基于上海地鐵的城市軌道交通運營風險評價

艾棟 黃家駿

摘 要：如今，城市軌道交通發展迅速，但風險頻率卻依舊很高，且后續處理往往不盡人意，因此，進一步提升安全管理工作水平，加強城市軌道交通運營企業運營安全風險管理，以及做好風險應急預案對策，是確保安全運營、防范交通事故發生的重中之重。文章對上海軌道交通運營行車日志數據進行篩選整理，得到上海軌道交通運營的風險頻率，針對風險頻率較高的風險因素，利用層次分析法和模糊綜合法對上海軌道交通風險進行風險評估，得出各項風險的權重和評價指標，判定上海軌道交通的風險等級與主要危險因素。

關鍵詞：城市軌道交通；數據挖掘；運營風險；風險評估

中圖分類號：F283 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.10.020

Abstract： Nowadays， urban rail transit develops rapidly， but the risk frequency is still high， and the follow-up treatment is often unsatisfactory. Therefore， further improving the level of safety management， strengthening the operational safety risk management of urban rail transit operators， and doing a good job in risk emergency plans are the top priority to ensure safe operation and prevent traffic accidents. This paper selects and organizes the traffic log data of Shanghai rail transit operation to obtain the risk frequency of Shanghai rail transit operation. Aiming at the risk factors with high risk frequency， the paper uses AHP and fuzzy synthesis method? to carry out risk assessment of Shanghai rail transit risk， obtains the weight and evaluation index of each risk， and determines the risk grade and main risk factors of Shanghai rail transit.

Key words： urban rail transit; data mining; operational risk; risk assessment

0? ? 引? ? 言

城市軌道交通是兼具速度、環保、運量大、節約土地資源等優勢的交通方式，因而正受到著世界各國的青睞，發展迅猛。我國也不例外，2022年全年? ? 實際開行列車3 316萬列次，完成客運量194.0億人次，完成進站量116.9億人次，客運周轉量1 560億人次公里[1]。因此滿足巨大的交通需求，同時更好地處理風險與隱患，完成對風險的辨別與評估，是我國城市軌道交通建設所面臨的一大挑戰。

研究者在風險辨識與風險分析評估上已經做了大量的研究工作。在風險辨別上，李志東[2]提出風險辨識需要確定運營系統的組成、特點、各組成部分的聯系，唐濤等[3]在研究中提出了危險源辨別的兩類方法：對以前教訓的總結與對危險源的開創性預測。龔玲[4]采用“工序-設備/ 設施-人員”實地進行排除活動來查找風險源，使風險源更加準確清晰完整。在風險的分析與評估問題上，郭旭[5]使用模糊綜合評價法構建權重向量，將風險分為四個等級賦分評價；王天豪[6]使用能量釋放理論和ALARP風險矩陣來對風險進行評估，將危險源與可能導致的事故以及事故后果結合，陳建偉[7]建立了風險分析系統，將風險錄入系統中，并根據ALARP最低合理可行原則，選擇是否應該對風險采取措施，以便未來對事故分別鑒別以及管理。

但是由于我國交通需求巨大，且城市軌道交通發展時間不長，在處理預防、應急等方面還存在著許多問題，本文基于上海地鐵數據構建風險評估方法增強城市軌道交通運營的安全性。

1? ? 城市軌道交通運營風險評估

1.1? ? 風險矩陣

將風險發生的概率和風險發生后的后果嚴重程度進行組合，按風險的特點進行等級劃分，其等價劃分依據是ALARP風險接受準則（見圖1），并在一張表格中通過顏色深淺或更直觀的方式體現出風險等級大小，以完成風險評估。

通過過往經驗與相關規定，可列出風險概率等級表和風險危險登記表，再將兩張表進行結合得出風險矩陣，如表1所示。

風險矩陣能夠將風險的重要性轉化為可視，但其重要性是通過相互對比所得，缺少精確的定量評估。

1.2? ? 模糊綜合法

1.2.1? ? 評估指標體系建立

將風險評估體系劃分為目標層、準則層、指標層三層，其中城市軌道交通風險評估是我的目標層P，根據過往的經驗與事故數據可得，影響運營風險主要由人、設備、環境三大類組成，將這三類設為準則層，然后對三大類進行細分，人因素包括乘客因素和車站工作人員因素，設備因素包括有車輛系統故障、供電系統故障、通信系統故障、軌道系統故障、機電系統故障、土建系統故障，而環境包括外部和室內環境兩類，將這10項設為指標層。如表2所示。

