基于故障樹模型的城市霧霾風(fēng)險分析

吳偉強(qiáng)，王 欣

（浙江工業(yè)大學(xué)政治與公共管理學(xué)院，浙江杭州 310023）

基于故障樹模型的城市霧霾風(fēng)險分析

吳偉強(qiáng)，王 欣

（浙江工業(yè)大學(xué)政治與公共管理學(xué)院，浙江杭州 310023）

針對城市霧霾成因的復(fù)雜性以及預(yù)測其發(fā)生概率和規(guī)律缺乏精確值的現(xiàn)狀，提出基于故障樹模型的城市霧霾風(fēng)險分析評估方法.通過對城市霧霾成因資料搜集與分析，建立以“城市霧霾”為頂事件的故障樹.在對故障樹進(jìn)行定性分析基礎(chǔ)上，得到引發(fā)城市霧霾風(fēng)險發(fā)生的12個最小割集，確定了城市霧霾風(fēng)險分析的主要模式.采用模糊綜合評判分析方法對故障樹進(jìn)行定量分析，評估基本事件權(quán)重和頂事件發(fā)生概率，以更有效防治和應(yīng)對霧霾天氣，降低城市霧霾帶來的風(fēng)險危害性.

城市霧霾；故障樹；定性分析；定量分析

近年來我國城市霧霾事件頻發(fā)，其持續(xù)時間長、范圍廣，給人們的身心健康和社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展都帶來巨大影響.據(jù)國家氣象局資料顯示，我國全年平均霧霾天數(shù)在2013年創(chuàng)52 a來新高，其中華北、華東地區(qū)尤為嚴(yán)重［1］.我國現(xiàn)已進(jìn)入突發(fā)性環(huán)境污染事件高頻期，治理工業(yè)時代經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展帶來的后遺癥——霧霾天氣，迫在眉睫［2］.因此，研究城市霧霾的產(chǎn)生原因及其存在的風(fēng)險因素，提出科學(xué)有效的治理措施，成為當(dāng)前亟需解決的重要問題.

霾，也稱灰霾（煙霞），是指由大量成分不明的煙塵、細(xì)微顆粒物等懸浮在空中凝結(jié)反應(yīng)而形成的渾濁現(xiàn)象.霾的核心物質(zhì)是空氣中懸浮的灰塵顆粒，氣象學(xué)上稱為氣溶膠顆粒.一般來說，霧和霾的區(qū)別主要取決于其水分含量［3］.空氣中相對濕度小于80%時，大氣能見度降低的主要原因是霾；相對濕度大于90%時，大氣能見度降低的主要原因是霧；在80%～90%之間，屬于霧霾混合物，但其主要影響因素是霾.霾的成分主要由灰塵、硫酸、硝酸等粒子組成，對波長較長的光散射較多，因而霾多呈現(xiàn)橙灰色或黃色［4］.由此可見，城市霧霾已經(jīng)不僅僅是單純的自然現(xiàn)象，而是一個包含由人類活動等多種因素構(gòu)成的多層次復(fù)雜系統(tǒng).

本文針對城市霧霾成因的復(fù)雜性以及預(yù)測其發(fā)生概率和規(guī)律缺乏精確值的現(xiàn)狀，提出基于故障樹模型的城市霧霾風(fēng)險分析評估方法.①通過對搜集到的有關(guān)數(shù)據(jù)資料進(jìn)行統(tǒng)計分析，確定城市霧霾形成的主要原因；②根據(jù)霧霾形成的相關(guān)因素建立故障樹模型，并對城市霧霾風(fēng)險故障樹進(jìn)行定性分析和基于模糊綜合評判的定量分析.根據(jù)故障樹的分析結(jié)果得到導(dǎo)致城市霧霾形成的易被忽視根源，實(shí)現(xiàn)對城市霧霾的風(fēng)險評估，為實(shí)際生活中政府、社會和公眾及時有效應(yīng)對并改善霧霾天氣提供理論依據(jù).

