Безопасность людей при пожаре / Kholshchevnikov - Naturniye nablyudeniya liudskikh potokov 2009

Глава 4. Примеры проведения натурных наблюдений

Значения параметров людского потока, основными из которых является скорость V и плотность D, зависят от состава людей в потоке, закономерностей связи между ними (V = f(D)), вида и размеров участка пути, на котором находится поток, а также от размеров и вида смежных с ним (предшествующего ему и последующего) участков, от зависимостей изменения параметров потока при его переходе с одного на другой участок. Установление этих зависимостей и закономерностей всегда является целью исследований людских потоков на объектах конкретного назначения, в данном случае – на участках коммуникационных путей, составляющих маршрут движения людских потоков на станциях и пересадочных узлах метрополитена. Стремление понять феноменологию процесса, формирующуюся под влиянием многих сопутствующих обстоятельств, определяет необходимость проведения натурных наблюдений на объектах – представителях исследуемого класса зданий или сооружений с характерными для него функционально-технологическими условиями эксплуатации. В данном случае такими объектами–представителями были станции Баррикадная и Тургеневская Московского метрополитена

(табл. 4.5).

При организации натурных наблюдений было обращено особое внимание на необходимость их проведения в различные характерные периоды их суточной эксплуатации. Во всех странах на станциях метрополитена существуют так называемые «часы пик», т. е. часы максимальных величин людских потоков (обозначим величину людского потока через Р – количество людей в единицу времени, проходящих через поперечное сечения коммуникационных путей). Часы пик на станциях зависят от положения станции в транспортной системе города, от вида и режима функционирования градостроительных элементов, обслуживаемой ею территории, общего суточного биоритма организации жизни социальных слоёв городского населения. Для Московского метрополитена характерным является то, что его пассажиры на станциях и пересадочных узлах в часы пик затрачивают на передвижение в 1,5–2 раза больше времени, чем во вне пиковые часы. Различно и эмоционально-психологическое состояние людей в эти периоды времени, что непосредственно влияет на характер их движения (спокойное, активное, повышенной активности [34, 48, 55]). Однако в проведённых ранее исследованиях параметров движения людей в метрополитене на это различие не обращалось должного внимания и данные серий натурных наблюдений, проведённых в различные периоды эксплуатации, объединялись в общие статистические совокупности или

103

Натурные наблюдения людских потоков

полученные по ним результаты рассматривались как общие. В описываемых исследованиях натурные наблюдения проводились в различные периоды времени, характерные для утренних, вечерних часов пик и вне пиковых часов эксплуатации конкретных станций.

						Таблица 4.5
	Участки, время и цель проведения натурных наблюдений
		Время		Количество
	Участок наблюдения		Цель наблюдения	наблюдений
		проведения
				Требуемое		Проведенное
	Распределительный	С7 до9 ч,	УстановлениеV = f(D)
	зал станции Баррикад-	с 16 до 18	на горизонтальном пу-	719		885
	ная	ч; зима,	ти в сезоны года
		лето	и время суток
	Участок пути после	–//–	–//–	910		999
	эскалатора (там же)
	Участок пути перед	–//–	–//–	1009		1496
	эскалатором (там же)
	Платформа станции		Плотности потоков	151		261
	Баррикадная	–//–	в зонах ожидания
			Интенсивность выхода	225		244
			людей из вагонов
	Кассовый зал станции	С7 до9 ч,	Плотность «расши-
	Тургеневская, распре-	с 15 до 19
			ряющихся» людских	283		301
	делительный зал стан-	ч; зима,	потоков
	ции Баррикадная	лето
	Участок пути перед	С 15 до	Пропускная способ-
	АКП	16 ч; с 17
		до 19 ч;	ность АКП в зависи-	389		396
			мости от плотности
		зима,
			потока
		лето
	Участок пути перед		Влияние скорости
	эскалатором с регули-	С 15 до	эскалатора на пара-	308		944
	руемой скоростью	16 ч, с 17	метры потока
	движения; станция	до 19 ч;	Зависимость пропуск-
	Тургеневская	зима,	ной способности	432		431
		лето	эскалатора от скоро-
			сти полотна
	Итого			5026		5957

104

Глава 4. Примеры проведения натурных наблюдений

Необходимое количество наблюдений n определялось для каждой выборки отдельно. Оно диктуется требованиями математической статистики и рассчитывается по формуле

n =	S 2	(t0,05 )2	,			(4.1)
		E2
где S – среднеквадратическое отклонение величины наблюдения;
t0,05 – критерий существенности, равный 1,96 при 95 % степени дове-
рительной вероятности;
Е – максимальное значение ошибки,					, где Vx – среднеариф-
			E =Vx −V

метическое значение фиксируемой величины (скорости движения человека) в выборке; V – математическое ожидание величины.

