◆李明明

積分預(yù)警在地鐵大客流中的應(yīng)用

◆李明明

（鐵道警察學(xué)院 河南 450053）

地鐵在方便我們?nèi)粘Ｉ畹耐瑫r(shí)，也產(chǎn)生了關(guān)于客流管控的問題?？土鞴芸夭划?dāng)，會(huì)引發(fā)擁擠踩踏等事件，也會(huì)降低地鐵運(yùn)營的服務(wù)水平，還會(huì)產(chǎn)生諸多社會(huì)影響。因此，地鐵大客流管控研究就顯得十分重要。文章從積分預(yù)警的角度出發(fā)，利用信息化手段解決地鐵大客流管控問題。文章闡述了大客流積分預(yù)警模型建立的步驟，并就預(yù)警模型建立過程中產(chǎn)生的問題進(jìn)行了分析，給出了相應(yīng)的解決對(duì)策。著力打造數(shù)據(jù)警務(wù)、建設(shè)智慧公安，積極構(gòu)建以大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用為核心的智慧警務(wù)新模式，著力提高預(yù)測預(yù)警能力，不斷提高智能化水平。

地鐵；大客流；積分預(yù)警；特點(diǎn)；對(duì)策

當(dāng)今中國正處于科技蓬勃發(fā)展的時(shí)期，交通領(lǐng)域的高新技術(shù)日新月異，特別是地鐵技術(shù)突飛猛進(jìn)。地鐵重要地位不斷突出，它可以有效應(yīng)對(duì)人口快速增長引發(fā)的出行難的問題，大大緩解城市的交通壓力。但是許多關(guān)于地鐵方面的問題日益凸顯，地鐵大客流問題作為其中最嚴(yán)重、最復(fù)雜的問題之一，需要引起高度重視。研究如何科學(xué)高效地處置地鐵大客流問題成為擺在我們面前不可回避的任務(wù)。

積分預(yù)警模型即通過深入地分析和考量地鐵車站內(nèi)設(shè)施情況以及各種因素對(duì)于大客流產(chǎn)生的影響，識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)及其他危險(xiǎn)因素，通過分別對(duì)其加權(quán)賦分的方式對(duì)大客流進(jìn)行預(yù)警。只有正確識(shí)別出地鐵大客流所面臨風(fēng)險(xiǎn)，在大客流發(fā)生之前，未釀成嚴(yán)重后果時(shí)，公安協(xié)同運(yùn)營企業(yè)，互相配合互相協(xié)調(diào)，主動(dòng)出擊，才能更好地化解地鐵大客流所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

1 地鐵大客流影響因素以及管控意義

了解地鐵大客流的現(xiàn)狀以及特點(diǎn)可以為構(gòu)建積分預(yù)警模型奠定理論基礎(chǔ)，保障積分預(yù)警模型對(duì)地鐵大客流的預(yù)防打擊更具有針對(duì)性。

1.1 地鐵大客流定義

客流是指乘客按需求選定自己的乘車路線，在一定時(shí)間和范圍內(nèi)發(fā)生的位移而集中產(chǎn)生的量。大客流的定義是指車站在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)所擁有的客流量已經(jīng)超過車站所能承受最大客流量的閾值，造成地鐵運(yùn)行不暢，運(yùn)營困難，需要相關(guān)部門采取相關(guān)措施及時(shí)應(yīng)對(duì)的情況，并且有可能引發(fā)重大安全事故。

客流是地鐵運(yùn)營的核心詞匯，客流包含了大量社會(huì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)的信息。一方面可以從某一地段客流流動(dòng)情況來進(jìn)行分析，從而科學(xué)規(guī)劃地面城市線網(wǎng)。另一方面可以從客流疏密情況來調(diào)整地鐵運(yùn)營部門的工作計(jì)劃。對(duì)客流的分析是提出人流管控策略的重要前提。

1.2 地鐵大客流影響因素

（1）沿線土地利用

沿線土地利用和軌道交通客流相互影響、相互作用。沿線土地利用對(duì)客流多少的差異性有絕對(duì)影響。例如部分地鐵線路經(jīng)過商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)、人口密集區(qū)，這是固定大客流產(chǎn)生的因素。再如地鐵線路經(jīng)過體育館或是大型場館，平日客流可能不會(huì)過多，但是一旦舉辦大型活動(dòng)或者是賽事，就可能產(chǎn)生大客流。地鐵的線路規(guī)劃影響了乘客對(duì)地鐵的選擇，合理的地鐵線路規(guī)劃才能產(chǎn)生相對(duì)穩(wěn)定的客流。

