孫世梅,祁 兵,唐彩萍

(1.吉林建筑大學應急科學與工程學院,吉林 長春 130118;2.吉林建筑大學事故預防科學研究院,吉林 長春 130118)

近年來,國內(nèi)外大型音樂節(jié)活動蓬勃發(fā)展,然而大型音樂節(jié)具有人數(shù)密集、空間開放、多元的特點,加上表演場地的觀眾情緒高漲,以及現(xiàn)場充斥著死墻、人浪、pogo、 mosh等帶有危險性質(zhì)的團體行為,極容易出現(xiàn)擁擠踩踏等突發(fā)事件,造成大量的人員傷亡。例如,2021年11月5日,美國著名音樂節(jié)“Astroworld Festival”上,當Travis Scott登場時,現(xiàn)場約5萬名群眾開始向舞臺方向推擠,造成8人被踩死,上百人受傷。根據(jù) Turris等[1]的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,1999年至2017年間,世界各地舉辦的923場大型露天音樂節(jié)共造成492人死亡,上千人受傷。已有研究表明,人的不安全行為是引發(fā)大型音樂節(jié)活動擁擠踩踏事故發(fā)生的主要原因[2-4]。因此,從人的不安全行為入手,針對安全培訓條件下人員不安全行為的傳播規(guī)律展開研究,對預防大型音樂節(jié)事故具有重要的理論意義和應用價值。

目前,國內(nèi)外關于各類傳播行為的研究很多,但是聚焦于引發(fā)事故的不安全行為傳播的研究較少,針對大型活動的群體行為傳播更是鳳毛麟角。人的不安全行為傳播的研究主要集中在影響因素、傳播規(guī)律、干預措施三個方面。在人的不安全行為傳播的影響因素方面,相關研究成果較多,大多是基于各類事故模型展開的[5-7]。如:Hofmann等[8]在事故致因模型研究的基礎上,首次提出了從事故致因角度揭示安全意識與不安全行為傳播之間的關系;Seo等[9]首次將個人與組織因素結合得到安全文化、安全氛圍與不安全行為之間的相互關系,但沒有考慮環(huán)境背景。在人的不安全行為傳播規(guī)律方面,利用改進后的連續(xù)或離散模型對人員不安全行為傳播規(guī)律進行模擬試驗的研究較多,如改進的傳染病模型[10-12]、元胞自動機模型[13-14]等,但由于現(xiàn)實情況復雜,單一的離散或連續(xù)模型并不能反映真實情況下人員不安全行為的傳播規(guī)律。在人的不安全行為傳播干預措施方面,煤礦及建筑領域研究較多。如祁神軍等[15]分析了激勵和懲罰對工人不安全行為的干預效果,并由此提出了防范對策。然而,針對大型活動中人員不安全行為傳播的干預研究尚屬空白。

鑒于此,本文建立了一種基于群體視角下考慮安全培訓效果的人員不安全行為傳播模型,將元胞自動機的離散特征與傳染病的連續(xù)特征結合起來,考慮群體中空間近鄰的相互影響,并通過引入傳播概率、潛伏時間和治愈時間來分析群體不安全行為傳播規(guī)律和受到安全培訓后人員的狀態(tài)變化,仿真模擬研究了群體中安全意識、安全習慣和安全氛圍對人員不安全行為傳播過程的影響,以期為大型活動中擁擠踩踏事故的有效預防和科學應對提供依據(jù)。

