基于多级可拓评价方法的大客流扰动下地铁脆弱性研究*

宋守信 姚德志 肖楚阳

(北京交通大学经济管理学院,100044,北京//第一作者,教授)

基于多级可拓评价方法的大客流扰动下地铁脆弱性研究*

宋守信 姚德志 肖楚阳

(北京交通大学经济管理学院,100044,北京//第一作者,教授)

根据地铁运营的特点及国内外脆弱性相关领域的研究现状,构建地铁在大客流扰动下脆弱性的评价指标体系。运用多级可拓理论,建立地铁在大客流扰动下脆弱性的多级可拓评价模型。以北京地铁为例,确定北京某地铁站在大客流扰动下脆弱性的风险等级,并根据所得结果提出优化措施,为我国地铁在大客流扰动下脆弱性评价提供一种新的评价方法。

地铁; 大客流扰动; 脆弱性; 评价指标体系; 多级可拓评价方法

Author′s address School of Economics and Management,Beijing Jiaotong University,100044,Beijing,China

随着地铁网络的不断扩展,地铁系统的客运量急剧增加。在此情况下,地铁车站日益暴露出自身的脆弱性,其所产生的影响也越来越引起社会广泛关注。因此,研究大客流条件下地铁车站的脆弱性问题显得极具意义。本文力求在建立科学合理的评价指标体系的基础上,采用专家访谈法结合层次分析法确定指标权重;以可拓评价为核心,将可拓学中的物元理论与关联函数等概念运用于大客流条件下地铁车站的脆弱性评价中,构建了地铁在大客流条件下脆弱性评价的多级可拓评价模型。

1 有关文献综述

脆弱性作为学术界研究的热门话题,早期出现在自然科学领域。1968年Margat首次提出了“地下水脆弱性”这一术语,他认为地下水脆弱性是地下水对外来污染物的自我保护[1]。其后脆弱性逐渐从自然科学领域向各个学科拓展,包括灾害学、计算机科学和社会科学等。由于学科背景、研究对象的差异,对脆弱性概念的界定也迥然不同。文献[2]对脆弱性的概念进行总结归纳后提出,脆弱性是指由于系统(子系统、系统的组分)对系统内外部扰动的敏感性以及缺乏应对能力从而使系统的结构和功能容易发生改变的一种属性。虽然目前学术界对脆弱性这一概念的认知日渐统一,但就其具体构成因素依然存在较大分歧。文献[3]指出系统所承受的压力及其敏感性和适应能力是构成系统脆弱性的重要组成部分。文献[4]则认为脆弱性构成因素主要包括敏感性和响应能力,而暴露不是脆弱性的组成成分,应将其看作是系统与外力干扰之间联系的一种特征。

地铁车站为典型的人员密集场所,而且处于地下空间,形成相对独立、封闭的系统，遇到紧急情况时,进行大规模的人员疏散易受到限制。在地铁实际运营中一旦遇到大客流扰动,如节假日或地铁沿线举行大型活动时，易造成突发大客流,大量乘客涌入车站,使得站内通道、扶梯等空间狭小区域内的人员密度骤然增加,超过其设计最大人员荷载度,甚至可能引发踩踏事故,造成严重的生命财产损失。因而地铁在大客流条件下的脆弱性研究逐渐兴起。但现阶段已有的脆弱性研究主要集中在地铁网络拓扑结构方面,以大客流为背景从运营组织角度进行分析的较少。[5]采用层次分析法对地铁在大客流条件下的脆弱性进行研究,并提出有关对策;文献[6]提出地铁车站在超大客流下的疏散策略;文献[7]从系统的角度出发,提出了大客流情况下的行车组织和车站客流控制方式;文献[8]将地铁车站运营脆弱性构成要素定义为暴露度、敏感度和适应度,以此构建脆弱性评价体系。在现有大客流脆弱性研究方面,文献[5]将地铁车站大客流下脆弱性要素分为暴露性、敏感性、适应性,应用灰色关联分析法和模糊综合分析法进行分析,得到了车站具体的暴露度、敏感度和适应度,并利用这三个值得到地铁综合脆弱度,编制脆弱度分级量表。文献[5]充实了我国在这方面的研究,有利于在大客流下地铁脆弱性评价工作的展开。但文献[5]也存在缺陷与不足,如采用的评价方法为综合赋值法,忽略了某些单一因素或单项部分在整个评价体系中的重要性。考虑到地铁大客流情况下脆弱性影响因素之间的内在联系,有必要建立一套完备的脆弱性评价指标体系，并采用更加合理的评价方法对其进行评价,确定其脆弱性等级。

