基于游覽時長的景區(qū)瞬時人數(shù)動態(tài)估計方法
——以恭王府博物館為例

馬 峻，胡 成，陳 雷

(1.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 管理工程學(xué)院，北京 100070；2.北京市勞動保護(hù)科學(xué)研究所 安全與應(yīng)急管理研究室，北京 100054)

0 引 言

突發(fā)大客流是旅游景區(qū)面臨的重要風(fēng)險，人群一旦超過安全容量將可能引發(fā)人群踩踏等惡性事件[1]。控制景區(qū)內(nèi)的旅游者人數(shù)，是防范突發(fā)大客流擁堵踩踏事件的重要手段。2015年國家旅游局頒布實施《景區(qū)最大承載量核定導(dǎo)則》(LB/T034—2014，以下簡稱《導(dǎo)則》)，導(dǎo)則規(guī)定景區(qū)接待旅游者不得超過最大承載量，旅游者數(shù)量可能達(dá)到最大承載量時應(yīng)當(dāng)及時采取疏導(dǎo)、分流等措施。旅游景區(qū)在實施最大承載量管理中存在很大的問題，常用的總進(jìn)人數(shù)監(jiān)測無法有效預(yù)警人群擁擠狀況，瞬時承載量預(yù)警的前提還是要監(jiān)測景區(qū)內(nèi)的游客瞬時人數(shù)[2-4]。景區(qū)內(nèi)瞬時人數(shù)監(jiān)測方法除了常規(guī)的閘機(jī)、門票、紅外技術(shù)外，近十幾年還發(fā)展了視頻識別[5-10]、RFID[11-12]、WiFi探針[13-14]、藍(lán)牙[15-17]、手機(jī)信令[18]、APP位置大數(shù)據(jù)[19]等方法。

但由于許多旅游景區(qū)與周圍社區(qū)混合，手機(jī)和WiFi等監(jiān)測方法存在很大的不確定性。此外大部分景區(qū)屬于半開放景區(qū)，即旅游景區(qū)入口可以對進(jìn)入景區(qū)的游客數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計，而出口為了快速疏散設(shè)為寬通道單向敞開式的，很難實時統(tǒng)計出口人數(shù)，進(jìn)而導(dǎo)致對景區(qū)內(nèi)有多少游客只能通過入口流量大概估計，給景區(qū)人群應(yīng)急管理帶來困難。如果瞬時人數(shù)估計過高而采取限流、縮短游覽時長將在入口造成聚集并給游客造成體驗不適感；如果估計過低而放任游客繼續(xù)入園將使旅游景區(qū)局部短時間大規(guī)模滯留，進(jìn)而造成人群聚集風(fēng)險，產(chǎn)生重大安全隱患[20-21]。因此監(jiān)測景區(qū)瞬時人數(shù)，高峰期及時限流，避免大客流滯留，對于提高旅游景區(qū)的安全度和游客的體驗質(zhì)量都有著重要的意義[22]。

對于半開放景區(qū)而言，游覽時長或者停留時間是影響安全容量的關(guān)鍵因素[23]。因此，可以在入口流量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過游客平均游覽時長估算瞬時人數(shù)。GOKOVALI等針對影響游客在旅游目的地逗留時間因素進(jìn)行了調(diào)查研究，基于生存分析模型得到了游客的國籍、受教育程度、收入、支出等是決定逗留時間長短的主要因素[24]。JACOBSEN等從游客旅游目的地旅游規(guī)劃角度分析了游客在旅游目的地旅逗留時間的影響因素，提出適應(yīng)、靈活的時間框架對于旅游目的增加游客逗留時間的重要性，這些研究都是針對大的旅游目的地[25]。葛學(xué)峰、方世敏等也針對旅游景區(qū)游客停留時間的影響因素展開了研究[26-27]，但缺乏定量的計算；WANG等則基于生存分析的理論計算旅游景區(qū)人群數(shù)量，但是需要借助相應(yīng)的傳感器來獲知額外的數(shù)據(jù)信息[28]。

