应急疏散动力学研究的意義與進展

汪秉宏^{1}，  周濤^（2）

^{1}中国科学技术大学 近代物理系

^{2}电子科技大学 互联网科学中心

摘要： 首先考察了当前应急疏散问题的严重性及其研究的迫切性。然后论述人类行为动力学和群集运动统计力学研究与应急疏散动力学行为研究的密切关系。最后阐述融合恐慌心理特征的应急疏散动力学研究的意义及目前国内相关研究进展。

1 应急疏散问题的提出

中国大陆的城市发展已进入快速增长期，城市规模迅速膨胀，高层、大型建筑物日益增多，人员高度密集，建筑物内的以过度拥挤踩踏等为代表的非常规突发事件的危险性和危害性日益严重，使得大陆公共安全面临严峻挑战。大量集中的人群也使得其他灾害，例如火灾地震发生时的应急疏散变得非常困难。除此之外，日益严重的国内外反恐形势使得如何紧急应对可能的恐怖袭击，成为迫在眉睫的重大安全问题。深入挖掘密集恐慌人群的行动规律，对可能引发的拥挤骚乱甚至践踏事件形成有效的预警和干预机制，对恐怖袭击或突发灾害后的人群疏散形成完善的硬件支持和高效的现场疏导策略具有重大意义。

应急安全疏散必须保证所有人员在可利用的安全疏散时间内，均能到达安全的避难场所，而且疏散过程不会由于长时间的高密度人员滞留和通道堵塞等引起群集拥挤、踩踏、伤亡等事故。尽管研究者不断找寻缓解应急恐慌引起的灾难性伤亡的措施与方法，可是灾难发生的频率和强度近年来还是在不断增长。一方面，具有严重公共危害的恐怖袭击事件不断发生，大量受袭恐慌人群可能在逃离现场时发生严重的拥挤踩踏事件；另一方面，系统分析恐慌行为和预测恐慌行为发生的量化理论匮乏，也是该类灾难很难有效缓解的重要原因。正是由于该领域研究的特殊性、复杂性和重要性，最近数十年来，人类应急行为分析问题引起了越来越多的人类行为科学家的关注。他们总结了应急恐慌行为的一些规律，并取得了不少令人瞩目的成就。其中比较具有代表性的是群集动力学权威学者瑞士苏黎世的Helbing 教授和匈牙利布达佩斯的Vicsek 教授在研究紧急情况下的恐慌行为特征模型。主要包括：逃生个体希望以比平时更快的速度逃离，人群显示出一种从众的行为，个体之间开始进行身体接触，相互摩擦甚至挤压。恐慌人群经过逃生通道瓶颈时的竞争动态变得极不协调，因此在出口处易出现拥挤，而这种拥挤会使得人群之间相互挤压的力量迅速增大，将出口堵塞。另外，受恐慌情绪下的盲目从众行为影响，灾害逃生时经常出现一个出口拥挤不堪，而另一出口却几乎无人通过的低效率现象。因此，应急恐慌人群行为具有相当大的优化空间，而研究人类应急行为中的确定性和随机性规律，以及竞争与协作机制，并据此探索紧急疏散模型，设计有效的疏导和干预方法，有助于尽量减少群体恐慌行为所造成的经济损失和人员伤亡，对改进各国现有的非常规突发事件应对策略具有十分重要的战略价值。

恐慌被认为是在生存资源缺乏时所激发的一种特殊的群体行为。从上世纪九十年代开始，随着恐慌心理行为分析和生命群集动力行为研究的深入，研究越来越侧重于融合心理特征的动力学综合行为分析。然而其整体水平依然较低，并未形成人为干预设计策略的指导性结论。为达到应急疏散要求，各国都设计了一些基本的保障和干预措施。但是应该注意到，安全疏散策略的设计是与建筑物结构特点、管理水平，安全设施，人员状态及其行为特点等因素密切相关的。其中，尤以人的心理状态和行为特点为其中最难量化分析的因素，也就成为本领域研究的核心难点。另外一个重要的不足是相关方面理论模型的研究较多，而实际观测数据的积累与分析较少。为了最终实现在人员密集区域通过一组摄像头的监控，对过度拥挤或者疏散不当的人群进行自动监控、报警和提示，需要非常高效的视频信号实时分析处理技术。这种工程科学上的困难，很大程度上制约了理论研究人员把研究成果运用到实际系统中。