1 城市霧霾成因分析

許多學(xué)者對我國霧霾成因進(jìn)行了研究.孟曉燕等［5］針對京津冀地區(qū)強(qiáng)霧霾天氣頻發(fā)成因進(jìn)行探析，除了高濃度顆粒物PM10、PM2.5成為霧霾爆發(fā)的重要原因外，還包括地面風(fēng)速、相對濕度、大氣層結(jié)穩(wěn)定等氣象要素綜合作用影響；周濤等［6］對北京市霧霾天氣的成因展開研究，在周圍省份影響和季節(jié)變化特征以外，認(rèn)為人類活動對細(xì)顆粒物起主導(dǎo)作用，并且移動排放源已經(jīng)成為北京城市污染重要源頭；史軍等［7］通過遙感監(jiān)測、氣候統(tǒng)計診斷和地理信息系統(tǒng)技術(shù)對華東地區(qū)霧霾成因進(jìn)行分析，認(rèn)為其主要原因是城市化進(jìn)程加快而導(dǎo)致土地利用率變化、大氣污染物排放增加，城市熱島效應(yīng)日益顯著，加上氣象條件的變化和季節(jié)性影響，空氣溫度、濕度以及風(fēng)速等綜合作用，使得華東地區(qū)氣溶膠厚度增強(qiáng)且二次氣溶膠反應(yīng)頻率加快，霧霾天氣加??；孫亮［8］對灰霾天氣成因危害做出具體研究，認(rèn)為大氣水平方向靜風(fēng)現(xiàn)象、垂直方向逆溫現(xiàn)象、懸浮細(xì)顆粒物和氣態(tài)污染物增加是灰霾天氣的形成原因；段再明［9］就山西省工業(yè)特點(diǎn)對近年來頻發(fā)的霧霾形成原因和化學(xué)成分進(jìn)行深入研究，發(fā)現(xiàn)霧霾主要成分是大氣氣溶膠，而大氣氣溶膠污染源可以分為一次污染源和二次污染，一次污染源主要分為自然源、人為源與地球化學(xué)源，二次污染是空氣中各種化學(xué)成分和顆粒物再次反應(yīng)生成的二次氣溶膠顆粒；潘本鋒等［10］通過研究我國大中型城市秋冬季節(jié)霧霾天氣污染特征與成因，指出氣溶膠粒子濃度升高是影響大氣能見度最重要的因素，城市細(xì)顆粒物主要來源包括工業(yè)排放、能源排放、生活排放、汽車尾氣、生物質(zhì)燃燒、道路揚(yáng)塵及二次氣溶膠生成等；張小曳等［11］通過分析霧和霾與氣溶膠聯(lián)系、維持機(jī)制問題時，認(rèn)為氣溶膠污染是霧霾主因，而二次氣溶膠形成與變化受氣象條件作用影響較大，導(dǎo)致我國霾呈區(qū)域性分布特點(diǎn)；劉曉紅等［12］站在我國環(huán)境監(jiān)管博弈機(jī)制的視角下對霧霾成因展開分析，認(rèn)為主要是能源消耗、機(jī)動車污染、城市建設(shè)和跨區(qū)域傳輸?shù)?個方面.

根據(jù)以上學(xué)者的論述和筆者自己調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致城市霧霾出現(xiàn)的原因眾多，通過分類歸納，可以將其主要原因歸結(jié)為以下3個方面：①氣象原因；②自然原因；③人為原因.而這3個方面又包含許多子因素，彼此相互作用才引發(fā)霧霾天氣.為全面分析霧霾災(zāi)害風(fēng)險因素，并逐次延伸追問引起問題的真實(shí)原因，查明誘因基本事件，故引入故障樹風(fēng)險分析模型展開研究.

2 城市霧霾風(fēng)險故障樹的建立

故障樹分析法（Fault Tree Analysis）簡稱FTA法，按樹枝狀逐級細(xì)化分析方法，將系統(tǒng)故障形成的原因由總體至部分逐一查找，常應(yīng)用于對工業(yè)生產(chǎn)、復(fù)雜性動態(tài)系統(tǒng)或科研實(shí)驗(yàn)中的失效事件的可靠性分析，其目的在于檢測基本故障，確定故障產(chǎn)生的原因及影響，評估發(fā)生概率.通常，把最不希望發(fā)生的事件稱為頂事件，毋需再深究的事件稱為底事件，通過中間事件和邏輯符號聯(lián)成樹形圖，再以故障樹為工具，分析系統(tǒng)發(fā)生故障的各種途徑，計算各個可靠性特征量，進(jìn)行系統(tǒng)安全性評價［13］.