在獲知入口流量的前提下，游覽時長決定了景區(qū)瞬時游客在園數(shù)量。對于半開放景區(qū)來說，游客入園時間序列統(tǒng)計僅僅是數(shù)量記錄，沒有對應(yīng)到具體人群個體，同時沒有對應(yīng)游客的出園時間記錄，因此不能通過出園時間與入園時間比較來統(tǒng)計瞬時人數(shù)。結(jié)合前面相關(guān)文獻(xiàn)分析，游客瞬時人數(shù)的統(tǒng)計只能通過估計獲得，影響游客游覽時長因素有眾多[27]，同時有些影響因素存在延時效應(yīng)，這都會導(dǎo)致估計精度降低。文中以恭王府博物館為例，采用人臉識別測算的游覽時長和景區(qū)實測客流數(shù)據(jù)為依據(jù)，通過構(gòu)建包含延時效應(yīng)和實時游客入園數(shù)量影響的瞬時人數(shù)估計方法解決景區(qū)瞬時承載量預(yù)警管控問題。

1 恭王府博物館游客監(jiān)控與統(tǒng)計

1.1 恭王府博物館游客監(jiān)控

恭王府博物館(以下簡稱恭王府)是北京市規(guī)模最大、保存最完整的清代王府，位于什剎海西南部，是全國重點文物保護(hù)單位，國家一級博物館，國家5A級旅游景區(qū)，年均接待游客300萬人次以上，已成為北京繼故宮、長城等文化遺產(chǎn)地之外又一處重要旅游目的地。恭王府瞬時承載量是6 000人，日承載量32 000人，瞬時人數(shù)超過瞬時承載量將采取疏導(dǎo)限流措施。為了有效地監(jiān)控景區(qū)的游客數(shù)量，在景區(qū)中布置了24處監(jiān)控探頭，實時監(jiān)控景區(qū)各個區(qū)域探頭可視范圍內(nèi)的游客，根據(jù)監(jiān)控人工判斷擁擠狀態(tài)來決定是否采取限流措施，具體布局情況如圖1所示。

圖1 恭王府游客監(jiān)控

但是在實踐過程中面臨的一個問題是景區(qū)瞬時人數(shù)難以實時統(tǒng)計。與全國眾多旅游景區(qū)類似，恭王府外圍緊鄰社區(qū)，并位于什剎海風(fēng)景區(qū)之內(nèi)，也是一個半開放旅游景區(qū)，入園人數(shù)是可以通過售票系統(tǒng)和閘機(jī)系統(tǒng)獲得，而景區(qū)出口都是單向敞開式，無法實時計算出園人數(shù)，因此無法估計在園瞬時人數(shù)。同時由于游園人群的流動具有延時性，有時入口還在采取限流措施，而實際瞬時人數(shù)已經(jīng)低于上限人數(shù)，導(dǎo)致游客反而在入口前形成擁堵。

1.2 游覽時長檢測

表1 人臉識別實驗數(shù)據(jù)基本情況

1.3 恭王府景區(qū)游客入園數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

選取恭王府同樣3 d視頻人工統(tǒng)計游客出入園數(shù)據(jù)，時間間隔10 min，結(jié)果如圖2所示。

從圖2可以發(fā)現(xiàn)恭王府游客入園高峰期基本出現(xiàn)在13點至15點期間，其它時間段客流量降低。從管理者角度看，只有游客入園高峰期才可能采取入園限流等措施，因此需要對恭王府游客入園時間段進(jìn)行劃分。

圖2 恭王府3 d游客入園數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果

采用K-means聚類算法對采集的游客入園流率Q進(jìn)行聚類分析，運算得到Q臨界值為374人和460人，設(shè)小于374人為低峰期，大于等于374人而小于等于460人為平峰期，大于460人為高峰期。進(jìn)一步分析顯示，在大于等于374人而小于等于460人和大于460這2個時間段的平均游園時間和標(biāo)準(zhǔn)差比較接近，再結(jié)合平峰期和高峰期分布特性沒有低峰期明顯，而374和460又很接近，因此可以把Q大于等于374人而小于等于460人的平峰期和大于460的高峰期2個階段合并，統(tǒng)一稱為高峰期，Q小于等于374為低峰期。按照2類重新統(tǒng)計分析，結(jié)果見表2和表3。