2关于人类行为动力学研究

人类行为具有高度的复杂性。探索人类社会行为中的普遍规律对于正确认知恐慌行为至为重要。长期以来，对人类社会行为的研究主要为心理学家所关注，通过心理学实验的方法，研究人类在各种环境下的心理反应是其主要的研究手段。近年来，对人类行为的统计特征研究已经成为复杂系统中的一个重要议题。

不同于传统的心理学实验的方法，复杂系统研究者对于人类行为的研究主要通过统计物理的方法：通过对大量的人类行为事件进行定量统计，研究其中所隐藏的统计性规律，并根据所研究的问题，提出基本假设，建立理论模型，来探索这些规律的产生机制和可能的动力学影响。基于这样的研究方法，近年来人们发现了人类行为中所存在的大量的特殊现象和普遍规律，这些发现引发了人们对更深一步探索人类社会行为的热潮。特别是从2005年以来，仅在Nature, Science，PNAS，PRL， Physics Reports， Scientific Reports等高影响因子期刊上就已经发表了近百篇文章。

针对这样的研究现状，中國科學技術大學與电子科技大学的复杂系统研究组近年来的國家基金項目研究课题旨在基于人类行为和心理的复杂动力学特性，深入探索应急人群行为的确定性与随机性规律，以及人群在危机传播中的竞争与协作机制，设计有效的应急疏散行为的监测、预测和干预机制。特别地，我们搭建从视频信号收集、处理、分析，直到预警和自动广播提示的自动化的实验室级别的软硬件平台。我们期望对于有效缓解越来越严重的非常规突发事件引起的伤亡事故和经济损失提供系统的理论支撑。

在对社会、经济系统的传统研究中，常常将单个人的行为简化为可以使用泊松过程描述的稳态随机过程。这种假设所导致的推论是人的行为的时间统计特征应该是较为均匀的，两个相继行为之间存在极长时间间隔的概率应该很小。但是，自2005年以来，通过人们对于电子邮件的发送与回复、书信收发邮寄等人类重复行为的时间间隔的实际统计，人们发现这些行为存在与上述假设极为相异的特性：长时间的静默与短期内的高频率爆发同时呈现在这些人类行为中，其时间间隔分布存在满足反比幂函数律的胖尾，亦即这些行为的发生过程不能用泊松过程描述。这一出人意料的研究结论告诉我们，人类的个体行为可能存在复杂的动力学机制。随之而来的一个重要问题是，这种非泊松分布特性在人类行为中是否普遍存在？人们对这一问题进行了极为广泛的研究。

通过各种不同的数据收集方法，人们的研究涉及市场交易、网站浏览，电影点播打分，欣赏网络音乐，手机通讯，网络电子游戏及虚拟社区活动，计算机指令的使用行为等等，包含了商业行为、娱乐行为、日常使用习惯等众多的人类行为。在这些行为中，普遍发现有类似的偏离泊松过程的特性。这些现象显示出，除了受到生理周期强烈影响的部分行为外，人类重复行为之时间间隔统计所显示的非泊松分布特性在人类行为中普遍存在。

除了时间间隔分布，部分人类行为事件前后时间间隔的相关性也得到了研究者的注意。研究发现，这些人类行为相邻时间间隔的相关性并不明显，而其他同样存在爆发性和长期静默性的自然现象（如地震等）则常常存在正的相关性。这一研究初步把人类行为与其他复杂系统中的行为特性进行了比较，暗示可能存在统一的深层机制。