1 大型音樂節(jié)活動中人員不安全行為傳播特點

1.1 人的不安全行為分類

目前國內(nèi)外學者對人的不安全行為的分類標準尚不統(tǒng)一,學者們一般都根據(jù)研究背景、研究角度以及研究目的不同定義對應的概念。如:青島賢司[16]從行為結果的角度首次將人的不安全行為定義為確實已經(jīng)造成或者是確實可能造成事故的行為,該定義得到了廣泛認同;在此基礎上,Reason[17]從人員不安全行為的來源出發(fā),首先將不安全行為劃分為“無意”“有意”兩種。近年來,許多學者基于統(tǒng)計學方法歸納了人的不安全行為類型,如葉貴等[18]運用Hayashi 數(shù)量化理論,采用 MATLAB對工人不安全行進行了量化分類,將其分為技能偏差型、感知偏差型、習慣偏差型和程序偏差型 4 類?？紤]到大型音樂節(jié)活動中人員不安全行為傳播的特點,在綜合各方面研究的基礎上,將大型音樂節(jié)活動中人員不安全行為定義為活動中人員一系列可能直接導致?lián)頂D踩踏事故發(fā)生的行為,出于省能、省時等動機或因受到群體不良氛圍等的感染從而產(chǎn)生復制、跟從他人或演化出新的不安全行為的行為[19]。

1.2 人員不安全行為傳播特點

學者們普遍認為行為傳播是建立在溝通基礎上的行為復制、擴散和演化的過程[20]。本文對數(shù)次大型音樂節(jié)活動開展了約一個月的現(xiàn)場跟蹤調(diào)查,并訪談參與活動的歌迷、主辦方、相關安全管理人員,通過對調(diào)研結果進行梳理,得到了文字、圖片、語音、影像資料,在此基礎上,總結出大型音樂節(jié)人員不安全行為的傳播具有以下特點:

1) 人員不安全行為傳播的非線性。大型音樂節(jié)活動人員不安全行為傳播過程中歌迷之間或歌迷與歌手的反復交互作用中,人員不安全行為以及它們的屬性均在發(fā)生變化[11],因此歌迷之間的相互影響不是簡單的單向因果關系,而是主動的適應關系,由于歌迷所處的環(huán)境和感知均發(fā)生變化,而這些都將影響歌迷下一步的行為。但現(xiàn)實情況卻往往是各種反饋作用的相互影響、彼此纏繞的復雜非線性關系的綜合體現(xiàn),并非是個體間的簡單疊加[21]。

2) 人員不安全行為傳播的復雜性。復雜性就是人員不安全行為傳播處于有序和無序的一種混沌狀態(tài)[22]。在大型音樂節(jié)活動中不安全行為的傳播通常由幾個人帶動,然后帶動幾十人,之后在極短的時間內(nèi)帶動整個群體[23]。此外,群體中由于人員年齡、職業(yè)、性別、學歷等方面存在差異,因此不同個體特征也對人員行為決策有直接的影響。由于音樂會現(xiàn)場人員情緒高漲,會主動與歌手和附近人員相互配合,自動進入混沌狀態(tài),此時群體中人員間不安全行為的傳播會產(chǎn)生復雜現(xiàn)象。

3) 人員不安全行為傳播結果的不確定性。不安全行為傳播結果的不確定性是由人員和傳播的復雜性變化所決定的,其傳播過程不僅包括個體產(chǎn)生的不安全行為的傳播,還包括群體之間不安全行為的隨機傳播。對一個人員產(chǎn)生的不安全行為傳播而言,隨著時間的推移或環(huán)境的變化,不安全行為傳播受到的影響因素強度或種類可能會發(fā)生變化,最終導致傳播結果的不確定性,且隨著影響因素的增多,決定了人員不安全行為傳播路徑的復雜性和演化結果的不確定性會增強。

4) 人員不安全行為傳播的可控性。雖然人員間不安全行為的傳播具有非線性、復雜性、結果不確定性,但不安全行為的傳播主要是由人的因素造成的,因此通過有效的事前安全培訓提高人員安全能力,對人員不安全行為傳播進行有效的管控,能夠在一定程度上增強人員不安全行為傳播的可控性。

