大型超市客流量的调查与分析
论文写作发表一步到位,速度快! 作者：佚名 论文来源：不详 点击数： 550 更新时
间：4/8/2008
摘要： 超市的客流量及人员密度分布规律是确定建筑空调冷负荷、新风量、排风量、产尘量、CO2产生量以及产菌量、气流组织、空气过滤方法等的重要依据。调查统计了哈尔滨某大型超市夏季客流量，得到了周末和工作日全天人员密度的逐时变化曲线，与其他公共建筑人员密度呈双峰状的曲线相比，该曲线为独特的三峰分布。提出了大型超市人员密度的计算方法，并给出了大型超市客流量及人员密度分布规律，得到了顾客平均逗留时间，为其他超市人流密度的估算提供了参考。分析结果表明，目前超市人员密度为0.14～0.23人/m2建筑面积，大大低于以往数据，顾客平均逗留时间为1.75-2.07小时。
关键词： 超市 客流量 人员密度
1 引言
中国已经成为了世贸组织的成员国，随着人民生活水平的提高，越来越多的国际、国内大型连锁超市开始营业。超市以其低廉的价格和名目繁多的商品，吸引了大量的顾客。超市客流量是一个随季节、气候、货源、人们经济状况以及商家促销手段等多种因素变化的量。对超市的客流量及人员密度分布规律的研究结果可以作为确定新风量、排风量、产尘量、CO2产生量以及产菌量、气流组织、空气过滤方法等的重要依据，同时也可以使我们更准确地计算超市建筑的冷负荷以及安全疏散路线。
20世纪80年代中期，我国部分高等院校和设计院对上海、北京、天津、武汉等地大型商场的客流量进行过实地统计,结果表明,峰值人流量一般为1～1.7人/m2,平均人流量为0.6～1.0人/m2。大、中商场人员密度实际调查统计表见表1[1]。
表1 人员密度估计表
项目
人员密度
(人/m2)
占有面积
(m2/人)
占有空间
(m2/人)
峰值人流量
1.67～1.06
0.60～0.94
2.70～4.40
年均人流量
1.00～0.60
1.00～1.67
4.50～7.86
目前在空调负荷计算中广泛采用的为此数据。然而，随着商场、超市的大量兴建，人员密度已大大下降，而且，超市的客流量特点与商场有所不同，不同地区的客流量特点也会有所不同。因此，研究现在的超市建筑客流量及人员密度分布规律很有必要。此外，过去也有学者利用公式计算建筑物空调负荷，但采用的顾客在超市平均逗留时间值一般为估计值，而笔者在本文中通过同时在超市的人数、日客流量的人次数及日营业时间计算得到了顾客在超市平均逗留时间。
2 客流量分布规律
笔者于2003年7月对哈尔滨市某大型超市的客流量进行了连续一周的调查统计。采用人工统计方法，每半个小时纪录一次通过所有出入口的客流量，我们得到了超市的客流量数据，并给出了具有代表性的工作日和周末两日的客流量变化情况，见图1和图2。
图1 超市7月中旬某周六客流量分布图 图2 超市7月中旬某工作日客流量分布图
调查中我们发现：
1、走出超市的顾客基本上都拎有购物袋，说明他们到超市主要是要购物，而非“逛”，这一点与百货商场不同；
2、测试阶段正处于学校放暑假期间，但在调查中发现很少有小孩自己进超市，且顾客中的中小学生比例很小，所以与其他季节相比，夏季超市并没有特别明显地“淡”或“旺”。
对测试数据的分析发现，客流量的规律有以下几点：
1、与典型的商场客流量双峰分布规律[1]不同，超市的客流量呈三峰分布，这是因为超市营业到深夜，而人们也在晚餐后到超市购物。
2、一般，周末客流量峰值出现在10:00~11:00、14:30~15:30、18:30~19:30，工作日客流量峰值出现在10:00~11:00、14:30~16:30、18:30~20:00。周末全天的平均客流量约相当于一天中峰值客流量的71.1%，工作日全天的平均客流量相当于一天中峰值客流量的64.5~77.1%。从此结果可以看出，工作日和周末相比，上午客流量峰值出现时间一致，而下午则持续较长。原因在于周末人们不上班，因此选择下午购物的人数增加。
3、对于工作日来说，下午客流量峰值小于晚间，而对于周末则相反。这是因为周末在家休息的人一部分选择了下午购物，而不是象平常一样晚间购物。
3 人员密度
作为商业机密，我们有时无法直接获得客流量的数据，这时我们可以通过调研与实地统计得到客流量的基础数据，但是怎样通过逐时客流量计算出人员密度呢？
笔者依据实际统计数据得到超市入、出流人数，见图3和图4。从图中我们可以看到，同一时间段出流与入流人数不等，其差值正是滞留至下一时间段的人数。建立数学模型如下：
