劉卓然, 邊 揚(yáng)

(北京工業(yè)大學(xué) 城市建設(shè)學(xué)部, 北京 100124)

0 引言

火災(zāi)是最經(jīng)常、最普遍地威脅公眾安全和社會發(fā)展的主要災(zāi)害之一. 根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù),2012—2021年,全國發(fā)生的居住場所火災(zāi)達(dá)132.4萬起,導(dǎo)致11 634人遇難、6 738人受傷,直接財產(chǎn)損失高達(dá)77.7億元. 在事故發(fā)生后,疏散人群的傷亡往往與應(yīng)急標(biāo)識系統(tǒng)的實際效用密切相關(guān)[1]. 當(dāng)前,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識存在3個主要問題:①在突發(fā)情況下,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的導(dǎo)向功能可能失效,具體表現(xiàn)為照明中斷和由火災(zāi)引起的煙霧等視覺障礙,使得疏散人員難以有效識別標(biāo)識;②應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識系統(tǒng)無法有效緩解疏散人員的負(fù)面情緒,如緊張和恐慌,這些情緒可能嚴(yán)重阻礙疏散過程;③由于環(huán)境迅速惡化,疏散路徑可能受到影響,疏散路線被切斷,導(dǎo)致應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識無法正確指引疏散路徑. 在疏散過程中,人群在應(yīng)急情況下的決策和行為與應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識息息相關(guān). 因此,對于應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的優(yōu)化設(shè)計對于減少人員傷亡、財產(chǎn)損失,以及提升公共安全具有重要意義.

目前,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識研究領(lǐng)域越來越受到研究者的關(guān)注,涵蓋的問題主要包括但不限于標(biāo)識的設(shè)計與優(yōu)化(例如字體、內(nèi)容、顏色等)、標(biāo)識對人員疏散的影響[2]、標(biāo)識有效性的驗證[3]、將標(biāo)識引入疏散模型[4]等. 然而,對于應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識相關(guān)主題的綜述研究較少,而應(yīng)急疏散領(lǐng)域的綜述研究卻相對較多. 應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域的研究內(nèi)容往往作為應(yīng)急疏散領(lǐng)域綜述的1個分支,很少有學(xué)者進(jìn)行深入分析和總結(jié). 同時,國內(nèi)外在應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域的研究進(jìn)展對比也相對缺乏,無法全面了解國內(nèi)研究成果與國外前沿領(lǐng)域的差距.

1 文獻(xiàn)統(tǒng)計分析

本研究在Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫中以關(guān)鍵詞“emergency evacuation signs”“emergency exit signage”進(jìn)行英文文獻(xiàn)檢索. 在排除了臨床醫(yī)學(xué)等不相關(guān)類別文獻(xiàn)后,成功獲取了165篇英文論文,其中包含656位作者和296個關(guān)鍵詞. 為進(jìn)行科學(xué)計量分析,將所有文獻(xiàn)及其參考文獻(xiàn)以文本文檔格式導(dǎo)出,并利用CiteSpace進(jìn)行可視化分析.

1.1 文獻(xiàn)年度分析統(tǒng)計

學(xué)術(shù)論文數(shù)量的變化情況是反映某個研究領(lǐng)域發(fā)展趨勢的重要指標(biāo)[5]. 檢索結(jié)果表明,1991—2022年,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域共計發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文165篇,其數(shù)量變化趨勢如圖1所示.

圖1 應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域文獻(xiàn)出版數(shù)量隨時間變化情況(1991—2022年)

由圖1可見,對應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的研究近年來愈來愈受到人們的重視且科研成果迅速增加. 其中,1991—2005年,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域發(fā)文量較少,平均每年僅發(fā)表論文0.5篇. 自2006年起,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域每年不間斷發(fā)表論文,并呈逐年增長之勢,特別是從2014—2022年,發(fā)文數(shù)量加大,增長勢頭明顯,平均每年發(fā)表論文達(dá)到14.6篇.