2 大型音樂節(jié)活動中人員不安全行為傳播模型建立

2.1 模型假設

大型音樂節(jié)活動中人員不安全行為傳播通常發(fā)生在人群擁擠階段,極易造成嚴重的人員傷亡[24]。由于行為傳播與疾病傳播的相似性,傳染病模型在近年來也被廣泛應用于人員不安全行為傳播的研究中。如Jing等[25]、 Wan等[26]、張明媛等[27]分別在視頻分析、行為試驗、問卷調(diào)查的基礎上,結合傳染病模型對人員不安全行為傳播機制展開了研究,并提出了相應的干預措施。也有學者利用元胞自動機(cellular-automaton,CA)的離散特點研究了人員不安全行為傳播規(guī)律。如:馬輝等[28]利用元胞自動機模擬了不同條件下鄰域中工人不安全行為的傳播擴散。因此,使用傳染病模型與元胞自動機相結合來研究人員不安全行為的傳播過程具有一定的理論依據(jù)。

在上述研究的基礎上,本文采用SEIR(susceptible-exposed-infectious-recovered )模型盡可能接近實際狀況對不安全行為傳播過程中人員的狀態(tài)進行研究,并根據(jù)元胞自動機離散的特點深入研究了安全培訓對人員不安全行為傳播的干預效果,由于人員不安全行為傳播過程的復雜性,故對模型進行了如下假設:

1) 個體產(chǎn)生不安全行為后,同一范圍內(nèi)的其他個體均有可能受其影響,活動前進行安全培訓能夠約束人群中不安全行為的傳播。

2) 根據(jù)個體感染不安全行為的程度,將其分為4類:沒有發(fā)生但是有可能接觸不安全行為的易感者S;已接觸到不安全行為有可能復制模仿這類行為的潛伏者E;產(chǎn)生不安全行為并具有傳播性的傳播者I;感染過不安全行為但由于自身安全素養(yǎng)較好而拒絕產(chǎn)生不安全行為的免疫者R。

3) 某次活動中人群數(shù)量保持恒定,在t時刻的人群數(shù)量記為N(t),即S(t)+E(t)+I(t)+R(t)=N(t)。

4) 根據(jù)傅貴教授等[2]事故致因2-4 模型中對安全培訓范圍的定義,通過咨詢相關專家并參考現(xiàn)有文獻選取了安全意識、安全氛圍、安全習慣3個關鍵性影響因素[29-31]。若個體的安全意識越高,不安全行為傳播概率(β)越低;群體的安全氛圍越好,不安全行為在個體中的潛伏時間(tq)也越低;個體的安全習慣越好,傳播者轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哒叩闹斡鷷r間(tz)也越短。

2.2 模型描述

人員不安全行為傳播模型建立在二維的元胞網(wǎng)格內(nèi),元胞大小設置為0.4 m×0.4 m,行為傳播方式按擴展Moore鄰域移動;對象元胞的狀態(tài)受周圍8個元胞的影響,且所有元胞的狀態(tài)在轉(zhuǎn)換規(guī)則的作用下同時進行;每個元胞有4種狀態(tài),分別為易感狀態(tài)(S)、潛伏狀態(tài)(E)、傳播狀態(tài)(I)、治愈狀態(tài)(R),每種狀態(tài)由不同顏色表示。建立的大型音樂節(jié)人員不安全行為傳播模型如圖1所示, 其中黑色元胞(i,j)為中心元胞,第(i-1,j-1)、(i-1,j)、(i+1,j-1)個元胞為綠色,第(i+1,j+1)個元胞為深灰色,第(i-1,j+1) 、(i,j-1)、(i+1,j)個元胞為紅色,第(i,j+1) 個元胞為黑色。該模型的主要變量描述如表1所示。

表1 大型音樂節(jié)活動中人員不安全行為傳播模型變量描述

圖1 大型音樂節(jié)活動中人員不安全行為傳播模型Fig.1 Propagation model of unsafe behavior of personnel in large-scale music festival

