“互联网+”环境下危化品物流运输风险评价研究

王琦峰　孙海宁　乔继广

摘 要：针对危化品物流运输风险评价的现实需求，文章从“人、车、货、环境、管理、信息平台和政府监管”七个要素构建了“互联网+”环境下危化品物流运输风险的评价指标体系，采用直觉模糊数对评价指标进行刻画，提出了基于AHP和TOPSIS的直觉模糊风险评价方法，最后通过案例分析证明方法的有效性。

关键词：危化品运输；风险评价；直觉模糊理论

中图分类号：F272 文献标识码：A

Abstract： According to the requirements of risk evaluation for hazardous chemical material transportation， this paper puts forward a risk evaluation index system in internet plus environment， which including the risk elements of employees， vehicles， hazardous chemical materials， transportation environment， management， information platform and the government supervision. Then， the intuitionistic fuzzy number is used to describe the evaluation index， and an AHP and intuitionistic fuzzy TOPSIS based evauation approch is put forward to resolve the risk evauation probem of hazardous chemical material transportation risks in internet plus environment. Finally， the approach is proved to be effective and feasible by an example.

Key words： hazardous chemical transportation； risk evaluation； intuitionistic fuzzy theory

0 引 言

随着我国工业化进程的不断加快，危化品物流运输量逐年上升，据中国物流与采购联合会统计，我国每年通过道路运输的危化品超过3亿吨，其中80%的危化品通过公路运输完成。随着危化品物流运输量的增加，危化品物流运输事故率也持续上升，造成众多人员伤亡、经济损失和环境污染，这使得危化品运输安全逐渐成为备受关注的社会问题。危化品运输的安全问题越来越受到政府、企业和社会的高度重视，如何有效地对危化品物流运输安全进行评价并预防事故的发生已经成为危化品物流运输领域关注的重要问题。随着移动互联网、云计算、大数据等“互联网+”技术在危化品物流行业的深入应用，依托“互联网+”先进的信息技术手段，危化品物流运输的信息逐渐透明化、数据化，并在危化品物流的各个环节动态传递。“互联网+”的开放、协作、共享、透明的特征为危化品运输风险评价提供了新的平台和技术，能够更好地实现对运输阶段中各要素信息透明化监控，促进危险化学品运输安全、高效发展。

危化品运输风险评价和管理一直是危化品物流理论研究的热点，受到国内外学者的高度关注，List（1991）等对风险评价模型进行了分析和评述[1]。Veter（2001）等提出了基于GIS的危险品运输风险分析框架[2]。Fabiano（2005）基于危险货物运输统计分析，分析了道路特征、天气条件和交通状况对危化品运输的影响，并建立面向事故现场的风险评价与决策体系[3]。闫利勇（2010）等通过分析2008年到2010年期间485起危化品公路运输事故，对危险化学品运输事故发生的主要原因进行了分析[4]。刘丽萍（2007）等提出一种将运输成本和风险成本集成在同一目标函数的成本转化模型，为风险评估提供了一种评价方法[5]。吴晓柠（2015）针对危险化学品运输的突发性、危害性、多样性和流动性等特点，利用模糊综合评价法对危险化学品运输风险进行评价[6]。周沈楠（2015）等利用PHAST方法定量分析危险化学品运输的影响因素，构建了风险计算的基本模型[7]。杨建伟（2013）等以农药品车辆运输事故为研究对象，对建立一个完善的车辆运输农药危险品预防事故的体系提出相应对策[8]。吴晓明（2012）在分析跨江大桥危险化学品运输风险基础上给出了一种新的风险预防机制[9]。陈开朝（2007）综合TR（traditional risk）和CR（conditional risk）2个模型提出了危险品运输综合评价模型[10]。郭晓林（2006，2007）等针对决策者具有不同的风险态度以及事故分级对路径风险评价结果存在影响的情况，提出了考虑决策者态度和基于事故分级的有害物品运输风险度量模

