基于AHP-CIM模型的軌道交通項目進度風險評價
——以寧波地鐵5號線1期項目為例

葉如 陳逸齋 周詩雨 許學國

(1.寧波市軌道交通集團有限公司，浙江 寧波 315000；2.上海大學管理學院，上海 200444)

0 引言

當前，隨著城市軌道交通建設蓬勃發展，軌道交通項目進度管理受到廣泛關注。受線路規劃、征地拆遷、交通疏解等制約因素影響，軌道交通項目進度管理難度較大，存在風險多關聯、結構多疊加等問題。與軌道交通項目設計、竣工、運維階段相比，施工階段進度管控成為項目進度管理的主要內容。

近年來，國內學者對軌道交通項目的研究側重于設計、方案、模式等方面[1-5]，缺乏對軌道交通項目進度風險方面的研究。柴國榮等[6]構建了地鐵項目施工安全風險系統動力學模型，通過調整勞動力、工作強度和加班時間三個指標的權重賦值進行仿真模擬。王張軍等[7]基于WSR-GCM建立了青島軌道交通施工進度風險指標體系，利用灰色聚類對其進行評價。李瀟等[8]將計劃評審技術與貝葉斯網絡相結合，構建了進度風險分析模型，將語言變量轉化為概率值，用以推算工程進度的期望值和風險概率。

基于此，本文采用基于層次分析法(AHP)和控制區間與記憶模型(CIM模型)的混合進度風險評價方法，以寧波地鐵5號線1期項目為研究對象，分析該項目進度風險主要影響因素和風險概率，并提出相應措施，以期提升城市軌道交通項目進度管理水平。

1 基于AHP-CIM的施工進度風險評價方法概述

1.1 CIM模型簡介

CIM控制區間和記憶模型是一種有效的概率分布疊加方法[9]，可以簡化概率分布疊加計算。CIM模型分為兩種，即并聯響應模型和串聯響應模型。該模型既能處理變量相互獨立的問題，又能處理變量相關的問題，是一種對風險因素進行組合、量化評價的新方法。假設一項活動中有多個風險因素存在，無論哪一個風險因素都會使得活動受到影響，那么，風險U1,U2,…,Un的概率分布組合模型被稱為并聯響應模型，將這種并聯概率曲線的疊加稱為概率乘法。在寧波地鐵5號線1期項目施工過程中，各級風險因素均具有不確定性，因此適用并聯響應模型。

1.2 層次分析法簡介

層次分析法(AHP)是指將與決策有關的因素分解為多個層次，如目標層、準則層、方案層等，以此為基礎進行定性分析和定量研究[10]。通過構造對比矩陣，確定矩陣和單排序結果的一致性，得到各因素權重集，可解決多目標、多準則或無結構特性的復雜決策問題。

1.3 評價過程

本文基于CIM模型和AHP的混合進度風險評價方法，通過AHP確定評價指標權重，利用CIM模型將指標值轉化為進度風險概率，最終確定風險等級。該方法以專家群體決策意見為基礎，將指標權重與風險概率相結合，更加科學地實現定性與定量、主觀與客觀之間的轉化，在公路[11]、地鐵[12]、水電[13]等領域的工程項目風險評價中取得了良好效果。具體分析步驟如下：

(1)識別進度風險因素，構建風險評價指標體系。

(2)通過兩兩對比重要程度構建判斷矩陣，計算特征向量和特征值，并進行一致性檢驗，確定各影響因素權重。

(3)依據專家評分數據，確定評價對象各底層指標風險等級概率分布Pid。公式如下

(1)

式中，K表示專家人數；Kd表示認為風險因素i屬于風險等級d的專家人數。

(4)運用CIM并聯響應模型將軌道交通項目進度風險等級向上疊加，逐層計算各風險因素概率分布，并聯疊加公式，得到

(2)

式中，U1和U2分別表示兩個影響因素；di為概率區間的組中值。

(5)依據各級指標權重，確定該項目總體進度風險概率分布，進而判斷風險評價等級。

2 軌道交通項目進度風險評價指標體系

軌道交通項目施工操作復雜，存在較多風險因素。對中國知網近10年核心期刊文獻進行檢索，關鍵詞設置為“軌道交通”“地鐵項目”“進度風險”等，在梳理相關文獻的基礎上，依據專業知識和專家評價，整理出15個主要風險因素，并歸納為人員因素、機械因素、管理因素、技術因素、環境因素五大類一級風險因素。軌道交通項目一級風險因素和二級風險因素見表1。

2.1 人員因素

通過對盾構機等施工設備配備專業崗位人員，避免頻繁更換人員導致的項目質量及進度風險。同時，管理人員需要具有較強的責任心和豐富的實踐經驗。此外，運營環節作為軌道交通項目管控的關鍵環節，站務人員的應急聯動能力也十分重要。

2.2 機械因素

在盾構穿越過程中，應盡可能保持勻速推進，以減小盾構推進對前方土體的擾動。盾構姿態變化不可過大/過頻，以減少盾構施工對地層的擾動。此外，該項目對施工機械用具的要求較高，機械設備的運行狀態、機械類型、主要參數、配置選取、供應進度等都會影響項目進度。

2.3 管理因素

該項目創新性地提出了全包干、全委托、全認可的征地拆遷“三全”管理模式，確立了三個主體：指揮部為拆遷主體，區政府為責任主體，街道為工作主體。三方共同制定征地拆遷考核辦法，強化激勵機制，推進征地拆遷工作。由此可見，合理的組織架構和管理模式是軌道交通項目進度風險的主要影響因素。

