公眾可接受風險標準的確立及應用研究

段正肖，王媛媛，辛保泉，譚欽文，鄧 寅

(1.四川輕化工大學化學與環境工程學院，四川 自貢 643000；2.大連理工大學化工學院，遼寧 大連 116024；3.西南科技大學環境與資源學院，四川 綿陽 621010)

劍橋大學的Fischhoff教授曾提出，是決策產生了可接受的風險，而并非風險本身可接受[1]。公眾對風險可接受性的判別是一個復雜的主觀決策過程，其結果可能與專家學者研究得到的風險可接受情況有所不同，有時甚至會因某些因素的影響而產生較大的差異[2]。當決策者進行風險決策時，以既定的可接受風險標準作為決策標尺可能會導致公眾眼里的“錯誤決策行為”，進而引發一系列嚴重的后果。項目各方疲于應付，進度難以推動，這種情況在特定條件(如輿論信息失真[3]、漸受學術界重視的“公眾對權威的不信任”風氣[4-5]等)下是極有可能發生的。因此，需要對公眾可接受風險標準及其應用進行研究。

1 公眾可接受風險標準

可接受風險標準是人類根據主觀意愿對風險是否可接受的評判依據。除了客觀存在的風險本身外，風險可接受性在很大程度上還受主觀風險認知的影響[6]。其中，影響人們風險認知的因素有很多，如政治、經濟、技術、文化、地域、行業、道德以及工程倫理等[7-8]。從一定程度上來說，風險可接受性更偏向于一個社會科學問題，而不僅僅是個自然科學問題[9]。

1.1 基于歷史事故數據的公眾可接受風險標準

常規情況下，公眾可接受風險標準可通過可接受風險標準基準值乘以相應的風險控制系數來制定。譚欽文等[10]基于事故累計概率-死亡人數曲線(FN曲線)法和平均個人風險值法(AIR值)的運算思想，對我國“十一五”及“十二五”期間的事故數據進行了搜集、推導分析，確定了可供參考的全國死亡和受傷風險的個人/社會可接受風險標準基準值(中位數)，見表1。其中，風險控制系數的確定主要是借鑒丹麥等國的方法并結合其在《危險化學品生產

表1 全國的死亡和受傷風險個人/社會可接受風險標準基準值Table 1 Benchmark of individual/social acceptable risk criteria for national death and injury risk

裝置和儲存設施風險基準》(GB 36894—2018)中的運用，即針對不同防護目標特點選取對應的風險修正系數來對基準值進行修正(見表2)，最終建立了可接受風險標準[11]。其中，具體防護目標等級劃分內容見GB 36894—2018。

表2 風險修正系數表Table 2 Risk correction coefficient

1.2 公眾可接受風險標準數學模型

公眾限于自身條件，其風險感知易受復雜的外部因素干擾，對客觀風險缺乏理性和科學的判斷。因此，基于風險的社會放大框架(SARF)[12]，建立客觀風險與公眾風險感知偏差的函數來對其進行表達:

Rperc=f(Reff,bias)=α·Reff

(1)

式中:Reff代表客觀風險；bias為公眾風險感知偏差；Rperc代表公眾風險；α為公眾風險感知系數；f為函數符號，代表某種計算方法。

1.2.1 公眾風險感知系數的確定

尚志海[6]基于心理距離對公眾的風險可接受性進行研究，統一了影響公眾風險感知的9個關鍵影響因素(見圖1)，并確定了各影響因素的評價指標,但對公眾風險感知程度的確定未做進一步的研究。由于在對公眾風險感知進行評估時不可避免地會出現定性描述，且具有不確定性，因此本文采用層次分析(AHP)法與模糊數學方法結合，通過定性和定量綜合評估來確定公眾的風險感知程度，具體步驟如下：

(1) 確定評價指標體系：建立公眾風險感知影響程度三層遞階結構模型(見圖1)，其中目標層(一級指標)為公眾風險感知程度；準則層(二級指標)包括客觀風險情景和心理距離效應；指標層(三級指標)包括危險性、暴露性、脆弱性、時間距離、空間距離、概率距離、人際距離、信息距離和情緒距離。

圖1 公眾風險感知程度層次模型Fig.1 Hierarchical model of public risk perception

(2) 確定各影響因素的權重：先通過專家打分確定各下級指標相對于上級指標的重要性標度，并構造判斷矩陣；再根據判斷矩陣求出最大特征值所對應的特征向量，并在對其進行歸一化處理后可得到各指標的權重值λ；最后經一致性檢驗合格后即可采用。