本文根據(jù)霧霾形成原因的研究分析，采用演繹法來建造故障樹.①確定以“城市霧霾”為故障樹的頂事件，確立導(dǎo)致城市霧霾的氣象原因、自然原因和人為原因這3個直接原因作為故障樹的中間事件；②基于這3個直接原因作為故障樹的次頂事件，運(yùn)用同樣的方法進(jìn)行再分析，查找導(dǎo)致次頂事件發(fā)生的原因；③以此類推，直至不需要進(jìn)一步分析為止.這樣，建立的城市霧霾故障樹見圖1（見下頁）.

由圖可知，建立的城市霧霾風(fēng)險故障樹共包括17個底事件，其中各底事件代號的含義如表1所示（見下頁）.

3 城市霧霾風(fēng)險故障樹的定性分析

對故障樹進(jìn)行定性分析，目的在于查明導(dǎo)致頂事件發(fā)生的所有可能性故障模式，即弄清楚系統(tǒng)出現(xiàn)某種最不希望發(fā)生事件有多少種可能性［14］.如果故障樹某幾個基本事件的集合同時發(fā)生會引起頂事件發(fā)生，那么這個集合就稱為割集.下面運(yùn)用布爾代數(shù)算法，求城市霧霾風(fēng)險故障樹的最小割集.

圖1 城市霧霾風(fēng)險分析故障樹Fig.1 Urban fog-haze fault tree

表1 城市霧霾風(fēng)險故障樹各底事件符號意義Table 1 The symbol of basic event weight

也就是說，只有當(dāng)這些割集內(nèi)的基本事件同時發(fā)生時，才能夠引發(fā)城市霧霾污染事件.通過割集分析可見，人為原因是導(dǎo)致城市出現(xiàn)霧霾的主要因素，其次是氣象原因.因此，為了防止霧霾風(fēng)險事件頻發(fā)且日趨嚴(yán)重，相關(guān)部門應(yīng)該格外重視人為因素的污染基本事件，制定相關(guān)防控措施.

4 城市霧霾風(fēng)險故障樹的定量分析

通過上述建立的故障樹和對基本事件的分析，已經(jīng)明確城市霧霾產(chǎn)生的實(shí)際原因，故障樹的定量分析是指基本事件割集經(jīng)過量化分析，以確定其權(quán)重和頂事件發(fā)生概率，得到城市霧霾治理的不足之處.

基本事件權(quán)重是其對導(dǎo)致頂事件發(fā)生的作用能力，一般由其自身概率和故障樹結(jié)構(gòu)來確定數(shù)量值.目前，對城市霧霾成因因子的數(shù)理統(tǒng)計還不完善，因此，根據(jù)所構(gòu)建的故障樹進(jìn)行模糊綜合評判，確定各基本事件權(quán)重［15］.計算由頂事件展開，按照故障樹結(jié)構(gòu)圖依次向下延伸，直至所有基本事件權(quán)重計算結(jié)束.計算公式如下：

P（ei）為事件的權(quán)重，事件ei是事件ej的下級事件.t為事件ei的直接子事件數(shù)量.計算結(jié)果見表2.

表2 霧霾風(fēng)險故障樹基本事件權(quán)重Table 2 The evaluation of the basic event weight for Faul Tree

一般來說，對于給定故障樹，若已知其結(jié)構(gòu)函數(shù)和底事件（即系統(tǒng)基本故障事件的發(fā)生概率），應(yīng)用容斥原理中對事件和事件積的概率計算公式，即能夠定量地評定故障樹頂事件T出現(xiàn)的概率［16］.已經(jīng)通過模糊綜合評判的計算確定了城市霧霾故障樹17個基本事件的權(quán)重，則可以通過布爾代數(shù)運(yùn)算法則，展開對頂事件T的概率求解.

