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

Глава 3. Первичная статистическая обработка данных натурных наблюдений

показывает опыт исследований людских потоков, а также других, более обширных, областей знаний [31, 32], на первых же этапах статистического изучения. Такому положению, как ни странно, способствует методика преподавания теории вероятностей и математической статистики в технических вузах. Эти дисциплины оперируют величинами, методике получения которых не уделяется должного внимания.

3.2. Виды статистических наблюдений

Статистическое наблюдение состоит, прежде всего, в сборе сведений, регистрации интересующих исследователя фактов, относящихся к каждой единице наблюдаемой совокупности. По времени регистрации в статистике различают текущее (непрерывное) и прерывное наблюдения. В свою очередь прерывное наблюдение может проводиться единовременно (от случая к случаю) или периодически (через определенные равные интервалы времени). С точки зрения времени регистрации, наблюдения людских потоков относятся к прерывным единовременным наблюдениям, выполняющим, в буквальном смысле слова, роль моментальной фотографии состояния изучаемого процесса в определенный период времени, на определенную дату, в определенном месте.

Статистическое наблюдение может распространяться на все единицы изучаемой совокупности объектов (сплошное наблюдение) или только на часть её объектов (частичное наблюдение). Наблюдения людских потоков являются типичным примером частичного статистического наблюдения, поскольку сплошное наблюдение пешеходного движения всех людей невозможно выполнить просто физически. Существуют следующие виды несплошного наблюдения: наблюдения основного массива, анкетное, монографическое, выборочное.

Наблюдение основного массива состоит в исключении из общей совокупности трудно наблюдаемых и малозначимых объектов. Очевидно, что для этого необходимо знать заранее состав совокупности и оценить значимость составляющих её единиц. Для исследований людских потоков этот вид наблюдений не характерен, поскольку всегда стремятся к наиболее полному учёту состава потока в наблюдаемом виде здания.

Однако приходится проводить и специальные исследования движения групп людей, более редко встречающихся в составе смешанного потока, но требующих учёта их физических возможностей при проектировании зданий и сооружений и, особенно, при организации их эвакуации. Это так называемые маломобильные группы населения [36]. Такие наблюдения трудно организовать, особенно когда требуется получить данные не об индивидуальных возможностях таких людей, а об их поведении при движении в составе группы таких же людей. В потоке смешанного состава они

53

Натурные наблюдения людских потоков

находятся, как правило, в его замыкающей части. Впервые такие специальные наблюдения были организованы в 1993–1994 гг. [37], затем продолжены [38, 39, 40]. Однако их статистика требует дальнейшего пополнения. Такое наблюдение можно отнести к монографическому виду наблюдений.

Монографическое наблюдение – это тщательное изучение одной единицы некоторой совокупности с целью получения более подробной информации обо всех её объектах или, наоборот, для выявления особенностей подобных единиц совокупности. К этому виду можно отнести наблюдения с целью определения средних скоростей при свободном движении половозрастных или профессиональных групп, например, мужчин или женщин [41, 42], школьников и студентов [43]. Такие данные, полученные для ограниченного диапазона плотностей, имеют, несмотря на их количественное выражение, лишь некий качественный эффект. Другое дело, когда такие данные получают для всех интервалов наблюдаемых изменений плотностей людских потоков в зданиях с характерным составом контингента населяющих его людей, например, в школах [44]. Иногда подобные данные появляются, так сказать, непреднамеренно. Так, например, эксперименты В. А. Копылова [15] проводились с участием молодых людей, специально отобранных по физическим данным. С иным контингентом было просто невозможно проводить такие эксперименты по образованию максимальных плотностей людских потоков. Но кроме выполнения основной задачи эксперимента, были получены и данные о возможных параметрах движения наиболее активной части смешанного потока, составляющей его головную часть.