（2）地鐵運(yùn)營能力

地鐵內(nèi)站廳和站臺(tái)的大小決定了能容納多少客流，例如在西湖周邊人流多的地方設(shè)置大站（龍翔橋站），在郊區(qū)臨平設(shè)置規(guī)模稍小的站點(diǎn)（臨平站）。每個(gè)站點(diǎn)的客流通過能力，是指在正常工作情況下，能夠承載最大客流的數(shù)量。每個(gè)站點(diǎn)的客流承載能力對(duì)人員管控疏散工作有著極大的影響。隨著地鐵運(yùn)營能力的提升，站點(diǎn)客流容納力也隨之提升。例如提升地鐵站內(nèi)自動(dòng)售票及檢票設(shè)備通過能力，能夠有效解決客流管控問題。地鐵乘客進(jìn)站乘車需要買票進(jìn)站或者刷卡進(jìn)站，客流就會(huì)先出現(xiàn)在站廳的非付費(fèi)區(qū)域，那么自動(dòng)售票及檢票設(shè)備的作用就能得到很大體現(xiàn)。地鐵運(yùn)營能力涉及很多復(fù)雜的設(shè)備和諸多的環(huán)節(jié)，如果有一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了問題，就會(huì)產(chǎn)生客流的變化，人員管控的困難，從而影響地鐵正常運(yùn)營。

（3）不確定因素

對(duì)客流造成影響的不確定因素包括天氣因素、自然災(zāi)害因素等。惡劣的天氣會(huì)使地鐵客流突然增加，形成突發(fā)大客流。

1.3 地鐵大客流管控意義

作為城市相當(dāng)重要的基礎(chǔ)建設(shè)之一，地鐵大客流管控不僅從安全角度出發(fā)，保障每個(gè)出行市民的安全，還要確保城市交通系統(tǒng)的順暢，市民出行的便利，具有非凡的意義。在2018年廣東省人民政府發(fā)布的《廣東省城市軌道交通運(yùn)營事件應(yīng)急預(yù)案》中指出：“發(fā)生重大城市軌道交通運(yùn)營事件時(shí)，公安機(jī)關(guān)負(fù)責(zé)維護(hù)現(xiàn)場治安秩序；參與搶險(xiǎn)救援，協(xié)助疏散乘客；監(jiān)督指導(dǎo)重要目標(biāo)、重點(diǎn)部位治安保衛(wèi)；依法查處有關(guān)違法犯罪活動(dòng)；組織消防力量撲滅事件現(xiàn)場火災(zāi)；參與相關(guān)事件原因分析、調(diào)查與處理。”地鐵大客流管控需要多方合作，共建、共治、共享，組織體系中的公安機(jī)關(guān)作為關(guān)鍵一環(huán)，顯然起著重要的作用。

2 地鐵大客流積分預(yù)警的模型設(shè)計(jì)及構(gòu)想

2.1 積分預(yù)警的含義及原理

“預(yù)警”一詞英文為Early-Warning，可解釋為：在自然災(zāi)害或社會(huì)安全事件以及其他需要加以防范的危險(xiǎn)出現(xiàn)之前，根據(jù)過去的事件研判經(jīng)驗(yàn)或觀察的前兆，向有關(guān)部門發(fā)出緊急信號(hào)，報(bào)告危險(xiǎn)情況，以避免危險(xiǎn)發(fā)生，或是采取措施以盡量減少危險(xiǎn)造成的損害。

積分預(yù)警系統(tǒng)是在大數(shù)據(jù)背景下應(yīng)運(yùn)而生的。積分預(yù)警從本質(zhì)上來講，是一種數(shù)據(jù)挖掘手段的集成化體現(xiàn)。通過對(duì)已有的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，加以整合分類，根據(jù)已經(jīng)制定完成的積分規(guī)則來加權(quán)賦分，為可能發(fā)生的危險(xiǎn)提供預(yù)警情報(bào)，為有效采取措施處置和落地查控提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)。

地鐵大客流事件的發(fā)生是由許多條件和因素的相互作用引起的。其中的影響有大有小，有直接影響也有間接影響。積分預(yù)警的原則是列出所有大客流中可能受影響的因素，并根據(jù)影響因子的重要性來分配相應(yīng)的權(quán)重分。根據(jù)每次出現(xiàn)的一個(gè)因素，相應(yīng)地累積得分，直到所列出所有因素積分得到一個(gè)總和。所有因素積分得到的總和直接反映事件發(fā)生的可能性。積分預(yù)警模型是調(diào)查大量相關(guān)的大客流事件，提取所有影響因素形成一個(gè)分值，這個(gè)分值就是預(yù)警閾值。公安機(jī)關(guān)能在預(yù)警閾值產(chǎn)生之后，有充足的時(shí)間采取相應(yīng)對(duì)策或是根據(jù)預(yù)案采取處置措施。

2.2 積分預(yù)警與公安業(yè)務(wù)的結(jié)合

積分預(yù)警模型已經(jīng)可以為公安工作帶來許多實(shí)際效果，是維護(hù)社會(huì)治安、保障公共安全的有力工具。公安機(jī)關(guān)可根據(jù)積分預(yù)警模型，妥善解決緊急事件。

