深入理解，重要的是通過不斷的數(shù)據(jù)整合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的完備和實用。

以上以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析，通過科學(xué)的方法，針對特定的人群和主題，進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)挖掘、建立模型，最終可以形成真實、可信的結(jié)果。這類分析能夠為政府相關(guān)的決策提供重要幫助，無論是在問題發(fā)現(xiàn)、問題解決，還是在結(jié)果驗證上，都將會有很大的幫助，是一件極為有意義的工作。

四、結(jié)語

當(dāng)前，包括圖像采集攝像頭、熱力圖等新技術(shù)，可以通過利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測、人群分布預(yù)測、管控方案制定等方面。比如，管理部門可以建立大型場所人群承載量的核算報備制度；利用無人機(jī)、紅外、移動通信等多種手段，實時監(jiān)控公共場所人流，及時發(fā)布人流量信息，引導(dǎo)人流安全流動；建立人流量預(yù)警機(jī)制，預(yù)測將要到來和離開所在區(qū)域的人流，形成異常等級的評估，確定異常的區(qū)域、時間范圍和大概的嚴(yán)重等級，以便啟動不同的預(yù)警，根據(jù)預(yù)警啟動相應(yīng)級別的應(yīng)急預(yù)案；要持續(xù)不斷地開展豐富多彩的宣傳教育活動，提高公眾的風(fēng)險感知力和自我保護(hù)能力。

（責(zé)任編輯：李靜敏）