上述统计特性说明人类的众多行为是不能使用泊松过程来描述的。那么一个重要的问题是：这种非泊松的幂函数律胖尾分布的行为特征的来源是什么？美国学者巴拉巴西提出的一种解释是基于任务队列理论。它把人的各种日常行为视作处理一系列任务，并根据日常生活经验假设对这些待处理任务进行优先级划分。人总是首先处理高优先级任务。这种具有优先权任务排列的行为模式是造成幂函数律胖尾分布的重要原因。基于优先权排序任务队列的理论模型可以合理地解释很多人类行为中的非泊松分布特性，例如电子邮件和水陆邮件的发送等，并且可以推广到存在多个个体之间交互的情况，在解释人类行为时间统计幂函数律胖尾分布特征方面取得了很大成功。此外，由于人类行为的复杂性，影响人类行为的因素多种多样。有一部分研究从不同于任务队列的角度出发，提出了多种非排队论模型。例如，有的工作考虑了人类行为中的记忆效应，有的研究了行为的周期性和季节性对非泊松机制的影响。近期的一种理论从多重泊松分布的角度解释了人类的行为特性。最近，国际上出现越来越多的工作研究人类行为的非泊松分布特性对于网络传播、通讯等动力学过程的影响。例如，发现了相比于一般的泊松分布特性，这种非泊松分布特性可以给系统带来一些特殊性质，例如更快的传播速度。

除了发现人类行为的时间间隔分布中广泛存在有非泊松分布特性，最近也发现人类重复行为的空间分布中也存在非泊松分布特性等复杂现象。通过统计帐单传递，人们发现人类的旅行行程分布也存在接近于幂函数律分布的胖尾[D. Brockmann, etal,, Nature 439,(2006) 462]。Gonzalez等通过统计移动电话用户在不同基站区域的漫游过程，更进一步研究了人的旅行行程分布，同样发现该分布具有幂函数律分布无标度特性，与重复行为时间分布统计特征的结果基本一致。 更为直接的是基于GPS数据的统计结论也支持人类行程分布中存在幂函数律分布无标度特性。 此外，生物学观测也发现大量动物物种的运动具有类似的幂函数律形式的行程分布。由于这种幂函数律形式的行程分布存在较高频率的远程运动，它无法通过经典的随机行走模式给以描述。这种行程分布的广泛性，使得人们去思考它背后的动力学机制是什么。虽然对于动物行为中的幂律行程分布已经提出了觅食效率优化、嗅觉梯度机制、确定性行走等解释，但目前对人类的这种行程分布模式的产生机制的研究尚属空白。另一方面，由于这类非泊松特性常常会使得系统出现若干特殊性质，那么这种人类行为的空间分布上的非泊松特性同样可能影响到城市交通、人流控制、紧急避险等系统的运作，可能会使其带有若干特殊性质。这些问题的研究，对于应急管理领域迫在眉睫。

 该领域兴起也引起了国内研究者的注意。在人类行为时间特性方面，中国科学技术大学复杂系统课题组的汪秉宏、周涛等人与韩国成均馆大学及瑞典皇家学院合作研究了电影点播中的人类行为模式以及与个体活动性之间的关系[T. Zhou, H. A.-T. Kiet,B.J. Kim, and B.-H. Wang, Europhys. Lett. 82, (2008) 28002., 周涛, 在线电影点播中人类动力学模式, 复杂系统与复杂性科学 5(1), (2008) 1.]。 中国科大洪伟等研究了人类短消息通讯中的时间间隔分布，发现了多种幂函数律分布无标度特性[ W.Hong, X.-P. Han, T.Zhou, and B.-H. Wang, Chin. Phys. Lett. 26, (2009) 028902.]。上海理工大学课题组的张宁、李楠楠和周涛合作分析了鲁迅、钱学森等名人的邮件通讯数据[N.-N. Li, N. Zhang, TaoZhou, Physica A 387, (2008) 639；李楠楠，张宁，周涛, 人类通信模式中基于时间统计的实证研究，复杂系统与复杂性科学 5(3), (2008) 43.]；上海交通大学的胡海波等人研究了网络在线音乐的收听行为[H. B. Hu, and D. Y. Han, PhysicaA 387, (2008) 5916.]. 电子科技大学赵志丹、周涛等人对于从短信通信到各种在线人类行为进行了系统深入的研究[Z.-D. Zhao, H. Xia, M.-S. Shang, T. Zhou, Empirical analysis on thehuman dynamics of a large-scale short message communicationsystem. Chinese Physics Letters, 28(6) (2011) 068901. T. Zhou, Z.-D.Zhao, Z. Yang, C. Zhou, Relative clock verifies endogenous bursts of humandynamics, EPL 97 (2012) 18006. Z.-D. Zhao, T. Zhou, Empirical analysis ofonline human dynamics, Physica A 391(11) (2012) 3308.]。在理论模型方面，中国科学技术大学的韩筱璞等提出可自适应调节的兴趣机制来解释人类行为的非泊松特性[X.-P. Han, T. Zhou, andB.-H. Wang, New J. Phys., 10 (2008) 073010. 韩筱璞，周涛，汪秉宏, 基于自适应调节的人类动力学模型,复杂系统与复杂性科学 4(4), (2007) 1.]. 此外，上海理工大学与中国科技大学研究组还合作发表了关于人类动力学的中文综述[李楠楠，周涛，张宁,人类动力学基本概念与实证分析, 复杂系统与复杂性科学 5(2), (2008), 15]，上海理工大学的郭进利等和中国科学技术大学的周涛等人合作编写出版了专著人类行为动力学模型[郭进利，周涛，李季明，张宁，《人类动力学模型》，上海系统科学出版社，香港 2008.42]，中国科学技术大学的周涛、韩筱璞、汪秉宏也在新加坡世界科学出版社出版的专著《Science Matters: Humanitiesas Complex Systems》中撰写了关于人类动力学研究的一个专门章节[T. Zhou, X.-P. Han, B.-H. Wang, “Towards the understanding of humandynamics”, pp. 207-233 (M. Burgueteand L. Lam eds., “Science Matters – Humanities as ComplexSystems”, World ScientificPublishing, Singapore 2008). ]

