非常规突发事件下恐慌群体行为分析与疏导研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    91024026
  • 项目类别：
    重大研究计划
  • 资助金额：
    150.0万
  • 负责人：
    汪秉宏
  • 依托单位：
    中国科学技术大学
  • 学科分类：
    G0409.公共安全与应急管理
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

本项目研究突发事件下恐慌人群行为的动力学规律和人为干预疏散策略。拟基于非平衡统计力学、非线性稳定性分析和反馈控制手段，综合考虑人类行为动力学，研究大规模人群恐慌行为的确定性与随机性规律，构建人群紧急疏散行为模型，甄选最佳疏散方案，为恐慌群体行为分析与疏导策略设计提供科学理论依据，实现非常规突发事件下降低伤亡事故发生率及减少经济损失的国家重大战略目标。将发挥本课题组对于自然群集动态分析、人类行为动力学、复杂系统和复杂网络的研究优势，深刻提炼恐慌群体行为的动力学机理；探索和研究个体动态和个体间信息交互对于恐慌群体"涌现"行为的作用、人群在危机传播中的竞争与协作机制、疏散群体构架优化、建筑物逃生通道和辅助设施合理设计，构建疏散状态监测和预警方案以及干预策略反馈分析系统软硬件平台，消除传统疏散策略的盲目性，并实际应用于疏散指导、疏散资源合理配置、危险趋势迅速遏制、拥挤踩踏伤亡有效缓解等应急管理。

结项摘要

本项目研究了突发事件下恐慌人群行为的动力学规律和人为干预疏散策略。基于非平衡统计力学、非线性稳定性分析和反馈控制手段，及人类行为动力学，研究了大规模人群恐慌行为的确定性与随机性规律，构建人群紧急疏散行为模型，甄选出最佳疏散方案，为恐慌群体行为分析与疏导策略设计提供科学理论依据，对于实现非常规突发事件下降低伤亡事故发生率及减少经济损失的国家重大战略目标具有重要意义。在研究过程中，发挥了本项目组在自然群集动态分析、人类行为动力学、复杂系统和复杂网络方面的研究优势。本项目的研究，基本达到原设的科学目标：深刻提炼恐慌群体行为的动力学机理；探索和研究个体动态与个体间信息交互对于恐慌群体“涌现”行为的作用、人群在危机传播中的竞争与协作机制、疏散群体构架优化、建筑物逃生通道和辅助设施合理设计，并对于疏散引导、疏散资源合理配置、危险趋势迅速遏制、拥挤踩踏伤亡有效缓解等应急管理实际应用提出科学的建议。 共发表带有本项目基金号标注的论文共112 篇，其中有 New Journal of Physics 2篇；Scientific reports 3篇；EPL (Europhysics Letters) 7篇；.PloS one 4 篇；Computer Physics Communications, 1；Physical Review E 11 篇；Chaos, 1； IEEE Transactions on Control Systems Technology, 1, Journal of Bionanoscience, 1；.Physics Letters A 2 篇；Journal of Statistical Mechanics: 4 篇；Physica D: 2篇；Physica A: 18篇； 28项重要进展：1， 提出传染病流行中的布雷斯悖论：更好防护条件导致更严重疫情； 2，.发现连接边与相依边的重叠对网络渗流的重要影响；3，.提出量子通讯再发中继器分形网络之重整化与小世界模型；4， 个人迁移模式的多样性与群体聚集标度律涌现之发现；5， 人类动力学行为双向选择模型的提出 ；6， 运用铲雪堆博弈模型研究人员从屋内逃生问题；7， 考虑引领者效应的社会力疏散模型；8, 有限视野半径行人之逃逸行为研究

项目成果

期刊论文数量（129）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（0）
The use of a data envelopment analysis efficient rule to produce a steady and high cooperation frequency in a spatial evolvement game
使用数据包络分析有效规则在空间演化博弈中产生稳定且高的合作频率
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2011.10.029
  • 发表时间：
    2012-03
  • 期刊：
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Peng, Yu1;Wang, Bing-Hong2;Zeng, Qing-Ke1;Lu, Qian1;Wang, Hong1
  • 通讯作者：
    Wang, Hong1
Real-time information feedback based on a sharp decay weighted function
基于急剧衰​​减加权函数的实时信息反馈
  • DOI：
    10.1016/j.cpc.2012.05.010
  • 发表时间：
    2012-10
  • 期刊：
    Computer Physics Communications
  • 影响因子：
    6.3
  • 作者：
    Chen, Bokui1;Dong, Chuanfei2;Liu, Yike3;Tong, Wei1;Zhang, Wenyao1;Liu, Jie1;Wang, Binghong1, 4
  • 通讯作者：
    Wang, Binghong1, 4
Stochastic resonance in an optical bistable system subjected to cross-correlated additive white noise and multiplicative colored noise
受互相关加性白噪声和乘性有色噪声影响的光学双稳态系统中的随机共振
  • DOI：
    10.3788/col20100812.1160
  • 发表时间：
    2010-12
  • 期刊：
    Chinese Optics Letters
  • 影响因子：
    3.5
  • 作者：
    Wang, Bing;Wu, Xiuqing;Qian, Jianfa
  • 通讯作者：
    Qian, Jianfa
Phase diagrams properties of the mixed traffic flow on a crossroad
十字路口混合交通流的相图特性
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2010.06.020
  • 发表时间：
    2010-11-01
  • 期刊：
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Li, Qi-Lang;Wang, Bing-Hong;Liu, Mu-Ren
  • 通讯作者：
    Liu, Mu-Ren
Non-parametric change-point method for differential gene expression detection.
差异基因表达检测的非参数变点法
  • DOI：
    10.1371/journal.pone.0020060
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    PloS one
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Wang Y;Wu C;Ji Z;Wang B;Liang Y
  • 通讯作者：
    Liang Y

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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    许旻

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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