（1）打擊暴力犯罪

自2011年以來，加利福尼亞州塔克魯特的犯罪情況非常嚴(yán)重。當(dāng)?shù)鼐綖榱颂岣甙讣幚淼男?，有效降低暴力犯罪的發(fā)生概率。在收集和分析材料的基礎(chǔ)上，根據(jù)整體預(yù)警模型，分析犯罪，預(yù)測可能發(fā)生犯罪的關(guān)鍵領(lǐng)域和重要時(shí)期。根據(jù)積分預(yù)警的結(jié)果安排巡邏警力和投入安全防范系統(tǒng)使用一段時(shí)間后，城市暴力犯罪發(fā)生率大大降低，入室盜竊率降低百分之十，汽車盜竊率降低百分之八，預(yù)計(jì)犯罪率降低達(dá)到百分之六十四。目前，該模型在美國加利福尼亞州、得克薩斯州、南卡羅來納州、亞利桑那州、田納西州和伊利諾伊州以及英國肯特郡都陸續(xù)投入使用。

（2）協(xié)助社會(huì)治安管理

近年來，中國各地的公安機(jī)關(guān)一直在試用積分預(yù)警模型。2011年，蘇州市公安局引進(jìn)了美國推出的一套完整社會(huì)預(yù)警模型。2012年，它開始通過全國的DQB系統(tǒng)進(jìn)行部分地區(qū)的預(yù)警工作。廣東，貴州，江蘇，浙江等地的公安機(jī)關(guān)也采用這套積分預(yù)警模型進(jìn)行相應(yīng)的工作，如進(jìn)行犯罪安全預(yù)測，安全維穩(wěn)預(yù)測，公共安全預(yù)測，社會(huì)治理預(yù)測，人民滿意度預(yù)測。

（3）契合掃黑除惡收官大戰(zhàn)

最近預(yù)警模型應(yīng)用于杭州掃黑除惡工作中，利用數(shù)據(jù)建立掃黑除惡偵查研判中心。重新業(yè)態(tài)、新領(lǐng)域中發(fā)現(xiàn)新型黑惡犯罪，憑借智慧警務(wù)平臺(tái)和人工智能城市大腦的分析研判，只用了一個(gè)多月，就從海量數(shù)據(jù)中篩選出16個(gè)套路貸的犯罪證據(jù)。積分預(yù)警模型讓公安掃黑除惡變得精準(zhǔn)化、高效化。

（4）推進(jìn)公安工作智能化發(fā)展

公安業(yè)務(wù)已經(jīng)具有良好的信息化基礎(chǔ)，例如，公安大學(xué)首次建立了公安大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略研究中心，并將國家安全工程和安全技術(shù)整合到社會(huì)安全風(fēng)險(xiǎn)感知和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的預(yù)防和控制中。公安部黨委提出了“四個(gè)建設(shè)”的目標(biāo)，任務(wù)是大力推進(jìn)基礎(chǔ)信息化建設(shè)，警務(wù)的實(shí)戰(zhàn)化，執(zhí)法的規(guī)范化，隊(duì)伍的正規(guī)化。技術(shù)應(yīng)在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮其原有的作用。積分預(yù)警的研究應(yīng)以實(shí)際應(yīng)用為指導(dǎo)。特別是圍繞當(dāng)前的中心工作和實(shí)現(xiàn)突破的關(guān)鍵難點(diǎn)進(jìn)行研究。

（5）對(duì)社會(huì)安全事件起到積極防范作用

利用積分預(yù)警模型，在客流還未引發(fā)安全事故時(shí)，提前收到預(yù)警信息。目前，公安機(jī)關(guān)挖掘這些數(shù)據(jù)資源可用于宏觀和微觀的深入研究，結(jié)合大客流控制的歷史數(shù)據(jù)，總結(jié)大客流的活動(dòng)軌跡和行為習(xí)慣，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和及時(shí)處置。

2.3 大客流積分預(yù)警的規(guī)則構(gòu)想

圖1 積分預(yù)警流程圖

對(duì)于大客流積分預(yù)警模型的建立最重要的是模型規(guī)則的構(gòu)想，對(duì)不同行為、不同區(qū)域、不同變量的情況是需要逐一納入模型構(gòu)建中的，并且也需要在實(shí)踐中不斷地調(diào)整修改，以達(dá)到模型更加規(guī)范、合理、科學(xué)，提高可行性。

積分預(yù)警模型可以從發(fā)生大客流的條件進(jìn)行分析。在確定條件之后，由相同類別進(jìn)行整合，使得具有影響的行為現(xiàn)象賦以不同的分?jǐn)?shù)權(quán)重，這就是條件變量的加權(quán)方法，這是建立整體模型的基礎(chǔ)。在賦以分?jǐn)?shù)權(quán)重的時(shí)候，尤其需要注意條件變量的選擇和得分區(qū)間的大小，這與后面積分模型的精確性和準(zhǔn)確性息息相關(guān)?，F(xiàn)將加權(quán)賦分分為實(shí)時(shí)監(jiān)測賦分和估算預(yù)測加權(quán)賦分。