Анкетное наблюдение состоит в сборе ответов определенного круга лиц на интересующие исследователей вопросы. Специально составленные анкеты с этими вопросами рассылаются или раздаются опрашиваемым людям, которые собственноручно заполняют анкеты и возвращают их исследователям. Разновидностью этого вида наблюдений является интервьюирование (опрос), когда исследователи знакомят (письменно или устно) опрашиваемых людей с интересующими вопросами и сами записывают их ответы. При этом возможно уточнение задаваемых вопросов, если они недостаточно понятны респондентам. Об этом можно судить по их уточняющим вопросам или по неполноте их ответов на поставленные вопросы. Такие методы наблюдений неприменимы, естественно, для фиксации параметров движения людей в потоке, но они могут быть использованы для выяснения, например, личных ощущений людей при тех или иных значениях плотности потока. Наиболее широко анкетирование и интервьюирование было использовано для выяснения первых действий людей после получения сигнала о пожаре [45, 46] и для оценки рациональности поведения персонала при организации эвакуации [27, 47]. Такие данные важны не

54

Глава 3. Первичная статистическая обработка данных натурных наблюдений

только сами по себе, но и дают возможность судить о психологическом состоянии эвакуируемых людей, что и было использовано при разработке расчетных зависимостей между параметрами людских потоков для нормирования [48].

Выборочное наблюдение – это наблюдение части общей совокупности объектов, отбираемой случайным образом, с целью регистрации всех интересующих показателей, распространяемых затем на всю совокупность. Важнейшим требованием является репрезентативность исследуемой выборки, т. е. её представительность, с тем, чтобы показатели выборочного наблюдения были близки по своим значениям к показателям общей (генеральной) совокупности при сплошном наблюдении. Репрезентативность отбора зависит, в первую очередь, от объема и однородности как всей совокупности, так и произведенной выборки из неё. Выборочный метод всесторонне теоретически обоснован. Он позволяет оценить возможные расхождения между значениями показателей выборочного и сплошного наблюдения. Это основной вид статистического наблюдения людских потоков.

Организация наблюдения людских потоков, как и организация любого статистического наблюдения, является весьма сложным делом. Проведенное наблюдение должно обеспечивать полноту получаемых сведений, их достоверность и единообразие. Поэтому статистическое наблюдение должно производиться по заранее разработанному плану, предусматривающему решение методологических и организационных вопросов.

Методологические вопросы наблюдений включают определение цели, объекта и единицы наблюдения, разработку программы наблюдения.

При планировании любого статистического наблюдения должна быть сформулирована конкретная цель данного конкретного исследования, которая определяет его конкретные задачи и сведения, фиксируемые в процессе наблюдения. Для аналогичных исследований, проводимых в разное время, цель может видоизменяться. Натурные наблюдения людских потоков наглядно иллюстрируют эти положения. Все наблюдения, начиная с исследований под руководством С. В. Беляева, имели четко сформулированную цель и вытекающие из неё задачи. Так, например, первая серия натурных наблюдений С. В. Беляева «имела целью выявление условий массового неорганизованного движения при постоянной ширине пути. Основную задачу составляло выявление влияния уплотнения потока на скорость движения и на пропускную способность в минуту» [4, с. 12]. Проведенные гораздо позже исследования В. А. Копылова имели уже возможность уточнить важные аспекты ранее выполненных исследований, поскольку в них не было достаточно обоснованных и надежных данных о параметрах людских потоков, наиболее вероятных в аварийных условиях. Поэтому целью

55

Натурные наблюдения людских потоков

этой работы явилось «установление закономерностей движения людских потоков при вынужденной эвакуации». Она определила следующие задачи: «1. Определение скорости движения по горизонтальным участкам при наличии и отсутствии сужений. 2. Определение скорости движения по лестницам. 3. Определение интенсивности движения и пропускной способности проемов и лестниц в зависимости от планировки путей эвакуации, различного соотношения ширины подводящего потока к ширине проёма и различных размеров дверей. 4. Проведение обмеров участков движения и установление физического предела плотности людского потока. 5. Уточнение коэффициента условий движения, полученного профессором В. М. Предтеченским теоретически» [15, с. 27, 28].