(3) 模糊分級處理：確定各影響因素評判指標并進行模糊分級處理以統一值域，并以數值化的里克特量表[13]表征各因素對風險感知的影響程度，目的在于把主觀意識加以整理改造，且采用數學方法定量表達。在制作調查問卷時，C1～C9類指標的確定可借鑒文獻[8]的相關內容。

(4) 確定隸屬度：采用問卷調查對各因素影響程度進行打分并確定其影響等級，通過對問卷進行數值分析并根據隸屬度函數確定各因素相對于各評估等級的隸屬度[14]RCi(見表4)，最終可得到準則層元素B1、B2的隸屬度矩陣RB1、RB2。表中各評估等級構成的集合{1，2,…，x}稱為模糊綜合評判集X。以5級評估等級為例，X={1，2，3，4，5}={弱，較弱，正常，較強，強}。

表3 公眾風險感知程度各影響因素的隸屬度Table 3 Membership degree of each influence factor of public risk perception

(5) 模糊綜合評估：目標層(A)和準則層(B)的模糊綜合評估集F可通過公式F=W·R計算。其中，W和R分別為相應的上級指標權重矩陣和隸屬度矩陣。以準則層元素B2為例，其模糊綜合評估集FB2為

(2)

式中:WB2和RB2為準則層元素B2的權重矩陣和隸屬度矩陣。

同理,可求準則層元素B1的模糊綜合評估集FB1，進而求取目標層A的模糊綜合評估集FA。

(6) 模糊綜合評估等級的確定:根據最大隸屬度原則[15]確定最大隸屬度FAi的位置，并結合步驟(4)中模糊綜合評判集X即可確定最終的公眾風險感知程度。仍以5級評估等級為例，若max{FAi}=FA2，則可確定公眾的風險感知程度為較弱。在此基礎上可根據表4選取對應的風險感知系數αi建議值。

表4 風險感知系數αi賦值建議表Table 4 Suggestions for assignment of risk perception coefficient αi

1.2.2 客觀風險值的確定

由于公眾可接受風險標準考慮的是公眾對風險的可接受程度，而社會對風險可接受性的感知并不僅限于某單一的行業背景，即其感知到的風險來自于整個社會的生產活動(有時甚至還包括生活活動)中。故本文將公眾風險感知基礎值(即客觀風險值Reff)分別選取為全國事故風險可接受標準值(表1中全國數據乘以相應的修正系數)。考慮到公眾可接受風險標準的發展演變規律[16]，在確定客觀風險值時額外考慮了3個變量，分別是客觀數據修正因子φ、數據時間跨度因子t和風險類型因子r，以保證公眾風險數學模型的科學性和靈活性。

(1) 數據時間跨度因子t的確定：事故風險水平在一段時期內通常不會出現較大的波動，因此可用過去某時間段內的風險水平作為可接受風險標準來評價當前時間段內的風險，如此更易于被絕大多數人所接受。故建議t選取“十一五”、“十二五”和“十年間”作為數據時間跨度。

(2) 風險類型因子r的確定：隨著社會的不斷進步，人們的安全需求也將越來越高，后期的風險類型將包括職業病風險、環境風險、經濟風險和社會效應風險等類型。故考慮到篇幅和本文數據情況，暫選取受傷和死亡兩種風險類型。

(3) 客觀數據修正因子φ的確定：結合數據來源，采用專家決議法對死亡風險和受傷風險修正因子進行較為保守的估計，最終分別選取了表5中數據作為客觀數據修正因子φ。其中，由于受傷人數是基于死亡人數通過傷亡比例推導而來的[17]，因此死亡數據的修正情況可認為與受傷數據相同。條件允許時客觀數據修正因子φ也可參照風險感知系數α的確定方法，通過對企業經營者、上級部門、領域專家和公眾進行問卷調查，再通過AHP法與模糊分級處理來綜合確定。

表5 不同風險類型(r)下客觀數據修正因子(φ)Table 5 Objective data correction factor (φ) under different risk types (r)

綜上，可建立公眾風險數學模型，并可推導α、φ、t和r的廣義內涵分別為公眾的風險感知偏差、統計分析的技術條件、某時期的安全現狀和公眾的安全需求，以供進一步深入論證參考。建立的公眾風險數學模型為

Rperc=f(Reff,bias)=αφ(Reff)tr

(3)

式中:Rperc為公眾可接受風險值；(Reff)tr表示t時期下r類風險的客觀風險值；α和φ分別為風險感知系數和客觀數據修正因子。

1.3 公眾可接受風險標準

1.3.1 個人風險公眾可接受標準

為了避免標準的制定和風險決策過程中的主觀性導致的結果不嚴謹，本文運用矩陣的運算思想構建了個人風險公眾可接受標準的四維決策模型：

(4)

