公众聚集场所恐怖袭击风险评估与应对策略研究

Recent years, terrorist attacks happened frequently all over the world. Especially, terrorist attacks happened in public gathering places caused large number of casualty and economic loss. At the same time, public panics generate and spread easily after attacks, which also leads to social instability. These make terrorism a major public safety worldwide issues. In this project, we will consider terrorist attacks happened in the public gathering places. There are three main parts in this project: Individual preference and behavior decisions under this situation will be studied, as well as the homogeneous and heterogeneous characteristics. The physical and information space dynamics analysis of group consisted of multiple agents, and the social impact influenced by the information disseminated by the media will be studied. Based on the individual and group rules, multivariate attack scene will be built. Agent-based simulation will be used to do the scenario deduction under different attack tactics (bomb attack, shooting, other armed assault, etc.) and different scenario factors. Risk analysis of different kinds of public gathering places will be done, and targeted prevention and emergency strategy will be modeled and analyzed. The study will help achieving better theory frameworks and research methodologies for risk assessment, and provide methods and technical support for practical prevention and decision-making against terrorist attacks.

近年来，世界范围内的恐怖袭击事件频发。其中，以公众聚集场所为目标实施的恐怖袭击事件造成了巨大的人员财产损失及公众心理恐慌，严重影响社会稳定，成为世界性的重大公共安全问题。本项目针对公众聚集场所恐怖袭击非常规突发事件，研究应急情况下个体偏好及行为决策规律，及其同质及异质性特征；研究由多主体组成的群体的物理空间及信息空间动力学特征，以及事后信息传播导致的事件社会影响特征；构建基于个体及群体规律的多因素恐怖袭击场景，采用多主体仿真模拟技术，进行不同袭击方式及不同场景因素下的恐怖袭击情景推演研究；评估不同场景因素及应对策略下公众聚集场所类目标的恐怖袭击风险，讨论分析针对公众聚集场所恐怖袭击的事前预防策略及事后应急策略。研究成果可为公众聚集场所恐怖袭击非常规突发事件的风险评估、应对策略等提供更符合实际的理论框架和研究方法，从而为实际预防与应对提供方法和技术支持。

本项目主要完成工作如下所述：利用全球恐怖袭击事件数据库，分析二十一世纪典型袭击类型（爆炸事件，枪击事件等）的风险特征及变化趋势，研究了典型社会条件对于数据的干预性影响，并依此提出优化防御决策意见；针对威胁源信息明确情况下的恐怖袭击场景，研究将经典社会力模型进行拓展，建立了具有移动威胁源的恐怖袭击场景下个体的行为决策模型，研究袭击者和受害者冲突双方的反馈适应性行为模式，设计并实施实验验证模型的有效性，并将新模型应用于具体的案例分析；针对威胁源信息不明确情况下的恐怖袭击场景，研究分析了恐怖袭击初始阶段的信号特点及个体接收到的不确定信息特征，并建立贝叶斯网络，使用全球恐怖袭击数据库及调研数据设定条件概率值，分析模拟个体对于不确定信息的处理过程，包括个体对于恐怖袭击事件类型的初步判断，及个体疏散行为决策；针对公众聚集场所的群体逃生行为，通过DPIV算法对已有恐怖袭击事件视频进行自动分析，解析出了群体在公众聚集场所恐怖袭击事件中的应急疏散规律和特征，并定量化的解析了相关人群动力学参数，如人群速度场，加速度场的变化规律，人群熵的变化规律等。建立了恐怖袭击情境下人群社会力模型，并结合前人研究定性定量化验证各项参数指标；分析人群运动速度场，加速度场，发现了如运动震荡现象，自组织集群现象等人群运动规律；最后，结合上述研究成果，构建了公众聚集场所恐怖袭击事件逃生决策支持系统，结合监控、研判、预警、指示等一系列功能，对恐怖袭击事件发生的检测预警、事中疏散指导等提供有效帮助与支持，以实现减潜在员伤亡后果的目标。本研究的研究成果可以加深理解公众聚集场所恐怖袭击事件情景中个体及群体逃生行为及相关动力学特征，深化和拓展公众聚集场所恐怖袭击事件的动态风险评估分析与应用，进而对公众聚集场所恐怖袭击防御策略提供更符合实际的理论框架和科学支撑。