Одновременно при определении цели наблюдения частично или полностью устанавливается и объект наблюдения – определенная совокупность отдельных частей, элементов, единиц, характеристики которых и позволяют изучить объект в целом. Иначе можно сказать, что единицей наблюдения является тот элемент объекта наблюдения, который характеризуется рядом признаков и относительно которого ведется регистрация этих признаков. Такой единицей наблюдений в исследованиях людских потоков всегда является участник потока – человек. Он рассматривается как элемент системы, когда людской поток моделируется в виде сложной системы [49]. Это настолько общепонятно, что в формулировке цели и задач исследований, предназначенной для специалистов, единица наблюдения часто не оговаривается. Так, например, при формулировке В. А. Копыловым задачи исследования «Определение скорости движения по лестницам» опускается указание единицы наблюдения – «скорости движения людей». Совершенно не обязательно, чтобы объект или единицы наблюдения указывались непосредственно при формулировке цели и задач исследования, но они должны четко оговариваться при их дальнейшем разъяснении, поскольку они позволяют формализовать границы исследований и определить, что или кто и с какой точки зрения должен быть обследован в процессе наблюдения.

После определения единиц наблюдения устанавливается перечень тех признаков, которыми каждая из них должна быть охарактеризована. Признаки могут быть количественные и качественные. При статистическом наблюдении регистрируется наличие тех или иных качественных признаков и величина количественного признака. Но таких признаков может быть множество. Это особенно характерно для такого многоаспектного процесса, как людской поток (см. рис. 3.2). Поэтому важно выбрать те признаки и поставить те вопросы, которые помогут наиболее полно решить задачи, необходимые для достижения намеченной цели статистического наблюдения.

56

Глава 3. Первичная статистическая обработка данных натурных наблюдений

Перечень признаков, градации их количественных показателей и количественные характеристики вносятся в заранее разработанные статистические формуляры, которые могут иметь различные наименования: список, протокол, анкета, форма и т. п. Статистический формуляр должен быть удобным для чтения и заполнения, а также для использования на носителях компьютерной информации.

Людской поток

Эмоционально-

Характеристики

психологическое

Состав людей

состояние

движения

Комфортное

Физическое

Психическое

Характер

Виды

состояние

состояние

движения

движения

Спокойное

Возраст

Без

Спокойный шаг

Массовое

Оди-

7–70 и >

нарушений

1,21–1,5 м/с

ночное

Возбужденное

Пол:

Снарушением

Быстрый шаг

Несогла-

Согла-

муж., жен.

1,54–1,92 м/с

сованное

сованное

Повышенной

Возможности

Спокойный бег

Поточ-

Беспоря-

возбудимости

движения

Нарушены

2,12–2,98 м/с

ное

дочное

Быстрый бег

Стресс

Без

Свободное

Стесненное

нарушения

Ограничены

3,24–4,21 м/с

Кратковременное

Груз

Длительное

Ручная кладь, легкий

Тяжелый

Рис. 3.2. Характеристики людского потока

При планировании статистического наблюдения важно заранее продумать организационные вопросы: исполнители, место, время, форма и способы наблюдения. Для проведения натурных наблюдений людских потоков необходимо предварительное согласование с владельцами мест их проведения, службами их эксплуатации и органов охраны общественного порядка. Недостаточная проработка этих мероприятий может надолго задержать выполнение наблюдений или сорвать их вообще.

Следует также учитывать, что любое, даже тщательно подготовленное наблюдение может сопровождаться непреднамеренными или преднамеренными случайными и систематическими ошибками.

57

Натурные наблюдения людских потоков

Случайные ошибки возникают, как правило, по вине наблюдателей – из-за их невнимательности, описок, неточности измерений. Они могут сказываться и на преувеличении, и преуменьшении значений и, в этом смысле, взаимно погашаются. Непреднамеренные систематические ошибки могут возникать за счет неточностей измерительных приборов, искажений изображений, ликвидации которых, как было показано, в натурных наблюдениях людских потоков уделяется большое внимание.

