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

Глава 4. Примеры проведения натурных наблюдений

действия: 41,5 % среди просмотревших видеофильм и 23,4 % среди тех, кто его не видел. Однако компьютерная видеопрезентация является более эффективным инструментом подготовки персонала к действиям при по-

жаре [70].

4.3.4. Общие выводы по результатам исследования

Анализ процесса эвакуации торговых зданий позволил выделить две характерные группы людей: покупатели и персонал. Различие в поведении обуславливается различием их деятельности в нормальных условиях (до пожара). Исследование поведения представителей этих групп показало, что процесс эвакуации из здания определяют действия персонала. Изучение описания реальных пожаров и результатов натурных наблюдений видеозаписей эвакуации торговых зданий показало, что неадекватное поведение персонала при пожаре, как правило, приводит к массовой гибели людей, в то же время, правильные и своевременные действия ведут к успешной эвакуации из здания.

Для исследования поведения персонала при пожаре использовались видеозаписи эвакуаций, а также специально разработанная принципиально новая методика сбора данных – интервьюирование с помощью компьютерной видеопрезентации, что впервые позволило исследовать поведение людей в ситуациях, определяющих процесс эвакуации.

Была исследована совокупность факторов, которая в рамках концепции «Человек – Среда – Пожар» определяет поведение персонала при пожаре. Исследование позволило установить влияние типа сигнала о пожаре, функциональных обязанностей персонала в рассматриваемой зоне торгового комплекса и противопожарной подготовки на действия служащих при пожаре.

Критический анализ элементов типовой системы подготовки персонала общественных зданий к действиям при пожаре (на примере торговых зданий) и исследование их влияния на поведение при пожаре показали ее недостаточную эффективность. Только 37,2 % служащих компании (от общего числа участвовавших в исследовании) выполнили действия, предписываемые инструкцией о действиях при пожаре. Исследования позволили определить причины, приводящие к негативному поведению в чрезвычайной ситуации, и разработать предложения по дальнейшему совершенствованию программы подготовки персонала к действиям при возникновении пожароопасной ситуации. Следует отметить, что такая подготовка персонала в нашей стране, к сожалению, не проводится.

173

Натурные наблюдения людских потоков

Глава 5. НОВЫЕ МЕТОДЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

НЕКОТОРЫХАСПЕКТОВПОВЕДЕНИЯЛЮДЕЙ ПРИ ЭВАКУАЦИИ

В настоящее время способы измерения параметров движения людей совершенствуются. Например, для сбора статистических данных о параметрах пешеходного движения, авторы работы [107] использовали термокамеры IRISYS People Counters, которые дают возможность фиксировать перемещения людей, ориентируясь на тепловое излучение человека. Модификация стандартного программного обеспечения позволила непосредственно получать данные о плотности людского потока, скорости и величине людского потока (рис. 5.1). Несомненным достоинством методики является сбор данных в реальном времени без участия оператора, что исключает влияние человеческого фактора. Кроме того, при проведении наблюдений непосредственно фиксируется скорость движения людей (см. разд. 3.3). К плюсам такого подхода также следует отнести слабую чувствительность к освещенности, что позволяет использовать ее в условиях плохой видимости.

Рис. 5.1. Фрагмент рабочего окна программы обработки данных

Эксперименты показали, что термокамера хорошо регистрирует лишь параметры движения людей, двигающихся на расстоянии не менее 50 см друг

174

Глава 5. Новые методы экспериментальных исследований…

от друга, либо людей с различной температурой тела (разница должна составлять не менее 2 °С), что подтвердилось при проведении экспериментов сотрудниками фирмы «Ситис» (г. Екатеринбург) (рис. 5.2).

а б

Рис. 5.2. Использование термокамеры IRISYS People Counters:

а– движущийся людской поток; б – изображение, фиксируемое камерой

Внастоящее время используются и более комплексные способы оценки маршрутов движения людей в здании. Например, фирма Ubisense разработала технологию RTLS (система обнаружения в реальном времени), которая позволяет определить место размещения человека в здании с точностью до 15 см. Система состоит из небольших по размерам радиомаяков (размещенных, например, в кармане человека), сохраняющих высокую точность сигнала даже в зданиях с бетонными и металлическими конструкциями, сенсоров, получающих сигналы маяков, а также программного обеспечения, обрабатывающего и анализирующего сигналы. Примеры обработанной информации в заданный момент времени приведены на рис. 5.3.