（1）實(shí)時(shí)監(jiān)測加權(quán)賦分

表1 站內(nèi)區(qū)域人流密度標(biāo)準(zhǔn)

這個(gè)條件可以是站內(nèi)區(qū)域。地鐵站分成以下幾個(gè)區(qū)域：進(jìn)出站口、進(jìn)站大廳、換乘通道、站臺(tái)。因?yàn)橐粋€(gè)地鐵站有若干個(gè)進(jìn)出站口，所以不能以其中單獨(dú)一個(gè)來賦分。進(jìn)出站人流分為進(jìn)站和出站人流，兩者客流容易產(chǎn)生對(duì)沖，對(duì)出站客流和進(jìn)站客流之和來予以賦分。進(jìn)站大廳的人流相對(duì)復(fù)雜，預(yù)警的參考價(jià)值較大，也是產(chǎn)生客流的主要區(qū)域之一。上下扶梯和候車區(qū)域是大客流發(fā)生危險(xiǎn)的集中區(qū)域，如果這兩個(gè)地方出現(xiàn)了一定程度的擁堵，那么就要給予足夠的重視，是地鐵大客流的“命脈”。根據(jù)站內(nèi)區(qū)域客流的密度和行進(jìn)情況，對(duì)站內(nèi)區(qū)域劃分之后來賦予分值。

表2 立席密度標(biāo)準(zhǔn)

這個(gè)條件可以是車廂乘客立席客流密度。車廂乘客密度屬于寬松舒適狀態(tài)，賦予分值1分，屬于臨界標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，賦予分值3分，屬于擁擠狀態(tài)下，賦予分值5分。

（2）估算預(yù)測加權(quán)賦分

這個(gè)條件可以是時(shí)間，上下班的高峰期隨時(shí)可能發(fā)生客流的上升。那么劃分時(shí)間段可以如6點(diǎn)-7點(diǎn)；7點(diǎn)-10點(diǎn)；10點(diǎn)-16點(diǎn)；16點(diǎn)-19點(diǎn)；19點(diǎn)-22點(diǎn)?？紤]到大客流事件發(fā)生的主要時(shí)間為早晚上下班期間，可以根據(jù)此特點(diǎn)對(duì)時(shí)間這個(gè)條件進(jìn)行加權(quán)基礎(chǔ)分。6點(diǎn)-7點(diǎn)基礎(chǔ)分值為0分，7點(diǎn)-10點(diǎn)基礎(chǔ)分值就可以為2分，10點(diǎn)-16點(diǎn)基礎(chǔ)分為1分，16點(diǎn)-19點(diǎn)基礎(chǔ)分為2分，19點(diǎn)-22點(diǎn)基礎(chǔ)分為0分。

這個(gè)條件可以是日期。節(jié)假日和普通工作日的客流對(duì)象和客流出行時(shí)間段不盡相同，那么便可以根據(jù)這個(gè)因素去加權(quán)分值。普通工作日的基礎(chǔ)分為0分，而節(jié)假日的基礎(chǔ)分為1分。如果當(dāng)日周邊舉辦大型活動(dòng)或是大型會(huì)議時(shí)，賦予基礎(chǔ)分2分。

這個(gè)條件可以是地鐵站點(diǎn)。城市大大小小的地鐵站不盡相同，以杭州市為例，城站作為杭州火車站所在地，西湖廣場站作為兩條線路的中轉(zhuǎn)站，人流密集程度都遠(yuǎn)高于首末站之一的臨平站。所以根據(jù)站點(diǎn)的地位差異，對(duì)重要的賦分1分，次要的賦分0分。

這個(gè)條件可以是自然因素，惡劣天氣會(huì)導(dǎo)致地鐵車站內(nèi)客流的滯留，從而引發(fā)大客流。對(duì)發(fā)生惡劣天氣，如暴雨、暴雪，或者自然災(zāi)害時(shí)，賦予基礎(chǔ)分2分。

這個(gè)條件可以是地面其他公共交通。當(dāng)監(jiān)測到地面其他公共交通，如公交、客運(yùn)大巴、旅游巴士等，產(chǎn)生一定量瞬時(shí)客流時(shí)，賦予基礎(chǔ)分1分。

（3）層級(jí)排列（四色預(yù)警）

需要根據(jù)人流來確定觸發(fā)積分預(yù)警模型的得分加權(quán)，并根據(jù)積分的累計(jì)觸發(fā)相應(yīng)的預(yù)警等級(jí)。公安部從2011年開始在全國實(shí)施的“積分預(yù)警，分類處置”警務(wù)工作模式，一般使用四種顏色來對(duì)事件的重要程度進(jìn)行劃分。重要性從小到大依次是綠、黃、橙、紅。即綠色表示安全不需要注意;黃色表示必要時(shí)應(yīng)采取措施;橙色表示重點(diǎn)和操作，需要干預(yù);紅色表示危險(xiǎn)需要立刻展開處置工作。不同顏色的預(yù)警是根據(jù)積分預(yù)警模型在區(qū)域和均值等變量的控制下獲得的，但是也需要長期應(yīng)用和觀察，不斷更新調(diào)整和改進(jìn)相關(guān)變量和分?jǐn)?shù)權(quán)重，因?yàn)闂l件變量可能隨時(shí)間不斷變化。