 在人类行为的空间特性方面，中国科学技术大学和电子科技大学的联合团队也做出了系统性的贡献。在实证方面，当时正在两校访问的闫小勇教授，利用瑞士弗劳恩菲尔德市230名志愿者填写的日常出行日志——这个数据集记录了6周的时间内志愿者们每次出行的起点、终点、距离等信息，对数据集中每个个体的出行距离分布进行了统计，发现尽管整体出行距离是带有指数截断的幂律分布，但绝大多数个体的出行距离并不符合幂律分布，这可以通过最大熵原理得到解释[闫小勇，人类个体出行行为的统计实证，电子科技大学学报 40(2) (2011) 168. X.-Y. Yan,X.-P. Han, B.-H. Wang, T. Zhou, Diversity of individual mobility patternsand emergence of aggregated scaling laws, ScientificReports 3 (2013) 2678.]。闫小勇等人还对石家庄市公交乘客乘车记录所进行的实证研究发现，公交乘客和地铁乘客的乘车距离分布形式非常接近，呈现出带有峰值和指数尾部的负二项分布[王明生，黄琳，闫小勇，探索个体出行行为的统计实证，电子科技大学学报 41(1)(2012) 2.]。在理论方面，韩筱璞、周涛、汪秉宏等人考虑了交通系统的层次性，建立了相应模型，能够再现真实人类出行行为的主要特征[X.-P. Han, Q. Hao, T. Zhou, B.-H. Wang, Origin of the scaling law in humanmobility: hierarchy of traffic systems, Phys. Rev. E 83 (2011) 036117.]。闫小勇等人考虑家和工作地点在普通人出行中的中心地位，提出了周期性随机游走模型，能够重现人类出行以家和工作地点为两个焦点的椭圆限制[X.-Y. Yan, X.-P. Han, T. Zhou, B.-H. Wang, Exact solution of gyrationradius of individual's trajectory for a simplified regular human mobilitymodel, Chin. Phys. Lett. 28 (2011) 120506.]。

