智慧高速应急能力评价体系研究*

王长华 张 煜 陶 杰 郑于海 李 保

（浙江省机电设计研究院有限公司 杭州 310051）

1 引言

根据2020年8月交通运输部发布的《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》，为加快建设交通强国的目标，通过结合云计算、大数据、人工智能、物联网等技术，对机电设备改造升级和云边端协同控制管理来实现公路基础设施的智慧化，逐步完成智慧公路的建设。智慧高速公路的基础和本质依然是高速公路［1］，高速公路事件具有严重程度较大、易形成道路拥堵和救援难度高等特点，因此提升高速公路的事件监测分析和救援疏散能力对于高速公路的服务能力有着不可低估的价值。

近年来，许多专家学者在高速公路应急管理工作有许多的研究进展，如郭海燕提出了基于灰色系统理论的高速公路应急能力的多层次灰色综合评价模型［2］，于德新等［3］提出在施工环境下采用粒子群规划法优化高速公路应急车辆资源配置，曹梦迪等［4］对高速公路分流区与合流区的事故影响因素采用NB 模型进行分析，陈玲玲等［5］围绕事故发生后人员、物资和车辆的救援响应能力建立安全应急响应水平和评价等级模型，Li 等［6］量化分析了协同自适应巡航控制系统参数对高速追尾事故的影响。

本文对智慧高速公路场景下应急救援能力进行探讨，以高速公路应急能力分析为切入点，确立了应急救援能力的关键评价指标，新的评价体系结合了当前智慧高速应用的技术及其管理平台的业务能力，并给出了不同层级指标权重的计算方法，达到量化应急救援能力的目的。

2 应急救援能力分析

建立应急能力的评价体系直接目的是为了对应急救援管理情况进行总结分析，另外从长远的角度上，应急管理是为了提升高速公路的服务能力，减少事故发生、降低事故造成的财产损失、减少人员伤亡等负面影响。因此对于不同类型的事件都可以按“事前、事发、事中、事后”四个阶段［7］拆分，同时结合软硬件技术来考虑如何提升高速公路的应急能力。

2.1 事前阶段

事前阶段主要对可能发生的突发事件进行预防、准备和环境监测，以完善应急相关法规制度、确定各部门机构的职责范围为基础，对可能发生的突发事件进行归类整理，确定协作部门和协作单位，再根据事件的等级估算所需要的人员、车辆、设备、资金等资源规模。确定资源配置后，针对各类型事件制定不同的应急预案，应急中心内部定期组织人员开展应急培训与救援演练，同时与交警、消防、医院等协作单位建立高效的协作沟通方式，以及对外信息发布的能力。除此之外，还需要对高速公路的各类资源定期进行隐患排查，确保道路、设施、设备、救助物资的完备、完好，尤其是接入IoT 设备管理平台具备环境感知能力的视频监控设备、气象检测设备、能见度检测设备、桥梁监测设备以及平台接入的气象数据和“两客一危”车辆数据等。

2.2 事发阶段

通过事前阶段对道路监测设备的配置与智慧高速管理系统平台的部署，实现道路检测与感知预警，帮助应急管理部门提高事发阶段的处理能力，使得在一些突发事件发生时，利用监测数据或视频监控图像及时地确定事发地点，了解事发区域的事件规模和上下游路况等，快速进行应急响应状态，管理人员给出处置决策并通过智慧高速管理平台下发应急处置预案，调度相关部门、车辆、物资等资源，并通过系统平台实现设备的控制。

2.3 事中阶段

事中阶段是事件处理的关键阶段，资源调度分配的及时性与合理性、各部门协作的效率都会直接影响事件的处置效率。根据事件类型和事件等级应急管理中心按需调度道路抢修、路政、养护、施救等相关部门，对事故现场迅速警戒并实施救援。通过平台采集的交通数据结合深度学习算法计算得出事发区域上下游的流量态势和仿真推演，推荐可行、高效的资源调度方案，提高应急救援效率。

2.4 事后阶段

事后阶段的是实现业务闭环、推动应急能力和管理能力提升的关键之处。事后阶段的归档总结不容忽视，可以从组织、人员、设施、设备、救援物资五个维度考虑，按事故的全过程分析各维度的完备性、准确性、及时性、高效性，应急管理人员根据专家的评价情况调整预案和对应资源的配置方式。通过建立指标体系，量化评价指标，为应急能力评价提供有效依据。