При проведении натурных наблюдений на станциях Баррикадная и Тургеневская использовалась стационарная система телевизионного контроля потоков пассажиров, установленная службой эксплуатации метрополитенов, и переносные телевизионные камеры. Применение телевизионной аппаратуры явилось следствием крайней ограниченной возможности размещения кинофотоаппаратуры с оператором на коммуникационных путях метрополитена, особенно над участками перед эскалаторами и на платформе. Система телевизионного контроля состояла из прибора наблюдения (телевизионной камеры), которая транслирует изображение на монитор, пульта оператора, при подключении к которому видеомагнитофона изображение записывалось на видеокассеты. Видеокассета при помощи монитора просматривалась затем в камеральных условиях. Разработка метода построения опорной сетки при съемке под значительным углом к вертикали и появление стационарной телеаппаратуры для контроля движения пассажиров позволили впервые в мировой практике натурных наблюдений провести фиксацию параметров движения людских потоков с использованием телевизионной и видеозаписывающей аппаратуры. Схемы участков проведения натурных наблюдений представлены на рис. 4.14.

105

Натурные наблюдения людских потоков

			2
	Ось станционного пути
	Платформа			1
3
		2.00
Переход		2.00
на ст. Краснопрес- 2.00 2.00			Выход в город
ненская
2		а
		1	Эскалатор
3
		2.00
	2.00	2.00
Выход в город
		б
		2	1	3
			Разменные автоматы
	2.00
2.00	2.00		Вход на ст.

Баррикадная

в

Рис. 4.14. Схемы участков проведения натурных наблюдений:

а – на платформе; б – перед эскалаторной группой; в – в вестибюле станции; 1 – места натурных наблюдений; 2 – маяки; 3 – зона охвата камеры

4.2.3. Результаты натурных наблюдений пешеходного движения

Результаты наблюдений сгруппированы по сериям, которые отличаются участкаминаблюдений, сезонностьюивременемсутокихпроведения(табл. 4.5).

106

Глава 4. Примеры проведения натурных наблюдений

При подходе к эскалатору в людском потоке, формирующемся в распределительном зале, легко выделить три части потока: головную, основную и замыкающую (рис. 1.4). Это подтверждает корректность стохастической модели структуры людского потока. Однако поведение людей в этих частях потока в натурных наблюдениях отдельно никогда до этого не фиксировалось и его описание базировалось на умозрительных заключениях.

В данном случае формирование головной части людского потока, которая характеризуется наибольшими скоростями движения по сравнению с другими частями, объясняется присутствием в потоке людей, старающихся еще в вагоне поезда занять место поближе к двери и после ее открытия устремляющихся впереди других людей к эскалаторному узлу. Причиной существования замыкающей части является наличие в составе потока людей, не желающих в силу отсутствия дефицита времени двигаться с высокой скоростью, а также испытывать неудобства движения с повышенной плотностью, характерной для основной части потока. Как головная, так и замыкающая части потока формируются из людей различного половозрастного состава. Поэтому основной причиной их образования, при всех прочих условиях, является психологический настрой составляющих их людей.

То же самое можно наблюдается и на участке пути сразу после выхода с эскалаторного полотна, где формирование людского потока только начинается. Кроме того, на формирование потока на участке пути после эскалатора оказывает влияние специфика перехода с подвижного участка механического транспорта на неподвижный участок пола.

Для обработки результатов натурных наблюдений были применены известные методы математической статистики. На основе ранее проведенных исследований известно, что скорость движения людского потока в каждом интервале плотности – случайная величина, закон распределения которой близок к нормальному закону. Учитывая преимущества (несмещаемость, эффективность, состоятельность) средней арифметической (V ) перед другими характеристиками центров распределения случайной величины, она принята в качестве числовой характеристики случайной величины скорости для каждого интервала плотности потока D в табл. 4.6. (Несмещаемость этой оценки гарантирует равенство её математического ожидания оцениваемому параметру независимо от объёма выборки; эффективность – минимально возможную дисперсию при полученном объёме выборки; состоятельность – её приближение по вероятности к оцениваемому параметру при возрастании объёма выборочной совокупности). Разброс значений случайной величины скорости в каждом интервале плотности потока характеризует ее выборочная дисперсия S2. Вычисление значений этих характеристик – рутинная операция прикладной математической статистики и поэтому не требует особых пояснений. Корректность же гипотезы о нормальном законе распределения случайной величины скорости анализировалась при обработке результатов проведённых натурных наблюдений.