型[11-12]。

从上述文献分析来看，目前國内外学者对危化品物流运输风险评价在风险模型、评价方法以及特定领域的风险预防机制等方面进行了深入的研究，取得了较多的研究成果。随着“互联网+”与危化品物流运输的不断融合，互联网平台和技术为危化品物流运输风险要素的识别和信息采集提供了新的方法和手段。同时，由于风险要素的多样性，评价指标取值获取的复杂性以及不确定性，各指标的评价值不能完全用精确的数值进行表达，客观上需要一种更合理的方法对指标值进行刻画。因此，本文在分析“互联网+”特征的基础上，构建了“互联网+”环境下危化品物流运输风险的评价指标体系，采用直觉模糊数对评价指标进行刻画，提出了基于AHP和TOPSIS的直觉模糊风险评价方法，并进行了实例验证。

1 “互联网+”环境下危化品运输风险评价指标体系构建

危化品运输风险是指危化品在运输过程中出现爆炸、泄露等事故的可能性以及损失严重性的组合。一旦发生事故，不管是对群体还是个人都产生巨大的危害。因此如何做好危化品运输风险评价工作成为企业乃至政府亟待解决的重要问题。制定危化品运输评价指标体系是危化品运输风险评价的基础。刘锦军（2005）等对运输阶段的人员要素的风险指标进行分析，认为人员风险不仅仅包含驾驶员，还应包括装卸人员、押运人员等在业务运作过程中存在的风险[13]。尚鸿雁（2009）等对人员的评价应从安全意识、身体健康状况、心理情绪状况、专业技能4个方面进行评价[14]。王云鹏（2010）等对运输的车辆设备要素的风险指标体系进行了详细分析，并且考虑到间接的管理要素[15]。上述学者都对危化品运输过程中的物理要素进行了详细分析。随着“互联网+”与危化品物流的不断融合，基于“互联网+”的物流信息技术和理念在危化品物流行业得到了深入的应用。在互联网+时代，“云+网+端”成为新的信息基础设施，从而实现了危化品物流运作过程中“人、车、路、货、环境”全要素的实时连接和在线化，危化品物流大数据采集和分析为危化品物流运输风险评估提供了直接的技术支持。因此，在“互联网+”这一新的技术和理念支撑下，对危化品物流运输风险因素的研究除了要考虑传统的“人、车、路、货、环境”等物理要素风险外，还需要考虑管理、信息平台、供应链关系、政府监管等要素对危化品物流运输风险的影响，基于上述思路，本文构建了“互联网+”环境下的危险化学品运输风险评价指标体系，如表1所示。

（1）危化品物流运输相关人员包括驾驶人员、装卸人员、押运人员等。人员的不规范操作行为以及安全意识缺失容易导致事故的发生。人员要素指标主要包括专业技术能力，安全意识，身体、心理健康状况，不安全操作记录等。

（2）车辆及设备主要包括危化品运输车辆和应急设备。运输车辆状态的好坏将直接影响到运输事故是否发生。运输车辆的评价指标包括车辆综合性能、车辆维修状况、应急设备状况。此外基于互联网技术的应用，危险化学品运输车辆都配备了GPS、3G视频等车载终端，通过车载终端可以实现对人、车、货、环境的监控。例如人员在途状态监控，车辆性能检测，货物的温、湿度监控，以及外部交通状况监测等，通过各种车载终端，将信息通过互联网传入后台监控平台，实现对在途信息的监督并及时预警，以降低运输风险。另外，在“互联网+”环境下，还必须从供应链监督层面进行风险评价，如对车辆、设备和物流设备供应商的风险也不容忽视。

（3）货物要素。危化品货物本身也是引发事故发生的主要原因，危化品货物的评价指标包括货物的化学特性和数量、货物包装，以及当发生事故时，由于货物的性质以及外部环境有可能发生二次灾害。另外，在“互联网+”环境下，从供应链角度来看，生产企业提供货物信息的完整性同样重要，在现有的危化品运输中，化工企业未能为运输企业提供准确的货物信息或隐瞒，增加了货物运输的风险。此外供需双方信息共享不及时，容易产生“牛鞭效益”，增加不必要的危化品运输数量和频次，提高运输风险。

（4）运输环境也是影响危化品物流运输安全的重要因素。环境因素包括道路环境、天气状况、人文和生态环境等。道路环境评价指标包括道路交通事故率、路面情况、路线复杂度；天气状况关系着作业环境的可靠性；人文环境包括人口密度、应急救援点分布。