3群集运动的统计力学模型

 应急疏散行为的研究，实质上是人类群体在恐慌情况下的动力学行为研究，是自然生命群体行为分析的一部分。因此，生命群集动力学领域的迅猛发展，已不断为应急领域研究注入了新的活力，并已逐步成为应急疏散行为研究的主流手段。鸟群、兽群、鱼群、昆虫群、细菌和病毒种群等群集行为的有趣之处在于个体或局部的低等行为能够构建复杂而和谐的群集动态行为。即使频繁添加或删除某些个体，或遭受到障碍物和捕食者的侵袭，群集的动态特性依旧不受影响。其核心问题就是群集中不同个体之间如何进行局部的交互和协作。以Vicsek, Levin, Couzin, Helbing 等为代表越来越多的生物学家、物理学家、数学家, 计算机学家和系统控制理论专家试图理解鱼群、鸟群及其他动物群体在没有全局信息与中央控制的情形下如何达到运动方向的一致，进而进行迁徙、栖息、觅食等复杂的群体活动[刘志新、郭雷，“Vicsek 模型的连通与同步”，中国科学－E 辑（信息科学），vol. 37, pp. 979-988,2007]，并将其应用于人类应急疏散群体行为分析和人为干预策略设计的前沿领域。

 具体说来，自然界生命集群中一般存在着两种平衡且相互对立的行为：(a) 避免与相邻的个体发生碰撞；(b) 期望向邻近个体的中心靠拢。Reynolds按照这些生物集群的特点较早地对生命集群行为进行了计算机仿真, 并提出了著名的包含分离、校准和靠近三个基本规则的Boid 模型，成为了后续研究的典范。Gazi 和Passino 基于Boid 模型的分离和靠近规则设计了吸引/排斥函数模型。利用该模型，他们证明了随机分布的个体会在有限时间内形成一个环，并给出了其半径的上确界。另一方面，Vicsek 等从统计力学的角度对集群行为中的聚类与相变行为进行了研究。Vicsek 模型的有趣结论是，当集群的密度较大且噪声较小时, 如果每个个体选择邻居的平均运动方向为其运动方向，则群体的运动方向将达到一致。该现象引起了数学家和系统科学家的极大兴趣, 他们试图对该模型的这种一致性行为给出严格的理论分析。Jadbabaie 等研究了Vicsek 模型中的线性化角度更新方程，证明了当这些个体按照某种“一致”的方式联合连通时, 系统将会同步。更具一般性的模型由普林斯顿大学Couzin 等提出，该模型综合了吸引/排斥函数模型和Vicsek 模型的特点，设计了从远到近的吸引、校准和排斥三个环形区域，该模型对蜂拥、涡旋和迁徙这三种最典型的群集行为的形成原因给出了合理的解释。加州理工的Olfati-Saber 基于速度同步、位置梯度下降和目标跟踪设计了阿尔法网格模型，给出了群集按照一定队形进行迁徙和避障的稳定性一般结论。除了对群集行为描述方法进行深入探索之外，更多的学者开始研究个体或局部行为对群集整体行为的影响，譬如：Couzin 等的研究指出，群集规模越大，需要知道群集目标的个体所占比例越小；在最新的生物学实证领域，Ballerinni等人指出，邻域并不是按照欧氏距离划分，而是按照拓扑距离划分的，无论群集密度如何，个体只有固定数目的邻居，这样对于障碍物和外界攻击具有更好的鲁棒性。这项生物学重要发现也有望被引入应急疏散干预策略中，防止人群被障碍物冲散掉队，减少无序行为的发生几率。

 近年来，国内越来越多从事控制科学、系统科学和物理学研究的学者投入到群集动力学行为分析领域，取得了不少有意义的成果(汪秉宏,当前复杂系统研究的几个方向，复杂系统与复杂性科学 5(4): 21-28, 2008. )。在基础理论方面，中科院系统所郭雷等系统分析了Vicsek 模型的动态特性，提炼出其分散控制和软控制的若干关键问题，完善了其同步条件，并给出了用shill 调节同步的方法。中山大学吴启迪教授研究小组设计了高效分布式群集控制策略。香港城市大学陈关荣、上海交通大学汪小帆、复旦大学陈天平、李翔等深入研究了通过调节群集少数关键结点就能获得协调一致群集行为的牵制控制方法，使得规模庞大的复杂动态网络能够被牵制镇定在平衡点。北京大学黄琳和段志生等基于耦合振子的方法，系统探究了群集同步和一致性的鲁棒控制问题。在工程应用方面，北京大学王龙等基于切换控制的方法研究了拓扑时变并具有传输时滞的群集一致性问题，并将结论用于实际的机器鱼群集系统中。