（1）當(dāng)有n個獨(dú)立事件

積的概率

由此，結(jié)合杭州市空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)展開對故障樹模型的有效性檢驗(yàn)．①確定故障樹模型綜合評價集合A，子集就可以表示為A＝｛A1，A2，A3｝＝｛自然原因，氣象原因，人為原因｝；各子因素集合可表示為A1＝｛x1，x2，x3，x4，x5，x6｝＝｛土壤揚(yáng)塵，海鹽揚(yáng)塵，花粉傳播，火山噴發(fā)，森林燃燒，沙塵暴｝；A2＝｛x7，x8，x9，x10，x11｝＝｛氣溫，濕度，風(fēng)力，水平靜風(fēng)，垂直逆溫｝；A3＝｛x12，x13，x14，x15，x16，x17｝＝｛工廠三廢，二次氣溶膠，燃煤，交通排放，生活污染，樓群密集｝；②在模糊故障樹中，通過專家評判法對城市霧霾3方面原因進(jìn)行權(quán)重分配：B＝（b1，b2，b3）＝（0.4，0.1，0.5）；③求出基于各子因素集合的綜合因素評價矩陣Q，結(jié)合杭州市環(huán)保局提供的PM2.5數(shù)據(jù)，布爾代數(shù)運(yùn)算出平均空氣污染指數(shù)，預(yù)測空氣質(zhì)量情況．

（0.525，0.375，0.477 5，0.46，0.39，0.4）．

以綜合因素評價矩陣作為參考系數(shù)，引入杭州市朝暉五區(qū)監(jiān)測站點(diǎn)2014.7～2014.12平均PM2.5數(shù)據(jù)（見表3），計算求得該地域全年平均污染指數(shù)，通過參照空氣質(zhì)量指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)，評測該地區(qū)空氣質(zhì)量實(shí)際情況和風(fēng)險隱患.

表3 杭州市朝暉五區(qū)監(jiān)測站點(diǎn)2014.7－2014.12平均PM2.5數(shù)據(jù)／（μg·m－3）Table 3 Monthly mean PM2.5 data of Hangzhou Zhaohui Monitoring station

表4 空氣質(zhì)量指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)對應(yīng)表Table 4 The standard of air quality index

查表4可知，杭州市朝暉5區(qū)地域在2014下半年平均空氣質(zhì)量處于中度污染狀況，空氣質(zhì)量指數(shù)為四級，易感人群出行需要做好相關(guān)防護(hù)措施.相較于2013年嚴(yán)重的霧霾天氣，2014年稍有改善，與杭州市環(huán)保局實(shí)際監(jiān)測情況相符①以上數(shù)據(jù)資料均來源于杭州市環(huán)保局工作匯報材料..

5 結(jié)論與建議

通過上述研究表明，在城市霧霾風(fēng)險分析中引入故障樹模型的概念是可行的.城市霧霾風(fēng)險是由包含氣象因素、自然因素和人為因素3類共同作用下導(dǎo)致的多層次復(fù)雜系統(tǒng)，其誘因主要和人類社會活動密切相關(guān)，特別是能源活動、工業(yè)排放等所占影響權(quán)重較為顯著，是城市霧霾產(chǎn)生的重要原因.因此，文章主要圍繞霧霾產(chǎn)生的人為因素展開，提出了嚴(yán)控污染源頭，推動清潔能源開發(fā)使用；建立科學(xué)監(jiān)測預(yù)警機(jī)制和加強(qiáng)環(huán)保宣傳教育等建議，以期實(shí)現(xiàn)對霧霾風(fēng)險的有效防控.

