基于復雜網(wǎng)絡(luò)的軌道交通運行關(guān)鍵風險研究

許 慧,鄧寧輝

(重慶郵電大學經(jīng)濟管理學院,重慶 400065)

引言

城市軌道交通具有準時性、速達性、安全性和高密度運輸?shù)忍攸c，是現(xiàn)代城市必不可少的交通工具[1]，但其作為高密度、大流量的交通方式，各類安全事故也在不斷發(fā)生。城市軌道交通運行事故是指軌道交通運行過程中發(fā)生的致使人員傷亡或軌道交通營運系統(tǒng)受到嚴重影響的事件[2]。

目前國內(nèi)外較多學者已對軌道交通運行安全開展相關(guān)研究。黃宏偉等[3]根據(jù)地鐵施工及運行風險的基本特點提出地鐵風險管理是指對軌道交通運行期間的潛在風險進行辨識、估計、分析、評價和控制的全過程，其中風險辨識與分析是地鐵風險管理的基礎(chǔ)與核心；ZHANG Limao[4]與WANG Jinghong等[5]利用靈敏度分析、案例檢索、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等工具對地鐵施工和運營事故出現(xiàn)的前兆進行辨識與分析，以火災風險為例，采用事件樹分析法研究地鐵火災現(xiàn)場動態(tài)疏散風險模型；KYRIAKIDIS M.等[6]從軌道交通事故前兆著手，基于反向金字塔理論，并使用SMM(Security Maturity Model)安全成熟度模型，將不同的事故前兆分為5個類別并提出相應(yīng)的預防方案；唐菁菁等[7]從事故風險源發(fā)生概率及造成損失兩方面建立風險矩陣，并對風險源劃分等級，結(jié)合信息管理系統(tǒng)提出地鐵運行風險源的辨識與評價體系。

考慮到風險演化的作用，風險鏈的相關(guān)研究受到關(guān)注。在風險事件中，影響力較小的風險形成風險鏈后可能會產(chǎn)生較大規(guī)模的危害，MAKINO Y.等[8]采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)對可預測以及不可預測風險鏈背后的機理與風險關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)進行研究，并提出借助網(wǎng)絡(luò)圖對風險鏈進行可視化分析；榮莉莉與劉玙婷[9]研究發(fā)現(xiàn)，風險事件造成的連鎖反應(yīng)能夠?qū)κ鹿十a(chǎn)生巨大的放大效應(yīng)，一個突發(fā)風險可以使多個承災體受損，并可能形成新的風險因子，繼續(xù)引發(fā)其他風險，從而形成多米諾效應(yīng)的風險鏈；在風險鏈中對風險實行控制的方法包括風險預防、風險隔斷兩種策略，風險預防是對風險源前3個風險進行干預以防止風險的發(fā)生，基于風險鏈的傳遞效應(yīng)，切斷風險傳遞路徑屬于風險隔斷方法[10-11]。

對于城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)特性，已有較多學者開展相關(guān)研究。軌道交通復雜網(wǎng)絡(luò)中的頂點由車站組成，邊緣由連接相鄰車站的軌道組成，這些網(wǎng)絡(luò)具有高連通性和無標度性，對隨機攻擊具有較強的魯棒性，對蓄意攻擊表現(xiàn)出明顯的脆弱性[12-14]；軌道交通網(wǎng)絡(luò)的脆弱性與其復雜程度密切相關(guān)，是影響軌道交通安全性和可靠性的薄弱環(huán)節(jié)[15-16]，袁競峰等[17]從城市地鐵網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(UMNS)抗風險能力出發(fā)，識別該復雜網(wǎng)絡(luò)的脆弱點和脆弱域；劉滌塵等[18]根據(jù)拓撲特性計算出通信網(wǎng)絡(luò)的復雜網(wǎng)絡(luò)特征，并借助中心性分析研究節(jié)點保護策略以減少事故的發(fā)生。

總結(jié)已有研究，現(xiàn)有成果涵蓋軌道交通孤立風險研究、軌道交通網(wǎng)絡(luò)及其運營安全整體分析等，風險演化角度的相關(guān)研究成果較少。鑒于此，本文關(guān)注軌道交通運行風險，基于復雜網(wǎng)絡(luò)理論，構(gòu)建軌道交通運行風險網(wǎng)絡(luò)，以分析風險之間的演化關(guān)系，探究軌道交通運行的關(guān)鍵風險鏈，并據(jù)此提出改進措施以降低軌道交通運行事故風險演化的概率。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

