基于上海地铁的城市轨道交通运营风险评价

艾栋 黄家骏

摘 要：如今，城市轨道交通发展迅速，但风险频率却依旧很高，且后续处理往往不尽人意，因此，进一步提升安全管理工作水平，加强城市轨道交通运营企业运营安全风险管理，以及做好风险应急预案对策，是确保安全运营、防范交通事故发生的重中之重。文章对上海轨道交通运营行车日志数据进行筛选整理，得到上海轨道交通运营的风险频率，针对风险频率较高的风险因素，利用层次分析法和模糊综合法对上海轨道交通风险进行风险评估，得出各项风险的权重和评价指标，判定上海轨道交通的风险等级与主要危险因素。

关键词：城市轨道交通；数据挖掘；运营风险；风险评估

中图分类号：F283 文献标志码：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.10.020

Abstract： Nowadays， urban rail transit develops rapidly， but the risk frequency is still high， and the follow-up treatment is often unsatisfactory. Therefore， further improving the level of safety management， strengthening the operational safety risk management of urban rail transit operators， and doing a good job in risk emergency plans are the top priority to ensure safe operation and prevent traffic accidents. This paper selects and organizes the traffic log data of Shanghai rail transit operation to obtain the risk frequency of Shanghai rail transit operation. Aiming at the risk factors with high risk frequency， the paper uses AHP and fuzzy synthesis method  to carry out risk assessment of Shanghai rail transit risk， obtains the weight and evaluation index of each risk， and determines the risk grade and main risk factors of Shanghai rail transit.

Key words： urban rail transit; data mining; operational risk; risk assessment

0    引    言

城市轨道交通是兼具速度、环保、运量大、节约土地资源等优势的交通方式，因而正受到着世界各国的青睐，发展迅猛。我国也不例外，2022年全年    实际开行列车3 316万列次，完成客运量194.0亿人次，完成进站量116.9亿人次，客运周转量1 560亿人次公里[1]。因此满足巨大的交通需求，同时更好地处理风险与隐患，完成对风险的辨别与评估，是我国城市轨道交通建设所面临的一大挑战。

研究者在风险辨识与风险分析评估上已经做了大量的研究工作。在风险辨别上，李志东[2]提出风险辨识需要确定运营系统的组成、特点、各组成部分的联系，唐涛等[3]在研究中提出了危险源辨别的两类方法：对以前教训的总结与对危险源的开创性预测。龚玲[4]采用“工序-设备/ 设施-人员”实地进行排除活动来查找风险源，使风险源更加准确清晰完整。在风险的分析与评估问题上，郭旭[5]使用模糊综合评价法构建权重向量，将风险分为四个等级赋分评价；王天豪[6]使用能量释放理论和ALARP风险矩阵来对风险进行评估，将危险源与可能导致的事故以及事故后果结合，陈建伟[7]建立了风险分析系统，将风险录入系统中，并根据ALARP最低合理可行原则，选择是否应该对风险采取措施，以便未来对事故分别鉴别以及管理。

但是由于我国交通需求巨大，且城市轨道交通发展时间不长，在处理预防、应急等方面还存在着许多问题，本文基于上海地铁数据构建风险评估方法增强城市轨道交通运营的安全性。

1    城市轨道交通运营风险评估

1.1    风险矩阵

将风险发生的概率和风险发生后的后果严重程度进行组合，按风险的特点进行等级划分，其等价划分依据是ALARP风险接受准则（见图1），并在一张表格中通过颜色深浅或更直观的方式体现出风险等级大小，以完成风险评估。

通过过往经验与相关规定，可列出风险概率等级表和风险危险登记表，再将两张表进行结合得出风险矩阵，如表1所示。

风险矩阵能够将风险的重要性转化为可视，但其重要性是通过相互对比所得，缺少精确的定量评估。

1.2    模糊综合法

1.2.1    评估指标体系建立

将风险评估体系划分为目标层、准则层、指标层三层，其中城市轨道交通风险评估是我的目标层P，根据过往的经验与事故数据可得，影响运营风险主要由人、设备、环境三大类组成，将这三类设为准则层，然后对三大类进行细分，人因素包括乘客因素和车站工作人员因素，设备因素包括有车辆系统故障、供电系统故障、通信系统故障、轨道系统故障、机电系统故障、土建系统故障，而环境包括外部和室内环境两类，将这10项设为指标层。如表2所示。