表2 優(yōu)化后的入園流率和游覽時長統(tǒng)計分析表

由表2和圖3可以看出，低峰期由于沒有過多游園人數(shù)的壓力影響，一些衷情游客就會投入更多時間去游覽，因此低峰期游覽時間分布具有明顯的長尾，其接近于對數(shù)正態(tài)分布。而在高峰期，由于入園人數(shù)的增加導(dǎo)致少數(shù)想花更多時間游覽的游客不能充分游覽，高峰期接近于正態(tài)分布。

圖3 優(yōu)化后的游覽時長統(tǒng)計分布圖

1.4 恭王府景區(qū)游客游覽時長分布函數(shù)確定

根據(jù)圖1確定，低峰期游覽時長服從對數(shù)正態(tài)分布，高峰期游覽時長服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。依據(jù)歷史數(shù)據(jù)以374人為界限進(jìn)行分布函數(shù)的參數(shù)確定，計算可得見式(1)和式(2)。

(1)

x>0

(2)

按照上述分布函數(shù)進(jìn)行瞬時人數(shù)估計時僅僅依賴了歷史數(shù)據(jù)，而沒有充分考慮當(dāng)前實際情況，同時各種文獻(xiàn)研究表明這種估計精度是相對低的。為了有效提高估計精度，需要充分考慮當(dāng)前實際情況。游客游園的時間一方面受個人愛好影響，另一方面也與游園人數(shù)的多少有關(guān)，當(dāng)游園人數(shù)眾多時，游客游覽興趣就會大大降低。因此可以通過分析入園人數(shù)的變化與游覽時長的關(guān)系來分析其對當(dāng)前游覽時長的影響。

2 游客游覽時長影響因素分析與回歸方程構(gòu)建

影響游客游覽時長的因素有多種，比如個人的文化修養(yǎng)、游覽時的天氣狀況、游覽環(huán)境的人群數(shù)量等等。在本次3日數(shù)據(jù)采集過程中，通過在恭王府景區(qū)出口處采用攔截訪問方式，在當(dāng)日游客高峰期隨機(jī)訪問100名成年游客(男女各占50%)，統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)在正常氣象條件和景區(qū)設(shè)施良好情況下70%～80%人認(rèn)為影響游覽時長主要因素是當(dāng)時游覽人群數(shù)量的多少，即游覽人數(shù)眾多時游覽時長就會相應(yīng)的少些，游覽人數(shù)較少時游覽時長就會多一些。但是入園游客的增加對整體景區(qū)產(chǎn)生影響存在一個延時性，即入園游客數(shù)量增加不是立刻就反映到游客游覽時長減少，需要一個延時。因此，確定延時多少對合理估計瞬時人數(shù)有著重要意義。

2.1 不同延時間隔確定

公式(3)計算變量X和Y間的相關(guān)系數(shù)，其中Var[X]和Var[Y]分別是X和Y的方差。

(3)

由于游客入園統(tǒng)計時間間隔是10 min，因此假設(shè)延時時間間隔分別是10,20，30，40和60 min，任取2 d數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計算結(jié)果如圖4所示。

圖4 入園人數(shù)變化與不同延時時間間隔度相關(guān)性分析

2.2 構(gòu)建回歸方程

(4)

3 瞬時人數(shù)估計方法

在建立公式(1)～(4)基礎(chǔ)上，可以實時對瞬時人數(shù)進(jìn)行估計。但從半開放景區(qū)安全管理角度，出現(xiàn)最大瞬時人數(shù)往往是在高峰時間段，因此只需要根據(jù)入園時間間隔統(tǒng)計在大于374人高峰期才有必要進(jìn)行估計，具體的估計算法如下。

1)Inputtcand ΔQ//tc估計時間，ΔQ相鄰時間間隔入園人數(shù)變化量

2)Fori=1 ton

3)t→tr(i) //tr(i)每個游客的入園時間

4)End

5)Fori=1 ton

6)Iftc-30tc-(30+ty) //ty是延時影響回溯時間

7)Rand(f(x)=

8)Iftc-(30+ty)≤tr(i)≤tc-30

11)Rand(f(x)=

12)End

13)Fori=1 ton

14)Iftr(i)+tz(i)≤tc

15)Count++

16)End

在估計算法中存在一個延時影響回溯時間ty，其用來確定在當(dāng)前時刻下回溯多長時間來計算由于實時變化的ΔQ而產(chǎn)生對tz的影響。根據(jù)圖3中ΔQ對tz的影響具有延時性，通過相關(guān)性分析也得到30 min統(tǒng)計間隔具有較強的相關(guān)性，但是在30 min統(tǒng)計間隔時間基礎(chǔ)上回溯多長時間作為影響時間段，這還需要進(jìn)一步分析。