1.2 國家及地區(qū)統(tǒng)計

由圖2可知,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域的研究主要集中與中國、美國、日本、瑞典、英國以及德國等32個國家中.

圖2 文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)歸屬國家及地區(qū)

由表1可見,為該領(lǐng)域貢獻(xiàn)文獻(xiàn)數(shù)量排名前3位的國家依次為:中國、美國和日本,中國文獻(xiàn)總量達(dá)到42篇,位居首位,占總研究成果的25.45%. 另一方面,該領(lǐng)域篇均被引次數(shù)排名前3國家依次為瑞典、美國和日本,瑞典的篇均被引次數(shù)達(dá)到9.2次,約為中國篇均被引次數(shù)的2.2倍. 相比于中國,歐美學(xué)者所發(fā)表的文獻(xiàn)影響力更強(qiáng). 近年來,中國在應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域的研究起步較晚,但發(fā)展極為迅速,為該領(lǐng)域貢獻(xiàn)了大量研究成果.

表1 應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域文獻(xiàn)數(shù)量排名前10位 的國家及地區(qū)(1991年至今)

1.3 來源出版物分析

通過CiteSpace軟件對1991年至今共165篇文獻(xiàn)做來源出版物分析,結(jié)果如圖3所示.

在51個出版物中,有10個出版物的應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識相關(guān)研究論文量在5篇及以上. 具體而言,研究者在投稿時更傾向于選擇傳統(tǒng)的消防安全領(lǐng)域出版物,例如FIRE SAFETY JOURNAL、FIRE TECHNOLOGY、FIRE AND MATERIALS等.

表2 應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域文獻(xiàn)數(shù)量排名前10位的期刊

圖3 文獻(xiàn)主要來源出版物

1.4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞不僅是作者學(xué)術(shù)觀點的結(jié)晶,也是文獻(xiàn)計量研究的重要指標(biāo). 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析是文獻(xiàn)計量學(xué)中常用的研究方法,通過研究關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系,揭示某一學(xué)術(shù)領(lǐng)域內(nèi)部組成關(guān)系及其結(jié)構(gòu). 這種分析方法不僅能用于描述學(xué)科的發(fā)展動態(tài),還能揭示研究熱點和發(fā)展趨勢[6].

本文使用CiteSpace軟件從165篇文獻(xiàn)中提取關(guān)鍵詞,繪制了關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),并對應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域的研究進(jìn)行總結(jié)和分析. 圖4展示了應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞提取結(jié)果,并基于圖4進(jìn)行聚類分析得到了關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò).

圖4 應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域文獻(xiàn)關(guān)鍵詞

圖5 應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

如圖4所示,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中共包含296個關(guān)鍵詞. 在排除筆者在檢索時所使用的檢索詞包括“emergency sign”和“exit sign”等詞后,其中86個關(guān)鍵詞出現(xiàn)3次以上,12個關(guān)鍵詞出現(xiàn)10次以上,主要為:行為(behavior)、模型(model)、仿真(simulation)、緊急疏散(emergency evacuation)、火災(zāi)(fire)、選擇(choice)、設(shè)計(design)、虛擬現(xiàn)實(virtual reality)、系統(tǒng)(system)等. 由圖5可知,關(guān)鍵詞共聚類為3類,核心主題包括:標(biāo)識的設(shè)計、疏散行為以及動態(tài)應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識等.

1.4.1 群集1:應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識對人類疏散行為的影響

本群集共包含32個關(guān)鍵詞,主要有:人類行為(human behavior)、尋路行為(way finding)、出口選擇(exit choice)、決策制定(decision making)、社會影響(social influence)、疏散實驗(evacuation experiment)、人為因素(human factor)、疏散策略(evacuation strategy)等. 其中關(guān)鍵詞共現(xiàn)高頻詞為人類疏散行為、出口選擇以及人為因素.