2.3 不安全行為傳播規(guī)則

大型音樂節(jié)活動中在某時間階段人員的狀態(tài)取決于多個因素的影響[32],包括該成員及鄰居在上個時間階段的狀態(tài)、成員自身特性、安全培訓干預效果等因素,不安全行為從中心向外傳播,傳播開始階段更多的是受鄰近人員的影響,因果關系可表示為

S(i,j)(t+1)=F(S(i,j)(t)、S(i,j)L(t),λ(i,j)(t),Sλ(i,j)(t),β,tz,tq)

(1)

式中:S(i,j)(t)為細胞網(wǎng)格中上第(i,j)個元胞在第t個時間階段的狀態(tài),且S(i,j)(t)={x| 0≤x≤ 3},x∈{0,1,2,3},其中“0”表明該成員為易感狀態(tài),用灰色表示,“1”表示該成員為傳播狀態(tài),用紅色表示,“2”表示該成員為治愈狀態(tài),用綠色表示,“3”表示該成員為潛伏狀態(tài),用黑色表示;λ(i,j)(t)為某時刻人員安全培訓的干預程度,其可表示為

λ(i,j)(t)=N(i,j)(t)K+N(i,j)L(t)L

(2)

其中:N(i,j)(t)、N(i,j)L(t)分別為某時刻上下左右傳播者數(shù)量和、左上左下右上右下傳播者數(shù)量和;K、L為干預系數(shù),為某時刻人員附近傳播者安全培訓的干預程度,取值范圍為0到1。

Sλ(i,j)(t)為人員(i,j) 某一時刻自身特性,其為[0,1]之間的隨機數(shù),其可表示為

Sλ(i,j)(t)=rand(≠)

(3)

個體狀態(tài)轉(zhuǎn)換過程可分解為易感者規(guī)則、傳播者規(guī)則、治愈者規(guī)則和潛伏者規(guī)則四部分:

1) 當活動前對人群進行安全培訓時,確定易感者規(guī)則A1,如下式:

(4)

當活動前未對人群進行安全培訓時,確定易感者規(guī)則A2,如下式:

(5)

(2) 確定傳播者規(guī)則B,如下式:

(6)

(3) 確定治愈者規(guī)則C,如下式:

CS(i,j)(t)=2=S(i,j)(t+1)=2

(7)

(4) 確定潛伏者規(guī)則D,如下式:

(8)

3 模擬結果與分析

為了驗證本文所建立的大型音樂節(jié)活動中人員不安全行為傳播模型的實用性,假設某次音樂節(jié)活動場景如下:第一,初始狀態(tài)下,除人群中心1名成員為潛伏者外,其余所有成員均為易感者;第二,人群中均為治愈者時,視為不安全行為傳播過程結束,即人群不再產(chǎn)生新的不安全行為;第三,該場景下元胞網(wǎng)格為100×100(假設某次參加活動人員數(shù)量為10 000人),以時間步T為單位,步長為1 s。通過對以上假設的模擬,從安全培訓的三個方面,即安全意識、安全氛圍、安全習慣對人員不安全行為傳播過程的影響進行不同時間段的試驗模擬。

3.1 安全培訓對人員不安全行為傳播過程的影響

未對人群進行安全培訓時,引用式(5)中的A2易感者規(guī)則;對人群進行安全培訓時,引用式(4)中的A1易感者規(guī)則?；诖?設置參數(shù)λ(i,j)(t)如下:K=0.85,L=0.55,β=0.6,tq=30 s,tz=10 s,并記錄兩種規(guī)則下各時間段人員不安全行為傳播過程的模擬結果以及150 s內(nèi)4種狀態(tài)人群數(shù)量隨時間的變化情況,如圖2至圖5所示。

圖2 未對人群進行安全培訓時各時間段人員不安全 行為傳播過程的模擬結果Fig.2 Simulation results of unsafe behavior propagation process at different time periods without safety training for the crowd

