情景驱动的级联灾害风险协同建模方法研究——以地震诱发化工园区次生灾害为例*

杨震 郭新桉 刘哲明 郭梨

（西安建筑科技大学 资源工程学院，西安 710055）

0 引言

2015年第三届联合国世界减灾大会通过《仙台减灾框架》，强调需要更好地研究和管理级联反应的灾害［1］。级联灾害的预防机制面临着较大挑战，因为其除了依赖于复杂的数学模型，通常还需将定性和定量方法结合起来，以便更好地理解和管理级联灾害耦合风险的挑战和潜力。在事件序列中，一个或多个主要事件触发一个或多个次要事件，导致突发事件复杂化，这被称为“级联cascading”［2］。早在2004年就有学者发现，应急响应失败的主要原因在于对有害事件的耦合演化过程分析不足［3］。事实上，各承灾体要想有效减少风险，就必须要能展示其如何受到有害事件的影响。级联与多重、多米诺不同，级联事件之间的连接具有随机性，因此用级联来描述突发灾难事件系统更符合客观实际。2015年PESCAROLI G等［4］将级联灾害定义为极端事件，认为级联效应会随着时间的推移而增加，并产生具有强烈影响的灾难事件。KUMASAKI M等［5］通过案例总结了在日本发生的自然灾害级联效应的主要模式，但结论局限于单一灾害的统计，缺乏普适性。为进一步降低突发事件的危害性，及时有效地对其作出反应，“情景-应对”型应急决策模式是目前国内外研究的热点。陈璐等［6］建立了“情景-应对”地震灾区物资分配模型，将物资需求情景从3个维度进行划分以减少营救时间和人员伤亡。连会青等［7］构建了AHP模型，确立了“情景-应对”模型在矿井水灾应急领域的应用，从而提升矿井水灾事故应急救援能力。

当突发事件处理不当时，由于自然或人为灾害事件的复杂空间结构及其所涉及对象的紧密相关性，往往会产生严重的级联灾害，进而扩大影响范围造成更强烈的危害。郭海湘等［8］通过分析灾害多级联动的模式，从而得到同类型灾害多级联动模型，探讨出多级联动模型下不同灾害对城市的影响关系。级联灾害是致灾因子在社会系统中经过非线性增强而升级成的事故性灾难［9］，因此本文在交叉影响分析的基础上，应用阻尼解释结构模型进行协同建模，以地震诱发的化工园区级联灾害为例，得到灾害演化的层次结构，为化工园区地震灾害的应急工作提供可靠的科学依据。

1 情景驱动的协同建模方法

化工园区发生地震对外界带来的不仅仅是直接灾害，同时更容易被忽略的是由化工园区地震而引发的级联灾害［10］。级联灾害事件具有突发性、不确定性、伤害性等特点［11］，因此这类应急决策属于非结构性决策范畴。雅安地震中仍存在着管理混乱、信息混乱等问题［12］，可以发现化工园区地震发生后，准确构建级联灾害相互耦合这一过程有助于应对和缓解灾情［13］。因此，本研究建立一种基于情景推演的级联灾害演化的CIA-DISM方法，为灾害演化过程提供一种新的研究思路。

1.1 阻尼解释结构模型

1973年美国沃菲尔德教授首次提出了结构模型技术，即解释结构模型。解释结构模型是通过矩阵和图的描述方式将系统及系统要素用于分析和揭示复杂关系结构的有效方法［14］。2003年黄炜［15］提出了阻尼解释结构模型，将系统中破坏要素与解释结构模型结合得出新的相应模型方法——阻尼解释结构模型（Damp Interpretative Structural Modeling Method，DISM）。

1.2 CIA-DISM模型

本文所建立的CIA-DISM模型首先对要素之间的关系进行交叉影响分析（CIA），然后将CIA所得到的交叉影响矩阵作为DISM的输入，进而使所构建情景能反映演化过程的耦合性，更符合实际。基于“情景－应对”决策模式的协同建模过程如图1所示。由下列公式得出交叉影响矩阵的元素Cij（表示Cj对Ci的影响系数）。

图1 “情景－应对”决策模式的协同建模流程

CIA-DISM模型将要素之间的关系进行了拓展，从论域［0，1］拓展到了［－1，1］。如抗震救灾要素，其对于地震损失就是负向影响。因此采用CIA-DISM模型所构建的情景表达内容更全面。

2 案例分析

以2008年汶川地震中某化工园区为案例进行各影响事件之间的关系研究。

2.1 构建事件集

根据事件的性质，将事件集分为初始事件、动态事件和输出事件，如表1所示。由于每个事件的性质不同，因此做出648个因果关系估计，如图2所示。

图2 初始事件、动态事件和输出事件的影响关系

表1 化工园区地震级联灾害事件集

此次数据主要来源于2018年5月12日汶川地震灾害事件，依靠先进的评估方法与技术、各方面的技术人员和专家，对收集到的数据信息进行处理，按照事件集相应的演化过程，对其存在的间接威胁和风险进行预测评价。