设每天超市营业n小时，超市面积为S m2，开始营业后第i个小时内入流人数记为啊ai，出流人数记为bi，则第i个小时的同时在场人数应该等于前一时刻滞留在室内的人数加上该时刻入、出流人数之差，也即，（i=1,2,…,n），因此超市，第i个小时内的人员密度为人/（m2建筑面积）（i=1,2,…,n）。
图3 超市7月中旬某周六出入客流量分布图 图4 超市7月中旬某工作日出入客流量分布图 被测超市工作日营业12.5小时，周末营业13.5小时，总建筑面积约为24000m2。
通过三阶多项式拟合得到回归公式⑴和公式⑵：
⑴
⑵
式中 x为开始营业后第i个小时，（i=0，0.5，1，1.5，…,2n）；n为当天营业时间，h；c为记录时间间隔，h；y为开始营业后第i个小时超市内人员密度，人/（m2建筑面积）。
通过对y求导可以得到周末人员密度最大值为0.17人/（m2建筑面积），工作日为0.12人/（m2建筑面积）。实测情况，周末平均同时在场人数为5610人，最大人员密度0.356人/（m2建筑面积），平均人员密度0.23人/（m2建筑面积）；工作日平均同时在场人数为3428人，最大人员密度0.231人/（m2建筑面积），平均人员密度0.14人/（m2建筑面积）。与以往商场人员密度数据相比大大减小。与拟合数据相比，拟合程度令人满意。
将实测人员密度数据、拟合曲线和平均值线绘在一张图上见图5
和图6:
图5 超市7月中旬某周六人员密度分布图 图6 超市7月中旬某工作日人员密度分布图
人员密度逐时值与平均值的偏差随时间变化曲线见图7和图8,横坐标间隔为0.5小时：
图7 超市7月中旬某周六人员密度偏差分布图 图8 超市7月中旬某工作日人员密度偏差分布图 事实上，调查中我们发现，卖场内不同区域人流并不均匀，收银台前人流最为密集，此外，日用品、熟食区人流相对较多，而家电区、体育用品区人流相对较少。因此，在设计空调系统时，不同区域应分别对待，可以在平均人流密度基础上附加或附减。
为了便于比较，将上海地区超市的人员密度分布的数据[2]制成图9：
比较图5～图9，可以看到哈尔滨市超市的人员密度要小于上海地区超市的人员密度。这主要是因为上海为我国第一大城市，上海人口远远大于哈尔滨市人口，且上海地区经济发达，人民生活水平较高，去超市购物的客流量远大于哈尔滨市超市的客流量。此外，上海交通便利，每日涌入的国内外游客很多，因此上海地区超市的人员密度较大。由图7还可看出，上海地区超市人员密度晚上峰值最高，而哈尔
滨市人员密度最高峰一般出现在下午，这是因为哈尔滨人与上海人的生活习惯不同，哈尔滨人习惯早睡早起，而上海人夜生活较多。通过对比可以看到人员密度随气候、商品布局、超市所处地域、顾客经济状况等因素的不同有很大不同。
4 顾客在超市平均逗留时间
不同顾客在商场停留时间有长有短，我们可以通过统计调查得出顾客平均逗留时间。它是一个随季节、气候、商品布局、营业方式、建筑层数、超市所处地域、是否有自动扶梯、收银台数、收银员工作熟练程度、顾客经济状况等多个因素而变化的量，但是对于同一地域来说相差不大。
如果已知顾客平均逗留时间，就可以通过式⑶[1]得到其他超市同时在场的人数，进而得到人流密度：
⑶
式中 P为同时在超市的人次数；W为日客流量的人次数； t为顾客在超市平均逗留时间，h；T为日营业时间，h。
笔者根据前面得到的人员密度值通过将式⑶变形得到的公式⑷得到顾客在超市平均逗留时间，对于其它营业时间和总客流量不同的超市，研究、设计人员就可以方便地算出人员密度。
⑷
式中各符号意义同上。
被测超市建筑面积周末客流量为34600人，营业时间为8:30~22:00，平均人员密度值为0.23人/（m2建筑面积），平均在场人数为5610；工作日客流量为24000人，营业时间为8:30~21:00，平均人员密度值为0.14人/（m2建筑面积），平均在场人数为3428。通过计算可以得到周末顾客平均停留时间为2.07h；工作日顾客平均停留时间为1.75h。
5 结论
客流量是超市等商业建筑经常统计和关注的数据之一，通过调查与现场测试发现超市客流量呈三峰分布，晚饭后至关门前的客流高峰是其具有的特点之一。
与文献[1]中给出的0.6-1.0人/m2建筑面积相比，超市的人员密度已经降低到0.14～0.23人/m2建筑面积左右。这既与商场、超市的大量兴建有关，也与超市的销售方式有关。
由于我国地域辽阔，各地区的气候迥异、人们的经济条件、消费观念和生活方式又存在很多差异，客流量特点与人员密度也会不同，因此，应对不同地区大型超市的客流量进行相应的调查研究。 参考文献
1.黄绪镜.百货商场空调设计.北京，中国建筑工业出版社，1994 .8-10.
2.蔡志红，蔡龙俊，冯哲隽.大型超市的暖通空调设计.制冷技术.2002，3：28-30.