本研究的開展基于復雜網(wǎng)絡(luò)。復雜網(wǎng)絡(luò)作為一種數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式，可用來捕捉網(wǎng)絡(luò)中復雜現(xiàn)象的關(guān)鍵特征。復雜網(wǎng)絡(luò)是指介于正常網(wǎng)絡(luò)、隨機網(wǎng)絡(luò)和無標度網(wǎng)絡(luò)之間的網(wǎng)絡(luò)[19]。將軌道交通運行風險之間的相互演化關(guān)系視作復雜網(wǎng)絡(luò)，運行風險是該網(wǎng)絡(luò)中的“行動者”，其產(chǎn)生、相互引發(fā)和相互轉(zhuǎn)換是該網(wǎng)絡(luò)中的“關(guān)系”。軌道交通運行風險網(wǎng)絡(luò)具備較強的隨機性，屬完全隨機網(wǎng)絡(luò)，其統(tǒng)計性質(zhì)包括網(wǎng)絡(luò)密度、聚類系數(shù)、度分布等[20]。本研究重點對軌道交通運行風險網(wǎng)絡(luò)的密度和中心性進行討論。

1.1.1 網(wǎng)絡(luò)密度

密度是衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點一般連通性的指標，即圖形中實際存在的線與可能存在的最大數(shù)量的線的比例[21]，其取值范圍是[0，1]。其大小能夠反映整個網(wǎng)絡(luò)對風險節(jié)點的影響程度[22]，公式如下

(1)

式中，L為網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系個數(shù)；n為節(jié)點數(shù)。

1.1.2 中心性

中心性是度量整個網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖最重要的指標，可衡量單位(個人、群體或社會)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中未知的優(yōu)越性和特權(quán)性[23]，主要包括度中心性(Degree centrality)和中介中心性(Betweenness centrality)。度中心性表征該點與其他節(jié)點交往的能力[24]，是風險重要程度最直接的體現(xiàn)，度中心性越大，該風險與其他風險的聯(lián)系能力越大，其影響力也越大。其表達式為

(2)

式中，CD(n*)表示CD(ni)中最大的程度中心性，將其與其他CD(ni)的差額相加總求和即為度中心性[25]。

一個點處在許多其他點對的捷徑上，該點擔任其他兩點之間最短路徑的橋梁的次數(shù)越多，其中介中心性越高。其計算公式為

(3)

式中，gjk為節(jié)點j到節(jié)點k的捷徑數(shù)；gjk(ni)為節(jié)點j到達k的快捷方式上有節(jié)點i的快捷方式數(shù)；g為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的數(shù)量。

1.2 軌道交通運行風險數(shù)據(jù)來源

從文獻[2-3]、研究報告及行業(yè)和公開網(wǎng)站上搜集到1990年～2019年世界范圍內(nèi)軌道運行事故93個(表1)。值得注意的是，事故中存在的風險事件并不單一，存在風險與風險之間的相互轉(zhuǎn)化，例如2019年5月菲律賓首都馬尼拉輕軌2號線發(fā)生列車相撞事故，造成29人受傷，其風險鏈可總結(jié)為“列車碰撞→滯留→擁堵→恐慌→騷亂”。對該93個事故的風險鏈進行分析，總結(jié)出27個風險因子，將其分為自然風險、車站設(shè)施風險、列車運行風險、人為風險及其他風險(圖1)。

表1 1990年-2019年間的全球軌道交通運行重大事故

圖1 軌道交通運行主要風險及其分類

1.3 軌道交通運行風險鏈矩陣建立

根據(jù)所收集的93個風險事件鏈繪制風險基礎(chǔ)表，使用枚舉法盡可能多地考慮風險之間的交互關(guān)系，并作為推演依據(jù)對搜集到的運行事故的源風險及推演風險(推演風險鏈中風險個數(shù)最多不超過4個)建立案例庫，推演風險包括實際風險事件中發(fā)生的風險，即雖未在本事件風險鏈中發(fā)生，但在其他事件風險鏈中發(fā)生的事件，也包括根據(jù)風險演化規(guī)律推測出的發(fā)生概率較高的風險。基于上述考慮，總結(jié)出由442條風險鏈組成的數(shù)據(jù)集，受篇幅限制，表2選取部分風險鏈進行示例。

表2 軌道交通事故風險鏈(部分)

將風險鏈轉(zhuǎn)換成維度為27×27的矩陣，其行和列分別代表圖1中的27個軌道交通運行風險，以第i行j列的矩陣值Zij為例，若Zij=0，代表風險i不會引起風險j，若Zij=1，代表風險i的發(fā)生可能會造成風險j發(fā)生。

2 軌道交通運行風險網(wǎng)絡(luò)鏈條分析

2.1 軌道交通運行風險網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

復雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖可以清晰表達出在網(wǎng)絡(luò)中不同成員的活躍程度、與其他成員的關(guān)聯(lián)程度等。使用UCINET6軟件對風險鏈矩陣進行分析，借助風險網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖展示軌道交通運行風險的相互關(guān)系，如圖2所示。