部分研究表明,建筑物的布局對于疏散人員制定行動決策時極為重要[7],但是應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識仍然是目前常用且被廣泛接受作為標(biāo)記出口路線的重要工具[8]. 大量實驗結(jié)果證明,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識可引導(dǎo)人們疏散至安全出口,大大減少疏散時間并降低死亡率[9]. 在疏散行為領(lǐng)域中,研究重要集中在疏散中的個人行為[8]、疏散路線決策[10]、互助行為及社會影響[11]以及個人的動態(tài)疏散路線選擇機(jī)制[12].

在疏散過程中,人們可能收到不同來源的疏散信息[13],這些信息主要可分為2類:靜態(tài)疏散信息和動態(tài)疏散信息. 這些信息對人們的疏散行為和決策產(chǎn)生重要影響. 首先,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識引導(dǎo)人們沿著固定路線疏散,提供了不受時間或緊急事件發(fā)展而改變的靜態(tài)疏散信息;另一方面,人們受到周圍人群的影響,面對疏散壓力時可能會展現(xiàn)出追隨他人的傾向,這被稱為“羊群效應(yīng)”[14],疏散人群中其他人的行動提供了動態(tài)的疏散信息. 有研究提出,在某些情況下,人群跟隨行為可能有助于找到出口,但在不同情境下也可能導(dǎo)致出口過度擁擠[14]. 因此,人們在疏散過程中更傾向于跟隨熟悉的人、熟悉的路線和出口撤離[15],研究顯示,71%的行人選擇他們曾經(jīng)進(jìn)入建筑物的門進(jìn)行疏散[16]. Nikola等[8]認(rèn)為這2種信息源及其相互組合的效應(yīng)是影響人們疏散的關(guān)鍵原因.

1.4.2 群集2:應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識設(shè)計與可見度優(yōu)化

本群集共包含27個關(guān)鍵詞,主要有:可見度(visibility)、可供性理論(theory of affordance)、火災(zāi)(fire)、設(shè)計(design)、理解力(comprehension)、消防安全(fire safety)、可見度受損(impaired visibility)、隧道疏散(tunnel evacuation)、決策信息處理(decision-making information processing)等.

應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的設(shè)計與可見度優(yōu)化主要受到標(biāo)識的字體、內(nèi)容、顏色等因素的影響.

應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的可見度受字體和圖案影響,全球通常采用文字和圖案組合. Wong等[17]通過問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn),人們普遍認(rèn)為黑體字更正規(guī)、更安全,顯示人們在公共場合更傾向于遵循黑體字的權(quán)威性. 在香港這種中英文混合的雙語環(huán)境中,英語單詞“EXIT”相較于漢語詞語“出口”更具可見性.

相比于文字,圖形的指示作用更加顯著. Boyce等[18]通過對比實驗發(fā)現(xiàn)同時增加應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識箭頭的對比度、擴(kuò)大圖案“跑步者”的面積和改變圖案“跑步者”的縱橫比將顯著增加應(yīng)急疏散識別距離. Bierman等[19]發(fā)現(xiàn)標(biāo)志面積、筆劃厚度、單詞邊界面積、單詞間距、字符亮度、對比度、顏色、方向都會對應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的易讀性產(chǎn)生影響.

在應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識設(shè)計中,顏色相較于文字更能吸引注意力,且具有更高的感官啟示效果[20]. 顏色能加強(qiáng)個體對周圍環(huán)境信息的感知,因而常用色彩輔助文字. 然而,不同觀察者對于顏色的認(rèn)知和理解反應(yīng)時間可能存在差異,受文化和民族背景影響[21]. 不同顏色在引導(dǎo)注意力方面存在顯著差異,紅色具有最佳引導(dǎo)效果,其次為綠色、黃色和藍(lán)色[22]. 紅色閃光燈可增強(qiáng)導(dǎo)向標(biāo)識的存在感,但可能引發(fā)緊迫感或沮喪感[23]. 相比之下,綠色背景的應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識更容易讓人理解指示的疏散路線為安全路線[24-25]. 不同顏色和圖案的疏散標(biāo)志具有不同的引導(dǎo)效果,綠色“奔跑者”標(biāo)志效果最佳[26].