其中主要的乘客因素包含有大客流导致的拥堵或是乘客轻生、扒门等不文明的行为；车站工作人员因素主要包括工作人员的操作失误、工作安全意识淡薄等；车辆系统故障主要是车轮或是转向架故障、制动故障、牵引故障、车体故障等；供电系统故障包括牵引变电所或是降压变电；通信系统故障包括ATS、ATP和ATO发生故障；轨道系统故障包括断轨、扣件受损等事故；机电系统故障包括车站内的设备如屏蔽门、电梯等出现故障；土建系统故障主要是渗漏水等问题；外部环境包括自然灾害、极端天气等；室内环境则包括室内的温湿度、噪音等问题[8]。

1.2.2    指标权重确定

权重确定首先需要构建判断矩阵来定量的估计各因素所占比重，即将同一层中的因素的重要性进行两两比较，如指标层中将乘客因素与车站工作人员因素进行重要性比较，之后利用1～9标准尺度定量化，即可得到判断矩阵。其重要度指标因遵循表3。

据此可以写出4个矩阵，P矩阵和1、2、3矩阵，记第i个因素相比第j个因素重要度为，则矩阵形式如下。

在得到判断矩阵之后，需要计算每个矩阵的最大特征值λmax以及每项的特征向量W，并且为了保证建模后的一致性误差小，需要根据一致性指标来检验一致性，其方式是计算一致性指标CI。

（1）

其中n为判断矩阵的阶数，且当CI越接近0，其一致性越高，越偏离0，一致性越低。再根据阶数n的值查表4得出RI的值。

CR为CI与RI的比值，意为一致性比率，当CR≤0.1时，一致性可以通过，否则需要修正判断矩阵。

最后构建隶属函数，并构建评价矩阵。其方法分别对每一级评估体系进行分级，根据风险的重要度分为5级，分别是风险极低、风险较低、风险一般、风险较高、风险极高，对应数值为1—5。再邀请数位专家根据经验对每一项因子进行评分，计算得出隶属度Ci，并确定矩阵Ci。最后根据模糊综合法将权重因子和评价矩阵合成，其合成公式如公式（2）。

（2）

其中“°”表示算子。本文将采用M（.，⊕）的加权平均算子。

2    上海地铁运营风险评估以及等级分类

本文将以上海地铁为例进行风险评估，通过对近年来上海地铁事故数据的分析，以及网上问卷的评分方式，对上海地铁近些年的风险进行评价，并进行等级分类，本文将采取模糊综合法进行风险评估。

2.1    上海地铁运营事故数据

想要对上海地铁运营进行风险评估就需要一定的数据，表5是以上海地铁运营近年事故为依据，根据风险评估体系进行数据总结。

2.2    判断矩阵建立

对每一层的指标进行两两比较，首先从指标层开始。

通过对数据的分析、对过往事故分析的方式，以层次分析法构建了判断矩阵。可得人因素比较结果，如表 6。

对于准侧层1来说，乘客因素显然是比车站人员因素更重要。从2.1的数据来看，也是乘客因素的事故远高于车站人员因素所导致的事故。通过表6可得1判断矩阵。

同样，通过对数据分析的结论可得其他因素的判断矩阵，对于设备因素，结果如表 7。

显然通信系统故障最重要，车辆系统故障与通信系统故障重要度相差不大，然后是供电系统故障，接着是机电系统故障与土建系统故障，最后是线路系统故障。可得X2判断矩阵如下。

最后是环境因素。所得结果如表8所示。

显然自然灾害和极端天气发生几率和破坏性都更大，所以外部环境要重要与室内环境。可得判断矩阵如下。

在求出各指标层的判断矩阵后，还需要求出准则层的判断矩阵。结果如表9所示。

设备因素重要度要远大于人因素，人因素要重要于环境因素。

可得P判断矩阵。

2.3    一致性验证

在得到判断矩阵后，为保证矩阵的误差性，需要进行一致性验证。以因素人为例，首先计算权重因子W，其公式如下。

（3）

计算可得矩阵如下。

最大特征根λmax的公式如下。

（4）

计算可得λmax=2，则根据公式（1）可知，CI=0。又因为因素人只有两项因素，所以为2阶矩阵，此时RI=0，所以CR=CI/RI=0<0.1，因此判断矩阵满足一致性。