（4）積分預(yù)警處置預(yù)案構(gòu)想

當(dāng)賦值分?jǐn)?shù)在5分以內(nèi)時(shí)，此時(shí)為綠色預(yù)警，即安全無須關(guān)注。

當(dāng)賦值分?jǐn)?shù)在5到10分時(shí)，此時(shí)為黃色預(yù)警，需要公安機(jī)關(guān)與車站站務(wù)溝通協(xié)調(diào)，由站務(wù)派相關(guān)人員查看情況。站臺(tái)能夠容納更多的客流時(shí)，采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣碜龊每土鞴芸毓ぷ?。同時(shí)增加售票能力，通過事先準(zhǔn)備好的車票，在地面和站廳加設(shè)臨時(shí)售票點(diǎn)、臨時(shí)檢票位置和自動(dòng)售票及檢票設(shè)備。增加站廳通往站臺(tái)、地面通往站廳的自動(dòng)扶手電梯，適當(dāng)?shù)卦黾用堪嗔熊囃？空九_(tái)的時(shí)間，同時(shí)工作人員做好站臺(tái)乘客的上車和下車的引導(dǎo)工作，在能夠保障乘客安全和行車安全下爭取能讓更多的乘客上車。

當(dāng)賦值分?jǐn)?shù)在10到15分時(shí)，為橙色預(yù)警，需要公安機(jī)關(guān)協(xié)同站務(wù)積極處置，避免事態(tài)擴(kuò)大。站務(wù)設(shè)立引導(dǎo)崗，安排客運(yùn)值班員、值班站長和有關(guān)工作人員到進(jìn)站大廳引導(dǎo)乘客購票，進(jìn)出閘機(jī)；到樓梯，自動(dòng)扶梯口安撫乘客情緒，并用喇叭提醒乘客靠右通行。用鐵馬護(hù)欄將進(jìn)出通道分區(qū)隔離，避免進(jìn)出站客流交叉，加快進(jìn)出站速度。在自動(dòng)購票機(jī)前用鐵馬護(hù)欄劃分出購票專用通道，減少買票與直接進(jìn)站乘客的交叉，并防止乘客購票時(shí)堵塞通道。在出入口設(shè)置提示牌，站臺(tái)工作人員及時(shí)疏導(dǎo)乘客到人少區(qū)域候車，站內(nèi)循環(huán)播放廣播引導(dǎo)、提醒。站內(nèi)值班工作人員及時(shí)將現(xiàn)場情況匯報(bào)給中心站長，申請(qǐng)支援力量。公安人員執(zhí)勤民警接到地鐵運(yùn)營部門協(xié)助處置客流時(shí)，執(zhí)勤民警首先在規(guī)定時(shí)間內(nèi)趕赴現(xiàn)場，了解事發(fā)現(xiàn)場情況并立即匯報(bào)給上級(jí)指揮部門或者上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)，并根據(jù)現(xiàn)場情況進(jìn)行先期處置，然后在上級(jí)指示下帶領(lǐng)增援力量配備好防護(hù)裝備和必要警械裝備開展大客流處置工作。報(bào)告時(shí)注意講清楚以下內(nèi)容：現(xiàn)場情況、應(yīng)對(duì)措施、發(fā)展趨勢等。在安檢口、進(jìn)出閘機(jī)、電梯上下口、地鐵出入口等重點(diǎn)部位開展工作，維護(hù)現(xiàn)場秩序，防止突發(fā)事件發(fā)生。