本文尝试在地铁脆弱性评价中引入多级可拓评价方法。可拓评价方法是可拓学在实际研究中的主要应用之一。可拓学的核心观点为物元理论,物元是以事物、特征及事物关于该特征的量值三者所组成的有序三元组,记为R=(事物,特征,量值)=(N,C,V),这与脆弱性评价中要建立指标和被评价事物之间映射关系的思想是一致的。该方法既能表达被评价对象状态等级的关联度,也可以反映被评价对象质变的动态过程[9]。文献[9-10]将可拓评价方法应用在地铁运营安全评价中,并取得了与实际情况相一致的评价结果。本文引入多级可拓评价方法,在于完善大客流下地铁脆弱性评价指标体系。

2 多级可拓评价模型

设R表示物元,C为评判因素集,C={C1,C2,…,Cn},其中n为评判因素的个数。评判因素集是脆弱性的特征指标。根据影响被评价对象的各因素的特征及其风险等级,建立脆弱性等级域U[8]。

2.1 确定经典域和节域

经典域指各指标在评价指标中所确定的量值范围。节域则指各指标的实际取值范围。

令

(1)

式中:

Rj——地铁车站大客流扰动下脆弱性等级经典域;

Vj——脆弱性评价指标C关于脆弱性等级Uj所确定的取值范围。

令

(2)

式中：

Ru——节域;

U——脆弱性级别的全体;

Vu——评价指标C关于U所确定的取值范围。

2.2 确定待评物元

由于设置的评价指标层级较多，这里以第i个待评的一级指标为例确定其评级物元。对待评价对象,将实际所评分数用Ri(i表示指标的级数，i={1,2,3})表示:

(3)

式中:

N——待评对象,即地铁车站大客流扰动下脆弱性;

Vp——待评对象N在评价指标Cp下所得的具体分值,其中p为第i+1级指标中所包含的隶属于上级指标的子指标的个数。

2.3 构建关联函数

(4)

其中

(5)

(6)

式中:

kj(ci)——隶属于Ci的下一级指标关于脆弱性等级j(j={1,2,…,m})的关联度。

2.4 多级可拓评价

2.4.1 一级评价

一级评价的评价对象为二级指标。二级指标对各脆弱度等级的关联矩阵k(bi)由三级指标对脆弱度各等级的关联矩阵k(ci)与三级指标的权重向量wci相乘得到。即：

(7)

2.4.2 二级评价

二级评价的评价对象为一级指标。一级指标对各脆弱度等级的关联矩阵k(ai)由二级指标对脆弱度各等级的关联矩阵k(bi)与二级指标的权重向量wbi相乘得到。即：

(8)

2.4.3 三级评价

将一级指标对脆弱度各等级的关联矩阵k(ai)与一级指标的权重向量wai相乘,确定待评价对象对各脆弱度等级的关联矩阵k(N)。

(9)

2.5 脆弱性等级确定

若kj(N)=maxj={1,2,…,m}kj(N),则称待评价对象N的脆弱性等级属于等级j。

(10)

(11)

称j*为地铁在大客流下脆弱性的级别变量特征值,即属于某脆弱级别程度。

3 大客流下地铁脆弱性评价体系构建

采用多级可拓评价法对大客流下地铁的脆弱性进行评价,以确定其脆弱性等级。笔者认为,大客流下地铁脆弱性应包括运营系统的暴露度、敏感度和适应度三个方面。其中，暴露度是指承载体暴露于致灾环境中的时间、频率与强度;敏感度为承载体对外界环境的感知与承受能力;适应度则指承载体的自我调整与恢复能力。对15位来自高校、设计院、地铁运营公司从事安全管理、安全设计、地铁安全管理等领域的专家进行问卷调查和指标筛选,结合文献[11]建立地铁在大客流下的脆弱性评价指标体系,进行车站脆弱性评价工作。指标共涉及37项,每项满分为100分,根据专家对每项指标打分情况,依据贡献度的计算方法,计算出每一项指标的综合脆弱性得分。以北京市某地铁为待评价对象进行打分,结果见表1。

目前对地铁脆弱性的研究尚处于起步阶段,对于脆弱性的定量分析和等级划分还没有权威性的定论和标准。本文结合已讨论出的各项指标评价标准以及相关专家的意见与建议,参考文献[12]划定大客流下地铁脆弱性等级(见表2)。

4 实例分析

以北京某地铁站为例，对其在大客流扰动下的脆弱性进行可拓综合评价,检验该方法在相关研究领域中运用的可行性及合理性。根据表 1 和表 2,建立多级可拓脆弱性等级域U={U1,U2,U3}={重度脆弱区,中度脆弱区,轻度脆弱区}。一级评价因素集为A={A1,A2,A3}。

限于篇幅,以“设备”及其下属的三级指标为例演示计算的过程。

(1) 根据表2和式(1)、(2)确定“设备的暴露性B4”及其三级指标的经典域和节域。其经典域为:

表1 大客流下北京某地铁站脆弱性评价指标体系及评分值

表2 大客流下地铁脆弱性等级表

其节域为:

(2) 确定“设备的暴露性B4”的待评物元为R2,其下三级指标B4={C20,C21,…,C24},V4={v20,v21,…,v24}为评分分值。

(3) 计算关联度。待评价物元R2中三级指标“高峰期持续时间”的评分值v20=78,运用式(4)～式(6)可计算该三级指标的关联度。

则可得关联度:

同理可得“设备”其他三级指标的关联度,见表1。其余三级指标的实际评分、关联度等参数见表1。

(4) 多级可拓评价。根据表1中的三级指标关联度和一、二、三级指标权重进行多级可拓评价,并确定评价结果。

①一级评价,确定二级评价指标针对各脆弱性等级的关联度。以二级指标中的“设备暴露度B4”为例,计算二级指标脆弱性关联度。

K(B4)=[0.024 0,0.067 1,0.023 3,0.235 1,0.650 5]·

[0.378 3,-0.201 2,-0.424 3]

其余的二级评价指标针对各脆弱性等级的关联度见表3。

②二级评价,确定一级评价指标针对各脆弱性等级的关联度。以一级指标中的“设备A2”为例,计算一级指标脆弱性关联度。

表3 北京某地铁站脆弱性评价二级指标关联度表

K(A2)=[0.081 1,0.576 9,0.342 0]·

[-0.112 9,0.070 3,-0.309 0]

其余的一级评价指标针对各脆弱性等级的关联度见表4。

③三级评价,确定待评价对象对各脆弱性等级的关联矩阵K(N)。

[0.185 5,-0.040 2,-0.393 0]

由于maxj={1,2,3}kj(N)=k1(N),即北京某地铁站在大客流下脆弱性等级属于1级(重度脆弱)。同时可求得j*=1.378 8,说明该站在大客流下脆弱性等级为1.378 8级。

表4 北京某地铁站一级指标关联度及评价目标计算结果

(5) 评价结果分析。由脆弱性可拓评价结果可知,该站脆弱性等级为1级,即属于重度脆弱区。此结果基本符合实际调研时观察到的客观条件。应立即整改,提出相关事故预防对策。

在人员子评价系统中,主要影响因素为车站的客流密度。车站被居民区环绕,客流量呈现无规律变化,由此车站在人员活动方面的暴露度和敏感度较高。同时,客流变化的不规律也使得适应度降低。因此,地铁运营方应根据车站特点,引入志愿者对乘客进出车站进行引导,实现对乘客的有效分流。同时，针对突发情况制定应急预案，对现场一线人员进行相关应急培训,使得一线工作人员能具备处理突发事件的能力,提高紧急情况下的疏散效率。在设备子系统评价中,评价结果显示该站设备的负荷强度大,冗余不足,待修率与带病工作率高。地铁运营方应按照规程进行日常的检修保养工作,提高设备稳定性和可靠性。安全标志效果不佳同样是一个值得关注的问题,地铁运营方需及时弥补安全标志数量上的不足,调整好安全标志与商业广告的关系,提升标志的宣传效果。在环境子系统评价中,针对事故疏散的快捷性较差这一问题,应保障站厅、站台和通道的畅通，为乘客疏散提供便利,减少其进出站、换乘的时间及距离。同时,为乘客乘车、等候创造良好的环境,提升车站自身形象。

5 结语

本文运用多级可拓理论,建立在大客流下地铁脆弱性的多级可拓评价模型。以模型中的一、二级指标和三级指标为基础,对大客流下地铁脆弱性的各个子系统进行系统性分析,计算其与各脆弱性等级的关联度,确定大客流下地铁脆弱性的总体水平。通过实际运用,说明该方法有较好的实操性。

通过建立大客流下地铁脆弱性的多级可拓评价模型，可提出改善地铁脆弱性水平的措施,从而为地铁运营管理和地铁脆弱性评价提供参考。

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Vulnerability of Subway Station Caused by Large Passenger Flow Disturbance Based on Multilevel Extension Assessment

SONG Shouxin, YAO Dezhi, XIAO Chuyang

According to the research status of the characteristics of subway operation and the vulnerable areas in subway both in China and abroad, an evaluation index system on subway vulnerability caused by large passenger flow disturbance is established. Then, based on the multilevel extension theory, a multilevel extension assessment model is set up. Taking Beijing subway as an example, the vulnerability risk degree of a subway station caused by large passenger flow disturbance is defined. According to the research, optimization measures are put forward, which could provide a new evaluation method for subway operation in China.

metro; large passenger flow disturbance; vulnerability; evaluation index system; multilevel extension assessment method

*国家社科基金重点项目(13AZD088)

F 530.7

10.16037/j.1007-869x.2017.01.006

2016-04-16)