同理可求因素设备故障的权重因子矩阵如下。

计算得到λmax=2，则CI=0.077 0，又因为设备因素是6阶矩阵，所以RI=1.24，所以CR=CI/RI=0.062 1<0.1，因此判断矩阵满足一致性。

因素环境影响的权重因子矩阵如下。

得λmax= 2，则CI=0，因为环境因素是2阶矩阵，所以RI=0，则CR=CI/RI=0<0.1，所以满足一致性。

根据已求得的权重因子矩阵，可以得出准则层各项权重矩阵如下。

得λmax=3.003 8，则CI=0.001 9，又因为准则层是3阶矩阵，所以RI=0.58，则CR=CI/RI=0.003 2<0.1，所以判断矩阵符合一致性。

2.4    构建隶属函数

根据1.2.2的中隶属函数的设计标准，本文通过对过往数据的分析，以及10位专家针对每项单因素的评分，其中各因素评分人数情况如表10、表11、表12所示。

在得到模糊综合评价值之后，就可以求得准则层每项因素的整体评分和目标层的整体评分 ，以人因素为例 ，其整体评分如下。

1=[5  4  3  2  1] ? [0.266 7   0.266 7   0.133 3   0.200 0   0.133 3]=3.333 5

同理可得设备整体评分2=4.057 8。环境的整体评分为3=3.316 7。总体的目标层整体评价如下。

= [5  4  3  2  1] ?[0.401 8   0.251 3   0.162 4   0.114 8   0.069 7]=3.800 7

对上述数据整理分析得到最终评价表如表13所示。

从表13的评价数值可以看出，上海城市轨道交通运营的整体等级在一般风险等级。而后，通过对比权重与评价数值我们可以看出，在三大因素中，设备因素的问题尤为突出，特别是其中的通信系统、车辆系统和机电系统的故障问题，其评价等级数值都高于4，即风险等级在较高风险等级，属于需要进行预防监控的等级。

3    结    论

本文对比了两种风险评估方法，运用了模糊分析法与层次分析法相互结合的方法，提高评估效果。并通过对数据分析和数据挖掘，描述了详细的分析步骤，对上海轨道交通进行了风险评估以及风险的等级划分，判断了上海轨道交通的风险等级与主要危险因素。

研究结果表明，模糊综合法在对城市轨道交通运营风险评估上更加实用。上海轨道交通总体评价数值为3.800 7，风险总等级在一般风险等级，且其通信系统故障、车辆系统故障、机电系统故障的评价数值分别达到了4.5、4.1、4.2，都大于4，且较其他风险较高，为上海轨道交通运营的主要危险因素。

参考文献：

[1] 中华人民共和国交通运输部．2022年城市轨道交通运营数据速报[EB/OL].（2023-01-20）[2023-08-16].https：//www.gov.cn/   xinwen/2023-01/20/content_5738226.htm.

[2] 李志东．地铁运营安全的风险评估与管理[J]．价值工程，2017，36（23）：54-56．

[3] 唐涛，燕飞，郜春海．城市轨道交通安全评价体系研究[J]．都市快轨交通，2010，23（3）：32-36．

[4] 龚玲．基于城市轨道交通运营企业的安全风险预控管理研究[C]//中国城市科学研究会轨道交通学组.智慧城市与轨道交通2016.北京：中国城市出版社，2016：3．

[5] 郭旭．基于模糊综合评价法和层次分析法的地铁车站施工安全风险评估研究[D]．北京：中国铁道科学研究院，2020．

[6] 王天豪．基于能量释放理论和 ALARP 风险矩阵分析的地铁通信信号系统危险源的辨识和管控[J]．城市轨道交通研究，2020，23（S2）：47-51．

[7] 陈建伟．城市轨道交通运营中的风险管理[J]．现代城市轨道交通，2018（11）：66-69．

[8] 李振山．地铁运营安全风险管理现状分析[J]．城市建设理论研究（电子版），2017（7）：262-263．