3 应急能力评价体系构建

3.1 确定评价指标

结合层次分析法将指标集设为四个准则层为一级指标，如表1 所示，二级指标即评价因素，较为全面地给出了应急过程可能涉及到的评价维度，实际应用过程中，可以根据应急事件类型和业务情况进行选择。

表1 应急评价指标

为了最终将高速公路应急管理提升落实到具体任务，建议将二级指标以对象为基本单位拆分形成三级指标，例如资源配置合理性中可以从应急指挥人员、应急救援人员、应急资金、救援车辆、物资运输车辆、抢修车辆、环境检测设备、行为检测设备、信息发布设备等资源对象考虑。

3.2 指标权重计算

本文采用基于层次分析法改进的G1 法［8］计算主观权重，其计算上简化了构建成对比较矩阵和一致性校验的过程，而且在指标发生变化时，权重值仍具有适用性和保序性。另外，为了提高评分结果的鲁棒性，本文结合变异系数理论给出客观权重，采用权重组合计算法。第一步，根据指标的相对重要程度确定指标体系中指标之间的序关系。

第二步，计算相邻指标重要程度rk的取值方法，可参照表2。

表2 相邻指标重要程度

第三步，结合rk计算得出各指标的权重值。计算公式如下：

3.3 评分计算

在群体决策过程中，Zadeh 提出了最早用于模糊语言信息的模糊集［9］概念，将语言中的词或句子转换为精确的数值，量化了决策分析结果。随后有学者对其扩展，提出了直觉模糊集、2-型模糊集和模糊多集等概念［10～12］，以适用于不同情形下的模糊评价。在实际工作当中，由于不同专家专注的业务不同，能够进行评价的指标存在差异，或管理者仅能够对涉及某个部门的指标进行评价，使得收集到的评分结果可能数据不完全且不能直接计算，因此本文提出改进的犹豫模糊集简化评分的计算过程。

Xia 和Xu 总结给出了犹豫模糊集HFS 的表达公式［13］，公式如下：

其中，集合hA( )x表示为元素x属于集合A 的所有可能的隶属度集合，集合中元素个数大于等于1，其取值也均为[0,1]之间的实数，将hA( )x称为一个犹豫模糊元素，是犹豫模糊集的基本单位。根据上述犹豫模糊集的定义，本文给出适用于计算评价指标的犹豫模糊集。

算法流程步骤如下：

Step1 由专家根据表2 给出各个指标的重要程度排序。

Step2 根据式（1）和式（2），计算得出一级指标的权重。

Step3 根据式（3）～（6），计算得出二级指标或三级指标的权重。

Step4 整合补齐专家给出的评分，形成犹豫模糊集。

Step5 根据式（8）得出每个一级指标的评分，根据式（9）计算得出最终的应急能力评分。

4 实例分析

例如在某应急管理中心对一次火灾事件应急进行了评价，该管理中心人员选择4 个一级指标和15 个二级指标作为火灾事件应急能力的评价指标，并由多个专家给出了各指标的评分结果，通过整合补充形成了表3的评分集。

表3 专家评价结果

专家们根据经验对每个指标的序关系进行确定，通过式（1）和式（2）计算得出一级指标权重，根据式（3）～（6）得出二级指标的主观权重和客观权重并得出最终的二级指标权重和各指标的评分结果，数值均保留三位小数计算结果如表4所示。

根据二级指标的评分结果，结合式（8）和式（9）计算得出该火灾事件的应急能力的最终评分为8.259，如表5 所示。从表中可以看出，一级指标的前期基础准备E1评分最低，结合表4可知二级指标e12和e14的评分相对较低，因此管理人员应当加强预案配置的完善性，增加应急培训与演练次数从而提高应急救援水平。

表4 评价指标权重计算

表5 评价计算结果

5 结语

提升高速公路的应急救援能力，降低事故灾害等突发事件对生命和财产损害，是高速公路运营管理的重要任务。通过结合当前智慧高速的运营情况，分析得出应急能力评价模型以及多级指标权重的计算方法，利用犹豫模糊集简化评分的计算过程，实现应急能力的量化分析。随着人工智能、车路协调等技术的不断完善，智慧高速的管理方式和应急能力也将会有更深一步的探讨和研究。