а б

Рис. 5.3. Пример использования технологии Ubisense

для оценки перемещения людей: а – в офисном здании; б – в торговом здании

175

Натурные наблюдения людских потоков

Система получила широкое распространение в различных сферах деятельности (оптимизация перемещений в течение рабочего дня, оценка движения покупателей в торговом зале и проч.). В настоящее время предпринимаются попытки применить указанную технологию для исследования эвакуации людей. К её достоинствам относится возможность определения параметров движения каждого человека в здании, в том числе затрат времени и маршрута движения на всех этапах эвакуации. Однако необходимость наличия маяка у каждого человека делает чрезвычайно дорогостоящими эксперименты с большим количество людей, а натурные наблюдения реальных людских потоков невозможными.

Для исследования влияния элементов системы управления эвакуацией, в частности световых способов оповещения (указатели выходов, статические и динамические указатели движения), а также воздействия на них различных «шумов» (рекламные плакаты, элементы агрессивного дизайна) на эффективную эвакуацию людей сотрудниками центра FireSERT (Великобритания) использовались устройства видеоокулографии для регистрации движений глаз, рис. 5.3.

Рис. 5.4. Устройство видеоокулографии Eye Link II для регистрации движений глаз

Такие устройства позволяют проследить за перемещением взгляда человека при движении и проанализировать, какие визуальные элементы и при каких обстоятельствах привлекали его внимание, а какие нет*. Первым основным результатом являются зрительные маршруты, которые можно наблюдать как в реальном времени эксперимента, так и в ходе последующего анализа. Каждая фиксация взгляда отображается в виде точки, диаметр которой напрямую связан с величиной длительности фиксации. Анализ зрительных маршрутов позволяет выделить последовательность обращения человека к тем или иным элементам, а также оценить, в какой момент времени

* По материалам сайтов www.usabilitylab.ru, www.sr-research.com.

176

Глава 5. Новые методы экспериментальных исследований…

установлен визуальный контакт. Еще одним результатом такого эксперимента является установление зоны внимания, характеризующие суммарную длительность фиксаций взгляда человека за определенный период времени на наблюдаемой картине. Тем самым можно определить, какие визуальные элементы привлекли внимание человека, а какие были им проигнорированы. Понятно, что этот человек – один из участников эксперимента, а не один из участников в потоке эвакуирующихся людей.

Описанные выше методы открывают интересные горизонты исследования особенностей поведения людей при движении в зданиях и сооружениях как в нормальных, так и в чрезвычайных ситуациях.

177

Натурные наблюдения людских потоков

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Ретроспективный анализ методов натурных наблюдений людских потоков показывает постоянное стремление исследователей к их совершенствованию в целях повышения объективности и точности фиксации наблюдаемых параметров и структуры людских потоков при одновременном расширении области и интервалов времени их движения. Совершенствование методов опиралось на технические возможности применяемой аппаратуры и использованные в ней закономерности визуального проецирования. Безусловными преимуществами из рассмотренных методов обладает метод видеонаблюдения с использованием для его применения разработанных способов пространственного визуального отображения физического пространства.

Данные натурных наблюдений не только иллюстрируют феноменологию изучаемого явления или процесса, но и передают закономерности сути, определяющей их проявления в условиях воздействия множества факторов среды и условий, в которых они реализуются. Поэтому важнейшей составляющей натурных наблюдений становится статистическая обработка их результатов, которая должна основываться на использовании полного комплекса способов группировки эмпирических данных, принципов и методов анализа математической статистики и теории вероятностей. Их игнорирование, происходящее из-за непонимания или незнания, прикрываемого формальным использованием компьютерных программ автоматизации рутинных операций статистической обработки первичной информации, не только не создаёт необходимых предпосылок для выявления сути закономерностей, пробивающихся через хаос случайностей, но и может привести к формированию ошибочных теоретических и практических концепций, определяющих недостаточность критериев и мер обеспечения безопасности людей при эвакуации в чрезвычайных ситуациях.

На эти важнейшие аспекты натурных наблюдений обращено пристальное внимание пользователей учебного пособия с целью учёта накопленного коллективного опыта, в том числе и его ошибок, и исключения выявленных ошибок в будущих исследованиях.