由圖2和圖3可知:在未對人群進行安全培訓時,無論是在不安全行為傳播的開始還是在結束階段,不安全行為在人群中表現(xiàn)出來的狀態(tài)始終非?；靵y,這是因為在一個固定的環(huán)境中絕大部分人都習慣于學習周圍人的行為,雖然偶爾由于自身特性會產(chǎn)生一些隨機性的變化,但在不安全行為傳播過程結束之前幾乎沒有可能去打破這種平衡,且在不安全行為傳播過程中潛伏者數(shù)量占比較大,人群不安全行為在短時間內(nèi)始終無法消除;而對人群進行安全培訓后,不安全行為傳播呈現(xiàn)一定的規(guī)律性,這是因為人群不安全行為傳播過程中潛伏者數(shù)量占比較小,受到安全培訓的大多數(shù)人不會輕易產(chǎn)生或傳播不安全行為。

圖3 對人群進行安全培訓時各時間段人員不安全 行為傳播過程的模擬結果Fig.3 Simulation results of unsafe behavior propagation process at different time periods without safety training for the crowd

通過對比圖4與圖5可知:通過對人群進行安全培訓后易感者數(shù)量變化趨勢不大,治愈者數(shù)量的增長速率變快,潛伏者數(shù)量迅速下降的同時,其峰值也隨之變小;傳播者數(shù)量變化與潛伏者相似,具有波動性,但傳播者數(shù)量峰值在不安全行為傳播前期未超過潛伏者,達到峰值以后趨于平穩(wěn),而其在不安全行為傳播后期消失速率較潛伏者更快,隨著時間的演變,不安全行為傳播逆轉(zhuǎn)的空間也越來越狹小。

圖4 未對人群進行安全培訓時150 s內(nèi)4種狀態(tài)人群 數(shù)量隨時間的變化Fig.4 Change curves of the number of people in four states in 150 s without safety training for the crowd

圖5 對人群進行安全培訓時150 s內(nèi)4種狀態(tài)人群數(shù)量 隨時間的變化曲線Fig.5 Change curves of the number of people in four states in 150 s during safety training for the crowd

3.2 提升安全意識對人員不安全行為傳播過程的影響

為了研究安全意識對人員不安全行為傳播的影響,設置參數(shù)λ(i,j)(t)如下:K=0.85,L=0.55,tq=30 s,tz=10 s,記錄傳播概率β分別為0.4、0.2時各時間段人員不安全行為傳播過程的模擬結果以及300 s內(nèi)4種狀態(tài)人群數(shù)量隨時間的變化情況,如圖6至圖9所示。

圖6 傳播概率β為0.4時各時間段人員不安全行為 傳播過程的模擬結果Fig.6 Simulation results of the propagation process of unsafe behaviors with the propagation probability βof 0.4

由圖6和圖7可知:與圖3相比,隨著安全意識的提升即傳播概率的減小,原有人員不安全行為傳播規(guī)律被打破,人群在安全意識提升的影響下,不安全行為傳播范圍得到遏制;隨著時間的變化,人員不安全行為的傳播呈病毒狀,從中心向外逐漸恢復,最邊緣的潛伏者和傳播者逐漸向外擴散;當β=0.4時,此時雖然人員不安全行為傳播范圍進一步縮小[圖6(a)、(c)],但還具有擴散的能力;當β=0.2時,治愈者和潛伏者一起將易感者和傳播者隔離開,人員不安全行為傳播范圍進一步縮小[圖7(a)、(c)]。

圖7 傳播概率β為0.2時各時間段人員不安全行為 傳播過程的模擬結果Fig.7 Simulation results of the propagation process of unsafe behaviors with the propagation probability β of 0.2