當(dāng)賦值分?jǐn)?shù)在15分以上時(shí)，便是紅色預(yù)警，此時(shí)情況緊急。行車組織措施通過增加地鐵出行車輛、縮短行車間隔、增加每輛車所能容納的乘客數(shù)量來有效增加列車的運(yùn)能。靈活使用客流預(yù)測系統(tǒng)，提前對(duì)可能出現(xiàn)的客流密集情況進(jìn)行分析，繪制相應(yīng)的列車運(yùn)行圖，從列車的運(yùn)能上來保障客流管控工作。站臺(tái)不能夠承受更多客流時(shí)，應(yīng)該暫時(shí)停止使用進(jìn)站方向的閘機(jī)同時(shí)更改扶手電梯運(yùn)行方向，把扶手電梯運(yùn)行方向調(diào)整為向站廳方向運(yùn)行。采取臨時(shí)進(jìn)出分流導(dǎo)線措施，增設(shè)臨時(shí)出口，對(duì)乘客的出入進(jìn)行限制，為站臺(tái)客流管控工作爭取疏散時(shí)間。站務(wù)工作人員可根據(jù)當(dāng)時(shí)實(shí)際情況來決定是否要改變扶梯的運(yùn)行方向，例如扶梯更改為候車大廳或者車站出口的運(yùn)行方向運(yùn)行，同時(shí)也可以采取特殊放行模式，例如采取票務(wù)應(yīng)急處理模式、進(jìn)站免檢模式、AFC緊急放行模式等。公安在客流管控處置注意事項(xiàng)中首先要快速響應(yīng)，發(fā)生需要進(jìn)行人流管控時(shí)，應(yīng)快速明確工作主體責(zé)任，成立應(yīng)急責(zé)任處置指揮體系，統(tǒng)一指揮，使得各方工作力量都能充分發(fā)揮。其次秉承安全第一，合理警戒標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行客流疏導(dǎo)時(shí)，應(yīng)及時(shí)提醒旅客聽從指揮，注意安全，不要慌亂，平穩(wěn)有序地進(jìn)行疏導(dǎo)。還應(yīng)該時(shí)刻保持警戒，對(duì)發(fā)現(xiàn)或者出現(xiàn)的不良因素都應(yīng)該及時(shí)制止和打擊，保障疏導(dǎo)工作的順利進(jìn)行。

（5）積分預(yù)警事后處置工作

根據(jù)預(yù)案處置完大客流事件后，接下來的反思總結(jié)工作是不可或缺的，“究竟是何種原因?qū)е麓罂土鞯陌l(fā)生”值得思考。

地鐵的疏散系統(tǒng)和消防系統(tǒng)對(duì)發(fā)生突發(fā)情況時(shí)地鐵乘客的生命安全有著直接關(guān)系。對(duì)于地鐵疏散系統(tǒng)的建設(shè)應(yīng)充分考慮地鐵運(yùn)營期間的高峰客流量，根據(jù)數(shù)據(jù)來對(duì)安全出口疏散寬度和數(shù)量進(jìn)行建設(shè)。站廳兩側(cè)的扶手電梯和中間的升降電梯在客流密集時(shí)應(yīng)當(dāng)作為疏散通道，運(yùn)行方向與疏散方向相同的扶梯在人員密集時(shí)必須能保持正常運(yùn)行，另一邊的背向疏散方向的扶梯必須停止并反向運(yùn)行并向乘客告知（換乘通道著火時(shí)不能作為疏散通道使用）。為了可以更好地在人員密集時(shí)疏散乘客，可以在站臺(tái)兩側(cè)建設(shè)屏蔽門（屏蔽門應(yīng)按一級(jí)負(fù)荷供電，必要時(shí)按下緊急按鈕打開）。在人員疏散時(shí)對(duì)于殘疾人、老弱病殘的情況，應(yīng)當(dāng)保持無障礙電梯的正常運(yùn)行，有明顯指示標(biāo)志。

可以利用積分預(yù)警建立相應(yīng)的地鐵客流分級(jí)制度，在實(shí)施相關(guān)應(yīng)急預(yù)案時(shí)，參考分級(jí)制度來實(shí)施。例如杭州市古翠路地鐵站節(jié)假日的客流分級(jí)制度：

當(dāng)發(fā)生單側(cè)站臺(tái)排隊(duì)乘客連續(xù)3班車出現(xiàn)滯留現(xiàn)象且滯留隊(duì)列超過7個(gè)人數(shù)時(shí)。采取一級(jí)客流控制：控制客流進(jìn)入站臺(tái)。

當(dāng)發(fā)生單側(cè)站臺(tái)排隊(duì)乘客連續(xù)3班車出現(xiàn)滯留現(xiàn)象且滯留隊(duì)列超過14個(gè)人數(shù)時(shí)。采取二級(jí)客流控制：限制客流進(jìn)入站臺(tái)。

當(dāng)乘客在從單側(cè)站臺(tái)和上下樓梯處滯留時(shí)，即認(rèn)為達(dá)到客流限制最大值。應(yīng)采取三級(jí)客流控制：封閉客流禁止進(jìn)入付費(fèi)區(qū)。當(dāng)發(fā)生滯留乘客遍布整個(gè)站臺(tái)時(shí)，即采取封閉進(jìn)站措施。

根據(jù)客流發(fā)生的不同情況，應(yīng)采取控、限、封三種不同等級(jí)的措施。但在采取措施之前，需要提前預(yù)估出客流承載力的最大限度，并發(fā)現(xiàn)因大客流可能產(chǎn)生的安全隱患。此時(shí)應(yīng)借助客流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行解決，地鐵管理人員利用數(shù)據(jù)做出精準(zhǔn)判斷，在發(fā)生大客流時(shí)采取合理措施，避免意外事故的發(fā)生。