2.2 情景分析

将德尔菲法获取的事件初始概率和估计矩阵作为CIA的输入，根据式（2）得到交叉影响矩阵，交叉影响矩阵中的数值代表事件之间的影响程度。为了评估事件集的合理性，从交叉影响矩阵中检验以下因素的总和：

可以看出，总影响中有91.64%是由事件集中事件所确定，8.36%是由事件集中未包含的事件所确定，说明事件集在一定程度上是综合可行的。将获取的交叉影响矩阵设置限定值|Cij|来提取事件集中最关键的事件，作为解释结构模型（ISM）的输入，如图3所示，当需要提取前30%最显著的影响时，其极限值为|Cij|=1.75。

图3 影响系数|Cij|频率统计

将原始交叉影响矩阵转换为手性矩阵，最终得到对应的阻尼矩阵M1.75。通过运用CIA-DISM方法，将预测的场景表示为场景有向图，在|Cij|>1.75时，经事故情景模式分析平台输出的有向图如图4所示。

图4中的箭头反映事件之间的影响关系，事件之间的连线分为实线和虚线，虚线连接的事件之间是消极影响，实线连接的事件之间是积极影响。选取前30%强关系构建情景有向图，事件之间的关系进一步被细化。第一层中可以看到OE1与DE9、DE10、－DE16及－DE15是有关联的，反映出地震灾害下造成的环境污染与有毒气体的扩散以及化学污水泄漏而引起的扩散成正比例关系。OE2的影响程度主要与DE13、－DE15、－DE17、－DE18及－DE19相关，可以看出传染病的爆发会加剧灾后人员伤亡情况；而拥有高度专业水准的救援队、在灾区环境下有足够的收容场所以及有较好的紧急医疗为受害者提供护理和基本生活设施都可以降低受灾人员在灾害事故下的伤亡程度。从图中能看到在所有的应急工作中，完善的防灾工程建设和充足的物资储备（IE10）对减少人员伤亡起到了很大的作用，公众的防灾意识和日常的大规模应急演习（IE9）也具有同样的积极作用。然而，余震过后（DE11）大量建筑物倒塌等次生衍生灾害会显著增加人员伤亡的可能性。若地震发生在工作期间（IE1）将进一步恶化灾区环境（DE13）并会造成严重的震后经济损失。用电高峰期（IE3）的影响程度主要与DE1、DE4、DE5、OE1及OE2相关，地震发生在用电高峰期不仅对交通系统、有害化学品泄漏有负面影响，同时还会出现火灾爆炸等震后级联灾害，其震后灾害的多次爆发也与灾后的环境污染（OE1）和人员伤亡现象（OE2）成正比例关系。从图中还可以分析出IE10与DE9、DE10、DE15、DE16、DE18、OE1、OE4等也有显著关系：震前充足的物资储备（IE10）能对有害气体的扩散起到良好的防护作用，有利于高效救援的同时帮助公众冷静面对地震灾害，可以有效减少人员伤亡，在降低灾后环境污染的同时，减少群众的不满和社会恐慌现象的出现。

图4 |Cij|>1.75时的多级递阶有向图

3 讨论

通过汶川地震案例，选择与地震相关的因素以形成事件集。大部分事件与地震、地震级联灾害和应急预案有关，每2个事件之间的偶然关系估计值是通过邀请应急管理领域的专家和从事过一线救援的专家组成专家小组并取得共识的估计结果。基于交叉影响分析方法，建立交叉影响矩阵，将交叉影响矩阵转换为阻尼矩阵。在划分阈值后得到事件间的层次结构和相互影响，通过分析菊花链拓扑结构，证明CIA-DISM情景模型可以作为分析和评估地震应急效果的工具。该模型能预测可能的二次灾难，过滤关键的紧急响应措施并识别事件之间的相关性，为应急管理组织和政府及其他相关部门提供更好的应急决策。

4 结论

本文以情景驱动的级联灾害风险为研究对象，基于据突发事件具有复杂多样性、事故历史数据难以获得等特点，结合德尔菲法、交叉影响分析和阻尼解释结构模型方法，以地震事故为例，清晰揭示了化工园区地震次生灾害的影响因素作用：余震、没有较好的应急预案、交通系统瘫痪、火灾和救灾物资不符合要求通常是其他次生灾害的原因。在应急准备中，较好的救援方案和应急物资储备是避免重大人员伤亡的重要保障。建筑物和基础设施的抗震性能差具有显著的负面影响。在经济损失方面，建筑抗震性能差是造成巨大经济损失的重要原因。与其他次生灾害相比，园区内的火灾造成的经济损失更为明显。防震减灾意识可以帮助公众冷静应对灾难，而传染病等疾病的传播和低效的救援将加剧公众的恐慌。在救援过程中，高效的救援任务和政府对舆论的积极引导可以极大地缓解恐慌，同时在应急救援阶段，只有所有的救援措施相互配合才能达到预期的效果，因此地震次生灾害模型的建立可以为震前准备、地震过程和震后的整个应急管理提供依据。通过CIADISM方法构建不同级别次生灾害情景，可为级联灾害的演化过程提供一种新的研究思路，也证明了该方法在应急管理决策过程中的实用性。