地铁运营安全风险评价研究*——以沈阳地铁一号线为例

秦 毅， 王仁祥， 魏士凯， 姜钧译

(1.武汉理工大学 经济学院， 武汉 430070； 2.沈阳工业大学 管理学院， 沈阳 110870； 3.东北煤田地质局 沈阳测试中心， 沈阳 110023)

地铁运营安全风险评价研究*
——以沈阳地铁一号线为例

秦 毅1，2， 王仁祥1， 魏士凯3， 姜钧译2

(1.武汉理工大学 经济学院， 武汉 430070； 2.沈阳工业大学 管理学院， 沈阳 110870； 3.东北煤田地质局 沈阳测试中心， 沈阳 110023)

分析我国地铁运营安全风险研究现状，构建安全风险评价指标体系和评价模型，指出沈阳地铁运营安全状况及特征，并运用层次分析法和云模型对沈阳地铁一号线运营安全现状进行实证分析，确定其运营风险级别。从排除沈阳地铁安全隐患着手，提出相应的管理方案和防御措施，为今后我国其他地区的地铁运营风险评价提供进一步的理论依据。

地铁运营； 安全风险； 运营风险； 风险分析； 层次分析法； 云模型； 沈阳地铁

随着生活水平的不断提升，发达城市的汽车需求量越来越大，城市路面交通的使用面积已经无法承载市民们日益增长的出行量，因而城市地铁应时而生。地铁是一种敏捷、安适、高效的城市公共运输工具，与其他交通运输工具相比具有得天独厚的优势。然而，正是因为城市地铁这种独特的优势，使其一旦发生安全事故往往产生的危害更大，因此城市地铁运营安全受到世界各国的高度重视，能否对地铁安全进行客观科学的评价，从而及时地采取相应的防御措施以排除安全隐患就成为关键所在。地铁运营风险评价作为城市地铁管理过程中的重要阶段，具有以评促建的作用，评价过程能否做到真实可靠，关键在于构建一套完善的地铁运营安全风险评价指标体系并选取适当的评价方法。常用的安全评价方法包括事故率法、系统分析法、灰色聚类评价法以及云模型评价法等，考虑地铁安全评价问题涉及的影响因素繁多且复杂，本文选用云模型方法对地铁运营的安全状况进行评价[1]。

一、文献述评

近年来，一些国内外学者对城市轨道交通进行了深入研究并取得了一定成果。Marek Sitarz认为，地铁系统的安全监控活动不是一成不变的，因此在确定安全风险评价准则时要斟酌所处的发展时代和社会背景。他主张除了对地铁运营阶段实施安全监控活动外，还应包含地铁的建设过程和设备保养修理的环节，并依据不同环节的安全监控目标制定详细的管理措施[1]。Chris J.Baker通过研究地铁体系安全水平的评价方法，指出了传统方法的缺陷，建立了基于三角模糊数的层次分析法模型以确定地铁各子系统的影响权重，并运用指标系数来避免主观因素对评价结果的影响，从而使评价结果更加准确[2]。

在国内，潘科(2011)考虑目前有关地铁运营安全风险评价方法的不足，构建了基于可扩法的地铁运营风险的多级可扩评价模型[3]。马一太等人(2006)建立了模糊综合评价模型，并将其运用于地铁火灾风险评价中[4]。王小洁(2012)将基于云模型的模糊综合评价方法应用于海运航线安全的评价，利用不确定性人工智能，最大限度地保留了安全评价固有的模糊性和不确定性，使其综合评判结果更贴近实际[5]。

二、地铁运营安全风险评价指标体系的构建

依据国家安全生产监督管理总局和交通部颁布的《城市轨道交通安全预评价细则》和《地铁运营安全评价标准》，参考我国地铁实际运营情况，确定影响地铁运营安全的主要因素为设备与设施体系、人员管理体系、组织管理体系和外界环境体系，指标诠释如表1所示。该指标体系能够全面客观地反映制约地铁运营安全风险的主要成分，同时也能够体现地铁乘客对地铁运营安全状况的外在要求[6]。

表1 地铁运营安全风险评价指标诠释

三、安全风险评价模型的确立

1.云模型的相关概念

李得毅院士于1995年首次提出一种不确定性的定性与定量的转换模型——云模型[7]。该模型能很好地解决地铁运营安全风险评价中定量指标和定性指标混杂的问题，并且能够在不同指标间进行标杆分析[8-9]，具有以下的数字特征:

Ex(期望值):最能代表云滴中的概念值，即期望值，量化后完全隶属于该区间的定性概念值。

En(熵):又称云滴方差，用来反映云滴定性的模糊程度，同时还表示定量数值能够表示定性语言表述的概率，其大小表示语言被认同的定量边界的大小，熵值越小则概念越具体。

He(超熵):又称为云滴熵的熵，代表云滴的分散程度及不确定性的凝聚度。超熵越小，云滴的路数度越确切，此时云的厚度较小。

假设存在n个云滴xi(1≤i≤n)，则Ex、En、He的计算公式分别表示为式(1)～(3):

(1)

(2)

(3)

与普通子云相比综合云级别更高，它是多个子云结合而成的产物，实际上是多个语言集的融合，即概念范围的扩大。通过两朵云Cloud1(Ex1，En1，He1)和Cloud2(Ex2，En2，He2)来演示综合云模型的计算过程，倘若CT1(x)和CT2(x)为两朵云的期望线，则E综合云模型Yun(Ex，En，He)算法如式(4)～(6)所示:

(4)

En=En1+En2

(5)

(6)

2.云模型的评价步骤

(1) 建立被评价对象的影响因素集X=(x1，x2，…，xn)，构建评价指标体系。

(2) 确定影响因素指标权重W=(w1，w2，…，wn)，本文选用层次分析法。

(3) 建立评价语言集，区分论域中的定性概念。本文将论域分为5个等级:好、较好、一般、较差、差，对应的云模型如表2所示，其云图如图1所示。

表2 各评价等级对应的云模型

注:数据来自不确定性人工智能。

(4) 用具有不同参数的云模型中的元素表示评价语集和权重集，聘请专家通过双边约束法对每个影响因素进行最大值、最小值打分，并应用逆向发生器将打分数据转化成云图，为克服专家们的评价差异，打分需要进行2～4轮，通过逆向云发生器将打分转化成云图[10]。

(5) 多层次综合评价，得到所有影响因素的云模型后，由指标体系最底层指标开始计算评语云，将结果与本层指标权重相乘，来计算上一层的综合评价值云，以此类推最终实现对总目标的云评价[11-12]。

图1 云模型云图

四、沈阳地铁一号线运营安全风险评价

1.沈阳地铁一号线概况及安全现状

沈阳作为东北第一大城市、中国十大城市之一，是东北的经济命脉，历史上一直也是东北各行业的发展中心，代表着该区域的先进发展水平，更是国家综合交通、通信的枢纽。然而，沈阳市地铁建设的时间却较晚，目前还处于起步阶段，各方面管理和运营机制尚不成熟。沈阳市现在仅有2条地铁线路:沈阳地铁一号线(以下简称“一号线”)，是我国东北三省开通的首条地铁运营线路，目前全部处在城市地下，西起十三号街，东到黎明广场。该项目从2005年11月开始实施，2010年9月开始试运营，全程达28公里，期间停22站，总投资达110多亿，是沈阳近些年最大的工程项目。整条线路跨越沈阳市铁西区、和平区、沈河区、大东区和东陵区5个市辖区，囊括了这些区域的重要位置，同时贯穿沈阳经济开发区、铁西工业区和沈阳站、太原街商业区以及中街商业区等城市密集区域，经济意义突出。而沈阳地铁二号线由于主体部分与沈阳的城市金廊走向基本一致，故被称为“金廊线”，于2006年11月18日开始建设，并于2011年12月开始运营，北起航空航天大学站，南至全运路站，全程达27.16公里，全部为地下线路，运营控制中心与沈阳地铁一号线合用。由此可见，沈阳交通运输水平尚达不到市民的出行要求，这不仅制约着沈阳地铁的健康发展，而且运营安全保障机制也得不到完善[13-14]。实际上，制约地铁运营安全的因素有很多，主要涉及车辆、人员、管理和环境4个方面[15-16]。

目前沈阳地铁的现状引起政府多个管理部门的重视，他们提出并实施了多个改善方案。首先是增加物质投入，完善各方面防护设施；与此同时，普及地铁安全知识、扫除盲点，加强乘客的安全防范意识；更重要的是从加大管理力度和提高管理效率着手，在人员密集区域增加监管人员数量，从而有利于出现紧急状况时人员的疏散。

2.实例分析

以沈阳地铁一号线为例，通过构建云模型对地铁运营安全风险情况进行评价，评价指标为4个二级指标，即B1设备与设施体系、B2人员管理体系、B3组织管理体系、B4外景环境体系。基于云模型的评价步骤，首先确定评价指标的影响因子，本文选取在系统工程领域中一种较好的指标权重确定方法——层次分析法(AHP)来确定这4个指标的相对重要性。

应用MATLAB程序计算判断矩阵，通过归一化得到最终指标权重W=(0.503 8，0.249 5，0.192 7，0.054 0)，计算结果满足一致性检验要求，因此权重结果可接受。