3 積分預(yù)警模型應(yīng)用的問題及建議

3.1 模型應(yīng)用中存在的問題

（1）對(duì)積分預(yù)警模型的認(rèn)識(shí)上有偏差

對(duì)于模型建設(shè)不夠科學(xué)，大多數(shù)積分預(yù)警模型的建立，只是在以前所發(fā)生的大客流事件上找尋經(jīng)驗(yàn)，以供現(xiàn)在模型來參考。而不是建立在現(xiàn)有發(fā)生的情況下，不具有時(shí)效性、準(zhǔn)確性、可操作性?，F(xiàn)存一些建模的規(guī)則缺乏科學(xué)性，缺少實(shí)證的基礎(chǔ)。同時(shí)，大多數(shù)地鐵公安機(jī)關(guān)建模也不是因地制宜，而是隨大流，采取一個(gè)主流或是國內(nèi)較流行的方式，千篇一律。在實(shí)際運(yùn)用中可能存在一個(gè)較高誤差，引發(fā)很多誤報(bào)警。

（2）信息采集困難，種類單1 匱乏

因?yàn)榇罂土餍枰罅颗c人相關(guān)的資源，而與人直接相關(guān)的現(xiàn)有行為模型資源還是比較少的。積分預(yù)警模型的應(yīng)用是基于其自身所具有的價(jià)值，是有必要檢查數(shù)據(jù)的“價(jià)值份額”。（價(jià)值份額意義是價(jià)值在該類應(yīng)用中所占的比重）這意味著價(jià)值份額較低的數(shù)據(jù)會(huì)浪費(fèi)大量資源，回報(bào)率相應(yīng)地也很低。因此，對(duì)于公安機(jī)關(guān)來說，有關(guān)的數(shù)據(jù)并不是越多越好。因此，評(píng)估數(shù)據(jù)價(jià)值的第一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是：數(shù)據(jù)與人有多大的相關(guān)程度。在目前許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，所獲得的大量數(shù)據(jù)直接使用而沒有任何甄別和研究，消耗了寶貴的數(shù)據(jù)計(jì)算資源，其效果是事倍功半的。不僅如此，很多信息采取跨市、跨地區(qū)，存在一個(gè)很明顯的區(qū)域壁壘。相關(guān)法律法規(guī)的制約，對(duì)于部分信息采集存在困難。信息的廣度受到限制，而不能及時(shí)納入積分預(yù)警模型中去。

（3）技術(shù)門檻太高、技術(shù)成本太高

地鐵站中的視頻圖像等未格式化數(shù)據(jù)不能直接參與積分預(yù)警的操作。在公安機(jī)關(guān)掌握的眾多數(shù)據(jù)資源中，覆蓋面最廣，信息量最大，規(guī)模最大，收費(fèi)最高的是視頻圖像資源。然而，由于視頻圖像數(shù)據(jù)是未格式化的數(shù)據(jù)，不能直接參與大數(shù)據(jù)的操作和處理。傳統(tǒng)的手工方法和人工策略被查看和篩選，無法借助數(shù)據(jù)資源發(fā)揮真正作用。公安機(jī)關(guān)可以充分利用地鐵中的手機(jī)信號(hào)，對(duì)大客流進(jìn)行重點(diǎn)打擊和控制，也可以獲得站內(nèi)信用卡信息等手段。但是，實(shí)際數(shù)據(jù)無法收集，且范圍較廣的數(shù)據(jù)采集因?yàn)榧夹g(shù)受到很大限制。在線行為和客戶信息數(shù)據(jù)具有收集范圍廣，采購成本高，真實(shí)性不高等缺點(diǎn)。

（4）反饋機(jī)制滯后、數(shù)據(jù)應(yīng)用層級(jí)還比較低

許多數(shù)據(jù)應(yīng)用程序只停留在信息組合查詢和數(shù)據(jù)的宏觀統(tǒng)計(jì)分析中，例如在一定時(shí)間內(nèi)或是一定區(qū)域內(nèi)流動(dòng)了多少人，并以數(shù)據(jù)可視化的形式呈現(xiàn)，它看起來很高，事實(shí)上，它對(duì)公安業(yè)務(wù)沒有多大實(shí)際意義。公安大數(shù)據(jù)應(yīng)用的目的是要通過數(shù)據(jù)的分析把關(guān)注的目標(biāo)具體到某個(gè)人和未來可能會(huì)發(fā)生的某個(gè)事件，從而形成以“人+事件”為核心的分級(jí)分類管控和預(yù)測預(yù)警機(jī)制，做到先發(fā)制人，掌握大客流管控的主動(dòng)權(quán)和主導(dǎo)權(quán)。缺乏積分預(yù)警事發(fā)的處置流程規(guī)范，只會(huì)讓預(yù)警模型束之高閣，效率低下；部門之間缺乏聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)機(jī)制，處置速度慢；人工處置效果未達(dá)到理性狀況，結(jié)果難以保障；缺乏有效的監(jiān)督機(jī)制，容易造成混亂。