107

108

Натурные наблюдения людских потоков

Таблица 4.6

Результаты серий натурных наблюдений на участках распределительного зала станций

	Время	Условия	Номер			Значения характеристик винтервалах плотностей, чел./м2
Место наблюдения					0,0–0,5						0,5–1,0						1,0–2,0
	года	движения	серии	n	V,		2	S,	2	n	V,		2	S,	2	n	V,		2	S,	2
					м/мин		м	/мин			м/мин		м	/мин			м/мин		м	/мин
Распределительный	Лето	Нормальные	1	86	68,30		173,9714			103	67,10		198,5859			73	48,50		130,7602
зал		Нормальные	2	67	70,14		264,7133			72	67,15		223,0936			59			242,1718
–//–	Зима																51,78
–//–	Лето	Час пик	3	47	93,20		362,5352			64	80,41		477,9349			57	55,20		451,4008
–//–	Зима	Час пик	4	39	85,26		422,8045			60	77,99		398,2162			68	52,35		235,3282
Передэскалатором,	Лето	Нормальные	5а	63	104,95		235,3127			58	92,25		720,2880
головнаячастьпотока		Нормальные	5	54	74,00		604,9200			61	62,45		484,7472			73			163,0000
Передэскалатором,	Лето																46,01
основнаячастьпотока		Нормальные	5б	27	68,75		243,9533			27	80,93		540,1307
Передэскалатором,	Лето
замыкающаячасть
потока		Час пик	6а	70	120,20		634,3312			38	94,00		257,0200
Передэскалатором,	Лето
головнаячастьпотока		Час пик	6	45	101,44		532,8192			60	88,9		531,1808			86			555,3915
Передэскалатором,	Лето																58,55
основнаячастьпотока		Час пик	6б	22	70,30					52	60,62		646,5724
Передэскалатором,	Лето						235,2262
замыкающаячасть
потока		Час пик	7а	51	119,79					20	99,00		664,0000
Передэскалатором,	Зима						1165,1580
головнаячастьпотока		Час пик	7	13	106,05					34	92,55		534,7970			97			602,3664
Передэскалатором,	Лето						293,9533										58,55
основнаячастьпотока		Час пик	7б	44	68,00					38	61,87		358,2744
Передэскалатором,	Зима						204,5359
замыкающаячасть
потока		Час пик	8	86	120,63					100	99,80		936,9600						633,5026
После эскалатора	Лето						1135,1080									92	89,85
–//–	Зима	Час пик	9	68	112,78		772,4886			84	98,23		668,2947			82	33,78		509,7055
–//–	Лето	Нормальные	10	77	82,10		510,5900			88	76,05		311,3118			66	67,20		344,8800
–//–	Зима	Нормальные	11	48	80,21		507,1364			61	76,80		227,9661
Всего наблюдений					∑ni = 907						∑ni = 1020						∑ni = 753