4 確定延時影響回溯時間

為了測試不同的回溯時間ty，文中把回溯時間ty設(shè)定為30，60和90 min分別帶入算法進(jìn)行計算。以某一天統(tǒng)計數(shù)據(jù)為真值，測試在高峰期間不同回溯時間下預(yù)測值與真值的誤差，誤差計算采用絕對誤差和相對誤差法。分別計算在高峰期13：30點至15點期間每個10 min預(yù)測值，同時計算不同回溯時間下各個預(yù)測值的平均絕對誤差和平均相對誤差，并與未考慮實時影響的預(yù)測值進(jìn)行比較，結(jié)果如圖5所示。

圖5 不同回溯時間預(yù)測結(jié)果比較

根據(jù)圖5(a)，與真值相比，回溯60 min的預(yù)測值好于30和90 min，同時根據(jù)圖5(b)平均絕對誤差和相對誤差也可以看出回溯60 min的預(yù)測值好于30和90 min。因此，ty=60 min可以獲得良好的預(yù)測精度，平均絕對誤差可以控制在20人以下，平均相對誤差可以控制在2.7%以下。

5 實驗驗證

基于上述估計方法，依據(jù)恭王府景區(qū)游客高峰期入口處每個10 min入園游客數(shù)量變化ΔQ估計游客瞬時人數(shù)。實驗驗證采用選取某一日現(xiàn)場統(tǒng)計10 min瞬時人數(shù)為真值，以恭王府景區(qū)游客游覽規(guī)律為基礎(chǔ)建立仿真模型，在瞬時人數(shù)超過2 000人時采取限流措施，限流時長選擇60 min，實驗結(jié)果如圖6所示。

圖6 限流管控實驗結(jié)果

根據(jù)圖6實驗驗證結(jié)果，在11點、14點和16點3個時間點出現(xiàn)瞬時人數(shù)大于2 000人的情況下進(jìn)行60 min延時限流。限流效果與真值比較達(dá)到了預(yù)期效果，因此采用文中提出的方法是有效的。

6 結(jié) 論

瞬時人數(shù)的統(tǒng)計是景區(qū)最大承載量實施的基礎(chǔ)，是實施瞬時承載量分級預(yù)警的數(shù)據(jù)來源。文中采用人臉識別方法精確獲取游客游覽時間，并結(jié)合入口流量建立了相應(yīng)的瞬時人數(shù)估算模型，得到了間隔時間和回溯時間等參數(shù)，模擬驗證顯示估計方法具有實際應(yīng)用價值。

1)人臉識別技術(shù)為游客游覽時長檢測提供了大樣本抽樣方法，恭王府案例顯示游客平均游覽時長在89～100 min之間。

2)游客游覽時長與入園流率相關(guān)，入園人數(shù)聚類顯示分界點宜選374人/10 min，入園低峰期和高峰期的游覽時長分別符合對數(shù)正態(tài)分布和正態(tài)分布，其中高峰期游覽時長明顯壓縮。

3)建立了包含實時影響因素以及考慮延時效應(yīng)的景區(qū)瞬時人數(shù)估計方法，并得到關(guān)鍵參數(shù)，其中入園時間延時間隔以30 min為宜，延時影響回溯時間則以60 min為最優(yōu)。

通過對相關(guān)參數(shù)實地化修正，該方法也可以應(yīng)用到其它半開放型公共場所。影響游客游覽時長的因素除了游覽人群數(shù)量，還包括氣象條件、游覽活動類型、景區(qū)規(guī)模、人群組成等因素，對這些因素的影響作用分析和監(jiān)測建模將更有助于提升景區(qū)瞬時人數(shù)預(yù)測估計精度。