С другим типом непреднамеренных ошибок можно столкнуться при проведении анкетирования участников наблюдаемых событий. Дело в том, что, как показали специальные исследования, опрос, проведенный спустя несколько часов после происшествия, снижает достоверность данных до 30–35 % с 80–90 % при опросе сразу же после события. Этот эффект следует учитывать при организации анкетного сбора данных с целью выяснения качественных показателей наблюдаемых событий, например, оценки участником эвакуации условий движения, динамики опасных факторов чрезвычайной ситуации или первых действий при их обнаружении. Причины такого эффекта искажения кроятся в психике человека. Единственным способом борьбы с ним может быть своевременность опроса. Следует заметить, что техника получения достоверных данных при опросе весьма непроста и требует участия или консультации специалиста. Бытующее среди неподготовленных наблюдателей мнение, что для получения необходимой информации достаточно спросить о ней участника события прямо, «в лоб», обманчиво. Зачастую отвечающий искажает информацию, сам не осознавая этого.

Преднамеренные ошибки – это также ошибки психологического характера, когда наблюдатель или опрашиваемый сознательно стремится сообщить несоответствующий действительности результат. Причины для этого могут быть различные. Но всегда преднамеренная ошибка – ложь, даже если это «ложь во спасение». Причиной тому может быть, например, «приукрашивание» своего поведения, когда после события его участник осознал нерациональность своих действий и при опросе описывает их такими, какие, на его взгляд, были бы правильными. Другая причина может быть в желании подогнать результаты наблюдений под ранее полученные результаты ради их подтверждения.

История проведения натурных наблюдений людских потоков показывает, что в них наиболее вероятны случайные ошибки при визуальном методе наблюдений, осуществляемом разрозненными группами наблюдателей. Так, например, известно, что в натурных наблюдениях под руководством А. И. Милинского приняли участие 164 наблюдателя в 14 крупных городах страны в зданиях различного назначения. Было получено 8055 результатов. «В процессе обработки протоколов наблюдений, 2017 из них,

58

Глава 3. Первичная статистическая обработка данных натурных наблюдений

т. е. 25 %, пришлось исключить из анализа вследствие или отсутствия некоторых цифровых данных, без которых обработка немыслима, или наличия бесспорных признаков небрежного проведения замеров и записей их результатов» [7, с. 40].

Материал, собранный на этапе непосредственного наблюдения и опроса, представляет собой разрозненные данные, которые необходимо определенным образом систематизировать. В первоначальном виде неорганизованная, хаотичная совокупность данных представляет собой массу (десятки, сотни, тысячи) индивидуальных значений проявления параметров или признаков изучаемого массового явления. Эти признаки взаимосвязаны и в то же время нередко лишь косвенно отображают наиболее существенные, но не поддающиеся непосредственному наблюдению и измерению, внутренние, скрытые свойства явления. По образному выражению английского статистика У. Дж. Рейхмана «столкнуться с массой необработанных данных равносильно ситуации, когда человека бросают в лесных дебрях без компаса» [50, с. 25]. Поиск этого «компаса» и составляет первостепенную заботу аналитика на этом этапе исследования.

3.3. Систематизация эмпирических данных

Систематизация предполагает, прежде всего, классификацию собранных данных, их группировку. Как и любая классификация, группировка производится по классификационным признакам. Эти признаки должны быть определены ещё до сбора статистических данных, т. е. одновременно с разработкой плана и программы статистического наблюдения. Группировка данных с вычислением соответствующих показателей называется в статистике сводкой и является итогом второго этапа статистического исследования. Но уже на первом этапе его проведения должно быть продумано, какие группы и подгруппы будут выделены в изучаемой совокупности, какие показатели этих групп должны быть подсчитаны и в какой форме будет представлен результат сводки данных. Такая проработка позволяет наиболее рационально организовать как первый, так и второй этап любого статистического исследования, и наблюдения людских потоков не являются исключением.