2.4 技術因素

該項目涉及許多技術問題，如將CP Ⅲ控制網與無砟軌道精調的相關技術引入鋪軌施工，提升了整體道床軌道的高平順性與乘坐的舒適性。在該項目施工過程中，門檻、排水溝閘板預埋件混凝土必須與門框墻共同澆筑，定位支座必須在道床施工時澆筑，工序的協調難度較大。由此可見，專業交叉施工難度大、專項施工方案不成熟、系統運行及性能測試不成熟是影響軌道交通項目進度風險的關鍵因素。

2.5 環境因素

寧波屬于典型的軟土地區，土層含水率高、壓縮性高、靈敏度高，但強度低、透水性差。加之，寧波市的軌道交通線路較多，且大多鋪設在交通主干道地下，線路上方建筑物與市政設施較多，因此施工環境極為復雜。由此可見，軌道交通項目進度與當地施工的氣候條件、水文地質條件、施工環境復雜程度等因素關系密切。

3 實證研究

本文以寧波地鐵5號線1期項目為例。該工程線路全長27.945km，均為地下線；共設22座車站，其中，換乘站10座，全線平均站間距1.27km。該項目具有工程體量大、拆遷難度大、施工工藝新、建設工期緊等特點，項目進度管理難度極大。

3.1 計算風險因素權重

根據該項目的實際情況，邀請10名專家參與問卷調查，采用1～9標度法進行評判。一級風險因素權重計算結果見表2。由計算可知，一級風險因素的特征向量為5.146 8，一致性比率為0.032 8<0.1，滿足一致性檢驗。同時，認定各二級風險因素權重相同。

表2 一級風險因素權重計算結果

從表2可知，該項目進度風險影響因素重要性排序為：管理因素>技術因素>人員因素>環境因素>機械因素。其中，管理因素和技術因素權重較高，這是由于該項目線路較長且跨越不同的行政區域，施工前需要協調交通、城管、綠化、管線等多家單位辦理施工許可手續。政策協調涉及的部門較多，管理人員協調難度較大。同時，該項目參建單位在項目管理過程中需要協調接口、作業交叉等不同工作，工作量巨大。因此，管理因素的風險控制是該項目進度風險控制的重要環節。

3.2 計算風險分布概率

首先，構建風險評價集V，設V={風險高、風險較高、風險一般、風險較低、風險低}；其次，邀請10名專家對各二級風險因素打分，并計算風險概率。二級風險因素分布概率見表3。

表3 二級風險因素分布概率

3.3 計算風險概率

運用CIM模型并聯響應模型計算主要風險因素概率分布。以環境因素E為例，通過并聯響應模型計算E1與E2的風險概率，結果見表4。

表4 E1與E2的風險概率計算結果

同理，疊加E3得出環境因素E的風險概率，見表5。

表5 環境因素風險E的風險概率

以此類推，計算出5個主要因素風險概率，見表6。

表6 主要因素風險概率

綜上所述，寧波地鐵5號線1期項目進度風險總概率分布見表7。

表7 寧波地鐵5號線1期項目進度風險總概率分布

3.4 評價結果分析

綜上所述，寧波地鐵5號線1期項目進度風險處于較低等級，風險概率為35.04%。主要風險包括機械類型、主要參數、配置選取不合理B3，組織措施不到位C1，參與方之間的協調與干擾C2，進度計劃實施與監督不力C3，專業交叉施工難度大D1。

由此可見，該項目進度風險影響因素具有較大的隨機性。在項目施工過程中，針對上述主要風險采取如下應對措施：

(1)有針對性地對項目管理和技術人員進行培訓，提升相關人員專業技術水平，規范操作過程，減少人員因素對項目的不利影響。

(2)基于該項目建設特點，在前期開展專家會談，進行技術交底，有效規避進度風險。

(3)借鑒其他項目的先進管理模式，構建符合該項目特點的動態風險監控管理模式。

4 結語

本文通過梳理和研究相關文獻，構建了包含人員、機械、管理、技術、環境五大類風險因素的軌道交通項目進度風險評價體系。通過實地調研，結合專家調查結果，建立了AHP-CIM風險評價模型，運用混合進度風險評價方法計算主要風險指標權重系數和風險概率分布。以寧波地鐵5號線1期項目為例進行實證研究，計算該項目五大因素所處風險等級的概率分布，得到的評價結果與實際工程進度監測結果相符，進一步驗證了該方法的科學性和有效性，同時提高了該項目風險管理的效率與質量。主要結論如下：

(1)在軌道交通項目進度風險一級影響因素中，管理風險因素所占權重最大，為0.512；其次是技術風險因素和人員風險因素，所占權重分別為0.212和0.124；環境風險因素所占權重較小，為0.101；機械風險因素所占權重最小，為0.051。

(2)在寧波地鐵5號線1期項目中，人員因素在較低風險等級的分布概率為0.492，機械因素在低風險等級的分布概率為0.352，管理因素在一般風險等級的分布概率為0.476，技術因素在低風險等級的分布概率為0.488，環境因素在低風險等級的分布概率為0.608。綜合評價結果可知，該項目進度風險處于較低等級，風險概率分布為0.35。

(3)基于AHP-CIM建立軌道交通項目進度風險評價模型，有效解決了風險指標體系不可觀測等問題。根據各風險因素的概率分布發現，進度風險主要受機械類型及參數配置、管理的組織措施與計劃監督、參與方的協調方式以及專業交叉施工難度各項因素影響。本文研究成果可為其他類似項目的進度風險管理提供參考。