3.2 模型應(yīng)用的建議

在當(dāng)前，我國深入貫徹信息化建設(shè)，積分預(yù)警模型應(yīng)與智慧警務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)相融合發(fā)展，深化對(duì)大客流管控建設(shè)方面的研究實(shí)踐，建立數(shù)據(jù)研判、情報(bào)傳導(dǎo)、聯(lián)動(dòng)處置為基礎(chǔ)的大客流積分預(yù)警管控新模式，推動(dòng)公安信息化建設(shè)發(fā)展，加大管控打擊力度，提升公安機(jī)關(guān)對(duì)地鐵大客流的打防管控的能力。

（1）加強(qiáng)思想認(rèn)識(shí)，建立科學(xué)模型

公安機(jī)關(guān)和地鐵運(yùn)營部門需要對(duì)積分預(yù)警模型加強(qiáng)學(xué)習(xí)探索工作。公安機(jī)關(guān)定期舉辦學(xué)習(xí)交流會(huì)，邀請(qǐng)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域知名專家加強(qiáng)對(duì)積分預(yù)警相關(guān)使用的學(xué)習(xí)研討。公安機(jī)關(guān)內(nèi)部也可以成立相關(guān)學(xué)習(xí)小組，對(duì)于有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的工作單位，定期進(jìn)行培訓(xùn)學(xué)習(xí)工作。與有關(guān)專業(yè)的高校加強(qiáng)溝通協(xié)作，定向培養(yǎng)相關(guān)人才。高校學(xué)生也可組成志愿者團(tuán)隊(duì)進(jìn)行實(shí)習(xí)工作。

（2）建設(shè)綜合信息情報(bào)平臺(tái)

整合車站信息對(duì)接到情報(bào)平臺(tái)，加強(qiáng)信息建設(shè)，更有利于建立科學(xué)積分預(yù)警模型。使其具有以下特點(diǎn)：信息收集集中化、錄入要求標(biāo)準(zhǔn)化、制定范圍標(biāo)準(zhǔn)化。根據(jù)公安部的最新信息采集程序和標(biāo)準(zhǔn)，制定完善的地鐵客流入庫信息的范圍，做好預(yù)警處置和反饋工作，為建立科學(xué)積分預(yù)警模型和情報(bào)平臺(tái)建設(shè)互相匹配互相促進(jìn)打下堅(jiān)實(shí)牢固的工作基礎(chǔ)。查詢以往大客流實(shí)際案例，進(jìn)行研究，引進(jìn)國內(nèi)外對(duì)大客流處置的研判經(jīng)驗(yàn)，在標(biāo)準(zhǔn)模型和標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)的對(duì)照下，采取智慧警務(wù)系統(tǒng)分析和人工實(shí)時(shí)監(jiān)控相結(jié)合的方式，對(duì)大客流行為風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行客觀評(píng)估預(yù)警，能夠形成精準(zhǔn)精確的預(yù)警信息，公安機(jī)關(guān)能夠以此為依據(jù)有目的有方向地開展管控工作，實(shí)現(xiàn)管控大客流的工作目標(biāo)。

（3）加強(qiáng)技術(shù)提升，最大程度降低技術(shù)成本

加強(qiáng)政企合作，特別是加強(qiáng)與高新技術(shù)企業(yè)合作。2019年5月成都地鐵開展“警企共建共治工作”，成為全國首個(gè)“公安+地鐵”警站、警企共建共治的城市，在國內(nèi)外遙遙領(lǐng)先。對(duì)于技術(shù)設(shè)立監(jiān)管機(jī)制，符合要求的高新技術(shù)立刻投放使用。實(shí)時(shí)跟進(jìn)技術(shù)使用效果，暢通反饋渠道，對(duì)實(shí)踐過程中相關(guān)意見進(jìn)行及時(shí)采納并應(yīng)用。

（4）對(duì)工作機(jī)制進(jìn)行創(chuàng)新

公安機(jī)關(guān)應(yīng)該著手大力推進(jìn)情報(bào)積分預(yù)警、分類管控機(jī)制，并與地鐵運(yùn)營部門、其他警種化零為整。在警企聯(lián)動(dòng)查控的基礎(chǔ)上，合理建立部門之間溝通工作聯(lián)動(dòng)機(jī)制，以此能夠達(dá)到以最迅速的反應(yīng)在最短時(shí)間內(nèi)完成落地查控，能夠合理運(yùn)用內(nèi)外部的信息資源，加強(qiáng)大型智能情報(bào)平臺(tái)的對(duì)接共享，有效開展大客流積分預(yù)警，進(jìn)行分類管控處置。同時(shí)，選擇一些地鐵的試點(diǎn)場所作為大客流發(fā)生地提前操作，發(fā)現(xiàn)問題，不斷完善系統(tǒng)，豐富內(nèi)容，完善程序，形成預(yù)警和警務(wù)人員聯(lián)動(dòng)機(jī)制，建立警務(wù)系統(tǒng)，通過信息化實(shí)現(xiàn)基本的管理和控制動(dòng)態(tài)的模式。建立責(zé)任追究制度，大客流處置責(zé)任到人，更加規(guī)范化。

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