Цель сводки состоит в сведении данных статистического наблюдения единиц совокупности в группы по анализируемому признаку и в описании этих групп определенными обобщающими статистическими показателями, характеризующими общие свойства единиц группы и их совокупность в целом. Группировка эмпирических данных является центральным пунктом программы сводки. После группировки материал наблюдения принимает систематизированный характер.

59

Натурные наблюдения людских потоков

Признаки, по которым группируются эмпирические данные, могут быть качественными или количественными. Качественные признаки выявляют общность свойств единиц наблюдения, объединяемых в группу, и распределение всей совокупности наблюдаемых единиц по установленным группам. Группировки, организованные по качественным признакам, называются атрибутивными рядами распределения. Качественные признаки не имеют количественного выражения и описываются словесно, например, участники людского потока могут описываться по половому признаку: мужчины, женщины; по видам инвалидности: с нарушением опорно-двигательного аппарата, слепые, с психическими нарушениями и т. п. Атрибутивные ряды описывают качественную структуру наблюдаемой совокупности единиц. В натурных наблюдениях людских потоков после исследований С. В. Беляева [4] группировка данных по атрибутивным признакам – первый шаг их систематизации во всех исследованиях. Это – их распределение по видам пути: горизонтальный, лестница вниз, лестница вверх, пандус, проём.

Группировки данных на основе количественных признаков называются вариационными рядами. Они могут быть дискретными (прерывными) и непрерывными. Значения (варианты) количественных признаков отличаются друг от друга по величине, которая может быть измерена. Варианты дискретного признака отличаются друг от друга на некоторую конкретную величину, а варианты непрерывного признака – на сколь угодно малую величину и в границах варьирования признака могут принимать любое значение. В статистике непрерывные вариационные ряды представляют в виде интервальных вариационных рядов. Для этого весь возможный или зафиксированный диапазон измерений признака подразделяют на равные интервалы i и подсчитывают число наблюдений ni со значениями, попавшими в каждый из установленных интервалов.

Для представления эмпирических данных xi в виде интервальных вариационных рядов, их сначала располагают в порядке возрастания значений, образуя так называемый ранжированный ряд. Границы ранжированного ряда (xmin, xmax) определяют наблюдаемый диапазон варьирования признака (свойства), который затем подразделяют на интервалы. Рекомендуется количество К интервалов при численности ni единиц в наблюдае-

мом диапазоне определять по формуле
К = (xmin – xmax) / (1 + 3,2 ln ∑ni ).	(3.1)

Для практического удобства обработки данных число интервалов следует назначать не менее 6 и не более 12, а границы интервалов устанавливать кратными целому числу. Так, например, непрерывный ряд изменений плотности людского потока подразделяется на интервалы величиной 1 чел./м2 или 0,1 м2/м2 (при выражении плотности потока через площадь горизонтальной проекции f, м2/чел., составляющих его людей); интервалы скорости устанавливаются кратными 10 м/мин. Точечной оценкой интервала является его среднее значение.

60

Глава 3. Первичная статистическая обработка данных натурных наблюдений

Дискретные и непрерывные ряды могут быть представлены в табличном и графическом виде, что облегчает анализ полученных данных и делает более наглядным характер их распределения.

Статистические таблицы состоят из горизонтальных строк и вертикальных столбцов. Строки и столбцы имеют заголовки, объясняющие, что и какими показателями характеризуется в этой таблице. Строки и столбцы при пересечении образуют ячейки, которые заполняются соответствующими статистическими данными. Эти данные могут выражаться в виде абсолютных или относительных показателей. Абсолютные показатели могут выражаться при помощи различных единиц измерения, но это всегда именованные величины, например: количество наблюдений – шт., количество людей – чел., длина – м, время – мин или скорость – м/мин, плотность потока – чел./м2, интенсивность движения – чел./м·мин. Относительные показатели рассчитывают, сопоставляя абсолютные показатели. Поэтому относительные показатели, независимо от их размерности, – это всегда доли (части) сравниваемого количества по отношению к другому количеству, выбранному в качестве базы для сравнения. Например, проценты – количество сотых долей базисного показателя, частость – доля появления данного значения среди всех наблюдаемых значений и т. д. Необходимость в использовании относительных показателей появляется при выявлении определенных тенденций распределения или изменений анализируемого признака. Выявление тенденций – первый шаг к установлению зависимостей.

