城市多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo)研究

李 杰，滕佳穎，王 富

(1.華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院，湖北武漢 430074; 2.武漢工程大學(xué)環(huán)境與城市建設(shè)學(xué)院，湖北武漢 430074)

城市多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo)研究

李 杰1，2，滕佳穎1，王 富2

(1.華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院，湖北武漢 430074; 2.武漢工程大學(xué)環(huán)境與城市建設(shè)學(xué)院，湖北武漢 430074)

為提高對(duì)多突發(fā)事件耦合交通緊急程度預(yù)警的關(guān)注度，初步以火災(zāi)和爆炸這兩個(gè)突發(fā)事件耦合為例，采用頭腦風(fēng)暴、德爾菲法、聚類分析、層次分析法結(jié)合的方法，并借助MATLAB軟件，制定城市火災(zāi)和爆炸突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng)，為及時(shí)有效的做出多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警和后續(xù)的應(yīng)急工作提供理論基礎(chǔ).

火災(zāi);聚類分析;層次分析法;爆炸

0 引言

城市是人員、財(cái)富大量聚集和交通密集的地方.由于城市人們經(jīng)濟(jì)水平的不斷提升，小汽車急劇增加，交通擁擠現(xiàn)象在各大城市都有體現(xiàn).同時(shí)，城市也是突發(fā)事件頻繁發(fā)生的地方，比如火災(zāi)、爆炸、危險(xiǎn)化學(xué)品泄漏和交通事故等.這些事件一旦發(fā)生，常會(huì)伴隨其他突發(fā)事件，或快速衍生其他突發(fā)事件，即突發(fā)事件耦合.

突發(fā)事件耦合后，在短時(shí)間內(nèi)，交通需求積聚，人員的救援、疏散等都會(huì)影響交通系統(tǒng)，所以，及時(shí)預(yù)測(cè)突發(fā)事件耦合后的交通情況就顯得非常重要.目前國(guó)內(nèi)針對(duì)交通事故這類突發(fā)事件的預(yù)警應(yīng)急指標(biāo)的研究非常多，如:王曉輝提出了交通安全預(yù)警指標(biāo)和計(jì)算方法［1］;林佳武提出交通應(yīng)急能力評(píng)價(jià)指標(biāo)［2］;徐秀芹提出了高速公路交通預(yù)警指標(biāo)［3］.而較少研究多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo).

近年來(lái)，突發(fā)事件耦合現(xiàn)象的增加及其對(duì)社會(huì)的影響，凸顯了城市多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警的重要性.因此，注重構(gòu)建城市多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo)，增強(qiáng)對(duì)城市多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警能力，保證多突發(fā)事件耦合后的交通運(yùn)行正常，對(duì)減少社會(huì)損失具有重大意義.

1 城市多突發(fā)事件耦合交通概述

突發(fā)事件分為四類，即公共衛(wèi)生事件;自然災(zāi)害;社會(huì)安全事件;事故災(zāi)難［4］.突發(fā)事件耦合即兩個(gè)以上突發(fā)事件同時(shí)發(fā)生，或在短時(shí)間內(nèi)一個(gè)突發(fā)事件衍生其他突發(fā)事件.城市中可能發(fā)生的突發(fā)事件耦合:火災(zāi)與爆炸、地震與洪水、雪災(zāi)與火災(zāi)、核電站火災(zāi)與輻射等.

交通系統(tǒng)受城市多突發(fā)事件耦合的影響歸結(jié)起來(lái)主要有城市交通網(wǎng)絡(luò)、需求、運(yùn)營(yíng)管理三個(gè)方面.對(duì)交通網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的影響主要體現(xiàn)在:城市多突發(fā)事件耦合后，如地震與洪水會(huì)導(dǎo)致交通設(shè)施和主要道路的破壞或是喪失日常的功能，從而降低路網(wǎng)連通可靠性;如交通事故與火災(zāi)需快速處理，不然會(huì)降低行程時(shí)間可靠性;對(duì)交通需求產(chǎn)生的影響體現(xiàn)在:城市多突發(fā)事件耦合后，交通需求集聚，除了交通正常需求，更重要的是救援需求，還存在許多突發(fā)事件耦合不確定性因素對(duì)需求的影響;對(duì)運(yùn)營(yíng)管理的影響體現(xiàn)在:城市多突發(fā)事件耦合后，交通運(yùn)營(yíng)管理的難度會(huì)大大增加.

2 確定城市多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo)的程序

頭腦風(fēng)暴法提出指標(biāo):首先，要求課題組的6個(gè)成員針對(duì)城市多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo)的問題做準(zhǔn)備，目的是找出在城市多突發(fā)事件耦合后可以預(yù)警交通狀態(tài)的指標(biāo);然后，組織大家一起提出想法，這個(gè)過(guò)程要由一個(gè)人來(lái)明確問題和進(jìn)行方向性引導(dǎo);最后，整理出比較全面的指標(biāo).

指標(biāo)基于德爾菲法的一次改進(jìn):由于頭腦風(fēng)暴法下得到的指標(biāo)可能不太合理，存在主觀和少數(shù)服從多數(shù)的現(xiàn)象，故需要進(jìn)一步利用德爾菲法對(duì)課題組提出的指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn).根據(jù)已經(jīng)整理出的指標(biāo)制定出專家調(diào)查問卷，具體包括兩部分:一是請(qǐng)專家對(duì)各個(gè)指標(biāo)的重要性和有效性評(píng)分，二是提出改進(jìn)建議.