（1）嚴(yán)控污染源頭，推動清潔能源開發(fā)使用.我國經(jīng)濟(jì)增長方式以能源消耗為主要特征，化石能源中的煤炭和石油占能源消費(fèi)的90%左右，尤其是煤炭占70%左右［17］.但是在未來幾十年內(nèi)，我國以煤炭為主的能源消費(fèi)方式很難轉(zhuǎn)變，這就要求嚴(yán)格監(jiān)管污染型企業(yè)，完善排放清單編制和責(zé)任追究機(jī)制，確保污染物處理達(dá)標(biāo)后才可排放；產(chǎn)能低、污染重的企業(yè)廠礦則實(shí)行關(guān)停戰(zhàn)略.其次，清潔能源作為燃煤替代品對于緩解霧霾天氣也尤為重要.目前我國非化石能源僅占我國能源消費(fèi)總量的11.5%左右，預(yù)計到2020年也只占約15%，仍具有較大需求空間［18］.清潔能源（如風(fēng)能、太陽能、熱能等）替代傳統(tǒng)型煤炭燃燒并非簡單的跨越，使用成本增加，市場運(yùn)行機(jī)制尚不成熟.政府需出臺具體財政扶持政策，建立穩(wěn)定的能源供應(yīng)體系，培育清潔能源高新技術(shù)企業(yè)同時，鼓勵生產(chǎn)企業(yè)投入使用.

（2）科學(xué)監(jiān)測預(yù)警，完善信息發(fā)布平臺.對于污染因子的監(jiān)測和預(yù)警工作，是采取霧霾風(fēng)險防控行動的前提.我國地域間差別較大，空氣質(zhì)量和霧霾成分來源也各有不同，因此，應(yīng)急預(yù)案中對于空氣污染重要指標(biāo)和敏感指標(biāo)的選定，因地而異，才能有針對性做好霧霾的預(yù)警防護(hù)工作.其次，信息發(fā)布平臺對于應(yīng)急預(yù)警工作至關(guān)重要.當(dāng)前信息發(fā)布渠道混亂，內(nèi)容科學(xué)可靠性有待提高.建立以信息收集、傳遞、反饋為一體的綜合性預(yù)警發(fā)布平臺，以網(wǎng)絡(luò)化方式形成區(qū)域信息推送與共享，才能有效發(fā)揮預(yù)警信息的價值.

（3）科普環(huán)保教育，增強(qiáng)公眾霧霾風(fēng)險認(rèn)知與自我保護(hù)能力.霧霾災(zāi)害已成為現(xiàn)階段無法回避的環(huán)境污染問題，短期內(nèi)難以根治.所以，群眾環(huán)保意識覺醒是實(shí)現(xiàn)霧霾風(fēng)險防控的基礎(chǔ).政府及相關(guān)社會組織重視環(huán)保宣傳教育，通過相關(guān)文件、教育影片、報紙電視互聯(lián)網(wǎng)等媒介科普霧霾的來源、危害以及如何防災(zāi)和自我保護(hù)等，引起群眾對環(huán)境問題和自身健康的關(guān)注.只有群眾形成危機(jī)意識，能夠科學(xué)有效開展自我保護(hù)活動，才能降低霧霾帶來的風(fēng)險損害.

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The risk analysis of urban fog-haze based on Fault Tree

WU Wei-qiang，WANG Xin
（College of Politics and Public Administration，Zhejiang University of Technology，Hangzhou 310023，China）

This paper focuses on the complicated causes of urban pollution haze，and the inexact predicted value of the accident probability and its corresponding rules.We propose the fault tree analysis with the top-event of the urban fog-haze risk assessment methodology.Through the information gathering and analysis of pollution haze in urban areas，we propose the fault tree analysis with the top-event of the urban fog-haze risk assessment methodology.In the qualitative analysis of fault tree，we obtain 12 minimum cut sets，and finally determine the main risk model of urban fog-haze.The proposed method with fuzzy comprehensive evaluation for fault tree quantitative analysis was introduced in this paper.This method is focused on the evaluation of the basic event weight and the probability of the top events，which is more effective for preventing the fog-haze weather，and greatly reduces the risk of perniciousness caused by urban fog-haze.

urban fog-haze；fault tree；qualitative analysis；quantitative analysis

X 22

A

【責(zé)任編輯：陳 鋼】

1671-4229（2015）05-0076-07

2015－05－13；

2015－06－17

2014年度浙江省大學(xué)生科技創(chuàng)新活動計劃（新苗人才計劃）資助項(xiàng)目（2014R403079）

吳偉強(qiáng)（1963－），男，教授.E-mail：772539075＠qq.com