引入項目計劃工作網(wǎng)絡(luò)圖中緊前工作、緊后工作的概念，軌道交通運行的開始風險是指可主動發(fā)生、無緊前工作的風險，結(jié)束風險指無緊后工作且只能被動發(fā)生的風險。本文關(guān)注軌道交通運行的開始風險，即主動發(fā)生風險。

圖2 軌道交通運行風險網(wǎng)絡(luò)關(guān)系

根據(jù)圖2可得軌道交通運行開始風險有極端天氣R1、地震R3(自然風險)；信號故障R6、自動扶梯故障R7、其他設(shè)施故障R9 (車站設(shè)施風險)；列車脫軌R11(列車運行風險)；自殺R13(人為風險)。

2.2 網(wǎng)絡(luò)整體特性分析

密度是衡量網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點關(guān)系緊密程度的指標。密度越高，節(jié)點間的關(guān)聯(lián)程度越高[26]。對軌道交通運行風險矩陣進行密度分析，計算得出軌道交通運行風險的網(wǎng)絡(luò)密度為0.107 1，網(wǎng)絡(luò)連接線為81條。可見，整個軌道交通運行網(wǎng)絡(luò)中風險之間存在連接關(guān)系，但風險節(jié)點間的緊密程度較低，相互影響的程度也相對較低。對軌道交通運行而言，較低的網(wǎng)絡(luò)密度是軌道交通健康運行的保障，風險間關(guān)聯(lián)程度越低，造成的連鎖反應(yīng)越少。

2.3 風險關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點分析

2.3.1 中心性分析

使用UCINET6計算每一風險的度中心性和中介中心性，選取排名前50%的風險進行分析，如表3所示。

表3 度-介中心性排名前50%風險

當一種風險同時具有較高的度中心性和中介中心性時稱之為關(guān)鍵風險。根據(jù)軌道交通運行風險的度中心性和中介中心性排名，總結(jié)出軌道交通運行關(guān)鍵風險分別有R12(暴力恐怖襲擊事件，人為風險)、R14(騷亂，人為風險)、R15(擁堵，人為風險)、R16(被動墜軌，人為風險)、R17(滯留，人為風險)、R19(恐慌，人為風險)、R20(墜落，人為風險)以及R21(火災，其他風險)。

分析可得，關(guān)鍵風險由人為風險和其他風險組成，這些風險具備較高影響能力，在風險網(wǎng)絡(luò)中居重要地位。關(guān)鍵風險的確定可為城市軌道交通營運者的管理提供參考。在事故管理和預防中，可從關(guān)鍵風險著手，控制關(guān)鍵風險的發(fā)生和演化，以切斷風險鏈防止事故惡化。

2.3.2 度分析

出入度表征風險事件的輸入與輸出關(guān)系[27]。由節(jié)點出發(fā)的有向線段個數(shù)叫做該節(jié)點的出度，到達該節(jié)點的有向線段個數(shù)稱之為該節(jié)點的入度。出度表示個體在網(wǎng)絡(luò)中尋求互動的能力，即該風險可能導致其他風險的能力，入度是指復雜網(wǎng)絡(luò)中其他個體通過搜索該個體并與之建立聯(lián)系的程度，即軌道交通運行其他風險可能造成該風險的能力[28]。

本文選擇入度與出度排名前10位風險進行分析，如表4所示，位于入度前10位中有7項風險是人為風險，即人為風險是最容易引起的一類風險；車站設(shè)施風險的出度最大，說明該類風險在軌道交通風險網(wǎng)絡(luò)中居于核心地位，其向外輻射能力最強，最易導致其他風險的發(fā)生[29]。

表4 軌道交通運行風險入度與出度前10

同時，位于入度前10位的風險中有7個屬于關(guān)鍵風險，位于出度前10位中的風險有4個屬于關(guān)鍵風險。可見，多數(shù)關(guān)鍵風險具備較高的出度和入度，即具備較高的與其他風險交互的能力。

2.4 關(guān)鍵風險演化鏈分析

2.4.1 一次關(guān)聯(lián)分析

根據(jù)93個軌道交通運行事故及442條風險鏈對軌道交通運行風險進行進一步細分，確定一次關(guān)聯(lián)風險頻次(即引發(fā)和被引發(fā)的兩個風險出現(xiàn)的頻次)位于前10的風險鏈條如表5所示。