108

потоков людских наблюдения Натурные

109

Глава 4. Примеры проведения натурных наблюдений Окончание табл. 4.6

Время

Условия

Номер

Значения характеристик винтервалах плотностей, чел./м2

Место наблюдения

2,0–3,0

3,0–4,0

4,0–4,5

года

движения

серии

n

V,

S,

n

V,

S,

n

V,

S,

Распределительный

Лето

Нормальные

1

м/мин

м2/мин2

м/мин

м2/мин2

м/мин

м2/мин2

зал

Нормальные

2

–//–

Зима

254,7500

–//–

Лето

Час пик

3

60

34,50

–//–

Зима

Час пик

4

30

39,67

297,2613

Передэскалатором,

Лето

Нормальные

5а

головнаячастьпотока

Нормальные

5

79

31,65

337,5449

Передэскалатором,

Лето

основнаячастьпотока

Нормальные

5б

Передэскалатором,

Лето

замыкающаячасть

потока

Час пик

6а

Передэскалатором,

Лето

головнаячастьпотока

Час пик

90

35,05

118,9724

77

29,60

63,0400

64

25,44

Передэскалатором,

Лето

6

238,0214

основнаячастьпотока

Час пик

6б

Передэскалатором,

Лето

замыкающаячасть

потока

Час пик

7а

Передэскалатором,

Зима

головнаячастьпотока

Час пик

88

35,34

146,5100

52

22,60

110,2400

13

20,38

Передэскалатором,

Лето

7

24,8403

основнаячастьпотока

Час пик

7б

Передэскалатором,

Зима

замыкающаячасть

потока

Час пик

78

49,76

345,2640

После эскалатора

Лето

8

–//–

Зима

Час пик

9

69

47,75

443,7100

–//–

Лето

Нормальные

10

–//–

Зима

Нормальные

11

Всего наблюдений

∑ni = 494

∑ni = 129

∑ni = 77

109

наблюдений натурных проведения Примеры .4 Глава

Натурные наблюдения людских потоков

Анализ статистических характеристик в различных сериях натурных наблюдений (табл. 4.6) выявил как их существенные различия в одних, так и близость в других выборочных совокупностях. Близость значений статистических характеристик свидетельствует о возможной однородности соответствующих выборочных совокупностей. Однородные статистические совокупности правомерно объединять, поскольку их средние значения и дисперсии различаются только в силу случайных причин, а не действия существенных, но неучтённых факторов. Впервые статистический анализ однородности 69 серий натурных наблюдений, эмпирические данные которых были доступны, был произведён в работе [48] и опубликован [33]. Он показал, что авторы этих серий не имели, по-видимому, представления об этом непреложном правиле математической статистики. Так, например, на рис. 4.15, иллюстрирующем серии натурных наблюдений, проведённых в пешеходных сооружениях метрополитенов и на платформах железнодорожных станций, обращают на себя внимание графики 1 и 2 [57]. График 1 описывает противоестественный рост скорости движения людей в потоке при увеличении его плотности от 0,5 до 1,0 чел./м2 и её снижение при дальнейшем росте плотности потока. График 2 показывает, что скорость свободного движения людей по лестнице вниз якобы в два раза выше их скорости движения по горизонтальным путям.

Эта явная нелогичность графиков объясняется очевидным стремлением объединить в единую серию данные выборочных совокупностей, полученных при различных условиях проведения натурных наблюдений. Такая методологическая небрежность порождает далеко идущие последствия – искажение картины наблюдаемого явления, в данном случае реальной зависимости скорости движения людей в потоке от его плотности. Очевидно, что эта ошибка перечёркивает достоверность эмпирической базы, которая затем используется для теоретических построений. Она определяет и их несостоятельность, и тот вред практике, который будет нанесён при их использовании в проектировании. Поэтому эти серии натурных наблюдений из эмпирической базы статистического анализа [48] были исключены.

110

Глава 4. Примеры проведения натурных наблюдений

6

	V, м/мин
	120	2
	110
	100	5
	90
	80	3
		7
	70
	60	1
	50	8		4
	40
	30
	20				6					4
					1
					2					5
	10
					7		3		8
	0
		1	2	3	4	5	6	7	8	D, чел./м2

Рис. 4.15. Зависимости скорости людского потока от его плотности при исследованиях в метрополитенах и на железнодорожных станциях:

1 – [57]; 2 – [57]; 3 – [61, 62]; 4 – [58]; 5 – [64]; 6 – [59]; 7 – [63]; 8 – [63];

––––– – горизонтальный путь; -------- – лестница вниз

111

Натурные наблюдения людских потоков

Впроводимых исследованиях уделялось пристальное внимание анализу однородности полученных выборочных совокупностей.

Вкачестве критерия проверки однородности двух независимых выборок использовался Z-критерий – случайная величина, зависящая от сред-

них значений V1		и V2 , дисперсией S1 и S2 и объема выборок n1 и n2,
				Zнаб = V1			−V2					.		(4.2)
					S 2					S		2
					1			−				2
										n		2
						n
1

В случае однородности выборок наблюдаемое значение величины Zнаб меньше ее критического значения Zкр, которое определяется по таблицам функции Лапласа. Для уровня значимости α = 0,01 значение Zкр = 2,58. Однородными считались выборки, для которых во всех интервалах плотности выполнялось соотношение Zнаб < Zкр.

Однородные выборки были объединены (1 и 2; 3 и 4; 5б, 6б и 7б; 5а и 7а; 8 и 9; 10 и 11 – см. табл. 4.6). Количество наблюдений, средние значения и дисперсии объединенных выборок определялись, исходя из условия их принадлежности к одной генеральной совокупности

R

1

R

nD = ∑niD ; VD =

∑niDViD ,

(4.3)

nD

1

1

1

R

(

D −ViD )2

SD2 =

∑ (niD

−1)Si2D

+niD

,

V

nD −r

1

где nD, VD , SD2 – статистические характеристики объединенных выборок; niD , ViD , Si2D – то же для i-й объединяемой выборки;

R – количество объединяемых выборок.

Статистические характеристики серий натурных наблюдений на участках распределительного зала после их объединения по однородности приведены в табл. 4.7.

112