Для традиционных направлений исследований процесса движения людских потоков при эвакуации и направлений исследований, группируемых под названием «Human Behaviour in Fire» и интересующихся преимущественно поведением людей до начала эвакуации, может показаться неожиданным объединение их работ для рассмотрения с общих позиций поведения человека. Однако это кажущаяся неожиданность. Во-первых, такое объединение фактически произошло уже достаточно давно [48, 49, 108],

178

Заключительные замечания

следствием стало установление расчётных зависимостей между параметрами людских потоков в СНиП II-2–80, ГОСТ 12.1.004–91* и в готовящихся к публикации методиках оценки пожарных рисков. Во-вторых, такой подход только и отвечает энциклопедическому определению поведения: «Присущее живым существам взаимодействие с окружающей средой, включающее их двигательную активность и ориентацию по отношению к этой среде». Для направления, исследующего поведение людей до начала эвакуации, характерно использование методов анкетирования и интервьюирования. Оценивая уровень исследований в этом направлении можно видеть, что оно находится на стадии формирования исходной эмпирической базы и построения первых теоретических конструкций. Поэтому сегодня для него актуально использование методов многофакторного анализа и методов статистического анализа, опыт применения которых «выстрадан» направлением исследования людских потоков. Объединение этих двух направлений на общих исходных методологических позициях может только способствовать их взаимному обогащению и дальнейшему развитию, чего постоянно требует практика проектирования, нормирования и надзорной деятельности.

179

Натурные наблюдения людских потоков

ПРИЛОЖЕНИЕ

Аппроксимация распределения эмпирических значений случайной величины кривыми Пирсона типов I–VII

Для нахождения закона распределения случайной величины, полученной в результате расчетов либо натурных наблюдений и экспериментов, используют кривые Пирсона типов I–VII [105]. Опыт применения кривых распределения Пирсона показал, что эти кривые практически покрывают все встречающиеся на практике распределения случайных величин.

Критерии выбора кривой распределения даны в табл. П.1. Графики различных типов кривых распределения приведены на рис. П.1–П.4.

				Таблица П.1
	Некоторые критерии выбора типа кривой распределения
	Тип кривой	Значения коэффициента χ		Номер рисунка
	распределения
	I	χ < 0		П.1
	II	χ =0		П.2
		(момент распределения r4	< 3)
	III	χ = ±∞		П.3
	IV	χ > 0		П.4
	V	χ = 1		П.4
	VI	χ > 1		П.4
	VII	χ = 0
	(нормальное			–
		(момент распределения r4	> 3)
	распределение)

Значения коэффициента χ вычисляются по формуле

	r 2	(r +3)2
χ =	3	4	,
	4(4r4 −3r32 )(2r4 −3r32 −6)

либо по формуле

r 2 (s +2)2

χ = − 3 ( ) ,

16 s +1

в которых r3 и r4 – центральные моменты, вычисляемые стандартными методами математической статистики;

s = 6(r 4 −r32 −1).

3r32 −2r4 +6

Напомним, что третий основной момент r3 служит мерой косости кривой распределения α = r3, а разность между четвертым основным моментом и числом 3 служит мерой крутости кривой распределения ι = r4 – 3.

180

fII(x)

Приложение. Аппроксимация распределения эмпирических значений…

fI(x)

–l1	0	x
		l2

fI(x)

–l1	0	x
		l2
	fI(x)

–l1	l2	x
	fI(x)

–l1

l2

x

fI(x)

–l1 0

fI(x)

–l1	0	x
		l2
	fI(x)

–l1	0	x
		l2

fI(x)

–l1	l2	x
	fI(x)

–l1	x
	l2

l2 x

Рис. П.1. Кривые распределения I типа fII(x)

–l′	0	+l′ x	–l′	0	+l′ x
	Рис. П.2.	Кривые распределения II типа

181

Натурные наблюдения людских потоков

fIII(x)

fIII(x)

–l1	x	x
		–l1
fIII(x)		fIII(x)

–l1	x	–l1	x
fIII(x)		fIII(x)

	–l1	x	x
			–l1
	Рис. П.3. Кривые распределения III типа
	fVI(x)	fVI(x)
fIV(x)	fV(x)

ˆ		x	0	ˆ		x	0 l	X	x	0 l X	x
0 X X				X X
	а				б			в			г

Рис. П.4. Кривые распределения IV, V и VI типов:

а – тип IV; б – тип V; в, г – варианты типа кривой распределения VI

182