除了以上直接要素以外，间接要素对事故的发生，同样有着密不可分的关系。

（5）管理要素对上述直接要素的影响是潜移默化的，体现在日常的各个方面，具体包括：员工的安全教育、安全管理制度的建立、应急预案的响应能力、信息化程度。这些指标的风险程度对事故的发生有着巨大的潜在的影响，而不应该被忽视。

（6）信息平台要素。利用互联网进行危化品运输监控的核心工具就是监控平台。利用信息平台对人、车、货、环境的动态信息进行监督，可以很大程度降低运输风险，当出现异常情况时，平台能快速预警。平台所接收的信息包括文字、图片、视频等信息，所接受种类越多精确度越高，风险控制力越强。由于我国的危险化学品运输基本上是异地运输，且距离较远，因此平台与各地政府部门信息的共享十分必要，当事故发生时，平台准确及时分析事故原因，便于应急方案迅速启动，减少损失。

（7）政府监管要素。危险化学品物流的各项业务分属公安、商务、交通、环境、消防、卫生、海关等多个政府部门管理[16]。并且各部门的信息统计口径和标准不一致，导致各个部门的信息之间存在“盲区”，“信息孤岛”降低了政府的综合监管能力。同时各部门制定的管理规范差异程度较大，不易进行责任划分。此外，据调查，目前所发生的事故大都来源于低资质的运输企业，这些企业的存在很大程度上影响整个运输行业的发展，政府更应建立良好的行业准入机制和诚信机制。政府监管要素的评价指标包括：政府部门监管力度，法律法规的规范化，行业诚信机制，行业准入机制，部门信息共享程度。

2 “互联网+”环境下基于直觉模糊集的危化品物流运输风险评价方法

考虑到实际的危化品运输风险评价过程中评价指标的复杂性以及不确定性，各指标的评价不能完全用精确的数值进行表达，本文采用直觉模糊数的隶属度和非隶属度来刻画评价指标值，并采用直觉模糊多属性评价方法对“互联网+”环境下的危化品物流运输风险进行评价。

2.1 直觉模糊多属性群决策基本理论。直觉模糊理论是保加利亚学者Atanassov教授对Zadeh[17]提出的模糊理论进行扩展和發展的一种新的模糊集理论，它通过增加一个新的属性参数—非隶属度，从而能够比传统的模糊理论更加细腻地描述和刻画客观世界的模糊性本质。目前，直觉模糊理论已经被广泛应用于多属性决策、方案评价等领域。

首先，在危化品物流运输企业层面，强化企业的安全主体责任，通过制度和流程加强对人、车、货、环境的安全要素进行风险管控，针对不同的要素建立完善的风险指标体系。企业充分应用“互联网+”的理念和技术，建立面向危化品运输的智慧物流信息平台，构建透明的物流节点网络，利用节点实现人、车、货、环境等物理要素的连接、信息采集和信息共享，实现物流信息的透明，从而对危化品物流运输的执行过程进行时效节点反馈、安全追踪和优化调度，全过程进行危化品物流运输的风险评估和防控。

其次，在供应链层面，要通过“互联网+”危化品物流信息平台实现供应链上、下游企业对危化品信息、运输业务执行过程状态的共享。危化品运输活动涉及到生产、运输、使用等多家企业，危化品运输安全性是供应链上的每个节点企业所关心的，需要通過企业间的相互协作、相互监管、信息共享，通过实现供需信息透明从而加强危化品物流运输安全。

第三，在政府监管层面，政府要进一步提高危化品物流运输企业的准入门槛，严格危化品物流运输装备、从业人员的准入管理，建立重点监管运输企业、人员、物流装备的信息数据库；要跨部门联动，制定和完善统一的危化品物流标准和规范，针对危化品物流运输各个环节制定和完善统一规范的标准和法规，从而使企业有章可循，职能部门监管有法可依；应用互联网、云计算、物联网等新一代信息技术建立“互联网+危化品物流”监管大数据平台，以连接、开放、共享的“互联网+”思维对危化品物流运输涉及的“人、车、路、货、环境、管理”进行全要素、立体化、全过程信息采集、处理和共享，实现危化品物流运输的跨部门实时协同监管和预警，并为事故发生后的应急管理提供技术上的保障。

