层次分析法在高铁车站行车安全管理中的应用

张曜宇 中国铁路上海局集团有限公司芜湖车务段

1 引言

铁路是国家重要基础设施和国民经济的大动脉，是我国交通运输体系的骨干。近年来，随着我国高铁技术的不断发展，高速铁路网规模也在不断地扩大，高铁已经成为人们出行的主要交通工具。至2019年底，全国高铁营业里程达到3.5万公里。全国铁路旅客发送量完成36.6亿人，全年动车组发送旅客23.58亿人，占旅客总发送量的64.4%。高铁在带给人们舒适、便捷的同时，所面临的各种安全问题也随之而来。

安全是铁路运输的基本要求，高铁车站的安全管理则是铁路安全之基石。进入2020年以来，受新冠肺炎疫情和极端恶劣天气等因素的影响，高铁行车安全也在经受各种变化条件下带来的冲击，现行的安全管理机制已不能适应高铁飞速发展的安全需要，因此有必要采取层次分析法综合评价当前影响车站行车安全的各种因素，将各因素对安全总目标影响的比重进行排序，根据排序出所占比重的大小可以使管理人员更加清楚地认识到当前车站行车安全管理的薄弱环节，指导管理者提前做出预防事故的安全措施，降低事故发生的风险。

2 高铁车站行车安全管理评价指标体系

高铁车站的行车安全，有着错综复杂的影响因素，而且根据车展情况的不同，影响程度也各有差别。本文以笔者所在的华东地区某高铁车站为例，根据本站的实际情况，分析影响行车安全的具体因素。

2.1 上半年车站行车安全的主要影响因素

（1）新型冠状病毒肺炎疫情的影响

根据国家卫生健康委员会官方网站数据，截至7月1日24时，全国累计死亡病例4 634例，累计报告确诊病例83 537例。图1是车站2019年和2020年上半年月度客发量对比图。当前国内疫情得到有效控制，客流量也逐渐恢复，但疫情给人带来的心理和生理上的压力，都会影响到工作。虽然目前车站的疫情防控措施已经形成常态化，但仍面临来自高风险地区及国外疫情的传播的压力，车站职工在做好自身防护的同时，也要适当调节自我心态，以免影响工作状态。

图1 车站2019年和2020年上半年月度客发量对比图

（2）近期频繁发生的铁路安全事故

上半年国内发生了多起列车脱轨事故，3月30日，T179次旅客列车运行至京广线马田墟站至栖凤渡站间，机车及机后第1至8位车辆脱轨，构成铁路交通较大事故；4月12日，K7384次旅客列车运行至锦承线158公里691米处，机车及机后第1至2位车辆脱轨，构成铁路交通较大事故；6月7日，D1862次列车，在贵广线黄田隧道内，发生列车脱轨事故。近半年列车脱轨的安全事故频繁发生，不光给中国铁路戴上了“不安全”的帽子，也给车站的安全管理带来了一定的压力，尤其是恶劣天气导致的突发情况，极大考验车站的应急处置能力。

（3）行车人员变动带来的安全风险隐患

由于新线开通，车站人员调动频繁，从普铁车站调来一名车站值班员，之前一直在用的是6502电气集中联锁及计算机联锁设备，没有接触过高铁CTC的操作模式，年龄较大，接受新事物的能力相对偏弱。面对新设备、新的工作方式以及新的操作模式，尤其是高铁车站夜间维修的作业特点，适应时间比较长，给车站的行车安全带来一定的安全隐患。

2.2 构建行车安全管理评价指标体系

根据上半年以来的各种安全隐患，结合上级领导检查和车站自查出现的问题，将影响车站行车安全的因素总结为环境、设备、人员和管理四个方面，并将具有代表性的安全隐患进行归纳。以车站行车安全管理为目标层S，车站环境、设备、人员和管理为风险层A，各安全隐患为因素层B，建立车站行车安全管理评价指标体系，如图2所示。

图2 车站行车安全管理评价指标体系

3 基于层次分析法的行车安全管理研究

3.1 层次分析法的原理和特点

层次分析法(Analytical HierarchyProcess，简称AHP)是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂（T.L.Saaty）于20世纪70年代初，为研究网络系统理论和多目标综合评价而提出的一种权重决策的分析方法。是一种将复杂问题逐层分解为一系列可定量化的简单问题，从而对非定量事件做定量分析的一种有效方法。