表5 一次關(guān)聯(lián)風險鏈及其頻次

由表5可知，前9項關(guān)聯(lián)風險鏈的發(fā)生頻次為93次，即每一次事故都可能造成這些風險鏈的發(fā)生，鑒于此，軌道交通運行風險研究可從一次關(guān)聯(lián)風險鏈入手，尋找解除或降低風險關(guān)聯(lián)的途徑以防止事故演化。前10個風險鏈的源風險分別是騷亂、擁堵、恐慌、墜落和滯留，可見，該5項風險具備較強的演化能力，在軌道交通營運時應(yīng)加大對這幾種風險的排查及控制力度以防止其他演化風險的發(fā)生。

2.4.2 關(guān)鍵風險演化鏈分析

由較高的中心性確定的關(guān)鍵風險與發(fā)生頻次位于前10的一次關(guān)聯(lián)風險鏈匯總出6條軌道交通運行關(guān)鍵風險鏈如表6所示。

表6 軌道交通運行關(guān)鍵風險鏈

關(guān)鍵風險鏈表示其中的風險關(guān)系具備較高的發(fā)生可能性和演化關(guān)系。以上所總結(jié)出的關(guān)鍵風險鏈與已有風險事件實例均有對應(yīng)。以關(guān)鍵風險鏈1為例，事故11的風險鏈為“恐慌→騷亂→擁堵”，事故48的風險鏈為“恐慌→騷亂→擁堵→墜落→踩踏”，事故66的風險鏈為“暴力恐怖襲擊事件→火災→恐慌→騷亂”，因此，暴力恐怖襲擊、火災、恐慌、騷亂、擁堵、墜落、踩踏等風險存在鏈式演化關(guān)系，其他風險鏈同理。關(guān)鍵風險鏈的確定可為軌道交通營運管理者在事故發(fā)生時及時切斷風險鏈、防止事故惡化提供參考。根據(jù)統(tǒng)計，關(guān)鍵風險鏈中，主導風險主要包括暴力恐怖襲擊事件與火災。恐慌、騷亂存在于每一條關(guān)鍵風險鏈中，說明這兩種風險具備較強的被引發(fā)能力，因此，如何控制乘客遇到事故時的恐慌情緒和由此引發(fā)的騷亂行為可作為未來研究的方向。

3 結(jié)論與建議

針對軌道交通運行風險，使用復雜網(wǎng)絡(luò)分析方法探究風險之間的演化關(guān)系，運用UCINET6軟件對所搜集的案例中軌道交通運行風險進行研究，提出了一種基于復雜網(wǎng)絡(luò)的軌道交通運行風險演化關(guān)系分析方法。該方法結(jié)合案例分析與推演分析的優(yōu)點，充分考慮軌道交通運行風險之間相互影響、演化關(guān)系。通過對風險網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)密度、中心性、出入度以及軌道交通的關(guān)鍵風險和關(guān)鍵風險鏈分析，為軌道交通的安全營運提供以下結(jié)論與建議。

(1)軌道交通管理者可根據(jù)風險網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖中開始風險所屬類別，對其采取不同的預防措施。車站應(yīng)及時檢查車站安全設(shè)施、嚴格開展乘車安全檢查、設(shè)置安全引導員等，以控制風險源來減少軌道交通運行事故。

(2)軌道交通運行風險網(wǎng)絡(luò)中心性分析確定了軌道交通運行的關(guān)鍵風險，降低關(guān)鍵風險發(fā)生的概率對軌道交通安全運行至關(guān)重要。此外，軌道交通事故的關(guān)鍵風險鏈為軌道交通運行管理者及時控制事故演化、預測事故演化方向提供思路。

(3)從關(guān)鍵風險鏈可得，風險發(fā)生后導致事故演化的因素均屬于人為因素，軌道管理者可根據(jù)人在意外事故發(fā)生后的行為、群體特征及規(guī)律等尋找降低人為風險的措施，比如播放輕音樂、設(shè)置指示牌、安排引導員等；火災作為其他風險類別，具有較高的引發(fā)能力，因此工作人員應(yīng)按時檢查防火、滅火設(shè)施，及時控制火勢，減少由火災引起的其他風險發(fā)生的可能性。

(4)本文的創(chuàng)新之處包括應(yīng)用實踐創(chuàng)新與理論創(chuàng)新。本文參考已發(fā)生的93個軌道交通事故對其風險進行探究，梳理風險之間的演化關(guān)系，并得出關(guān)鍵風險和風險鏈，從風險演化角度為軌道交通運行安全管理提供借鑒，體現(xiàn)實踐應(yīng)用創(chuàng)新；在理論創(chuàng)新方面，將復雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于軌道交通運行關(guān)鍵風險的研究中，對軌道交通運行風險鏈和關(guān)鍵風險進行了探索，拓展了復雜網(wǎng)絡(luò)理論的應(yīng)用范圍。