通過對比圖8與圖9可知:隨著安全意識的提升,即傳播概率的減少,4種狀態(tài)人群數(shù)量變化的波動性更加明顯,治愈者數(shù)量增加的速率與易感者數(shù)量下降的速率基本持平,傳播者與潛伏者在人群中始終維持在一個很低的數(shù)量,且不安全行為傳播過程中傳播者數(shù)量始終低于潛伏者數(shù)量;4種狀態(tài)人群數(shù)量的變化皆呈現(xiàn)微弱的波動性,隨著易感者和治愈者的數(shù)量緩慢下降,潛伏者和傳播者數(shù)量維持在一個較低的水平;當β=0.4時,人員不安全行為傳播過程結束的時間在200 s左右,群體中潛伏者的數(shù)量始終略大于傳播者數(shù)量;當β=0.2時,300 s內(nèi)人員不安全行為傳播過程仍未結束。

圖8 傳播概率β為0.4時4種狀態(tài)人群數(shù)量隨時間 的變化曲線Fig.8 Variation curves of the number of people in four different states over time with the propagation probability β of 0.4

圖9 傳播概率β為0.2時4種狀態(tài)人群數(shù)量隨時間 的變化曲線Fig.9 Variation curves of the number of people in four different states over time with the propagation probability β of 0.2

3.3 營造安全氛圍對人員不安全行為傳播過程的影響

為了研究安全氛圍對人員不安全行為傳播過程的影響,設置參數(shù)λ(i,j)(t)如下:K=0.85,L=0.55,β=0.4 s,tz=10 s,記錄tq=10、50 s時各時間段人員不安全行為傳播過程的模擬結果以及300 s內(nèi)4種狀態(tài)人群數(shù)量隨時間的變化情況,如圖10至圖13所示。

圖10 潛伏時間tq為10 s時各時間段人員不安全行為 傳播過程的模擬結果Fig.10 Simulation results of the propagation process of unsafe behaviors in each period with the latency timetqof 10 s

通過對比圖10與圖11可知:隨著安全氛圍的提升,即潛伏時間的減小,人員不安全行為傳播范圍沒有發(fā)生明顯的變化,潛伏者始終占據(jù)人群的大多數(shù),潛伏者數(shù)量眾多,已經(jīng)治愈的個體周圍依然存在大量的潛伏者[圖11(a)、(b)],導致人群中心不安全行為開始了二次傳播[圖11(c)];隨著時間的變化,潛伏者和傳播者作為一個屏障將易感者和治愈者隔離開[圖10(a)、(b)];從圖10(b)到圖10(c)時,人員不安全行為傳播基本結束,潛伏者消失的時間明顯提前;t=80 s時,tq=10 s中的潛伏者已經(jīng)都轉(zhuǎn)變?yōu)橹斡?即人員不安全行為傳播過程基本結束,但tq=50 s中的潛伏者數(shù)量還維持在較高的比例。

圖11 潛伏時間tq為50 s時各時間段人員不安全行為 傳播過程的模擬結果Fig.11 Simulation results of the propagation process of unsafe behaviors in each period with the latency timetqof 50 s

通過對比圖12與圖13可知:隨著安全氛圍的提升,即潛伏時間的減少,易感者數(shù)量減少速率基本保持不變,治愈者數(shù)量增加速率變快;傳播者數(shù)量出現(xiàn)峰值的時間逐漸提前,潛伏者的數(shù)量峰值減小但傳播者的數(shù)量峰值增大,與此同時傳播者的數(shù)量峰值比潛伏者的數(shù)量峰值高,傳播者數(shù)量隨時間的變化曲線由雙峰曲線變?yōu)閱畏迩€;當tq=50 s時,人員不安全行為傳播過程結束的時間在120 s左右,當tq=10 s時,人員不安全行為傳播過程結束的時間在90 s左右。

圖12 潛伏時間tq為10 s時4種狀態(tài)人群數(shù)量隨 時間的變化曲線Fig.12 Variation curves of the number of people in four different states over time with the latency time tq of 10 s

圖13 潛伏時間tq為50 s時4種狀態(tài)人群數(shù)量隨時間 的變化曲線Fig.13 Variation curves of the number of people in four different states over time with the latency time tq of 50 s