其中主要的乘客因素包含有大客流導致的擁堵或是乘客輕生、扒門等不文明的行為；車站工作人員因素主要包括工作人員的操作失誤、工作安全意識淡薄等；車輛系統故障主要是車輪或是轉向架故障、制動故障、牽引故障、車體故障等；供電系統故障包括牽引變電所或是降壓變電；通信系統故障包括ATS、ATP和ATO發生故障；軌道系統故障包括斷軌、扣件受損等事故；機電系統故障包括車站內的設備如屏蔽門、電梯等出現故障；土建系統故障主要是滲漏水等問題；外部環境包括自然災害、極端天氣等；室內環境則包括室內的溫濕度、噪音等問題[8]。

1.2.2? ? 指標權重確定

權重確定首先需要構建判斷矩陣來定量的估計各因素所占比重，即將同一層中的因素的重要性進行兩兩比較，如指標層中將乘客因素與車站工作人員因素進行重要性比較，之后利用1～9標準尺度定量化，即可得到判斷矩陣。其重要度指標因遵循表3。

據此可以寫出4個矩陣，P矩陣和1、2、3矩陣，記第i個因素相比第j個因素重要度為，則矩陣形式如下。

在得到判斷矩陣之后，需要計算每個矩陣的最大特征值λmax以及每項的特征向量W，并且為了保證建模后的一致性誤差小，需要根據一致性指標來檢驗一致性，其方式是計算一致性指標CI。

（1）

其中n為判斷矩陣的階數，且當CI越接近0，其一致性越高，越偏離0，一致性越低。再根據階數n的值查表4得出RI的值。

CR為CI與RI的比值，意為一致性比率，當CR≤0.1時，一致性可以通過，否則需要修正判斷矩陣。

最后構建隸屬函數，并構建評價矩陣。其方法分別對每一級評估體系進行分級，根據風險的重要度分為5級，分別是風險極低、風險較低、風險一般、風險較高、風險極高，對應數值為1—5。再邀請數位專家根據經驗對每一項因子進行評分，計算得出隸屬度Ci，并確定矩陣Ci。最后根據模糊綜合法將權重因子和評價矩陣合成，其合成公式如公式（2）。

（2）

其中“°”表示算子。本文將采用M（.，⊕）的加權平均算子。

2? ? 上海地鐵運營風險評估以及等級分類

本文將以上海地鐵為例進行風險評估，通過對近年來上海地鐵事故數據的分析，以及網上問卷的評分方式，對上海地鐵近些年的風險進行評價，并進行等級分類，本文將采取模糊綜合法進行風險評估。

2.1? ? 上海地鐵運營事故數據

想要對上海地鐵運營進行風險評估就需要一定的數據，表5是以上海地鐵運營近年事故為依據，根據風險評估體系進行數據總結。

2.2? ? 判斷矩陣建立

對每一層的指標進行兩兩比較，首先從指標層開始。

通過對數據的分析、對過往事故分析的方式，以層次分析法構建了判斷矩陣。可得人因素比較結果，如表 6。

對于準側層1來說，乘客因素顯然是比車站人員因素更重要。從2.1的數據來看，也是乘客因素的事故遠高于車站人員因素所導致的事故。通過表6可得1判斷矩陣。

同樣，通過對數據分析的結論可得其他因素的判斷矩陣，對于設備因素，結果如表 7。

顯然通信系統故障最重要，車輛系統故障與通信系統故障重要度相差不大，然后是供電系統故障，接著是機電系統故障與土建系統故障，最后是線路系統故障。可得X2判斷矩陣如下。

最后是環境因素。所得結果如表8所示。

顯然自然災害和極端天氣發生幾率和破壞性都更大，所以外部環境要重要與室內環境。可得判斷矩陣如下。

在求出各指標層的判斷矩陣后，還需要求出準則層的判斷矩陣。結果如表9所示。

設備因素重要度要遠大于人因素，人因素要重要于環境因素。

可得P判斷矩陣。

2.3? ? 一致性驗證

在得到判斷矩陣后，為保證矩陣的誤差性，需要進行一致性驗證。以因素人為例，首先計算權重因子W，其公式如下。

（3）

計算可得矩陣如下。

最大特征根λmax的公式如下。

（4）

計算可得λmax=2，則根據公式（1）可知，CI=0。又因為因素人只有兩項因素，所以為2階矩陣，此時RI=0，所以CR=CI/RI=0<0.1，因此判斷矩陣滿足一致性。

