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    城市軌道交通運(yùn)營安全事故分析及評價(jià)

    2019-09-27 03:28:40段海洋許得杰曾俊偉
    關(guān)鍵詞:一致性軌道交通事故

    段海洋,許得杰,曾俊偉,鞏 亮

    (蘭州交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)

    近年來,隨著我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速的增長,城市軌道交通建設(shè)得到迅速發(fā)展。截至2018年底,我國內(nèi)地有35個(gè)城市5766.6 km城市軌道交通線路投入運(yùn)營[1]。城市軌道交通以其大運(yùn)量、高可靠性,逐漸成為城市通勤交通的主要方式,一旦發(fā)生事故,不僅會威脅乘客生命安全,而且會給運(yùn)營企業(yè)造成巨大的社會輿論壓力。一些學(xué)者對城市軌道交通運(yùn)營安全問題進(jìn)行研究,任星辰[2]通過統(tǒng)計(jì)分析國內(nèi)城市軌道交通運(yùn)營安全事故,得出設(shè)備因素是造成運(yùn)營安全事故的主要因素;曾笑雨等[3]探討造成城市軌道交通運(yùn)營安全事故的原因,將其分為設(shè)備因素、人為因素和其他3類;劉書浩等[4]分析英國城市軌道交通安全制度建設(shè)、機(jī)構(gòu)設(shè)置等;陳燕申等[5]闡述美國城市軌道交通安全統(tǒng)計(jì)報(bào)告和事故調(diào)查相關(guān)規(guī)定,對建立我國城市軌道交通安全相關(guān)統(tǒng)計(jì)和報(bào)告制度提出建議。因此,應(yīng)加強(qiáng)城市軌道交通運(yùn)營事故特征和發(fā)生規(guī)律的研究,確保城市軌道交通安全運(yùn)營。

    1 城市軌道交通運(yùn)營安全事故統(tǒng)計(jì)分析

    1.1 事故統(tǒng)計(jì)分析

    根據(jù)某地鐵公司編發(fā)的《重要故障分析報(bào)告》,整理得到該地鐵公司2014年和2017年運(yùn)營安全事故共63起。由于目前我國尚未制定城市軌道交通事故等級分類標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)城市軌道交通分類方法[6],一般將事故分為重大事故、大事故、險(xiǎn)性事故和一般事故,其中險(xiǎn)性事故和一般事故多為故障級事故。在此,將列車晚點(diǎn)5 min及以上列為一般事故,將導(dǎo)致事故的原因分為人員、設(shè)備、管理和環(huán)境4類。某地鐵公司2014年和2017年運(yùn)營安全事故統(tǒng)計(jì)如表1所示。

    從表1可以看出,設(shè)備因素是導(dǎo)致運(yùn)營安全事故發(fā)生的主要原因,占比為58.7%,人員因素是導(dǎo)致運(yùn)營安全事故發(fā)生的次要原因,占比為29.0%,管理因素引發(fā)運(yùn)營安全事故的比例為7.6%%,環(huán)境因素最低,占比為4.7%。

    表1 某地鐵公司2014年和2017年運(yùn)營安全事故統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistics of operation safety accidents of a subway company in 2014 and 2017

    1.2 事故時(shí)間分布特征

    以季度、月為時(shí)間單位統(tǒng)計(jì)運(yùn)營安全事故的數(shù)量。城市軌道交通運(yùn)營安全事故數(shù)量季度變化如圖1所示。從圖1可以看出,2017年每季度發(fā)生的運(yùn)營安全事故數(shù)量較為平穩(wěn),平均每季度為9.5起,2014年數(shù)據(jù)波動(dòng)較大,平均為每季度6.25起??傮w來看,第3季度為一年當(dāng)中的事故高發(fā)期。

    圖1 城市軌道交通運(yùn)營安全事故數(shù)量季度變化Fig.1 Quarterly changes in the number of operational safety accidents of urban rail transit