3.4 增強安全習慣對人員不安全行為傳播過程的影響

為了研究安全習慣對人員不安全行為傳播過程的影響,設置參數(shù)λ(i,j)(t)如下:K=0.85,L=0.55,β=0.4,tq=30 s,記錄tz=30、50 s時各時間段人員不安全行為傳播過程的模擬結果以及300 s內(nèi)4種狀態(tài)人群數(shù)量隨時間的變化情況,如圖14至圖17所示。

圖14 治愈時間tz為30 s時各時間段人員不安全行為 傳播過程的模擬結果Fig.14 Simulation results of the propagation process of unsafe behaviors in each period with the cure time tz of 30 s

通過對比圖14與圖15可知:隨著安全習慣的增強,即治愈時間的縮短,人員不安全行為傳播范圍變化不大,傳播者成為群體的大多數(shù);當t=40 s時,tz=50 s的人群中依舊沒有治愈者的出現(xiàn),tz=10 s的人群中已經(jīng)產(chǎn)生治愈者,證明人群中已經(jīng)有個體從傳播者恢復為治愈者,說明安全習慣可以有效約束不安全行為傳播過程中傳播者的數(shù)量。

圖15 治愈時間tz為50 s時各時間段人員不安全行為 傳播過程的模擬結果Fig.15 Simulation results of the propagation process of unsafe behaviors in each period with the cure time tz of 50 s

通過對比圖16與圖17可知:隨著安全習慣的提升,即治愈時間的減少,易感者、潛伏者的數(shù)量變化不明顯,傳播者的數(shù)量峰值明顯變小,這導致治愈者數(shù)量增加的速率變大,即綠色曲線更加陡峭,傳播者的數(shù)量峰值增大,傳播者數(shù)量隨時間的變化曲線由雙峰曲線變?yōu)閱畏迩€;當tz=50 s時,人群中治愈者數(shù)量上升的起點在60 s左右,且人員不安全行為傳播過程結束的時間在140 s左右,而當tz=30 s時,人群中治愈者數(shù)量上升的起點在40 s左右,人員不安全行為傳播過程結束的時間在120 s左右。

圖16 治愈時間tz為30 s時4種狀態(tài)人群數(shù)量隨時間 的變化曲線Fig.16 Variation curves of the number of people in four different states over time with the cure time tz of 30 s

圖17 治愈時間tz為50 s時4種狀態(tài)人群數(shù)量隨時間 的變化曲線Fig.17 Variation curves of the number of people in four different states over time with the cure time tz of 50 s

4 結 論

本文建立了一種基于群體視角下考慮安全培訓效果的人員不安全行為傳播模型,將元胞自動機的離散特征與傳染病的連續(xù)特征結合起來,考慮群體中空間近鄰的相互影響,并通過引入傳播概率、潛伏時間和治愈時間來分析群體不安全行為傳播規(guī)律和受到安全培訓后人員的狀態(tài)變化,仿真模擬研究了群體中安全意識、安全習慣和安全氛圍對人員不安全行為傳播過程的影響,得到的主要結論如下:

1) 大型音樂節(jié)活動前進行安全培訓可以有效約束人員不安全行為的傳播,提升個體的安全意識,從而降低不安全行為傳播過程中潛伏者和傳播者的數(shù)量,縮小人員不安全行為的傳播范圍。

2) 個體的安全意識越高,不安全行為的傳播范圍越小;群體的安全氛圍越好,傳播者傳播速度變快,潛伏者傳播速度變慢,對人員不安全行為傳播的影響越小;個體的安全習慣越好,即傳播者和潛伏者的傳播速度越快,人員不安全行為的傳播過程結束的時間越早。

3) 本文模型能夠應用于現(xiàn)實中大型活動中人員不安全行為傳播過程的模擬,為大型活動前的安全培訓提供新的思路和方法。