同理可求因素設備故障的權重因子矩陣如下。

計算得到λmax=2，則CI=0.077 0，又因為設備因素是6階矩陣，所以RI=1.24，所以CR=CI/RI=0.062 1<0.1，因此判斷矩陣滿足一致性。

因素環境影響的權重因子矩陣如下。

得λmax= 2，則CI=0，因為環境因素是2階矩陣，所以RI=0，則CR=CI/RI=0<0.1，所以滿足一致性。

根據已求得的權重因子矩陣，可以得出準則層各項權重矩陣如下。

得λmax=3.003 8，則CI=0.001 9，又因為準則層是3階矩陣，所以RI=0.58，則CR=CI/RI=0.003 2<0.1，所以判斷矩陣符合一致性。

2.4? ? 構建隸屬函數

根據1.2.2的中隸屬函數的設計標準，本文通過對過往數據的分析，以及10位專家針對每項單因素的評分，其中各因素評分人數情況如表10、表11、表12所示。

在得到模糊綜合評價值之后，就可以求得準則層每項因素的整體評分和目標層的整體評分 ，以人因素為例 ，其整體評分如下。

1=[5? 4? 3? 2? 1] ? [0.266 7? ?0.266 7? ?0.133 3? ?0.200 0? ?0.133 3]=3.333 5

同理可得設備整體評分2=4.057 8。環境的整體評分為3=3.316 7。總體的目標層整體評價如下。

= [5? 4? 3? 2? 1] ?[0.401 8? ?0.251 3? ?0.162 4? ?0.114 8? ?0.069 7]=3.800 7

對上述數據整理分析得到最終評價表如表13所示。

從表13的評價數值可以看出，上海城市軌道交通運營的整體等級在一般風險等級。而后，通過對比權重與評價數值我們可以看出，在三大因素中，設備因素的問題尤為突出，特別是其中的通信系統、車輛系統和機電系統的故障問題，其評價等級數值都高于4，即風險等級在較高風險等級，屬于需要進行預防監控的等級。

3? ? 結? ? 論

本文對比了兩種風險評估方法，運用了模糊分析法與層次分析法相互結合的方法，提高評估效果。并通過對數據分析和數據挖掘，描述了詳細的分析步驟，對上海軌道交通進行了風險評估以及風險的等級劃分，判斷了上海軌道交通的風險等級與主要危險因素。

研究結果表明，模糊綜合法在對城市軌道交通運營風險評估上更加實用。上海軌道交通總體評價數值為3.800 7，風險總等級在一般風險等級，且其通信系統故障、車輛系統故障、機電系統故障的評價數值分別達到了4.5、4.1、4.2，都大于4，且較其他風險較高，為上海軌道交通運營的主要危險因素。

參考文獻：

[1] 中華人民共和國交通運輸部．2022年城市軌道交通運營數據速報[EB/OL].（2023-01-20）[2023-08-16].https：//www.gov.cn/? ?xinwen/2023-01/20/content_5738226.htm.

[2] 李志東．地鐵運營安全的風險評估與管理[J]．價值工程，2017，36（23）：54-56．

[3] 唐濤，燕飛，郜春海．城市軌道交通安全評價體系研究[J]．都市快軌交通，2010，23（3）：32-36．

[4] 龔玲．基于城市軌道交通運營企業的安全風險預控管理研究[C]//中國城市科學研究會軌道交通學組.智慧城市與軌道交通2016.北京：中國城市出版社，2016：3．

[5] 郭旭．基于模糊綜合評價法和層次分析法的地鐵車站施工安全風險評估研究[D]．北京：中國鐵道科學研究院，2020．

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[7] 陳建偉．城市軌道交通運營中的風險管理[J]．現代城市軌道交通，2018（11）：66-69．

[8] 李振山．地鐵運營安全風險管理現狀分析[J]．城市建設理論研究（電子版），2017（7）：262-263．