式中:PI(tr)代表t時期下r類風險的個人風險公眾可接受標準決策參考集；φi和αj分別表示修正程度和風險感知程度。

根據本文數據情況，以某在役一般防護目標中的二類防護目標為例(即風險修正系數取3%)，可建立該防護目標的個人傷亡風險公眾可接受標準決策參考集，見表6。α、φ、t和r4者共同賦予了各子集相應的內涵以便決策理解。在有合理的論證條件下，可對上述4者的賦值作出調整以便產生滿足需要的新子集。

表6 個人傷亡風險公眾可接受標準決策參考集

1.3.2 社會風險公眾可接受標準

以上探討的公眾可接受風險標準屬于個人風險可接受標準的范疇，而當需要對公眾的社會風險可接受標準進行研究時，可基于FN模型的運算思想[10][其數學模型可簡化為式(5)]和上文已建的模型[見式(3)]，構建公眾的社會風險FN模型[見式(6)]，并在此基礎上，再結合上文PI(tr)模型的建模思想，則可推導出社會風險的公眾可接受標準的四維決策模型PS(tr)[見式(7)]。限于篇幅，其決策參考集不予列出。

(5)

(6)

(7)

式中:Pf(x)為限制線函數;FN(x)為年死亡人數的概率分布函數，表示年死亡人數小于或等于x的概率；C為決定FN曲線位置的常數；n為決定限制線的傾斜度，其中n=1表示中立型風險；Rperc為公眾可接受風險值；PS(tr)為社會風險的公眾可接受標準四維決策模型；其余參數含義同上。

為了直觀地表征不同情況下社會風險的公眾可接受標準，分別選取不同風險類型、不同感知程度和不同修正程度下的一組數據，在雙對數坐標系下生成事故累計概率-死亡人數曲線(FN曲線)，見圖2和圖3。由于篇幅有限，此處不考慮可忍受風險，故各曲線以上的區域表示風險可接受，曲線以下的區域則表示風險不可接受。其中，圖2中紅線表示在“十二五”期間的事故死亡數據基礎上進行強修正(φ=1.01)并考慮公眾具有較強風險感知(α=0.1)時的社會死亡風險公眾可接受標準的FN曲線表征，同理可理解圖2和圖3中各線條的含義。

圖2 社會死亡風險公眾可接受標準的FN曲線表征Fig.2 FN curves of public acceptable criteria for social death risk 注：x為年死亡人數(人/a)。

圖3 社會受傷風險公眾可接受標準的FN曲線表征Fig.3 FN curves of public acceptable criteria for social injury risk 注：x為年受傷人數(人/a)。

2 案例應用與分析

2.1 案例概況

隨著我國城市燃氣的大規模普及，作為城市重大危險源的燃氣管道已滲透至城區的各個角落。然而由于城市系統的復雜性和敏感性，城市燃氣管道不僅存在個體風險與局部風險，更重要的是會產生區域影響甚至是惡劣的社會效應。因此，本文選取危害性最大[18]的天然氣管道泄漏蒸氣云爆炸為事故場景，將公眾可接受風險標準運用于該事故風險的定量評估中。限于篇幅，本次僅對其死亡風險進行評估。

某在役天然氣管道發生失效泄漏，從發生泄漏到停輸的60 min內導致了大量天然氣持續泄漏。其中，管道地區主要為某住宅區且擁有完善的生活配套設施(一般防護目標中的二類防護目標)，暴露人口密度約為5 000人/km2。此外，管道失效孔徑為50 mm，運行壓力為6.5 MPa，其他基本運算參數根據需要從相關資料中獲取。

2.2 風險評估流程

燃氣管道泄漏蒸氣云爆炸事故風險評估流程如下：

(1) 計算燃氣管道氣體泄漏物質的質量Q：

(8)

式中：Q為燃氣管道氣體泄漏物質的質量(kg/s)；C為泄漏系數，取1；A為小孔面積(m2)；P為管內氣體壓力(Pa)；Wg為泄漏氣體的分子量，取值為0.016 kg/mol；R為氣體常數，取值為8.314 J/(mol·K)；T為燃氣溫度，取值為300 K；k為絕熱指數，取值為1.33。

(2) 計算燃氣的等效TNT當量WTNT：

(9)

式中:WTNT為燃氣的等效TNT當量(kg)；μ為效率因子，取值為0.03；t為燃氣泄漏時間(s)；He為燃氣爆炸熱值，取值為5.56×10-4kJ/kg；ITNT為TNT爆熱標準值，取值為4 520 kJ/kg。

(3) 計算事故50%致死率的死亡半徑r[19]:

(10)