1.4.3 群集3:動態(tài)應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識

本群集共包含24個關(guān)鍵詞,主要有:動態(tài)標(biāo)識(dynamic signage)疏散引導(dǎo)系統(tǒng)(evacuation guidance system)、算法(algorithm)、最短路徑(shortest path)、智能出口標(biāo)志(smart exit sign)、室內(nèi)導(dǎo)航(indoor navigation)等.

動態(tài)應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識因其優(yōu)秀的被識別率和更加高效的實時引導(dǎo)作用逐漸走入人們的視野. 一些研究致力于通過在應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識上添加簡單的動態(tài)元素來增強(qiáng)其可見性. 研究指出,在導(dǎo)向標(biāo)識中加入閃光燈對乘客尋路產(chǎn)生積極影響[27-28],提高感知啟示力,引起更多關(guān)注[29],并在疏散試驗中提高使用率[30-31]. 虛擬測試環(huán)境中的研究顯示,在應(yīng)急標(biāo)識上方使用閃光燈可增加其可視性[27, 32]. 基于這些發(fā)現(xiàn),Galea等[33]設(shè)計了1種新型應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識,采用動態(tài)閃爍箭頭,相較于靜態(tài)標(biāo)識,提高了識別率,被認(rèn)為有助于迅速做出路線決策,而不引起困惑或猶豫.

學(xué)者們對于動態(tài)疏散路線引導(dǎo)的研究展開了廣泛討論. Jehyun等[34]基于Dijkstra算法設(shè)計了自動方向設(shè)置算法(ADSA),將建筑物出口作為起點,簡化了多個起點到多個出口的方向計算,實現(xiàn)了實時動態(tài)重新計算應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的指引方向. 然而,該研究未考慮火災(zāi)蔓延、煙霧和擁擠等因素的影響. Moon等[35-37]考慮了火災(zāi)蔓延情況,提出了“智能出口標(biāo)識系統(tǒng)”,通過傳感器采集火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù),中央服務(wù)器計算最短安全路徑. 盡管這種系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)通信方面簡便,但安裝成本高且步驟復(fù)雜. 目前,動態(tài)導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域主要集中在最短安全路徑算法的研究上,實際系統(tǒng)應(yīng)用尚需解決眾多挑戰(zhàn),如火災(zāi)受煙霧、毒氣等未知因素的影響.

2 現(xiàn)狀總結(jié)與展望

2.1 研究現(xiàn)狀總結(jié)

應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識相關(guān)研究主要涵蓋人類疏散行為、導(dǎo)向標(biāo)識設(shè)計與可見度、動態(tài)導(dǎo)向標(biāo)識3個領(lǐng)域. 在人類疏散行為方面,強(qiáng)調(diào)了建筑布局對疏散決策的影響,同時突出了應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識在引導(dǎo)疏散中的關(guān)鍵作用. 導(dǎo)向標(biāo)識設(shè)計研究關(guān)注字體、圖案和顏色對可見度的影響,強(qiáng)調(diào)在低能見度環(huán)境中的設(shè)計調(diào)整. 動態(tài)導(dǎo)向標(biāo)識研究解決了靜態(tài)標(biāo)識在復(fù)雜結(jié)構(gòu)和突發(fā)事件中的不確定性,引入動態(tài)元素提高標(biāo)識可見性. 最短安全路徑算法研究也是關(guān)鍵領(lǐng)域,但在實際應(yīng)用中需要考慮多個因素. 總體而言,這些研究強(qiáng)調(diào)了建筑環(huán)境、導(dǎo)向標(biāo)識設(shè)計和動態(tài)引導(dǎo)技術(shù)在提高疏散效率和安全性方面的重要性. 未來研究可聚焦深入的動態(tài)導(dǎo)向標(biāo)識算法和多信息源綜合,以更全面理解和優(yōu)化人類疏散行為,從而制定智能、適應(yīng)性的疏散策略,提高建筑安全性,減少人員傷亡.