  中国科学技术大学汪秉宏、电子科技大学周涛和华中科技大学张海涛联合研究小组，在群集运动的统计规模和高效控制策略方面做出了系统性的贡献。张海涛和周涛等人，提出了个体可以针对拟跟踪目标的移动轨迹，对拟跟踪目标将来出现的位置进行预测，然后以预测后的位置为基准，调整和优化自己的移动速度和移动方向，从而提高群集编队的效率和鲁棒性   [H.-T. Zhang, M. Z. Q. Chen, T. Zhou, G.-B. Stan, Ultrafast consensus via predictive mechanisms, EPL 83(2008) 40003.H.-T. Zhang, M. Z. Q. Chen, G.-B. Stan, T. Zhou, J. Maciejowski, Collective behavior coordinating with predictive mechanisms, IEEE Circuits and Systems Magazine 2008(3), pp.67-85. H.-T. Zhang, M. Chen, T. Zhou, Predictive protocol of flocks with small-world connection pattern, Phys. Rev. E 79(2009) 016113.H.-T. Zhang, M. Chen, T. Zhou, Improve consensus via decentralized predictive mechanisms, EPL 86(2009) 40011.]。汪秉宏、周涛、张海涛和周昌松等人，提出了一系列群集编队控制的优化方法，例如通过实时调整运动速度[J. Zhang, Y. Zhao, B. Tian, L. Peng, H.-T. Zhang, B.-H. Wang, T. Zhou, Accelerating consensus of self-driven swarm via adaptive speed, Physica A 388 (2009) 1237-1242.]、通过缩小视野范围以避免过多信号的干扰[B.-M. Tian, H.-X. Yang, W. Li, W.-X. Wang, B.-H. Wang, T. Zhou, Optimal View Angle in Collective Dynamics of Self-propelled Agents, Phys. Rev. E 79 (2009) 052102.]、通过避免距离过近导致的碰撞[L.-Q. Peng, Y. Zhao, B.-M. Tian, J. Zhang, B.-H. Wang, and T. Zhou, Consensus of self-driven particles with avoidance of collision, Phys. Rev. E 79 (2009) 026113.]、通过模拟实验探讨在有限资源下如何编队才能实现以少数人带动多数人的效果[H.-T. Zhang, N. Wang, M. Z. Q. Chen, R.-Q. Su, T. Zhou, C. Zhou, Spatially quantifying the leadership effectiveness in collective behaviors, New J. Phys. 12(2010) 123025.] 等等。张海涛和周涛等人还分析了在不同吸引/排斥力模型下聚集模式的不同[Z. Cheng, H.-T. Zhang, M. Z. Q. Chen, T. Zhou, N. V. Valeyev, Aggregation Pattern Transitions by Slightly Varying the Attractive/Repulsive Function, PLoS ONE 6(2011) e22123.]。对于应急疏散特别具有借鉴意义的是，最近张海涛和周涛等人针对真实鸽群数据分析显示，鸽子在没有遇到危机的时候，主要是和周围鸽子保持一致；而在飞行轨迹变化剧烈的时候，会更多和领导的鸽子取得一致；这很可能也是人群在平时和恐慌时的两种不同心态[H.-T. Zhang, Z. Chen, T. Vicsek, G. Feng, L. Sun, T. Zhou, Route-dependent switch between hieraichical and egalitarian strategies in pigeon flocks, Scientific Reports 4 (2014) 5805.]。