В статистических таблицах различают «подлежащее» и «сказуемое». Подлежащее – это то, что характеризуется; сказуемое – то, чем характеризуется подлежащее.

По форме статистические таблицы могут быть простыми и сложными. В простых таблицах подлежащим является перечень объектов наблюдения, обладающих интересующим признаком. В сложных таблицах подлежащее представляет собой совокупность объектов наблюдения, расчленённую на группы по одному или нескольким признакам. Первые из них называются «групповыми», вторые – «комбинационными». Деление таблиц на простые, сложные, групповые и комбинационные определяется степенью расчленения подлежащего. Сказуемое таблицы также может быть простым или сложным: если показатели сказуемого характеризуют подлежащее независимо друг от друга, то такое сказуемое называется простым, если же один признак сказуемого комбинируется с другим, то такое сказуемое называется сложным.

Задача составления таблиц состоит в компактном и наглядном изложении полученного цифрового материала. И если детализация подлежащего или сказуемого затрудняет восприятие цели, которую должен демонстрировать помещённый в таблицу цифровой материал, то лучше вместо одной сложной таблицы составлять несколько более простых таблиц.

61

Натурные наблюдения людских потоков

Та или иная группировка исходных данных определяется целью и задачами исследования. Поэтому нередко материал наблюдений, сведённый в статистические ряды и таблицы, для его дальнейшего использования требуется преобразовать, т. е. перегруппировать в соответствии с новыми задачами исследования. Такое образование новых групп на базе ранее произведённой группировки данных называется вторичной группировкой.

Наиболее простым примером вторичной группировки является укрупнение интервалов, кратное начальным интервалам. В этом случае всё просто: в укрупнённый интервал попадут все данные вошедших в него первоначальных интервалов. Гораздо сложнее обстоит дело, когда приходится дробить первоначальные интервалы. В этом случае дробление данных, находящихся в первоначальном интервале, на части пропорциональные частям, на которые он делится, можно признать корректным только в том случае, если эти данные распределены равномерно по всей длине первоначального интервала. Однако такое механическое деление может привести к ошибкам вторичной группировки, если распределение данных внутри первоначального интервала отличается от равномерного. Чтобы их избежать, следует использовать закономерности действительного распределения значений исследуемых величин в разделяемых интервалах.

Другой пример вторичной группировки представляет объединение двух или более серий наблюдений одного и того же явления, проводимых в разное время и в различных условиях. Такое объединение данных производится, обычно, в целях увеличения совокупности анализируемых данных для повышения надёжности характеристик явления, определяемых на их основе. Однако для объединения совокупностей требуется их однородность. Качественная однородность статистических данных – основное требование статистической методологии, поскольку его нарушение делает вычисление сводных обобщающих характеристик операцией, не имеющей смысла. Для принятия гипотезы об однородности выборочных совокупностей наблюдений рассматриваемого признака в математической статистике разработаны методы, основывающиеся на оценке значимости или незначимости отличий их статистических характеристик (см., например, [30] гл. 19 и 20).

Причиной неоднородности может быть наличие неизвестного исследователю фактора, влияющего на формирование данных объединяемых совокупностей. Именно такая ошибка была обнаружена [33] при анализе методики, используемой для установления зависимости скорости людского потока от его плотности для движения по горизонтальному пути [7, 12]. Оказывается, для этого были объединены в общие совокупности значения скоростей движения в каждом интервале плотности, полученные при проведении натурных наблюдений в зданиях различного назначения. Но во время проведения натурных наблюдений в этих зданиях уровень эмоционального состояния людей (условия движения), также влияющий на скорость их

62