    城市軌道交通運(yùn)營安全事故數(shù)量月變化如圖2所示。從圖2可以看出,2017年1—5月發(fā)生的運(yùn)營安全事故數(shù)量呈“N”型,8—12月呈“W”型;2014年平均每月發(fā)生的運(yùn)營安全事故為3起??傮w上,事故發(fā)生數(shù)量呈鋸齒形變化,其中5月、7月和8月正值節(jié)假日和暑假,客流量較大,同時(shí)也是事故多發(fā)月份。

    1.3 事故類型分布

    通過對運(yùn)營安全事故的類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,將所有63起事故分為6類,城市軌道交通各類運(yùn)營安全事故所占比例如表2所示。從表2可以看出,在所有事故中,列車晚點(diǎn)所占比例高達(dá)54.0%,共發(fā)生34起;列車下線占34.9%,共22起;無法動(dòng)車占比為4.9%,該類主要是接觸網(wǎng)斷電所致;人員傷亡和中斷行車最少,占比均為1.5%。

    圖2 城市軌道交通運(yùn)營安全事故數(shù)量月變化Fig.2 Monthly change of operational safety accidents of urban rail transit

    表2 城市軌道交通各類運(yùn)營安全事故所占比例 %Tab.2 Proportion of different operational safety accidents of urban rail transit

    2 城市軌道交通運(yùn)營安全評價(jià)分析

    2.1 評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

    城市軌道交通運(yùn)營安全評價(jià)包含影響安全事故的人員、設(shè)備、管理和環(huán)境4類因素[7-8],考慮采用層次分析法對城市軌道交通運(yùn)營安全進(jìn)行評價(jià),故選取這4類因素作為準(zhǔn)則層;將與軌道交通運(yùn)營安全有關(guān)的乘客、工作人員、基礎(chǔ)設(shè)備、車輛系統(tǒng)、管理機(jī)構(gòu)、法律法規(guī)、外部環(huán)境及內(nèi)部環(huán)境共8個(gè)要素作為指標(biāo)層,建立城市軌道交通運(yùn)營安全評價(jià)指標(biāo)體系如圖3所示。

    圖3 城市軌道交通運(yùn)營安全評價(jià)指標(biāo)體系Fig.3 Evaluation index system structure of urban rail transit operation safety

    2.2 層次分析法評價(jià)

    層次分析法能夠定量描述評價(jià)指標(biāo)間的相對重要性,在處理目標(biāo)因素結(jié)構(gòu)復(fù)雜的問題上具有較強(qiáng)的實(shí)用性和有效性,適合于城市軌道交通運(yùn)營安全評價(jià)。

    (1)構(gòu)造判斷矩陣。對同一層中的各因素相對于上一層中某個(gè)因素的相對重要性進(jìn)行打分,利用1-9標(biāo)準(zhǔn)尺度定量化,綜合打分結(jié)果即可得到判斷矩陣。用aij表示第i個(gè)因素相對于第j個(gè)因素的比較結(jié)果。構(gòu)造判斷矩陣為

    (2)層次單排序及一致性檢驗(yàn)。計(jì)算每個(gè)判斷矩陣的最大特征值λmax及其特征向量W,計(jì)算一致性指標(biāo)CI= (λmax-n) / (n- 1),n為判斷矩陣A的階數(shù)。根據(jù)隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的值,計(jì)算一致性比率CR=CI/RI,若CR≤0.1,則一致性檢驗(yàn)通過,否則修正判斷矩陣直至滿足條件。最后對W進(jìn)行歸一化,其對應(yīng)的元素wi即為對應(yīng)第i個(gè)因素單排序的權(quán)重。隨機(jī)一致性指標(biāo)取值如表3所示。

    表3 隨機(jī)一致性指標(biāo)取值Tab. 3 Random consistency index test value

    (3)層次總排序及一致性檢驗(yàn)。按照評價(jià)指標(biāo)體系由上而下逐層計(jì)算得到指標(biāo)層相對目標(biāo)層的組合權(quán)重,并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。若一致性通過,則可根據(jù)組合權(quán)重作為決策的定量依據(jù)。