式中：r為50%致死率的死亡半徑(m)。

(4) 計算事故死亡人數N：

N=ρPdS

(11)

其中，S=Pjπr2

(12)

式中:N為事故死亡人數(人)；ρ為風險區域的人口密度(人/m2)；Pd為人員死亡概率，取值為50%；S為死亡區面積(m2)；Pj表示燃氣管道發生泄漏后造成噴射火的概率，取API(美國石油協會)給定的參考值0.1。

(5) 計算個人風險[19]IR(individual risk)：

(13)

(14)

式中:IR表示個人風險[次/(m·a)]；rc表示目標位置與某具體傷害概率(Pd)臨界失效點的距離(m)；y表示目標位置與管道的距離(m)；L表示積分區間(m)；l表示事故給目標位置帶來危險的管道事故長度(m)；Pl表示管道失效概率，取EGIG(歐洲天然氣管道事故數據組織)給定的參考值1.44×10-7次/(m·a)，現場條件允許時建議組織不同專業和工種的專家、技術員根據實際情況對參考值進行模糊修正，此處假定結合現實情況進行模糊分級修正后確定的管道失效概率為1×10-6次/(m·a)。

(6) 計算社會風險[20]SR(societal risk)：

SR∶F=∑PlPjLCFL

(15)

式中：F為事故累計概率(次/a),常用來描述社會風險(SR)；LCFL表示事故致死人數大于或等于N時的管道長度(m)。

2.3 評估結果與分析

根據公式(8)至(12)，可計算得到相關參數(見表7)，然后根據公式(13)、(14)和(15)計算管道區域的個人風險和社會風險，最終將前文研究得到的公眾可接受風險標準作為評估標尺，分別對個人風險和社會風險進行評估，其評估結果見圖4和圖5。

表7 各參數計算結果Table 7 Calculation results of parameters

圖4 個人風險評估示意圖Fig.4 Diagram of personal risk assessment 注：x為目標與管道的距離(m)。

圖5 社會風險評估示意圖Fig.5 Diagram of social risk assessment 注：x為年死亡人數(人/a)。

其中，圖4中AIR(平均個人風險)值即為個人可接受風險標準值；圖5中F為社會可接受風險標準值的FN(事故累計概率-死亡人數)曲線表征，同理可理解圖4和圖5中各線條含義。

以數據時間跨度為2006—2015年十年，不考慮瞞報、統計等技術誤差和可忍受風險標準時，其評估結果如下：

(1) 由于該管道地區個人死亡風險滿足對應的客觀風險可接受標準(風險感知正常，α=1)，故可認為當前該管道地區理論上處于個人死亡風險可接受的范圍(見圖4)。

(2) 由于該管道地區社會死亡風險不滿足對應的客觀風險可接受標準(風險感知正常，α=1)，故可認為該管道地區的社會死亡風險不可接受，需采取措施降低風險(見圖5)。

而當公眾風險感知出現偏差時，以上評估結果將發生如下改變：

(1) 若此時受外界某因素影響導致公眾對死亡風險具有較強的感知，則距離該管道泄漏點38.63 m內的區域個人死亡風險不可接受(見圖4中α=0.1的情況)。這種情況下公眾可能對該項目產生盲目的排斥，或要求采取本不必要的措施來降低風險。

(2) 若受外界某因素影響導致公眾對死亡風險的感知較弱，則公眾可能對決策者的風險降低措施產生“亂作為”的誤解，錯誤地認為其是不必要的、勞民傷財的“面子工程”(見圖5中α=10的情況)。

為此，必要時決策者應合理選擇目標群體進行有效的風險疏導，引導公眾改善風險認知使其理性判斷風險的可接受情況。

3 結 論

(1) 基于風險的社會放大框架(SARF)和可接受風險理論，構建了動態、靈活的公眾可接受風險標準數學模型，并結合AHP和模糊數學等理論分析研究了該模型中5個變量(公眾風險感知、客觀風險、數據修正、數據時間跨度和風險類型)的賦值方法，以期滿足復雜條件下日趨嚴格的公眾可接受風險評估要求。

(2) 基于“十一五”和“十二五”期間的全國安全生產事故數據，以某在役一般防護目標中的二類防護目標為例，運算產生了死亡風險和受傷風險的化工行業公眾可接受風險標準決策參考集(量級范圍分別為10-7～10-5和10-6～10-4)，以供在風險決策時參考選取。

(3) 以某在役天然氣管道泄漏蒸氣云爆炸為事故場景，對公眾可接受風險標準進行案例應用與分析，定量評估了管道地區的風險，結果表明：公眾風險感知將在很大程度上影響風險評估的結果。因此，風險決策時要格外慎重，不能回避公眾的主觀風險感知。