 理论研究的深入开展带动了一大批生命群集动力学分析相关重大项目的启动，为群集行为分析在应急领域的应用提供了更为广阔的发展空间。

4应急疏散动力学行为研究

根据人流密度的不同，应急疏散动力学行为可以分成自由和拥挤两个阶段。在自由阶段，人员密度和相互约束均较小，人员可以主动规划自己的疏散路线和行为，对行动速度和目标等进行调整。这一阶段的人员行为呈现出很大的随机性和主动性。在拥挤阶段，人与人之间的间距变小，疏散人员呈现出“蜂拥”(swarm) 特征，个人意志对整个人员流动的影响几乎可以忽略，整个疏散行动呈现连续向目标出口的流动状态。疏散动力过程包含表示当前和最终行为的目标变量，表示疏散运动速度和疏散通道流动能力的行动变量和表示人员之间和人员与障碍物和不良环境之间的约束变量。而人为干预行为要满足目标规则和约束规则，前者要求人员不断尝试保持最优运动方式，向既定的安全目标移动，后者使运动受到的约束和障碍程度最小。一般来说，如何避免或处理滞留现象是成功疏散的关键。滞留群体容易出现在造成流速下降的空间断面收缩处、加宽处或转向突变处，如：出口、楼梯口等。如果不能迅速处理滞留现象，让滞留持续时间拖长，则滞留人员可能由于恐慌争相夺路出现混乱。在出口附近形成拱形人群，大部分时间难以通过，并呈现出雪崩状的间歇式涌出现象，从而导致过度挤压和踩踏等危险。

 目前国内外对于应急疏散动力行为的研究方法分成观测实验手段和计算机数值模拟两大类。前者主要是试图从观测数据中总结人员疏散流动的基本规律(Nelson & Maclennan1996)。以英国的Fruin，前苏联的Predtechenski 和Milinski(1978)以及日本的Togawa为代表。这些研究得到了大量有关人员行动能力以及建筑物出口的流动系数等观测数据，据此设计了确定人员流动速度和建筑物疏散通道的数量和宽度的方法，用以指导建筑物防灾设计规范的制定。对于非灾害引起的人群拥挤践踏事故，最具代表性的是Batty 等的人群运动心理模型和相应的对伦敦诺丁山狂欢节期间人群流动的实际观察、数值模拟和疏导策略研究。通过加设隔档、封闭路段、限制入口人数等策略，可以有效减少某些特定区域的过分拥挤。另一方面，计算机应急疏散模型的典型代表是英国格林威治大学的Owen 等和爱丁堡大学的Thompson 等开发的运动、行为和风险评价三种模型。运动模型首先构造网络，将出口和通道交点作为节点，将节点间的物理通道作为边，将所有疏散人员作为一个整体。运动模型运行速度较快，适合于人员密度大，疏散人员无法根据自己的行为特点自由进行决策和疏散行动的场合，但它对局部运动的细节描述和疏散空间的障碍表达存在一定困难。典型的运动模型有Evacent+, Magnetmode,Takauashi’s model 等。行为模型主要考虑个体在疏散中对于路径的探索和感知、认知决策的表示，如Exodus, Simvles 等。然而，即使在同样的环境状态下，不同疏散人员的决策仍可能存在很大的差异。因此，行为模型的准确性很大程度上取决于模型中行为规则知识库的完善程度以及逻辑推理的科学性。风险评价模型主要用来研究灾难中人员疏散行为的危险性，包括对疏散中危险性的识别、量化和对火灾疏散中一些重要的变量进行评价，如Crisp, Wayout 等。在国内的相关工作中，中国科学技术大学的火灾国家重点实验室，公安部四大消防研究所都做了大量的实验研究和数值模拟，取得了较有价值的成果。然而由于应急疏散涉及人的行为，非常难以量化，目前大部分研究还是定性分析，如：蒋久琨等关于超高层建筑的避难层设计，李章盛关于烟气控制与疏散通道涉及的探讨，温丽敏、陈宝智等就化学品泄露事故时社区范围紧急疏散的原则和应急方案研究，宋卫国等就出口条件与疏散人员流量的关系分析，方正、陆君安和卢兆明的人员疏散网格模型SGEM 和逃生速度模型等。在应急疏散交通流仿真方面，万庆和厉惠国将地理信息技术和计算机技术相结合，对蓄洪区灾民的疏散过程进行定量分析，开发了蓄洪区灾民步行疏散过程动态模型；北工大交通管理中心以2008 年北京奥运会为依托，开发了奥运应急疏散管理系统，对奥运开幕式、闭幕式及赛时高峰小时的应急疏散制定预案，为保障奥运会的安全提供了必要应急决策技术支持。尽管国内研究方兴未艾，可是还应当看到，我国对应急行为规则和动态模型的研究开展较晚，尚未形成系统全面的成果，研究的视野不够开阔，研究深度距离世界顶尖水平还有差距。