    3 案例分析

    以某地鐵公司為例,采用層次分析法對運(yùn)營安全進(jìn)行綜合評價(jià)。邀請相關(guān)專業(yè)人員對該地鐵運(yùn)營安全評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行重要性打分,綜合打分結(jié)果,得出判斷矩陣并進(jìn)行綜合評價(jià)。首先構(gòu)造判斷矩陣并計(jì)算特征向量,綜合專家意見和打分結(jié)果,得到地鐵公司運(yùn)營安全評價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣,其中準(zhǔn)則層B對目標(biāo)層A的判斷矩陣為

    通過計(jì)算,得到判斷矩陣A的最大特征值λmax=4.04,并對矩陣A進(jìn)行一致性檢驗(yàn),計(jì)算得到CI=0.0135,因判斷矩陣階數(shù)n= 4,即RI= 0.9,可得CR= 0.015 < 0.1,通過一致性檢驗(yàn)。最后計(jì)算A的特征向量并歸一化,得到特征向量WA= (wi)1×4=(0.3304,0.5423,0.0790,0.0483)T。

    同理,可得到指標(biāo)層C對準(zhǔn)則層B的判斷矩陣Ci分別為

    分別計(jì)算Ci的權(quán)向量WCi,有WC1= (0.1667,0.8333)T,WC2= (0.2500,0.7500)T,WC3= (0.3333,0.6667)T,WC4= (0.7500,0.2500)T,Ci的最大特征值均為λmax= 2。對矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn),有CR=0 < 0.1,因而矩陣Ci具有完全一致性。

    經(jīng)計(jì)算組合權(quán)重,地鐵公司運(yùn)營安全評價(jià)指標(biāo)權(quán)重如表4所示。由表4可知,造成該地鐵公司運(yùn)營安全事故的各類原因所占的比例分別為:設(shè)備因素54.23%,人員因素33.04%,管理因素7.9%,環(huán)境因素4.83%。具體原因依次是車輛系統(tǒng)、工作人員、基礎(chǔ)設(shè)備、乘客、法律法規(guī)、外部環(huán)境、管理機(jī)構(gòu)和內(nèi)部環(huán)境。

    表4 地鐵公司運(yùn)營安全評價(jià)指標(biāo)權(quán)重Tab.4 Weights of evaluation index system for a subway company

    評價(jià)指標(biāo)體系中準(zhǔn)則層權(quán)重與事故統(tǒng)計(jì)各因素比較如圖4所示。從圖4中可以看出,設(shè)備因素引發(fā)的運(yùn)營安全事故最多,占比大于54%,環(huán)境因素最少,占比小于5%,設(shè)備和人員因素是引發(fā)城市軌道交通運(yùn)營安全事故的2大主因,二者對運(yùn)營事故的貢獻(xiàn)率超過87%。準(zhǔn)則層的各影響因素權(quán)重與地鐵公司事故統(tǒng)計(jì)結(jié)果中各因素所占的比例相差較小,表明所建立的城市軌道交通運(yùn)營安全指標(biāo)體系是有效的,能夠反映城市軌道交通運(yùn)營安全的實(shí)際狀況。

    圖4 準(zhǔn)則層權(quán)重與事故統(tǒng)計(jì)各因素比較Fig.4 Comparison of the criteria layer weight and the factors of accident statistics

    4 結(jié)束語

    預(yù)防運(yùn)營安全事故的發(fā)生是城市軌道交通系統(tǒng)安全運(yùn)行的重要保障。通過分析城市軌道交通安全事故發(fā)生的時(shí)間分布特征和事故類型,可以更加系統(tǒng)地認(rèn)識安全事故的發(fā)生規(guī)律。研究表明,可以通過提高員工的業(yè)務(wù)水平、建立科學(xué)的運(yùn)營管理體系、完善城市軌道交通運(yùn)營公司的各級管理機(jī)構(gòu)、成立安全運(yùn)營監(jiān)督管理委員會等措施,不斷提高城市軌道交通運(yùn)營管理水平。

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