4 结束语

本文针对互联网+与危化品物流的融合趋势，在分析了危化品物流运输风险评价现状的基础上，结合“互联网+”的特点构建了危化品物流运输风险评价指标体系，在考虑危化品物流运输相关物理要素风险的基础上引入了管理要素、信息平台要素及政府监管要素对危化品物流运输安全的影响。在此基础上，利用直觉模糊理论进行了风险评价方法的研究，并结合风险评价的结果给出了相应的对策建议。

参考文献：

[1] List G F， Mirchandani P B， Turnquist M. Modeling and analysis for hazardous materials transportation： risk analysis， routing/scheduling and facility location[J]. Transportation Science， 1991，25（2）：100-114.

[2] Veter V， Kara B Y. A GIS-based framework for hazardous materials transport risk assessment[J]. Risk Analysis， 2001，21（6）：1109-1120.

[3] Fabiano B， Curro F， Reverberi A P. Dangerous good transportation by road： from analysis to emergency planning[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries， 2005，18（4-6）：403-413.

[4] 闫利勇，陈永光. 危险化学品公路运输事故新特点及对策研究[J]. 中国安全生产科学技术，2010（4）：65-70.

[5] 刘丽萍，季建华，胡继灵，等. 供应链运输风险及其防范策略[J]. 综合运输，2007（4）：43-45.

[6] 吴晓柠，袁旻忞，田雷，等. 基于模糊综合法的高速公路危化品运输风险评价[C] // 中国环境科学学会学术年会，2015.

[7] 周沈楠，王美琴，张佳璐. PHAST在危化品道路运输定量风险评价中的应用研究[J]. 广州化工，2015（11）：248-250.

[8] 杨建伟，吕建新. 车辆运输化学危险品的风险评估研究[J]. 中国农机化学报，2013，34（3）：68-70.

[9] 吴晓明. 跨江大桥危化品运输风险及预防机制研究[J]. 城市道桥与防洪，2012（6）：137-140.

[10] 陈开朝. 危险品运输风险综合评价模型[J]. 物流技术，2007，26（6）：68-70.

[11] 郭晓林，李军，贺盛瑜. 考虑决策者风险态度的有害物品运输风险度量模型[J]. 系统工程，2007，25（6）：31-34.

[12] 郭晓林，李军. 基于事故分级的有害物品运输路径风险度量模型研究[J]. 中国安全科学学报，2006，16（6）：35-39.

[13] 刘锦军，徐晓虎，许开立. 危险货物道路运输探析[J]. 中国安全生产科学技术，2005，1（6）：74-77.

[14] 尚鸿雁，董千里，王旭坪. 基于Fuzzy-AHP的危险货物运输风险评估与预警[J]. 长安大学学报（社会科学版），2009，11（1）：21-27.

[15] 王云鹏，杨斯淇，杨志发. 基于鱼骨图和事故树的危险品运输流程优化管理[J]. 吉林大学学报（工学版），2010，40（增刊）：183-188.

[16] 赵来军，张江华. 危险化学品供应链安全监管组织协调的几个关键问题研究[J]. 复旦学报（自然科学版），2007，46（4）：21-25.

[17] Zadeh L A. Fuzzy sets[J]. Information and Control， 1965，8（3）：338-353.

[18] Atanasso K T. Intuitionistic fuzzy sets[J]. Fuzzy sets and Systems， 1986，20（1）：87-96.

[19] Xu Z S. Intuitionistic fuzzy aggregation operators[J]. IEEE Transaction on Fuzzy System， 2007（6）：1179-1187.

[20] Szmidt E， Kacprzyk J. Distance between intuitionistic fuzzy sets[J]. Pattern Recognition Letters， 2005，114（3）：505-518.

[21] Saaty T L. How to make a decision： The analytic hierarchy process[J]. European Journal of Operational Research， 1990，48（1）：9-26.

[22] Lai Y J， Liu T Y， Hwang C L. TOPSIS for MODM[J]. European Journal of Operational Research， 1994，76（3）：486-500.