指標(biāo)系統(tǒng)基于聚類分析和AHP法的二次改進(jìn):首先，根據(jù)頭腦風(fēng)暴和德爾菲法一次改進(jìn)后的指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)系統(tǒng);然后，利用MATLAB軟件和專家調(diào)查問卷中的專家評(píng)分進(jìn)行指標(biāo)聚類［5］，按指標(biāo)的重要度分類，為確定AHP法的判斷矩陣和計(jì)算權(quán)重提供依據(jù)，聚類分析是基于其他學(xué)者已建立的MATLAB程序如下:

最后，利用AHP法，即層次分析法［5］，根據(jù)聚類分析得出的聚類圖，建立AHP法中的判斷矩陣，然后確定指標(biāo)權(quán)重，確定權(quán)重臨界值，并去除臨界值以下的指標(biāo)，進(jìn)行指標(biāo)系統(tǒng)改進(jìn)，得到最終完善的指標(biāo)系統(tǒng).AHP法是基于其他學(xué)者已建立的MATLAB程序如下:

AHP法中指標(biāo)之間比較的基準(zhǔn)如表1所示.

表1 判斷基準(zhǔn)Table 1 Judgment benchmark

當(dāng)隨機(jī)一致性比率CR＜0.1時(shí)，判斷矩陣的一致性很好;當(dāng)CR=0.1時(shí)，一致性較好;當(dāng)CR＞0.1時(shí)，不具有一致性，需調(diào)整.程序中用到的RI的取值如表2所示.

表2 隨機(jī)一致性指標(biāo)Table 2 Average random consistency index

3 構(gòu)建火災(zāi)與爆炸突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng)

第一步，小組討論后提出37個(gè)指標(biāo)，討論過(guò)程參考“城市道路交通管理評(píng)價(jià)指標(biāo)體系”(2008版);第二步，制定專家調(diào)查表(5份)［5］，形式如表3所示;第三步，利用頭腦風(fēng)暴和德爾菲綜合的方法確定后的指標(biāo)有32個(gè)，即去除5個(gè)不合理的指標(biāo).

表3 專家調(diào)查表形式Table 3 The expert questionnaire form

第四步，建立層次結(jié)構(gòu)，如圖1所示，通過(guò)聚類分析后，確定指標(biāo)初步的重要度，其中道路網(wǎng)級(jí)配比例與支路利用率的作用為不大，而其他指標(biāo)的作用為較大、大和很大;第五步，根據(jù)聚類分析和專家評(píng)分，列出判斷矩陣，計(jì)算權(quán)重如圖2所示;第六步，綜合重要性聚類和權(quán)重，確定λ＜0.010為權(quán)重臨界值，故8個(gè)指標(biāo)C15、C16、C19、C20、C21、C22、C23、C29被去除;第七步，確定完善的指標(biāo)系統(tǒng)，如圖3所示.

圖1 指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)Fig.1 Index level structure

圖3 火災(zāi)和爆炸突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng)Fig.3 Fire disaster and blast coupling traffic early-warning indicator system

4 結(jié)語(yǔ)

由于城市多突發(fā)事件耦合交通問題非常嚴(yán)峻，目前需要重視建立城市多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo).本文主要以火災(zāi)與爆炸兩個(gè)突發(fā)事件耦合為例，初步分析和構(gòu)建火災(zāi)與爆炸兩個(gè)突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo)，為城市多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警管理中的指標(biāo)構(gòu)建工作提供初步的指導(dǎo).由于專家調(diào)查結(jié)果和搜集到的建議不是很全面，所以，還需要做出更多的調(diào)研和驗(yàn)證工作，最終確定出比較完善的城市多突發(fā)事件耦合交通預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng).

［1］王曉輝，劉東，陳謙，等.城市道路交通安全預(yù)警指標(biāo)體系研究［J］.公路與汽運(yùn)，2010(2):48－51.

［2］林佳武，趙新.交通應(yīng)急能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究［J］.科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2010(27):9－11.

［3］徐秀芹.高速公路交通事故預(yù)警系統(tǒng)研究［D］.西安:長(zhǎng)安大學(xué)，2009.

［4］陳燕.應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的城市交通應(yīng)急管理研究［D］.重慶:西南交通大學(xué)，2009.

［5］邵立周，白春杰.系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建方法研究［J］.海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2008(3):48－52.

Survey of city transportation early warning indicator based on multi-emergency coupling

LI Jie1，2，TENG Jia-Ying1，WANG Fu2
(1.School of Civil Engineering and Mechanics，Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 430074，China; 2.School of Environment and Civil Engineering，Wuhan Institute of Technology，Wuhan 430074，China)

For the sake of improving the attention on the prediction of traffic urgency degree under multiemergency coupling conditions，taking fire disaster and blast coupling accidents as examples，brain storming method，Delphi method，cluster analysis，Analytic Hierarchy Process and MATLAB were used together to draw up relevant traffic early-warning indicator system.The result provides theoretical foundation for dealing with the traffic early-warning and emergence of multi-emergency coupling more effectively.

fire;cluster analysis;analytic hierarchy process;blast

U491

A

10.3969/j.issn.1674-2869.2012.03.013

2012-02-08

國(guó)家軟科學(xué)基金項(xiàng)目(2010GXS5D237)

李 杰(1954－)，男，湖北咸寧人，教授，博士.研究方向:交通工程與管理，道路工程.

1674-2869(2012)03-0060-04

本文編輯:陳小平