2.2 研究展望

1)目前在成本和技術(shù)等因素的制約下,現(xiàn)有應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識研究過于理論化,應(yīng)推動實驗驗證,重點關(guān)注應(yīng)急情況下導(dǎo)向標(biāo)識對群體行為的影響及個人與群體行為的相互作用.

2)研究場景較為單一. 研究場景偏向居民樓和學(xué)校,未來應(yīng)該在復(fù)雜場景(如交通樞紐、地鐵站)中進(jìn)行研究,制定因地制宜的導(dǎo)向標(biāo)識系統(tǒng),以最大程度確保各種場所的安全疏散.

3)多模態(tài)信息傳遞:考慮引入多模態(tài)的信息傳遞方式,如聲音提示、震動反饋等,以增強(qiáng)導(dǎo)向標(biāo)識的感知效果.

4)采用更可靠的數(shù)據(jù)收集方法. 緊急事件難以預(yù)測,建議引入更可靠的數(shù)據(jù)收集方法,如利用視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)捕捉真實疏散行為,使用手機(jī)信號數(shù)據(jù)生成乘客軌跡數(shù)據(jù)等.

5)應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的設(shè)計優(yōu)化應(yīng)當(dāng)考慮弱勢群體. 未來應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的設(shè)計與設(shè)置應(yīng)當(dāng)考慮到特殊人群的生理特點,將導(dǎo)向標(biāo)識設(shè)立在合理的位置上,同時設(shè)計相關(guān)的圖形符號,保障特殊人群對應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的識別.

6)現(xiàn)有動態(tài)應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的疏散路徑往往通過最短可通行路徑計算,未來應(yīng)綜合考慮疏散時間、擁堵程度、安全出口的通行能力等各種因素的影響.

3 結(jié)束語

本文借助文獻(xiàn)計量方法分析了應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域最近30a研究成果. 探討了應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識對行人的影響機(jī)理以及應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的設(shè)計與應(yīng)用. 全面概述了應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識在人員疏散中的重要性,并深入研究了目前面臨的關(guān)鍵問題. 通過從應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的特征和人類疏散行為的角度入手,對該領(lǐng)域的現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)分析,并通過科學(xué)知識圖譜呈現(xiàn)了相關(guān)研究的發(fā)展進(jìn)程和結(jié)構(gòu)關(guān)系. 盡管目前已經(jīng)取得了一些顯著的成果,但也指出了現(xiàn)有研究的一些不足之處. 對于復(fù)雜場景中迅速高效疏散大量人員的需求,當(dāng)前的應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識仍然存在挑戰(zhàn)和限制. 另外在應(yīng)用層面,應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的重要作用在實際場景中常常被低估或忽視. 應(yīng)加強(qiáng)對應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的重要性宣傳與培訓(xùn),提高其在建筑和應(yīng)急管理中的地位,只有充分認(rèn)識和重視應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識的核心作用,才能推動其相關(guān)研究在實際應(yīng)用中的有效落地,從而提升建筑安全和人員疏散效率. 最后,對未來應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)行了梳理和展望. 強(qiáng)調(diào)了在設(shè)計和優(yōu)化應(yīng)急導(dǎo)向標(biāo)識方面的關(guān)鍵方向,為未來的研究和實踐提供了參考. 希望本文對于推動公共安全領(lǐng)域的發(fā)展,提高人員疏散效率,以及保障人們生命安全方面能起到積極的促進(jìn)作用.