 目前，这方面的研究涵盖了环境的复杂因素和人群的运动特征，已经能够把人类应急恐慌行为的某些定性规则抽取出来，暗示了可能存在统一的深层机制。然而这些模型只能反应应急疏散群体某方面的特性，还不能综合考虑恐慌心理特征，难以提炼人群行为深层次的确定性与随机性规律，因此应用范围依然有限。

5融合恐慌心理特征的应急疏散动力学的综合研究

 考虑到恐慌行为的根本特征，越来越多的研究者意识到，应急状态下的群体行为是由个体层面的复杂行为和个体之间的联系（如：互相激励等）产生的，在设计动态模型时，有必要同时考虑恐慌心理传播和物理接触对逃生人群的每个个体的作用。在心理传播方面，应急恐慌人群的不良心理可以归结为：回避（心理上否认自己处于不利的环境）、固执（固执地执行当前行为，如保护财产）和亲密关系（等待家人或朋友）三种，它们都可能导致逃生几率的降低。人在恐慌中的行为表现大体分为：逃生型、减灾型、验证灾难真实型和通告他人型。从影响疏散的因素重要程度分析，距离安全目的的远近程度和认知水平的高低是惊慌和恐惧心理产生的主要原因。更有趣的是，对疏散时间影响大小依次是：楼层、性别、逃生演练、疏散路线、社会角色、年龄、性格，其中前四个因素起到主导作用。

 在动力学行为综合模型中常用的心理作用包括：个体都有与逃生出口位置相关的运动倾向方向和希望的速率；同时，他们又希望与墙等障碍物和其它人保持一个安全的距离。利用这种模型可以观察到，由于短暂的堵塞造成了人群逃生几率降低的恐慌，于是个体加快了运动速度，从而大大加剧了个体之间以及人群与墙体之间的相互挤压和摩擦的力量，引起了在逃生出口圆弧状的堵塞和类似于间歇式雪崩的逃生行为，导致了人群从有序到混乱无序的相变，反而降低了逃生速度。逃生恐慌具有传染性——非理性的群体行为叠加起来，经常是引起过分拥挤行为的主导因素。另一方面，研究发现，恐惧的感觉往往使得人群忽略了一些重要的信息，比如逃生的侧门等等，个体会选择要么跟随邻居运动的平均方向逃生，要么选择一个完全随机的方向逃生，而单凭这两种方式中的一种是不实用的，因为前者仅能凭运气找到出口，而后者则容易收敛到一条死路，但是综合运用这两种策略却可以获取较高的逃生几率。在逃生通道的设计上，人们通常认为部分加宽逃生通道会降低堵塞的可能性，但是事实恰恰相反，因为在这些被加宽的地方会出现人群的回流，引起堵塞。与之相对应，在出口处附近加一根柱子反而可以加快逃生速度，因为它对人群进行了有效分流。这些有趣的结论为我们合理设计逃生通道的形状，以获取更好的应急疏散效率，提供了科学依据。另外需要注意的是，以往的研究，所针对的大多是高层建筑或者大型集会场所（例如歌剧院、运动场馆）的灾难疏散。近年来，城市地下交通快速发展，地铁站在上下班高峰尤为拥挤，对于地铁站可能发生的突发事故，如火灾、地震、毒气泄漏、恐怖袭击等，如何开展高效率的人员疏散，国内外都少见研究。国内已经有学者进行了这方面的问卷调查，但是系统的研究还未见报道。

值得指出的是，上述数值模型的仿真结果，尽管可以大体复现紧急逃生群体行为的一些现象，但是由于应急逃生实验很难做，这些群体现象很难被实际验证。因此，一些生物学家转而设计真实的生物学实验，以发现一些更贴近自然的规律。比如，Saloma 等在研究鼠群从水坑往旱地上逃生时，发现其出口逃生速度分布与出口宽度满足幂律关系，这个规律可以用来设计适应群体行为的建筑物逃生出口的形状和宽度。此外，他们也进行了一些有关个体行为的更细致的研究，如运动疲劳和个体身体的柔性等对应急疏散行为的影响，并建立了与实际恐慌逃生情况动态相关的关键采样周期的公式。将非常规突发事件的应急疏散研究从数值模型和灾后回访分析上升到了定量实证研究的高度，取得了更具实用性的成果。