层次分析法的特点将一个复杂的结构问题分解成各组成部分或因素，将这些因素按支配关系分组,以形成有序的递阶层次结构，构建递阶层次结构模型。通过各因素两两比较判断，确定每一层中因素的相对重要性，建立判断矩阵，通过矩阵的最大特征值与特征向量的计算，得出该层要素对于上层准则的权重。

3.2 用层次分析法求解各因素权重

运用层次分析法求解影响行车安全各各层次因素的权值，步骤如图3所示。

图3 层次分析法求解权重指标步骤

（1）建立层次结构模型。将评价对象按各级影响因素进行划分，先划分出大的分类，各大分类中包含不同小类，形成层次结构。

（2）构造判断矩阵。按照层次结构，将影响总目标的各层因素两两进行重要性比较，形成判断矩阵。在评价因素对上级指标的影响程度时，采用赋值的方法来说明，表1列出萨蒂给出的标度等级。

表1 指标比较标度含义表

按照此表，对m个指标矩阵A=[A1、A2、……Am]两两进行比较，得出以下比较矩阵:

元素aij表示因素i与j重要程度之比，且存在以下关系：

（3）计算特征值及特征向量。设判断矩阵A的最大特征根为λ，其相应的特征向量为W，解判断矩阵A的特征根。AW=λW，所得W经归一化后，即为同一层次相应元素对于上一层次某一因素相对重要性的权重向量。

①将A的每一列向量归一化得：

②对Wij按行求和得：

③将Wi归一化得：为近似特征向量。

其中Wi为相对于上层因素的重要程度（权值）

（4）检验偏差。计算比较矩阵的λ后，将一致性指标同随机一致性指标进行比较，检验偏离程度。

表2 随机一次性指标RI

（5）层次总排序。计算同一层次所有因素对于最高层次(目标层)相对重要性的排序权值，称为层次总排序。这一过程是最高层次到最低层次逐层进行的，通过风险层矩阵的权重向量与因素层矩阵的权重向量组合向求得个因素对总目标的相对权重排列。

3.3 用层次分析法求解各因素权重

各级管理人员对各层指标进行评价，汇总后得到各层的判断矩阵如下：

风险层对目标层的判断矩阵:

各因素层对目标层的判断矩阵:

经归一化计算并验证一致性后得到各层因素权重向量：

故因素层对目标层的权重为：

汇总结果如表3所示。

表3 车站行车安全影响因素权重表

4 结束语

通过权重表可以得知目前影响车站行车安全比较大的风险因素为转岗人员的操作技能以及恶劣天气突发情况的应急处置，与实际相符，验证了该方法的可行性，并通过此方法告知管理人员当前的安全工作，为保证高铁和旅客安全提供一定的参考价值和决策作用。

针对行车转岗人员，车站一是要加强对转岗人员的技能培训，利用模拟机模拟现场操作，让其尽快熟悉岗位操作流程；二是根据本站特有的作业情况，制定相关安全卡控措施，管理人员采取跟班、视频监控、现场录音抽听等多种方式对关键作业点进行把关、盯控，确保行车安全不出问题；三是模拟开展非正常演练，提高其非正常处置能力。对于恶劣天气带来的安全隐患，车站加强值班、带班，密切关注天气及设备设施的动态变化，严格执行汛期行车安全措施，加强车机工调“四位一体”的联防联控，同时强化相关应急处置措施，确保汛期车站的行车安全。

论文研究仍存在一定的局限性。一方面数据收集采用各级管理人员打分表的形式，不可避免的存在主观评价带来的结果偏差和样本量的不足，导致最终的汇总结果出现一定的偏差。另一方面影响行车的安全因素错综复杂，各个子因素的也不能单纯的归为一个风险层因素，而是多个因素共同作用的结果。比如设备故障除了设备的自身原因，还和现场操作人员的保养使用不当和管理者未督促设备单位日常检查等都存在着一定的关系。

但即便如此，层次分析法具有简便、工作量小、消耗人力和物力较少等特点，在当前多变的环境条件下，通过层次分析法来较客观的确定安全隐患权重，为提升高铁车站的安全管理水平奠定了理论和应用基础。