同时，本文邀请20位资深专家对每个指标进行打分，给出可以接受的最高分和最低分，其中有大学教授6名、地铁管理高层2名、工程项目质量安全专家12名。将打分结果输入到逆向云生成器中以计算每个指标的云模型，并生成云图。专家打分统计结果、各指标的云模型以及对应的云图分别如表3、4和图2所示。

最后通过综合评价(云计算第5步)计算出终极目标云模型，即(0.753，0.009，0.001)。依据表2规定的论域划分标准，可以得出沈阳地铁一号线运营安全风险评价的云模型期望为0.73，最接近表2中的Cloud2(0.691，0.064，0.008)，从图2中也可以看出地铁一号线运营安全情况云图和Cloud2基本吻合，所以沈阳地铁一号线运营安全风险评价结果为较好。

五、结果分析

通过表3可以看出，指标B1的最低云为0.45，而指标B4的最低云为0.65，说明专家们对设备与设施体系和外界环境体系的最低接受度存在分歧，也就是说，所有专家对沈阳地铁运营的外界环境体系看法趋于一致，而对一号线的设备与设施体系现状的态度不一，因此需进一步加强并完善设备与设施体系。通过表4可以看出，4项指标中安全等级得分最高的是组织管理体系，说明沈阳地铁管理层通过科学分析制定了较为合理的车辆组织管理方案，相关投入也很到位，使地铁一号线在组织管理方面具有较强的竞争力；而4项指标中得分较低的地铁外界环境体系成为制约地铁一号线运营安全发展的主要瓶颈。一号线完工时间目前不足3年，其周边很多地方还处于施工状态，相应的环境防护配套设施还有待完善，从而引发人们对一号线周边环境安全的担忧，因此，沈阳地铁应该加强一号线周边环境的安全保障工作，切实将乘客安全利益放在第一位。

表3 专家打分统计结果

表4 每个指标的云模型

图2 沈阳地铁一号线运营安全风险评价云图

应用云模型对沈阳地铁一号线进行运营安全风险评价不仅可以帮助城市地铁高层管理人员认清自身优势和存在的不足，还可为沈阳地铁制定发展规划和改进措施提供理论依据；同时，此方法不仅可以被应用于评价沈阳地铁一号线的运营安全状况，同样适用于对我国其他地区地铁运营安全情况的评价。此外，可以通过与其他地区地铁运营情况的横向比较找到沈阳地铁一号线实际情况的差距，将其作为未来的重点研究内容之一。

[1] Sitarz M.Integrated safety management system of the railway transport [J].Journal of Konbin，2010，3(15):36-47.

[2] Chris J B.A fuzzy reasoning and fuzzy-analytical hierarchy process based approach to the process of railway risk information:a railway risk management [J].Information Sciences，2011，181(2):3946-3966.

[3] 潘科，王洪德.多级可拓评价方法在地铁运营安全评价中的应用 [J].铁道学报，2011，33(5):14-19.

[4] 马一太，曾宪阳，刘万福.地铁火灾危险性的模糊综合评判 [J].铁道学报，2006，28(3):64-72.

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[16]Lambert D M，Margaret A E，John T G.Building successful logistics partnerships [J].Journal of Business Logistics，1999，20(1):165-181.

Researchonriskevaluationofoperationalsafetyofsubway:acaseofShenyangSubwayLineOne

QIN Yi1, 2, WANG Ren-xiang1, WEI Shi-kai3, JIANG Jun-yi2

(1.School of Economics, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China; 2.School of Management, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China; 3.Shenyang Testing Center, Northeast Coalfield Geological Bureau, Shenyang 110023, China)

The status quo of researches is analyzed on risk of operational safety of subways in China.The indicator system and evaluation model of risk and safety are established, and the operational safety situation and its features of Shenyang Subway are pointed out.Empirical study is produced on the status quo of operational safety of Shenyang Subway Line One by applying analytic hierarchy process (AHP) and cloud model to determine the level of its operational risk.From excluding the potential troubles of safety of Shenyang Subway, corresponding management alternativess and preventive measures are proposed, so as to provide further theoretical evidence for the risk evaluation of operational safety of subway in other regions of China in the future.

subway operation; safety risk; operational risk; risk analysis; analytic hierarchy process (AHP); cloud model; Shenyang Subway

2014-01-19

秦 毅(1963-)，男，辽宁宽甸人，教授，主要从事战略管理与决策等方面的研究。

* 本文已于2014-05-20 16∶52在中国知网优先数字出版。 网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20140525.1242.004.html

10.7688/j.issn.1674-0823.2014.03.11

C 939

A

1674-0823(2014)03-0258-05

(责任编辑:张 璐)